PyCaretからAutoVizを使用して探索的データ分析（EDA）を簡単に行ってみる - DATAFLUCT Tech Blog
こんにちは！nakamura（@naka957）です。本記事では、PyCaretで簡単に探索的データ分析を行う方法をご紹介します。 探索的データ分析（Explanatory Data Analysis: EDA）とは、データセットを様々な視点から分析し、データを考察することを目的に行うことです。EDAで得られた知見や仮説を活用し、その後のデータ分析や機械学習モデルの構築を有効に行うことができます。 データを考察するための最も有効な手法は、可視化することです。そのため、データを可視化するスキルはEDAにおいて非常に重要になります。本記事ではEDAを目的とした可視化する方法をご紹介します。 では、早速始めていきます。 PyCaretとは AutoVizとは ライブラリのインストール 実行の前準備 EDAの実行 散布図 棒グラフ 密度分布 Violinプロット ヒートマップ（相関係数） Auto
東大が無料公開している超良質なPython/Data Science/Cloud教材まとめ (*随時更新) - Digital, digital and digital
東京大学がちょっとびっくりするくらいの超良質な教材を無料公開していたので、まとめました Python入門講座 東大のPython入門が無料公開されています。scikit-learnといった機械学習関連についても説明されています。ホントいいです Pythonプログラミング入門 東京大学 数理・情報教育研究センター: utokyo-ipp.github.io 東大のPython本も非常にオススメです Pythonによるプログラミング入門 東京大学教養学部テキスト: アルゴリズムと情報科学の基礎を学ぶ https://amzn.to/2oSw4ws Pythonプログラミング入門 - 東京大学 数理・情報教育研究センター Google Colabで学習出来るようになっています。練習問題も豊富です https://colab.research.google.com/github/utokyo-ip
Choosing the right estimator
Choosing the right estimator¶ Often the hardest part of solving a machine learning problem can be finding the right estimator for the job. Different estimators are better suited for different types of data and different problems. The flowchart below is designed to give users a bit of a rough guide on how to approach problems with regard to which estimators to try on your data. Click on any estimat
GitHub - MicrosoftDocs/ml-basics: Exercise notebooks for Machine Learning modules on Microsoft Learn
Pythonプログラミング入門 — Pythonプログラミング入門 documentation
Pythonプログラミング入門¶ ▲で始まる項目は授業では扱いません。興味にしたがって学習してください。 ノートブック全体に▲が付いているものもありますので注意してください。
【Python】もうprintデバッグはいらない？ / PySnooperで楽々デバッキング - フリーランチ食べたい
Hacker NewsとRedditでバズっていたPythonのデバッグツールが便利だったので紹介です！ PySnooperというライブラリです。 Hacker News - PySnooper: Never use print for debugging again Reddit - PySnooper: Never use print for debugging again ※追記 想像以上にたくさんの方に読んでいただき、printデバッグなど他のデバッグ方法との比較について追記として文末に補足しました。釣りタイトルですみませんでした…🙇 何ができるライブラリか 一言で言うと「デバッグがめちゃくちゃ簡単にできるライブラリ」です。 github.com 例を見たほうがわかりやすいと思うので見てみましょう。 インストールは pip で行えます。 pip install pysnooper
Pythonの可視化ライブラリ「Bokeh」ではじめるデータビジュアライゼーション
Pythonの可視化ライブラリ「Bokeh」ではじめるデータビジュアライゼーション Bokehではじめるデータビジュアライゼーション 2019年1月22日、freee株式会社にて、Data Driven Developer Meetupが主催するイベント「Data Driven Developer Meetup #4」が開催されました。サービスをより良いものにするために日々データと向き合っているデータサイエンティストやエンジニアなど、様々な職種で活躍する人々が集い、知見を共有する本イベント。今回は日本経済新聞社とエムスリー株式会社の2社がメインセッションに登壇し、自社の取り組みについて語りました。プレゼンテーション「Bokehではじめるデータビジュアライゼーション」に登場したのは、YukiyoshiSato氏。デモを交えながら、Pythonのインタラクティブビジュアライゼーションライブラリ
