要約すると、index() 関数は、Python リスト内の要素の位置を見つける最も簡単な方法です。ただし、この関数は、指定された値が最初に出現するインデックスのみを返します。 値のインスタンスが複数存在する場合に複数のインデックスを返すには、NumPy モジュールの where() 関数を使用すること...
特定の条件のデータを数えるリストの中からある条件を満たす要素の個数をカウントするときもリスト内包表記が使えます.リスト内包表記のifを使って条件を満たすリストを作り,len()でそのリストの長さを求めます.spam.py data = range(1, 10) count = len([x for x in data if x % 3...
mylist1 = ["one", "two", "three"] その後,このリストの特定の要素にアクセスできます.例えば,以下のようにします. mylist[0] これは以下のような出力になります. one 大括弧 ([]) 内の数値は,インデックス と呼ばれ,リストの特定の要素を参照します.リストの各要素に は,0 から...
たとえば、「Factors aren't first-class citizens in R」 (R では、要素は第一級オブジェクトではない) (「R-bloggers」、John Mount 著) や「stringsAsFactors: An unauthorized biography」 (stringsAsFactors: 非公式バイオグラフィ) (Roger Peng 著) を参照してください。この...
この例では、add_one_to_elements 関数はリスト my_list を引数として受け取ります。その後、関数はリストの要素を反復処理し、各要素に1を加えます。この関数を呼び出し、リストを渡すと、元のリストが変更されます。pythonCopy codemy_numbers = [1, 2, 3, 4, 5] add_one_to_elements(...
この方法では、反復子プロトコル (または関数パラメーター用のPyBind11 の py::iterable 型) を使用して、各要素を処理する必要があります。 Python と C++ の間で繰り返される切り替えを削除することは、シーケンスの処理にかかる時間を短縮する効果的な方法です。
非同期イテレータから要素を取り出す際に、特定の条件を満たす要素だけを選択したいときに便利です。例えば、以下のコードでは、非同期イテレータから奇数だけを取り出しています。 import asyncio async def async_gen(): for i in range(10): yield i await asyncio.sleep(1) async def main(...
Pythonでランダムな数値を生成することはこれですべてです。 こちらも参照: Pythonで特定の範囲の間にランダムな数値を生成する Pythonでランダムな文字を生成する Pythonリストから要素をランダムに選択します この投稿を評価する 評価を送信 ...
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 ...
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...