【NumPy / SciPy】Pythonでデータの標準化 |
NumPyの mean と std を使う方法。 In [1]: import numpy as np In [2]: x = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] In [3]: x_copy = np.copy(x) In [4]: x_std = (x_copy - x_copy.mean()) / x_copy.std() In [5]: x_std Out[5]: array([-1.54919334, -1.161895 , -0.77459667, -0.38729833, 0. , 0.38729833, 0.77459667, 1.161895 , 1.54919334]) In [6]: np.mean(x_std) Out[6]: 0.0 In [7]: np.std(x_std) Out[7]: 1.0 mean, std を使った方法は Pandas でもできる
How do I create a numpy array of all True or all False?
The answer: numpy.full((2, 2), True) Explanation: numpy creates arrays of all ones or all zeros very easily: e.g. numpy.ones((2, 2)) or numpy.zeros((2, 2)) Since True and False are represented in Python as 1 and 0, respectively, we have only to specify this array should be boolean using the optional dtype parameter and we are done: numpy.ones((2, 2), dtype=bool) returns: array([[ True, True], [ Tr
numpy.ndarray — NumPy v2.3 Manual
numpy.ndarray# class numpy.ndarray(shape, dtype=float, buffer=None, offset=0, strides=None, order=None)[source]# An array object represents a multidimensional, homogeneous array of fixed-size items. An associated data-type object describes the format of each element in the array (its byte-order, how many bytes it occupies in memory, whether it is an integer, a floating point number, or something e
Pythonのリストと配列とnumpy.ndarrayの違いと使い分け | note.nkmk.me
Pythonには、組み込み型としてリストlist、標準ライブラリに配列arrayが用意されている。さらに数値計算ライブラリNumPyをインストールすると、多次元配列numpy.ndarrayを使うこともできる。 それぞれの違いと使い分けについて説明する。表（テーブル）で表現されるような二次元データを扱うのに便利なデータ分析ライブラリpandasについても最後に少し触れる。 リストと配列とnumpy.ndarrayの違い リスト - list リストlistの主な特徴は以下の通り。 組み込み型であり、何もimportせずに使える 異なる型を格納できる リストのリストによって多次元配列を表現することも可能 狭義の配列とは異なるが、配列ライクな簡単な処理を行うのであればリストlistで十分な場合が多い l = ['apple', 100, 0.123] print(l) # ['apple',
NumPy配列ndarrayとPython標準のリストを相互に変換 | note.nkmk.me
なお、便宜上「変換」という言葉を使っているが、実際は元のオブジェクトはそのままで新たな型のオブジェクトが生成される。 本記事のサンプルコードのNumPyのバージョンは以下の通り。バージョンによって仕様が異なる可能性があるので注意。
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Boolean Indexを使った要素設定の高速化 - Qiita
numpy.array — NumPy v2.3 Manual