PyCon JP 2020ã§ã®ç™ºè¡¨ã‚¹ãƒ©ã‚¤ãƒ‰ã§ã™ã€‚ --------------------------- (2020/08/30) 誤å—ã‚’ä¿®æ£ã—ã¾ã—ãŸã€‚ å ´æ‰€: p15 誤: assert_array_close() æ£: assert_allclose() ---------------…
(ä¿®æ£ç‰ˆ) NumPy/pandas使ã„ã®ãŸã‚ã®ãƒ†ã‚¹ãƒˆè‡ªå‹•åŒ–入門 / PyConJP2020
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NumPyã®ãƒ–ãƒãƒ¼ãƒ‰ã‚ャストã®ãƒ¡ãƒªãƒƒãƒˆã¨è§£èª¬
ブãƒãƒ¼ãƒ‰ã‚ャストã¨ã¯ ブãƒãƒ¼ãƒ‰ã‚ャストã§ã¯ä½•ãŒèµ·ã“ã£ã¦ã„ã‚‹ã®ã‹ ルール1. ブãƒãƒ¼ãƒ‰ã‚ャスト対象ã®é…列ã®ä¸ã§ã€æ¬¡å…ƒæ•°(ndim)ãŒç•°ãªã‚‹ã¨ãã¯shapeã®å…ˆé ã«1を入れるã“ã¨ã§èª¿æ•´ã™ã‚‹ ルール2. 計算処ç†ã«ç”¨ã„ã‚‹ã“ã¨ã®ã§ãã‚‹é…列ã¯ã€å„次元ã®è¦ç´ æ•°ãŒã€æœ€ã‚‚大ãã„値ã«ç‰ã—ã„ã€ã‚‚ã—ãã¯ã¡ã‚‡ã†ã©1ã¨ãªã£ã¦ã„るよã†ãªã‚‚ã®ã§ã‚ã‚‹ ルール3. 出力ã•ã‚Œã‚‹é…列ã®shapeã¯èª¿æ•´ã•ã‚ŒãŸshapeã®ãã‚Œãžã‚Œã®æ¬¡å…ƒã«ãŠã„ã¦æœ€ã‚‚è¦ç´ æ•°ã®å¤šã„ã‚‚ã®ã«åˆã‚ã›ã‚‰ã‚Œã‚‹ ルール4. è¦ç´ æ•°ãŒ1ã¨ãªã£ã¦ã„る次元ã®è»¸ã«ã¤ã„ã¦ã¯ã€å€¤ã¯å…¨ã¦åŒã˜ã‚‚ã®ãŒç¹°ã‚Šè¿”ã•ã‚Œã‚‹ã€‚ NumPyã«ã¯ã€æ¬¡å…ƒæ•°ã‚„形状ãŒæƒã£ã¦ã„ãªã„å ´åˆã§ã‚‚ã€ãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒžãŒæƒãˆã‚‹å‡¦ç†ã‚’書ã‹ãªãã¦ã‚‚ã„ã„よã†ã«ç°¡å˜ã«è¨ˆç®—を記述ã§ãるよã†ã«ãªã‚‹ãƒ–ãƒãƒ¼ãƒ‰ã‚ャスト(Broadcasting)ã¨ã„ã†æ©Ÿèƒ½ãŒå‚™ã‚ã£ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ ブãƒãƒ¼ãƒ‰ã‚ャストã¯ã€NumPyé…列ãŒç•°ãªã£ãŸæ¬¡å…ƒãƒ»å½¢çŠ¶ã§ã‚‚計算ã§ã
numpy-100/100 Numpy exercises.md at master · rougier/numpy-100 · GitHub
100 numpy exercises This is a collection of exercises that have been collected in the numpy mailing list, on stack overflow and in the numpy documentation. The goal of this collection is to offer a quick reference for both old and new users but also to provide a set of exercises for those who teach. If you find an error or think you've a better way to solve some of them, feel free to open an issue
Python: 多次元 array 㮠argmax
