[PYTHON] Lernrekord 5 (9. Tag)

Lernrekord (9. Tag)

Beginn des Studiums: Samstag, 7. Dezember Verwendete Bücher: Miyuki Oshige "Details! Python3 Introductory Note ”(Sotech, 2017)

Lebenslauf aus [Textdatei (Ch.13 / S.316)](8. Tag), Fertig bis [Numpy Array (Ch.15 / S.380)](9. Tag)

Zeichnen Sie ein Diagramm

-Verwenden Sie das Modul matplotlib.pyplot -Obwohl es in plt.plot (X-Achse, Y-Achse) eingestellt werden kann, ist ein Fehler aufgetreten, wenn die Anzahl der ** Elemente nicht übereinstimmt. ** ** ** -Plt.title ist der Titel des Diagramms, plt.xlabel (ylabel) ist der Titel der Achse

• Ein Plotmarker kann zum dritten Argument von plt.plot mit marker = "o" hinzugefügt werden. ・ Farbe und Linienstil können mit dem 4. und 5. Argument von plt.plot festgelegt werden.
• Eine Legende kann mit plt.legend (loc = "location") hinzugefügt werden. ・ Balken für vertikalen Balken, Balken für horizontalen Balken, xticks für gestapelte Balken, Streuung für Streudiagramm, Kreis für Kreis

Numpy -Erstelle ein Array mit array (). Sie können so viele Matrizen erstellen, wie Argumente vorhanden sind. -Füllen Sie es in 4 Zeichen mit dtype = "<U4".

>>print(np.array([1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]))
ValueError: only 2 non-keyword arguments accepted
#Streit(arguments)Vermissen Sie zwei?

>>>print(np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]))
#Wenn Sie das oben genannte tun, wird die gesamte Liste gelöst[]Es war groß.

-Das von np.array () ausgegebene eindimensionale Array kann durch .reshape (Zeile, Spalte) konvertiert werden. -Sie können ein mehrdimensionales Array mit ravel () oder flatten () in ein eindimensionales Array konvertieren. ・ Np.append (Array, Wert, Achse = keine) Fügen Sie eine Zeile mit der Achse 0 und eine Spalte mit 1 hinzu ・ Die Matrixkonvertierung ist .transpose ()

Zugriff auf Array-Elemente

・ Kann im Array [Indexnummer] referenziert werden ・ Slices sind wie Listen möglich -Es ist möglich, den numerischen Wert anzugeben, der durch den bedingten Ausdruck extrahiert werden soll. a [a> = 5] usw. Bedingte Klassifizierung mit logischen Operatoren. Logisches Produkt, logische Summe, logische Ablehnung

Array-Operation

-Berechnung ist wie gewohnt mit dem Bediener möglich. Mit einer Funktion namens Broadcast wird sie zu allen Elementen addiert oder von diesen subtrahiert. -Kann auch auf die 2D-Vektorberechnung angewendet werden. Der Absolutwert kann mit linalg.norm () berechnet werden. ・ Summe () kann verwendet werden, um die Gesamtsumme zu erhalten, Summe (0) kann verwendet werden, um die Gesamtsumme für jede Spalte zu erhalten, und Summe (1) kann verwendet werden, um die Gesamtsumme für jede Zeile zu erhalten.

• Überprüfung: Horizontale Anordnung ist "Zeile", vertikale Anordnung ist "Spalte" ・ Zufallszahlen mit Normalverteilung können mit random.randn () erstellt werden. -Für Arrays mit unterschiedlicher Anzahl von Matrizen wird der Mangel automatisch gefüllt. (Geeignet für diejenigen, die oft fehlen.) ・ Das innere Produkt der Matrix ist dot () und das äußere Produkt ist cross (). -Das Mathematikmodul sin und cos kann nur einen Wert annehmen, aber numpy kann auch eine Liste annehmen.

Anordnung

-Sie können mit numpy.arrange ein Array erstellen (Eröffnungspreis, Schlusskurs, Überspringen). Nur der Schlusskurs kann nicht weggelassen werden. -Sie können ein Array mit der durch numpy.linspace angegebenen Anzahl von Unterteilungen erstellen (offener Preis, Schlusspreis, Überspringen).

• Erstellen Sie eine Einheitsmatrix aus X Zeilen und X Spalten mit numpy.identity (X) oder eye (X). ・ Es kann auch eine Poisson-Verteilung erstellt werden. Was ist die Poisson-Verteilung ... Studie erforderlich -Die von read_csv () von pandas () gelesenen Daten werden zum DataFrame-Typ und können gelesen werden.