数値計算– tag –
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【lmfit】左右非対称のフォークト関数のモデルSkewedVoigtModelを試してみた[Python]
lmfit 前回、Pythonのlmfitで複数のピークが混ざったグラフに対してピークフィッティングする方法を紹介しました。 今回は左右非対称のフォークト関数モデルSkewedVoigtModelを試してみます。 実は前に左右非対称のフォークト関数のモデルを自分で作成した... -
【lmfit】複数のピークが混ざったグラフに対してピークフィッティングする方法[Python]
lmfit 前回、Pythonのlmfitライブラリを使ったガウス関数、ローレンツ関数、フォークト関数の分布の表示とピークフィッティングの方法と結果の表示方法を紹介しました。 今回はlmfitライブラリを使って、複数のピークが混ざったグラフに対してピークフィッ... -
【lmfit】lmfitを使ったガウス関数、ローレンツ関数、フォークト関数の分布の表示とピークフィッティングの方法と結果の表示[Python]
lmfit 前回、PythonのNumPyでリスト内の要素で条件に合った要素のインデックスを取得したり、置換するnp.whereを紹介しました。 今回はlmfitというライブラリを導入して、各種関数による分布の表示やピークフィッティングを行う方法を紹介します。 それで... -
【NumPy】リスト内の要素で条件に合った要素のインデックスを取得したり、置換するnp.where[Python]
NumPy 前回、PythonのNumPyで数値の正負を判別・取得するnp.sign、np.signbitを紹介しました。 今回はNumPyでリスト内の要素で条件に合った要素のインデックスを取得したり、置換するnp.whereを紹介します。 それでは始めていきましょう。 条件に合った要... -
【NumPy】数値の正負を判別・取得するnp.sign、np.signbit[Python]
NumPy 前回、Pythonの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）を紹介しました。 今回はNumPyで数値の正負を判別・取得するnp.sign、np.signbitを紹介します。 それでは始めていきましょう。 数値の正負に対して1、-... -
【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... -
【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... -
【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... -
【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... -
【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...