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NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

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DataFrameの中から指定した範囲の日時を取り出したい

DataFrameの中から指定した範囲の日時を取り出したい。 data変数に、 NAME AGE DATETIME Tom 36 2012-01-01 03:19:38 Bob 29 2015-12-16 17:32:40 ・・・ John 65 2014-11-21 04:16:37 という風にDa
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  Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。
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can110 6時間前にコメント
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Numpyを使った行列計算について

Python3初心者です。今、Numpyを用いて行列の計算を行なっています。コードはエラーなく実行できるのですが、Numpyの配列の使い方で躓いてしまいました。やりたいことは以下です。 3次正方行列a1を a1 = ((0.3, 0.3, 0.4), (0.1, 0.5, 0.4), (0.2, 0.6, 0.2)) 1行3列のベクトルa2を a2
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  Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。
IOError 8時間前にコメント
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【NumPy】tiffファイルからカラー付きの画像を出す

tiffファイルから画像（.png）を保存するプログラムを作成しています。【tiffファイル内容】 1500×3500で２次元配列となっており，0~6までの数字が値として入っています。データ型はnp.float32です。このファイルを画像化して，pngに画像を保存したいと考えており，カラーはPairedで，最小値0，最大値6に色付けした画像を作成
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  MatplotlibはPythonのおよび、NumPy用のグラフ描画ライブラリです。多くの場合、IPythonと連携して使われます。
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  Python 2.7は2.xシリーズでは最後のメジャーバージョンです。Python3.1にある機能の多くが含まれています。
hayataka2049 10時間前にコメント
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Fortranのバイナリ出力データ(unformatted)をPythonで読む方法が分かりません

前提・実現したいこと数値計算データを可視化するためにanacondaで描画プログラムを書いています。以前は地球流体電脳ライブラリ(DCL)を用いて、fortranで計算したデータから以下のようなグラフを可視化できておりました。今回はfortranで計算したデータをpythonを用いて読み込ませようとしているのですが、配列のデータの切り方が間違っている
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- Python
  
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  Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。
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  FORTRAN（フォートラン）は科学時術計算に向いた手続き型プログラミング言語です。並列計算の最適化が行いやすい特性上、数値予報および気候モデルなどの大規模な計算を行う分野のスーパーコンピュータで使われています。
YoshitoIshii 1日前にコメント
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anacondaにて numpyをimportするとエラーになる

発生している問題・エラーメッセージ anacondaをインストールし、pycharmでpythonファイルを実行させようとする際、ファイル内に import numpy を記述すると以下のようなエラーが発生してしまいます。試したこと numpyを最新版にアップグレードしましたが、エラー内容は変わりませんでした。 anaconda p
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  自身のプラットフォーム・プログラム・データセットに対して、外部ソースを取り込むプロセスをimportと呼びます。
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- Anaconda
  
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pepperleaf 1日前に回答を編集
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Python,numpy関連のエラーだと思うのですが。。。

以下の様なエラーが出ました。 File "/Users/tm/Google ドライブ/Python/DQN/deepDC3/environment2.py", line 139, in observe print(image_repr[:, 60:76]) File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/nump
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  Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。
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Hayato1201 2日前にコメント
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pycharmでnumpyが使用できません

コマンドプロンプトで"import numpy as np"と打つと問題なく作動するのですが pycharmで打つと import numpy as np ModuleNotFoundError: No module named 'numpy'とエラーが出てしまいます。 ancondaを使用してpython3.5をインストールしました。 pycharmの
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  Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。
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gorouzaemon 3日前にコメント
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numpy配列の変形方法

前提・実現したいこと現在，chainerを使用した機械学習のプログラムを作成しています．学習を行うためのデータセット作りで行き詰ってます．例具体的なデータは貼ることができないので例を使って説明します． np.reshape(np.arange(27),(3,3,3)) array([[[ 0, 1, 2], [ 3,
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  Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。
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igarashii 4日前にコメント
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DataFrameから目的の要素を抽出し、二次元配列を作成したい

DataFrameから目的の要素を抽出し、二次元配列を作成したい。 sepal_length sepal_width petal_length petal_width species 0 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 1 4.9
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  Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。
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can110 5日前にベストアンサー
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python numpyの次元について

numpyについてです。 np.zeros(4) np.zeros((1, 4)) 上記の二種類についてなのですが違いはありますか？ shapeメソッドを実行すると (4,) (1,4) というタプルが出るのですがどちらも[0,0,0,0]なので一つ目の配列も(1,4)だと考えているのですが理由が分かる方はいますか？数学的な質問かもしれませんがどなた
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tachikoma 5日前にベストアンサー
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Raspberry Piでmatplotlib numpyを用いたでグラフの作成

