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_...
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 ...
opencv-python 3.4.2 全要素に対する演算 上でCUDAのコードをお見せした正方行列の足し算をElementwiseKernelで書いてみます。 このような簡単な演算なら、cupy.addや+で済むのですが、練習のためElementwiseKernelを使います。 mat_add.py import cupy as cp if __name__ == '__main__': X =...
配列3行2列の行列を作成するmatrixmatrix(0,nrow=3,ncol=2)[,1] [,2][1,] 0 0[2,] 0 0[3,] 0 0reshapeimport numpy as npnp.zeros(6).reshape(2,3)array([[ 0., 0., 0.],[ 0., 0., 0.]]) 配列配列( 1,1,2,3,3)から重複の無い値を抽出するuniqueunique(c(1,1,2,3,3...
# coding: utf-8 import numpy as np def softmax(x): """ソフトマックス関数 Args: x (numpy.ndarray): 入力 Returns: numpy.ndarray: 出力 """ # バッチ処理の場合xは(バッチの数, 10)の2次元配列になる。 # この場合、ブロードキャストを使ってうまく画像ごとに計算する必要がある...
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、出典の入手をフジテレビ殿にお願いし、 前回のプログラムのブラッシュアップを行うことになった。 (取材の申し込みをいただいたのは良いキッカケとなった...
後処理(各クラスタを要素とするリスト作成) DBSCANを実行して出力された各点のクラスタを基準に、各クラスタを要素とするリストを作成します。 DBSCAN.py #クラスタ数抽出data_class=np.unique(dbscan_dataset)#各クラスタのデータ数を取得class_list=[np.count_nonzero(dbscan_dataset==dc)fordcin...
unique(y_km) # y_kmの要素の中で重複を無くす n_clusters=cluster_labels.shape[0] # 配列の長さを返す。つまりここでは n_clustersで指定した3となる # シルエット係数を計算 silhouette_vals = silhouette_samples(X,y_km,metric='euclidean') # サンプルデータ, クラスター番号、ユークリ...
importMeCabfromgensim.modelsimportWord2VecfromwordcloudimportWordCloudimportmatplotlib.pyplotaspltfromtypingimportListdefread_file(file_path:str)->List[str]:"""ファイルを読み込み、各行を要素とするリストを返します"""withopen(file_path,"r",encoding="utf-8")asf:lines=f.read().split("\n")...
(0,2,size=(num_nodes,num_nodes))# 隣接行列に対角要素(自己ループ)を追加adj_matrix+=np.eye(num_nodes)# 度数行列の作成と正規化ついてdeg=np.sum(adj_matrix,axis=1)D_half_inv=np.diag(deg**-0.5)adj_matrix_norm=D_half_inv@adj_matrix@D_half_inv# 重み行列をランダムに初期化weights...