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東工大が無料公開しているPython解説サイト初心者の目線に合わせた丁寧な説明で、かゆいところに手が届く教材。基本的な文法、データ構造、ファイル入出力やオブジェクト指向、NumpyとMatplotlibの使い方などをひと通り学べる。
QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant 金融技術職/ChatGPT等の生成AI,データサイエンス,プログラミングの勉強に役立つ情報を発信/良質な無料教材,スライド,動画等を紹介/3千ポストで5万5千フォロワー獲得/過去の人気投稿はハイライトを参照/金融工学x機械学習ブログ運営 https://t.co/bQubHSMk4e /Amazonアソシエイト参加中 https://t.co/2Zd5MRXGw3 QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant 東工大が無料公開しているPython解説サイト chokkan.github.io/python/index.h… 初心者の目線に合わせた丁寧な説明で、かゆいところに手が届く教材。 基本的な文法、データ構造、ファイル入出力やオブジェクト指向、NumpyとMatplotlibの使い方などをひと
PyCon JP 2020での発表スライドです。 --------------------------- (2020/08/30) 誤字を修正しました。 場所: p15 誤: assert_array_close() 正: assert_allclose() ---------------…
NumPy 2.0.0の主要な変更点 皆さんもお世話になっているであろう科学計算ライブラリNumPyが、2006年以降初めてのメジャーアップデートを発表しました。そこで、変更点をざっくりとまとめてみました。以下は変更点の一部であり、それ以外については実際のドキュメントを参照してください。 免責事項：この記事は、NumPy 2.0.0の変更点について個人的な見解を述べたものであり、NumPyの開発チームや関係者の公式な見解を代表するものではありません。変更点の影響や対応方法については、必ず公式のリリースノートと移行ガイドを参照してください。また、この記事には不正確な情報が含まれている可能性があります。記事の内容を実際のプロジェクトに適用する前に、必ず公式ドキュメントで情報を確認してください。 概要 2006年以来の最初のメジャーリリース 破壊的な変更あり 多くの新機能とPython/C AP
1～2ヶ月ぐらいかけてNumPyの基礎～実装力をつけるための本を書きました。問題演習形式で221問収録してあります。 着想 以前この本を書いたのですが、ディープラーニングに行く前のNumPyでつまずいている方が結構多かったのです。例えば「np.meanのaxisってどうするの？」や「shapeが何だかわからない」というケース。そこをどうにかケアしようというのが今回の目的です。 NumPyの問題演習は昔からありまして、100 numpy exercisesが有名です。昔初心者の頃自分もやったことがあります。最初の方は良いのですが、あとの方が「これイマイチ何に使うんだろう」という疑問があったのです。今振り返ってみても「NumPyの問題としてはよくても、そこまで実践的ではないな」と多少不満点はありました。「それならもう自分で作ってしまおう」ということで本を書きました。 大事にしたところ 本書を書
January 30, 2023 In this post, we'll implement a GPT from scratch in just 60 lines of numpy. We'll then load the trained GPT-2 model weights released by OpenAI into our implementation and generate some text. Note: This post assumes familiarity with Python, NumPy, and some basic experience with neural networks. This implementation is for educational purposes, so it's missing lots of features/improv
※ Div だけ妙に遅いのが気になる NumPy は Python とは言え中身はC言語で書かれている事を考えると、結構いいパフォーマンスが出ていると言えるでしょう。 サンプルコード iris のロジスティック回帰を nune で書いてみました。 package main import ( "bufio" "fmt" "log" "math" "math/rand" "os" "github.com/vorduin/nune" ) func logisticRegression[T nune.Number](X nune.Tensor[T], y nune.Tensor[T], rate float64, ntrains int) nune.Tensor[T] { ws := make([]float64, X.Size(1)) for i := range ws { ws[i] = (r
