Helve’s Python memo

Pythonを使った機械学習やデータ分析の備忘録

NumPyのemptyで空(長さ0)の配列を作る

NumPyのempty関数を用いて、np.empty(0), np.empty([0, 0]), ...とすることで、空の(要素を持たない)任意の次元の配列を作成できる。
本記事では、空の配列の作り方、使い方について簡単に考察する。

目次

  • 環境
  • numpy.emptyについて
  • 空の配列の生成
  • 空の配列の使い方
  • 参考
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Kerasの時系列予測でgeneratorを使って大容量データを扱う 前編

以前、KerasのRecurrentレイヤを使った時系列予測の記事では、決められたtimestepsの長さになるように説明変数の配列を変形していた。
しかし、この方法ではデータ量が約timesteps倍に増加してしまう欠点がある。
そこで、ジェネレータ (generator) を使って逐次的にデータを出力することで、大容量のデータを扱う場合でもメモリが不足しないようにする。
本記事では、Recurrentレイヤに入力するためのデータを生成するgeneratorクラスの作り方について述べる。


目次

  • 環境
  • はじめに
  • Sequentialモデルのgeneratorに関するメソッド
    • fit_generatorメソッド
    • predict_generatorメソッド
  • generatorクラスの作成
    • 学習用generatorクラス
    • 予測用generatorクラス
  • 参考
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Windows10のPowerShellでAnaconda Pythonを使う方法

Windows10のPowerShellでAnaconda Pythonを使えるようになるまでに苦労したので、備忘録として残す。
PowerShellが起動時に読み込むスクリプトに、Anacondaが使えるようになる設定を記述しておく。
なお、本記事の設定に管理者権限は不要である。

目次

  • 環境
  • 設定方法のまとめ
  • 設定の詳細
  • 参考
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Plotlyのインタラクティブなグラフをブログ等に埋め込む

Plotlyで生成したインタラクティブなグラフを、ブログ等のWebページに埋め込む方法を説明する。

目次

  • はじめに
  • Plotlyのグラフ
  • Chart Studio Cloudへの登録
  • チャートの作成
  • グラフの埋め込み
  • 参考
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