数値計算– tag –
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【NumPy】格子状の多次元配列を作成する方法（np.mgrid、np.meshgrid）[Python]
NumPy 前回、Pythonのmatplotlibでpcolormeshを使って正規分布（ガウス分布）を２次元プロットする方法を紹介しました。 今回はNumPyで格子状の多次元配列を作成するmgrid関数、meshgrid関数を紹介します。 それでは始めていきましょう。 mgrid関数 mgrid... -
【NumPy】NumPyのndarrayではインデックスをまとめたリストで直接要素を取得可能な件[Python]
NumPy 前回、PythonのSciPyでargrelmax、argrelminを使って極大値、極小値を取得する方法を紹介しました。 今回はNumPyのndarrayではインデックスをまとめたリストで直接要素を取得可能であることを紹介します。 それでは始めていきましょう。 通常のリス... -
【SciPy】argrelmax、argrelminを使って極大値、極小値を取得する方法[Python]
SciPy 前回、Pythonのmatplotlibでhist関数を使って複数のヒストグラムを同時に表示する方法とコツを紹介しました。 今回はSciPyのargrelmax、argrelminを使った極大値、極小値の取得方法を紹介します。 ちなみにSciPyのfind_peaksを使った極大値、極小値... -
【NumPy】多項式のカーブフィッティング（polyfit）[Python]
NumPy 前回、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した。 今回はNumPyで多項式のカーブフィッティングをする関数polyfitを紹介します。 それでは始めていきましょう。 polyfit polyfit... -
【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...