matplotlibでのプロットの基本
matplotlibを使ってプロットする時、プロットするたびに関数を調べることが多く、効率が悪いので、よく使うものについて情報まとめておく。 matplotlib, pyplot, pylabの関係性 まず、「各々の言葉が何を指すのか」から。 Matplotlib: データビジュアライゼーションパッケージの全体を指す。 pyplot: matplotlibパッケージ内のモジュールを指す。欲しいプロットを作るために暗黙的かつ自動的に図形や軸を作成するインターフェース。基本的にはこのモジュール越しにmatplotlibの機能を活用する。以下のようにインポートして置くのが一般的。 pylab: pyplotとnumpyモジュールを一括インポートするものであるが、現在では特にJupyter notebookやipythonカーネルを使っている場合に奨励されないので、注意すること。 グラフの構成要素
matplotlib入門 - りんごがでている
matplotlibはPythonでグラフを描画するときなどに使われる標準的なライブラリです。 画像ファイルを作るばかりでなく、簡単なアニメーションやインタラクティブなグラフを作ることも可能です。 実際の例はmatplotlibサイトのギャラリーで見ることができます。 matplotlib/gallery matplotlibは本家のサイトやどこかのブログにあるチュートリアルや例を描画してみるぶんには簡単なのですが、 実際に自分でプロットするとなると基礎的な概念を理解していないと使いにくいライブラリでもあります。 また、基礎的な概念を理解していないとドキュメントを参照する際にもどこを見て、どう実用すればいいのかわかりません。 そこで、この記事ではそのあたりのmatplotlibの基礎を解説していきます。 なお、Python自体の知識はある程度仮定していますが、matplotlib自体の実装
Plotly Dashで簡単に可視化ができるWebアプリを作る - Qiita
Plotly Dashとは Plotly Dash(正式名称はDashらしいですが、他にもDashという名前のアプリが色々あるのでこの表記とします)はPython製のWebアプリケーションのフレームワークです。 FlaskやBottleなど、Python製のWebフレームワークは色々ありますが、Plotly DashはPlotlyを使用した可視化されたデータを組み込むことができます。 インストール pipでインストールします。condaでインストールできるかどうかは確認していません。 pip install dash==0.17.7 # The core dash backend pip install dash-renderer==0.7.4 # The dash front-end pip install dash-html-components==0.7.0 # HTML compo
Python3のdatetimeはタイムゾーンを指定するだけで高速になる - Qiita
はじめに Pythonで時間を扱う定番の標準ライブラリといえばdatetimeですね． 適当に使っても全く問題なく使えるライブラリですし，ちょろっと呼び出すだけならパフォーマンスを気にする必要すらありません． しかし，数万回，数千万回とdatetimeを生成する必要に迫られた時，ボトルネックは顕在化してきます． そこで，ちょっとしたことに気をつけるだけでパフォーマンスが若干向上する事を発見したので，そのご紹介です． 結論を書くと標準ライブラリのtimezoneを使ってdatetimeを生成しようというお話です． ※ちなみに，タイトルの通りPython3限定のお話です． 結論 いきなり結論だけ書きます．それ以降は興味があればご覧ください． datetimeは次のように生成するのが良いと思います． ポイントはtimezoneを指定するかどうか．．．それだけです． from datetime i
Black: Python のソースコードを自動整形するツール
Python のコードを自動整形するツールでは、autopep8 と YAPF が有名です。 これらを使えば、コードのスタイルについて気を回さないでよくなり、生産性が上がります。 最近、2018 年に登場したばかりの Black が使われるのを見かけるようになりました。 Black は現時点ではベータ版なのが注意点ですが、十分に使えそうです。 ここではデフォルト設定の YAPF と比べつつ、Black についてまとめてみようと思います。 Black の特徴 自動整形ツールは基本的に pycodestyle などのチェッカーでエラーにならないように整形します。 しかし、Black はそれに縛られず、より細部に渡って PEP8 に準拠したスタイルに整形します。 YAPF は設定できる項目が多いのが特徴ですが、Black は一行あたりの文字数だけしか設定を変更できません。 できるだけスタイルを統
Pythonを書き始める前に見るべきTips - Qiita
Pythonを使ってこの方さまざまな点につまずいたが、ここではそんなトラップを回避して快適なPython Lifeを送っていただくべく、書き始める前に知っておけばよかったというTipsをまとめておく。 Python2系と3系について Pythonには2系と3系があり、3系では後方互換性に影響のある変更が入れられている。つまり、Python3のコードはPython2では動かないことがある(逆もしかり)。 Python3ではPython2における様々な点が改善されており、今から使うなら最新版のPython3で行うのが基本だ(下記でも、Python3で改善されるものは明記するようにした)。何より、Python2は2020年1月1日をもってサポートが終了した。よって今からPython2を使う理由はない。未だにPython2を使う者は、小学生にもディスられる。 しかし、世の中にはまだPython3に
VS codeでpython3の実行(windows10) - Qiita
みなさんVS code(Visual Studio Code)使ってますか？ 僕はSublimeとAtomのいいとこどりをしたようなUXが好きで普段から多用しています． これまでもやろうやろうと思っていてなかなかできていなかったVS codeでのpythonのデバッグというものをやっていくついでに情報の共有ができればと思います． (とりあえず公式がpython3に準拠しているっぽいのでまずはpython3でデバッグできるようにしようと思いますが，行く行くはpython2でもデバッグできるようにしようと思っています．) できるだけプログラミングをやったことがない人でもわかるように書いていこうと思いますので質問や編集リクエストは遠慮なさらずに送ってください． 基本的に公式サイトに則って説明していきます．（適宜説明を追加したり省いたりしています） 準備 VS側の準備 まずはVisual Stud
Pythonのwhile文によるループ処理（無限ループなど） | note.nkmk.me
