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Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに この記事では、私がこれまでXで発信してきたデータサイエンスに関わるさまざまな分野のチートシートを一挙にまとめました。前処理、可視化、機械学習、深層学習、ベイズ・統計、さらにはその他の関連トピックまで、私が作成したものからネット上のものまで多岐にわたる内容を網羅しています。 それぞれのセクションでは、実践的かつ即戦力となる情報が詰まったチートシートを紹介しており、初心者から上級者まで幅広い層に役立つ内容を目指しました。 日頃からX(旧Twitter)を通じて、データサイエンスに関する知識や役立つリソースを共有していますが、今回の
概要 pysocviz が提供する機能 ggplot2 と同じようにできないところとその対策 aes() にクオートされてない変数を指定できない R のように改行できない ggplot2 で使えた色名が使えない ggplot2 で使えた linetype が使えない 文字化けの回避 ggrepel パッケージの利用 scales::percent などの単位・スケール指定 テーマや色パレットのプリセットを変更したい場合 subtitle/caption が表示されない 複数のグラフを連結できない hjust/vjust が使えない グラフ内の図形やテキストの大きさのバランスがおかしい geom_smooth/stat_smooth で一般化加法モデル (GAM) による平滑化ができない geom_quantile の method 指定ができない geom_smooth/stat_smoo
ExcelのPythonJupyter Notebook JupyterをMicrosoftExcelに埋め込み、VBAの代わりにPythonを記述します 以前は、ExcelとPython JupyterNotebooksの間の「どちらか/または」の選択でした。PyXLL-Jupyterパッケージの導入により、両方を並べて使用できるようになりました。 この記事では、Excel内で実行されるJupyterNotebookをセットアップする方法を紹介します。2つの間でデータを共有し、ExcelワークブックからJupyterノートブックに記述されたPython関数を呼び出すこともできます。 入門 まず、ExcelでPythonコードを実行するには、PyXLLアドインが必要です。PyXLLアドインを使用すると、PythonをExcelに統合し、VBAの代わりにPythonを使用できます。PyXLL
import numpy as np import scipy from scipy.stats import binom %matplotlib inline %config InlineBackend.figure_format = 'svg' import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns print("numpy version :", np.__version__) print("matplotlib version :", matplotlib.__version__) print("sns version :",sns.__version__) numpy version : 1.18.1 matplotlib version : 2.2.2 sns version : 0.8.1
Pythonグラフ入門# このPythonグラフ入門では、プログラミング言語Pythonを使ってグラフを描画する方法を解説しています。対象としている方は、ある程度Pythonに触れている人(リストやNumPyを使った配列を理解できるレベル)です。 本サイトの特徴# このサイトは、Jupyter LabでPythonコードを実行した結果を、Jupyter Bookを用いてHTMLファイルに変換したものです。そのため、お手元の環境でもライブラリなどのバージョンを揃えた上でコードを実行すれば、同じ結果が得られます。 サイト内の検索は、ページ右上の虫メガネのアイコン、または左側のメニュー上部の検索窓から行えます(ウィンドウの幅によって異なります)。 このサイトで検証したPythonと各ライブラリのバージョンは以下の通りです。 Python 3.12.4 Matplotlib 3.9.1 Seabo
最近、とある興味 *1 から量子力学(とりわけ量子化学)の勉強をしています。 水素原子の電子の軌道を計算すると、s軌道とかp軌道とかd軌道とかの計算が載っていて、対応する図が教科書に載っていたりしますよね。 こういうやつです: Wikipedia「球面調和関数」より引用 Attribution: I, Sarxos 個人的な体験ですが、予備校の頃は先生の影響で「化学」に大ハマりしていました *2。 ここから「Emanの物理学」というサイトの影響で「物理」に目覚め、そこからなぜか「数学」に目覚めて現在に至ります。そういった経緯もあって、化学には大変思い入れがあります。 特にこの水素原子の軌道の図は当時から気になっていて、自分で描いてみたいと思っていました。先日ようやく理解でき、実際に自分で描画できるまでになりました。以下がその画像です: これはタイトルにもある「球面調和関数」と呼ばれる関数を
