ナンバーズ予想で学ぶ統計学
本書は数字選択式宝くじ ナンバーズ の予想方法を研究する人と、統計学を独学したいけど同じ勉強するなら(宝くじという)エキサイティングな要素も欲しいという人に向けた統計解析の解説書です。 統計学を学ぶためにナンバーズのデータを利用し、ナンバーズの予想のためにどのような統計的手法が使えるかを学ぶことができる文書です。 本書の目指すところ 統計的手法の使い方を学ぶ。 統計学の理論は無視する(高度な数式を勉強しない)。 統計的手法を使ってナンバーズを予想してみる。 統計学の基礎的な知識を学ぶ。 データマイニングも含む。 ナンバーズの予想に使えないかもしれないけどおもしろそうな予想方法も勉強してみる。 統計解析のソフトウェアは Python と関連ライブラリ ( pandas や SciPy library ) を使用します。 エクセル や Google スプレッドシート 、 R もありますけど個人
pandas + matplotlib による多彩なデータプロッティング - Qiita
科学技術計算用言語としての Python そもそもなぜデータ分析などの科学技術計算を Python でやるのでしょうか。主に次の二点によります。 NumPy, pandas, matplotlib など豊富なライブラリが揃っている 汎用性の高いグルー言語として利用できる データフレームを利用した計算とそのグラフ描画 (プロッティング) のみであれば R のほうがどちらかといえば簡単かもしれません。しかし統計解析を汎用性の高い Python で完結させることで様々な分野へのより幅広い応用が可能になります。 NumPy 統計解析の多くはベクトル演算を伴います。 NumPy は高速でメモリ効率の良い多次元配列の実装である ndarray を備えています。プログラミング言語に元から備わっている配列・ハッシュオブジェクトでは到底かなわないような高次元のベクトル演算を可能にします。またファンシーインデ
numpy/scipy/pandas/matplotlibメモ | mwSoft
pandasでいろいろplot 概要 pandasとmatplotlibの機能演習のログ。 可視化にはあまり凝りたくはないから、pandasの機能お任せでさらっとできると楽で良いよね。人に説明する為にラベルとか色とか見やすく出す作業とか面倒。 @CretedDate 2014/09/25 @Versions python 2.7.6, pandas0.14, matplotlib1.4.2 DataFrameをplot DataFrameに対してplot()と書くだけで概ね描画できる。 とりあえずimport。 %pylab import pandas as pd import numpy as np from matplotlib import pylab as plt 3つのカラムを持つDataFrameをplotしてみる。 df = pd.DataFrame( [ [0, 1, 2]
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