Pythonデータ処理入門
「Pythonデータ処理入門」の連載記事一覧です。
Pythonデータ処理入門：
NumPyとMatplotlibを組み合わせ、データセットに含まれているデータがどのような分布になっているかを可視化してみましょう。新たな知見が得られるかもしれません。
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データセットがどのような特徴を持つのか、その基本は最大値／最小値／平均値／中央値／最頻値／標準偏差などの基本統計量を使って調べられます。実際のデータを使って、これを体感してみましょう。
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NumPyが提供する基本統計量を調べるさまざまな関数を使って、サンプルデータにはどんな特徴があるかを調べてみましょう。
Pythonデータ処理入門：
NumPyが提供するndarrayオブジェクトで行列を扱う際には、逆行列や行列式、行列の固有値と固有ベクトルが簡単に求められます。その基本を見ていきましょう。
Pythonデータ処理入門：
内積や行列積、アダマール積などさまざまな種類がある行列の積とそれらを計算する関数、2つのベクトル（行列）が似ているかどうかを判定できるコサイン類似度について触れてみよう。
Pythonデータ処理入門：
NumPyには最大値や最小値を求める関数／メソッドがとてもたくさん用意されています。それらの幾つかと最大値や最小値を求める際に注意が必要なNaN値の扱いについて見ていきます。
Pythonデータ処理入門：
NumPyが提供する多次元配列の要素を選択するために、その整数値のインデックスを配列で与えたり、ブーリアン値の配列を与えたりする方法を紹介します。覚えると便利に使えるはずです。
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ndarrayオブジェクトはさまざまな形で操作できます。今回はその基本となる形状の変更、四則演算、インデックスとスライスによる要素選択と値の変更を見ていきます。
Pythonデータ処理入門：
NumPyが提供する最重要な要素といえば多次元配列を表すndarrayオブジェクト。このオブジェクトを作成して、その基本となる特性を見てみよう。
Pythonデータ処理入門：
NumPyってどんなもの？ どんな機能があるの？ ここからデータ処理の第一歩を踏み出そう。Python入門に続く入門シリーズが開始！
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