私たちは皆、GCDまたは初等数学の最大公約数を覚えています。 ただし、このチュートリアルでは、NumPyの単純な関数を使用して手動のGCD計算を簡略化する方法を学習します。 時間を取り戻しましょう。 関数構文 GCDまたは最大公約数は、2つ以上の数値を除算できる最大の正の値です。 NumPyのgcd関数の構文は次のとおりです。 しびれ。gcd（（x1、 x2、 /、 アウト=なし、 *、 どこ=真実、 鋳造=‘同種’、 注文=「K」、 dtype=なし、 subok=真実[, signature, extobj]）。 = > 見た目がおかしな構文にもかかわらず、次のように2つのパラメーターについてのみ心配する必要があります。 x1およびx2–入力配列を参照します。 例1 以下のコードは、2つのスカラー値でgcd（）関数を使用する方法を示しています。 ＃numpyをインポートする輸入 […]
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NumPyのcumsum（）関数を使用すると、特定の軸に沿った要素の累積合計を計算できます。 探検しましょう。 関数構文 関数の構文は次のとおりです。 しびれ。cumsum（（a、 軸=なし、 dtype=なし、 アウト=なし）。 関数パラメーター この関数は、次のようにパラメーターを返します。 a –入力配列を参照します。 axis –どの軸に沿って累積合計が実行されます。 dtype –出力のデータ型を指定します。 out –結果を格納する出力配列を指定します。 関数の戻り値 この関数は、入力配列要素の累積合計を含む新しい配列を返します。 例1 以下のコードは、None軸に沿った2次元配列の累積合計を計算する方法を示しています。 ＃numpyをインポートする輸入 numpy なので […]
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この記事では、NumPyのclip（）関数について説明します。 まず、関数の構文、そのパラメーター、および関数の使用例から始めます。 NumPyのclip（）関数を使用すると、最小範囲と最大範囲の値を指定することで、渡される値を制限できます。 関数構文 関数の構文は次のとおりです。 しびれ。クリップ（（a、 にいる、 a_max、 アウト=なし、 ** kwargs）。 パラメータ値 この関数は、次のパラメーターを受け入れます。 a –入力配列を参照します。 a_min –配列に挿入できる最小値。 a_max –配列が受け入れる最大値。 out –結果を格納する出力配列を指定します。 戻り値 この関数は、入力配列の指定された要素を含む配列を返します。 a_min未満の値はa_minに置き換えられ、a_maxより大きい値はmaxに置き換えられます。 たとえば、a_min=1およびa_max=1の場合、1未満の値は1に置き換えられ、10を超える値は10に置き換えられます。 […]
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MicrosoftがChromiumベースのEdgeを、SkypeのMeet Now統合や「今すぐ購入、後で支払う」機能などの不要な新しい追加機能で台無しにしているという懸念がいくつかあります。 同時に、MicrosoftはWindows11のデフォルトブラウザのいくつかの便利な機能に取り組んでいます。 そのような機能の1つは、Telegramの保存されたメッセージに似た「ドロップ」です。 Telegramの保存済みメッセージ機能を使用すると、テキストやメディアメッセージを転送および保存できますが、Microsoft EdgeのDropを使用してファイルやメモを保存できるため、どこからでもアクセスできます。 Webを閲覧しているときに、特定のファイルを保存して、手動で転送せずに別のデバイスでアクセスしますか？ または、メモやスケジュールなどの重要な詳細を保存するのに苦労しましたか？ これらの問題は、OneDriveにファイルやメモを保存できるMicrosoftEdgeのDropを使用して簡単に対処できます。 「ドロップ」は、ファイルをドラッグアンドドロップし、他のデバイスでMicrosoftEdgeを使用してファイルにアクセスできる専用のハブです。 デバイスにMicrosoftEdgeおよびMicrosoftアカウントがある限り、さまざまな種類のファイルを転送できます。 この機能はさまざまな共有方法を提供していないため、共有ファイルにアクセスする最も簡単な方法はブラウザ自体を使用することです。 Microsoft Edge DropはOneDriveを使用しており、これらのファイルやメモをクラウドストレージプラットフォームで直接表示することもできます。 Telegramの保存されたメッセージとは異なり、Edge Dropは無制限のリソースを提供せず、OneDriveプランにリンクされています。 つまり、Edgeを使用してファイルを保存および共有する場合は、OneDriveに無料のストレージが必要です。 この機能はMicrosoftEdgeCanary 104で展開されており、ユーザーは[設定]>[外観]から有効または無効にできます。 MicrosoftEdgeに搭載されるその他の機能 ロードマップによると、Microsoftは組み込みのCloudflare統合などを含む多くの新機能に取り組んでいます。 さらに、Microsoftは、Edge Canaryの次のバージョンでコンテキストメニューのサイズを縮小し、デスクトップユーザーの懸念に対処することも約束しています。 Microsoftは、デスクトップではコンテキストメニューが大きすぎて幅が広すぎることを理解しており、外観をさらにカスタマイズする機能がないことも別の問題です。 […]
