AIプログラミング– category –

numpy.random.randintは、離散一様分布の整数の乱数配列を生成することができる関数です。実際のコードを見ながら使い方を確認していきましょう。 【1. 書式】 まずは、numpy.random.randintの書き方を確認しましょう。 離散一様分布とは 繰り返しになりま...

numpy.random.randomは、0以上1未満の範囲（half-closed interval）で、連続一様分布のランダムな不動小数点を返す関数です。後述しますが、a以上b未満のランダムな浮動小数点を得ることも可能です。 なお、この関数は、新しいrandom APIに対するフォワー...

numpy.random.randは、0.0以上1.0未満の範囲で連続一様分布のランダムな浮動小数点(float型)の配列を生成する関数です。コードを工夫すれば、a以上b未満の乱数を得ることも可能です。この方法についても解説します。 なお、全く同じ働きをする関数にrandom...

numpy.random.random_sampleは、0.0以上1.0未満の範囲（half-closed interval）で、連続一様分布の不動小数点(float型)の乱数を返す関数です。なお、コードを工夫すれば、a以上b未満の乱数を得ることも可能です。この方法についても解説します。 それでは...

Pythonで線形代数を扱いたい時は、行列やベクトルをNumPyで作成するのが一般的です。ここではそのための方法についてわかりやすく解説していきます。 【1. NumPyとは】 NumPy は Numerical Python をつなげた言葉で「ナムパイ」と読みます。オープンソース...

NumPy で行列の固有値と固有ベクトルを取得するには、linalg.eig を使う方法と linalg.eigvals を使う方法があります。前者は固有値と固有ベクトルの両方を取得するのに対して、後者は固有値のみを取得します。それぞれ見ていきましょう。 【1. 固有値・固...

numpy で逆行列を求めるときは、numpy.linalg.det を使います。ここではこの関数の使い方についてわかりやすく解説していきます。また復習として、逆行列とは何かということも解説します。それでは始めましょう。 【1. 行列式とは】 最初に行列式につ...

NumPyのdiff()は、渡した配列の指定の軸方向の第n階差数列を返す関数です。 似たような関数に、numpy.ediff1d()もあります。diff()とediff1d()の最大の違いは、多次元配列を渡した場合の処理にあります。前者は元の多次元配列と同じshapeの階差数列を戻し...

numpy.traceは、渡した配列の対角線の要素の合計を返す関数です。 2次元配列を渡した場合は、指定の対角線の要素の合計値を返します。3次元以上の配列を渡した場合は、オプション引数のaxis1とaxis2で指定した軸の2次元配列の対角線要素を格納した配列を返...

numpy.diagonalは、指定した対角線の要素を格納した新しい配列を生成する関数です。 渡した配列が2次元配列なら、指定した位置の対角線の要素を配列で返します。3次元以上の配列を渡した場合は、オプション引数のaxis1とaxis2で指定した軸の2次元配列の対...

numpy.diagflatは、引数に渡した配列の要素を全て、対角線上に配置して、他の要素を0埋めした新しい配列を戻す関数です。 実際のコードで確認していきましょう。 【1. numpy.diagflatの使い方】 まずは、numpy.diagflatの書き方を確認しましょう。 それで...

numpy.diagは、2次元配列の場合は対角線の要素を抽出した配列、1次元配列の場合はその要素を対角線に配置し、他を0埋めした配列を生成する関数です。 実際のコードで確認していきましょう。 【1. numpy.diagの使い方】 まずはnumpy.diagの基本的な書き方を...