データサイエンス系チートシートを網羅してみた - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに この記事では、私がこれまでXで発信してきたデータサイエンスに関わるさまざまな分野のチートシートを一挙にまとめました。前処理、可視化、機械学習、深層学習、ベイズ・統計、さらにはその他の関連トピックまで、私が作成したものからネット上のものまで多岐にわたる内容を網羅しています。 それぞれのセクションでは、実践的かつ即戦力となる情報が詰まったチートシートを紹介しており、初心者から上級者まで幅広い層に役立つ内容を目指しました。 日頃からX（旧Twitter）を通じて、データサイエンスに関する知識や役立つリソースを共有していますが、今回の
線形重回帰を本当はPythonで解きたいけど表計算で解けと言われたので - Qiita
import pandas as pd data = [['HF', 19.5, 20.0, 1.826567], ['HCl', -84.9, 36.5, 1.1086], ['HBr', -67.0, 80.9, 0.8271], ['HI', -35.1, 127.9, 0.4477], ['H2O', 100.0, 18.0, 1.8546], ['H2S', -60.7, 34.1, 0.978325], ['H2Se', -42, 81.0, 0.627], ['NH3', -33.4, 17.0, 1.471772], ['PH3', -87, 34.0, 0.57397], ['AsH3', -55, 77.9, 0.217], ['SbH3', -17.1, 124.8, 0.116], ['CH4', -161.49, 16.0, 0], ['SiH4', -111.8
JupyterLab上で周期表を用いた可視化、分析をする方法 - Qiita
from __future__ import absolute_import from bokeh.models import (ColumnDataSource, LinearColorMapper, LogColorMapper, ColorBar, BasicTicker) from bokeh.plotting import figure from bokeh.io import output_file, show from bokeh.sampledata.periodic_table import elements from bokeh.transform import dodge from matplotlib.colors import Normalize, LogNorm, to_hex from matplotlib.cm import plasma, inferno,
線形回帰を本当はPythonで解きたいけど表計算で解けと言われたので - Qiita
import pandas as pd data = [['HF', 19.5, 20.0], ['HCl', -84.9, 36.5], ['HBr', -67.0, 80.9], ['HI', -35.1, 127.9], ['H2O', 100.0, 18.0], ['H2S', -60.7, 34.1], ['H2Se', -42, 81.0], ['H2Te', -1.8, 129.6], ['NH3', -33.4, 17.0], ['PH3', -87, 34.0], ['AsH3', -55, 77.9], ['SbH3', -17.1, 124.8], ['CH4', -161.49, 16.0], ['SiH4', -111.8, 32.1], ['GeH4', -90, 76.6], ['SnH4', -52, 122.7], ['He', -268.934, 4.0
Google TrendのデータをAPI経由で取得し時系列解析②〜プログラム言語の人気トレンドを国別比較する〜 - Qiita
Summary Google Trendから各キーワードの検索データを取得し、時系列データ分析を行います Pytrendsという（非公式の）ライブラリを用いてデータを取得します 各検査キーワードの検索トレンドを国別に比較・分析します 前回同様にstatsmodelを用いて時系列解析を施して比較してみます 参考（前回記事）： Google TrendのデータをAPI経由で取得し時系列解析①〜人気プログラム言語のトレンドを考察する〜 分析ゴール 各プログラム言語のキーワード検索傾向に関する国別の違いを把握する 対象国は下記とする（言語の影響を排除するため、英語圏に絞りました） 日本 U.S イギリス シンガポール オーストラリア カナダ 対象データ 前回分析時の結果を参考に、対象言語を以下として、Google trendから抽出する Python（日本では上昇傾向） JavaScript（日本
matplotlib.animationを利用してgif画像を作る (ArtistAnimation) - Qiita
matplotlibはデータ解析の可視化ツールとして一般的に用いられています． 今回は，matplotlib.animation機能を使ってgif画像を作ってみたので，そのコードを紹介します． 最終的には，以下のgifアニメーションを作りたいとします． matplotlib.animationには，「ArtistAnimation」機能「FuncAnimation」機能があります． 今回は「ArtistAnimation」機能で話を進めます． 「FuncAnimation」機能については，こちらのページでまとめています． matplotlib.animationを利用してgif画像を作る (FuncAnimation) なお，こちらのページも参考にしています． Animation using matplotlib with subplots and ArtistAnimation 動作環境
pandas-profiling に matplotlib の設定を上書きされる問題とその回避方法 - Qiita
