[ 作成中]Numpy使い方メモ

はじめに

KaggleのGStoreコンペのKernelで使用されていたNumpyについて、使い方を備忘録として記載します。

Numpy Basics Cheat Sheet

Numpyの基本的な使い方は以下の画像を参考にしてください。

[引用]https://becominghuman.ai/cheat-sheets-for-ai-neural-networks-machine-learning-deep-learning-big-data-678c51b4b463

平方根を求める

sqrt

Python

>>> import numpy as np
>>> np.sqrt(7) # 7**0.5と同等
2.6457513110645907

データ型指定

int64　64ビットの符号付き整数

expm1

expm1(x) は e の x 乗から 1 を引いた値を返します。
非常に小さな x で exp(x) - 1 を計算すると、減算により桁落ちしますが、expm1関数は精度を保ちます。

下のサンプルコードでは x = 1.0e-5 として、exp(x) - 1 と numpy.expm1(x) を計算させています。
※以下のような単純な計算では、Pythonに標準搭載されているMath関数の方が処理時間は速いです。

Python

import numpy as np
a = np.exp(1.0e-5)-1
b = np.expm1(1.0e-5)

print("a =", a)
print("b =", b)
a = 1.0000050000069649e-05
b = 1.0000050000166667e-05

log1p

expm1の逆数であるlog(1 + x)
1を加えた底eの自然対数