Helve’s Python memo

Pythonを使った機械学習やデータ分析の備忘録

<matplotlib> オブジェクト指向なグラフ作成

matplotlibライブラリを用いて、オブジェクト指向スタイルでグラフを作成する。

目次

  • 環境
  • matplotlibのオブジェクト指向
  • figure, axesオブジェクトを作成する関数・メソッド
    • plt.figure()
    • figure.add_axes()
    • figure.add_subplot()
    • plt.subplots()
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<Pandas> データの作成

PandasはPythonのデータ解析支援用ライブラリである。
Pandasの基本データ構造であるSeriesとDataFrameの作成方法について述べる。

目次

  • 環境
  • Pandas概要
  • 1次元データ構造Seriesの作成
  • 2次元データ構造DataFrameの作成
  • 補足
    • 欠落値を持つデータ
    • 要素を持たないデータ
    • データ型
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<multiprocessing> 並列計算

Pythonの標準ライブラリmultiprocessingを使って、並列計算を行う。

目次

  • 環境
  • 各並列処理間でデータを共有せず並列計算を行う場合
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<BeautifulSoup> XMLの解析

BeautifulSoupを使って、XMLを解析(parse)する。

目次

  • 環境
  • インストール
  • XMLの構文
  • 扱うXMLファイル
  • XMLファイルのパース
  • パースしたXMLの探索
    • 要素の検索
    • 属性と値の取得
    • 内容の取得
    • 要素間の移動
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<NumPy> 数学の関数

目次

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<NumPy> 配列の演算

目次

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<NumPy> 配列の作成

目次

  • 基本的な配列の作成
  • 特殊な配列の作成
    • 線形代数学でよく使われる配列
      • 全要素が0の配列
      • 全要素が1の配列
      • 全要素が同じ値の配列
      • 単位行列など
    • 三角行列
    • 線形に等間隔な1次元配列
    • ランダムな要素を持つ配列
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