画像データdigits,主成分分析で3次元の可視化をしてみる - Qiita
はじめに scikit learnにはdigitsと呼ばれる0~9までの数字の手書きの画像データが含まれています。 これを多変量分析の一種である主成分分析(PCA)を利用して可視化するという事例は多数紹介されています。たとえばScikit-learnでPCAなど。 ただし、可視化は大抵第2主成分までの2次元データである例がほとんどでした。ここでは第3主成分までなんとか可視化させてみたいと思います(ネタ)。 なお主成分分析に関しては意味がわかる主成分分析がわかりやすかったと思います。 digitsのデータの可視化 ライブラリのimportから画像データの可視化までを行います。 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.decomposition import PCA
転ばぬ先の杖-機械学習エラー備忘録(matplotlibエラー、scikit-learnエラー、kerasエラー) - Qiita
Traceback (most recent call last): File "bmi-plot.py", line 12, in <module> fig = plt.figure() File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/matplotlib/pyplot.py", line 533, in figure **kwargs) File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/matplotlib/backend_bases.py", line 161, in new_figure_manager return cls.new_figure_manager_given_figure(num, fig) File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/ma
東証2部最強やなという話コード篇 - Qiita
昨日自分のはてなブログで「東証2部最強やなという話」を書きました。この記事はTOPIX指数、東証2部指数、マザーズ指数のデータをダウンロードして加工し、各々の価格データを指数化したものと標準偏差を比べ見て、東証2部指数が最強やなみたいな記事を作りました。（決して投資を推奨するわけではありません。そうして、TOPIX,マザーズ指数に投資する方法はたくさんありますが（投資信託、ETF、先物など）、東証2部指数に投資する方法は筆者が知る限りありません。） 最強やなというところで使ったグラフは以下のものでmatplotlibで書きました。 そのコードを以下では書いていきます。 まず価格データに関しては、SBI証券よりダウンロードしました。TOPIX、東証2部指数に関しては2000年からのデータをcsvでできました。マザーズ指数に関しては、算出が2003年9月12日ということで、その日からのデータし
Matplotlib 論文書くときに使ったやつメモ - Qiita
はじめに 論文を書くときにいろいろ調べたのですがまた書くときにまとめておくと楽なので そのまとめです 参考 https://qiita.com/rnhd/items/325d21621cfe9e553c17 https://qiita.com/okadate/items/00227316187b60f861f5 https://qiita.com/nishimuraatsushi/items/2df8542ebf97affa26fb グラフの文字系 ここがとにかく大変でした 普通times new romanを使うので よく言われているこれでやると plt.rcParams['font.family'] = 'Times New Roman' #全体のフォントを設定 plt.rcParams["mathtext.fontset"] = "stix" plt.rcParams["font.s
matplotlibで土日に線を入れる - Qiita
x軸が日付のとき、グラフの推移に曜日が関係していることがあります。 土曜日と日曜日がどの辺りなのか分かりやすいように色をつける方法を考えました。 ライブラリのインポートと、サンプルデータの用意をします。 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import datetime %matplotlib inline df = pd.DataFrame() for day in (datetime.date(2018, 9, 1) + datetime.timedelta(x) for x in range(30)): df = df.append(pd.DataFrame([[day, np.random.rand()]], columns = ['date','value']), ignor
【Python】ただひたすらにフーリエ変換【備忘録】 - Qiita
import numpy as np from scipy.fftpack import fft import matplotlib.pyplot as plt # parameters N = 2**20 # data number dt = 0.0001 # data step [s] f1, f2 = 5, 8 # frequency[Hz] A1, A2 = 5, 0 # Amplitude p1, p2 = 0, 0 # phase t = np.arange(0, N*dt, dt) # time freq = np.linspace(0, 1.0/dt, N) # frequency step y = A1*np.sin(2*np.pi*f1*t + p1) + A2*np.sin(2*np.pi*f2*t + p2) yf = fft(y)/(N/2) # 離散フーリエ変換
Sympyで包絡線を解いてmatplotlibで可視化 - Qiita
環境 Windows 7 Anaconda 4.3.34 python 3.6.4 何の話か 直線群の包絡線の曲線をSympyを使って求め、matplotlibを使って可視化してみたPythonコードを、自分語りに交えて紹介します。 導入 多湖 輝氏のシリーズに「頭の体操」というものがあります。なるほど面白い問題からなぞなぞ、ただの屁理屈まで幅広いひねった問題があったように思います。 例：問「先に家を出て東に向かった兄を追って弟が家を出たが、弟は西に向かった、何故か」答「自転車がある駐車場が西にあるから」 僕が子供のころ父が買っていて読んでいたのですが、そんななかふと気になる問題がありました。 ちょっと具体的な文は忘れたのですが、要約すると 「定規だけ（つまり直線だけ）で円を描け」 というものでした。答えは 正方形を用意し、各辺を細かく等分したメモリを打つ 左下にP、右下にQを置く PとQ
画像のヒストグラムを表示する - Qiita
