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WebサービスのA/Bテストや機械学習でよく使う「確率分布」18種を解説 -
主な確率分布の関連図 こんにちは、吉岡（@yoshiokatsuneo）です。 Webサービスを運営していると、利用状況を分析・予測したり、A/Bテストなどで検証したりすることがよくあります。 データを一個一個見ていてもよくわからないので、データ全体や、その背景の傾向などがまとめて見られると便利ですよね。そんなとき、データの様子を表現するためによく使われているのが「確率分布」です。 学校の試験などで使われる偏差値も、得点を正規分布でモデル化して、点数を変換したものです。 今回は、Webサービスなどでよく使われる確率分布18種類を紹介します。 それぞれ、Webサービスでの利用例やPythonでグラフを書く方法も含めて説明していきます。コードは実際にオンライン実行環境paiza.IOで実行してみることができますので、ぜひ試してみてください。 【目次】 正規分布 対数正規分布 離散一様分布 連続
GitHub - widgetti/ipyvolume: 3d plotting for Python in the Jupyter notebook based on IPython widgets using WebGL
Try out in mybinder: 3d plotting for Python in the Jupyter notebook based on IPython widgets using WebGL. Ipyvolume currently can Do (multi) volume rendering. Create scatter plots (up to ~1 million glyphs). Create quiver plots (like scatter, but with an arrow pointing in a particular direction). Render isosurfaces. Do lasso mouse selections. Render in the Jupyter notebook, or create a standalone h
jupyter notebookで触れるプロットを描く - やったことの説明
回転できる3Dプロット スライドバーつき もっと綺麗なグラフを描く 参考 昔、Emacsから使えないからjupyter notebookは使わないという旨の記事を書いた。 実際まだ、Emacsからは使えていないけど、最近はだいたいのコードをEmacs+pythonで書いて、実行やグラフを描く部分をjupyter notebookでやるということをよくやっている。 jupyter notebook内にグラフを描く方法として %matplotlib inline という文を実行しておくという方法がある。 大体の場合にはこれで間に合うが、3Dグラフを回したり、アニメーションを動かしたりすることができなかった。 調べてみると他にも色々できることがわかったのでまとめる。 この記事では以下のようなプロットを描く。 回転できる3D アニメーション スライドバー付き もっと綺麗なグラフを描く markdo
Jupyter
Jupyter Notebook Tutorial in Python Jupyter notebook tutorial on how to install, run, and use Jupyter for interactive matplotlib plotting, data analysis, and publishing code Plotly Studio: Transform any dataset into an interactive data application in minutes with AI. Try Plotly Studio now. Introduction¶Jupyter has a beautiful notebook that lets you write and execute code, analyze data, embed conte
Pythonメモ : better-exceptionsで例外情報を見やすくする - もた日記
better-exceptions インストール 使い方 better-exceptions github.com better-exceptionsを使用すると例外情報が図のようにみやすくなる。 インストール pipでインストールできるので下記コマンドを実行。 $ pip install better_exceptions 使い方 以下のようにbetter_exceptionsをインポートすればよい。 import better_exceptions 試しに下記コードを実行した場合の出力を比べてみる。 import better_exceptions foo = 52 def shallow(a, b): deep(a + b) def deep(val): global foo assert val > 10 and foo == 60 bar = foo - 50 shallow(b
Installation — HoloViews v1.22.1
Stop plotting your data - annotate your data and let it visualize itself. HoloViews is an open-source Python library designed to make data analysis and visualization seamless and simple. With HoloViews, you can usually express what you want to do in very few lines of code, letting you focus on what you are trying to explore and convey, not on the process of plotting. For examples, check out the th
graph-tool
Graph-tool is an efficient Python module for manipulation and statistical analysis of graphs (a.k.a. networks). Contrary to most other Python modules with similar functionality, the core data structures and algorithms are implemented in C++, making extensive use of template metaprogramming, based heavily on the Boost Graph Library. This confers it a level of performance that is comparable (both in
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なんでもかんでもJupyter Notebookに表示するためのチートシート ３次元プロット編 - Qiita