オディゴ

1. 線形代数関数とは 線形代数は、数学の分野の一つであり、ベクトルや行列を用いて線形方程式や固有値問題などを解析するための理論です。NumPyはPythonの科学計算ライブラリであり、線形代数計算を行うための多くの関数を提供しています。 ...

イントロダクション NumPyは、Pythonの科学計算ライブラリであり、高速で効率的な多次元配列の操作をサポートしています。NumPyの配列比較関数であるnp.equal、np.not_equal、np.greater、np.lessは、...

1. はじめに NumPyは、Pythonで数値計算を高速かつ効率的に行うための重要なツールです。配列操作は、NumPyを使ったデータ処理において不可欠なものであり、マスキング操作とブールインデックス作成はその中でも特に重要です。 マスキ...

イントロダクション NumPyは、Pythonの数値計算ライブラリであり、高速で効率的な配列操作や数値計算を可能にします。数値計算においては、特にNaN (Not a Number) や無限大といった特殊な値の扱いに注意が必要です。 Na...

1. NumPy配列のファイル保存と読み込みの基本 NumPy配列のファイル保存には、np.save関数を使用します。以下のように、保存したいNumPy配列と保存先のファイルパスを引数として指定します。 import nump...

1. 序章 1.1 概要と背景 NumPyは、数値計算などの科学技術計算に特化したPythonのライブラリです。NumPyを使うことで高速な数値演算や多次元配列の効率的な操作が可能となります。NumPyのコピーとビューについての理解は、効率...

NumPyのタイルとリピート関数: np.tile, np.repeatの使い方 1. イントロダクション NumPyはPythonの科学計算ライブラリであり、多次元配列や行列の操作を効率的に行うための機能を提供します。その中でも、np.t...

1. はじめに NumPyのclip関数は、配列の要素を指定された範囲内に収める機能を持っています。例えば、データの異常値を除去したり、特定の範囲内の値を保持するために便利です。 クリッピングは、データの整形や正規化の過程で頻繁に使われま...

1. はじめに NumPyはPythonで数値計算を行うための強力なツールです。その中でも、3次元配列の作成と操作は特に重要です。この記事では、NumPyの3次元配列の作成と操作について、詳しく解説します。 まずは、NumPy...

1. はじめに NumPyは数値計算を効率的に行うためのPythonのライブラリであり、その中でもユニバーサル関数（ufunc）は要素ごとの操作を高速に実行するための重要な機能です。 ユーザー独自のufuncを作成することによって、Num...