Image credit: AuthorNumPy is a fundamental library that most of the widely used Python data processing libraries are built upon (pandas, OpenCV), inspired by (PyTorch), or can efficiently share data with (TensorFlow, Keras, etc). Understanding how NumPy works gives a boost to your skills in those libraries as well. It is also possible to run NumPy code with no or minimal changes on GPU¹. The centr
Two Python array packages existed before NumPy. The Numeric package was developed in the mid-1990s and provided array objects and array-aware functions in Python. It was written in C and linked to standard fast implementations of linear algebra3,4. One of its earliest uses was to steer C++ applications for inertial confinement fusion research at Lawrence Livermore National Laboratory5. To handle l
Anaconda の NumPy が高速みたいなので試してみた - Morikatron Engineer Blog
こんにちは、モリカトロンでプログラマおじさんをやってる岡島です。 pip install で導入した NumPy と conda install で導入した NumPy とでは内部で使われているライブラリが違い、後者の方が高速だという記事を見つけました。 orizuru.io minus9d.hatenablog.com 要約すると Anaconda と pip では NumPy に使われている数値計算ライブラリが違っている pip が提供する Numpy は OpenBLAS を使っている Anaconda が提供する NumPy は Intel MKL (Math Kernel Library) を使っている 両者を比較すると、Anaconda が提供する NumPy のほうが速い という事みたいです。 今まで僕は Python のパッケージ管理を pip で行ってきましたが、Anac
QDくん⚡️Python x 機械学習 x 金融工学 on Twitter: "鉄板のPython教材といえば東大が無料公開している「Pythonプログラミング入門」 ・Google Colabなので環境構築でハマる心配がない ・基本文法, Numpy, pandas, scikit-learnまで平易に学… https://t.co/bGyo4HKFZF"
鉄板のPython教材といえば東大が無料公開している「Pythonプログラミング入門」 ・Google Colabなので環境構築でハマる心配がない ・基本文法, Numpy, pandas, scikit-learnまで平易に学… https://t.co/bGyo4HKFZF
NumPy 2.0、6/16にリリース ―初のメジャーバージョンアップでABI、APIに大幅な変更 Pythonの代表的な学術計算ライブラリNumPyの初のメジャーバージョンアップとなる「NumPy 2.0」のリリース日が、2024年6月16日となることが発表された。 NumPy 2.0 release date: June 16 -News-NumPy NumPyはPythonで数値計算を行うためのライブラリ。NumPyプロジェクトにより、修正BSDライセンスの元で開発されているオープンソースソフトウェアである。低レベルから高度なものまでさまざまな計算に対応し、高いパフォーマンスを発揮することから、近年のAI、機械学習の発展において欠かせないモジュールとなっている。 NumPy 2.0は2006年以来の最初のメジャーリリースとなり、数多くの新機能と大幅なパフォーマンスアップが盛り
連載目次 本連載（応用編）の目的 本連載（基礎編）の第1回～第3回では、ディープラーニングに対応したニューラルネットワーク（DNN：Deep Neural Network、以下では「ニューラルネット」と表記）をスクラッチ（＝他者が書いたソースコードを見たりライブラリーを使ったりせずに、何もないゼロの状態からコードを記述すること）で実装しました。その際、あえてNumPy、つまり線形代数を使わずにPythonのみを使用することで、数学の知識に自信がない人でもニューラルネットの処理／計算をステップ・バイ・ステップで追いかけられるようにしました。これにより、より多くの人が理解できたのではないかと思っています。 しかし、実際のニューラルネットワークの実装ではNumPy（線形代数）を使用することが一般的です。よって、より自信を持って、 と言うためには、前回までの「Pythonのみ（線形代数なし）による
