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【Python】NumPyで行列をQR分解する方法（np.linalg.qrの使い方）
行列計算において、ある行列を「直交行列（Q）」と「上三角行列（R）」の積に分解することをQR分解と呼びます。 これは最小二乗法を解く際や、固有値計算の前処理などで広く利用される重要な手法です。 NumPyでは np.linalg.qr() 関数を使うだけで簡単に計... -
Performing Basic Linear Algebra Calculations with NumPy (Inverse Matrix, Determinant, Rank)
By using NumPy's numpy.linalg module, you can easily calculate important linear algebra metrics such as inverse matrices and determinants. Here, I will explain how to use the main linear algebra functions, along with basic operations lik... -
【Python】NumPyで線形代数の基本計算を行う（逆行列・行列式・ランク）
NumPyの numpy.linalg モジュールを使用すると、逆行列や行列式といった線形代数（Linear Algebra）の重要な指標を簡単に算出できます。 ここでは、転置やトレースといった基本操作と合わせて、主要な線形代数関数の使い方を解説します。 主な線形代数関数... -
Mastering Matrix Calculations with NumPy (Addition, Subtraction, and Dot Product)
In fields like image processing and machine learning, data is frequently handled as "matrices," and calculations often involve adding or multiplying these matrices together. By using NumPy, you can implement these operations with simple ... -
【Python】NumPyで行列計算をマスターする（加算・減算・行列積）
画像処理や機械学習の現場では、データを「行列」として扱い、それらを足し合わせたり掛け合わせたりする計算が頻繁に行われます。 NumPyを使えば、複雑な多重ループを書くことなく、数式に近いシンプルな記述でこれらの演算を実装できます。 ここでは、2... -
[Python] Summary of Typical Matrix Generation Methods Often Used in NumPy (Identity Matrix, Zero Matrix, etc.)
When performing matrix calculations using Python's numerical calculation library NumPy, data is rarely populated from the start. Often, you need to create a matrix with a specific pattern, such as "all elements are 0" or "only the diagon... -
【Python】NumPyでよく使う代表的な行列の生成方法まとめ（単位行列・ゼロ行列など）
Pythonの数値計算ライブラリNumPyを使って行列計算を行う際、最初からデータが入っているわけではなく、「すべての要素が0」や「対角線だけが1」といった特定のパターンの行列を作成してから処理を始めることがよくあります。 今回は、データ分析や機械学... -
[Python] Handling Matrices (2D Arrays) with NumPy: Creation, Access, and Slicing
Since NumPy's ndarray can handle multi-dimensional arrays, defining it as a 2-dimensional array allows you to express mathematical "matrices." I have corrected some typos in the provided code (such as nparray → np.array, and commas becom... -
【Python】NumPyで行列（2次元配列）を扱う：生成・アクセス・スライシング
NumPyの ndarray は多次元配列を扱えるため、2次元配列として定義することで数学的な「行列」を表現できます。 提示されたコードにはいくつかのタイプミス（nparray→np.array、カンマがドットになっている等）がありましたので、修正して解説します。 特に... -
[Python] List of Vector Operations with NumPy: From Arithmetic to Dot and Cross Products
Using NumPy allows you to intuitively write everything from element-wise calculations (like vector addition and subtraction) to dot products and cross products, which are crucial in linear algebra. Particular caution is required for "mul... -
【Python】NumPyによるベクトルの演算一覧：四則演算から内積・外積まで
NumPyを使用すると、ベクトルの足し算や引き算などの要素ごとの計算（Element-wise）から、線形代数で重要となる内積や外積までを直感的に記述できます。 特に注意が必要なのは「掛け算」です。Pythonの * 演算子は「アダマール積（要素ごとの掛け算）」で... -
[Python] NumPy Universal Functions (ufunc): Batch Calculation for All Array Elements
One of NumPy's greatest features is "Universal Functions" (abbreviated as ufunc), which allow you to apply a function to all elements of an array at once. Compared to calculating each item one by one using standard Python for loops, ufun... -
【Python】NumPyのユニバーサル関数（ufunc）：配列の全要素を一括計算する
NumPyの最大の特徴の一つが、配列のすべての要素に対して一括で関数を適用できる「ユニバーサル関数（Universal Functions、略して ufunc）」です。 Python標準の for ループを使って一つずつ計算するよりも、圧倒的に高速に処理でき、コードもシンプルに... -
[Python] NumPy Array (ndarray) Basic Operations: Creation, Access, and Type Specification
The core data structure of NumPy, ndarray (N-dimensional array), is faster and more memory-efficient than standard Python lists, and it comes equipped with abundant mathematical functions. The code you provided contains important element... -
【Python】NumPy配列（ndarray）の基本操作：生成・アクセス・型指定
NumPyの中心となるデータ構造 ndarray（N-dimensional array）は、Python標準のリストよりも高速でメモリ効率が良く、豊富な数学関数を備えています。 ご提示いただいたコードには、arange（連番生成）や linspace（等分割）、スライシング、型指定といっ... -
