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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...

NumPyでは配列の要素の平均値を求める方法として、meanとnanmean、averageの3つの関数が用意されています。それぞれ次のような違いがあります。 np.mean: 算術平均を求める(欠損値nanがある場合は不可）np.nanmean: 算術平均を求める(欠損値nanは無視して...

NumPyの配列のソートは、データ分析やデータエンジニアリングにおいて多用する操作の1つです。そこで、ここではそんな操作に役立つ5つの方法を解説します。その5つとは以下の通りです。 sort()argsort()lexsort()partition()argpartition() まずsortとargs...

NumPyのargpartiton()は、配列の要素のうち、任意の値k を基準にして、それより小さい値を左側に、それより大きい値を右側に再配置した際のインダイスを取得する関数です。"partition" は「仕切り」という意味です。つまり、配列を任意の値k で仕切って再...

NumPyのpartiton()は、配列の要素のうち、任意の値k を基準にして、それより小さい値を左側に、それより大きい値を右側に再配置する関数です。"partition" は「仕切り」という意味です。つまり、配列を任意の値k で仕切って再配置するという意味です。 こ...

NumPyのlexsort関数は、複数のソートキー(ソートの基準)によって、配列をソートすることができる関数です。argsortと同じく戻り値はソートした要素のインダイスです。 引数に渡した配列、またはシーケンスのうち最後のキーから優先的に基準となりソートさ...