Numpy

numpy.power があかんかったから対数は? ということでやってみました。とりあえず、バージョン。 import sys sys.version >>>'3.8.12 (default, Oct 12 2021, 03:01:40) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)]' import numpy as np np.__version__ >>'1.20.3' こんな感じで試してみると、 import numpy as np for i in range(1,129): a=pow(2,i) try: print(f"{i} {np.log(a)} ",end="") …

環境 Windows10 Python3.7.2 GPUなしPC エラー NotImplementedError: Cannot convert a symbolic Tensor (lstm/strided_slice:0) to a numpy array. エラー時モジュールバージョン Keras 2.1.0 numpy 1.21.5 ＜－－これの問題 tensorflow 2.2.0 エラーに出会ったgithubのURL https://github.com/bnsreenu/python_for_microscopists 具体的には、 181_multivariate_timese…

numpy.ndarrayの一部の値を取得したいときがある。 例えば、図1の赤枠で囲まれた範囲の値を取得することを考える。 図1：問題の例 このとき、pythonには便利な関数numpy.ix_が用意されている。 numpy.org これを使うと簡単に所望の値が取得できる。実際にやってみよう。 import numpy as np A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9] ]) A[np.ix_([0, 1], [1, 2])] """ 出力結果 array([[2, 3], [5, 6]]) """ np.ix_を使うときに気をつけなければい…

numpyとはpythonの拡張モジュール。数値計算や図示化などを可能にしてくれる。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt height = [5, 10, 20, 30, 35] bars = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] y_pos = np.arange(len(bars)) plt.bar(y_pos, height) plt.xticks(y_pos, bars) plt.show() 図示化したグラフ

大量のデータを使った機械学習ではどれだけ早く学習の計算を終えられるかが重要になります。特にPythonの実装では学習サンプルの事前データ処理にかかる時間がボトルネックになる場合が多く、そのためPyTorchやTensorflowなどのフレームワークはプロセス並列化によるデータ事前処理のクラスを用意しています。 PythonにはGlobal Interpreter Lock、つまりオブジェクト操作がスレッド間で排他的に行われるという制約があります。そのため1つのPythonプロセスで並行してデータ事前処理を行うことには限界があります。プロセスを複数立ち上げて並列化することで事前処理全体の速度向上…

まえがき データ分析を行なっていると、複数のnumpy配列を特定の軸で連結させたいことはないだろうか。 私もこれまでは、空のnumpy配列を用意してそれにnp.append()などで連結するなどの方法をとっていたのだがとても面倒でした。 今回はより効率的に複数のnumpy配列を連結する方法を紹介していきます！ ① リストで連結する 要素の追加や削除が特に大きな制約なく行えるリストはPythonの長所ですよね。 リストの追加には、appendを使います。 list0 = [] list1 = [0, 1, 2] list2 = [3, 4, 5] list0.append(list1) list…

NumPyは数値計算ライブラリーです。プログラミング言語Pythonにおいて数値計算を効率的に行うための拡張モジュールです。 import numpy as np data = [50,50,47,97,49,3,53,42,26,74,82,62,37,15,70,27,36,35,48,52,63,64] grades = np.array(data) print(data) print(grades) print(type(data), 'x 2:', data * 2) print('---') print(type(data), 'x 2:', grades * 2) Output …

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まず、各定数の確認する。 import numpy as np elementary_charge = 1.602176634*10**-19 # 電気素量 C c_light_m = 299792458 # 光速 m/s electron_mass_kg = 9.1093837015*10**-31 # 電子質量 kg permittivity_vacuum = 8.8541878128*10**-12 # 真空の誘電率 F/m r_e = 2.8179403262*10**-13 #古典質量半径 cm print("r_e =", elementary_charge**2 / (4 * n…

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06/27(月) 午前11時半起床。日付が変わるまでに先週の週記を書き上げて投稿したいので、微妙な眠気を抱えつつも起きてしまうことにした。 まず今日が提出期限になっている課題を済ませる。ゲーム理論。今週の課題も簡単で、定義に従って計算するだけ。ただ戦略形ゲームの表を埋めようとしたらこの計算をあと15回繰り返さなければならないので、ちょうどよい難易度の問題がなかったのかなと思ったりした。一応教科書も毎回目を通しているので、それで少し時間はかかっている。 課題を終えてちょうど昼過ぎになったので学食に行こうとしたら、天気が不安定らしかった。確かに外は曇っている。急に雨が降り出したら嫌なので外出を取り…

流量時系列から代表出水を抽出する作業は一見簡単そうですが、プログラミングする場合は微分等が必要となり、結構手間がかかります。 そのため、scipy.signal.find_peaks — SciPy v1.8.1 Manualライブラリを使って簡単にやってみます。 対象データはとあるダムの過去15年間の1時間間隔の流入量です。 まず、scipy.signal import find_peaksをオプションなしで使ってみます。 from scipy.signal import find_peaks # v：ダム流量データの配列 peaks, _ = find_peaks(v) v[peaks]を…

こんにちは。 リサーチャーの勝又です。 私はレトリバで自然言語処理、とくに要約や文法誤り訂正に関する研究の最新動向の調査・キャッチアップなどを行っております。 前々回、Dynamic Quantizationを様々なライブラリで試した記事を公開しました。 前回はStatic QuantizationをONNX Runtimeで試した記事を公開しました。 今回はStatic QuantizationをIntel Neural Compressorで試してみようと思います。

R&Dチーム所属の伊藤です。気がついたら半年ぶりくらいの投稿になってしまいました。 今回はrinna株式会社より公開された言語画像モデルである日本語対応CLIPを使ってみた話になります。 元々はCLIPとFaissを組み合わせて画像検索のためのツールを作れないかを試していたのですが、どうせだったら可視化までしようと考えてStreamlitを使用したアプリ化も行いました。 今回作成したコードはGithubのリポジトリにありますので、興味がある方は覗いてみてください。 CLIPとは？ Faissとは？ CLIPとFaissで画像検索 事前準備 画像ベクトルのインデックス作成 インデックスを読み込ん…

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目次 頭の体操を兼ねて、Pythonで画像データ変形メソッドを手作りする 手書き数字の画像を使ってみる 画像データを配列に変換して処理をする 手書き数字画像データ加工のソース 頭の体操を兼ねて、Pythonで画像データ変形メソッドを手作りする （2017年3月1日投稿記事のリライトです） 手書き数字画像データの変形なんて、Pythonのライブラリでやれば超簡単です。 たとえば「Pillow(PIL)」を使うなら。 from PIL import Image img = Image.open(data_dir_path + '/' + file_name) tmp = img.transpose…

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2.1 パーセプトロンとは def AND(x1, x2): w1, w2, theta = 0.5, 0.5, 0.7 tmp = x1*w1 + x2*w2 if tmp <= theta: return 0 elif tmp > theta: return 1 print(AND(0, 0)) print(AND(1, 0)) print(AND(0, 1)) print(AND(1, 1)) パラメータのw1、w2、thetaは関数内で初期化し、重み付き入力の総和が閾値を超えると1を返し、それ以外は0を返します。 0 0 0 1 2.3.2 重みとバイアスの導入 >>> import …

1.5 Numpy 1.5.5 ブロードキャスト >>> import numpy as np >>> A = np.array([[1,2], [3,4]]) >>> B = np.array([10,20]) >>> A*B array([[10, 40], [30, 80]]) 1.6 Matplotlib 1.6.1 単純なグラフの描画 >>> import numpy as np >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> x = np.arange(0, 6, 0.1) >>> y = np.sin(x) >>> plt.plot(x, y) […