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【NumPy】多変量正規分布に従う乱数を取得する方法（np.random.multivariate_normal）[Python]
NumPy 前回、Pythonのmatplotlibで２つのヒストグラムをhist2dを使って2次元カラープロットで表示する方法を紹介しました。 今回はNumPyを使って多変量正規分布に従う乱数を取得する方法（np.random.multivariate_normal）を紹介します。 それでは始めてい... -
【NumPy】ndarrayから複数のインデックスを指定し複数の要素を一度に取得する方法[Python]
NumPy 前回、PythonのOpenCVで画像に大きなノイズ（むしろ塗りつぶし）を入れる方法を紹介しました。 今回はNumPyのndarrayを使って複数のインデックスを指定し、複数の要素を一度に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。 複数のインデ... -
【NumPy】ndarrayの要素をソートするsort関数[Python]
NumPy 前回、Pythonで１次元リストを指定した個数ずつに分割した２次元リストに変換する方法を紹介しました。 今回はNumPyでndarrayの要素をソートするsort関数を紹介します。 それでは始めていきましょう。 通常のリストのソート まずはNumPyではなく、通... -
【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... -
【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...