Pythonで分散、分散、標準偏差、不偏分散、不偏分散の平方根を算出するには、Numpyのnumpy.var、numpy.stdを用いる。また、SciPyのscipy.stats.tvar、scipy.stats.tstdを用いることでも不偏分散、不偏分散の平方根を算出できる。 numpy.var — NumPy v1.23 Manualnumpy.std — NumPy v1.23 Manualscipy.stats.tvar — SciPy v1.9.3 Manualscipy.stats.tstd — SciPy v1.9.3 Manual numpy.var、numpy.std、scipy.stats.tvar、scipy.stats.tstdの使い方 2次元のndarray配列を生成し確認する。 import numpy as np a = np.array([[6, 8, 3,

Numpyで共分散行列と相関係数行列を算出するには、numpy.cov, numpy.corrcoefを使う。 numpy.cov – NumPy v1.23 Manualnumpy.corrcoef – NumPy v1.23 Manual numpy.covの使い方 numpy.covの引数に、2つの1次元配列を指定すると、共分散行列が算出されます。 import numpy as np x = [-2.1, -1, 4.3] y = [3, 1.1, 0.12] print(np.cov(x, y)) # [[11.71 -4.286 ] # [-4.286 2.14413333]] 2次元配列を指定すると、各列にが一つの変数として、共分散行列が算出されます。 X = np.stack((x, y), axis=0) print(np.cov(X)) # [[11.71 -4.286

Numpyで代表値（平均値、中央値や最頻値）を算出する方法について記載する。平均値はnumpy.mean、中央値はnumpy.median、最頻値はSciPyのscipy.stats.modeを用いる。 numpy.mean – NumPy v1.23 Manualnumpy.median – NumPy v1.23 Manualscipy.stats.mode – SciPy v1.9.2 Manual 平均値：numpy.meanの使い方 5行4列のndarray配列を対象とする。numpy.meanの引数にndarray配列をを指定すると、全要素からの平均値が算出される。 import numpy as np a = np.array([[6, 8, 3, 0], [3, 2, 1, 7], [8, 1, 8, 4], [5, 3, 0, 5], [4, 7, 5, 9]]) pri

numpy.quantileの使い方 numpy.quantileの第一引数aにndarray配列、第二引数qに1次元のndarray配列で分位数を指定する。四分位数の場合は、qに[0.25, 0.5, 0.75]を指定する。 import numpy as np a = np.array([0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0, 9.0, 10.0]) q = np.array([0.05, 0.95]) print(np.quantile(a=a, q=q)) # [0.5 9.5] q = np.array([0.25, 0.5, 0.75]) print(np.quantile(a=a, q=q)) # [2.5 5. 7.5]

numpy.random.choiceの使い方 numpy.random.choiceの第一引数に整数値、第二引数sizeを指定すると、0から第一引数で指定した値までの範囲（np.arange(a)で生成した配列）で、size個数分がランダムで抽出される。 第一引数は0より大きい値である必要があり、0以下の場合は、ValueErrorが発生する。 import numpy as np print(np.random.choice(5, size=1)) # [2] print(np.random.choice(5, size=3)) # [3 2 4] print(np.random.choice(-5, size=1)) # ValueError: a must be greater than 0 unless no samples are taken

Numpyによるホワイトノイズの生成 ホワイトノイズはランダムな時系列信号を生成すれば良いので、np.random.randを使用します。 np.random.rand – Numpy v1.26 Manual ここでは、サンプリング周波数が44.1kHz、振幅の範囲が -1〜1、長さが3秒のホワイトノイズを作成します。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt A = 1.0 # 振幅 sec = 3.0 # 信号の長さ s sf = 44100 # サンプリング周波数 Hz x = 2*A*(np.random.rand(round(sf*sec))-0.5) # ホワイトノイズの生成f plt.plot(x) 時間波形 PyTorchによるホワイトノイズの生成 PyTorchでは、torch.rand関数を使用して、ホワイト