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tl;dr 2020年1年間のはてなブックマークの人気エントリー3万件をもとに技術トレンドを分析。 その結論とPythonでグラフ化した手順を書き記します。 ※(注記)ご指摘がありましたが、技術トレンドというよりitニューストレンドと言った方が正しいかもしれません。踏まえてお読みください。 前置き 手元に2020年の1年間ではてなブックマークの技術カテゴリーにおいて人気エントリーに一度でも乗ったことのある記事のタイトルデータが3万件ほどあったため、形態素解析を行い単語の出現頻度順に並べてみました。欠損の割合としては多くても1割程度、つまり少なくとも9割程度のデータは揃っているはずなので精度はかなり高いと思います。 (※(注記)はてなブックマークはNewsPicksみたくインターネット上の記事をブックマーク・コメントでき、より多くブックマークされた記事が人気エントリーとしてピックアップされるサービスです。w
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こんにちは、優勝しました。 背景 Juliaを使おうとしたら様々な環境構築時のトラブルに見舞われました。終わりです。 使えるけどストレスなところ グラフの描画が遅い matplotlibと比較してしまう PyPlotが使えない -> ローカルPCのpyenvのせい Plotsを使うことにした グラフを描画しても画像に焼いてブラウザから見るしかなかった 困ったこと pkgのインストールにたまに失敗する すでに削除したはずのpkgが原因で実行時にエラーがこびりつく これらは全部ローカル環境でJuliaを使おうとしているために起こる問題です。原因解決するのも時間かかるし、将来的なことを考えてDockerを使うことを決意しました。 Dockerの構成 全部Jupyter Labに投げる方針です。Jupyter公式のイメージを持ってくるだけで、Python、Julia、Rが使えるらしいです。 Doc
import matplotlib.pyplot as plt n_row, n_col = 2, 2 fig, ax = plt.subplots(n_row, n_col, figsize=(8, 6)) # 描画領域が1列 or 1行のときaxはベクトルですが、それ以外は行列になるので # 各要素へのアクセス方法に注意 for i in range(n_row): for j in range(n_col): ax[i, j].plot([1, 2, 3, 4, 5]) ax[i, j].set_title(f"ax[{i}, {j}]") fig.suptitle("Main title") fig.tight_layout() plt.savefig("multi_plots.png") import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.
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Pythonでグラフを描くときは、Matplotlibを使うことが多いですが、 グラフの「この要素」を変更するには、「どのメソッド」を使えばいいのかわからない...。 検索するのが大変で、もうMatplotlib使いたくない! という方のために、 Matplotlibの軸・目盛り・目盛り線の設定 について総まとめしました。 私自身も今回紹介する内容を覚えてからは、Matplotlibの軸周りの設定はある程度自力でできるようになっています。 軸・目盛り・目盛り線の設定サマリーチャート 時間軸の設定 軸周りの設定の前に... pltメソッドとオブジェクト指向 基本のグラフ 軸ラベルの設定 軸ラベルの表示 軸ラベルの見た目変更 軸の最大値・最小値の設定 目盛の表示値を変更 リストで目盛りを指定:xticks([目盛り値のリスト]) np.arangeで値を指定:xticks( np.arange(sta
データの可視化はなぜ必要なのでしょうか。それは、そのデータを生み出している事象をより正確に理解したり、機械学習での予測に用いる際に、使うべきデータを適切に選んだりするためです。そのためにはまず、データを可視化することによって、データの大まかな特徴をつかんだり、データ同士の相関関係を知ることが必要なのです。 さて、Pythonでデータを可視化する際には、まず、Pandasでデータを集計・加工します。その上で、matplotlib(マットプロットリブ)や今回ご紹介するseaborn(シーボーン)というライブラリで可視化を行います。seabornは特に、手軽に美しく可視化ができるライブラリなので、本稿でseabornがいかに魅力的なライブラリであるかを学びましょう。 seabornの特徴 seabornとは、Pythonのデータ可視化ライブラリで、同じPythonの可視化ライブラリであるmatp
Jupyter Notebookでmatplotlibを使用する場合には、インポートする前に %matplotlib inline と記述しますよね?では... なぜinlineと入力しているのでしょうか? 入力し忘れても動くことがあるのはなぜでしょうか? %matplotlib notebookというコマンドもあるのをご存じでしょうか? この記事では、matplotlib inlineの謎について解説していきたいと思います! Jupyte Notebookのmatplotlibの読み込み|%matplotlib inline %matplotlib inlineを指定したときの挙動 グラフがアウトプット行に出力される plt.show()を省略してもグラフが出力される plt.show()でアウトプット行に2つのグラフ表示 %matplotlib inlineの意味はバックエンドの指定 バッ
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 温度を視覚的に表現するためのカラーマップは、低温側に寒色、高温側に暖色を配したものが最も一般的かつ直感的 です。その一方で、多くのソフトが標準で準備している rainbow カラーマップは、視覚的な理想から遠い存在 となっています。 matplotlib は様々なカラーマップを提供しており、その一覧は Choosing Colormaps in Matplotlib にまとめられています。ここにあるカラーマップの中でも、特に気温や海面水温といった温度を表現する際によく用いられるものとして、 RdYlBu_r 、 jet 、 t
