NUMPY ARRAY Meaning in Japanese - translations and usage examples

• numpy配列

Examples of using Numpy array in English and their translations into Japanese

This returns numpy array object.
Numpy配列オブジェクトを返します。

Numpy array(s) of predictions.
予測結果のNumpy配列．。

X: Input samples, as a Numpy array.
X:入力データ，Numpy配列．。

Dump a NumPy array into a csv file.
NumPy配列をcsvファイルにダンプする。

Find nearest value in numpy array.
Numpy配列で最も近い値を見つける。

The same Numpy array, cast to its new type.
新しい型にキャストされた同じNumpy配列．。

Function for convert PIL image to numpy array.
PIL画像をnumpy配列に変換する関数。

Value: Numpy array, initial value of the tensor.
Value:テンソルの初期値が含まれたNumpy配列．。

Converting a Torch Tensor to a NumPy Array.
TensorをNumpyのarrayに変換する。

How to save NumPy array ndarray as image file.
NumPy配列ndarrayを画像ファイルとして保存する方法。

How to read image file as NumPy array ndarray.
画像ファイルをNumPy配列ndarrayとして読み込む方法。

Converting NumPy array into Python List structure?
NumPy配列をPythonのリスト構造に変換しますか？

Weights: initial weights, as a list of a single Numpy array.
Weights:重みの初期値．1つのnumpy配列を持つリスト．。

NumPy array initialization(fill with identical values).
NumPy配列の初期化（同じ値で塗りつぶす）。

Convert Dataframe to Numpy Array. Confirm the datatype.
Dataframe'をNumpyArrayに変換してください。

We standardize the data in each column and convert it to a numpy array.
各列データを標準化し、numpy配列に変換を行います。

Cast a Numpy array to the default Keras float type.
Numpy配列をデフォルトのKerasのfloat型にキャストします．。

Convert pandas dataframe to numpy array, preserving index.
Pandasデータフレームをnumpy配列に変換し、インデックスを保持する。

We standardize the data in each column and convert it to a numpy array.
データをカラムごとに標準化し、numpy配列に変換します。

Weights: list of Numpy arrays to set as initial weights.
Weights:重みの初期値として利用するNumpy配列のリスト．。

Generates Guided Grad-CAM and Grad-CAM saliency maps as numpy arrays.
GuidedGrad-CAMマップ及び顕著性マップをnumpy配列として生成します。

We define a function to make numpy array data from the above dataframe.
上に表示したデータフレームからnumpy配列に変換しましょう。

Numpy arrays and Pandas Series/DataFrames are fully supported.
NumpyarraysとPandasSeries/DataFramesを完全にサポートしています。

Virtually all data and parameters(i.e., anything stored in a Numpy array) will be cast as Variable objects[link].
ありとあらゆるデータやパラメータ（普段、Numpyの配列に格納するもの）は、Variableオブジェクトとする[link]。

A 1D Numpy array of length size where the ith entry is the probability that a word of rank i should be sampled.
長さがsizeの1次元のNumpy配列で，i番目の要素はランクiのワードがサンプリングされる確率です．。

By storing the images read by Pillow(PIL) as a NumPy array ndarray, various image processing can be performed using NumPy functions.
画像ファイルをNumPy配列ndarrayとして読み込むと、NumPyの機能を使って様々な画像処理を行うことができる。

A NumPy array is basically described by metadata(notably the number of dimensions, the shape, and the data type) and the actual data.
NumPyの配列は基本的にメタデータ(次元数、形、データ型など)と実際のデータで成り立っています。

Unlike Python lists, numpy arrays must have all elements of the same type.
ただ、Pythonリストとは異なり、NumPy配列の要素はすべて同じ型でなけれないけません。

The NumPy array, formally called ndarray in NumPy documentation, is similar to a list but where all the elements of the list are of the same type.
Numpyの配列型はndarrayというクラスです．配列はリストのように要素を並べたものですが，全ての要素の型は同じでなければなりません．。

Data: Indexable generator(such as list or Numpy array) containing consecutive data points(timesteps). The data should be at 2D, and axis 0 is expected to be the time dimension.
Data:連続的なデータ点（タイムステップ）を含んだリストやNumpy配列のようなインデックス可能なジェネレータ．このデータは2次元である必要があり，軸0は時間の次元である事が期待されます．。