プログラミング– tag –
-
【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... -
【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... -
【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... -
【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... -
【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... -
【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 ... -
【NumPy】ndarray内のゼロではない要素の数を数える方法（np.count_nonzero）[Python]
NumPy 前回、PythonのNumPyでリスト内の隣り合う要素の差分を計算する方法（np.diff）を紹介しました。 今回はNumPyでndarray内のゼロではない要素の数を数える方法（np.count_nonzero）を紹介します。 それでは始めていきましょう。 np.count_nonzero nda...