pandas-profiling はデータの特徴をざっくり眺めるときに使うとても便利なライブラリ1なのだが、プロファイルを実行すると matplotlib の設定を上書きされるという厄介な問題がある。 設定を上書きされる問題 まずは普通に matplotlib を使ってグラフを表示してみる。 import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline matplotlib.rcParams['font.family'] = 'TakaoPGothic' matplotlib.rcParams['figure.figsize'] = (8, 4) plt.style.use('ggplot')
dockerで機械学習 with anaconda(8)「実践機械学習システム」Willi Richest, Luis Pedro Coelho 著
(base) root@9f32435de7a9:/BuildingMachineLearningSystemsWithPython/ch01# python analyze_webstats.py Traceback (most recent call last): File "analyze_webstats.py", line 10, in <module> import matplotlib.pyplot as plt File "/opt/conda/lib/python2.7/site-packages/matplotlib/pyplot.py", line 115, in <module> _backend_mod, new_figure_manager, draw_if_interactive, _show = pylab_setup() File "/opt/conda/
Matplotlibの日本語化でハマったよ♪ - Qiita
【DQN】秘書問題のところで、Matplotlibのグラフの見出し等の日本語化が出来ずに豆腐になっていた問題。。。解決したのでまとめておく。 結論からいうと、基本は、以下の参考のとおりでできました。 そして、理由はわかりませんが、それ以外はまったくできませんでした。 【参考】 ・ 【matplotlib】日本語の設定@keisukeのブログ 前提の環境 ・Windows10 ・Python3 ・Anaconda3 手順は以下のとおり ・matplotlibの設定ファイルの場所を探して、matplotlibrcをコピー ・日本語に対応したフォントのダウンロードとコピー ・matplotlibの設定ファイルを書き換える ・フォントのキャッシュの削除 ・matplotlibの設定ファイルの場所を探して、matplotlibrcをコピー これはpythonを実行した後に、以下のコマンドでいけます
Pythonでスピーカの周波数特性を分析 - Qiita
なぜスピーカの周波数分析を行うのか ダンスミュージックを聴くときは低音重視、クラシックを聴くときは高音重視、音楽制作に使うときはフラットなど、スピーカは用途によって求められる周波数の特性が変わってきます。欲しい音がきちんと出るスピーカを設計したり、選んだりする際にスピーカの周波数分析を行い、定量的に評価することが重要になります。 分析の流れ PythonでTSP信号（測定信号）を作る →スピーカに入力して出力をマイクで録音 →Pythonで分析、グラフ作成 使用機材 被測定スピーカ：Genelec 8050A マイク：NTI M2230 オーディオインターフェイス：RME MADIface XT 測定環境：無響室 TSP信号とは システムの周波数特性は、理想的にはインパルスをシステムに入力し、その出力であるインパルス応答をフーリエ変換することで得られます。 しかしインパルスを放出するスピー
MatplotlibでRuntimeError,ImportErrorが出てきた時の対処法 - Qiita
MatplotlibでRuntimeError,ImportErrorになった時の対処法 経緯 Pythonの学習を進めている途中で以下のようなエラーにぶち当たり、色々試行錯誤して理解しました。せっかくなのでそれを解決するに至ったストーリーをQiitaの練習がてら残します。。。 該当のコード /Users/MYNAME/.pyenv/versions/anaconda3-5.1.0/envs/Pycharm_test/bin/python /Users/MYNAMEo/math_training/liner_function Traceback (most recent call last): File "/Users/MYNAME/math_training/liner_function", line 3, in <module> import matplotlib.pyplot as
Google Colaboratory上で某ビジネス系オンラインメディアのPV推移のグラフをmatplotlibを用いて描画する - Qiita
1.概要 そういえば某ビジネス系オンラインメディアのPV推移を個人的な趣味で定点観測しているのですが、そのオンラインメディアのADページで、PVやUB(UniqueBrowser)の数値をHTMLページのTableタグで表記して公開している事に気付いたので、最近覚えたGoogle colaboratoryを使ってPandasのread_HTML()でPV数値を読み込んで、Matplotlibでグラフ描画しようというのが、本イシューの趣旨。 （注：今まで1個1個PVやUBの数値をExcel等にてコピペしてグラフ描画する的な作業をやっていたけれど、その作業が超絶面倒くさいので、数値取得からグラフ描画までをpython用いて全自動で描画して楽をしよう今流行りのRPA業務自動化？というものを目指そうというのが本イシューの趣旨) ※東洋経済広告HP [デジタル広告]-[東洋経済オンラインとは] ht
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勾配降下法の勾配とは何か、可視化してみる - Qiita
scipyのfftまとめ（備忘録） - Qiita