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
matplotlibで、グラフにテキストを入れる。 - ぱたへね
グラフをに追加できるテキスト関連のまとめ。 サンプル画像 ソースファイル # -*- coding: utf-8 -*- from pylab import * I = arange(0, 2*pi+0.1, 0.01) figure() plot(I, sin(I), label='sin(x)') # labelは凡例で表示する文字列 title('Function y = sin(x)') # グラフのタイトル xlabel('x [rad]') # x軸のラベル ylabel('y = sin(x)') # y軸のラベル text(pi/2, 1, 'Max value', ha = 'center', va = 'bottom') # 指定した座標の上にテキストを追加 text(3*pi/2, -1, 'Min value', ha = 'center', va = 'top')
TruncatedSVD
TruncatedSVD# class sklearn.decomposition.TruncatedSVD(n_components=2, *, algorithm='randomized', n_iter=5, n_oversamples=10, power_iteration_normalizer='auto', random_state=None, tol=0.0)[source]# Dimensionality reduction using truncated SVD (aka LSA). This transformer performs linear dimensionality reduction by means of truncated singular value decomposition (SVD). Contrary to PCA, this estimato
NMF
NMF# class sklearn.decomposition.NMF(n_components='warn', *, init=None, solver='cd', beta_loss='frobenius', tol=0.0001, max_iter=200, random_state=None, alpha_W=0.0, alpha_H='same', l1_ratio=0.0, verbose=0, shuffle=False)[source]# Non-Negative Matrix Factorization (NMF). Find two non-negative matrices, i.e. matrices with all non-negative elements, (W, H) whose product approximates the non-negative
Python pandas データ選択処理をちょっと詳しく <中編> - StatsFragments
こちらの続き。 上の記事では bool でのデータ選択について 最後にしれっと書いて終わらせたのだが、一番よく使うところなので中編として補足。 まず __getitem__ や ix の記法では、次のような指定によって 行 / 列を選択することができた。 index, columns のラベルを直接指定しての選択 index, columns の番号(順序)を指定しての選択 index, columns に対応する bool のリストを指定しての選択 ここでは上記の選択方法をベースとして、ユースケースごとに Index や Series のプロパティ / メソッドを使ってできるだけシンプルにデータ選択を行う方法をまとめる。 補足 一部の内容はこちらの記事ともかぶる。下の記事のほうが簡単な内容なので、必要な方はまずこちらを参照。 簡単なデータ操作を Python pandas で行う - S
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