【第3話】 統計分析をRからJuliaに~更にプロット｜gisp_shin
前回の続きですが、Juliaでこれはとても便利だなと思った点を紹介します。 全部を使うわけではないですが、今回利用しようとしたパッケージはこちらです。 ではデータを作ってみましょう。18歳から80歳までの患者100人分、AとBと2つの異なる処置を行い、良くなった、悪くなった、変わんないの３つの結果があるとします。 Rではsummary()で簡単な結果が出せますが、StatsBaseを利用すると同じことができます。 それぞれのデータを用いてDataFrameを作成します。 中身はこうなっています ここではTreatmentとResultに注目です。患者のうちAとBという異なる処置方法を行った２つのグループがあります。 size(data)でみたように100人の結果がありますが、Aのグループに何人、Bのグループに何人いるかみたい場合、こう記述します by(data, :Treatment, s
Data Science with Julia && Python (2) - NumpyもJulia環境下で使う｜gisp_shin
Juliaを使いはじめて良いなと思った所はPythonのライブラリが使えることです。当然ながら全く同じ事ができるわけではないですが、Data Scienceでよく使われるものがJulia上でもちょっと知ればできるのは大きいです。 今回はNumpy「も」Julia環境で使いながらJuliaで同様の結果を得る方法を検討してみます。 Julia上でPythonのライブラリを使うには前回書いたようにPyCallというパッケージが必要です。PyCallをインストールしていなければ import Pkg; Pkg.add("PyCall")とREPL上で入力してインストールします。早速PyCallを使いましょう using PyCallではnumpyをインポートします。 julia> np = pyimport("numpy") 私の環境では新しくPython3.6環境をcondaで作成し(py36e
【第2話】 統計分析をRからJuliaに~プロット｜gisp_shin
Juliaという言語に注目しています。Introduction to Statistical Learning with Applications in Rという教材を使って統計学を復習していますが、Rでやってた統計分析をJulia環境下でできたらいいなと思ってやってみました。 今回は頻繁に利用するPlotです。 Juliaでは主に３つのパッケージが使われています（多分） - Plots.jl (+ StatsPlots.jl) - PyPlot.jl - Gadfly.jl Plots.jlはJuliaの標準のグラフ描画ライブラリです。統計分析に使いたい場合はStatsPlotsがおすすめです（マクロ言語が予想以上にいいです） PyPlotはPythonのmatplotlib.pyplotそのものです。PyCallを使ってJulia環境からPythonのmatplotlibを呼び込んでる
Jupyter (Notebook)からPlutoへ｜gisp_shin
7月は個人的にはいろいろと面白いカンファレンスがありました。7月頭にScientific PythonのSciPy2020, 翌週にGIS関連のESRI UC 2020, 最後の週にJuliaのJuliaCon 2020です。 コロナウイルスの影響で全てVirtualでしたが、おかげでSciPy2020の75ドルを除いてJuliaConも無料でしたから参加した人も多かったかもしれません。ただVirtualなだけに時間はアメリカに合わせた形。日本からの参加者にはきつかったかもしれませんね。でも現在はほぼ全てがYoutubeで見ることが可能なはずです。 ここではJuliaCon2020で興味深かったものを簡単に紹介しようと思います。 今回、即インストールして試してみたのが、Pluto.jlです。「個人的には」大当たりです。 Python使っている人ならご存知のJupyter notebookで
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