俺人〜OREGIN〜俺、バカだから人工知能に代わりに頑張ってもらうまでのお話

俺って、おバカさんなので、とっても優秀な人工知能を作って代わりに頑張ってもらうことにしました。世界の端っこでおバカな俺が夢の達成に向けてチマチマ頑張る、そんな小さなお話です。現在はG検定、E資格に合格し、KaggleやProbSpaceのコンペに参画しながら、Pythonや機械学習、統計学、Dockerなどの勉強中です。学習したことをブログにアウトプットすることで、自分の身に着けていきたいと思います。まだまだ道半ばですが、お時間がありましたら見て行ってください。

エピソード2-9: Numpyで行列の作成と変形〜 E資格への道〜

今回は、Numpyで行列の作成と変形を学びます。 

arrayオブジェクトを利用することで、行列の作成と変形が超簡単にできてしまいます。

では、早速試してきます。

 

 0. まずは、お約束のnumpyライブラリをimport。

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「import numpy as np」とすることで、「np」にて参照して、各種関数や定数を呼び出すことができます。

 1. np.zeros()で、全ての成分がゼロの行列を作成します。

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np.zeros()の引数にサイズを指定することで、指定したサイズの成分が全てゼロの行列を作成できます。

かっこが二重になるところに注意が必要です。

(引数にタプル(行、列)を渡すことになります。)

2. np.ones()で、全ての成分が 1 の行列を作成します。

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np.ones()の引数にサイズを指定することで、指定したサイズの成分が全て1の行列を作成できます。

3. np.eye()で、単位行列を作成します。

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np.eye()の引数にサイズを指定することで、指定したサイズの単位行列を作成できます。

ゼロ行列等と違い、引数には整数を一つ指定する点に注意です。

4. arrayオブジェクトのreshape()メソッドで行列のサイズを変更する。

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arrayオブジェクトは、reshape()メソッドにサイズを指定することで行列のサイズを変更することができます。

5. arrayオブジェクトのvstackメソッド,hstackメソッドで行列を結合する。

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np.vstack()の引数に行列を渡すことで、縦に行列が結合できます。

同様にnp.hstack()の引数に行列を渡すことで横に行列が結合できます。

 

今回は、行列の作成と、行列の変形について学びました。

だいぶ行列の扱いに慣れてきました。

では、引き続き、頑張って勉強していきたいと思います。

 

 2019年3月9日(土)にG検定を受験し、見事合格できました!

受験の体験記や勉強法などを別のブログにまとめました。

これから受験される方がいらっしゃいましたらご参考まで。

g-kentei.hatenablog.com