「Python 機械学習プログラミング」まとめノート(Jupyter) - Qiita
はじめに 「達人データサイエンティストによる理論と実践 Python 機械学習プログラミング」という本の評判が良かったので読みました。 https://www.amazon.co.jp/dp/B01HGIPIAK/ref=dp-kindle-redirect?_encoding=UTF8&btkr=1 その際に、後から復習できるようにJupyter Notebooksのノートファイルにまとめノートを作りながら学習を進めていきました。その時のまとめノートをせっかくなので共有したいと思います。特に重要だと思ったポイントや、ちょっとした補足を追加して、「この手法、scikit-learn使ってどんな風に書くんだっけ？」の備忘録として使えるように書きました。ただ、省略してる部分も多いので適宜元の本を見て補ってもらえると幸いです。あと1,2,8,9,12,13章についてはノートを作っていません。（デ
PyCallを使ってRubyで電力需要予測をしてみる
# データ加工 ymd = [] month = [] wday = [] hour = [] (0..PyCall.len(df)-1).each do |i| dt = Date.parse(df.DATE.ix[i]) ymd << dt month << dt.month wday << dt.wday hour << df["TIME"].ix[i].split(":")[0] end df["HOUR"] = hour df["MONTH"] = month df["WEEK"] = wday df.head.()
データ分析を便利にするJupyter notebookとPandas | DevelopersIO
こんにちは、小澤です。 今回は、Jupyter notebookとPandasの導入的な話をしようと思います。 とは？の話 Jupyter notebookもPandasもすでに「とは？」を書く必要がないくらい有名どころかもしれませんが一応書いておきます。 とはいえ、今回はこんなものがあるよというご紹介程度の内容となるので、この「とは？」がメインコンテンツとなります。 どちらもpipからインストール可能ですが、Anacondaを利用すると、グラフ描画用のmatplotlibも別途インストールする必要がなくなるため、 今回はAnaconda3-4.2.0を利用しているものとします。 Jupyter notebookとは ブラウザ上で、REPLのようなインタラクティブにプログラムを実行するためのものです。 Jupyter notebookを立ち上げるとブラウザから画像のような環境にアクセスでき
TreasureDataとPandasとJupyterでインタラクティブにデータを可視化する。 - Qiita
はじめに TreasureDataは、アプケーションログやセンサーデータなど時系列のデータを簡単に収集・保管・分析が行えるクラウドサービスです。 現在は、分析エンジンの一つとして、Prestoが利用できるようになり、収集したデータをインタラクティブにSQLで分析が行えるようになりました。 しかし、SQLでデータを分析したデータを元に可視化をするという機能自体はTreasureDataでは備えていないため、ExcelやTableauなどの外部ツールを使って、可視化を行う必要があります。 そこで今回は、Pythonのライブラリとして人気があるPandasと、WebブラウザでインタラクティブにPythonを実行できるJupyterを利用して、TreasureDataとインタラクティブにSQLを実行して集計・可視化を行っていきます。 セットアップ 利用環境 Ubuntu 14.04 Python
pandasのプロット機能を使いJupyter上で作図 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 環境 OS X El Capitan 10.11.6 python: 2.7.11 pandas: 0.18.0 matplotlib: 1.5.1 numpy: 1.10.4 IPython: 4.1.2 初めに Pythonによる作図のおすすめ10 Pythonには様々な作図方法があり、matplotlibというライブラリを使うのが基本です。ただそれは少し野暮ったいので楽にオシャレに描けるようにするseabornというラッパーがあります。これに満足できなかったら、Bokehとかがいいのかもしれません。ggplotはRで使用している方
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Pandas + Jupyter notebookで分析を便利に - Qiita
