NumPyシリーズもいよいよ最終回です。 前回までで、 NumPyの基礎（array・shape・演算） スライシングや抽出 を理解し、「使えるNumPy」に近づきました。 最終回となる今回は、 機械学習・データ分析で頻繁に使う実践的な要素 に踏み込みます。 主に扱う内容は ...
Create an rng object with np.random.default_rng(), you can seed it for reproducible results. You can draw samples from probability distributions, including from the binomial and normal distributions.
感じた経験がある方もいるかもしれません。 そんなときに活躍するのが NumPy です。 NumPy を使えば、100 万行規模でも数秒で処理できます。 Python でデータ分析を進めるうえで、欠かせないライブラリのひとつです。 今日から NumPy の基本操作を学んでいき ...
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