pyconjp2018/slides.ipynb at master · drillan/pyconjp2018 · GitHubYou signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
pythonでのデータ分析時、死ぬほど調べるTipsをまとめておく。 - プロクラシスト
こんにちは、ほけきよです。 pythonでデータを取り扱っているとき「あれ、これどうやるんだっけ？？」 ってなること、ありませんか？僕は10分に1回程度なります。 いや、覚えろと自分でも思うんですが、覚えられないんですよね。100回くらい同じコマンドを調べてたりする。 物覚えが良くないので、ココを見れば絶対大丈夫なようにしておこうと思い、まとめてみました。 jupyterで最初に開くときに読み込むモジュールたち datetime 日付⇔文字列の変換 datetimeの足し算引き算 json dict型⇔json jsonファイルの入出力 datetimeをjsonにする時、エラーが出る pandas ～以外を表すやつ andとor inf弾く リストをdfにサクッと変換 datetimeとして読み込み 読み込み時にcodecのエラーが出る DataFrameのfor文 numpy lins
Deep Learningの学習の様子を可視化する、fastprogressがすごく良さげ - Qiita
from fastprogress import master_bar, progress_bar n_epochs = 20 # エポック数 b_batches = 10 # 1エポックあたりのバッチ数 x_bounds = [0, n_epochs] # 表示させる学習曲線の図のx軸の範囲 y_bounds = [0, 1] # 表示させる学習曲線の図のy軸の範囲 mb = master_bar(range(n_epochs)) for i in mb: # エポックに関するイテレーション for j in progress_bar(range(n_batches), parent=mb): # バッチに関するイテレーション # バッチごとの学習処理を記述 train(x_batch, y_batch) graphs = ... # グラフに関する設定 mb.update_graph(
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GitHub - fastai/fastprogress: Simple and flexible progress bar for Jupyter Notebook and console
