bananafish

numpyのround関数は、配列の要素を指定した小数点以下の桁数で丸める関数です。データ分析や数値計算において、計算結果を見やすくしたり、メモリ使用量を削減したりする際に重要な役割を果たします。基本的な使い方numpy.round()は、...

numpyで指数関数（exp）を計算する方法について解説します。numpyのexp関数を使うことで、配列の各要素に対して効率的に指数関数を適用できます。また、np.powerとの速度比較も行い、どちらが適しているかを検証します。np.exp...

numpyのargsortは配列をソートした際のインデックスを返す関数です。元の配列は変更せずに、ソート後の順序を示すインデックス配列を取得できます。本記事では、argsortの基本的な使い方から詳細な設定まで、実用的な例とともに解説します...

numpyを使用すると、様々な種類の対数関数を簡単に計算できます。本記事では、numpy.log、numpy.log10、numpy.log2、numpy.log1p、numpy.emath.logの使い方とそれぞれの特徴、さらにPytho...

本記事では、numpyでベクトルの内積を求める方法を解説します。numpy.dot関数を使うことで、ベクトル同士の内積計算や行列演算を簡単に実行できます。ベクトルの内積ベクトルの内積は、2つのベクトルの対応する要素を掛け合わせて、その結果を...

numpyのunique関数は、配列から重複を除いた一意の値を取得する関数です。本記事では、基本的な使い方から詳細なパラメータ設定まで、実際のコード例とともに解説します。基本的な使い方numpy.unique関数は、配列内の重複する要素を除...

numpy.clip()を使用すると、配列の値を指定した範囲内に簡単に制限できます。本記事では、numpy配列（ndarray）を任意の範囲に収める方法を詳しく解説します。データの正規化や異常値処理において、メモリ効率を保ちながら高速に処理...

本記事では、numpyで格子点（meshgrid）を生成する方法を解説します。データ可視化や数値計算において頻繁に使用される格子点の生成方法をマスターしましょう。格子点（meshgrid）とは格子点（meshgrid）とは、2次元以上の空間...

本記事では、matplotlibでヒストグラムを表示する方法を解説します。ヒストグラムはデータの分布を視覚化するためのツールで、matplotlibを使えば簡単に作成できます。基本的な方法ヒストグラムを作成する最も基本的な方法は、plt.h...

ベクトルの大きさ（norm）を計算するには、NumPyのnp.linalg.norm関数を使用するのが最も効率的です。この記事では、NumPyでベクトルのnormを計算する複数の方法とそのパフォーマンスを比較します。ベクトルの大きさ（nor...