【NumPy徹底講座】この動画1本で数値計算に特化したPythonライブラリNumPyの基礎をマスター!

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いまにゅのプログラミング塾

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Күн бұрын

本動画では、数値計算に特化したPythonライブラリであるNumPyに関する20個の演習問題に取り組んでいただきます!
ベクトルや行列の扱い方、基本的な統計量の算出や線形代数でよく用いる計算、行列の結合から分解といった数値計算(特に線形代数)において重要であろう内容をピックアップしました!
NumPyをもっと知りたい、NumPyを使ってみたい方にはもってこいの内容になります。
00:00 イントロ
01:06 1問目:ベクトルの定義
02:09 2問目:行列の定義
03:02 3問目:ベクトルの作成
04:39 4問目:行列の作成
05:31 5問目:基本情報の取得
07:12 6問目:インデックスとスライシング
10:46 7問目:四則演算
12:33 8問目:転置
14:30 9問目:逆行列
17:02 10問目:ブロードキャスト
18:13 11問目:ベクトルのサイズ変更
18:53 12問目:統計値
20:56 13問目:ユニバーサル関数 part1
22:11 14問目:ユニバーサル関数 part2
23:44 15問目:行列の結合
24:47 16問目:行列の分解
26:18 17問目:グラフ化
29:49 18問目:演習課題
30:47 19問目:演習課題
32:16 20問目:演習課題
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/ 03imanyu
■ Udemy
www.udemy.com/user/jin-xi-han...
#Python #NumPy #NumPyで数値計算

