行列の抽出 numpyで行列の一部を抽出したいときにどうするか。。 【対話コード】 >>>import numpy as np >>>x = np.arange(25).reshape(5,5) >>>print(x) [[ 0 1 2 3 4] [ 5 6 7 8 9] [10 11 12 13 14] [15 16 17 18 19] [20 21 22 23 24]] >>>y = x[1:4,0:2…

copy() 通常、ある配列aをbに代入し、b配列を変更するとa配列にまで影響があります。 例です。 【対話コード】 >>>import numpy as np >>>a = np.arange(10) >>>b = a >>>b[0] = 10 >>>print(a) [10 1 2 3 4 5 6 7 8 9] #aの配列に影響が、、、 ということで…

numpy.dot 行列の計算の仕方について、単純に行列を掛けても計算はできません。。 行列の掛け算を計算するには、numpy.dot。 【対話コード】 >>>import numpy as np >>>a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>>b = np.array([[5, 6], [7, 8]]) >>>print(a * b) […

numpy.array 単純な配列であれば、" [ ] " で囲むだけでも作成することができますが、numpyのarrayを使用することで、多次元の配列を作ることができます。 多次元配列とは...以下の感じです。 【対話コード】 >>>import numpy as np >>>x = np.array([[1,2,3…

random.random randomを二回続けることで、0～1の間の乱数を生成することができます！ 【対話コード】 >>>import random >>> x = random.random() >>>print(x) 0.14519794557959453 覚えやすいし、簡単ですねー。

random.sample 配列から1つの数字をランダムで選択したいときは、random.choice。 じゃあ、複数個選択したいときには、random.sampleが使える。 【対話コード】 >>>import random >>>x = [1,2,3,4,5,7,9] >>>y = random.sample(x, 4) >>>print(y) [9, 5, 1, …

random.choice ある配列から１つの乱数を出力したいときに使えるchoice。 配列を限定できるので使いやすい！ 【対話コード】 >>> import random >>>x = [1,2,3,4,5,7,9] >>>y = random.choice(x) >>>print(y) 5 #例です！ 好きな数から選べるので、便利です！

random.randint ある乱数を生成したいときに使用できる、randint。 randomモジュールの関数の一つです。 【対話コード】 >>>import random >>>x = random.randint(1, 10) #1～10の間で一つの乱数 >>>print(x) 5 #例です 簡単に使えますが、importを忘れませ…

datatime.timedelta 時間の長さを表すのに使用できるのが、timedelta。 datatimeクラスの関数の一つです。 【対話コード】 >>>import datetime as dt >>>x = dt.timedelta(days = 1, hours = 4, minutes = 30) >>>print(x) 1 day, 4:30:00 今回は、1日と4時…

datetime 時系列データを扱う際に、日時を扱うためのデータ型がdatetimeです。 【対話コード】 >>>import datetime as dt >>>x = dt.datetime(year=2018, month=8, day=22) >>>print(x) 2018-08-22 00:00:00 時間も指定はできるので、いろいろと試してみよう…

np.random.choice() あるリストから、ランダムで一つ抽出したいときに使えるのが、np.random.choice。 【対話コード】 >>>import numpy as np >>>x = [1, 2, 3, 4, 5, 6] >>>y = np.random.choice(x, 3) #第1引数で対象のリスト、第2引数で抽出する個数を指…

np.arange() 偶数列が欲しい時にどうするか。ある一定の間隔で、数値を表示させたいときに使える関数が、arangeです！ 【対話コード】 >>>import numpy as np >>>x = np.arange(0,11,2) >>>print(x) [ 0 2 4 6 8 10] これで簡単に偶数列を作ることができるの…

cv2.GaussianBlur 写真にぼかしを入れたいとき（あまり無さそうすが・・・）に、使える関数を紹介します！ GaussianBlur。cv2のライブラリの一種とのことです！ 【対話コード】 >>>import numpy as np >>>cv2 >>>pic1 = cv2.imread("picture.jpg") >>>pic2 =…

cv2.bitwise_not 画像を反転させてい時に使用できる " bitwise_not " 。 cv2 の ライブラリの中に入っております。 【対話コード】 >>>import numpy as np >>>import cv2 >>>pic1 = cv2.imread("picture.jpg") >>>pic2 = cv2.bitwise_not(pic1) >>>cv2.imsho…

cv2.imread 、cv2imshow Pytyhonで画像処理を行いたい！と思った時は、OpenCV！とのことです。 ライブラリの一種でとても便利とのこと。 私もその便利さがまだわかっておりません。。。 そこで、まずは画像を表示させるところから。 インポートする際は、 ” …

ビン分割 ビン分割とは、大まかに分割したいときに使える便利な機能です。 0～10歳、11～20歳、20～80歳と分けたいときになどに使えます！！ 【対話コード】 >>>import pandas as pd >>>from pandas import DataFrame >>>data1 = { "name" : [ "akiko", "tar…

Counter( ) 先日紹介した、collectionsモジュールのdefaultdict。 配列キーの個数を調べるのに便利でしたが、もっと便利なやーつ。 それが、Counter。 名前からして数えそう。 【対話コード】 >>>from collections import Counter >>>list1 = ["apple", "ban…

pd.read_csv() csvファイルとはカンマ（ , ）で区切られた値の集まりです！ Excelを使っているとたまに見かけるやーつ。 このcsvファイルをPythonで呼び出すにはどうすればよいのか。 とりあえず、好きなパスにcsvファイルを準備しまーす。 今回は下記の通り…

defaultdict( 型 ) 辞書配列を繰り返し（for）を使って作成したい！ 同じキーは一つにまとめたい！ というときに使えるdefaultdict。 使い方はちょっと複雑。 【対話コード】 >>>from collections import defaultdict >>>word1 = "sasakama" >>>d = defaultd…

re.split("[ 文字 ]" , 配列 ) 文字列を分解したりできる split。 その進化系（？）が re.split。 いくつかの文字の前後で文字列を分けたいときに使える賢いやつ。 re というモジュールを使うことだけ注意！ 【対話コード】 >>> import re >>> formula = "1+…

.split( " 分解したい箇所の文字 " ) 文字列の中から、ある文字列だけを抽出したい！ そんな時に使えるsplit。 特定の文字を指定し、そこを前後に分解します。 今回は " "（空白）で分解してみます。 【対話コード】 >>> test1 = "I am Yamada" >>> list1 = …

def 関数名（ 引数 ）: 通常、Pythonで関数を書くときは、 【対話コード】 >>>def test1(x): ... print(x+1) ... >>> >>>test1(3) 4 となります。 変数 = lambda 引数 : lambdaを用いると変数の中に格納することができます。 無名関数と呼ばれているとのこと…

社会人になってIT業界に入ったインフラエンジニアです。 プログラミング使えるのかなー、、、とかワクワクしていましたが、 インフラエンジニアってプログラミング使わない。（正確には、ほぼ使わない。） ？？「じゃあ、自分でやれよ。」 私「確かに！」 と…