NumPyの練習問題100｜Fookie Monster｜note
以前のノートで「NumPy公式チュートリアルを効率的に学習する方法」としてPythonのユニットテストフレームワークを利用したNumPyのテストコードを書く方法を紹介しました。 NumPyの練習問題100 (numpy-unittest-100)今回はこれを応用してNumPyの練習問題100を作成しました。内容としてはNumPy公式チュートリアルのトピック毎にテストケースがあって、実行結果をAssert文を書いて当てる演習問題です。 サンプル（Indexing に関する演習問題） （問１）xの部分のコードを書いて正しいAssert文にして下さい。 import unittest import numpy as np from numpy.testing import assert_array_equal # ファンシーなインデックス付けとトリック class TestArrayIndexi
NumPy公式チュートリアルを効率的に学習する方法｜Fookie Monster
今回はNumPy公式チュートリアルを効率的に学習する方法をノートしたいと思います。 公式チュートリアルの重要性まず、今回のNumPyに限らず新しいライブラリやフレームワークを学習する際にはその公式HPにあるチュートリアルで学習することをおすすめします。理由は、公式チュートリアルはその作者によって書かれたものなので重要なことが全て書いてあります。また使い方の説明が断片的ではなく体系的に書かれているので理解しやすいです。 急いでいるプロジェクトなどでは公式チュートリアルを全部読むの面倒くさいなと思うことが多々ありましたが、プロジェクトの初期の段階で公式チュートリアルを読んでいることによって結果的にプロジェクトが早く終ることが多かったです。 特に、公式チュートリアルの目次が頭の片隅にあるか or ないによって、なにか問題が発生した場合の解決のスピードが違ってきます。問題の解決手段をネットで時間を
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
Pythonでの数値計算ライブラリNumPy徹底入門
NumPyは、多次元配列を扱う数値演算ライブラリです。機械学習だけでなく画像処理、音声処理などコンピュータサイエンスをするならNumPyを学んでおくことで、あなたの日々の研究や開発の基礎力は格段にアップするはずです。 プログラミングの初心者から、Webエンジニア、これから研究する人など、初学者にも分かりやすく優しく説明することを心がけて必要な知識が身につくように解説しています。 腰を据えて学習する時間と余裕のある方は、Step1から順に進めていくことで、苦手意識のあった方でも一通り読み終わる頃には理解できなかったPythonとNumPyのソースコードがスラスラと読めるようになるはずです。 上級者の方は、分からない記事だけ読むだけでも、力になると思われます。あなたのプログラミング能力を向上する手助けになることをお約束します。このサイトを通して、コンピュータサイエンスに入門しましょう。 Ste
Numpy [基礎編] - Qiita
Numpyのドキュメントを一通りまとめて行きます。 今回はかなり基礎的な部分です。 ドキュメントを直接読みたい人は、こちらで確認してみてください！ ＊ 以下のarrayは配列（行列）オブジェクトを表すこととします。 ０. インストールについて 僕は、AnacondaでPythonをダウンロードしたので、元からNumpyは入っていました。 入っていない人はここからダウンロードしてください。 １. 基本的な属性 array.ndim : 行列の次元を表します。最初に何個 "[" が続いているかに対応します。 array.shape : 行列の形がタプルで返されます。 array.size : 行列の要素の全個数です。 array.dtype : 要素のデータ型を表します。Pythonで扱えるデータ型に加えて、np.int64などのnumpy特有のものもあります。また、dtype='comple
![Numpy [基礎編] - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/baaf22b0062c9f9eed7156b5713a5b84b1499782/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%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRmF2YXRhcnMuZ2l0aHVidXNlcmNvbnRlbnQuY29tJTJGdSUyRjI0NTY1MTU0JTNGdiUzRDM_aXhsaWI9cmItNC4wLjAmYXI9MSUzQTEmZml0PWNyb3AmbWFzaz1lbGxpcHNlJmZtPXBuZzMyJnM9YjczOGU2Y2QzNDhjYjg5MmY4OTlhYzljZTgwODhhZTU%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253D54c3035f24c6e4592bc1cc607f4e1c34%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk2MCZoPTMyNCZ0eHQ9TnVtcHklMjAlNUIlRTUlOUYlQkElRTclQTQlOEUlRTclQjclQTglNUQmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3AmdHh0LWNvbG9yPSUyMzFFMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZ0eHQtcGFkPTAmcz1iYzFhY2M5ODRmYjk0Y2ZmYWQ4NjQ3NGM3OTMyY2U3OA%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBncmFncmFncmFvJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LXBhZD0wJnM9NjQ5ZThmZjcyODZjMWU2YzVlNjBiNzEyNzRlNGRjYzc%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D71b1b84002f5aec8d182315a9546b553)
