数値計算– tag –
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【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... -
【NumPy】畳み込み積分と移動平均を計算する方法（np.convolve）[Python]
NumPy 前回、PythonのNumPyを使って逆フーリエ変換をして不要な周波数成分を除去する方法（ローパスフィルタ、ハイパスフィルタ、バンドパスフィルタ）を紹介しました。 今回はNumPyで畳み込み積分と移動平均を計算する方法を紹介します。 畳み込み積分と... -
【NumPy】逆フーリエ変換をして不要な周波数成分を除去する方法（ローパスフィルタ、ハイパスフィルタ、バンドパスフィルタ）[Python]
NumPy 前回、PythonのNumPyで全ての要素が１の配列を作成する方法を紹介しました。 今回は逆フーリエ変換をして不要な周波数成分を除去する方法、すなわちローパスフィルタやハイパスフィルタ、バンドパスフィルタをPythonで行う方法を紹介します。 それで... -
【NumPy】全ての要素が１の配列を作成する方法（np.ones、np.ones_like）[Python]
NumPy 前回、subprocessモジュールを使ってPythonからターミナルやコマンドプロンプトを操作する方法を紹介しました。 今回はPythonのNumPyで全ての要素が１の配列を作成する方法を紹介します。 実は前に「全ての要素が０の配列を作成する方法」として、「... -
【SciPy】curve_fitを用いてピークフィッティングする方法[Python]
SciPy 前回、PythonのSciPyでcurve_fitを用いてカーブフィッティングをする方法を紹介しました。 今回は同じくSciPyのcurve_fitを使って、ピークフィッティングする方法を紹介します。 基本となるグラフをガウス関数を使ってこんな感じで作成してみました... -
【SciPy】curve_fitを用いてカーブフィッティングする方法[Python]
SciPy 前回、PythonのNumPyで全ての要素が０の配列を作成する方法を紹介しました。 今回はSciPyのcurve_fitを使って、カーブフィッティングをしてみたいと思います。 今回使う曲線は２次関数でこんな感じに作ってみました。 import matplotlib.pyplot as p... -
【NumPy】全ての要素が０の配列を作成する方法（np.zeros、np.zeros_like）[Python]
NumPy 前回、PythonのNumPyを使ったランダムな値の取得方法を紹介しました。 今回は全ての要素が０の配列を作成する方法を紹介します。 それでは始めていきましょう。 np.zeros()：全ての要素が０の配列を作成 全ての要素が０の配列を作成するには「np.zer...