mzmttks's blog for my memorandum ã®ç•¥ã§ mzrandum. Topics are: python, book review, and my hobbies. 多次元㮠numpy.array ã® argmax を求ã‚ãŸã„時ã¯ä»¥ä¸‹ã®ã‚ˆã†ã«ã™ã‚‹ã€‚ import numpy x = [numpy.array object] numpy.unravel_index(x.argmax(), x.shape) ãªãœï¼Ÿ x.argmax() ã¯ã€1次元行列ã«å¤‰æ›ã—ãŸæ™‚ã®ä½ç½®ã‚’è¿”ã™ã€‚ numpy.unravel_index ã¯ä¸€æ¬¡å…ƒã«å¤‰æ›ã—ãŸæ™‚ã®ä½ç½®ã¨è¡Œåˆ—ã®æ¬¡å…ƒã‹ã‚‰ãã®è¡Œåˆ—ã§ã„ã†ã¨ã©ã®ä½ç½®ã‹ã‚’計算ã™ã‚‹ã€‚ ã“れらを組ã¿åˆã‚ã›ã‚‹ã¨ã€ã‚‚ã¨ã®è¡Œåˆ—ã®ä½•è¡Œä½•åˆ—ç›®ã«æœ€å¤§å€¤ãŒã‚ã‚‹ã®ã‹ãŒåˆ†ã‹ã‚‹ã€‚
第14回　ベイズ線形回帰を実装ã—ã¦ã¿ã‚ˆã† | gihyo.jp
å‰å›žã¾ã§ã«ç´¹ä»‹ã—ãŸãƒ™ã‚¤ã‚ºç·šå½¢å›žå¸°ã‚’実装ã—ã¦ã¿ã¾ã™ã€‚ ベイジアンã¨ã„ã†è¨€è‘‰ã«é›£ã—ã„å°è±¡ã‚’æŒãŸã‚Œã¦ã„る方もã„ã‚‹ã‹ã‚‚ã—ã‚Œã¾ã›ã‚“ãŒã€å®Ÿè£…ãŒåŠ‡çš„ã«é›£ã—ããªã£ãŸã‚Šã¯ã—ã¾ã›ã‚“ã‹ã‚‰ã€ã”安心ãã ã•ã„。 ベイジアンã«é›£ã—ã„ã¨ã“ã‚ãŒã‚ã‚‹ã¨ã™ã‚Œã°ã€å¢—ãˆãŸãƒ‘ラメータをã©ã†æ±ºã‚ã‚‹ã‹ã¨ã„ã†ç‚¹ã¨ã€ç¢ºçŽ‡åˆ†å¸ƒã¨ã—ã¦æ±‚ã¾ã‚‹è§£ã‚’ã©ã†æ‰±ã†ã‹ã¨ã„ã†ç‚¹ã§ã—ょã†ã‹ã€‚今回ã¯ãã®ã‚ãŸã‚Šã‚‚å«ã‚ã¦ã€è¦‹ã¦ã„ãã“ã¨ã«ã—ã¾ã—ょã†ã€‚ 環境ã¯ã“ã‚Œã¾ã§ã¨åŒã˜Python&numpy&matplotlibを使用ã—ã¾ã™ã€‚インストールãªã©ãŒã¾ã ã®æ–¹ã¯é€£è¼‰ç¬¬6回をå‚ç…§ãã ã•ã„。 普通ã®ç·šå½¢å›žå¸°ã®ã‚³ãƒ¼ãƒ‰ã‚’復習 ãã‚Œã§ã¯ã€ãƒ™ã‚¤ã‚ºç·šå½¢å›žå¸°ã‚’解ãコードを実際ã«æ›¸ã„ã¦ã„ãã®ã§ã™ãŒã€ç¬¬11回ã§æ›¸ã„ãŸæ™®é€šã®ç·šå½¢å›žå¸°ã®ã‚³ãƒ¼ãƒ‰ã«å¿…è¦ãªéƒ¨åˆ†ã‚’書ã足ã™å½¢ã§é€²ã‚ã¾ã—ょã†ã€‚ãŸã ã—ã€ç‰¹å¾´é–¢æ•°Ï†ã«ã¯ã‚¬ã‚¦ã‚¹åŸºåº•ã‚’使ã†ã“ã¨ã«ã—ã¾ã™ã€‚ ガウス基底ã¯ã€æ¬¡ã®ã‚ˆã†ãªæ£è¦åˆ†å¸ƒã¨åŒã˜é‡£ã‚Šé˜åž‹ã‚’ã—ãŸé–¢æ•°ã§ã™ã€‚ãŸ
C++ã§pythonã‚’æ‹¡å¼µã™ã‚‹(Boost.NumPy) - Qiita
何故C++ã®ã‚¯ãƒ©ã‚¹ãƒ»é–¢æ•°ã‚’Pythonã«ãƒã‚¤ãƒ³ãƒ‰ã™ã‚‹ã‹ï¼Ÿ C++11ã¯éžå¸¸ã«ä¾¿åˆ©ã«ãªã£ãŸã€‚Boost使ãˆã°ã•ã‚‰ã«ä¾¿åˆ©ã 。 ã—ã‹ã—ã€pythonã¯ã‚‚ã£ã¨ä½¿ã„ã‚„ã™ã„。 NumPyをベースã«ã—ãŸãƒ—ãƒã‚¸ã‚§ã‚¯ãƒˆç¾¤(SciPy, matplotlib, pandas, ...) ã¯å…±é€šã®åŸºç›¤ã®ä¸Šã«éžå¸¸ã«ä½¿ã„易ãæ•´å‚™ã•ã‚Œã¦ã„る上ã«ã€ãã“ãã“高速ã«å‹•ä½œã™ã‚‹ã€‚ C++を使ã†ã¹ãã‹ã€Pythonã«ãƒã‚¤ãƒ³ãƒ‰ã—ã¦ä½¿ã†ã¹ãã‹ã€ ã¾ãŸç§ã®ä¸ã§çµè«–ã¯ã§ã¦ã„ãªã„ãŒã€ã¨ã‚Šã‚ãˆãšãƒã‚¤ãƒ³ãƒ‰ã™ã‚‹ãŸã‚ã®æƒ…å ±ã‚’ã¾ã¨ã‚る。 