Pythonのwhile文によるループ（繰り返し）処理について説明する。条件がTrueである間ずっとブロック内の処理を繰り返す。無限ループの実装も可能。 8. 複合文 (compound statement) - while文 — Python 3.11.3 ドキュメント for文については以下の記事を参照。リストなどの要素を取得して処理したり、決まった回数だけ処理したりする場合はfor文のほうが適切。 関連記事: Pythonのfor文によるループ処理（range, enumerate, zipなど） while文ではなく、for文と標準ライブラリitertoolsモジュールの関数を利用して無限ループを実装することもできる。カウンターを伴う無限ループなどはitertoolsを使うとスッキリ書ける。 関連記事: Pythonのitertools.count, cycle, repeatによ
VS Code で Python をデバッグする
はじめに Visual Studio Code (以下 VS Code) は、コードを書くためのエディタとしてだけでなくデバッガとして使うこともできます。この記事では、VS Code で Python のデバッグを行うための設定についてまとめました。構成ファイルの属性や、定義済変数の一覧についても掲載しています。 準備 拡張機能をインストールする VS Code で Python コードを書く際には、Python 拡張機能をあらかじめインストールしておきます。画面左のアイコンから拡張機能を選択して、Python 拡張機能をインストールしておきます。 こちらの記事を参考にして、仮想環境についても設定しておくと良いでしょう。 構成を開く デバッグの設定は、適当なフォルダを開いた状態で、デバッグ > 構成を開く > Python として launch.json (.vscode/launch.j
Emacsでpythonを書く環境 - type t (* void *)
老人なのでemacsでプログラムを書いていますが、最近はpythonを少しだけ書く必要があったので環境の話をまとめます。 melpaにアクセスできることを想定してます。 念の為、バージョンに依存するところはないと思いますがpackage.elを使うので24以上、 私の環境は26.1です。 ;;; package.elの初期化 (when (require 'package) (add-to-list 'package-archives '("melpa" . "http://melpa.milkbox.net/packages/") t) (package-initialize) ) elpy M-x package-install elpy 殆どこれで終わる。 elpyはpythonを書くためのパッケージなどをまとめてインポートする全部のせextension。 以下の機能がまとめて入る。
Jupyter(IPython)でNoteBookをモジュールとしてインポートする方法 - Qiita
Jupyterを使っていると別のnotebook(ipynbファイル）の関数や結果を使いまわしたくなりますよね。pythonモジュールとしてインポートする方法が公式にあったので紹介します。 （今後何回も使いそうなので自分の備忘録の意味も込めて） 公式のサイトの例: http://jupyter-notebook.readthedocs.io/en/latest/examples/Notebook/Importing%20Notebooks.html やり方としてはnotebookを実行して結果をモジュールとして登録して、sys.meta_pathを使ってimportをフックして呼び出します。 importが呼ばれた時点でnotebookは実行されますが、元の状態を変えないようになっているので安心してください。 以下コードです。 import io, os, sys, types from
【Python】importの使い方はコレです！（from,as）
この記事の内容はコチラです Pythonの「import」の使い方 「from import」の使い方のパターン 「as」の使い方 from importの6パターン Pythonは多くのモジュールやパッケージをインターネットからダウンロードして使うことができます。もちろん自作することもできます。 importの使い方が少し難しい Pythonのモジュールやパッケージを使うには、「import」を使います。このimportがわりとややこしくて初心者は戸惑うケースが多いです。 ここではimportのパターンを６つ紹介します。この６パターンを理解すれば、ほとんどのケースで対応できると思います。 例1. 通常のimport ここでは、PythonでEXCELを操作する「openpyxl」パッケージをインポートする例を取りあげます。 import openpyxl openpyxl.styles.
Jupyter notebookでimportできるの？ – モカ式
一番よくわからなかったのが、自分でつくったモジュールをインポートするにはどうしたらいいのか。普段から使っている人には常識かもしれませんが、目からウロコだったので記事にしてみました。 JupyterNotebookについては、Pythonやanaconda関係をググれば必ず出てくるので参考にしてください。 JupyterNotebookは使い方が普通のエディタとは随分ちがうので食わず嫌い。pythonのお勉強にVisualStudioCode、最近はspyderを使っていました。セル内のプログラムをかんたんに実行して結果を表示。ノートは拡張子.ipynb 形式のファイルとして保存するのはわかりました。じゃあ、foo.py のなかに from bar import * って書いて、bar.pyを読み込む方法がわからなかったのですが。 解決方法は、.ipynb形式で作ったノートブックを.py形式
今年の流行語大賞は「JPAP」（Jupyter / Python / Anaconda / Pyenv）〜 ゼロからはじめる Jupyter Notebook 〜 - akiyoko blog
この投稿は 「jupyter notebook Advent Calendar 2016 - Qiita」 の 6日目の記事です。 今年の流行語大賞が 「JPAP（Jupyter / Python / Anaconda / Pyenv） に決まりましたね！ あれ？ 違うの！？ といった冗談はさておき、ちょっとした統計解析をしようとしたときに、Jupyter Notebook（ジュピター ノートブック）＋ Pandas（パンダス）を試してみたら、すごくいい感じだったのでご紹介。 Jupyter Notebook はブラウザ上でデータ分析関連の Python コードを実行したり実行結果を保存したりすることができる非常に便利なツールなのですが、Jupyter Notebook の他にも Python, NumPy, Pandas, Matplotlib 等々の環境を準備しておく必要があります。そ
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
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