それ，numpy で書かない？--6-- Python ではリストがよく使われる。また，for ループが遅いのでリストに特化したリスト内包表記も推奨されることが多い。 それなりの根拠があるからではあるが... 課題：リストではなく二次元配列を使う。 リストをうまく操ろうとしてリスト内包表記を濫用すると，とても見通しの悪い，醜いプログラムになる。 副次効果：他の部分のプログラムもシェープアップされる。 以下に，奇数魔方陣を作って，正しいかどうか検証するプログラムを二通り書いて比較してみる。 1. リストとリスト内包表記を使う def generate_odd_magic_square(n): magic_square = [[0] * n for _ in range(n)] num = 1 i, j = 0, n // 2 while num <= n * n: magic_square[
numpy.arrayとnumpy.ndarray、どちらもたまに見かけるのだが、あまり区別がついていなかった。arrayとndarrayの違いを調べてまとめた。 「numpy array ndarray difference」で検索すると出てくるStack Overflowの質問の内容を主に、検証結果をまとめる。 numpy.arrayとnumpy.ndarrayの違いを一言でいうと numpy.arrayとnumpy.ndarrayの簡単な例 xを表示したときに登場するarrayとは何ものなのか? pythonのリストやpandasのSeries/dataframeからNumPy配列にしたいんだけど? だけど、ndarrayで配列を作ることも出来るよね? arrayと書くべきところで、間違ってndarrayを使ってしまった例 ndarrayと書くべきところで、間違ってarrayを使って
This tutorial was originally contributed by Justin Johnson. We will use the Python programming language for all assignments in this course. Python is a great general-purpose programming language on its own, but with the help of a few popular libraries (numpy, scipy, matplotlib) it becomes a powerful environment for scientific computing. We expect that many of you will have some experience with Pyt
最近、友人の運営する大学講義の検索サイトを、機械学習で良い感じにしてます。 地味に悩んだのが「JSON形式でのデータ入出力」の部分。具体的には、「JSON形式で渡されたデータに、推定結果の一部numpyオブジェクトを加えたJSONデータを返す」作業。 Pythonなど動的言語はデータ型をよしなに判断してくれますが、少し例外に触れた時には指定してあげる必要があります。 今回はその例外のためにクラスを自作して指定する方法を備忘録。 問題 解決策 最後に 参考記事 問題 何も引数に指定せず、ただ以下の様にjson.dumps()メソッドにnumpy.int64などを渡すと、以下の様なエラーに遭遇する。 json.dumps(numpy.int64(111)) ---------------------------------------------------------------------
Jay Alammar Visualizing machine learning one concept at a time. @JayAlammar on Twitter. YouTube Channel The NumPy package is the workhorse of data analysis, machine learning, and scientific computing in the python ecosystem. It vastly simplifies manipulating and crunching vectors and matrices. Some of python’s leading package rely on NumPy as a fundamental piece of their infrastructure (examples i
機械学習といえば「Python」です。なぜPythonなのかというと、数値演算や機械学習に関するライブラリがたくさん揃っているからだそう。行列がとても扱いやすいNumPy、グラフ描画が簡単にできるmatplotlib、機械学習のscikit-learnなどなど… 機械学習ではこの３つのライブラリを大いに活用します。 まずは今回はscikit-learnを使った機械学習ではかなり重要になってくる「NumPy」を学びます。 私はPythonもはじめてなのでまずはPythonの概要を把握しつつ、「100 numpy exercises」というNumPyを基礎から学べる問題集を写経して学習したいと思います。 環境構築 まずは環境構築です。詳しくは下記のリンクに飛んで確認いただきたいのですが、Macの場合は、Pythonのバージョン管理システムである「pyenv」と、分析環境を構築するのに便利な「A
100 numpy exercises A joint effort of the numpy community The goal is both to offer a quick reference for new and old users and to provide also a set of exercices for those who teach. If you remember having asked or answered a (short) problem, you can send a pull request. The format is: #. Find indices of non-zero elements from [1,2,0,0,4,0] .. code:: python # Author: Somebody print(np.nonzero([1,
パッケージ† pip や easy_install によるインストールの前に多くの外部ライブラリやfortranコンパイラなどが必要になるので，numpy等の科学技術計算パッケージをインストールするには以下のようなパッケージを一般には利用する： 商用（サポートなしなら無料でも利用できる） Anaconda：無料版でもIntel MKLが使える Enthought Canopy フリー Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages (個人ベースの管理で非公式版) ↑ その他† pyvideo.org：PyCon, SciPy, PyData などの講演ビデオリンク集 100 numpy exercises：練習問題 Pythonidae：Python関連のライブラリのリンク集 SciPy Central：SciPy 関連コ
Numpy Scipy 1 / 18 Numpy Scipy SciPy NumPy (Numerical Python) NumPy ⊂ SciPy numpy , scipy scipy , numpy , , numpy, scipy scipy 2 / 18 & � 1 $ sudo apt-get install python-numpy python-scipy 2 $ python 3 ... 4 >>> import numpy 5 >>> numpy.array([2,0,1,4]) 6 array([2, 0, 1, 4]) 3 / 18 import 1: � 1 >>> import numpy 2 >>> numpy.array([2,0,1,4]) # numpy. 2: � 1 >>> from numpy import * 2 >>> array([2,0,
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Chainerは、Preferred Networksが開発したニューラルネットワークを実装するためのライブラリです。その特徴としては、以下のような点があります(ホームページより)。 高速: CUDAをサポートし、GPUを利用した高速な計算が可能 柔軟: 柔軟な記法により、畳み込み、リカレントなど、様々なタイプのニューラルネットを実装可能 直観的: ネットワーク構成を直観的に記述できる 個人的には、さらに一つ「インストールが簡単」というのも挙げたいと思います。 ディープラーニング系のフレームワークはどれもインストールが面倒なものが多いの
「ITエンジニアのための機械学習理論入門」で提供しているサンプルコードに含まれるデータ分析ライブラリ（NumPy/pandasなど）を解説した資料です。 下記の書籍のサンプルコードが理解できるようになることが目標です。 - ITエンジニアのための機械学習理論入門(技術評論社) - http://www.amazon.co.jp/dp/4774176982/ 2015/10/25 ver1.0 公開 2015/10/26 ver1.1 微修正 2016/05/25 ver1.4 subplotの順番を修正 2016/11/15 ver2.0 改訂版公開 2016/11/16 ver2.1 改行幅修正 2017/01/10 ver2.2 微修正 2017/01/12 ver2.3 微修正Read less
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