Pythonでグレースケール画像のヒストグラムを表示する方法。 PIL(Pillow), numpy, matplotlibはインストール済みの前提。 実際に表示させた結果 単にヒストグラムだけ表示すると分かりづらいので、ヒストグラムの上に画像も表示させる。 コード # -*- coding:utf-8 -*- from PIL import Image import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 画像の読み込み & グレースケールに変換 img = Image.open('適当な画像ファイル').convert('L') # 上段の画像の表示設定 plt.subplot(2, 1, 1) # 引数はそれぞれ、全体の行数、全体の列数、設定対象のIndex a = np.array(img) plt.imshow(a) plt.g
【Python入門】Pythonで便利なライブラリ(numpy,pandas,matplotlib)をインストール後、pyファイルの中で使えるようにするまで(macOS編) - Qiita
なんのために共有するか？ ども！Masaです。 正直、初心者としては「コマンドラインいじるの！？…怖い…」「え、元に戻らなくなったらどうしよう…」みたいな不安があるとおもうんす。 そういう不安をへらすために得た知識・体験したものを共有します！ 疑問が解消されたり、不安が少しでも減ったら 左のいいねボタンをポチッとお願いします！ この記事でできるようになること、できないこと ・できること Pythonで便利なライブラリ(numpy,pandas,matplotlib)をインストール後、pyファイルの中で使えるようにimportしてサンプルコードを動かすことができるようにするところまで。 ・できないこと それぞれのライブラリの詳しい使い方 どんなライブラリをインストールしておきたいか？ とりま3つのライブラリ！ pandas -> 下2つと連携してデータ分析を支援。read_csvとread_
M5GOの加速度・角速度センサーから算出した回転角度のリアルタイムグラフ表示 - Qiita
概要 前の記事「M5GOの加速度・角速度センサーでBlenderの3Dモデルを動かす」でM5GOの加速度・角速度センサーから算出した回転角度を MQTT Broker へ送信するプログラムを作ったので、同時にMQTT Brokerから取得したデータをリアルタイムにグラフ化するプログラムです。 （データは100ms間隔で送信されていますが、完全には追随できていないようで、動かし続けると表示が遅延してしまいます） 環境 M5GO (Firmware 0.15) iMac (macOS High Sierra) MQTT Broker (mosquitto version 1.4.15) matplotlib (2.2.3) M5GOでBlenderの3Dモデルを動かすのと同時に、回転角度のリアルタイムグラフ表示https://t.co/yr8vwqtHl7#M5GO #M5Stack pic.
matplotlib.basemapのエラーの対処法。 - Qiita
Pythonでmatplotlib.basemapを使って地図を描こうと試したとき、 エラー（AttributeError: 'AxesSubplot' object has no attribute 'get_axis_bgcolor'）がでて困りました。 その対処法がわかったの共有します。 matplotlibをつかって地図を描きたいかたは、このページをご参考にしてください。 matplotlib.basemapで簡単にマップを描画する このページを参考にして、matplotlib.basemapのモジュールをインストールします。 そして、このページにあるコードを実行すると、以下のエラーがでてきます。 File "/Users/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/mpl_toolkits/basemap/__init__.py", line 17
matplotlib.basemapのbluemarble()のエラーの対処法。 - Qiita
下記のページを参考に、Twitterのデータを解析し緯度経度をmatplotlib.basemapに描くときに 発生したエラーとその対処法について示します。 Twitterのデータ解析で参考にしたのが以下のページです。 スタバTwitterデータ位置情報のビジュアライゼーションと分析 これを参考に衛星画像にTwitterデータより取得した緯度経度をプロットしようとしたところ、 以下のエラーが発生しました。 File "/Users/******/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/mpl_toolkits/basemap/__init__.py", line 3982, in bluemarble return self.warpimage(image='bluemarble',scale=scale,**kwargs) File "/Users/k
Python matplotlibで棒グラフ（ハッチングと２軸グラフの凡例） - Qiita
はじめに この記事を紹介しようと思ったきっかけは以下の通りです． データ比較用の棒グラフを白黒で作成したかったので，ハッチングにより対応することにしました．色とりどりのグラフはよく見かけますが，今の時代に白黒グラフは以外に少ない？ ２軸グラフを作成する時，凡例部をうまくプログラムできないかと考えていたのですが，気に入った方法が見つかったので，実践してみることにしました． 棒グラフのプログラムは，こちらのサイト を参考に，自前のものを書き換えています． なお，当方の環境は以下のとおりです． MacBook Pro (Retina, 13-inch, Mid 2014) macOS High Sierra Python 3.7.0 matplotlib 2.2.2 ハッチングパターン 下の図は，棒グラフ本体は描画せずに，凡例だけを描画し，余白削除をしたものです． 上の図を描くコードは以下の通り
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[Kaggle]New York City Taxi Fare Prediction - Qiita
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matplotlibで3次元プロットする際に3軸のスケールを揃える - Qiita
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Jupyter + Matplotlib + Python3 > Cの関数内static変数と同等の処理を使う > 折れ線データの作成 - Qiita
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