http://www.bing.com:80/search?q=Numpy+ExpSearch resultshttp://www.bing.com:80/s/a/rsslogo.gifhttp://www.bing.com:80/search?q=Numpy+ExpCopyright © 2026 Microsoft. All rights reserved. These XML results may not be used, reproduced or transmitted in any manner or for any purpose other than rendering Bing results within an RSS aggregator for your personal, non-commercial use. Any other use of these results requires express written permission from Microsoft Corporation. By accessing this web page or using these results in any manner whatsoever, you agree to be bound by the foregoing restrictions.https://ja.stackoverflow.com/questions/37006/np-exp%e3%81%ab%e3%81%a4%e3%81%84%e3%81%a6なのでたとえば、 numpy.exp(0.3) を計算すると e 0.3 ≒ 2.7 0.3 ≒ 1.3 くらいの数になります。 x が配列やリストのとき、 numpy.exp(x) は x のそれぞれの要素に対して exp を計算し、結果を同じく配列やリストで返します。Sun, 29 Mar 2026 18:51:00 GMThttps://ja.stackoverflow.com/questions/69862/%e3%82%a8%e3%83%a9%e3%83%bc%e3%81%8c%e3%81%a9%e3%81%86%e3%81%ab%e3%82%82%e3%81%a7%e3%81%8d%e3%81%aa%e3%81%84%e3%81%a7%e5%9b%b0%e3%81%a3%e3%81%a6%e3%81%84%e3%81%be%e3%81%99-typeerror-loop-of-ufunc-does-not-support-argument-0-of-typeエラーがどうにもできないで困っています。 TypeError: loop of ufunc does not support argument 0 of type Float which has no callable exp method 質問する 質問日 5 年 7 か月前 更新 4 年 1 か月前Sat, 28 Mar 2026 13:58:00 GMThttps://ja.stackoverflow.com/questions/41850/numpy%e3%82%92%e4%bd%bf%e3%82%8f%e3%81%9a%e3%81%ab%e5%a4%9a%e6%ac%a1%e5%85%83%e9%85%8d%e5%88%97%e3%81%ae%e5%88%97%e3%81%ae%e6%8a%bd%e5%87%banumpyを使わない方が速度が速いようです。 np.dot や np.exp (-x) の時はコードが見やすくて助かるのですが numpyを使わずに列の抽出ができないとなれば for文で1つずつ要素を新しい配列に追加していくしかないのかなと 考えています。Wed, 01 Apr 2026 16:38:00 GMThttps://ja.stackoverflow.com/questions/50484/%e3%82%a8%e3%83%a9%e3%83%bc%e6%96%87%e3%82%92%e8%a7%a3%e6%b6%88%e3%81%97%e3%81%9f%e3%81%84%e3%81%a7%e3%81%99-object-of-type-numpy-float128-has-no-lenfor trial in nv : for i in range(0,len(trial)-1): の"len (trial)"の部分で、「TypeError: object of type 'numpy.float128' has no len ()」というエラーが発生する事から、 ・trialの型は、128bit浮動小数点数 (longdouble)である。 ・nvは、longdoubleのリスト (配列）である。 という事が判ります。Wed, 01 Apr 2026 18:26:00 GMThttps://ja.stackoverflow.com/questions/91424/numpy%e3%81%ab%e3%81%8a%e3%81%91%e3%82%8bruntimewarning-divide-by-zero-encountered-in-log%e3%81%ae%e5%af%be%e5%87%a6%e6%96%b9%e6%b3%95numpyにおける"RuntimeWarning: divide by zero encountered in log"の対処方法 質問する 質問日 3 年 6 か月前 更新 3 年 6 か月前Thu, 02 Apr 2026 21:52:00 GMThttps://ja.stackoverflow.com/questions/62041/indexerror-%e3%81%ae%e8%a7%a3%e6%b6%88%e6%b3%95def mel2hz(self, m): return 700.0 * (numpy.exp(m / 1127.01048) - 1.0) def melFilterBank(self): # サンプリング周波数の半分(ナイキスト周波数)までを対象とする fmax = self.frequency / 2 melmax = self.hz2mel(fmax) # 周波数に合わせて、サンプル数の半分の標本数で計算する nmax = self.nfft / 2Sun, 29 Mar 2026 11:27:00 GMThttps://ja.stackoverflow.com/questions/65922/np-array%e3%81%ae%e7%b4%af%e4%b9%97%e3%81%a7runtime-warning%e3%81%8c%e7%99%ba%e7%94%9f%e3%81%99%e3%82%8bnumpyの2次元配列の累乗(要素ごとの累乗)が正常にできず困っていましたので教えてください。 環境： Python: 3.7.5 Numpy: 1.17.4 float32型・2次元のnp.array（正または負の実数値を格納、一部NaNを含む）を1.514乗しようとすると、``**でもnp.power()` でも以下のエラーが発生して全てNaNになるか、その要素を1.Wed, 01 Apr 2026 16:10:00 GMThttps://ja.stackoverflow.com/questions/83472/unsupported-operand-types-for-range-and-float-%e3%82%a8%e3%83%a9%e3%83%bc%e3%81%8c%e5%87%ba%e3%82%8b11 # expの部分 ---> 12 exp = np.exp(-1 * ((x-mu)**2/(2*sigma**2))) 13 14 # 残りの部分 xexpの部分 TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'range' and 'float' range ()関数とfloat型の間に問題がありそうなんですが、どうも原因がつかめません。 本の例ではうまくできていたのですが。Tue, 31 Mar 2026 16:11:00 GMThttps://ja.stackoverflow.com/questions/72497/pandas%e3%81%ae%e8%aa%ad%e3%81%bf%e8%be%bc%e3%81%bf%e3%81%a7%e3%82%a8%e3%83%a9%e3%83%bc無事実行できました。 環境変数のパスが通っていない可能性があるとのご指摘をいただき、 実際にそれが原因だったのかは分かりませんが以下に自分のやったことを記載しておきます。 conda create -n 仮想環境名 python=3.6 call activate.bat 仮想環境名 conda install pandas -y アナコンダプロンプトでpythonの ...Thu, 02 Apr 2026 06:36:00 GMThttps://ja.stackoverflow.com/questions/86673/typeerror-linear-argument-input-position-1-must-be-tensor-not-tuple%e3%82%92%e3%81%86%e3%81%be%e3%81%8fpytorchで学習したモデルの推論を行いたいです。 モデルは、入力は2つ、出力は1つです。 そのため、入力を2つ入れて推論を行おうとしましたが、うまく動きません。 どうすればうまく動かせるのですか？ x_1 = np.arange(0.49, 1+2*10**-3, 2*10**-3) x_2 = [0.8 for i in range(len(x_1))] ...Sun, 29 Mar 2026 02:51:00 GMT