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【NumPy】正負の値に対し1、または0を返すヘヴィサイドの階段関数(np.heavside)[Python]
NumPy 前回、Pythonのmatplotlibでガウス分布とローレンツ分布を合わせたフォークト関数(voigt)の作成方法と左右非対称化の方法を紹介しました。 今回はNumPyで正負の値に対し1、または0を返すヘヴィサイドの階段関数(np.heavside)を紹介します。 それ... -
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【matplotlib】ガウス分布とローレンツ分布を合わせたフォークト関数(voigt)の作成方法と左右非対称化の方法[Python]
matplotlib 前回、Pythonのmatplotlibでピークを境に左右の形状が非対称な分布の作成方法を紹介しました。 今回はガウス分布とローレンツ分布を合わせたフォークト関数の作成方法と、その左右非対称化の方法を紹介します。 ちなみにガウス分布とローレンツ... -
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【matplotlib】ピークを境に左右の形状が非対称な分布の作成方法[Python]
matplotlib 前回、Pythonのmatplotlibでガウス分布、ラプラス分布、ローレンツ分布(コーシー分布)を自作関数化してグラフ表示する方法を紹介しました。 今回はmatplotlibでピークを境に左右の形状が非対称な分布を作成する方法を紹介します。 前回紹介し... -
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【matplotlib】ガウス分布、ラプラス分布、ローレンツ分布(コーシー分布)を自作関数化してグラフ表示する方法[Python]
matplotlib 前回、PythonのScikit-learnで二つのグラフの一致度を確認する方法を紹介しました。 今回はガウス分布、ラプラス分布、ローレンツ分布を自作関数化してグラフ表示する方法を紹介します。 ちなみにガウス分布に関してはこちらの記事でも紹介して... -
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【Scikit-learn】二つのグラフの一致度を確認する方法[Python]
Scikit-learn 前回、PythonのNumPyで多次元のndarrayやリストを一次元にする方法(.flatten、np.ravel)を紹介しました。 今回はScikit-learnを使って二つのグラフの一致度を確認する方法を紹介します。 ということでまずは一致度を調べたいグラフを用意し... -
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【NumPy】多次元のndarrayやリストを一次元にする方法(.flatten、np.ravel)[Python]
NumPy 前回、PythonのNumPyでndarrayをファイルに保存(np.save)、また読み込みする方法(np.load)を紹介しました。 今回はNumPyで多次元のndarrayやリストを一次元にする方法(.flatten、np.ravel)を紹介します。 それでは始めていきましょう。 .flatt... -
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【NumPy】ndarrayをファイルに保存(np.save)、また読み込みする方法(np.load)[Python]
NumPy 前回、PythonのNumPyでndarrayを連結する方法(np.concatenate)を紹介しました。 今回はNumPyでndarrayをファイルに保存(np.save)、また読み込みする方法(np.load)を紹介します。 それでは始めていきましょう。 ndarrayをファイルに保存:np.sa... -
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【NumPy】ndarrayを連結する方法(np.concatenate)[Python]
NumPy 前回、PythonのNumPyで累積和を計算する方法(np.cumsum)と累積積を計算する方法(np.cumprod)を紹介しました。 今回はNumPyでndarrayを連結する方法(np.concatenate)を紹介します。 通常のPythonのリストの場合、単純に「+」でつなげるだけでリ... -
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【NumPy】累積和を計算する方法(np.cumsum)と累積積を計算する方法(np.cumprod)[Python]
NumPy 前回、PythonのNumPyでbool値のリスト内のTrueの数を数える方法を紹介しました。 今回はNumPyで累積和を計算する方法(np.cumsum)と累積積を計算する方法を紹介します。 累積和とは、例えば「1, 2, 3, 4, 5」というリストがあった場合、まず最初は... -
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【NumPy】bool値のリストでTrueの数を数える方法[Python]
NumPy 前回、PythonのNumPyでリスト内のゼロではない要素の数を数える方法(np.count_nonzero)を紹介しました。 今回はNumPydでbool値のリストでTrueの数を数える方法を紹介します。 まずはこんな感じでbool値のリストを作成してみました。 import numpy ...