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import spidev import sys import time spi = spidev.SpiDev() spi.open(0,0) def main(): data1 = [0]*100 t = np.arange(0,100
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  Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。
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  MatplotlibはPythonのおよび、NumPy用のグラフ描画ライブラリです。多くの場合、IPythonと連携して使われます。
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  Raspberry Piは、ラズベリーパイ財団が開発した、名刺サイズのLinuxコンピュータです。学校で基本的なコンピュータ科学の教育を促進することを意図しています。
birem 1週間前にベストアンサー
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MCP3002のデータをRaspberry Piでリアルタイムグラフにしたい

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pygame from pygame.locals import * import spidev import sys import time def main(): spi = spidev.SpiDev() spi.ope
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  Raspberry Piは、ラズベリーパイ財団が開発した、名刺サイズのLinuxコンピュータです。学校で基本的なコンピュータ科学の教育を促進することを意図しています。
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  Arduinoは、AVRマイコン、単純なI/O（入出力）ポートを備えた基板、C言語を元としたArduinoのプログラム言語と、それを実装した統合開発環境から構成されたシステムです。
coco_bauer 1週間前にコメント
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配列が２つの時と３つの時でp値の値が変わってしまう

前提・実現したいこと配列が２つの時と３つの時でp値の値が変わってしまう。該当のソースコード # coding:utf-8 import scipy as sp import scipy.stats import pandas as pd import numpy as np #x・y・zの配列全て要素が１２個ずつある x=[567,890,23
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R.Shigemori 1週間前にベストアンサー
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なぜnp.reshapeを使うと配列が桁落ちしてしまうのか？

arr =[[1000.0, 400.0], [2000.0, 500.0], [3000.0, 500.0], [700.0, 400.0], [600.0, 80.0], [600.0, 200.0]] li = np.reshape(arr, (-1, 2, 2)) print(np.reshape(arr, (-1, 2, 2))) とコードを書いて
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k0908 1週間前にコメント
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pythonで正規化をしたいのですがValueError: could not convert st...

前提・実現したいことここに質問の内容を詳しく書いてください。（例）PHP(CakePHP)で●●なシステムを作っています。 ■■な機能を実装中に以下のエラーメッセージが発生しました。発生している問題・エラーメッセージエラーメッセージ該当のソースコードソースコード試したことここに問題に対して試したことを記載してください。補足
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yuudai 2週間前に質問
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テンソル計算における、アダマール積と内積の組み合わせ

前提・実現したいこと python 3.5、計算には主にnumpyを使っています。どうしても実行したいテンソル積があり質問しました。 (n,3,4)のサイズの行列（例、np.zeros([2,4,4])）と、(n,4,2)のサイズの行列間の演算で、第0axis(長さn)についてはアダマール積(*)を、それ以下の2次元行列(3,4)と(4,2)については
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humor 2週間前にコメント
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Pythonでフーリエ変換をする方法

前提・実現したいこと Pythonでデジタル信号のフーリエ変換に試みています。発生している問題・エラーメッセージ https://org-technology.com/posts/smoother.html ↑こちらに示されているサンプルを元に自分のデータで解析しようと考えているのですが、「周波数スケール」や「データ数」を自分のデータの場合、どのよ
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tachikoma 2週間前にコメント
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「ゼロから作るDeep Learning」のsoftmax関数の実装について

softmax関数の実装「ゼロから作るDeep Learning」を読み進める中でsoftmax関数が登場しました。本の通り実装して、そのあとの誤差逆伝播法の章で勾配確認をしました。しかし、数値微分で求めた勾配と誤差逆伝播法で求めた勾配の差が本に書いてあるような小さな値になりませんでした。そこで提供されているソースコードを読み、自分のコードと見比べた結果
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kawakawa2018 3週間前に回答を編集
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Python np.save()でリストが保存できない

前提・実現したいこと pythonで作成したリストをnpy形式で保存したい。発生している問題・エラーメッセージ np.save("ampl_list.npy", y_axis) でリストを保存できると思っていたが、作業しているディレクトリに保存されていない。該当のソースコード import os import time import nump
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genuine 3週間前にコメント
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python3.6.0のnumpyでの実行結果がおかしいです

python3.6.0で以下のコードを入力したところ import numpy as np a=np.arange(0.5,0.8,0.01) a 実行結果が array([ 0.5 , 0.51, 0.52, 0.53, 0.54, 0.55, 0.56, 0.57, 0.58, 0.59, 0.6 , 0.61, 0.6
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