化学とインフォマティクスと時々雑記

『機械学習・データ分析のためのNumPy入門』を出版しました。Pythonの基本文法を学んだ方向けに、配列操作・axis・ブロードキャストなどを解説と演習で学ぶ一冊です。対象読者や特徴、全8章の内容を紹介します。

NumPyでNaNを確認し、欠損行の除外や列平均による補完を行う方法を解説。平均・標準偏差を使った標準化、標準偏差0の列への対応、学習データで決めた基準を評価データに使う手順も紹介します。

NumPyのブロードキャストを図とコードで解説。形状を右端から比べるルール、列ごと・行ごとの計算、reshapeやkeepdimsの使い方、エラーの原因と意図しない計算を防ぐ確認点がわかります。

NumPyのreshape・転置・concatenateを使った形状変更と結合を解説。-1の指定、reshapeと転置の違い、axisごとの結合条件、1次元配列を1列にする方法を図とコードで紹介します。

NumPyのsum・mean・stdで合計・平均・標準偏差を求める方法を解説。axis=0とaxis=1の違い、集計後の形状、keepdimsやddofの役割を図と実行例で確認できます。

NumPyで条件に合うデータを抽出・置換する方法を、図解と実行結果付きのコードで解説。ブールインデックス、複数条件の組み合わせ、np.where()、2次元配列からの行抽出、元の配列への影響を整理します。

NumPyの配列を使った四則演算や、sqrt・abs・exp・logなどの数学関数をコードと図解で解説。配列同士の要素ごとの計算、Pythonのリストとの違い、元の配列の更新やゼロ除算の注意点も紹介します。

NumPyのコピーとビューの違いをコードと図解で解説。代入やスライスで元の配列が変わる理由、copy()で独立した配列を作る方法、2次元配列の注意点、shares_memory()による確認方法を紹介します。

NumPyの配列からデータを取り出す方法を、コードと図解で解説。インデックス、負のインデックス、スライス、間隔・逆順の指定から、2次元配列の行・列の取り出しまで学べます。終了位置を含まないルールや、取り出した配列の形状、よくあるエラーも確認します。

NumPyで配列を作成する方法を初心者向けに解説。np.array、np.arange、np.linspace、np.zeros、np.ones、np.fullの使い方や違いをPythonコードと実行結果で紹介します。