公開日：2019-08-15
最終更新日：2019-08-25
最終更新日：2019-08-25
np05-0：準備
次のコードを実行しよう．
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>>> import numpy as np >>> >>> alice = np.array([5, 3, 4, 4, 5]) >>> bob = np.array([3, 1, 2, 3, 3]) >>> carol = np.array([4, 3, 4, 3, 5]) >>> dave = np.array([3, 3, 1, 5, 4]) >>> >>> R = np.array([alice, bob, carol, dave]) >>> >>> users = np.array(['alice', 'bob', 'carol', 'dave']) >>> items = np.array(['apple', 'banana', 'cherry', 'durian', 'eggfruit']) |
np05-1：ベクトルの整数配列インデックス参照
次の整数配列jを使って，aliceの5番目，3番目のアイテムに対する評価値をndarrayとして取得しよう．
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1 |
>>> j = np.array([4, 2]) |
難易度：★
| ミッション | 説明 |
|---|---|
| 1 | 整数配列インデックス参照を使う． |
np05-2：行列の整数配列インデックス参照（行の選択）
次の整数配列iを使って，RからAliceとDaveの全アイテムに対する評価値をndarrayとして取得しよう．
|
1 |
>>> i = np.array([0, 3]) |
難易度：★
| ミッション | 説明 |
|---|---|
| 1 | 整数配列インデックス参照を使う． |
| 2 | スライスを使う． |
np05-3：行列の整数配列インデックス参照（列の選択）
整数配列jを使って，Rから5番目，3番目のアイテムに対する全ユーザの評価値をndarrayとして取得しよう．
難易度：★
| ミッション | 説明 |
|---|---|
| 1 | 整数配列インデックス参照を使う． |
| 2 | スライスを使う． |
np05-4：行列の2次元整数配列インデックス参照
整数配列i, jを使って，RからAliceの5番目，Daveの3番目のアイテムに対する評価値をndarrayとして取得しよう．
難易度：★
| ミッション | 説明 |
|---|---|
| 1 | 2次元整数配列インデックス参照を使う． |
np05-5：最大値をもつインデックスの取得（列方向）
各アイテムについて，それぞれ最高評価値を与えたユーザのインデックスをndarrayとして取得しよう．
難易度：★
| ミッション | 説明 |
|---|---|
| 1 | ndarray.argmax()メソッドを使う． |
| 2 | axisパラメタを指定する． |
np05-6：最大値をもつインデックスによる参照
各アイテムについて，それぞれ最高評価値を与えたユーザの名前をndarrayとして取得しよう．ユーザ名はusersを参照する．
難易度：★★
| ミッション | 説明 |
|---|---|
| 1 | ndarray.argmax()メソッドを使う． |
| 2 | axisパラメタを指定する． |
| 3 | 整数配列インデックス参照を使う． |
np05-7：最小値をもつインデックスの取得（行方向）
各ユーザについて，それぞれ最低評価値を与えたアイテムのインデックスをndarrayとして取得しよう．
難易度：★
| ミッション | 説明 |
|---|---|
| 1 | ndarray.argmin()メソッドを使う． |
| 2 | axisパラメタを指定する． |
np05-8：最小値をもつインデックスによる参照
各ユーザについて，それぞれ最低評価値を与えたアイテムの名前をndarrayとして取得しよう．アイテム名はitemsを参照する．
難易度：★★
| ミッション | 説明 |
|---|---|
| 1 | ndarray.argmin()メソッドを使う． |
| 2 | axisパラメタを指定する． |
| 3 | 整数配列インデックス参照を使う． |
np05-9：整数配列インデックス参照による要素への値の代入
整数配列jを使って，Aliceの5番目，3番目のアイテムに対する評価値を0に設定しよう．
難易度：★★
| ミッション | 説明 |
|---|---|
| 1 | 整数配列インデックス参照を使う． |
np05-10：ベクトルのブールインデックス参照(1)
次のブール値配列b1を使って，usersからAliceとCarolのみのユーザ名をndarrayとして取得しよう．
|
1 |
>>> b1 = np.array([True, False, True, False]) |
難易度：★
| ミッション | 説明 |
|---|---|
| 1 | ブールインデックス参照を使う． |
np05-11：行列のブールインデックス参照（行の選択）
ブール値配列b1を使って，RからAliceとCarolの評価値のみをndarrayとして取得しよう．
難易度：★
| ミッション | 説明 |
|---|---|
| 1 | ブールインデックス参照を使う． |
| 2 | スライスを使う． |
np05-12：ベクトルのブールインデックス参照(2)
次のブール値配列b2を使って，itemsからbananaとdurianのアイテム名のみをndarrayとして取得しよう．
|
1 |
>>> b2 = np.array([False, True, False, True, False]) |
難易度：★
| ミッション | 説明 |
|---|---|
| 1 | ブールインデックス参照を使う． |
np05-13：行列のブールインデックス参照（列の選択）
ブール値配列b2を使って，Rからbananaとdurianの評価値のみをndarrayとして取得しよう．
難易度：★
| ミッション | 説明 |
|---|---|
| 1 | ブールインデックス参照を使う． |
| 2 | スライスを使う． |
np05-14：行列の各要素の条件判定によるブール値配列の取得
Rにおいて，評価値が3以下の要素にはTrueを，それ以外の要素にはFalseを入れたブール値配列を取得しよう．
難易度：★
| ミッション | 説明 |
|---|---|
| 1 | 比較演算子を使う． |
np05-15：行列のブールインデックス参照
Rにおいて，評価値が3以下の要素のみをndarrayとして取得しよう．
難易度：★
| ミッション | 説明 |
|---|---|
| 1 | ブールインデックス参照を使う． |
| 2 | 比較演算子を使う． |
np05-16：ブールインデックス参照による要素への値の代入(1)
Rにおいて，評価値が3以下の要素を0に設定しよう．
難易度：★
| ミッション | 説明 |
|---|---|
| 1 | ブールインデックス参照を使う． |
| 2 | 比較演算子を使う． |
np05-17：ブールインデックス参照による要素への値の代入(2)
Rにおいて，評価値が3より大きい要素を1に設定しよう．
難易度：★
| ミッション | 説明 |
|---|---|
| 1 | ブールインデックス参照を使う． |
| 2 | 比較演算子を使う． |
np05-18：
ix_()関数による行列のインデックス参照Rから，AliceとDaveのそれぞれの3番目，5番目のアイテムに対する評価値をndarrayとして取得しよう．
難易度：★
| ミッション | 説明 |
|---|---|
| 1 | numpy.ix_()関数を使う． |