機械学習の基礎の基礎、行列計算に欠かせないNumPyの基本的な使い方
プログラミング言語「Python」は機械学習の分野で広く使われており、最近の機械学習／Deep Learningの流行により使う人が増えているかと思います。一方で、「機械学習に興味を持ったので自分でも試してみたいけど、どこから手を付けていいのか」という話もよく聞きます。本連載「Pythonで始める機械学習入門」では、そのような人をターゲットに、Pythonを使った機械学習について主要なライブラリ／ツールの使い方を中心に解説していきます。 連載第1回の「Pythonで機械学習／Deep Learningを始めるなら知っておきたいライブラリ／ツール7選」では、ライブラリ／ツール群の概要を説明しました。前回は、その中でもJupyter Notebookの基本操作と設定について説明しました。 今回から連載第1回で紹介した各種ライブラリを使う具体的なコードを例示していきますが、Jupyter Not
機械学習でも定番のPythonライブラリ「NumPy」の初心者向け使い方チュートリアル - paiza times
秋山です。 私は主にPythonを使って開発をしているので、以前Pythonの便利なライブラリやフレームワークを紹介する記事を書いたのですが（後でリンク貼りますね）、今回はその記事でも紹介したNumPy（なむぱいと読みます）という数値計算用ライブラリの使い方チュートリアルを書きたいと思います。 NumPyは機械学習やディープラーニングなどを学ぶ上でも前提知識とされることが多いため、これからその辺の分野の勉強をしてみたい人の参考になればと思います。 チュートリアルの実行環境は、ブラウザだけでPythonもNumPyも使えるオンラインのプログラミング実行環境「paiza.IO (パイザ・アイオー)」を使っていきます。 ■NumPyにおける配列 NumPyにおける配列は"ndarray"という形式になっていて、このndarrayはいろいろな機能を持っています。 まず、普通のリストをndarray
numpy-100/100 Numpy exercises.md at master · rougier/numpy-100 · GitHub
100 numpy exercises This is a collection of exercises that have been collected in the numpy mailing list, on stack overflow and in the numpy documentation. The goal of this collection is to offer a quick reference for both old and new users but also to provide a set of exercises for those who teach. If you find an error or think you've a better way to solve some of them, feel free to open an issue
統計: 二つのグループの平均と分散を合成する - CUBE SUGAR CONTAINER
例えば、あるグループ A と B が別々にテストを受けたとする。 それぞれのグループの人数と平均点、そして分散は分かっているとしよう。 このとき、グループ A と B を合わせた全体での平均や分散は計算することができるだろうか？ 結論から言うと、これはできる。 今回は、その手順について書いてみることにする。 また、同時に Python を使ってサンプルデータを生成したり計算の裏付けをしてみよう。 使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.11.6 BuildVersion: 15G1212 $ python --version Python 3.5.2 題材とするデータを生成する 平均や分散の計算を楽にするために、まずは NumPy をインストールしておこう。 $ pip install numpy そして
NumPy・SciPyによる高速化の実力を見る - Qiita
あらまし 以前の記事でNumPy・SciPyの高速化にまつわる事柄を書きました: NumPyを用いた数値計算の高速化 : 基礎 NumPy・SciPyを用いた数値計算の高速化 : 応用その1 NumPy・SciPyを用いた数値計算の高速化 : 応用その2 ホントに早くなってるの？ちゃんと調べてみましょう. 調査方法 Pythonによるオレオレ実装と比較します. 速度よりシンプルさを重視した実装との比較なので正当な評価とは言い難いかもしれません. Pythonはanaconda3, 時間計測にはIPythonの%timeitを使用します. --実行環境-- OS : Ubuntu16.04 LTS 64bit Python : anaconda3-4.1.1 CPU : Intel Corei5 3550 (4-core / 4-thread) リストの初期化 たとえば行列の初期化です.