概要 「Python で競技プログラミングをやる」の文脈で、高速フーリエ変換を使うための基礎知識を整理します。 高速フーリエ変換自体は競技プログラミング以外の文脈でも重要なアルゴリズムですが、そうした需要に応えることは、本記事では想定していません。 高速フーリエ変換の詳しいアルゴリズムにはこの記事では触れません（既存の解説が多数ありますし）。代わりにフーリエ変換についての基礎知識について、少し整理しました。ここは、使用言語に関係しない部分です。 最低限、Python での実装だけ見たい人は大部分を飛ばしてよいと思います。 フーリエ変換の性質 フーリエ変換の定義 詳しくは、本記事では扱いません。 $K$ を $1$ の $n$ 乗根を $n$ 個持つ体とします（競プロの文脈だと、$K=\C$ および $K=\F_p$ が重要です）。 $K$ に値を持つ数列 $A = (a_0,a_1,\ld
![[数学・numpy] 高速フーリエ変換(FFT)による畳み込み | maspyのHP](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d3b83cb0b151f85f4ab582d54745629884ec04db/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fmaspypy.com%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F01%2F5Dth6Yjz_400x400.jpg)
連載概要 本連載はPythonについての知識を既にある程度は身に付けている方を対象として、Pythonでデータ処理を行う上で必須ともいえるNumPyやpandas、Matplotlibなどの各種ライブラリの基本的な使い方を学んでいくものです。そして、それらの使い方をある程度覚えた上で、それらを活用してデータ処理を行うための第一歩を踏み出すことを目的としています。 前回はCalifornia Housingデータセット（カリフォルニアの住宅価格のデータセット）を題材として、最大値や最小値、平均値、中央値などの基本統計量を計算し、2万行を超えるデータセットがどのような特徴を持っているのかを見てみました。今回は同じデータセットをグラフとして可視化して、さらなる特徴を探ってみることにしましょう。 CSVファイルの読み込み 前回はscikit-learnに含まれているデータセットを読み込んで、説明変
連載概要 本連載はPythonについての知識を既にある程度は身に付けている方を対象として、Pythonでデータ処理を行う上で必須ともいえるNumPyやpandas、Matplotlibなどの各種ライブラリの基本的な使い方を学んでいくものです。そして、それらの使い方をある程度覚えた上で、それらを活用してデータ処理を行うための第一歩を踏み出すことを目的としています。 前回はCalifornia Housingデータセット（カリフォルニアの住宅価格のデータセット）を基に相関係数を計算してヒートマップを作成したり、'MedInc'列（地域の所得を表すデータ）と'MedHouseVal'列（地域の住宅価格を表すデータ）を軸に散布図を作成したりして、これら2つのデータにはある程度の相関があるのではないかという話をしました。 今回は'MedInc'列と'MedHouseVal'列との関係を数式として表現
TensorFlow Advent Calendar 2020 10日目の記事です。空いてたので当日飛び入りで参加しました。 この記事では、TensorFlowの関連ライブラリである「JAX」について初歩的な使い方、ハマりどころ、GPU・TPUでの使い方や、画像処理への応用について解説します。 JAXとは https://github.com/google/jax Google製のライブラリで、AutogradとXLAからなる、機械学習のための数値計算ライブラリ。簡単に言うと「自動微分に特化した、GPUやTPUに対応した高速なNumPy」。NumPyとほとんど同じ感覚で書くことができます。自動微分については解説が多いので、この記事では単なる高速なNumPyの部分を中心に書いていきます。 関連記事 JAX Quickstart JAXで始めるディープラーニング JAX : Tutorials
Update: The problem is now fixed in Pytorch but can still happen in tensorflow-keras. Discussion on reddit. Bugs in ML code are notoriously hard to fix - they don’t cause compile errors but silently regress accuracy. Once you have endured the pain and fixed one of these, the lesson is forever etched into your brain, right? Wrong. Recently, an old foe made a comeback - a familiar bug bit me again!
