Pythonとは
基本的な使い方
・ IDLE
・ Jupyter Notebook
・ Markdown
・ コマンドプロンプトで実行
・ 仮想環境の構築
・ 仮想環境でIDLEを実行
ライブラリのインストール
・ pipの使い方
・ numpy , matplotlib等
・ graphviz
・ pytorch
・ Mecab
Pythonの関数: 一覧
共通関数
・ append , extend
・ class
・ copy
・ csv.reader
・ csv.writer
・ def , return
・ dict , defaultdict
・ enumerate
・ exit
・ for
・ if
・ import
・ in
・ input
・ lambda
・ len
・ list
・ min/max
・ OrderedDict
・ open/close
・ os
・ pickle
・ print
・ range
・ re.split
・ read/readline
・ round/floor/ceil
・ split
・ sys.argv
・ time
・ while
・ write
・ zip
・特殊メソッド
・ __name__
・ __iter__ , __next__
・ 正規表現、メタ文字
・ データの型の種類
・ 四則演算 (+ , - , * , /)
・ コメントアウト (# , ''')
numpy
・ append
・ arange
・ argmax/argmin
・ array
・ asfarray
・ astype , dtype
・ digitize
・ dot
・ hstack/vstack
・ linalg.solve
・ linspace
・ max,min
・ mean
・ meshgrid
・ mgrid
・ ndim
・ ndmin
・ pad
・ poly1d
・ polyfit
・ prod
・ random
・ reshape
・ savetxt/loadtxt
・ shape
・ std
・ transpose
・ where
・ zeros/zeros_like
scipy
・ expit
・ imread
・ interpolate
・ signal.square, sawtooth
matplotlib
・ contour
・ imshow
・ figure
・ pcolormesh
・ plot
・ quiver
・ scatter
scikit-learn
・ GaussianNB
・ KMeans
・ KNeighborsClassifier
・ SVC
・ tree
chaospy
keras
chainer
chainerrl
pandas
・ データ抽出
・ concat
・ DataFrame
・ read_excel
pytorch
・ BCELoss , MSELoss
・ Embedding
・ device
・ Sequential
・ Dataset, Dataloader
・ RNN, LSTM
OpenAI gym
・ Blackjack-v0
・ CartPole-v0
seaborn
・ pairplot
tkinter
・ frame, grid
・ 画像表示
・ 画像を切り取り表示
・ 画像を保存
目的別
・ ステップ関数
・ 矩形波, 三角波
・ 1 of K 符号化法
・ 線形補間
・ 配列に番号をつける
・ ベクトル場を描く
・ 線形回帰, 多項式回帰
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公開日:2018/7/8 , 最終更新日:2019/1/22
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■説明
任意の形状の配列を作成します。
■具体例
以下は下記具体例で共通で定義が必要です。
例① 配列を作成
>> a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) # カッコの数に注意
>> a
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]]))
>>print(a) # printで出力するとカンマが外れて見える
[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
arrayの中にarrayを定義することもできます。
>> a=np.array([1,2])
>> b=np.array([a,3,4])
>> b
array([array([1, 2]), 3, 4], dtype=object)
例② 配列の要素を指定
>> a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
>> a[0] # 0番目の配列を抜き取って表示
array([1, 2, 3])
>> a[0][1] # 0番目の配列の中の、1番目の要素を抜き取って表示
2
>> a[1:3 ,0:2] # 1~2行目、0~1列目を抜き取って表示
array([[ 4, 5],
[7, 8]])
>> a[: ,0:2] # 全ての行、0~1列目を抜き取って表示
array([[1, 2],
[4, 5],
[7, 8]])
>> a=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12])
>> a[0:8:3] # 0から7番目までの数字まで3つおきに抽出
array([1, 4, 7])
>> a[2:-1] # 3から(12-1)番目までの数字を抽出
array([ 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11])
>> a[a>=5] # 5以上の数値を抽出
array([ 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])
>> a[a%5==0] # 5で割った余りが0の数値を抽出
array([ 5, 10])
例③ 配列の要素を指定し他の数値に置き換える
>> a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
>> b=np.array([10,11,12])
>> a[1,:]=b # 1行目の全ての列をbに置き換える
>> a
array([[ 1, 2, 3],
[10, 11, 12],
[ 7, 8, 9]])
>> a[:,1]=b # 1列目の全ての列をbに置き換える
>> a
array([[ 1, 10, 3],
[10, 11, 12],
[ 7, 12, 9]])
>> a[:]=b # 全ての行をbに置き換える
>> a
array([[ 10, 11, 12],
[10, 11, 12],
[ 10, 11, 12]])
例④ 配列の数値計算
>> a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
>> a+1 # 配列の全ての数値に1を加える
array([[2, 3, 4],
[5, 6, 7],
[8, 9, 10]]))
>> a[:,0:2]=a[:,0:2]+1 # a[:,0:2]に1を加える
>> a
array([[2, 3, 3],
[5, 6, 6],
[8, 9, 9]])
例④-1 配列の数値計算
>> a=np.array([2,3,4])
>> b=np.array([5,6,7])
>> a*b # アダマール積を求める。行列の積を求めたい場合はdot
array([10, 18, 28])
>> a+b
array([7, 9, 11])
例⑤ 応用
if文とfor文を駆使して、計算結果を一度にarrayに格納することができます。
>> x = np.random.randn(5, 2)
>> np.array([1 if (x1 + x2) > 0 else -1 for x1, x2 in x])
array([ 1, -1, 1, -1, 1])
サブチャンネルあります。⇒ 何かのお役に立てればと
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