今回は第3回の冒頭で紹介した、 Numpyの導入方法と簡単な使い方について説明します。次回で様々な分布を扱うためにNumpyの準備をしておきましょう。 Numpyの導入 Numpyはオープンソースの拡張モジュールで行列や多次元配列と、 それらを操作するための数学 ...

The NumPy transpose function is used to transpose a given array in Python. Transposing an array means to exchange the rows and columns of the array. It can be used by ...

Numpyの機能の中でも線形代数（Linear algebra）に特化した関数であるnp.linalgについて紹介します。 基本的なNumpy操作は別記事をご確認ください。 線形代数で必須の部分だけ上記記事から情報を抽出しました。 2－1．Numpy配列：np.array() Numpyでの配列はnp.array()で ...

今日は、『つくってマスターPython』第3章の学びをアウトプットします。 ベクトルと数値の計算 Pythonのリストは、リストそのものを計算したりするのが苦手です。例えば、リストの全要素に1を足したり、全要素を2倍したり、といったことをしたければ ...

翔泳社では、「独習」「徹底入門」「スラスラわかる」「絵で見てわかる」「一年生」などの人気シリーズをはじめ、言語や開発手法、最新技術を解説した書籍を多数手がけています。プロジェクトマネジメントやチームビルティングといった管理職向けの ...

The numpy.where() method is a convenience function that allows for the selection of elements from two input arrays, x and y, based on a given condition. The function takes three arguments: a condition ...

NumPy is known for being fast, but could it go even faster? Here’s how to use Cython to accelerate array iterations in NumPy. NumPy gives Python users a wickedly fast library for working with data in ...