連載概要 本連載はPythonについての知識を既にある程度は身に付けている方を対象として、Pythonでデータ処理を行う上で必須ともいえるNumPyやpandas、Matplotlibなどの各種ライブラリの基本的な使い方を学んでいくものです。そして、それらの使い方をある程度覚えた上で、それらを活用してデータ処理を行うための第一歩を踏み出すことを目的としています。 前回はある行列の逆行列、行列式、固有値と固有ベクトルを求めるお話をしました。今回は多数のデータがどんな特徴を持っているのかを調べるのに役立つ基本統計量をNumPyで取り扱う方法を見ていきます。 基本統計量とは 基本統計量とは、何らかのデータセットがあったとき、それらにはどのような特徴があるかを示す値のことです。というと分かりにくいのですが、平均値、最大値、最小値、標準偏差と分散などの値を用いることで、データがどのように分布している
Intel Publishes Blazing Fast AVX-512 Sorting Library, Numpy Switching To It For 10~17x Faster Sorts - Phoronix
Intel Publishes Blazing Fast AVX-512 Sorting Library, Numpy Switching To It For 10~17x Faster Sorts Written by Michael Larabel in Intel on 15 February 2023 at 04:00 PM EST. 51 Comments Intel recently published an open-source C++ header file library for high performance SIMD-based sorting, which initially is focused on providing a lightning fast AVX-512 quicksort implementation. As of today that co
連載概要 本連載はPythonについての知識を既にある程度は身に付けている方を対象として、Pythonでデータ処理を行う上で必須ともいえるNumPyやpandas、Matplotlibなどの各種ライブラリの基本的な使い方を学んでいくものです。そして、それらの使い方をある程度覚えた上で、それらを活用してデータ処理を行うための第一歩を踏み出すことを目的としています。 前回はカリフォルニア州の住宅価格を予想するモデルを単回帰分析という手法を用いて作成してみました。今回は話をガラリと変えて、NumPyにおける日付の扱いを紹介します。 NumPyで日付を操作する NumPyには日付や時刻、その差分を扱うために次の2つのクラスが用意されています。
みなさん、こんにちは。 こちらは「ABEJAアドベントカレンダー2020」の15日目の記事です。 はじめに: 文系営業がDeep Learningの勉強を始めて AIどころかエンジニア知識もない文系出身の私がABEJAにビジネス担当として飛び込んで、早数年。 やっと営業やマーケティングに困らない知見はついたものの、ABEJAにはデータサイエンス・ビジネスどちらもできるような人ばかり。少しでも追いつこうと、日本ディープラーニング協会のE資格の勉強をはじめました。 ただ、Pythonの実装経験がない中で学習し始めたため、ゼロから作るDeep Learningの最初の30ページあたりで既につまずき、その後は1ページ進むのに1時間かかるような始末。 特にNumpyの関数がわからず苦戦したので、自身の勉強メモを一覧化して、同じような挫折を味わいかけている方に共有しようと思った次第です。 対象となる読
Kenji Hiranabe on Twitter: "Python の numpy の裏では FORTRAN で書かれた BLAS, LAPACK が現役で動いていますよ！ 行列数値計算は自分で書いてはダメ．これだけの歴史の蓄積がある．これはいい資料． https://t.co/G8UaXisxn8"
Python の numpy の裏では FORTRAN で書かれた BLAS, LAPACK が現役で動いていますよ！ 行列数値計算は自分で書いてはダメ．これだけの歴史の蓄積がある．これはいい資料． https://t.co/G8UaXisxn8
NumPy / Pandas / Matplotlib / scikit-learn などの理解度確認ができる「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」に合格した - kakakakakku blog
先週末に「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」を受験して合格した🎉とても良い試験で，特に試験勉強をする過程で知識の幅が広がった．試験の認知度向上のためにも紹介したいと思う．当然ながら試験問題に関しては何も書かず，基本的に公開情報をベースにまとめていく！ www.pythonic-exam.com 試験概要 : Python 3 エンジニア認定データ分析試験 📊 試験名にもある通り「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」は Python を使った「データ分析」に関する理解を問う試験で「数学」や「Python ライブラリ」に関する出題が多くある．詳しくは以下に出題範囲を載せる． セクション 出題数 出題率 データエンジニアの役割 2 5.0% Python と環境 : 実行環境構築 1 2.5% Python と環境 : Python の基礎 3 7.5% Pytho
