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
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・ imshow
・ figure
・ pcolormesh
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・ quiver
・ scatter
scikit-learn
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・ KNeighborsClassifier
・ SVC
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chaospy
keras
chainer
chainerrl
pandas
・ データ抽出
・ concat
・ DataFrame
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pytorch
・ BCELoss , MSELoss
・ Embedding
・ device
・ Sequential
・ Dataset, Dataloader
・ RNN, LSTM
OpenAI gym
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・ 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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■説明
配列を転置します。
■具体例
以下は各具体例で共通に記載する必要があります。
例①
>> a=np.array([[2,3,4],[5,6,7]])
>> np.transpose(a)
array([[2, 5],
[3, 6],
[4, 7]])
例②
転置は"T"という記載でも表現可能です。
>> a.T
array([[2, 5],
[3, 6],
[4, 7]])
例③
1行の行列は以下の様にしても転置されません。
>> np.array([4,5,6]).T
array([4, 5, 6])
この場合以下の様にします。カッコの数に注目です。
>> np.array([[4,5,6]]).T
array([[4],
[5],
[6]])
または、以下の様にします。ndminとは配列の次元を定義するもので、1列の行列は2次元にする必要があります。
>> np.array([4,5,6],ndmin=2).T
array([[4],
[5],
[6]])
例④ 3次元の場合
>> a = np.arange(24).reshape(2,3,4)
>> a
array([[[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]],
[[12, 13, 14, 15],
[16, 17, 18, 19],
[20, 21, 22, 23]]])
>> a.transpose(0, 2, 1)
array([[[ 0, 4, 8],
[ 1, 5, 9],
[ 2, 6, 10],
[ 3, 7, 11]],
[[12, 16, 20],
[13, 17, 21],
[14, 18, 22],
[15, 19, 23]]])
上記が意味するところは以下となります。
違う例だと以下となります。
>> a.transpose(1, 0, 2)
array([[[ 0, 1, 2, 3],
[12, 13, 14, 15]],
[[ 4, 5, 6, 7],
[16, 17, 18, 19]],
[[ 8, 9, 10, 11],
[20, 21, 22, 23]]])
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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