数値計算– tag –
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【NumPy, SciPy】Randomモジュール、NumPy、SciPyでランダムな値を取得する際のランダム（乱数）シードの設定方法[Python]
NumPy、SciPy 前回、PythonのNumPyでジェネレータを使ったランダムな数値の取得方法の紹介と使わない方法との比較を紹介しました。 今回はRandomモジュール、NumPy、SciPyでランダムな値を取得する際のランダム（乱数）シードの設定方法を紹介します。 そ... -
【NumPy】ジェネレータを使ったランダムな数値の取得方法の紹介と使わない方法との比較[Python]
NumPy 前回、PythonのNumPyとSciPyで正規分布（ガウス分布）に従うランダムな値を取得する方法を紹介しました。 今回はNumPyでジェネレータを使ったランダムな数値の取得方法の紹介と使わない方法との比較を紹介します。 それでは始めていきましょう。 ０... -
【NumPy, SciPy】正規分布（ガウス分布）に従うランダムな値を取得する方法[Python]
Random、NumPy、SciPy 前回、Pythonのmatplotlibでギリシャ文字を表示する方法を紹介しました。 今回はRandomモジュール、NumPy、SciPyの3種で正規分布（ガウス分布）に従うランダムな値を取得する方法を紹介します。 それでは始めていきましょう。 Random... -
【SciPy】scipy.statsを使った色々な分布の描き方[Python]
SciPy 前回、PythonのSciPyでガウス分布（正規分布）のグラフを描く方法を紹介しました。 今回は同じく「scipy.stats」を使って他の色々な分布を描く方法を紹介します。 私自身は数学的な意味はよく理解をしていないので割愛します。 別途調べてもらえると... -
【SciPy】ガウス分布（正規分布）のグラフを描く方法[Python]
SciPy 前回、PythonのSciPyを使ってSavitzky-Golay法によるデータの平滑化、一次微分、二次微分の方法を紹介しました。 今回はSciPyを使ってガウス分布（正規分布）のグラフを描く方法を紹介します。 ガウス分布に関してはこれまで自作関数を使ってきまし... -
【SciPy】Savitzky-Golay法によるデータの平滑化、一次微分、二次微分の方法[Python]
SciPy 前回、PythonのPandasでデータフレームからデータを抽出し、concatを使って連結させる場合に注意することを紹介しました。 今回はSciPyを使ってSavitzky-Golay法によるデータの平滑化、一次微分、二次微分の方法を紹介します。 Savitzky-Golay法はデ... -
【Pandas】データフレームからデータを抽出し、concatを使って連結させる場合に注意すること[Python]
Pandas 前回、PythonのPandasで行名や列名を一括で変更する方法を紹介しました。 今回はPandasでデータフレームからデータを抽出し、concatを使って連結させる場合に注意することを紹介します。 まずはデータフレームを２つこんな感じで準備してみました。... -
【Pandas】行名や列名を一括で変更する方法[Python]
Pandas 前回、Pythonのリストで特定のインデックスの場所に要素を追加する方法（insert）を紹介しました。 今回はPandasで行名や列名を一括で変更する方法を紹介します。 まずは基本となるデータフレームを作成するために、こんな感じのプログラムを準備し... -
【NumPy】２つのリスト間で１つのリストを条件の判定、その判定結果を使ってもう１つのリストの要素の書き換えをする方法（＋Pandasでのやり方）[Python]
NumPy 前回、PythonのNumPyでnp.convolveのmode（same、full、valid）を比較した結果を紹介しました。 今回はNumPyで２つのリスト間で１つのリストを条件の判定、その判定結果を使ってもう１つのリストの要素の書き換えをする方法（＋Pandasでのやり方）を... -
【NumPy】np.convolveのmode（same、full、valid）を比較[Python]
NumPy 前回、PythonのNumPyで畳み込み積分と移動平均を計算する「np.convolve」を紹介しました。 今回はnp.convolveで指定する3種類の「mode」、「same」と「full」と「valid」を比較してみたので、その結果を紹介します。 結果がわかりやすいように移動平...