【Python】サイコロの出目とその各出目の確率を用いてサイコロの期待値を計算する
■環境Anaconda,Jupyter Notebook（Windows11） Notebook上でnumpy,scipyモジュールをインポートした状態 ■サイコロの期待値を計算するプログラム■コードimport numpy as np # 出目のリスト outcomes = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) # 対応する確率のリスト probabilities = np.array([1/6, 1/6, 1/6, 1/6, 1/6, 1/6]) # 期待値の計算 expected_value = np.sum(outcomes * probabilities) print("期待値は:" , expected_value)■実行・検証このコードをセルに入力し結果を出力するためにセルを実行します。 実行させてみると計算された期待値である「3.5」が出力されました。
【Python】NumPyを使用して偏差平方和を計算する
NumPyを使用して偏差平方和を計算してみます。 偏差平方和は、データポイントとその平均値との差の二乗の合計となります。データのばらつきを表す指標の一つ。 ■環境 Anaconda,Jupyter Notebook（Windows11） Notebook上でnumpy,scipyモジュールをインポートした状態 ■偏差平方和を計算する ■コード import numpy as np # サンプルデータを作成 data = np.array([2, 4, 7, 9, 11]) # 平均を計算 mean_value = np.mean(data) # 偏差を計算 deviations = data - mean_value # 偏差の二乗を計算 squared_deviations = deviations**2 # 偏差平方和を計算 sum_squared_deviations = np.su
Pythonのcollectionsを用いて作成したdefaultdictの不足しているキーのデフォルト値にアクセス
Pythonのcollectionsを用いて作成したdefaultdictの不足しているキーのデフォルト値にアクセスしてみます。 この記事は「Pythonのコンテナデータ型ライブラリ「collections」を用いてdefaultdict を作成する」という記事の続きとなります。 なお、作成したdefaultdictの不足しているキーのデフォルト値にアクセスする場合は、__missing__()」の関数を用います。 ■Python Google Colaboratory(Google Colab),2023年2月21日時点ではPython 3.8.10が用いられる。 ■作成したdefaultdictの不足しているキーのデフォルト値にアクセスするでは、Pythonのcollectionsを用いてdefaultdictを作成し不足しているキーのデフォルト値にアクセスしてみます。 ■コードfro
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