pythonのnumpyについてまとめてみた - QiitaDeleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?
初心者でもPythonの数値計算ライブラリ「NumPy」の使い方が学べるコンテンツ6選 -
Photo by thekirbster こんにちは。谷口です。 最近は機械学習が流行っていることもあって、Numpyなどの数値計算系のPythonライブラリなどが人気ですよね。 NumPyは機械学習、データマイニング、ディープラーニングなどでも非常によく利用されているPythonの数値計算ライブラリです。 Pythonは、数値計算を素直に書くと処理が遅めな言語ではありますが、NumPyを使えばC言語のネイティブコード上で計算してくれて、処理がとても早くなります。 今回は、初心者の方でもNumpyの使い方を学べるコンテンツを6件ご紹介していきます。 ■初心者でもNumpyの使い方を学べるコンテンツ ◆Numpyの公式ドキュメントとチュートリアル 「配列の基本の使い方」といった、Numpyの基礎的な部分は公式ドキュメントとチュートリアルで学べます。 ◆SciPy Cookbook Numpy
標準python、numpy、pandasを行ったり来たりするために① - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? # !/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # インポート import numpy as np import scipy as py import pandas as pd import itertools as it ''' 作成 ''' # リスト作成 list_value = [10,11,12] list_value Out[374]: [10, 11, 12] # タプル作成 tuple_value = (10,11,12) tuple_value Out[375]: (10
NumPy 配列の基礎 — 機械学習の Python との出会い
NumPy 配列の基礎¶ ここでは，NumPy で最も重要なクラスである np.ndarray について， 本チュートリアルの方針 の方針に従い，最低限必要な予備知識について説明します． np.ndarray は， N-d Array すなわち，N次元配列を扱うためのクラスです． NumPy を使わない場合， Python ではこうしたN次元配列を表現するには，多重のリストが利用されます． np.ndarray と多重リストには以下のような違いがあります． 多重リストはリンクでセルを結合した形式でメモリ上に保持されますが， np.ndarray は C や Fortran の配列と同様にメモリの連続領域上に保持されます． そのため，多重リストは動的に変更可能ですが， np.ndarray の形状変更には全体の削除・再生成が必要になります． 多重リストはリスト内でその要素の型が異なることが許
Pythonの数値計算ライブラリ NumPy入門
Scientific Computing Tools For Python — Numpy NumPy は Pythonプログラミング言語の拡張モジュールであり、大規模な多次元配列や行列のサポート、これらを操作するための大規模な高水準の数学関数ライブラリを提供する。(via Wikipedia) これまで知識があいまいだったNumPyについて、もう一度おさらいしたいと思います。NumPyはSciPyと併せて科学技術計算でよく利用されています。また、高速に行列演算ができるのでOpenCV(コンピュータビジョンライブラリ)でもNumPyを利用したPythonインタフェースが提供されるようになりました。 OpenCVのPythonバインディングについては去年のエントリーでも取り上げていますので参考までに。 * さくらVPSにOpenCVをインストールしてPythonから使う [2017/04/2
「Rプログラミング入門」をPythonで書き直す - めもめも
何の話かというと RStudioではじめるRプログラミング入門 作者: Garrett Grolemund,大橋真也,長尾高弘出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2015/03/25メディア: 大型本この商品を含むブログを見る 某編集長から上記の書籍が送られてきて、「これは、次はRの本を書けという指示か？？？？」と勘ぐってみたものの、筆者はPython派なので、「これと同じことは全部Pythonでもできるんだよー」と言いたくなって、このエントリーを書き始めた次第です。ちなみに、この本、Rの入門書としてはよくできているので、これのPython版ができたら、それはそれで役に立つ気もします。 なお、このエントリーでは、あくまでコードの部分だけを書き直して、RとPythonの差異についての説明だけを行ないます。コードそのものの説明については、上記の書籍をご購入ください。 環境準備 IP
ぐうたらの部屋
それぞれ入手して、インストールしてください。 設定 特別な設定をしなくても、動作します。 ただし、Windows環境下にてmatplotlibはIDLEやコンソール等の対話モードで使用すると、フリーズすることがあります。 この点に関しては、本家サイトのFAQに記載されています。 My matplotlib window is freezing 設定を変更することで、動作を改善することができます。 私の環境では、コンソールやIDLEの対話モードの状況は改善しませんでしたが、 PyCrustでは、フリーズすることがなくなりました。 なお、PyCrustは、wxPythonのデモコードに付属しているツールです。 設定内容は、以下のとおりです。 C:\Documents and Settings\yourname\.matplotlibにmatplotlibrcファイルをつくる matplotli
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[Python]Numpyでデータを生成する色々な方法(arange/linspace/logspace/zeros/ones/mgrid/ogrid) - Qiita![[Python]Numpyでデータを生成する色々な方法(arange/linspace/logspace/zeros/ones/mgrid/ogrid) - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/86fdd5578ca8bb37812f5d954586eaa8a91ce9a5/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnFpaXRhLWltYWdlLXN0b3JlLnMzLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkYwJTJGMTAwNTIzJTJGcHJvZmlsZS1pbWFnZXMlMkYxNDczNzA4MTIwP2l4bGliPXJiLTQuMC4wJmFyPTElM0ExJmZpdD1jcm9wJm1hc2s9ZWxsaXBzZSZmbT1wbmczMiZzPTlmNjVlN2Y3NTE0MGQwZWNmYjAwNzhkMmM3ZDJmMTZj%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253D1c718de2b30c00590130a4e7c1781925%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk2MCZoPTMyNCZ0eHQ9JTVCUHl0aG9uJTVETnVtcHklRTMlODElQTclRTMlODMlODclRTMlODMlQkMlRTMlODIlQkYlRTMlODIlOTIlRTclOTQlOUYlRTYlODglOTAlRTMlODElOTklRTMlODIlOEIlRTglODklQjIlRTMlODAlODUlRTMlODElQUElRTYlOTYlQjklRTYlQjMlOTUlMjhhcmFuZ2UlMkZsaW5zcGFjZSUyRmxvZ3NwYWNlJTJGemVyb3MlMkZvbmVzJTJGbWdyaWQlMkZvJUUyJTgwJUE2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmdHh0LXBhZD0wJnM9YjNhOWFiZjQ2YjJkOTA5N2Q5MGUxMDVmYjg5MmE2YTY%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBzdXBlcnNhaWFrdWppbiZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1wYWQ9MCZzPTllZGIzOTQ1YThjNDUxMjIwMWZhYTU3YjM2MTYwODI5%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Db68f85c58c9614f1d2471e41a2a9ac4a)
NumPy reference — NumPy v2.2 Manual
NumPy
Scipy Lecture Notes — Scipy lecture notes