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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...

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...