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この声でpython勉強できるんありがたすぎるうううう
ご視聴いただきありがとうございます！動画によっては音割れしてしまっているものなどありますが、聞きやすい音質になるよう努めていきます😉
わけあってまたPythonを書かなくてはならなくなったので戻ってきたらもうすぐ二万人行きそうでびっくりnumpyの動画もすっごく分かりやすかったです・・・昔、どこのサイト見ても動画見ても分からなかったクラスの概念を超分かりやすく教えてくれた感激は忘れません
クラスの動画もNumpyの動画も、分かりやすさを重視して作っているのでそう言ってもらえて嬉しいです😊そろそろ登録者2万人が見えてきました！これからも、沢山Pythonの動画を出してチャンネルが大きくなるように頑張ります✨✨
ありがとう！わかりやすかったです。サプーちゃん可愛いし、捗る！
声めちゃくちゃ癒されます
本当に分かりやすかったです。どうも有難うございます。
すばらしい、写真やってます、ただ撮るだけですがRGBの３次元配列なるほどスーッと入りましたこのRGBの値を上げ下げ一気に、おまけに関数スピードでできるわけですね。今後の説明が楽しみです。
行列の積の計算、dotメソッドを使うのですね。今、数学（線形代数）の学び直しの最中なのですが、パイソンのライブラリーが役立つことを実感しました。
ご視聴いただきありがとうございます😊線形代数！！すごいです✨ Pythonは数学や科学分野のライブラリーが沢山あるので、ぜひ色々使ってみてください！
とってもわかりやすかった
3次元の行列とは、立方体のイメージでしょうか？
とてもわかりやすい
数学的には 内積、外戚、転地、逆行列、行列式 が便利ですね、numpy で cancatenate は使った事無いです。
スライド146枚の大作 ! わかりやすかったです。2/19(土)のライブ配信楽しみです😊
ご視聴いただきありがとうございます😊 NumPyは動画作成に思ったより時間がかかってしまいました...！2/19のライブも楽しみにしてもらえて嬉しいです！！ライブではサプーの活動のあれこれを語ろうと思います😉
24:52 2列目を切り出したのに、2行1列の配列ではなく1次元配列になってしまうのが直感と違ってました
分かります！！PandasのDataFrameは行でも列でもseriesが作れるのは違和感ないですが、NumPyだと列で切り取った時にN行1列になるイメージなので、ちょっと違和感ですね🤔
投稿ありがとうございます✨🤛純粋な疑問なんですけどNumpyみたいなライブラリの中身もpythonで書かれてあるんですか？もしそうなら四則演算とかは特殊メソッドみたいに実装されてたりするんですかね…？？
ご質問ありがとうございます！NumPyの中身のコアな部分はC言語、C++などで書かれています😉 それをPythonから呼び出しているので高速な処理が可能となっています✨ また、演算子が通常のPythonの動きとは異なるのは、おっしゃる通り、配列のクラス(これはPythonで書かれている)で特殊メソッドを使うことで(__add__, __sub__ など) 演算子の動きを変更させているからになります！おそらく、この辺です ▶︎ github.com/numpy/numpy/blob/main/numpy/array_api/_array_object.py#L396
うまく使いこなせていないのですが、私は array をリストに戻す v.tolist() をよく使っています。
コメントありがとうございます！tolist()で通常のPythonのリストに変換するのも便利ですね😊
basicやfortranのdimensionに相当するのが、nd.arrayですね。リストがあるので、別にライブラリーで用意する必要が有ったのですね。
BASICやFORTRANは使ったことが無いのですが、同様のものがあるんですね！そうですね、普通のリストでは対応しきれないのでライブラリが開発されたのだと思います😉
画像処理に関心があるのでとても参考になりました。ありがとうございます⭐️それにしても、numpyは私が大学生の時に使っていたMATLABによく似ていますね。🤔
MATLABも行列計算・高度な関数が使えるやつですね！科学計算・画像処理・機械学習などは、どうしても行列・配列計算を使うので、こういったライブラリは必須になってきますね😉
先月からPythonを勉強し始めました。わかりやすくて神チャンネルだと思います！学習の入り口でこのチャンネルに出会えてラッキーです＾＾
いつもお世話になっております。データ分析の試験を受けるので、勉強させて頂きました。ありがとうございます。m(__)m
ご視聴いただきありがとうございます😊データ分析の試験！！すごいです✨ うまくいくことを祈っております！！
♡新作動画待っていました♡
そう言ってもらえて嬉しいです☺️
Programming vtuber let's gooo!!