NumPyによる数値計算の高速化 : 基礎 - Qiita
対象 Python及びNumPy初心者に向けて書いています. 「C言語は使えるけど最近Pythonを始めた」とか「Pythonらしい書き方がよくわからない」に該当する物理系の数値計算を目的とした方には特に有用かもしれません. また, 自分の不勉強のために間違った記述があるかもしれません. ご容赦ください. あらまし Pythonは数値計算系のライブラリが非常に充実しており, かつ使いやすくまとまっています. その多くはFortranで書かれた遺産のラッパーだったりするのですが, C/C++などから呼ぶよりもとても簡単です. 例えばC/C++からLAPACK1を呼んで固有値問題を計算しようとすると info = LAPACKE_zheevr(LAPACK_COL_MAJOR, 'V', 'A', 'L', H, (lapack_complex_double*)a, lda, vl, vu,
python/numpy - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
パッケージ† pip や easy_install によるインストールの前に多くの外部ライブラリやfortranコンパイラなどが必要になるので，numpy等の科学技術計算パッケージをインストールするには以下のようなパッケージを一般には利用する： 商用（サポートなしなら無料でも利用できる） Anaconda：無料版でもIntel MKLが使える Enthought Canopy フリー Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages (個人ベースの管理で非公式版) ↑ その他† pyvideo.org：PyCon, SciPy, PyData などの講演ビデオリンク集 100 numpy exercises：練習問題 Pythonidae：Python関連のライブラリのリンク集 SciPy Central：SciPy 関連コ
実践 機械学習システムメモ - Qiita
私が書籍"実践 機械学習システム"を読み勉強した時に参考にしたサイトと第1章のメモです。 機械学習参考サイトURL MPS Yokohama Deep Learning vol.01 数学的基礎から学ぶ Deep Learning TwoToReal FAQ Github:wrichert/BuildingMachineLearningSystemsWithPython １章 Pythonで始める機械学習 Python: SciPy で特徴量の相関を調べる Python: Scipy のカーブフィッティングを試す プログラマーじゃない人が始める人工知能: ScipyとMatplotlibを使ってデータの近似モデルを構築する matplotlib入門 - グラフの体裁を整える matplotlib入門 NumPy で回帰分析 "実践 機械学習システム"メモ # Numpyとは？ # 大規模な
数学が苦手な人のためのNumPy用例集 - Qiita
NumPyは、科学技術計算を行う、特に行列や多次元配列の計算をするのに便利なPython用の拡張モジュールです。 ですが、数学を使わなくても、NumPyは便利です。 特に、[ [1,2],[3,4],[5,6] ]のような多重リストを使う代わりに、NumPyの配列を使った方が便利な場合があります。 今回は、NumPyの主に配列の使い方について、用例を挙げて紹介したいと思います。 はじめに NumPyは、数学向けのライブラリーではありますが、NumPyの配列は、数学とは関係なく便利に使える部分もあります。 とは言え、ウェブ上のサンプルは数学で使う人のものが多いですし、数学以外で具体的にどう使うのかは分かりにくいのではないかと思いました。 そこで、数学とはほとんど関係ない使い方をいくつか例示して、NumPyの（主に配列の）便利さを紹介するのがこの記事の目的です。 私も数学は得意ではないですし、
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
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NumPy Tutorial メモ6 (Linear Algebra) - はしくれエンジニアもどきのメモ
逆引き Numpy / Pandas (随時更新予定) - Qiita
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