Pythonデータサイエンスハンドブック ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習

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2

章 

NumPy

の基礎

ufuncs

のもう

1

つの非常に有用な機能は、異なるサイズと形状の配列間で操作を可能とする一連

の機能で、ブロードキャストと呼ばれます。この機能は非常に重要であるため、説明のための節を

用意しました。（「2.5 配列の計算：ブロードキャスト」を参照）。

2.3.5

 

ufunc

：より深く学ぶために

（利用可能な機能の全リストを含む）ユニバーサル関数に関する詳細は、

NumPy

（

http://www.

numpy.org

）および

SciPy

（

http://www.scipy.org/

）のドキュメントウェブサイトを参照してください。

「1.2 IPython のヘルプシステムとドキュメント」で説明したように、パッケージをインポート

し、

IPython

の

Tab

補完とヘルプ（

?

）機能を使用して、

IPython

から直接情報にアクセスできること

も思い出してください。

2.4

 集約：最大、最小、その他データの間にあるもの

大量のデータに対峙した際、一番最初に行うのはデータの要約統計量を計算することです。おそ

らく、最も一般的な要約統計量は平均と標準偏差であり、データセットの「典型的な」値について

の知識を与えてくれますが、その他の集計値も同様に有用です（合計、積、中央値、最小値、最大値、

分位数など）。

NumPy

には、配列を処理して集計値を高速に計算する関数を提供しています。ここでは、いく

つかの使用例を示します。

2.4.1

 配列を合計する

簡単な例として、配列内のすべての要素を合計します。

Python ...