NumPyをつかおう
発端 トビウオさんの記事を興味深く読んだのだが、最後の「例：録音した音声の音量(RMS)を計算して随時表示する」で、2点ほど気になったのである: RIFFヘッダーならともかく、ただのPCMデータ部分をstructで処理するのは大げさではないか? dB値計算はリアルタイムであるべきであり、pure-Pythonで書いては処理が追いつかなかったりするのではないか? 私は普通のさらりーぱーそんでありながら、なぜかNumPyを触る仕事が多く、こういうプログラムはどうしてもNumPy化したくてしかたがない。 という訳で、structをやめることでどれくらいシンプルに書けるのか、また、処理速度がどこまで速くなるのかを検証してみよう。 準備&トビウオさん実装の検証 まずは準備。 私がいじったことで、トビウオさん実装と違う動作をすることがないかの回帰試験と、トビウオさん実装よりもどれだけ速く(あるいはひょ
消費者庁が問題としている「誇大な宣伝や表現」とならないよう配慮し、コンテンツを制作しておりますのでご安心ください。万が一、不適切な表現など見つけられましたら、お問合せフォームからご連絡頂けると幸いです。 最近はAMD製のCPUであるRyzenを搭載したパソコンが増えてきました。性能が高いにもかかわらず価格が安いこともあり、とても魅力的です。 今回、実際にPythonのライブラリであるNumpyを使って行列の計算を行ってみたのですが、Intel製のCPUほどのパフォーマンスが出ないことが続いたので、どうやれば高速化できるのかを探ってみました。実際に、Numpyでの計算が速くなったので、その方法をご紹介したいと思います。 RyzenでNumpyを実行するととても遅い AMD社のRyzenは最近ではとても性能が上がっていて、Intel製のCPUよりも高性能だと感じる場面が増えています。 実際、R
NumPyで連番や等差数列など等間隔の配列ndarrayを生成するには、numpy.arange()かnumpy.linspace()を使う。arange()は間隔（公差）を指定、linspace()は要素数を指定するという違いがある。 numpy.arange — NumPy v1.26 Manual numpy.linspace — NumPy v1.26 Manual
pythonでSoft-NMS(Soft Non-Maximum Suppression)を実装する (1)アルゴリズム実装例 - Python(とかTensorflowとかnumpyなど)の基礎的な使える実装やテクニックを紹介
pythonでSoft-NMS(Soft Non-Maximum Suppression)を実装する方法を紹介します。 Soft-NMSは、SSDやYOLOといった物体検出AIの後処理で使用されるNMSの改良型アルゴリズムです。 この記事でできること ニューラルネットワーク(ディープラーニング)等を用いた機械学習による物体検出AIでは、 たくさんの検出枠(この記事では矩形と呼んでいます)が出力されます。 従来はNMSという処理で、重複する矩形の統合、削除処理を行いますが、この記事ではNMSの改良型であるSoft-NMSの実装例を紹介します。 次の画像は、いらすとやの「離れて給食を食べる子供のイラスト」の二人の子供の顔付近にいくつかの矩形を付与した画像です。 「離れて給食を食べる子供のイラスト」に矩形を付与した画像 この画像にSoft-NMSを適用した例が次の画像です。 Soft-NMSを適
連載概要 本連載はPythonについての知識を既にある程度は身に付けている方を対象として、Pythonでデータ処理を行う上で必須ともいえるNumPyやpandas、Matplotlibなどの各種ライブラリの基本的な使い方を学んでいくものです。そして、それらの使い方をある程度覚えた上で、それらを活用してデータ処理を行うための第一歩を踏み出すことを目的としています。 前回はCalifornia Housingデータセット（カリフォルニアの住宅価格のデータセット）の中でもMedInc列とMedHouseVal列に着目して、箱ひげ図とヒストグラムを使い、それらを可視化してみました。今回はそれらのデータの間に関連があるかどうかを、相関係数と散布図を使って考えてみましょう。 なお、今回は相関係数の可視化にseabornというライブラリを用います。これはPythonには標準で付属していないので「pip
Getting started What is NumPy? Installation NumPy quickstart NumPy: the absolute basics for beginners Fundamentals and usage NumPy fundamentals NumPy for MATLAB users NumPy tutorials NumPy how-tos Advanced usage and interoperability Using NumPy C-API F2PY user guide and reference manual Under-the-hood documentation for developers Interoperability with NumPy Extras Glossary Release notes 2.3.0 2.2.
