Pythonでnumpyを使用し行列の垂直連結を行う
Pythonでnumpyを使用し行列の垂直連結を行ってみます。 今回はnumpyを用います。このライブラリ・モジュールはPythonの標準ライブラリではありませんので、事前にインストールする必要があります。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.9.9」を使用しています。（Windows11）（pythonランチャーでの確認） ■numpyを使用し行列の垂直連結を行う では、早速2つの行列を作成し、それらを垂直に連結して新しい行列を作成するスクリプトを書いていきます。 ■コード import numpy as np # 2つの行列を手動で指定 matrix1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) matrix2 = np.array([[7, 8, 9], [10, 11, 12]]) # 行列の各行を垂直に連結して新しい行列を作成 res
NumPyを使用しPythonでリスト内のすべての要素を乗算する
■Python Google Colaboratory(Google Colab),Python3.7.10 ■NumPyを使用しリスト内のすべての要素を乗算するでは、早速NumPyを使用しリスト内のすべての要素を乗算するスクリプトを書いていきます。 ■コードimport numpy list_test1 = [5,6,7,8,9] list_test2 = [1,10,100,1000,10000] multip_list1 = numpy.prod(list_test1) multip_list2 = numpy.prod(list_test2) print(multip_list1) print(multip_list2)リスト内のすべての要素を乗算するために、インポートでnumpyモジュールを呼び出します。そのと、角括弧（ [ ] ）を使用しリストを定義します。今回はlist_te
NumPyモジュールを使用し行列の乗算（掛け算）を計算する
■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.5」を使用しています。（Windows10）（pythonランチャーでの確認） ■NumPyモジュールを使用し行列の乗算（掛け算）を計算するでは、早速NumPyモジュールを使用し行列の乗算（掛け算）を計算するスクリプトを書いていきます。 ■コードimport numpy as np a = [[1,2],[2,3]] b = [[4,5],[6,7]] multiplication = np.dot(a,b) print(multiplication)行列の乗算（掛け算）を計算する場合は、NumPyモジュールを呼び出します。その後にaとbという変数を作成し、その中で行列（配列）を作成し、格納します。今回、行列の要素には数値を入れます。 その後、multiplicationという変数を作成し、その中で、numpy.dot()関数を使
NumPyモジュールを使用し、特定の月のすべての日付を表示する
■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.5」を使用しています。（Windows10）（pythonランチャーでの確認） ■NumPyモジュールを使用し特定の月のすべての日付を表示するでは、早速NumPyモジュールを使用し特定の月のすべての日付を表示するスクリプトを書いていきます。 ■コードimport numpy as np print(np.arange('2021-04','2021-05', dtype='datetime64[D]')) 特定の月のすべての日付を表示する場合は、NumPyモジュールを呼び出します。呼び出した後に、NumPy.arrange()関数を使用します。括弧内の第1の引数には、開始する月を指定します。第2の引数には、終了する月を指定します。今回は2021年の4月から5月までのすべての日付を表示してみます。 そして、第3の引数には、「dtyp
NumPy配列をCSVファイルに変換する
■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.5」を使用しています。（Windows10）（pythonランチャーでの確認） ■Dataframe.to_csv()関数を使用するでは、早速NumPy配列をCSVファイルに変換していきます。 ■コードimport pandas as pd import numpy as np array_test = np.arange(1,21).reshape(4,5) print(array_test) df_np_array = pd.DataFrame(array_test) df_np_array.to_csv(r"C:\Users\user\test\df_np_array.csv")NumPy配列をCSVファイルに変換する場合は、pandasモジュール,numpyモジュールを呼び出します。 呼び出した後に、array_testと
PythonでNumPy配列ndarrayを辞書に変換する
■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.5」を使用しています。（Windows10）（pythonランチャーでの確認） ■NumPy配列ndarrayを辞書に変換するでは、早速NumPy配列ndarrayを辞書に変換するスクリプトを書いていきます。 ■コードimport numpy as np array_test = np.array([['田中','佐藤','杉元'], ['村山','岡本','松本'], ['山内','竜崎','三澤']]) dictionary = dict(enumerate(array_test.flatten(),1)) print(array_test) print(type(array_test)) print("\n") print(dictionary) print(type(dictionary))NumPy配列ndarrayを辞
NumPy配列をリストに変換する
■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.5」を使用しています。（Windows10）（pythonランチャーでの確認） ■配列を作成するNumPy配列をリストに変換してみますが、その前に配列を作成してみます。 ■コードimport numpy as np array_test = np.array([1,3,6,9]) print(array_test) print(type(array_test))インポートでPandasモジュールを呼び出し、今回はarray_testという変数を作成し、その中でnp.array()を使用し、ndarray（N-dimensional array、N次元配列）オブジェクトを作成します。 作成後、格納し、print関数でarray_testという変数の中に格納した配列を出力してみます。 ■実行 このスクリプトを実行すると、print関数
NumPy配列をPandasDataFrameに変換する
■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.5」を使用しています。（Windows10）（pythonランチャーでの確認） ■NumPy配列を作成するNumPy配列をPandasDataFrameに変換する前に、まずはNumPy配列を作成します。 ■コードimport numpy as np array_test = np.array([[11,22,33],[44,55,66],[77,88,99]]) print(array_test) print(type(array_test))インポートでnumpyモジュールを呼び出します。array_testという変数を作成し、np.array()で配列を作成します。今回は数値データ（整数）の配列を作成します。 作成後、print関数で作成した配列を出力します。またtype()で型を出力します。 ■実行 実行すると、作成した配列
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