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Numpyのtensordot()関数は、2つのテンソル(3次元配列)からテンソル積を求める関数です。 2つのテンソルa とb を渡して、第三引数に (aの次元軸, bの次元軸)をタプルで渡すと、a とb の指定の次元軸の要素の積の和を求めます。第三引数に1つの整数N だけを...

【1. ベクトルの外積とは】 まずはベクトルの外積について軽くおさらいしておきましょう。これは２つのベクトルが作る平行四辺形に対して垂直な方向に伸びるベクトルのことです。そして、ベクトルの外積の長さは、平行四辺形の面積と等しくなります。以下...

NumPyの配列から条件に合う要素を探索して操作するための主な関数やメソッドには以下があります。 これら以外にも使用可能な関数やメソッドはありますが、基本的にはこれらを抑えておけば十分です。もし、これら以外が気になるとしても、このページからの...

numpy.choose()は、インダイスの配列によって、多次元配列から要素を取得する際に使います。これを使わない場合と比べて、かなり自由に任意の値を取得することが可能になります。 解説が多少長くなっていますので、まずサンプルコードを先に見てからの方が...

NumPyのargwhere()関数は、① 0以外の要素のインダイスを要素ごとに取得します。または、② 指定の条件に合致する要素のインダイスを要素ごとに取得します。 ①と同じ働きをする関数には、ほかにnumpy.nonzero()もあります。しかし、こちらは0以外の要素のイ...

numpy.nonzero()は値が0以外（つまりFalse以外）の要素のインダイスを取得する関数です。この関数によって取得したインダイスは、配列の高度なスライスに使われます。なお、同機能のメソッド版にndarray.nonzero()もあります。基本的にはメソッド版の方が2...

NumPyでは、配列の合計・和を取得する方法として、以下の3つ関数が備えられています。 np.diff: 配列の任意の次元軸方向の要素の階差数列を取得(第n階差も指定可能)np.ediff1d: 配列の全要素の階差数列を1次元配列で取得np.subtract: 2つの配列の要素ごと...

NumPyのsubtract関数は、2つの配列の各要素ごとの差分を求める関数です。-演算子を使った演算と出力結果も速度も同じですが、様々な引数を設定することが可能です。 ここでは、このnp.subtract()について簡潔に解説します。 【1. 書式】 基本書式は次の通...

NumPyでは、配列の合計・和を取得する方法として、以下の7つの関数・メソッドが備えられています。 np.sum: 配列の要素の和を取得ndarray.sum: 同上。メソッド版np.nansum: 同上。(NaN無視）np.cumsum: 配列の要素の累積和を取得ndarray.cumsum: 同上。メ...

NumPyのadd関数は、2つの配列を各要素ごとに足し合わせる関数です。+演算子を使った演算と出力結果も速度も同じですが、様々な引数を設定することが可能です。 ここでは、このnp.add()について簡潔に解説します。 【1. 書式】 基本書式は次の通りです。 No...

NumPyには、配列の要素から分散を求めるnp.var()が用意されています。このページでは、この関数の使い方と注意点について解説します。 なお、同じ分散を求めるものにメソッドのndarray.varもありますがオプション引数は全く同じなので、ここでは関数のnp.v...

NumPyには、配列の要素から標準偏差を取得するためのstd関数が用意されています。標準偏差とは、データのばらつきを示す指標のことです。このページでは、この関数の使い方について解説します。 なお、同じ分散を求めるものにメソッドのndarray.stdもあり...