numpy
マトリクス形式(配列)のデータをスプレッド形式(表)に変換したい場合がある。 例えば下のような配列を、、 [[0.36363082, 0.00332102, 0.14533355], [0.11039035, 0.95780551, 0.48281694], [0.44771602, 0.94823649, 0.36095112]] ↓ こんなふうな表にしたい…
2次元配列を作るときに、中身の値を行番号や列番号に依存させたい場合がある。 つまり↓のような関係が成り立つようにしたい。 2次元配列の値 = 関数( 行番号, 列番号 ) 普通に書くとこうなる。 import numpy as np # 配列作成 nrows = 10 ncols = 10 mat = n…
numpyでは配列（行列）の計算が簡単にできる。これは要素が数字の場合だけでなく、ありがたいことに文字列の場合にも使える。文字列の場合にできる計算は足し算（文字列の連結）だけで、使うこともあまりないけど地味にありがたい。 import numpy as np arra…
DataFrameからnumpy.ndarrayへの変換 .valuesと付け足すだけ。pandas.Seriesの場合も同様の処理で変換が可能。 import numpy as np import pandas as pd dataframe = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], dtype=int) array1 = dataframe.values.tolist() p…
csvファイルやexcelファイル(xls, xlsx)を読み込む場合のコードはいくつかあるのでまとめておく。 （１） 標準ライブラリのcsvを使う import csv with open('data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: dataReader = csv.reader(f, lineterminator='\n') for …
最近書くpythonコードの半分以上はnumpy.ndarrayを使ってる。 numpyがなかったら仕事にならない。それくらいお世話になってる。ただ一つだけ不満というか疑問に思っているのが要素が全てnanの配列を生成をする関数がないこと。要素が全て0の配列を生成する関…
配列の要素をシフトさせる関数 shift() のことを前回書いたけど、この関数は配列内の要素にnanが含まれると使えない（出力する配列の要素が全てnanになる）という欠点がある。そして残念ながら今書いてるスクリプトでは配列にnanが入るので、結局自分でコー…