ã©ã†ã‚„ã£ã¦ãƒã‚¤ãƒ³ãƒ‰ã™ã‚‹ã‹ï¼Ÿ å•é¡Œã¯2ã¤ã‚る。 å˜ç´”ã«Pythonã«ãƒã‚¤ãƒ³ãƒ‰ã™ã‚‹æ–¹æ³• NumPyã«ãƒã‚¤ãƒ³ãƒ‰ã™ã‚‹æ–¹æ³• Pythonを使ã†ç†ç”±ã®ä¸€ã¤ã«NumPyã®ãƒ™ãƒ¼ã‚¹ã®ãƒ©ã‚¤ãƒ–ラリを使用ã™ã‚‹äº‹ãŒã‚ã‚‹ã®ã§ã€ NumPyã®ndarrayç‰ã«å¤‰æ›ã§ãã‚‹å¿…è¦ãŒã‚る。 基本ã¨ãªã‚‹ã®ã¯Python C APIã¨NumPy C API
pylearnã®ç’°å¢ƒè¨å®šãƒ»å®Ÿè¡Œã€€ï¼ˆã¤ã„ã§ã«scikit_learnè¨å®š - mikemoke blog
scikit_learn 㯠numpyã¨scipyã«ä¾å˜ã—ã¦ãŠã‚Šã€ pyleranã¯ä¸Šè¨˜ã«åŠ ãˆã¦Theano,PyYAML,PIL(Image?)をインストールã™ã‚‹ pythonã«ã¤ã„ã¦ã¯éŽåŽ»è¨˜äº‹ã§è¨å®šã—ã¦ã„ã‚‹å‰æ㧠（http://mikemoke.hatenablog.com/entry/2014/03/02/203524） ・numpyインストール numpyインストールã—よã†ã¨ã™ã‚‹ã‚‚vcvarsall.bat見ã¤ã‹ã‚‰ãªã„ã¨ã‚¨ãƒ©ãƒ¼ ⇒.Net4.x 㯠python 2.xãŒæ±‚ã‚ã‚‹vcvarsallãŒç„¡ã„ã¨ã‹ã€‚(python3.xå‘ã‘ã¯ã‚ã‚‹) 以下å‚ç…§ã—ã¦Windows SDKをインストール＆ python2.x用vcvarsall.batã‚’ç”¨æ„ http://draftcode.github.io/2013/03/17/5f45fabb-8b64-469e-a0f6-7f9d76
高次元データã®æ¬¡å…ƒå‰Šæ¸›ãŠã‚ˆã³2次元プãƒãƒƒãƒˆæ‰‹æ³• - Qiita
ã¯ã˜ã‚㫠本記事ã¯Python2.7, numpy 1.11, scipy 0.17, scikit-learn 0.18, matplotlib 1.5, seaborn 0.7, pandas 0.17を使用ã—ã¦ã„ã¾ã™ï¼Ž jupyter notebook上ã§å‹•ä½œç¢ºèªæ¸ˆã¿ã§ã™ï¼Ž(%matplotlib inlineã¯é©å½“ã«ä¿®æ£ã—ã¦ãã ã•ã„) Sklearnã®Manifold learningã®è¨˜äº‹ã‚’å‚考ã«ã—ã¦ã„ã¾ã™ï¼Ž 多様体å¦ç¿’ã¨è¨€ã‚れる手法ã«ã¤ã„ã¦ï¼Œsklearnã®digitsサンプルを用ã„ã¦èª¬æ˜Žã—ã¾ã™ï¼Ž 特ã«t-SNEã¯Kaggleãªã©ã§ã‚‚ãŸã¾ã«ä½¿ç”¨ã•ã‚Œã¦ã„る，多次元データã®å¯è¦–化ã«é©ã—ãŸæ‰‹æ³•ã§ã™ï¼Ž ã¾ãŸå¯è¦–化ã ã‘ã§ãªã，元ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã¨åœ§ç¸®ã•ã‚ŒãŸãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’çµåˆã™ã‚‹ã“ã¨ã§ï¼Œå˜ç´”ãªåˆ†é¡žå•é¡Œã®ç²¾åº¦ã‚’å‘上ã™ã‚‹ã“ã¨ãŒã§ãã¾ã™ï¼Ž 目次 データã®ç”Ÿæˆ ç·šå½¢è¦ç´ ã«æ³¨ç›®ã—ãŸæ¬¡å…ƒå‰Šæ¸› Random Proj
高速数値計算ライブラリ「Numpyã€è¦šæ›¸ã - Pashango’s Blog
