ポケモンの最強タイプを考える【グラフ理論】 - Qiita
導入 先日、ポケモンの最新作『Pokémon LEGENDS アルセウス』が発売されました。ポケモン愛好家の中で密かに話題を集めたのが、新たに登場したポケモン「ゾロア（ヒスイのすがた）」と「ゾロアーク（ヒスイの姿）」のタイプです。なんと驚くべきことに、両者のタイプは未だ登場したことのなかった「ノーマル・ゴースト」だったのです。 ポケモンを知る人には説明不要ですが、これはノーマルタイプの唯一の弱点であるかくとう技をゴーストタイプで無効化しながら、ゴーストタイプの弱点であるゴースト技をノーマルタイプで無効化するという、非常にバランスのとれた、まさに夢のような複合タイプです。一部では、この「ノーマル・ゴースト」こそ最強の組み合わせなのではないかと噂されました。 しかし、果たして本当にそうなのでしょうか？ ポケモンのタイプは全部で18種類あり、一匹のポケモンは二つまでタイプを持つことができます。考
Python ユーザでも『データ可視化入門』で練習できるようにパッケージを作った + Plotnine との互換性ガイド - ill-identified diary
概要 pysocviz が提供する機能 ggplot2 と同じようにできないところとその対策 aes() にクオートされてない変数を指定できない R のように改行できない ggplot2 で使えた色名が使えない ggplot2 で使えた linetype が使えない 文字化けの回避 ggrepel パッケージの利用 scales::percent などの単位・スケール指定 テーマや色パレットのプリセットを変更したい場合 subtitle/caption が表示されない 複数のグラフを連結できない hjust/vjust が使えない グラフ内の図形やテキストの大きさのバランスがおかしい geom_smooth/stat_smooth で一般化加法モデル (GAM) による平滑化ができない geom_quantile の method 指定ができない geom_smooth/stat_smoo
Pythonで株価を機械学習モデルに投入して、グラフに表示してみる - Qiita
はじめに 最近の個人的なブームはブロックチェーン・仮想通貨です。 それに伴って（？）仮想通貨など考えるならば、株価を、機械学習で予測することのほうが良いのではないかと思い立った次第です。 とりあえず、データを集めて、それを機械学習のライブラリ（scikit-learnのSVM）に投入してモデルごとの結果を図示化を行いました。 厳密にいえば、今回のものは将来予測ではなく最適収斂モデルなので微妙に違うところもありますが。。 しかしこれは第一弾で、投入データを増やす、モデルをKeras,Tensorflow,chainerなどのやつにする、海外の文献をあさるなど今後に取りうる方針はいろいろありますが、まずはメモ書き残し用途です。 結果 ソースコード import csv import numpy as np from sklearn.svm import SVR import matplotli
Jupyter-notebook の作図ライブラリ比較 - Qiita
時は戦国 Python には作図ライブラリがたくさんあります。 最もデファクトスタンダードに近く歴史も古い作図ライブラリは matplotlib で間違いないでしょうが、それでも R における ggplot2 ほどの地位は確立していないように思います。 特に、Jupyter-notebook 上ではインタラクティブなグラフを表示するニーズがあり、そこでは静的なグラフよりもさらにライブラリが割拠している印象があります。何がどう違うのかよくわかりません。 そこで今回は代表的な作図ライブラリの Jupyter-notebook 上での 違いについて簡単にまとめます。 注意 各ライブラリはいずれも細かくグラフのスタイルを設定可能で、やろうと思えば同じような見た目のグラフを生成することも可能ですが、今回はできるだけ何も設定せずにプロットした時のグラフを使います。 今回試すライブラリたち matplo
IronPythonとGLEEライブラリを使って、GraphVizのdotもどきなツールを作ろう - ふにゃるんv2
はてブしていたURLを眺め返していたら、以下のブックマークを見つけました。 Nauman Leghari's Blog : Fun with IronPython & GLEE http://weblogs.asp.net/nleghari/archive/2007/04/02/fun-with-ironpython-glee.aspx ふむふむ、IronPythonを使って、Microsoft Researchが提供している GLEE って言う グラフ作成ライブラリを使ってみよう。というBlogのようです。 このBlogを書いた方は、どうもpydot(GraphVizをPythonから呼び出せる)ライブラリを使ってダイアグラムを描画したかったらしいのですが、pydotがIronPythonから呼べないので、GLEEを使ってみたよ。って事みたいです。 で、暫く眺めていて、 そういや、前に簡
Matplotlib: Python plotting — Matplotlib 2.0.0 documentation
Matplotlib is a python library for making publication quality plots using a syntax familiar to MATLAB users. Matplotlib uses numpy for numerics. Output formats include PDF, Postscript, SVG, and PNG, as well as screen display. As of matplotlib version 1.5, we are no longer making file releases available on SourceForge. Please visit http://matplotlib.org/users/installing.html for help obtaining matp
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
pythonパッケージの依存関係をgraphvizで可視化 - Qiita
