Python scipyのlinkage関数の返り値について
scipyで階層的クラスタリングを用いる際にlinkage関数を用います。
この関数の返り値がどういった意味を持っているかを解説します。
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Python Pythonで二分探索: bisectの使い方メモ
bisect は python で二分探索を実行できるライブラリです。
主に用いられる2つの関数について、使い方をメモします。
Python python辞書型 keyからvalue、valueからkeyを取得する方法
pythonの辞書型データに関して、keyからvalueを得るのは高速にできますが、逆にvalueからkeyを求める方法は用意されていません。
本記事ではalueからkeyを高速に求める方法について解説します。
Python PyTorchメモ: データの長さを揃える処理 pad_sequenceおよびDataLoaderとの組み合わせ方
RNNやLSTMなどの自然言語処理モデルの場合、学習データの長さが全て揃っていることは稀で、パディングなどの処理を施して人工的に揃える必要があります。
そのパディング処理を各バッチに対して実行してくれるのがpad_sequence です。
Python DataLoaderの中身の確認: for文を使う方法とiterとnextを 使う方法
DataloaderはPyTorchでデータをバッチ処理してくれる便利なクラスです。このクラスから各バッチを取り出すためにfor文がよく使われますが、他の方法としてiterとnextを使う方法もあります。
Python Numpy: 2次元配列の最大値・最小値の位置(何行何列目か)を求める2つの方法
Numpyの２次元配列を扱う際、何行何列目が最大(もしくは最小)かという情報が欲しい場合があります。これをnumpyで得るための2つの方法をまとめたいと思います。
Python [PyTorch+Numpy] torch.tensor と numpy.ndarray の交互の変換メモ
torchで計算する際の torch.tensor とnumpy.ndarray 同士を変換する際の方法をメモします。
Python [Numpy, sort] 2次元配列の並び替え 3パターンを解説
Numpyの配列の配列(２次元配列)のソート方法に関して、複数の方法についてまとめ、それぞれの挙動を解説します。
Python [Numpy]1次元配列の結合の視覚的イメージ+コード紹介
numpyの1次元の配列同士を結合する方法について、様々なメソッドが用意されています。しかし、実際に使う際によくごちゃごちゃになってしまいます。そこで、各手法に関して、厳密な議論はせずに視覚的なイメージを重視して整理したいと思います。
Python [k-means++]仕組みの解説とpythonでの自作コード例
k-menas法はデータ点の距離の近さを基準にk個のクラスタに分割する手法です。このアルゴリズムの改良版がk-menas++です。この手法の自作を通じて理解を深めていきたいと思います。