AIプログラミング– category –

np.identity関数は単位行列を作成する関数です。 単位行列とは、対角線の要素が1で、それ以外の要素は0で構成されている行列のことで、機械学習におけるデータエンジニアリングでよく使う重要な配列です。 同じく単位行列を作成する関数には、np.eye関数も...

np.eye関数は単位行列を作成する関数です。単位行列とは、対角線の要素が1で、それ以外の要素は0で構成されている配列のことです。単位行列は One-hot とも呼ばれ、機械学習の「特徴量エンジニアリング」というステップで頻繁に出てくる重要な配列です。 ...

numpy.uniqueは重複する値がない新しい配列を生成する関数です。さらに、それに加えて以下の3つを要素とする配列を取得することもできます。 重複あり配列を重複なし配列として更新するためのインダイス重複なし配列から元の重複あり配列を復元するための...

NumPyのaverage関数は、配列の加重平均を算出することができる関数です。通常の算術平均を算出することも可能です。 データエンジニアリングの中では、データの加重平均が求められる場合も多々あります。そのような時のために、このページでは、このnp.ave...

NumPyのmean関数は、配列の要素の平均を算出する関数です。デフォルトでは、配列を1次元化して全ての要素の平均を求めます。軸を指定した場合は、その軸方向に沿った要素の平均を求めます。 なお、NumPyには同じようなaverage関数という似た関数も用意され...

np.sort関数は、NumPyの配列の要素をソートするために用意されている関数です。配列のソートはよく行う操作ですので、ここでわかりやすく解説したいと思います。 なお、NumPyには ndarray.sortメソッドも用意されています。これは使い方はnp.sort関数と同...

np.argsort関数は、配列の要素をソートした時のインダイス（インデックスの複数形）を返す関数です。細かい部分はnp.sort関数と同じですが、配列をソートするのではなくインダイスを作成する点が異なります。 一見、np.sort関数があれば、np.argsort関数は...

numpy.transoposeは、配列を転置する（軸を反対に入れ替える）関数です。 実際のコードで確認していきましょう。 【1. np.transposeの使い方】 まずは基本的な書き方を確認しましょう。 それでは、使い方を見てみましょう。 1.1. 配列の軸を入れ替える np....

np.cumsumは、指定の軸に沿って配列の累積合計を戻す関数です。これと同じものでndarray.cumsumメソッドもあります。このページでは、これらについて解説していきます。 なお累積合計（累積和）というと聴き慣れない人には馴染みが浅いかもしれませんが、...

NumPyのsum関数は、指定の軸に沿って配列の合計値を求める関数です。ここでは、その使い方について解説していきます。なお同じ機能を持つメソッドにndarray.sumがあります。これについても解説します。それでは、早速見ていきましょう。 【1. 書式】 まず...

numpy.dot は、ベクトルの内積（ドット積）を求めるための関数です。このページでは、これの使い方について詳しく解説します。それでは解説を始めましょう。 【1. ベクトルの内積とは】 ベクトルの内積 \(\vec{v}\cdot\vec{w}\) とは、一言でいうと \(\vec...

numpy.full関数は、全ての要素が同じ任意の値の初期化配列を作成する関数です。これと同じように、既存の配列のshapeやdtype等の属性を引き継いだ上で、要素だけを任意の値で初期化した新しい配列を作成するnumpy.full_like関数というものもあります。 こ...