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 最近、condaで入れるNumpyの方が、pipで入れるNumpyより動作が早いことが少し話題になっています（元記事は最近ではないのですが）。本記事では、scikit-learnもインストールを工夫すれば、より高速に動作することを解説します。 はじめに 記事、「Anaconda の NumPy が高速みたいなので試してみた」 https://tech.morikatron.ai/entry/2020/03/27/100000 を最近Twitterのタイムラインで何度も見かけました（元記事は20年3月に記載されたものですが）。 conda
NumPyの開発コミュニティーは現地時間2023年6月17日、NumPy バージョン1.25.0をリリースした。NumPyはPython用科学計算基本パッケージとして広く知られており、使用するにはPythonのパッケージシステムか、GitHubのプロジェクトページからソースコードを入手する。最新版ではデータ型dtypesの扱いを改善し、実行速度の向上とドキュメントの整備が行われた。また、標準CライブラリーMUSLのサポート強化や、富士通製C/C++コンパイラーへの対応、多次元配列からアインシュタインの総和規約を得るeinsumがオブジェクト配列に、インプレース行列の乗算に対応している。 公式ページではNumPyの試用が可能 現在NumPy開発コミュニティーは、今後行うNumPy バージョン2.0.0のリリースに向けて準備中だ。合わせてPython バージョン3.12登場に合わせてNumPy
MKL版のnumpyを使ってみたら爆速だった（Core i9 9900K, Core i9 10980XE, Ryzen 9 3900X） - Qiita
AMD Ryzenでそのままnumpyを動かすと遅くなるので、mklを利用できるnumpyをインストール必要があることを知りました。 どの程度変わるのか手元の環境で確認したら、Intel版でも爆速になったので、インストール手順と合わせてパフォーマンス比較結果をまとめたいと思います。 環境 Xeon E5-1650 v4 CPU : Xeon E5-1650 v4 6C/12T @3.6GHz RAM : DDR4-2133 8GB x 8 (Total 64GB) OS : Ubuntu 20.04 (Docker) Core i9 9900K CPU : Core i9 9900K 8C/16T @3.6GHz RAM : DDR4-2133 16GB x 4 (Total 64GB) OS : Ubuntu 20.04 (Docker) Core i9 10980XE CPU : Co
連載概要 本連載はPythonについての知識を既にある程度は身に付けている方を対象として、Pythonでデータ処理を行う上で必須ともいえるNumPyやpandas、Matplotlibなどの各種ライブラリの基本的な使い方を学んでいくものです。そして、それらの使い方をある程度覚えた上で、それらを活用してデータ処理を行うための第一歩を踏み出すことを目的としています。 逆行列を求めるには ある正方行列A（行数と列数が同じ行列）があったときに、Aとの行列積を計算すると単位行列（行列の左上から右下に向けた対角要素の値が1、他の要素の値が0となるような行列）となるような行列のことを逆行列と呼び、A-1と表記します。Iを単位行列とすると、A・A-1＝A-1・A＝Iとなるような行列のことです。ただし、全ての行列に逆行列が存在するわけではないことには注意が必要です（逆行列が存在する行列のことを正則行列と呼び
PythonのOpenCVでは画像をNumPy配列ndarrayとして扱う。NumPyの機能を使うと、2つの画像が完全一致しているか判定したり、差分画像を生成して保存したりできる。 ここでは以下の内容について説明する。 画像が完全に一致しているか判定 差分画像を算出し保存 差分の絶対値 差分0を128とする 差分を二値化 差分が生じている座標を取得 以下のサンプルコードではOpenCVで画像ファイルを読み書きしているが、画像の比較処理自体にはOpenCVの機能は使わない。 画像をNumPy配列ndarrayとして読み込めればOpenCVは必要なく、例えば、Pillowを使うことも可能。以下の記事を参照。ndarrayの処理例なども紹介している。 関連記事: Python, NumPyで画像処理（読み込み、演算、保存） なお、ここでは画素（ピクセル）ごとの単純な差分を考える。圧縮画像などの画
