強化学習の基本的な仕組み 強化学習では、与えられる「環境」が一定のルールに従っていることを仮定する。 このルールを、 マルコフ決定過程(Markov Decision Process: MDP) という。 MDPの構成要素とその関係は、以下のように図式化できる。 MDPにおける報酬は、「直前の状態と遷移先」に依存する...
b. with_columnsの注意点 c. よく出会うエラー d. その他、雑多に pandasのtransformに該当する処理 nanとnullを区別する 行方向の処理 グループ化しない集計 時系列での集計 定数やnumpyのarrayを列として追加する 特定の要素を変更する 微妙にpandasと違う名前のやつ 最後に park...
to_np2d() # 構造化要素 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS,(3,3)) # 値を保持するために空の出力画像を作成 thin = np.zeros(img.shape,dtype='uint8') # 収縮処理が空のセットまたは最大になるまでループ max = 50 while (cv2.countNonZero(img)!=0): # 収縮処理 ...
Python での文字列の順列 Manav Narula2023年1月30日 PythonPython String Video Player is loading. Current Time0:00 / Duration-:- Loaded:0% 順列とは、再配置の順序を考慮せずに、特定の数の要素に対して一意の方法で可能な再配置の総数を意味します。
次元2の要素は2つなので、最初の方を抽出したリストと、2つ目のを抽出したリストと2つを作成することができます。 mapからapply_along_axisへ 本記事で取り扱うapply_along_axis関数の前に、map関数について説明します。多次元リストになるとmap関数を複数回使用しなければいけないところ、apply_...
Python の TypeError: unhashable type: 'slice' を修正 まとめ スライスは、Python で非常に一般的な手法です。 要素のインデックスを使用して、文字列、リスト、タプルなどの特定のシーケンスからデータを抽出できます。 スライスの非常に簡単な例を以下に示します。 lst = [2, 5, 6, 7...
強化学習の基本的な仕組み 強化学習では、与えられる「環境」が一定のルールに従っていることを仮定する。 このルールを、 マルコフ決定過程(Markov Decision Process: MDP) という。 MDPの構成要素とその関係は、以下のように図式化できる。 MDPにおける報酬は、「直前の状態と遷移先」に依存する...
html側に渡した変数の値によってWebページに表示する要素を変えます。 クエリストリングのnameパラメータの値に応じて、 ・kiyokiyoの場合は「スペシャルkiyokiyo神社」 ・それ以外(○○)の場合は「○○神社」 ・そもそもnameのクエリストリングが無い場合は「ただの神社」 と表示させたいと...
もっと頑張れば(当てにいけば)どうなるの? という興味の探究である。 フジテレビ殿としても、Qiita記事そのままではなく、さらなる強化版を放送したい。 私としても、出典こみ&様々な要素を強化したバージョンを 元号発表前までの旬な間に作ってみたいし、当ててみたい。 ということで、出...
re.finditer() 関数を使用して、string 内の各文字を反復処理し、char に一致するすべての文字を検索しました。char に一致するすべての文字のインデックス i.start() をリストの形式で返し、それらをインデックス内に格納しました。最後に、インデックスのすべての要素を表示しました。