[Python] Introduction to NumPy: From Installation to Creating Multidimensional Arrays (ndarray)
In fields such as scientific computing, machine learning, and web data analysis, high-speed processing of large amounts of numerical data is essential. Since Python's standard list type has limitations in terms of processing speed and sy... -
【Python】NumPy入門：インストールから多次元配列（ndarray）の作成まで
科学技術計算や機械学習、Webデータ分析などの分野では、大量の数値データを高速に処理する必要があります。Python標準のリスト型では処理速度や記述の面で限界があるため、NumPy（ナンパイ） というライブラリが事実上の標準として使われます。 ここでは... -
[Python] How to Use IPython Magic Commands (Magic Functions)
IPython provides a set of convenient commands called "Magic Functions" for measuring code execution time or manipulating external files. These are executed by prefixing them with %. List of Main Magic Commands Magic FunctionRoleParameter... -
【Python】IPythonのマジックコマンド（マジック関数）の使い方
IPythonには、コードの実行時間を計測したり、外部ファイルを操作したりするための便利なコマンド群「マジックコマンド（Magic Functions）」が用意されています。これらは先頭に % を付けて実行します。 主なマジックコマンド一覧 マジック関数役割パラメ... -
[Python] How to Use IPython: Efficiency via Completion, Help, and Magic Commands
IPython (Interactive Python) is an interactive shell that powerfully extends the standard Python interactive shell. Because it facilitates input completion, object information reference, and execution of OS commands, it is widely used in... -
【Python】IPythonの使い方：補完・ヘルプ・マジックコマンドによる効率化
IPython（Interactive Python）は、標準のPythonインタラクティブシェルを強力に拡張した対話型シェルです。入力補完、オブジェクト情報の参照、OSコマンドの実行などが容易に行えるため、データ分析やスクリプトの動作検証で広く利用されています。 ここ... -
[Anaconda] Complete Guide to conda Commands: Creating/Managing Virtual Environments and Package Operations
Anaconda is a distribution that allows you to set up Python itself along with libraries frequently used for data analysis and scientific computing, such as NumPy, pandas, and Matplotlib, all at once. To manage these, we use the conda com... -
【Anaconda】condaコマンド完全ガイド：仮想環境の作成・管理とパッケージ操作
Anacondaは、Python本体に加え、NumPy、pandas、Matplotlibといったデータ分析・科学技術計算によく使われるライブラリを一括でセットアップできるディストリビューションです。これらを管理するために conda コマンドを使用します。 以下に、仮想環境の構... -
[Python] 4 Essential Libraries for Data Analysis: Roles and Integration of IPython, NumPy, pandas, and Matplotlib
The biggest reason Python is used as the standard language in the fields of data analysis and machine learning lies in its powerful ecosystem of libraries. The four tools mentioned in the question do not exist in isolation; they work in ... -
【Python】データ分析の必須ライブラリ4選：IPython/NumPy/pandas/Matplotlibの役割と連携
Pythonがデータ分析や機械学習の分野で標準的な言語として使われている最大の理由は、強力なライブラリのエコシステム（環境）にあります。 質問に挙げられた4つのツールは、それぞれが独立しているのではなく、「IPythonで試行錯誤し、NumPyで計算し、pan... -
[Python] Reading Image Exif Data (Shooting Date, Camera Model, etc.) with Pillow
Photos (JPEG images) taken with smartphones or digital cameras contain Exif (Exchangeable Image File Format) information, which is metadata such as the shooting date, camera model, aperture value, and ISO sensitivity. Using Python's Pill... -
【Python】Pillowで画像のExif情報（撮影日時・カメラモデルなど）を読み込む
スマートフォンやデジタルカメラで撮影した写真（JPEG画像）には、撮影日時、カメラの機種、絞り値、ISO感度などのメタデータである Exif（Exchangeable Image File Format） 情報が含まれています。 PythonのPillowライブラリを使えば、これらの情報を簡... -
[Python] Compositing Images with Pillow: The paste Method and Overlaying Transparent PNGs
Superimposing one image onto another is frequently used for adding copyright notices (watermarks) or synthesizing "SALE" badges onto product images. While you use Pillow's paste() method, specifying the 3rd argument (mask) is essential, ... -
【Python】Pillowで画像を合成する：pasteメソッドと透過PNGの重ね合わせ
画像の上に別の画像を重ねる処理（スーパーインポーズ）は、著作権表示（ウォーターマーク）の追加や、商品画像への「SALE」バッジの合成などで頻繁に使用されます。 Pillowの paste() メソッドを使用しますが、特に背景が透明な画像（PNGなど）をきれいに... -
【Python】Pillowで画像に文字を描画する：日本語フォントの指定と配置
画像処理ライブラリPillowを使用すれば、ベースとなる写真にタイトルや日付を合成し、SNS用のアイキャッチ画像やイベント告知バナーを自動生成することが可能です。 ここでは、「イベント告知用のポスター画像」 を生成するシナリオを例に、日本語フォント...
