データ分析者に嬉しいPyCharm4の新機能 - Librabuch
先日リリースされたPyCharm4には、データ分析者にも嬉しい機能が追加されています。 NumPy Array Viewer IPython notebook Support NumPy Array Viewer NumPyのArrayの状態を可視化してくれるツールです。 import numpy as np test_array = np.arange(25).reshape(5, 5) Debug Consoleから「View as Array」を選択すると、Viewerを表示できます。 簡単に中身を確認するには便利そうです。 大きな行列を表示させるとこんな感じ。。 IPython notebook Support IPython notebookはWebブラウザでPythonが実行できる素敵な環境ですが、PyCharm4がnotebookをサポートしました。 Demo.ipynb（n
Pythonデータ分析系ライブラリのインストール Windows / Mac - Librabuch
PyCon JP 2014 チュートリアル「PyData入門」のお知らせ | Librabuch 上記のエントリで告知した通り、2014年09年12日（金）に行われるチュートリアルの講師を務める御縁を頂いています。29枚あったチケットは完売のようで、若干プレッシャーの高まりを感じる今日この頃です。 さて、チュートリアル開催にあたり、利用するライブラリ群のインストール方法をOS毎に確認していたのでこちらにも備忘録として残しておきます。（参加者の方々には専用経路で別途ご案内差し上げます） 導入手順 共通 Windows版 Mac版 動作確認 導入したいもの 今回導入したいライブラリは下記の通りです。 NumPy Scipy Pandas scikit-learn matplotlib IPython 共通手順 Python3.4.1をインストールしてPATHを通しておきます。（手順問わず） p
IPython Notebookをアドホック分析環境として使う
こんにちは、Gunosyのエンジニアの粟飯原です。Gunosyでは、主に広告配信サーバー全般の開発運用インフラを行いつつ、データ集計や分析等を行なっています。 Gunosyのエンジニアブログはこちら http://gunosy.github.io/2014/07/08/iptyhonnotebook.html 今回は、自分が開発業務や分析業務で日常的に利用しているIPython Notebookを便利に使う方法を紹介させて頂きます。 基本的に、pipでライブラリがインストールできる環境とnumpy、scipyの環境が揃っていることが前提で進めます。windows環境であれば、ライブラリのインストールは以下のURLのパッケージ群を利用すると快適です。とはいえこのページで紹介しているライブラリはwindowsでは動かないものもあります。 http://www.lfd.uci.edu/~gohl
非公開サイト
サイトの構築。作品の販売。ブログの投稿。この他にもさまざまな機能があります。 ログイン サイトをはじめよう 非公開サイト このサイトは現在プライベート設定になっています。
Pythonで数値計算のコツ：for文書いたら負けかなと思っている – はむかず！
転職してから1年とちょっとが経ち、Pythonをメイン言語としてからも同じくらいが経った。最近やっとnumpy/scipyの使い方のコツがわかってきたと思うので、マサカリ飛んでくるのを覚悟でなんか書いてみようと思う。 転職して初めてPythonを使ったというわけではない（実際wafのwscriptとかは書いたことある）が、まあでもほぼ初心者同然だった。学習曲線でいうとPythonはすごく良い言語だと思う。Python本体の言語仕様については、わりとすぐに覚えることができた。だが一方、numpy/scipyについては、そう簡単ではなく習得するにはそれなりに時間がかかったと思う。 ケーススタディ たとえば\(N\times M\)行列\(B\), \( M\times L \)行列\( C \), \( M \)次元ベクトル\(a=(a_k)_{1\leq k \leq M}\)が与えられて
numpy, sciypy, matplotlib, pandas, scikit-learnの環境構築とかとか。 - rokujyouhitoma's blog
表題のライブラリ群の必要性が高まってきたので環境構築して遊ぶ。...のだけど環境構築に思った以上に手こずったので記す。 それにしてもPythonはこのあたりのライブラリが充実してるから逃げられないなぁ...。移行先希望。 環境 事前にvirtualenv, virtualenvwrapperでPythonの環境を切っておいた。 OSX 10.8.4 XCode4.8.2 Python 2.7.2 CPython2.7.2。今回はPyPyじゃないよ。PyPyじゃライブラリ動かないのあるから...。 インストール % pip install numpy % pip install scipy % pip install matplotlib % pip install pandas % pip install scikit-learn ??tornadoがインストールされたのかはなぞである。
Python for Data Analysis Chapter 3 - Qiita
IPython:An Interactive Computing and Development Enviroment iPythonめっちゃ便利だから使うといいよ！ データの表示を綺麗にしてくれる tabキーで補完できる オブジェクトの後に?をつけると詳細な情報が見れる numpy.ndarray.T? オブジェクトの後に??をつけるとソースコードが読める（見れる時だけ） ?でネームスペースの検索もできる！ numpy.*save*? %runでスクリプトの実行もできる！ %run hello_world.py %pasteを使えば空白行付きのスクリプトでもコピペで実行できる！ インデント付きのソースコードをコピペするとうまくインデントが整形されずにペーストされてしまう。iPython上で%pasteすると空白行付きでペーストされるのでちゃんと実行できる。 %cpasteで好き放題にペー
Python for Data Analysis Chapter 4 - Qiita
NumPy Basics: Arrays and Vectorized Computation ndarray NumPyが提供するn次元配列オブジェクト Creating dnarrays #配列から作成 data1 = [6, 7.5, 8, 9] arr1 = np.array(data1) #多次元配列でも作成できる data2 = [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]] arr2 = np.array(data2) #pythonのrange関数 np.arange(10) #零ベクトル np.zeros(10) #零行列 np.zeros((3, 6)) #初期化しないで生成 np.empty((2, 3, 2)) #次元の確認 arr2.ndim #配列の形 arr2.shap #データ型の確認 arr1.dtype #データ型を指定して生成 arr1 =
NumPy reference — NumPy v1.26 Manual
NumPy reference# Release: 1.26 Date: September 16, 2023 This reference manual details functions, modules, and objects included in NumPy, describing what they are and what they do. For learning how to use NumPy, see the complete documentation. Acknowledgements# Large parts of this manual originate from Travis E. Oliphant’s book Guide to NumPy (which generously entered Public Domain in August 2008).
Pythonの数値計算ライブラリ NumPy入門
Scientific Computing Tools For Python — Numpy NumPy は Pythonプログラミング言語の拡張モジュールであり、大規模な多次元配列や行列のサポート、これらを操作するための大規模な高水準の数学関数ライブラリを提供する。(via Wikipedia) これまで知識があいまいだったNumPyについて、もう一度おさらいしたいと思います。NumPyはSciPyと併せて科学技術計算でよく利用されています。また、高速に行列演算ができるのでOpenCV(コンピュータビジョンライブラリ)でもNumPyを利用したPythonインタフェースが提供されるようになりました。 OpenCVのPythonバインディングについては去年のエントリーでも取り上げていますので参考までに。 * さくらVPSにOpenCVをインストールしてPythonから使う [2017/04/2
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