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の調整

matplotlibライブラリで作成したグラフを、オブジェクト指向スタイルで調整する。

<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。

<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…

<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

<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

<NumPy> 統計の関数

目次 最大・最小 平均と分散 相関係数

<NumPy> 数学の関数

目次 三角関数 双曲線関数 端数処理 和・積・差分 指数関数・対数関数 その他

<NumPy> 配列の演算

目次 基本的な四則演算 線形代数学の演算 内積・外積 ノルム・行列式・ランク 転置 連立方程式の解・逆行列 固有値・固有ベクトル 特異値分解

<NumPy> 配列の操作

目次 配列のコピー 次元の変更 結合 分割 ソート

<NumPy> 配列の確認

目次 配列の属性 要素へのアクセス

<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