Pythonでデータ分析や数値シミュレーションを行う際、任意の数値をランダムに生成する処理は頻繁に使用されます。NumPyライブラリの「np.random.rand()」関数を用いることで、大量の乱数データを配列形式で効率的に作成することが可能です。 この関数を使い ...
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 ...
Python is convenient and flexible, yet notably slower than other languages for raw computational speed. The Python ecosystem has compensated with tools that make crunching numbers at scale in Python ...
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