Numpy tutorial
Sources are available from github. All code and material is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0. Tutorial can be read at http://www.labri.fr/perso/nrougier/teaching/numpy/numpy.html See also: Matplotlib tutorial 100 Numpy exercices Introduction NumPy is the fundamental package for scientific computing with Python. It contains among other things: → a powerful N-dimensional
機械学習のためのPythonの基礎「NumPy」を学ぶ - learning.ikeay.net
機械学習といえば「Python」です。なぜPythonなのかというと、数値演算や機械学習に関するライブラリがたくさん揃っているからだそう。行列がとても扱いやすいNumPy、グラフ描画が簡単にできるmatplotlib、機械学習のscikit-learnなどなど… 機械学習ではこの３つのライブラリを大いに活用します。 まずは今回はscikit-learnを使った機械学習ではかなり重要になってくる「NumPy」を学びます。 私はPythonもはじめてなのでまずはPythonの概要を把握しつつ、「100 numpy exercises」というNumPyを基礎から学べる問題集を写経して学習したいと思います。 環境構築 まずは環境構築です。詳しくは下記のリンクに飛んで確認いただきたいのですが、Macの場合は、Pythonのバージョン管理システムである「pyenv」と、分析環境を構築するのに便利な「A
%E7%B7%9A%E5%BD%A2%E4%BB%A3%E6%95%B0
このページでは、NumPy を用いて線形代数 (Linear Algebra) の計算を解く方法について解説します。 ベクトルのドット積 (点乗積) ドット積 (a・b) は、np.dot(a, b) で計算できます。 ドット積は、1 次元配列ではベクトルの内積、2 次元配列では行列の積と同じ結果になります。 サンプルコード import numpy as np # 整数同士のドット積（通常の掛け算と同じになります） # 3・4 np.dot(3, 4) # 行列同士のドット積 # (2, 3)・(2, 3) np.dot([2, 3], [2, 3]) # 複素数を扱うこともできます # (2j, 3j)・(2j, 3j) np.dot([2j, 3j], [2j, 3j]) # 2 次元行列同士のドット積を計算できます。 a = [[1, 0], [0, 1]] b = [[4, 1]
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
GitHub - rougier/numpy-100: 100 numpy exercises (with solutions)
機械学習の Python との出会い — 機械学習の Python との出会い
numpy をimportしたらエラー？？ - aremokoremoの日記
