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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■説明
配列の次元を返す。
■具体例
以下はnumpyを使用する際に必須の記載です。
>> import numpy as np
以下は具体例を説明するのに共通の記載になります。
>> a=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12])
例①
>> a.ndim
1
>> a[0]
1
例②
>> a=a.reshape(2,6)
>> a
array([[ 1, 2, 3, 4, 5, 6],
[ 7, 8, 9, 10, 11, 12]])
>> a.ndim
2
>> a[0]
array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
以下の様にすると、1次元の様に見えますが2次元です。カッコの数が違います。
>> a=a.reshape(1,12)
>> a
array([[ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]])
>> a.ndim
2
>> a[0]
array([[ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]])
例③
>>a=a.reshape(2,2,3) #2つ作る、2行3列を
>>a
array([[[ 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6]],
[[ 7, 8, 9],
[10, 11, 12]]])
>> a.ndim
3
>> a[0]
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
例④
>> a=a.reshape(2,2,3,1) #4次元にする
>> a
array([[[[ 1],
[ 2],
[ 3]],
[[ 4],
[ 5],
[ 6]]],
[[[ 7],
[ 8],
[ 9]],
[[10],
[11],
[12]]]])
>> a.ndim
4
>> a[0]
array([[[[ 1],
[ 2],
[ 3]],
[[ 4],
[ 5],
[ 6]]],
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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