Pythonã§ä¸€ç•ªæœ‰åã§æ™®åŠã—ã¦ã„るライブラリã¨è¨€ã£ã¦ã‚‚éŽè¨€ã§ã¯ãªã„「Numpyã€ã®è¦šæ›¸ãã§ã™ã€‚ã‹ãªã‚Šå¤šæ©Ÿèƒ½ãªæ•°å€¤è¨ˆç®—ライブラリã§ã€å†…部ã¯C言語ã§è¨˜è¿°ã•ã‚Œã¦ã„ã‚‹ãŸã‚超高速ã«å‹•ä½œã—ã¾ã™ã€‚ ベクトル ベクトルã®é•·ã•ï¼†æ£è¦åŒ– import numpy a = numpy.array([[2,2]]) #ベクトルã®é•·ã• length = numpy.linalg.norm(a) #length=>2.8284271247461903 #ベクトルã®æ£è¦åŒ– a / numpy.linalg.norm(a) #=>array([[ 0.70710678, 0.70710678]]) 内ç©ï¼†å¤–ç© import numpy v1 = numpy.array((1,0,0)) v2 = numpy.array((0,1,0)) #å†…ç© numpy.dot(v1,v2) #=> 0 #å¤–ç© numpy.cros
Fitting empirical distribution to theoretical ones with Scipy?
INTRODUCTION: I have a list of more than 30,000 integer values ranging from 0 to 47, inclusive, e.g.[0,0,0,0,..,1,1,1,1,...,2,2,2,2,...,47,47,47,...] sampled from some continuous distribution. The values in the list are not necessarily in order, but order doesn't matter for this problem. PROBLEM: Based on my distribution I would like to calculate p-value (the probability of seeing greater values)
第2回 Tokyo.SciPy ã§ã€Œæ•°å¼ã‚’ numpy ã«è½ã¨ã—ã“むコツã€ã‚’発表ã—ã¦ãã¾ã—㟠- 木曜ä¸è¶³
10/15 ã« IBM ã•ã‚“ã®æ¸‹è°·ã‚ªãƒ•ã‚£ã‚¹ã«ã¦é–‹å‚¬ã•ã‚ŒãŸ 第2回 Tokyo.SciPy ã«ã®ã“ã®ã“å‚åŠ ã—ã¦ãã¾ã—ãŸã€‚主催㮠@sla ã•ã‚“ã¯ã˜ã‚ã€å‚åŠ è€…ãƒ»ç™ºè¡¨è€…å„ä½ãŠã¤ã‹ã‚Œã•ã¾ã§ã—ãŸï¼†ã‚ã‚ŠãŒã¨ã†ã”ã–ã„ã¾ã—ãŸã€‚ ã›ã£ã‹ãè¡Œããªã‚‰ãªã‚“ã‹ç™ºè¡¨ã—ãŸã„よãã€ã¨ã„ã†ã“ã¨ã§ã€Œæ•°å¼ã‚’ numpy ã«è½ã¨ã—ã“むコツ 〜機械å¦ç¿’ã‚’é¡Œæã«ã€œã€ãªã‚“ã¦ã‚¿ã‚¤ãƒˆãƒ«ã§ã€æ•°å¼(ã‚ã‚‹ã„ã¯æ•°å¼å…¥ã‚Šã®ã‚¢ãƒ«ã‚´ãƒªã‚ºãƒ )を実装ã™ã‚‹ã¨ãã«ã€ã©ã†ã„ã†ç‚¹ã«æ³¨ç›®ã™ã‚Œã°æ˜“ã—ãコードを書ã‘ã‚‹ã‹ã€ã«ã¤ã„ã¦ã¡ã‚‰ã¡ã‚‰èªžã£ã¦ã¿ãŸã€‚ ã“ã¡ã‚‰ãŒãã®è³‡æ–™ã€‚ æ•°å¼ã‚’numpyã«è½ã¨ã—ã“むコツ View more presentations from Shuyo Nakatani 例ãˆã°ã€æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’ã®(多クラス)ãƒã‚¸ã‚¹ãƒ†ã‚£ãƒƒã‚¯å›žå¸°ã¨ã„ã†æŠ€è¡“ã§ã¯ã€æ¬¡ã®ã‚ˆã†ãªæ•°å¼ãŒç™»å ´ã™ã‚‹ã€‚ (PRML (4.109) å¼) ã“れを一目見ã¦ã™ã‚‰ã™ã‚‰ã¨ã‚³ãƒ¼ãƒ‰ãŒæ›¸ã‘ã‚‹ãªã‚‰è‹¦åŠ´ã¯ãªã„ãŒã€æ…£
python/numpy - 機械å¦ç¿’ã®ã€Œæœ±é·ºã®æœWikiã€
