NumPy

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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    python numpyにおけるarange関数のエラー

    print(np.arange(0.01,0.07,0.01)) print(np.arange(0.01,0.08,0.01)) を実行すると、 [ 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06] [ 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08] のように出力されます。前者はいい

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    simasima simasima 37分前に ベストアンサー
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    fit_transformとtransformでは何をしているのでしょうか?

    fit_transformとtransformでは何をしているのでしょうか? from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.preprocessing import StandardScaler sc = StandardScaler() print(sc) print(X) X_std = s

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    mkgrei mkgrei 2日前に ベストアンサー
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    3層の点のプロットが表示できる理由がわからない

    3層の点のプロットが表示できる理由がわからないです。 from sklearn.cluster import KMeans kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X) kmeans.predict([[-6,-4],[-2,0],[6,8]]) newdata = np.random.uni

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    R.Shigemori R.Shigemori 3日前に ベストアンサー
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    ソフトクラスタリングとハードクラスタリングの違いについて

    ソフトクラスタリングとハードクラスタリングの違いがよくわかりません。 http://fuji-151a.hatenablog.com/entry/2013/12/15/223915 の中で、 ハードクラスタリングは1つ要素は1つクラスタにのみ属するクラスタリングと、ソフトクラスタリングは1つの要素が1つ以上のクラスタに属するクラスタリングと、表現されています

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    mkgrei mkgrei 3日前に 回答を編集
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    uniformに10をかけた時に得られる値とは

    data = np.random.uniform(-1, 1, (1000, 2)) * 10 というコードが出て来ました。まず、この(1000, 2)が何を表現しているのかわかりません。 np.random.uniform(-1, 1, 3) なら-1〜0の3個の配列が得られるのは分かるのですが、(1000, 2)だと何個の配列が得られるのでしょう

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    oct0909 oct0909 5日前に ベストアンサー
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    データを結合すると欠損値が出来てしまう問題を解決したい

    データを結合すると欠損値が出てきてしまう問題を解決したいです。 現在、2つデータがあるので結合させたいのですが結合させるとなぜか欠損値が出ます。 各データは、結合するまでは、欠損値はありません。 結合すると出てきます。 データの構造は、(1880,23)と(1880,)です。 以下のコードで結合させました。 b_data =pd.DataFram

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    syakwti syakwti 5日前に コメント
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    パラメーターチューニングの設定の仕方はどのようにするのか

    パラメーターチューニングの設定の仕方はどのようにするのでしょうか? pipe_logistic = Pipeline([('scl',StandardScaler()),('est',LogisticRegression(random_state=1))]) pipe_gbc = Pipeline([('scl',StandardScaler()),('

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    mkgrei mkgrei 5日前に ベストアンサー
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    get_dummiesメソッドのdummy_na引数の用途がわからない

    get_dummiesメソッドのdummy_na引数の用途がわからないです。 ドキュメントを見てみると、 https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.get_dummies.html のようになっていて、 c列があったところにNaNの列が来ています。dummy_na=True

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    mkgrei mkgrei 5日前に ベストアンサー
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    pipe_ols.named_steps['est']の役割がわからない

    pipe_ols.named_steps['est']の役割がわかりません。 import pandas as pd from sklearn.datasets import load_boston import numpy as np from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklea

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    mkgrei mkgrei 5日前に ベストアンサー
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    random_stateの引数は木の深さを指定するものではないのか

    random_stateとcluster_stdの違いはなんでしょうか? https://qiita.com/yshi12/items/6d30010b353b084b3749 を参考にしています。 このページの中で、 from sklearn.datasets import make_blobs X, y = make_blobs(n_samples

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    mkgrei mkgrei 5日前に ベストアンサー
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    y_pred_ols とy_pred_ridgeは何の値なのか

    y_pred_ols とy_pred_ridgeは何の値なのでしょうか? from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LinearRegression, Ridge from sklearn.pipeline import Pipeli