I'm glad you said that!
本当にありがとうございます😭😭😭😭😭😭😭😭😭😭😭😭😭😭なむぱいRUclipsで勉強できる日が来るとは😭😭😭😭😭😭😭😭😭😭😭😭感謝感激雨霰です😭😭😭😭😭😭😭😭😭😭😭😭😭😭
感激してくださって、ありがとうございます😂NumPyは動画内で紹介している以外にも沢山の機能がありますが、ndarrayの基礎はこの動画で学べると思います！！
result = x @ y も便利ですね
dotを＠で表すとより行列っぽく表現できて便利ですね！
今は行列は高校の教育課程から外されてしまって大学に行かないと習わないのでできればその詳しい解説も作ってもらえるとありがたいです
コメントありがとうございます😊そうなんですね😵 数学解説チャンネルじゃないので、行列の解説は難しいのですが、Pythonのコードでよく使われるようなものに関しては、適宜解説していくと思います！
@@pythonvtuber9917 ありがとうございます。データ分析だったりＡＩの作成に必要なものだけでもいいので解説していただけるとありがたいです！なかなかそういうところを分かりやすくまとめてくれているところってないので…
数C時代の人だったのか！私が高3の時は数3しか無かったです❤
今はまたCが復活したみたいですね！！
@@pythonvtuber9917 そうなんですね。高校生から行列できるのは羨ましいw
いつもわかりやすい動画ありがとうございます！numpy の配列アクセスの際、x[1, 2]のように直接リストを後ろにくっつけるような特殊な書き方をしますよね。この書き方を自分で実装しようと思ったらどのようにするかご存じでしょうか。
ご質問ありがとうございます😊角括弧を使って、インデックスを指定する方法ですが、__getitem__という特殊なメソッドを使うと実装することができます！__getitem__の引数には、オブジェクトの角括弧で指定された値が受け取れる(カンマ区切りで複数の場合はタプルで受け取れる)ので、どの値の場合は何を返すかを指定してあげればOKです！以下のコードを動かしてみると、__getitem__の動きが理解できると思います😉================class SampleArray: def __getitem__(self, idx): if idx == 1: return 'インデックス1の値' elif idx == 2: return 'インデックス2の値' else: return Nones = SampleArray()result = s[1]print(result)
@@pythonvtuber9917 わざわざサンプルコードまで、ありがとうございます！特殊メソッドが用意されているのですね。これで、indexの指定方法の違和感がなくなりました。自分でもドキュメントを読み直してみようとおもいます
グラフ化するときにも「ナムパイ」使うんでしたっけ？
グラフ作成でリストを指定する時にNumPyの配列を指定しても使えますね😉
So cute!!!
Thanks!
cool channel!
Thanks!!
