NumPy

NumPyで分散を取得するvar()の使い方と注意点

NumPyには、配列の要素から分散を求めるnp.var()が用意されています。このページでは、この関数の使い方と注意点について解説します。なお、同じ分散を求めるものにメソッドのndarray.varもありますがオプション引数は全く同じなので、ここでは関数のnp.varを使って解説していきます。 …

NumPyには、配列の要素から標準偏差を取得するためのstd関数が用意されています。標準偏差とは、データのばらつきを示す指標のことです。このページでは、この関数の使い方について解説します。なお、同じ分散を求めるものにメソッドのndarray.stdもありますがオプション引数は全く同じなので、こ …

NumPyでは配列の要素の平均値を求める方法として、meanとnanmean、averageの3つの関数が用意されています。それぞれ次のような違いがあります。 np.mean: 算術平均を求める(欠損値nanがある場合は不可）np.nanmean: …

NumPyの配列のソートは、データ分析やデータエンジニアリングにおいて多用する操作の1つです。そこで、ここではそんな操作に役立つ5つの方法を解説します。その5つとは以下の通りです。 sort()argsort()lexsort()partition()argpartition() まずso …

NumPyのargpartiton()は、配列の要素のうち、任意の値k を基準にして、それより小さい値を左側に、それより大きい値を右側に再配置した際のインダイスを取得する関数です。"partition" は「仕切り」という意味です。つまり、配列を任意の値k …

NumPyのpartiton()は、配列の要素のうち、任意の値k を基準にして、それより小さい値を左側に、それより大きい値を右側に再配置する関数です。"partition" は「仕切り」という意味です。つまり、配列を任意の値k …

NumPyのlexsort関数は、複数のソートキー(ソートの基準)によって、配列をソートすることができる関数です。argsortと同じく戻り値はソートした要素のインダイスです。引数に渡した配列、またはシーケンスのうち最後のキーから優先的に基準となりソートされ、同値があった場合は、最後から2つ目 …

NumPyの配列の作成方法は、Python標準オブジェクトのリストに比べて、遥かに豊富に用意されており、かつ、高速に動作します。それによって、様々な科学技術計算やデータエンジニアリングが行いやすくなっています。その中で、このページでは、よく使う配列の作成方法をすべてコンパクトにまとめています。 …

NumPyのtan関数は、タンジェント(正接)の値を求めるための関数です。タンジェント(正接)は、三角関数において角度θにおけるサインθ/コサインθです。単位円(半径1の円)上において、サインθは角度θにおける円周上の接点の y座標 bであり、コサインθは接点の x座標 …

NumPyのcos関数は、コサイン（余弦）を計算する関数です。コサインについて、よく使われる説明は次のようなものです。半径1の円（「単位円」といいます）があります。この円の中心から1本の光線を、角度θで放ちます。すると、この光線は円周上の点 (a, b) に接します。この時の x座標であるa …