これでprintデバッグから卒業！VS CodeでPythonデバッグ入門 - karaage. [からあげ]
追記：VS Codeの入門書をZennでリリースしました ブログで扱ったVS Code関連の記事をまとめて、無料の電子書籍としてZennというプラットフォームでリリースしました。よければ、こちらも参考にしてみてください。 printデバッグから卒業したい！ プログラムを書いて問題があったとき必要なのがデバッグですね。私はいつも問題が起こったとき、問題ありそうなところで print(ほにゃらら)として、気になるものを一つずつ中身を確認していました。 デバッガという言葉は知っていて、何度か試したことはあるのですが、いちいちコマンドを打つのが大変で、次にデバッグが必要なときは既にデバッガの使い方を忘れてしまい、結局また1からprintデバッグをするという体たらくでした。 しかし、いい加減もうちょっとレベルアップしないといけないと思い立ったのと、VS Codeというエディタを使いこなすと結構楽にデ
![これでprintデバッグから卒業！VS CodeでPythonデバッグ入門 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9774b3310e690eda1669fae9a094d513dc4713c5/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20190210%2F20190210135909.png)
なぜPythonはこんなにも遅いのか？ | POSTD
(編注：2020/08/18、いただいたフィードバックをもとに記事を修正いたしました。) Pythonは高い人気を誇り、DevOps、データサイエンス、Web開発、セキュリティの分野で使われています。 しかし、速度に関しては高い評価が全くありません。 JavaとC、C++、C#、Pythonの速度を比べるには、どうしたらいいのでしょう？ 答えは、実行するアプリケーションのタイプに大きく左右されます。完璧なベンチマークはありませんが、[手始めに比べる手段](https://algs4.cs.princeton.edu/faq/)としてはThe Computer Language Benchmarks Gameが適しています。 私は10年ほどthe Computer Language Benchmarks Gameを参照していますが、Java、C#、Go、JavaScript、C++などの他言
PythonでOpenPyXLを使いExcelに数式を入力する方法
Excel 間でのセルをコピーしたり、退屈な作業を、Pythonで自動化してみませんか？OpenPyXLを使えば、PythonでかんたんにExcel 作業を実現できます。本記事では、PythonでExcelファイルを操作するモジュールOpenPyXLのはじめての使い方（初心者向け）についてご紹介します！ OpenPyXlでExcelに数式を入力する 早速、OpenPyXLでExcelに数式を入力する方法を学びましょう。 サンプルコードです。 import openpyxl wb = openpyxl.Workbook() sheet = wb.active sheet['A1'] = 10 sheet['A2'] = 20 sheet['A3'] = 30 sheet['A4'] = '=SUM(A1:A3)' wb.save('test_write_4.xlsx') 今回は解説の前に、期
データ分析や機械学習にバリバリ使える上にブラウザで使用できて環境構築不要のPython実行環境「Google Colaboratory」
「Jupyter notebook」というツールは、Pythonのコードを部分ごとに実行できてその場で結果を確認できるため、試行錯誤を積み重ねる必要があるデータ分析や機械学習によく用いられてきました。「Colaboratory」はそのJupyter notebookを元に「ブラウザで実行」「ファイルはGoogleドライブに保存」「共同編集」などの機能を加えて作成されたツールです。 Google Colab https://colab.research.google.com/ Google Colaboratoryのサイトにアクセスすると「最近のノートブック」という画面に。ひとまず右下から「ノートブックを新規作成」してみます。 実行するPythonのバージョンを選択できます。今回は「PYTHON 3」を選択。 ノートブックには「セル」が存在し、左側の実行ボタンを押すとセル内のコードを実行して
Pythonでの数値計算ライブラリNumPy徹底入門
