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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。
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！
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。
アラサーOLのためのpython入門講座 python入門講座 | Visual Studio CodeをPython用にカスタマイズする方法[番外編]
Visual Studio CodeをPython向けにカスタマイズする方法を紹介します！VSCodeでは拡張機能をインストールすることで、コードの実行やデバッグの効率化、視認性の向上などを通じて作業効率を上げることができます。
アラサーOLのためのpython入門講座 python入門講座 | 定番エディタ「Visual Studio Code」をMacにインストールする方法[番外編]
Visual Studio Code (VSCode)をMacにインストールする方法を紹介します！VSCodeはソースコードの編集だけでなく、実行やデバックができる便利なエディタなのでインストールして使いこなしていきたいと思います。
データサイエンス NumPyレシピ | 複数のベクトルのノルム(大きさ)はnp.linalg.normで高速計算できる！
今回はPythonデータ解析、複数のベクトルのノルムを高速に計算する方法です。ノルムの計算については複数のベクトルでもnp.linalg.norm()というメソッドを用いて計算することができます。速度的にもnp.linalg.norm()で十分です。
データサイエンス NumPyレシピ | 複数のベクトル同士の内積は成分計算するのが速い！
今回はPythonデータ解析、複数のベクトル同士の内積を高速に計算する方法です。一つのベクトル同士の内積はNumPyのnp.dot()でできますが、np.dot()では複数のベクトル同士の内積を一度に計算することはできないため、高速に計算するには工夫が必要です。
アラサーOLのためのpython入門講座 python入門講座｜python環境構築(python3.9をIntel Macにインストールしよう！)[番外編]
Ciao！みなさんこんにちは！このブログでは主に(1)pythonデータ解析,(2)DTM音楽作成,(3)お料理,(4)博士転職の4つのトピックについて発信しています。
今回は「アラサーOLのためのpython入門講座」です！この講...
アラサーOLのためのpython入門講座 python入門講座 | pythonを使ってみよう3-4(pythonのルール・フォーマットの基礎知識: PEP-8)[第9回]
pythonのスクリプト(ソースコード)を書く方法をご紹介します！今回からは関数を定義して使ってみるなど複雑な処理をやってみましょう！まずはpythonで本格的にスクリプトを書く際に意識すると良いことを知識としてご紹介します！
アラサーOLのためのpython入門講座 python入門講座｜python環境構築(python3.9をM1 Macにインストールしよう！)[第3回]
pythonを始める前の準備として「環境構築」を行います。パソコン上に「仮想環境」と呼ばれるpython用の作業場を作ります。この記事では、M1チップ搭載のMacにおける環境構築の方法をお伝えします！今日のゴールはM1 Macでpythonを使えるように環境を整えることです！一緒にやってみましょう！