パッケージ†pip ã‚„ easy_install ã«ã‚ˆã‚‹ã‚¤ãƒ³ã‚¹ãƒˆãƒ¼ãƒ«ã®å‰ã«å¤šãã®å¤–部ライブラリやfortranコンパイラãªã©ãŒå¿…è¦ã«ãªã‚‹ã®ã§ï¼Œnumpyç‰ã®ç§‘å¦æŠ€è¡“計算パッケージをインストールã™ã‚‹ã«ã¯ä»¥ä¸‹ã®ã‚ˆã†ãªãƒ‘ッケージを一般ã«ã¯åˆ©ç”¨ã™ã‚‹ï¼š 商用（サãƒãƒ¼ãƒˆãªã—ãªã‚‰ç„¡æ–™ã§ã‚‚利用ã§ãる） Anaconda：無料版ã§ã‚‚Intel MKLãŒä½¿ãˆã‚‹ Enthought Canopy フリー Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages (個人ベースã®ç®¡ç†ã§éžå…¬å¼ç‰ˆ) ↑ ãã®ä»–†pyvideo.org：PyCon, SciPy, PyData ãªã©ã®è¬›æ¼”ビデオリンク集 100 numpy exercises：練習å•é¡Œ Pythonidae：Python関連ã®ãƒ©ã‚¤ãƒ–ラリã®ãƒªãƒ³ã‚¯é›† SciPy Central：SciPy 関連コ
Dirichlet Forest Code
Overview This software implements the Dirichlet Forest (DF) Prior [1] within the LDA model for discrete count data. When combined with LDA [2], the Dirichlet Forest Prior allows the user to encode domain knowledge (must-links and cannot-links between words) into the prior on topic-word multinomials. The inference method is Collapsed Gibbs sampling [3]. This code can also be used to do "standard" L
Pythonã§ã‚«ãƒ«ãƒžãƒ³ãƒ•ã‚£ãƒ«ã‚¿ã‚’実装ã—ã¦ã¿ã‚‹
カルマンフィルタã¯ã€æ™‚間変化ã™ã‚‹ã‚·ã‚¹ãƒ†ãƒ ã®ã€èª¤å·®ã®ã‚る離散的ãªè¦³æ¸¬ã‹ã‚‰ç¾åœ¨ã®çŠ¶æ…‹ã‚’推定ã™ã‚‹æ‰‹æ³•ã€‚Wikipediaã®è¨˜äº‹ï¼ˆã‚«ãƒ«ãƒžãƒ³ãƒ•ã‚£ãƒ«ã‚¿ãƒ¼ï¼‰ãŒã‚ã‹ã‚Šã‚„ã™ã„。 状態方程å¼ã¨è¦³æ¸¬æ–¹ç¨‹å¼ãŒæ¬¡ã®ã‚ˆã†ã«ä¸Žãˆã‚‰ã‚Œã¦ã„ã‚‹ã¨ã （状態方程å¼ï¼‰ （観測方程å¼ï¼‰ （ノイズ） （フィルタ分布）線形カルマンフィルタ(LKF; Linear Kalman Filter)㯠μt, Σt, ut, yt+1 を入力ã¨ã—ã¦ã€ μt+1, Σt+1を出力ã™ã‚‹ã€‚1ステップã®ãƒ—ãƒã‚»ã‚¹ã¯ä»¥ä¸‹ã®ã¨ãŠã‚Šã€‚ # prediction （ç¾åœ¨ã®æŽ¨å®šå€¤ï¼‰ （ç¾åœ¨ã®èª¤å·®è¡Œåˆ—）# update （観測残差） （観測残差ã®å…±åˆ†æ•£ï¼‰ （最é©ã‚«ãƒ«ãƒžãƒ³ã‚²ã‚¤ãƒ³ï¼‰ （更新ã•ã‚ŒãŸç¾åœ¨ã®æŽ¨å®šå€¤ï¼‰ （更新ã•ã‚ŒãŸç¾åœ¨ã®èª¤å·®è¡Œåˆ—）観測を得るã”ã¨ã«Predictionã¨Updateã‚’ç¹°ã‚Šè¿”ã™ã“ã¨ã§ã€ç¾åœ¨ã®çŠ¶æ…‹ã‚’推定ã—ã¾ã™ã€‚ 導出ã¯å¾Œè¿°ï¼ˆäºˆå®šï¼‰ã€‚ 例題を。 2次元
1
ランã‚ング
ランã‚ング
ãŠçŸ¥ã‚‰ã›
リリースã€éšœå®³æƒ…å ±ãªã©ã®ã‚µãƒ¼ãƒ“スã®ãŠçŸ¥ã‚‰ã›
