numpy.minimum()は引数に渡した2つの配列の各要素のうち、値が小さい方の要素を格納した新しい配列を生成する関数です。
このページでは、これについて詳しく解説していきます。
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numpy.minimum – 2つの配列の各要素の最小値を取得
NumPy
PythonのNumPy配列の数値演算のやり方まとめ
Python の NumPy 配列の数値演算ができるようになると、非常に高度な計算ができるようになります。ここでは、
- 配列の基本的な四則演算
- 配列の合計値・最大値・最小値・平均値
- 配列の標準偏差と偏差値
- 配列のベクトル演算
を例に解説していきます。これを見ると、配列が科学技術計算に不可欠であることも、何となく感じて頂けると思います。それでは見ていきましょう。
PythonのNumPy配列の要素の参照や取り出し、抽出などの操作まとめ
Python の Numpy を使った配列は、機械学習や科学技術計算に不可欠なものです。そして、それらを行うには、配列の要素の値をスムーズに操作できるようになっておくと、より良いでしょう。
そこで、ここでは、Python の配列の操作に関して、
- 配列の要素を確認・変更する方法
- 配列の要素をスライスする方法
- 配列の要素を取り出す方法
- 配列の様子を条件をつけて抽出する方法
- 配列をソートする方法
を解説していきます。
PythonでNumPyの配列(array)の値を追加・削除する方法まとめ
Pythonでは、NumPy の配列も、リストや文字列などの他のオブジェクトと同じくミュータブルです。そのため、値を後から追加したり削除したりすることができます。
そこで、ここでは、
- 配列に値を追加する方法 | append() 関数
- 配列に値を挿入する方法 | insert() 関数
- 配列の値を削除する方法 | delete() 関数
を解説していきたいと思います。
PythonでNumPyのarray使って配列を作る方法まとめ
NumPy は、今、話題の科学技術計算や、機械学習でよく利用されるライブラリです。これは Python の標準ライブラリではありませんが、 anaconda で Python をインストールしたら自動的についてきます。
ここでは、科学技術計算や機械学習の必須のスキルである NumPy を使った配列の作り方を解説していきます。