Pythonで非線形関数モデリング - Qiita
やること Pythonで観測値（x,yのセット）を指定した関数で近似してモデリングする方法を説明します イメージ図：こういう感じのことをやります 関数でのフィティングは、モデリングの基本です。 線形の近似であれば、普通に線形回帰のパッケージを使えばいいと思いますが、 ここでは非線形関数含め、自分で指定した任意の関数でフィティングする方法を説明します。 使うもの Pythonのscipyパッケージに入っている、『curve_fit』というモジュールを使います。 より厳密には、scipy.optimize モジュールの一部です。 まず今回使うパッケージを読み込んでおきます。 ##フィッティングに使うもの from scipy.optimize import curve_fit import numpy as np ## 図示のために使うもの import seaborn as sns impo
PythonでPandasのPlot機能を使えばデータ加工からグラフ作成までマジでシームレス - Qiita
Pandasのグラフ描画機能 この記事ではPandasのPlot機能について扱います。 Pandasはデータの加工・集計のためのツールとしてその有用性が広く知られていますが、同時に優れた可視化機能を備えているということは、意外にあまり知られていません。 この機能は Pandas.DataFrame.plot() もしくは Pandas Plot と呼ばれるものです。 Pandas Plotを使いこなすことが出来るようになれば、 データの読み込み、保持 データの加工 データの集計 データの可視化 というデータ分析の一連のプロセスを全てPandasで完結させることが出来る、つまり分析の「揺りかごから墓場まで」を実現することが出来ます。 Pandasのプロット以外の機能について この記事ではPandasのデータハンドリングなどに関わる機能は説明しません。 そちらにも興味がある方は下記の記事などを
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