NumPyは、多次元配列を扱う数値演算ライブラリです。機械学習だけでなく画像処理、音声処理などコンピュータサイエンスをするならNumPyを学んでおくことで、あなたの日々の研究や開発の基礎力は格段にアップするはずです。 プログラミングの初心者から、Webエンジニア、これから研究する人など、初学者にも分かりやすく優しく説明することを心がけて必要な知識が身につくように解説しています。 腰を据えて学習する時間と余裕のある方は、Step1から順に進めていくことで、苦手意識のあった方でも一通り読み終わる頃には理解できなかったPythonとNumPyのソースコードがスラスラと読めるようになるはずです。 上級者の方は、分からない記事だけ読むだけでも、力になると思われます。あなたのプログラミング能力を向上する手助けになることをお約束します。このサイトを通して、コンピュータサイエンスに入門しましょう。 Ste
Pandasのplotの全引数を解説 | 自調自考の旅
概要Pythonモジュールのpandasにはplot関数があり、これを使えばpandasで読み込んだデータフレームを簡単に可視化することができます。ただし、大量の引数（34個）があるにもかかわらず、公式マニュアルを見ても引数の一部しか説明されておらず、一体何ができるのか整理したくなり、この記事を書きました。データはirisを使い、plotの各引数の効果を検証しました。 import pandas as pd if __name__ == "__main__": #元データ df = pd.read_csv('iris.csv', index_col=0) どんな引数があるのか？df.plot?とヘルプを叩くことで、変数の一覧と説明（英語）を取得できます。実に34個の引数があるようです。使いこなして、簡単にいろんなグラフを書きたいですね。
pythonで小さなツールを作る時のtips - Qiita
自分で小さいツールを作る時に心に留めているtipsです． 書き始めたときは「どうせ書捨てだし」と思って書き始めると意外と長い間，もしくはいろんなところで使うことになったりするので，気をつけておくと後から楽になるというような小技です．大規模なソフトウェアの開発ではまた違った流儀があると思います． メインルーチンを関数にする 関数名はなんでもいいのですが，自分は趣味で main() という名前の関数を用意し，メインルーチンは全てそこに書くようにしています． #!/usr/bin/env python def main(): print('hello, hello, hello!') if __name__ == '__main__': main() pythonの小さなサンプルコードを見たりすると関数外の部分にベタで実行コードが書かれていたりします．もちろんそれでも動くのですが，以下の2点で後
『Pythonで体験するベイズ推論 ―PyMCによるMCMC入門―』の書評 - StatModeling Memorandum
特長 Pythonユーザが待ちに待ったPythonによるMCMC本ではないでしょうか。原著タイトルが『Bayesian Methods for Hackers』だけあって、プログラマ・エンジニア向きだと思います。数式はびっくりするほど出てこない代わりに、Pythonコードは非常にたくさんでてきます。そしてPyMCの使い方が基礎から説明してあって丁寧です。自分でコーディングする際は原著のGitHubリポジトリを活用しましょう（なんとStarが10000個を超えてる！）。 Pythonで体験するベイズ推論 PyMCによるMCMC入門 作者: キャメロン・デビッドソン=ピロン,玉木徹出版社/メーカー: 森北出版発売日: 2017/04/06メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログを見る 購入を迷っている人の一番の心配は、本書のPyMCのバージョンが1つ前のPyMC2であることだと思
Pythonで2変数関数に対して最急勾配法を用いる - minus9d's diary
以前、Pythonで最急勾配法を実装し、グラフを描く - minus9d's diary という記事にて、1変数関数に対して最急勾配法を用いて極値を求める実装を紹介しました。 今回の記事では、2変数関数に対して同じことをやってみます。目的関数はです。紙と鉛筆で極値を解析的に求めると、は、のときに極小となることが分かります。今回はこれを最急降下法で求めるのが目標です。 実装コード 少々長いですがコードを貼ります。Python34で動作確認しています。 #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- # 参考：http://matplotlib.org/examples/mplot3d/surface3d_demo.html # http://stackoverflow.com/questions/7744697/how-to-show-two-f
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京都大学、Pythonの基本を解説した無料の教科書「素晴らしすぎる」「非常にわかりやすくて良い」 | Ledge.ai
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機械学習初心者がKaggleの「入門」を高速で終えるための、おすすめ資料などまとめ（2020年3月版）｜カレーちゃん🍛専業kaggler｜note
Matplotlib.pyplotのplotの全引数を解説 | 自調自考の旅
