配列の次元数や大きさの操作 — 機械学習の Python との出会い
配列の次元数や大きさの操作¶ ブロードキャストを紹介する前に， NumPy 配列の基礎 で紹介した，NumPy の配列クラス np.ndarray の属性 ndim と shape を操作する方法を紹介します． ndim は，配列の次元数を表す属性で，ベクトルでは 1 に，行列では 2 になります． shape は，スカラーや，タプルによって配列の各次元の大きさを表す属性です． 例えば，大きさが 5 のベクトルはスカラー 5 によって， \(2 \times 3\) の行列はタプル (2, 3) となります． 次元数を操作する必要がある例として配列の転置の例を紹介します． 転置した配列を得るには，属性 T か，メソッド transpose() を用います． 2次元の配列である行列を転置してみましょう： In [10]: a = np.array([[1, 3], [2, 1]]) In [
行列の行毎，列毎の和を求める (Numpy)
【やりたいこと】 行列の各列の和，もしくは各行の和を求める． ２次元配列を前提に進める． 【実現方法】 numpy.sum()を使う． キーワード引数”axis”でどの次元方向に和を取るかを指定できる． axis=0とすれば，各列の和を取った（行）ベクトルが出力される． axis=1とすれば，各行の和を取った（列）ベクトルが出力される． 行列内の総和を求めるnumpy.ndarray.sum()とは異なるので注意． 【サンプルコード】 This file contains bidirectional Unicode text that may be interpreted or compiled differently than what appears below. To review, open the file in an editor that reveals hidden Uni
numpy.allclose — NumPy v2.0 Manual
numpy.allclose# numpy.allclose(a, b, rtol=1e-05, atol=1e-08, equal_nan=False)[source]# Returns True if two arrays are element-wise equal within a tolerance. The tolerance values are positive, typically very small numbers. The relative difference (rtol * abs(b)) and the absolute difference atol are added together to compare against the absolute difference between a and b. Warning The default atol i
numpy.arrayをいい感じにprintするノート - Qiita
import numpy as np x = np.random.random(10) [ 0.27995734 0.05977967 0.59401233 0.45374778 0.69411132 0.3680196 0.57969357 0.52534503 0.9995786 0.33110147] [ 2.41417094e-06 4.15437686e-06 8.80283329e-07 9.19866647e-06 2.07120169e-07 9.81829578e-06 9.98575051e-06 1.63425382e-06 6.44888900e-07 5.88317420e-06] [4 8 7 6 2 4 0 4 0 2] np.set_printoptions(precision=3) #有効桁３桁で丸める [ 0.014 0.68 0.576 0.57 0.
[WIP]単純ベイズ分類器がまったく単純じゃないので入門 | moxt
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人文学は何の役に立つのか？ - 道徳的動物日記
（2020/12/10 追記） この記事で行なった議論を大幅に改訂したものを、晶文社スクラップ・ブックの連載で発表した。どちらかといえば、この記事ではなくそっちを参照してほしい。 s-scrap.com 近年、「学問は役に立つのか？」「人文学を学ぶ意味はあるのか？」「利益を上げない学問に税金を投入する意味はあるのか？」みたいなことが言われることが多くなっているような気がする。大体の場合、やり玉に挙げられるのは人文学や文系の科目全般だったりする。 私は学生時代に人文系の学問を専攻していたし家族にも人文系の大学教授がいるのでわかるのだが、人文系の大学教授の大半は、「人文学は役に立つのか？」あるいは「お前のやっている学問は何かの役に立つのか？」ということを問われると憮然としたり心外だと言わんばかりに憤ったりする。それで「役に立つかどうかという理由で学問をやっている訳ではない」「何かの役に立つから
DeNAを内定辞退して入社したベンチャー企業での成長記録 「成りたかった姿になれなかった」 | キャリハイ転職
新卒ベンチャーに行くか、大企業に行くか迷ったら基本的には大企業をすすめている。いきなりベンチャーに行くのはあらゆるキャリア的なリスクを背負うからだ。大企業を辞めたらいつでもベンチャーには行ける。そんな中、新卒からベンチャーに進んだ方にベンチャー就職後の4年間を振替えってもらいました。 外コン、総合商社志望だった就活生時代-はじめまして。簡単に自己紹介していただけますか。 慶應義塾大学の経済学部卒業後、300人~400人規模のベンチャー企業に入社し、4年間、新規事業や既存事業のグロースに携わっております。 -もともとベンチャー志望だったのでしょうか 実は元々は外資コンサルと、総合商社を見ていました。大学1年のときからサークルの先輩等のおかげで様々な社会人と触れ合う機会がありましたので優秀な方が、マッキンゼーや三菱商事に入社しているということは知っていました。それもあってか、大学2年次の終わり
依存関係をなくそう : Rubyアプリ・Gemの開発者への提言 | POSTD
本記事はRubyについて書かれたものではありますが、Python、JavaScript、Javaなど、全ての言語コミュニティに当てはまる事実を述べたものです。依存関係が引き起こす負の連鎖は誰のためにもなりません。 上の図は、私がこれまでに使用した全てのRailsアプリの依存関係を可視化したものです。以下の例はいずれも、どこかで聞いたことのあるものではないでしょうか。 何百ものエントリを含むGemfile 本番環境で読み込まれるテスト用Gem 数百メガバイトもRAMを食うRailsのプロセス Rubygemsシステムは、それを再利用する誰もが容易にRubyのパッケージを作ることができるという点で、賞賛に値するものです。しかし、その便利さが意味するところは、そうしたGemと他のGemを非常に安易に結び付け、さらにそれが、「インターネットでダウンロード」され、数百もの依存関係を持つRailsアプ
スレッドセーフ - Wikipedia
スレッドセーフ（英: thread-safe）は、マルチスレッドプログラミングにおける概念である。あるプログラムコードがスレッドセーフであるという場合、そのコードを複数のスレッドが同時並行的に実行しても問題が発生しないことを意味する[1]。特に、ある共有データへの複数のスレッドによる読み書きアクセスがあるとき、一度に1つのスレッドのみがその共有データにアクセスするようにして安全性を確保しなければならない。スレッドセーフでないコードを同時並行的に実行すると、データ競合による未定義動作を引き起こしたり、競合状態（レースコンディション）による意図しない動作を引き起こしたりする。場合によっては深刻なセキュリティホール（脆弱性）が引き起こされることもある[2]。 概要[編集] スレッドセーフはマルチスレッドプログラミングにおける重要な要素である。それは従来、オペレーティングシステムの開発者だけが考慮
スループットとは何か ～ 改善に役立つ性能試験を行うための前提知識
「スループット」という言葉を、どなたも一度は聞いたことがあると思います。主にアプリケーションなどの性能（パフォーマンス）の文脈で使われますが、そのためにはスループットを正しく把握できなければなりません。スループットを正しく把握するためには、そもそもスループットについての正しい知識や理解が必要です。本稿では、パフォーマンスの改善に効く性能試験を行えるよう、スループットとは何かを解説します。 負荷試験とは何か パフォーマンス全般の担保を主な仕事とする我ら「まかせいのう[1]」チームにとって、性能試験は頻繁に実施するタスクの1つです。性能試験と一口にいっても色々と種類がありますが、システムの性能を担保するうえで最も重要になるのがEnd-to-Endの負荷試験です。 End-to-Endとは「フロントエンドからバックエンドまで、ユーザから実行された処理が通過するシーケンスすべてのコンポーネントを範
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