index: 概要 必要なimport plot() plot + sin 波形 散布図 hist() pie() 概要 データの可視化で、matplotlibの機能の説明になります参考のページ / tutorial:https://matplotlib.org/tutorials/introductory/sample_plots.html#sphx-glr-tutorials-introduct…

概要 前回続き、機械学習の関連となります。 IoT温度データから scikit-learnを使用して線形回帰モデルでグラフ描画までテストしてみました。 比較的カンタンなデモですが、ライブラリの読み込みも速めで、 使いやすく見えました。今回は、データ分析、特徴…

index: 概要 参考のページさま 環境 結果 code update まとめ 概要 機械学習の関連となります。 ディープラーニングも対応できそうなchainer を使って、IoTデータの数値予測してみました。前は、LSTMのKeras+ tensorFlow 版でしたが、 Ubuntu以外のLinux で…

index: データの準備 この試行結果を根元事象（基本事象）といいます 統計的確率 統計的確率 確立変数 確率分布: ベルヌーイ分布： 二項分布： ポアソン分布： 必要なimport import numpy as np import numpy.random as random import scipy as sp import pa…

index: 分散 標準偏差 平均値 中央値 最頻値 要約統計量 四分位範囲 必要なimport # import numpy as np import numpy.random as random import scipy as sp import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import matplotlib.pyplot as plt imp…

index: .info() mean median() mode() describe() .info() dataFrame についての、情報が表示できます。importしておきます # import numpy as np import numpy.random as random import scipy as sp import pandas as pd from pandas import Series, DataFr…

ソート 指定列で、ソートする。 a2 = {'ID':['11','12','13' ] ,'birth':[1980,1973,1970 ] ,'type1':['a','b','c' ]} frame2 = DataFrame( a2) #frame2 a3 = frame2.sort_values(by='birth' ) print(a3 ) 結果： ID birth type1 2 13 1970 c 1 12 1973 b 0 …

merge() dataFrame マージ 結合用のデータを準備しておきます。 # a1 = {'ID':['11','12','13' ] ,'city':['Tokyo','Osaka','Kyoto' ] ,'num1':[ 101 ,102,103 ] } frame1 = DataFrame(a1 ) print(frame1 ) a2 = {'ID':['11','12','13' ] ,'birth':[1980,198…

作成 a1 = {'ID':['11','12','13' ] ,'city':['Tokyo','Osaka','Kyoto' ] ,'num1':[ 101 ,102,103 ] } frame1 = DataFrame(a1 ) print(frame1 ) 結果： ID city num1 0 11 Tokyo 101 1 12 Osaka 102 2 13 Kyoto 103 T 置き換え、行列の転置が可能です。 a2= …

必要な import import numpy as np import numpy.random as random import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame 配列の作成 # Series a1 = pd.Series([5,6,7,8,9]) print(a1) a1 = pd.Series(np.arange(5, 10 ,dtype='f')) print(a1 ) 結果：…

numpy の行列の作成 、操作のの説明となります。 reshape() 行列の作成作成 #行列の作成 a1 = np.arange(9).reshape(3,3) print(a1 ) 結果： [[0 1 2] [3 4 5] [6 7 8]] ３×３の行列が、出力されます。 行の取り出し。 ０行目 a1[0, :] < 結果: >|python| ar…

numpy のrandom 等 で乱数操作のの説明となります。 関連のページ: https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/routines.random.html numpyモジュールのimport import numpy as np import numpy.random as random randn() seed指定で毎回同じ乱数が出る ra…

データ解析、機械学習で使用される統計などの技術 python の数学系ライブラリについての内容となります。========= 参考は。大学さまの公開資料や、python数学系ライブラリの参考記事、 統計学の参考記事を参考にしています。より詳しく理解されたい方は 記…

numpy のsort() 等の説明となります。 関連のページ: https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/routines.sort.html sort() # ソート a1 = np.array([5,4,3,2,1]) print(a1 ) a1.sort() print(a1 ) 結果： [5 4 3 2 1] [1 2 3 4 5] sort() 実行後に、配列…

numpy の配列作成等の内容となります。 関連のページ: https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/routines.array-creation.html index: index: array() arange() linspace() zeros() ones() array() array(配列 , dtype ) # array() a1 = np.array([5,4,3…