勉強記：Python 3 エンジニア認定データ分析試験 2(NumPy)

Python 3 エンジニア認定データ分析試験

ライブラリによる分析実践から7割程度頻出されるので、ここを
落とすのは痛い感じになっています。

NumPyで全問題数の15%、6問出題される。

【IN】　np.random.random*1

【OUT】　array([[0.67860102, 0.83121428],
　　　　　　 [0.68701524, 0.05385172],
　　　　　　 [0.92512352, 0.64327872]])
”””行と列のタプルを渡すと0以上、1未満の範囲の乱数の2次元配列を生成する。”””
＊np.random.seed(123))でシード値を固定する。

【IN】　np.random.rand(3,2)

【OUT】　array([[0.01284322, 0.78892855],
　　　　　　 [0.19805364, 0.39088329],
　　　　　　 [0.31054672, 0.13179708]])
＊上と同様だが、2つの引数で形状を渡す。

　【IN】　np.random.randint(1,10)
＊１から10の範囲で整数を1つ出力する。

　【IN】np.random.randint(1,10,(3,3))

　【OUT】array([[2, 3, 1],
　　　　　　 [1, 9, 7],
　　　　　　 [5, 1, 9]])
＊np.random.uniform(0.0,5.0,size=(2,3))だと上と違って要素が小数値になる。

【そのほか】
np.random.randn　：標準正規分布に従い、平均0、分散1の分布で出力される。
np.random.norma　：平均、標準返済、形状を引数として正規分布乱数が取得できる。
np.eyes ：単位行列を作る
np.full(3,3.14))→array([3.14, 3.14, 3.14])　：指定値を埋める。
nan ：　空白を埋める

こうやって、一個一個確認しているけど厳しいな。