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多次元配列の要素を全て他の数字に置き換える方法

#前回のプログラムの読込%run1.ipynbnp_ones_23array([[1.,1.,1.],[1.,1.,1.]])#全て0に置き換えた新しい多次元配列np_zeros_like_23=np.zeros_like(np_ones_...
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要素が同じ(同じ数字の)多次元配列の作成

importnumpyasnp#要素が全て0の1次元配列np_zeros_3=np.zeros(3)np_zeros_3array()#要素が全て0の2次元配列np_zeros_23=np.zeros((2,3)) カッコが2重np_zer...
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ndarrayのプロパティーの調べ方 変更方法

主なプロパティー(その1)値ndim次元数shape各次元のサイズのタプルsize要素数#リストから2次元配列作成importnumpyasnpdata2=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])data2array(,   ...
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多次元配列の型を調べる指定する

importnumpyasnpdata1=np.array([1,2,3])data1array()#ベクトルdata1の型はnumpy.ndarraytype(data1)numpy.ndarray#要素の型はdtypeで確認できますda...
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NumPyを使った多次元配列の作り方

importnumpyasnparray()#リストから2次元配列作成data2=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])data2array(,   ])#リストから3次元配列作成data3=np.array([[[1,2,...
日記

12月6日に思う事

決断が遅いことは致命的だと思う。そうすると、決断が速くするためには普段からの鍛錬が必要。というのも、楽天でセールの時にベッドを買うか悩んでしまった事。おかげで数千円程度だけど、損をすることになった。何でもっと、早く決断できなかったのか。「メ...
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pandasを用いたグラフ作成

%matplotlibinlineimportpandasaspd#売上データのcsvファイルの読込みdf_case_log=pd.read_csv('dataset/case_log.csv')箱ひげ図#箱ひげ図の表示df_case_lo...
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pandasを用いたデータサマリの確認

importpandasaspd#売上データのcsvファイルの読込みdf_log=pd.read_csv('dataset/product_log.csv')#件数len(df_log)40 →件数のみが表示される#shapeはデータの形状...
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DataFrameでのデータの絞りこみ

#前回のプログラムの読込%run2.ipynbdf#BMIが25以上の人を表示df_filtering=df[df['BMI']>=25]df_filtering条件式にはPythonの比較と同じ==、!=、>、<、>=、<=などが利用でき...
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DataFrameでグラフ作成

#前回のプログラムの読込%run1.ipynbdf#BMIの作成df['BMI']=df['Weight']/(df['HeightM']**2)df%matplotlibinlineimportmatplotlib.pyplotasplt...