10分でPandasを学ぶ - Qiita
DataFrameを作る DataFrameの作成方法も幾つかあるので、その整理。 まずは、DataFrameをnumpyで行列を作り、インデックスとラベルを貼り付けるパターン。 インデックスの作成。 #Create a index dates = pd.date_range("20130101", periods=6) dates <class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'> [2013-01-01, ..., 2013-01-06] Length: 6, Freq: D, Timezone: None #Create a DatFrame df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index = dates, columns = list("ABCD")) df A B C D 2013-01-01 0.7
PuLPを使った線形計画法(Linear Programming) - Qiita
カーネルやら何やらを理解するために、非線形計画法を勉強中。 で、その前に線形計画法で実際に手を動かしたくなったので無償で使えるPuLPを使ってみた。 今回例題として解いたのは「これならわかる最適化数学」の第6章、線形計画法。 似たような例題がいくつか並ぶので、ピックアップしてPuLPでモデル化してみた。 【例題6.2】(P161) 2種類の容器A,Bを作るのに, 機械M1,M2を使う. 容器Aを1個作るのにM1を2分, 機械M2を4分使う必要がある.一方,容器Bを1個作るのに、機械M1を8分,機械M2を4分使う必要がある. 容器A,Bを作る利益は一つあたりそれぞれ29円,45円である. 利益を最大にするにはどのように計画すれば良いか. 利益を目的関数f、容器の個数をそれぞれx,yを問いてモデル化すると式は下記のようになる。 制約条件: 2x + 8y <= 60 4x + 4y <= 60
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