Pytorch tensor から numpy ndarray への変換とその逆変換についてまとめる。単純にtorch.from_numpy(x)とx.detach().numpy()を覚えておけばよいので、その使い方を示しておく。 すぐ使いたい場合は以下 numpy to tensor x = torch.from_numpy(x.astype(np.float32)).clone() tensor to numpy x = x.to('cpu').detach().numpy().copy() pytorchでは変数の型としてほとんどtorch.floatを使うので、基本的にはnumpyでnp.float32にキャストしてからtorch tensorへ変換する。また、torch tensor と numpy ndarray はメモリを共有しているようなので、clone()やcopy()
［NumPy超入門］データ処理の最初の一歩！ 基本統計量からデータの特徴を把握しよう：Pythonデータ処理入門（1/2 ページ） データセットがどのような特徴を持つのか、その基本は最大値／最小値／平均値／中央値／最頻値／標準偏差などの基本統計量を使って調べられます。実際のデータを使って、これを体感してみましょう。
Pyodideとは WASM上にビルドされたPython+NumPyなどのデータ分析ライブラリの実行環境です。 これまでにwebでPythonを使うとしたら、サーバサイドで使うか、BrythonのようなものでJavaScriptにトランスパイルするしかありませんでした。Brythonもajaxができたり結構な数の標準モジュールがサポートされていたりとすごいんですが、仕組み上NumPyのようなCによる低レイヤー拡張を含む外部ライブラリは使えません。 そこに出てきたのがPyodideです。これはWASMで全部まるっとコンパイルしているので、NumPyもscikit-learnも使えます。get startedしたらあまりの簡単さとポテンシャルにひっくり返ったので書いておきます。 github: https://github.com/pyodide/pyodide ドキュメント: https:/
NumPy配列ndarrayに次元を追加するnp.newaxis, np.expand_dims() | note.nkmk.me
NumPy配列ndarrayに新たな次元を追加する（次元を増やす）には、np.newaxis, np.expand_dims()およびnp.reshape()（またはndarrayのreshape()メソッド）を使う方法がある。 Indexing on ndarrays - Dimensional indexing tools — NumPy v1.26 Manual Constants - numpy.newaxis — NumPy v1.26 Manual numpy.expand_dims — NumPy v1.26 Manual np.reshape()あるいはndarrayのreshape()メソッドは次元を追加するだけでなく任意の形状shapeへの変換が可能。本記事の最後でも触れるが、詳細は以下の記事を参照。 関連記事: NumPy配列ndarrayの形状を変換するreshap
「NumPy 1.24.0」では、fastCopyAndTransposeとPyArray_CopyAndTransposeが非推奨になったほか、Python整数からNumPy値への変換を試みる際に、結果がNumPyで表現できるかが常にチェックされるようになっている。また、numpy.msort関数、0ビットサイズで終わるスカラ型エイリアスであるnp.object0、np.str0、np.bytes0、np.void0、np.int0、np.uint0、np.bool8が非推奨となった。 なお、以前のバージョンで非推奨となった機能の多くが期限切れとなっているので、注意が必要となる。 互換性に関する注意事項としては、array.fill(scalar)の動作がわずかに異なる場合があるほか、サブ配列からオブジェクトへのキャストがコピーされるようになるとともに、返される配列のdtype kwar
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Numpyが18年ぶりのメジャーアップデート！ 改善点、変更点まとめ - Qiita
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numpy より速い？Go の行列演算ライブラリ nune
NumPy Illustrated: The Visual Guide to Numpy
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