shu さん プロフィール

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shuさん: メモランダム!!
ハンドル名shu さん
ブログタイトルメモランダム!!
ブログURLhttp://publicjournal.hatenablog.com/
サイト紹介文サイエンス関係のことを書いていきます
参加カテゴリー
更新頻度(1年)情報提供20回 / 8日(平均17.5回/週) - 参加 2018/02/04 14:39

shu さんのブログ記事

  • 過去の記事 …
  • PandasとStatsModelsを使って重回帰分析をしてみた
  • Pythonで重回帰分析をやってみました多変量解析法入門 (ライブラリ新数学大系)作者: 永田靖,棟近雅彦出版社/メーカー: サイエンス社発売日: 2001/04メディア: 単行本購入: 2人 : 9回この商品を含むブログ (1件) を見るこの文献のP43〜86を参考を参考にしています.マンガでわかる統計学 回帰分析編作者: 高橋信,井上いろは,トレンドプロ出版社/メーカー: オーム社発売日: 2005/09/01メディア: 単行本購入: 42人 : [続きを読む]
  • PyCharm:interpolaterの設定にまつわるエラー
  • 年末年始にかけてPyCharmをインストールし直したら,エラーが出まくりました・・・自分が勉強不足のところもあるわけですが,直すのに時間が掛かりました.色々試行錯誤したのでメモっておきます.ちなみにインストールしているバージョンは「Anaconda3-5.0.1-Windows-x86_64」「pycharm-community-2017.3.2」です. そもそもRun出来ない場合 症状 解決法 ライブラリが読み込めない,impo [続きを読む]
  • Pandas:グループ毎に括って最大の値を含む列を抜き出す
  • PythonのライブラリーであるPandasを使って,「グループ毎に括って最大の値を含む列を抜き出す」
    方法のメモです.対象とするのはこんなデータSensor Time Value0 T-A 10:00:00 251 T-B 10:00:01 302 T-C 10:00:02 10
    43 T-B 10:00:03 524 T-C 10:00:04 415 T-A 10:00:05 916 T-C 10:00:06 1027 T-B 10:00:07 408 T-B 10:00:08 1019 T-C 10:00:09 973種
    類のSensorから時間と検知された値(Value)が返ってきます.Sensorの種類ご [続きを読む]
  • Python:秒数が小数点以下のパース
  • Pandasでデータフレームに格納するときに,時間にナノ秒まで含まれている時のパースのやり方に
    ついてのメモ.対象とするのはこんなデータ.//file.csv17:22:59.703371360,1017:22:59.788956621,2017:22:59.7907190
    17,3017:22:59.813919277,2017:22:59.891942610,1017:22:59.898820371,2017:22:59.919604329,30こんな感じで,小数点以下が
    すごい長いデータをパースしたいわけです.一例としてこんな感じでしょうか.import pandas a [続きを読む]
  • ランダム関数について
  • numpyランダム関数を色々使ってみました.まずはインポートIn [1]: import numpy as nprandom()は0から1までの値が得られるIn [10]: np.random.random()Out[10]: 0.45226808024834264引数を入れると,入れた数字分の乱数が得られるIn [12]: np.random.random(5)Out[12]: array([ 0.93385679, 0.6383795 , 0.20373784, 0.76812241, 0.42309771])範囲指定は出来ないみたいですIn [13]: random.uniform(1,100)Traceback (most rec [続きを読む]
  • 特定の行・列を残す:Python,Numpy
  • Pandasで条件を指定して行・列を抜き出すやつが有ると思います.正式名称は分かりませんが,df[val>0]みたいなやつです.Numpyのarrayでおんなじことが出来るか試したので,メモ書きしておきます.まずはこんな感じで配列を作ります.そして1個飛ばしで列を獲得できるかやってみます.In [31]: import numpy as npIn [32]: a = np.array([[ 0, 1, 2, 3], ...: [ 4, 5, 6, 7], ...: [ 8, 9, 10, [続きを読む]
  • Pythonでargmaxとかargmin
  • argmaxとargminについて書いてあるようなタイトルですが,本記事ではargmaxのみです.argminも使い方は同じなので書いてません.まずは配列を用意します.In [8]: import numpy as npIn [9]: a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[2,8,2]])あとはご覧の通りIn [10]: a.argmax(axis=0)Out[10]: array([2, 2, 2], dtype=int64)In [11]: a.argmax(axis=1)Out[11]: array([2, 2, 2, 1], dtype=int64)In [12]: a.argmax()Out[12]: 8 [続きを読む]
  • カーネル関数の使い方:scikit-learn
  • Pythonのscikit-learnのカーネル関数を使ってみたので,メモ書きしておきます.いやぁ,今までJavaで一生懸命書いてましたが,やっぱりPythonだと楽でいいですねー. もくじ 最初に注意する点 線形カーネル まずは簡単な例から データが多次元だったら ガウシアンの動径基底関数 最初に注意する点 最初につまずいた所.一次元の配列だとエラーが出るみたいです. [続きを読む]
  • Pandasでmatplotlibみたいに描画する
  • これまでPandasとmatplotlibを一緒に使う機会がなかったんですが,Pandasにも描画機能があります.しかもこれが結構便利!とうことで早速使ってみたので,ログとして残しておきます.import pandas as pdimport pylabimport matplotlibimport matplotlib.pyplot as pltplt.style.use('ggplot') # ggplotを使うfont = {'family' : 'meiryo'} # フォントをメイリオにするmatplotlib.rc('font', **font) # # データフレームの定義df [続きを読む]
  • データフレームからarrayに変換:pandas numpy
  • 機械学習のライブラリなどを使おうとすると,データフレーム型からnumpyのarray型にしないと引数として渡せない場合があります.このデータフレームからarrayに変換する方法は色々あるんですが,一番簡単なのはas_matrix()を使うことでしょうか.In [102]: import pandas as pd # pandasをインポートIn [103]: import numpy as np # numpyをインポート# データフレームを定義するIn [104]: df = pd.DataFrame({'Time': ['10:00:00' [続きを読む]
  • Pathを通した先のファイルの読み書きがおかしくなる
  • teratailのフォーマットが見やすいので,真似して書いてみます. 前提・実現したいこと Pythonの3系を使っているのですが,どうやら開発環境のワークスペースを変えるとファイルを読むときにはワークスペースからパスを通さなくてはならないらしいです.なのでパス+ファイル名みたいな書き方をしていたのですが,エラーが出てしまいます. 発生している問題・エラーメッセージ たとえばpath = 'ファイルまでのパス'df [続きを読む]
  • Jupyter Notebookの設定を色々変えてみる
  • PythonといえばSpyderを使ったりJupyter Notebookをしてますが,Jupyter Notebookの方はフォントが気に入らなかったりします.そこでnbextensionsをつかって色々いじってみたんですが,忘れそうなのでこのブログにメモしておきます.ちなみにAnacondaはAnaconda 4.3.0 For Windowsを使っています.ダウンロードは下記のサイトからしました.GitHub - ipython-contrib/jupyter_contrib_nbextensions: A collection of various note [続きを読む]
  • データの集約とグループ演算をやってみる Pandas
  • PythonのPandasを使っていると,例えば同じ名前の者同士を一括りにして,平均なり最大値を出したり,という処理を迫られることがあります.私自身,この間それを迫られた訳で,オライリーの本を読んで,どういう挙動を示すか色々試してみました.せっかくなので試した内容を,この記事にメモしておきたいと思います.www.oreilly.co.jpさて,今回のデータフレームは下のものを使います.In [62]: df = pd.DataFrame( ...: [続きを読む]
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