numpyNumPy中級まとめ｜配列操作・演算・条件処理を体系的に復習しよう
はじめにNumPy中級シリーズでは、配列の操作から条件処理、シミュレーションまで、実務や学習に役立つ内容を順を追って学んできました。本記事では、これまでの内容を総復習しつつ、理解を深めるための演習問題や実用パターンの整理を行います。「全体の...
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numpy numpyNumPy中級⑤：便利関数大全｜np.where, np.any, np.all, np.select を使いこなす
はじめにNumPyには、配列の操作や条件分岐、ブール評価などを簡潔に記述できる便利関数が多数用意されています。中でも np.where、np.any、np.all、np.select は、データの前処理や集計、可視化において頻出の関数です。...
numpyNumPy中級④：乱数生成とシミュレーション｜再現性と統計処理の基本
はじめにデータ分析や機械学習の世界では、「乱数」は欠かせない要素です。サンプリング、モデルの初期化、シミュレーション実験など、さまざまな場面で乱数が活躍します。NumPyには強力な乱数生成機能が備わっており、np.random モジュールを...
numpyNumPy中級③：条件抽出と論理演算｜配列を自在にフィルタリングする
はじめにデータ分析において「特定の条件に合うデータだけを取り出す」という処理は非常に頻繁に発生します。これを効率よく行うための機能が、NumPyの「条件抽出（Boolean indexing）」と「論理演算」です。Pythonの基本構文でも...
numpyNumPy中級②：ブロードキャストと演算の仕組みを徹底解説
はじめにNumPyの魅力のひとつに「ブロードキャスト（broadcasting）」という便利な仕組みがあります。これは、配列の形が完全に一致していなくても、NumPyが自動的にサイズを揃えて計算してくれる機能です。一見すると魔法のようなこの...
numpyNumPy中級①：配列操作の基本と応用｜reshape・axis・スライスをマスター
はじめにNumPyを使いこなすうえで避けて通れないのが、配列の操作です。特に reshape() による形状変換や、axis の概念、スライスによる部分抽出は、理解が曖昧なままだと後々で大きな壁になります。これらの機能は、データ分析や機械学...
numpy【5分で理解】Pythonモジュール・ライブラリの使い方【pandas・numpy入門】
はじめにPythonの魅力のひとつは、豊富なモジュールやライブラリを使って、簡単に強力な機能を追加できることです。特に、データ分析では pandas や numpy といったライブラリは必須です。この記事では、Python初心者向けにモジュ...