numpy基礎

１日目

• Numpy配列の生成はnp.array()
• typeはnumpy.ndarray
• shapeで配列のサイズを確認
• array[0]で0行目の要素のアクセス
• array[2,3」で2行目3列目の要素のアクセス
• array[:2]で2行までアクセス
• array[2:]で行2からアクセス
• array[:2, 1]行2までの列1へアクセス
• np.zeros() 要素が全て0のNumpy配列の生成
• np.ones() 要素が全て1のNumpy配列の生成
• np.full() 指定した値を持つNumpy配列の生成
• np.eye() 単位行列のNumpy配列を生成
• np.sin() sineを算出（度数ではなくラジアン）
• np.cos() cosineを算出（度数ではなくラジアン）
• np.tan() tangentを算出（度数ではなくラジアン）
• np.radians() 度数からラジアンへ変換
• np.exp() 指数関数（Exponential / エクスポネンシャル）
• np.log() 対数関数（Logarithm / ロガリズム）
• np.sign() 「正」「負」「ゼロ」を分別
• np.rint() 小数点を四捨五入して整数にする
• np.modf() 小数点部と整数部に分けて配列で返す

AIってなんだ

AIのニュースを見るたびに、私もAIを使ってみたいと思っていました。

私が務める自動車会社の中でもAIの必要性が叫ばれ始めたが、

Pythonのコーディングや専門知識が必要だと尻込みしていました。

しかし、スマート社会はあと５年でやってくるという札幌市立大学中島氏の言葉を聞いて、まずはバッターボックスに立つことを決意しました。

このブログでは、主にAI初心者の私が勉強する過程を、

また日常の出来事を記すことにしたいと思っています。

ただ、「とりあえずAI使ってみるか」ではなんにもならないので、

なにか使いみちや目標を見つけないと...