Python関数

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  • 2019.09.18

[NumPy] 表示形式の設定

numpy.get_printoptions()  numpy.get_printoptions() は現在設定されている配列の表示形式を取得します。  デフォルトでは以下のような設定になっているはずです。 #NGP import numpy as np # 配列の表示形式を取得 np.get_printoptions() {'edgeitems': 3, 'threshold': 1000, ' […]

  • 2019.09.06

都道府県の無作為抽出

都道府県の無作為抽出  都道府県別の人口比率 にもとづいて、出身都道府県を無作為抽出する関数 を作成してみます。最初に必要なモジュールをインポートして、当サイトから pop_area_jp.csv を読み込みます。 # PFC_01-1 import numpy as np import pandas as pd url = "https://python.atelierkobato.com/wp […]

  • 2019.08.31

シャッフル (ランダムソート)

random.shuffle() シーケンス要素のシャッフル  random.shuffle() は ミュータブル (変更可能) なシーケンス x の要素をシャッフル (ランダムソート) します。  random.shuffle(x [, random])  オプション引数 random には 0.0 以上 1.0 未満の浮動小数点乱数を指定します。デフォルトでは random() 関数が与えられ […]

  • 2019.08.25

両親の血液型から子供の血液型を決定する

血液型をランダムに生成する  ある調査によると、日本人の ABO 式血液型 は、おおよそ   O型:32%、A型:37%、B型:22%、AB型:9% のような比率で分布していることが知られています (ただし地域差が大きいので、標本によって比率は僅かに異なるようです)。この比率にしたがって、血液型をランダムに決定する関数 を定義してみましょう。  numpy.random.choice() は第 1 […]

  • 2019.08.21

生年月日から年齢を計算する

生年月日から年齢を計算する  生年月日 と現在の日付を与えて正確な 年齢を計算 させるプログラムを作ってみましょう。この手の計算は閏年などが絡んできて案外面倒なのですが、dateutil をインポートすると簡単に実装できます。 # BA_01-1 from datetime import date from dateutil.relativedelta import relativedelta   […]

  • 2019.08.20

名前を自動生成する

名前を自動生成する  pandas の実践編です。苗字と名前をランダムに組み合わせて、氏名を自動生成 する name_generator() 関数 を作成してみます。 氏名データの保存  最初に NumPy と pandas をインポートしておきます。 # NG-1 # NumPyとpandasをインポート import numpy as np import pandas as pd  このサイト […]

  • 2019.07.23

numpy.diff()

numpy.diff()  numpy.diff() は受け取った配列の隣り合う要素同士の 差分 を計算します。  numpy.diff(a, n=1, axis=-1, prepend=<no value>, append=<no value>)  a が一次元配列で要素数 (a.size) が n ならば、戻り値は要素数 n-1 の一次元配列です。  たとえば、[1 3 […]

  • 2019.07.21

[NumPy] 多次元配列のフラット化

numpy.ravel()  numpy.ravel() は受け取った多次元配列を フラット にして 1 次元配列を返します。 # FLT_01-1 import numpy as np # [[1 2 3] # [4 5 6] # [7 8 9]] x = np.arange(1, 10).reshape(3, 3) # xをフラットにする rv_x = np.ravel(x) print(rv […]

  • 2019.07.19

[NumPy] 逆順ソート

numpy.flip()  numpy.flip(arr, axis=None) は指定した軸 (axis) に沿って要素を逆順に並び替えます。1 次元配列を渡す場合は axis を渡す必要はありません。 # FLP-1 import numpy as np # x = [1 2 3 4 5 6 7 8 9] x = np.arange(1, 10) # xの要素を逆順に並び替える a = np. […]

  • 2019.07.19

numpy.unique()

numpy.unique()  numpy.unique() は受け取った配列から 重複要素を取り除いて ユニークな要素だけで構成される配列 を返します (Python の set() に相当する関数です)。  numpy.unique(arr, return_index=False, return_inverse=False, return_counts=False, axis=None) nu […]

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