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NumPy np.c_は、2番目の軸に沿って配列を連結できるようにするNumPyのインデックス作成ルーチンの一部です。 このルーチンがどのように機能し、どのように使用できるかを調べてみましょう。 構文 numpyc_ルーチンの構文は次のとおりです。 戻り値 ルーチンは、連結する必要のある配列以外のパラメーターを取りません。 次に、2番目の軸に沿って連結された配列を返します。 イラストの例 以下の例は、np.c_を使用して2つの配列を連結する方法を示しています。 ＃numpyをインポートする輸入 numpy なので np＃配列を作成するarr1 = np。配列（（[1,2,3]）。arr2 = np。配列（（[7,8,9]）。印刷（（np。c_[arr1, arr2]）。 この例では、np.c_ルーチンが配列を取得し、2番目の軸に沿ってそれらを連結します。 注：2番目の軸について話すときは、axis=1または列軸を参照します。 上記のコードは、次のように配列を返す必要があります。 この場合、np.c_は2つの1次元配列を取り、それらを連結して2次元配列を形成します。 例2 2次元配列にルーチンを適用するとどうなるか見てみましょう。 […]
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NumPyでは、outer（）関数を使用して、2つのベクトルの外積を計算できます。 以下のリソースで、外部製品の詳細を確認できます。 https://en.wikipedia.org/wiki/Outer_product 外積は次のように表すことができます。 次のような値を持つ2つのベクトルaとbがあるとします。 a = [a0, a1, a2…aM] b = [b0, b1, b2…bN] 外積は次のように計算されます。 [[a0*b0 a0*b1 … a0*bN ] [a1*b0 . [ … […]
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NumPyパッケージは、1次元配列に折りたたまれた配列のコピーを返すことができるflatten（）関数を提供します。 探検しましょう。 関数構文 この関数の基本構文は次のとおりです。 ndarray。平らにする（（注文=「C」）。 関数パラメーター この関数は1つのパラメーターのみを取ります。 orderパラメーターは、配列がフラット化される順序を定義するために使用されます。 orderパラメーターは次の値を取ります。 ‘C’ –行優先の順序で配列をフラット化するように関数に指示します。 ‘F’ –列優先の順序で配列をフラット化します。 ‘A’ –配列がFortranに隣接している場合は行順で、そうでない場合は列順で配列をフラット化します。 ‘K’ –要素の順序（メモリ内）で配列をフラット化します。 デフォルトでは、関数は入力配列を行優先順にソートします。 戻り値 この関数は、入力配列のコピーを返しますが、1Dにフラット化されます。 例 関数がどのように機能するかを説明するために、以下に示す例を検討してください。 ＃numpyをインポートする輸入 numpy なので […]
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NumPyロール関数は、指定された軸に沿って入力配列内の要素をロールするために使用されます。 ローリングとは、特定の配列内の要素の位置をシフトする処理を指します。 要素が最初の位置から最後の位置に移動すると、最初の位置に戻ります。 NumPyのロール関数を調べてみましょう。 関数構文 関数の構文は次のとおりです。 しびれ。ロール（（a、 シフト、 軸=なし）。 パラメータは次のとおりです。 a –入力配列を定義します。 shift –配列内の要素がシフトされる場所の数を指します。 axis –指定された要素がシフトされる軸。 関数の戻り値 この関数は、指定された軸の要素が、shiftパラメーターで指定された係数でシフトされた配列を返します。 注：出力配列は、入力配列と同じ形状を保持します。 例1 以下に示すサンプルコードについて考えてみます。 輸入 numpy なので nparr […]
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NumPyのabsolute（）関数を使用すると、要素と0の間の距離を決定できます。これは、特定の配列の絶対値とも呼ばれます。 この関数をさらに詳しく見ていきましょう。 関数構文 単純な操作にもかかわらず、この関数は、以下の構文で表されるさまざまなパラメーター値をサポートします。 しびれ。絶対の（（バツ、 /、 アウト=なし、 *、 どこ=真実、 鋳造=‘同種’、 注文=「K」、 dtype=なし、 subok=真実[, signature, extobj]）。 = > パラメーター ほとんどの場合、関数構文のほとんどのパラメーターについて気にする必要はほとんどありません。 最も一般的なパラメータについては、以下で説明します。 x –入力配列を参照します。 Out –出力値を格納するための代替配列を提供します。 戻り値 […]
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NumPyで最も実用的ですが簡単な関数の1つは、identity（）関数です。 この関数を使用すると、簡単な手順でID配列を生成できます。 この関数がどのように機能し、どのように使用するかを見てみましょう。 ID配列とは何ですか？ 先に進む前に、ID配列が何であるかを明確にすることをお勧めします。 ID配列とは、主対角線上にある正方形の配列を指します。 簡単に言うと、ID配列は、残りの要素にゼロが入力されている間、主対角線に1を保持する配列です。 上記はID配列の例です。 NumPy Identity（）関数の構文 この関数の構文は次のように簡単です。 しびれ。身元（（n、 dtype=なし、 *、 お気に入り=なし）。 関数パラメーター n –出力配列の次元を指します。 順序は行と列です。 dtype –出力配列のデータ型を指定します。 関数の戻り値 この関数は、指定された形状のID配列、つまりnxnを返します。 例1 以下に示す例を見てください。 […]
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