Numpy

(2018/07/25 過去記事) ヒストグラムを書く ■ 参考 : [Python]Matplotlibでヒストグラムを描画する方法 フィッティング関連 pythonでのfittingには scipy.optimize.curve_fit を用いる■ 参考 : SciPyフィッティング (fitting) ■ 参考 : scipy.optimize.curve_fit によると、フィッティングの結果、共分散行列が得られる この行列の対角成分はそれぞれのパラメーターの分散、標準偏差を表す サンプルコード popt, pcov = curve_fit(func, xdata, ydata) po…

こんな感じのテキストデータがあって、これを読み込む 1 21 2 22 3 23 4 24 5 25 2列目のみ解析に使う、2列目のみ使うので1列目は捨てる import numpy as np fname="hoge.txt" a = (np.loadtxt(fname, unpack=True))[1] unpackのオプションがなんで必要かはいかの記事を参照■ 過去記事 : Python を用いて実験データを読み込み、可視化するこれで1つのテキストファイルをndarrayに収納はできた あとは、複数のファイルを読み込んで1つにまとめる import numpy as np for i i…

python - How to convert an array of strings to an array of floats in numpy? - Stack Overflow サンプルコード import numpy as np fname="hoge.txt" a = np.loadtxt(fname, unpack=True, dtype=str) y = a["x"].astype(np.float) >|python| hoge.txtというテキストファイルを読み込む このときdtypeで指定できる型は1種類のみ、何もしないとfloat64になるはず これを文字列にすると、a…

import numpy as np fname="hoge.txt" a = np.loadtxt(fname, delimiter=",", unpack=True, comments="%") comments="%"でOK ランキング参加中です ↓クリックしていただけると嬉しいです〜ランキング参加中Python ランキング参加中HTML ランキング参加中Mac

NumPyで欠損値をマスクして計算したら、data[~data.mask]とdata.data[~data.mask]で結果が微妙に変わって困った、という話です。 当時は「intとfloatの違いが原因」で終わらせていたのですが、2026年7月に改めて調べ直したところ、原因は2つあり、しかも片方はNumPy側に未解決のバグとして報告されているものでした。当時の内容を残したまま、原因の解説と安全な書き方を大幅に加筆しています。 困った点 原因1: np.maはPythonの数値を「弱いスカラー」として扱ってくれない 原因2: マスクが1つもないとdata.maskは配列ではなくFalseになる …

リスト内包表記で書くことができる l = ['oneXXXaaa', 'twoXXXbbb', 'three999aaa', '000111222'] l_in = [s for s in l if 'XXX' in s] print(l_in) # ['oneXXXaaa', 'twoXXXbbb'] [s for s in l if 'XXX' in s] の一番最初のsのところを書き換えるとそれを加工して出力することもできる 数字の場合なら2倍してから、リストに追加するとか 参考 note.nkmk.me ランキング参加中です ↓クリックしていただけると嬉しいです〜ランキング参加中Pyt…

hogeというarrayがあるとする このarrayの要素が1以上かつ10以下のものだけを解析に使いたいとすると・・・hoge[(1 <= hoge) & (hoge <= 10)]&の代わりにandではダメ 条件式を()で囲わないとダメ ランキング参加中です ↓クリックしていただけると嬉しいです〜ランキング参加中Python ランキング参加中HTML ランキング参加中Mac