いよいよ 分子軌道 を計算してみたいと思います。 今回の記事の内容を理解するとエチレンやブタジエンやベンゼンなどの分子軌道が計算でき、それをPythonのプログラムで可視化できるようになります。 これまで3回に渡って書いてきた「日曜化学シリーズ」の記事ですが、今回がまさに集大成となっています。 過去の記事を前提にお話しますので、まだの方はシリーズの過去記事をご覧になってください。 tsujimotter.hatenablog.com (番外編の日曜化学(2.5)は読まなくても、今回の内容については大丈夫です。) 前回までの記事で計算したのは、水素様原子という 原子核が1つ・電子が1つ のものでした。 そうなると、原子核が2つ以上で電子が1つ の状況(つまり分子)を計算したくなると思います。 上記の状況はポテンシャルによって表すことができますので、ハミルトニアンに反映させればシュレーディンガ
データ読み込み データは2つのエクセルファイルから読み込みます。 ファイル calvert.xlsx 1つめのデータは下に示すもので、作例グラフの緑線を描くためのもの。 エクセルで以下のような形で収納されています。これは自分でデータを打ち込んだので、打ち込みやすいよう、日付(dd)、月(mm)、年(yy)、値(Q) という並びにしています。 欠測期間が長く、グラフの線を連続させたくない場合は、欠測期間中のある一日の日付とデータとして nan をいれることにより、グラフの線を結ばないで描画してくれます。 ファイル v-notch.xlsx 2つめのデータは下に示すもので、作例グラフの濃い青線を描くためのもの。 これは既存のエクセルファイルがあったのでそれを用いていますが、ここで使用するのは、カラム A (Date)とカラム N (RWL) だけです。 エクセルファイルからのデータ読み込み エ
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Pythonでグラフを描くときにはMatplotlibを使用することが多いですが... FigureとかAxesとかMatplotlib独特の単語が多くてよくわからない! Figureを作った後、結局どうやってプロットすればいいの? Figureを作ると、グラフの何を設定できるの? という方のために、 FigureとAxesの関係性は? FigureにAxes(サブプロット)を追加する方法厳選3パターン 覚えておきたいFigureの設定・操作(サイズ変更、レイアウト調整など) を図解付きで解説していきます。 これでFigureとAxesの関係がばっちりわかって、グラフも自由に操作できるようになってくると思います! Matplotlibの描画領域Figureと座標軸Axes Figureにプロットを追加する方法3選 plt.plot()で追加 fig.add_subplot()で追加 fig.s
PythonのMatplotlibで描いたグラフを、NumPyのndarrayに変換して、OpenCVやPillowで使えるようにします。 目次 Matplotlibのグラフをndarrayに変換するサンプルのグラフの作成グラフをndarrayに変換してPillow(PIL)で表示するグラフをndarrayに変換してOpenCVで表示するMatplotlibのグラフをndarrayに変換する Matplotlibはグラフを描いて表示して保存するだけなら非常に便利なのですが、出力をいじろうとするとなかなか難しいものです。 公式のチュートリアル を参考にしましたが、APIのマニュアルを読んでもよくわからないところがあります。 本投稿の環境は、Python 3.7とmatplotlib 3.1.1です。動作しないようでしたら、matplotlibのバージョンを確認してみてください。 手順は次の通
Pythonのグラフ描画ライブラリMatplotlibではアニメーションも作成できますが、初めての人には少し複雑です...。 そこで、今回は Matplotlibでアニメーションを描きたいけど、よくわからない! 試しにやってみたけど、アニメーションが動かない...。 という方のために、 Matplotlibでアニメーションを超簡単に作成・保存する方法 アニメーション作成用の超基本テンプレ を画像・サンプルコード付きで紹介していきます! 今回は、初心者の方向けにArtistAnimationでサクッとアニメーションを作成する方法を紹介しています。 Matplotlibでアニメーションを作成する2つの方法 Jupyter Notebookの場合の注意点 ArtistAnimationでアニメーション作成 ArtistAnimationの基本形 引数によるアニメーションの詳細設定 【応用編】複数要素を同
こんにちは、GMOアドマーケティングのS.Rです。 Matplotlibはデータ可視化のために機械学習エンジニアによく使われているツールです。ただデフォルトの環境ではMatplotlibで作成された図は日本語を正しく表示できません。 デフォルトの環境で例の図を作成 今回は三角関数sinを例として図を作成します。サンプルのコードは下記です。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt t = np.arange(0.0, 2.0, 0.01) s = np.sin(2*np.pi*t) plt.plot(t, s) plt.title("三角関数sin") plt.xlabel('x') plt.ylabel('sin') plt.show()
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