データサイエンス NumPyレシピ | 全ての組み合わせについての計算はnp.ufunc.outerで! NumPy配列の要素同士の全ての組み合わせについて計算を行う方法を紹介します。例えば、2つの配列の要素同士の全ての組み合わせについて差分などです。np.ufunc.outer()を使う方法、np.meshgrid()やnp.tile()で2次元化する方法を比較します。 2023.09.10 データサイエンス
データサイエンス NumPyレシピ | aのx乗(a^x, a**x)はどの方法が高速か? aのx乗を高速に計算する方法を紹介します。Pythonでは、a**xやnp.power(a, x)など実装方法がいくつかあるので、計算速度を比較します。計算速度が速いnp.expを使ってa**xを計算する方法も取り入れます! 2023.09.05 データサイエンス
データサイエンス NumPyレシピ | np.exp(x)はe**xよりも2倍ほど高速! Pythonでexp(x)を高速に計算する方法を紹介します。Exponential(exp(x)やeのx乗)の計算は統計学やデータ解析で頻出の計算です。Pythonでは、numpy.expやe**xなど実装方法がいくつかあるので、計算速度を比較します。 2023.09.04 データサイエンス