Q: One-hot encodingを計算しなさい (Kerasのnp_utils.to_categoricalを使えば良いのですが、Keras使わない時のためのメモ) Input: arr = np.random.randint(1,4, size=6) arr #> array([2, 3, 2, 2, 2, 1]) Output: #> array([[ 0., 1., 0.], #> [ 0., 0., …

Q: irisのpetal lengthで最も出現頻度が高い値を見つけなさい A: # Input: url = 'https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data' iris = np.genfromtxt(url, delimiter=',', dtype='object') # Solution: vals, counts = np.u…

Q: irisデータセットをsepallengthカラムの値でソートしなさい A: url = 'https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data' iris = np.genfromtxt(url, delimiter=',', dtype='object') names = ('sepallength', 'sepalwidth', '…

Q: setosaで二番目に長いpetallengthは何？ # Input url = 'https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data' iris = np.genfromtxt(url, delimiter=',', dtype='object') names = ('sepallength', 'sepalwidth', 'petallength',…

Q: 以下のようにiris_2dの3番目のカラムをビニングしなさい 3より小さい --> 'small' 3-5 --> 'medium' 5以上 --> 'large' # Input url = 'https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data' iris_2d = np.genfromtxt(url, delimi…

Q: iris_2dからnanを含まない行だけ取り出しなさい # Input url = 'https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data' iris_2d = np.genfromtxt(url, delimiter=',', dtype='float', usecols=[0,1,2,3]) A: # Input url = 'https:…

Q: irisデータの"sepallength"の5～95パーセンタイルを見つけなさい A: # Input url = 'https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data' sepallength = np.genfromtxt(url, delimiter=',', dtype='float', usecols=[0]) # Solut…

例えば以下のようなことがやりたく、普段for文を回してサーチしていました。 var list = new List<double>() { 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0 }; double value = 3.1; int index = FindClosestIndex(list, value); // 3.1に一番近い値は3.0。3.0のインデックスは2な</double>…

Q: irisデータのspeciesカラムを取り出しなさい A: url = 'https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data' iris_1d = np.genfromtxt(url, delimiter=',', dtype=None) species = np.array([row[4] for row in iris_1d]) specie…

Q: 小数点を三桁のみ表示するようにしなさい A: # Create the random array rand_arr = np.random.random([5,3]) # Limit to 3 decimal places np.set_printoptions(precision=3) rand_arr[:4] #> array([[ 0.443, 0.109, 0.97 ], #> [ 0.388, 0.447, 0.191]…

Q: 変数arrのカラム０とカラム１を入れ替えなさい arr = np.arange(9).reshape(3,3) #> array([[0, 1, 2], #> [3, 4, 5], #> [6, 7, 8]]) A: arr = arr[:, [1, 0, 2]] #> array([[1, 0, 2], #> [4, 3, 5], #> [7, 6, 8]]) www.machinelearningplus.com

Q: 0～9の奇数を元の変数に影響を与えずに-1に変更する A: import numpy as np arr = np.arange(0, 10) arr_ = np.where(arr%2 == 1, -1, arr) www.machinelearningplus.com