オフライン環境で pip install numpy はエラーになります。何かしらダウンロードしpip に何かしらのオプションー付けて実行するのかな？と想像していますが、ググってもそのような方法は見当たりませんでした。何かしらご存知でしたらヒントを頂けると嬉しいです。なにとぞ！
ご質問ありがとうございます！エラーとはどのようなエラーでしょうか？エラーの解消方法について動画をUPしているので、合わせてご覧ください😉▶︎ruclips.net/video/n-CEndcgAFY/видео.html
![[Introduction to Pandas] Tabular data and data analysis](http://i.ytimg.com/vi/HYWQbAdsG6s/mqdefault.jpg)
この声でpython勉強できるんありがたすぎるうううう
ご視聴いただきありがとうございます！
動画によっては音割れしてしまっているものなどありますが、聞きやすい音質になるよう努めていきます😉
わけあってまたPythonを書かなくてはならなくなったので戻ってきたらもうすぐ二万人行きそうでびっくり
numpyの動画もすっごく分かりやすかったです・・・
昔、どこのサイト見ても動画見ても分からなかったクラスの概念を超分かりやすく教えてくれた感激は忘れません
クラスの動画もNumpyの動画も、分かりやすさを重視して作っているのでそう言ってもらえて嬉しいです😊
そろそろ登録者2万人が見えてきました！これからも、沢山Pythonの動画を出してチャンネルが大きくなるように頑張ります✨✨
ありがとう！わかりやすかったです。サプーちゃん可愛いし、捗る！
声めちゃくちゃ癒されます
本当に分かりやすかったです。
どうも有難うございます。
すばらしい、写真やってます、ただ撮るだけですがRGBの３次元配列なるほどスーッと入りましたこのRGBの値を上げ下げ一気に、おまけに関数スピードでできるわけですね。今後の説明が楽しみです。
行列の積の計算、dotメソッドを使うのですね。今、数学（線形代数）の学び直しの最中なのですが、パイソンのライブラリーが役立つことを実感しました。
ご視聴いただきありがとうございます😊
線形代数！！すごいです✨ Pythonは数学や科学分野のライブラリーが沢山あるので、ぜひ色々使ってみてください！
とってもわかりやすかった
3次元の行列とは、立方体のイメージでしょうか？
とてもわかりやすい
数学的には 内積、外戚、転地、逆行列、行列式 が便利ですね、numpy で cancatenate は使った事無いです。
スライド146枚の大作 ! わかりやすかったです。
2/19(土)のライブ配信楽しみです😊
ご視聴いただきありがとうございます😊 NumPyは動画作成に思ったより時間がかかってしまいました...！
2/19のライブも楽しみにしてもらえて嬉しいです！！ライブではサプーの活動のあれこれを語ろうと思います😉
24:52 2列目を切り出したのに、2行1列の配列ではなく1次元配列になってしまうのが直感と違ってました
分かります！！PandasのDataFrameは行でも列でもseriesが作れるのは違和感ないですが、NumPyだと列で切り取った時にN行1列になるイメージなので、ちょっと違和感ですね🤔
投稿ありがとうございます✨🤛
純粋な疑問なんですけどNumpyみたいなライブラリの中身もpythonで書かれてあるんですか？
もしそうなら四則演算とかは特殊メソッドみたいに実装されてたりするんですかね…？？
ご質問ありがとうございます！
NumPyの中身のコアな部分はC言語、C++などで書かれています😉 それをPythonから呼び出しているので高速な処理が可能となっています✨
また、演算子が通常のPythonの動きとは異なるのは、おっしゃる通り、配列のクラス(これはPythonで書かれている)で特殊メソッドを使うことで(__add__, __sub__ など) 演算子の動きを変更させているからになります！
おそらく、この辺です ▶︎ github.com/numpy/numpy/blob/main/numpy/array_api/_array_object.py#L396
うまく使いこなせていないのですが、私は array をリストに戻す v.tolist() をよく使っています。
コメントありがとうございます！
tolist()で通常のPythonのリストに変換するのも便利ですね😊
basicやfortranのdimensionに相当するのが、nd.arrayですね。リストがあるので、別にライブラリーで用意する必要が有ったのですね。
BASICやFORTRANは使ったことが無いのですが、同様のものがあるんですね！
そうですね、普通のリストでは対応しきれないのでライブラリが開発されたのだと思います😉
画像処理に関心があるので
とても参考になりました。
ありがとうございます⭐️
それにしても、numpyは
私が大学生の時に使っていた
MATLABによく似ていますね。🤔
MATLABも行列計算・高度な関数が使えるやつですね！
科学計算・画像処理・機械学習などは、どうしても行列・配列計算を使うので、こういったライブラリは必須になってきますね😉
先月からPythonを勉強し始めました。わかりやすくて神チャンネルだと思います！学習の入り口でこのチャンネルに出会えてラッキーです＾＾
いつもお世話になっております。データ分析の試験を受けるので、勉強させて頂きました。ありがとうございます。m(__)m
ご視聴いただきありがとうございます😊
データ分析の試験！！すごいです✨ うまくいくことを祈っております！！
♡新作動画待っていました♡
そう言ってもらえて嬉しいです☺️
Programming vtuber let's gooo!!
