2014/07/28 読み込み(Pandas)の追加. 2014/11/28 pandasを使う場合をまとめ. import csv with open('some.csv', 'r') as f: reader = csv.reader(f) header = next(reader) # ヘッダーを読み飛ばしたい時 for row in reader: print row # 1行づつ取得できる
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pandasのdataframe型をnumpyのarray型に変換する 投稿日:2014年8月29日 by kensuke-mi カテゴリ: pandas やりたいこと dataframeを行列として扱いたい。 なので、numpyのarray型(np.arrayかnp.adarrayにしたい) どう解決するか? ここに書いてあった。 なんだか、いろいろな人が回答しているが、一番シンプルでわかりやすかったのがこれ。 df.as_matrix() すでにpandasのクラスに定義されていたというオチ
PRML 12章の実装試してみたいけど、Oil Flowデータの配布ページが無くなってるんだよなあ、とあきらめてた。でもがんばって探したらwebarchiveから拾えた。tar.gzファイルまでアーカイブしてあるなんて……。すごすぎ。欲しい人いる? 再配布したらまずい? 2010-05-24 @shuyo Nakatani Shuyo Oil Flowデータの配布ページがずっとリンク切れのままなのですよね… それ以外のデータはBishop先生のリンクからひと通り手に入るけど紹介を兼ねて。 Handwritten Digits - 手書き数字(MNISTデータ集合) The MNIST digits data are available from Yann LeCun’s MNIST page, which also contains a detailed description of th
Matplotlibで線を複数書くとき, 色がかぶってしまったりして面倒なことがある. そんなときはカラーマップを使うことで色を連続的に変化させていくことができる. import matplotlib.pylab as pylab import matplotlib.cm as cm x = numpy.arange(0.0, 1.01, 0.01) for _ in range(10): pylab.plot(x, _ * x, color=cm.hot(float(_) / 10)) という感じ. http://stackoverflow.com/questions/4389179/matplotlib-color-palette カラーマップはhot以外にもいくつかあるのでお好みのものをどうぞ. autumn, bone, cool, copper, flag, gray, hot,
pythonには(当たり前だけど)リストをまとめるためのzip()関数が存在する。 >>> A = [1,2,3] >>> B = [4,5,6] >>> zip(A, B) [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]これだけじゃちょっとありがたみが分かんないけど、配列っていうのは『オブジェクトjの状態』などを格納してある場合が結構あるので、jに関してループを回したいとかのような場合に便利だったりする。 for (state1, state2) in zip(A, B): # do somethingで、これはいいんだけど、なぜかpythonにはzip関数でまとめられた配列を展開する"unzip()"関数が存在しない。なんでだろーとか思って調べたら、どーやらこれでできるらしい。 >>> C = zip(A, B) >>> zip(*C) [(1, 2, 3), (4, 5, 6)]な
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