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    mkgrei mkgrei 5日前に ベストアンサー
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    2つのリストの要素を同時に消す方法

    x座標の値を格納したx_listとy座標の値を格納したy_listがあったときに、x_listの要素が0もしくは400以上のときx_listとy_list両方の要素を消したいのですがどのようにすればよいでしょうか? コードはこんな感じで書きましたが、うまくいきませんでした。 for i,(a,b) in enumerate(zip(x_list,y_

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    YouheiSakurai YouheiSakurai 6日前に ベストアンサー
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    Ridge回帰のalphaはどういう役割を持つのか

    scikitlearnのRidgeクラスのalphaはどういう役割なのでしょうか? 公式ドキュメントには http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.Ridge.html Regularization strength=正規化の力と書いてありますが、この表現から読

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    mkgrei mkgrei 6日前に ベストアンサー
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    PandasかNumpy for文を用いて行を抽出

    環境:Python3.6,win10 プログラミング初心者です。表題の作業をしたいと考えています。具体的には行列 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9 9,8,X,6,5,X,3,2,1,0< 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9 ………… 9,8,7,6,5,4,3,2,1,0, 0,1,2,X,4,5,6,7,8,9,< において、「任意のカラム

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    ak_miyamoto ak_miyamoto 1週間前に コメント
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    3次元から2次元への配列分割における余計なカギカッコを減らしたい

    numpy の split 関数などを用いて作った以下の分割配列があります。この配列ですが、カギカッコが余分にあり処理しにくいです。 arr = np.arange(24).reshape(2,3,4) arr = np.split(arr, arr.shape[0], axis=0) #[array([[[ 0, 1, 2, 3], #

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    simasima simasima 1週間前に 回答を編集
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    多重のリスト内包表記で並列計算を行いたい

    多重のリスト内包表記で並列計算を行いたいと考えています。 具体的には簡単な例ではありますが、以下のような2重のリストの計算をmultiprocessingで並列化したいです。 [[x + y for y in range(2, 7, 2)] for x in range(3, 5, 1)] 以下のプログラムのように、1次元リストとして出力すること

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    simasima simasima 1週間前に 回答
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    pythonで散布図の点と元データを関連付けをしたい

    実現したいこと 1.png 220 190 192 194 195 〜 2.png 165 143 144 145 146 3.png 179 179 176 169 169 4.png 166 143 145 1

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    can110 can110 1週間前に ベストアンサー
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    小数点以下の値を四捨五入、型変換、文字列配列の足し算を行い、結果を出力する。

    Pythonで、入力したデータを小数4位で四捨五入し、 結果を文字列型に型変換し、 最後に、カラムの文字列と 配列同士の足し算を行い、結果を出力しようとしています。 現状は、【処理前】の状態で、【処理後】の状態を目指します。 ①小数点以下の四捨五入 ②カラム名と記号と数値の足し算 ③カラム名の変更 【処理前】 列1 列2 列3 1.

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    wiz_noise wiz_noise 2週間前に コメント
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    NumPy配列のドット積について

    いつも大変お世話になっております。 NumPy配列のドット積について、以下をご覧ください。 2 x 2 どうしの場合は、 このように A横(1と2) x B縦(5と7)   *つまり、横x縦 と計算できるはずですが、 3 x 2 と 1 x 2 の場合は、 A横(1と2) x B縦(7と?) とはならず、どうして A横(1と2) x

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    KSwordOfHaste KSwordOfHaste 2週間前に コメント
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    虚数単位を含む数式の実部と虚部を一つのグラフに描きたい

    matplotlibを使って虚数単位を含む数式の結果のプロットをしたいです。 発生している問題・エラーメッセージ x and y must have same first dimensionのエラーメッセージが出ます ``` 該当のソースコード import numpy as np, scipy.integrate as spi, scipy as

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    mkgrei mkgrei 2週間前に 回答
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