- 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, ' […]
Python関数
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- 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 […]
![[Python] コンピュータ](https://python.atelierkobato.com/wp-content/uploads/computer_2.jpg)
- 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 […]