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Concatenate two numpy arrays in the 4th dimension
[Python]Numpyã§ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’生æˆã™ã‚‹è‰²ã€…ãªæ–¹æ³•(arange/linspace/logspace/zeros/ones/mgrid/ogrid) - Qiita![[Python]Numpyã§ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’生æˆã™ã‚‹è‰²ã€…ãªæ–¹æ³•(arange/linspace/logspace/zeros/ones/mgrid/ogrid) - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/05a2b56906ef45c5ee762dae5aaf4c5785cb5f3b/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnFpaXRhLWltYWdlLXN0b3JlLnMzLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkYwJTJGMTAwNTIzJTJGcHJvZmlsZS1pbWFnZXMlMkYxNDczNzA4MTIwP2l4bGliPXJiLTQuMC4wJmFyPTElM0ExJmZpdD1jcm9wJm1hc2s9ZWxsaXBzZSZiZz1GRkZGRkYmZm09cG5nMzImcz1jOGJhYTlmNzI4MzM0MzVmOTgxMDczYTFiOTk3OWViYQ%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253D079163262c157ad7522d31f30d9ffd81%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk2MCZoPTMyNCZ0eHQ9JTVCUHl0aG9uJTVETnVtcHklRTMlODElQTclRTMlODMlODclRTMlODMlQkMlRTMlODIlQkYlRTMlODIlOTIlRTclOTQlOUYlRTYlODglOTAlRTMlODElOTklRTMlODIlOEIlRTglODklQjIlRTMlODAlODUlRTMlODElQUElRTYlOTYlQjklRTYlQjMlOTUlMjhhcmFuZ2UlMkZsaW5zcGFjZSUyRmxvZ3NwYWNlJTJGemVyb3MlMkZvbmVzJTJGbWdyaWQlMkZvJUUyJTgwJUE2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmdHh0LXBhZD0wJnM9YjNhOWFiZjQ2YjJkOTA5N2Q5MGUxMDVmYjg5MmE2YTY%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBzdXBlcnNhaWFrdWppbiZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1wYWQ9MCZzPTllZGIzOTQ1YThjNDUxMjIwMWZhYTU3YjM2MTYwODI5%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D6f2af7596dd326eb4aaf4ba91a8ecf08)
Pairwise operations (distance) on two lists in numpy
NumPy append vs concatenate
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