I'm glad you said that!
本当にありがとうございます😭😭😭😭😭😭😭😭😭😭😭😭😭😭
なむぱいRUclipsで勉強できる日が来るとは😭😭😭😭😭😭😭😭😭😭😭😭
感謝感激雨霰です😭😭😭😭😭😭😭😭😭😭😭😭😭😭
感激してくださって、ありがとうございます😂
NumPyは動画内で紹介している以外にも沢山の機能がありますが、ndarrayの基礎はこの動画で学べると思います！！
result = x @ y も便利ですね
dotを＠で表すとより行列っぽく表現できて便利ですね！
今は行列は高校の教育課程から外されてしまって大学に行かないと習わないのでできればその詳しい解説も作ってもらえるとありがたいです
コメントありがとうございます😊
そうなんですね😵 数学解説チャンネルじゃないので、行列の解説は難しいのですが、Pythonのコードでよく使われるようなものに関しては、適宜解説していくと思います！
@@pythonvtuber9917 ありがとうございます。データ分析だったりＡＩの作成に必要なものだけでもいいので解説していただけるとありがたいです！
なかなかそういうところを分かりやすくまとめてくれているところってないので…
数C時代の人だったのか！私が高3の時は数3しか無かったです❤
今はまたCが復活したみたいですね！！
@@pythonvtuber9917 そうなんですね。高校生から行列できるのは羨ましいw
いつもわかりやすい動画ありがとうございます！
numpy の配列アクセスの際、x[1, 2]のように直接リストを後ろにくっつけるような特殊な書き方をしますよね。
この書き方を自分で実装しようと思ったらどのようにするかご存じでしょうか。
ご質問ありがとうございます😊
角括弧を使って、インデックスを指定する方法ですが、__getitem__という特殊なメソッドを使うと実装することができます！__getitem__の引数には、オブジェクトの角括弧で指定された値が受け取れる(カンマ区切りで複数の場合はタプルで受け取れる)ので、どの値の場合は何を返すかを指定してあげればOKです！以下のコードを動かしてみると、__getitem__の動きが理解できると思います😉
================
class SampleArray:
def __getitem__(self, idx):
if idx == 1:
return 'インデックス1の値'
elif idx == 2:
return 'インデックス2の値'
else:
return None
s = SampleArray()
result = s[1]
print(result)
@@pythonvtuber9917 わざわざサンプルコードまで、ありがとうございます！
特殊メソッドが用意されているのですね。
これで、indexの指定方法の違和感がなくなりました。
自分でもドキュメントを読み直してみようとおもいます
グラフ化するときにも「ナムパイ」使うんでしたっけ？
グラフ作成でリストを指定する時にNumPyの配列を指定しても使えますね😉
So cute!!!
Thanks!
cool channel!
Thanks!!
オフライン環境で pip install numpy はエラーになります。
何かしらダウンロードしpip に何かしらのオプションー付けて実行するのかな？と想像していますが、ググってもそのような方法は見当たりませんでした。
何かしらご存知でしたらヒントを頂けると嬉しいです。
なにとぞ！
ご質問ありがとうございます！エラーとはどのようなエラーでしょうか？
エラーの解消方法について動画をUPしているので、合わせてご覧ください😉
▶︎ruclips.net/video/n-CEndcgAFY/видео.html