Пікірлер: 15
@Mah.Ch.
@Mah.Ch. 2 жыл бұрын
永遠に見てられる 素晴らしい!
@yatsuru9813
@yatsuru9813 3 жыл бұрын
いつもコンテンツ楽しみにしています! 前回のノックで手で覚える感覚が身に付いたので、Numpyノックも嬉しいです!!
@imanyu_programming
@imanyu_programming 3 жыл бұрын
おぉ、そのようにおっしゃっていただき嬉しいです!! ぜひ頑張って下さい!!
@kotai2003
@kotai2003 2 жыл бұрын
20問ノックシリーズ、神講座ですね。ありがとうございました!
@imanyu_programming
@imanyu_programming 2 жыл бұрын
こちらこそご視聴いただきありがとうございます!!☺️
@darkabsolute935
@darkabsolute935 Ай бұрын
あなたは神です
@user-oc7zg3fu3z
@user-oc7zg3fu3z 2 жыл бұрын
ご講演ありがとうございます。途中から行列定義の際にreshapeと-1を使って1行で書かれていますが、これは実務とかでよくやられる方法なのでしょうか?すっきりしていてわかりやすいです。
@caffeine_321
@caffeine_321 2 жыл бұрын
質問なんですが、15問目の行列結合の際、concatenateを使って軸を指定するのとvstack/hstackを使うのはなにか違いはありますか?見ている限り出力結果は同じに見えます。
@user-lo6tz6ei3k
@user-lo6tz6ei3k 3 жыл бұрын
いつも最高のコンテンツをありがとうございます。 これ、一つずつ解きながら勉強させて頂きました。 まだ始めて2ヶ月の駆け出しなので初歩的な質問すみません。 解き進める中で感じたのですが、大学まで文系で線形代数などもこれで初めて知ったというレベルなのですが、pythonでデータ分析などを扱う仕事で“活躍”を狙う場合、高校数学3cまでと線形代数の勉強は必須でしょうか??
@imanyu_programming
@imanyu_programming 3 жыл бұрын
こちらこそご視聴いただきありがとうございます!!! 知っておいたほうが良いと思います! 知らなくても表面上は理解できるかもしれませんが、本質的な理解を得られないと思うので、、、 >pythonでデータ分析などを扱う仕事で“活躍”を狙う場合、高校数学3cまでと線形代数の勉強は必須でしょうか??
@user-lo6tz6ei3k
@user-lo6tz6ei3k 3 жыл бұрын
@@imanyu_programming 丁寧にお返事頂きありがとうございます!本質が理解できないというのはまさに講座を実施させていただく中で感じたことでした。。!パワーはかかりますが、数学からやり直してみようも思います!これからも動画楽しみにしております!
@user-ke8jn7yj1d
@user-ke8jn7yj1d Жыл бұрын
ひとつ質問なのですが、野球は苦手でも、NumPyノック、やっていいですか?インターネット、勉強したいです💦あわあわ
@user-vw8en5cl7d
@user-vw8en5cl7d 2 жыл бұрын
初学者です。便利な統計ツールに頼りきりなので、もっと自分のできる領域を広げたいと思い勉強のため利用させていただいています。詳しい動画公開ありがとうございます。 基本的なことかもですが質問させて下さい。 pandas20本ノックを見てても思いましたが、N番目~M番目の指定が理解できません。。開始番号Nは行や列の先頭を0として数える、はわかるのですが、終了番号Mはそのルール+1になる?  6問目のa=array[1,3,5,7,9,11]で3〜5番目を抽出するのに、自分の感覚ではa[2:4]かなと思うのですがa[2:5]となっちゃうところ、などです。6問目Bの3*3行列の右下4個の数値を抽出、も自分の感覚ではB[1:2,1:2]としたくなりますが、B[1:3,1:3]としなければ出来ず、2行目を1で指定しているのに、3行目を3で指定しなければいけない?と混乱しています。。どちらも動画の解答と異なるので、内容とはずれてて恐縮ですが、この仕組みがどうしても理解できず。。。 長文すみませんが、ご回答いただけると幸いです
@user-pb3tb7ki9r
@user-pb3tb7ki9r 2 жыл бұрын
横から失礼します。 3ヶ月前のコメントなのでもう解決されているかもしれませんが、配列(ベクトル)から部分的に取り出すという操作(スライシング)では以下の考え方が有効です。 例えば、[1,3,5,7,9]という配列を定義したとします。 この時、各要素(以降E)とインデックス(以降I)の関係は (E,I) = (1,0), (3,1), (5,2), (7,3), (9,4)となるわけですが、部分配列を取り出す際には以下のように考える方が便利です。 I: 0 1 2 3 4 5 E: 1, 3, 5, 7, 9 このように、各要素の間にインデックスが対応するものとして考えます。 例えば、E=1は I=0〜1にありますよね。 E=5はI=2〜3にあります。 このように考えると、 [1, 3, 5]を抜き出したい場合には 0〜3を指定すればいいことが分かります。 なぜこのような仕組みになっているのか(すなわち、最後のインデックスをなぜ直接指定しないのか) という話ですが、それはおそらくループの際に便利だから。なのかと思います。 ループ構文(for)を使う際にも似たような考え方になるのですが、 for i in range(10): とすると、iは0〜9でループします。 iが10の時ループはしないのですね。 一見わかりづらいのですが、 実は10がループ回数と対応していることに気づけば逆にわかりやすいです。 コンピューターでは1からではなく、0から数えているので、10回ループするためには0〜9にしないといけないのですね。 配列はループと相性がよく、配列の要素数の分だけループさせたいということが多々あります。 なので、このような仕組みにしたのだと思います。 (for i in range(配列の要素数)と書いた時、要素数分だけループさせたい →0から数えているのでループするインデックスは「要素数-1」まで) なぜコンピューターでは0から数えるのかって? そっちの方が処理が楽だからです。 逆になぜ我々は1から数えるのか、って話ですね笑 数学界でも自然数に0を含めるか問題は永遠のテーマですし、この辺は思想の問題って感じですね。
@user-kw5qr4xe8o
@user-kw5qr4xe8o Жыл бұрын
レベル高いにゃ~。。数学の知識無いと理解しづらいのと、これどこで使うのって思って言い訳して諦めそうになる。。(´ノω;`)
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