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NumPyには配列の最大値を取得するための関数であるnp.amax()と、メソッドであるndarray.max()が用意されています。 np.amax() とndarray.max() は、前者が関数で後者がメソッドという点を除いて全く同じです。関数の場合は np.amax(a) というように引数に...

NumPyには配列の最小値を取得するための関数であるnp.amin()と、メソッドであるndarray.min()が用意されています。 np.amin() とndarray.min() は、前者が関数で後者がメソッドという点を除いて全く同じです。関数の場合は np.amin(a) というように引数に...

NumPyのmaximum()は、引数に渡した2つの配列の各要素のうち、値が大きい方を取得する関数です。これと同じ関数にfmax()もあります。 maximum()とfmax()の違いは欠損値nanの扱いにあります。maximum()はnanを優先して取得します。fmax()はnanを無視します。...

NumPyでは、配列の最小値やそのインデックスを取得する方法として以下の7つの関数・メソッドが備えられています。 np.amin: 配列の最小値を取得（NaN優先）ndarray.min: 同上のメソッド版（NaN優先）np.nanmin: 配列の最小値を取得（NaN無視）np.argmin: ...

NumPyでは、配列の最大値やそのインデックスを取得する方法として、以下の7つの関数・メソッドが備えられています。 np.amax: 配列の最大値を取得（NaN優先）ndarray.max: 同上のメソッド版（NaN優先）np.nanmax: 配列の最大値を取得（NaN無視）np.argmax:...

NumPyのminimum()は、引数に渡した2つの配列の各要素のうち、値が小さい方を取得する関数です。これと同じ関数にfmin()もあります。 minimum()とfmin()の違いは欠損値nanの扱いにあります。minimum()はnanを優先して取得します。fmin()はnanを無視します。...

numpy.whereは、NumPy配列の要素のうち、特定の条件に合致するものをx で置換し、それ以外をy で置換する関数です。 より厳密には numpy.where()は2つの使い方が可能です。 条件に合致する要素のインデックスを取得する。条件に合致する要素をxに、条件に...

Pythonに限らず「クラス(class)」は、オブジェクト指向プログラミングにおいて必須の書き方です。 しかし、そもそもオブジェクト指向とは何なのか、クラスでは何ができるのかという点について、あまり理解が進んでいないという方もいるのではないでしょう...

一流のプログラマーとして活躍するには、オブジェクト指向プログラミングの知識やスキルは、今や欠かせないものとなってきています。そして、Python はオブジェクト指向プログラミングに非常に適したプログラミング言語です。 そのため、Python の学習者に...

lambda（ラムダ）式は、「無名関数」という名前のない関数を作るための式です。 しかし、通常、関数を作るにはdef文があるため、lambdaが何のためにあるのか分からないという方も多いでしょう。 結論から言うと、lambdaは、sorted()関数やmap()関数、filte...

プログラミングでは、関数を使いこなせるようになると、以下のような大きなメリットを得ることができます。 ある作業の手間を省略できる。同じコードを何度も書く必要がなくなる。 つまり、プログラムを書くことが遥かに効率的で簡単になるということです...

Pythonのタプルは、リストと同じように要素をインデックスで管理するオブジェクトです。リストと同じく、学習の早い段階で触れるものですが、タプルとリストは何が違うのか、リストがあるにも関わらずなぜタプルがあるのか、と疑問に思われることも多いオ...