Python【Python】配列の内包表記まとめ（if, else, 覚え方, メリット）
概要 この記事では、Pythonにおける配列の内包表記法をまとめている。 それに加え、比較的覚えにくい条件式（ifのみ、if-elseの違い）の記法の考え方を示し、内包表記のメリットとデメリットを考察する。 内包表記による配列の作成 基本 ...
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Python線形カルマンフィルタのアルゴリズムと実装（観測値が１次元の場合）
観測値が１次元の場合の線形カルマンフィルタのアルゴリズムについて解説し、マイコン等でセンサの計測値を補正する際の実装方法についてシミュレーションを行う。この記事を読むことでセンサ補正機能の実装方法と考え方を理解することができる。
PythonHERE Data SDK for Pythonの使い方とチュートリアル解説
概要 この記事では、HERE Data SDK for Pythonの使い方について、チュートリアルの解説を通じてまとめています。 （この記事は「【HERE WeGo!】ジオファン集まれ！地理空間情報、地図に関する記事を募集しています by...
Python球面上の機械学習（パラメータの総和が一定となる条件下で）
概要 パラメータの総和が一定となる条件の下で、データから、これらのパラメータを学習（最適化）する方法を考える。すなわち $$x_1+x_2+\cdots+x_n=k$$ となる条件のもとで、これらのパラメータをデータに対し最適化することを考...
NumpyNumpyで浮動小数点数の精度・最大値・最小値を取得
概要 この記事では、Numpyで扱える浮動小数点数の精度や最大・最小値の範囲を取得する方法について説明する。 また、おまけとして、整数型の最大・最小値を取得する方法についても述べる。 numpy.finfo() 関数の概要 Numpyで扱え...
プログラミングPythonでShapeファイルを読む―GeoPandas, Folium
概要 地理空間情報を記録したShapeファイル.shpを開くためには、通常ArcGISやQGISなどの専用ソフトウェアが必要となる。 ここでは、それらのソフトウェアを使わずに、Shapeファイルの内容を確認する方法について説明する。 また、...
確率・統計超幾何分布に基づく集合の類似度指標
概要 ２集合の類似度を測る指標として、Jaccard係数などの手法が知られている。 しかし、２集合の要素となりうる全要素の数と２集合の要素数が所与の場合には、これらの値に依存して、２集合が共通要素を持つ確率が大きく変動する。 この変動を補正...
確率・統計超幾何分布の効率的数値計算法
概要 超幾何分布の確率質量関数は $$P(x|N,K,n)=\frac{\binom{K}{x}\binom{N-K}{n-x}}{\binom{N}{n}}$$ であり、これをすべての \(x\) について計算することによって累積分布関数...
確率・統計複素確率変数の性質
概要 複素確率変数はその名の通り、複素数の形態をとる確率変数のことである。 複素数が \(z=a+ib\) の形で表されることを考慮すれば、複素確率変数は実数の確率変数の組 \((a, b)\) として考えることができ、多次元確率変数の知見...
MatplotlibMatplotlibによる3Dプロット（簡単に）
概要 以前 等でMatplotlibを用いた３次元プロットについて述べたが、詳しい理屈は置いておいて、とりあえず図が書きたいという読者のために簡略版記事を作成した。 もっと複雑なことがしたい場合は、末尾に参考リンクを載せておいたのでそちらを...