numpy
'22/09/10更新:棒グラフの値の表示位置設定とグリッド設定について、引数を明記しました(グラフデザインの柔軟性を高めた雛形コードにするため)。 本記事では、下図のような横に並べる棒グラフの雛形コードを載せました。 上記のデータ元は、下図のような…
例えば、コインの表(omote)と裏(ura)の出現確率は、通常50%である。しかし、コンピュータ上でその確率に差を設けることができる。下図は、omoteの確率を10%、uraの確率を90%に設定して、20回試行した結果である。明らかに、omoteの出現数が少ないこと…
本記事では画像ファイルを繋げて動画にする雛形コードを載せました。下図は、ここ数年でワタクシが呑んで写真を撮った日本酒の一覧で61枚あります。写真の解像度はバラバラであっても、指定したサイズ(本コード中では1920×1080)に調整する仕様のため問題な…
'21/12/22更新:カテゴリの色を指定するコードを追記しました。 上図のデータ元は、下図のように横軸がA列, 縦軸がE列、カテゴリ変数はF列です。 ■本プログラム #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # In[1]: import pandas as pd file_path = 'test_data…
'22/07/02更新:クラスタリング前の散布図を冒頭に追加 本記事では、クラス数を指定してクラスター分析(クラスタリング)する雛形コードを載せました。分析結果は、グラフ化してcsvファイルに出力する仕様です。 例題データには、siciki-learnにあるワイン…
'21/05/26更新:コードの可読性を多少良くしました。 本記事では、例えば、下図のように「t=1, t=2, t=3」をカテゴリとした散布図を作成する雛形コードを載せました。 本プログラムの仕様について説明します。下図のようなcsvファイルがあって、Time_1, Time…
'22/05/21更新:全体の要素に対する処理方法に加えて、特定の列に対する処理方法も追記しました。 本記事では、pandasデータフレームに対して、各要素の値が指定した文字列の場合に、欠損値NaN(float型)へ置換する雛形コードを載せました。pandasのmask()…
'22/03/12更新:自然な分布になる雛形コードも追記しました。 本記事では、例えば複数のパラメータA, B, Cの3つがあって、それらの和が一定値Sの制約条件の元に、整数の乱数を作成する雛形コードを載せました。下図は、S=150と指定して2000水準作成した例で…
'21/09/27更新:連番に0埋め(ゼロパディング)したい場合のコードも追記しました。 昇順、降順、小数点刻みについて、下図のように雛形コードを6例載せました。ループで回す場合や、適当なグラフを描画したい場合などに使えます。 以上 <広告> // リンク
本記事では、PythonとC++を連携する雛形コードを載せました。具体的には、データを抽出するためのプログラムで、forループとその中にあるif文条件分岐の部分をC++に任せて高速化を図ります。仕組みは、C++でPythonモジュールを作成することでPythonスクリプ…
本記事では、指定したフォルダ内にあるファイル名とサイズ、日付の一覧を取得してcsvファイルへ保存する雛形コードを載せました。 例えば、下図のようにフォルダ内に複数のファイルがあります。この中から、拡張子「.exe」のファイルのみをリストで取得後、…
本記事では、データ点数とx,y各々の上下限範囲を指定して、一様乱数で生成する雛形コードを載せました。このコードの活用は、例えば、何かしらのデータ分析によって得られた重回帰分析による2変数の回帰式を関数に設定します。その関数上に沿った多数のデー…
'22/03/24更新:等高線の数を指定数に、等間隔に自動分割する機能を追加。 等高線図を作成するためのcsvファイルを準備します。実験データやシミュレーションデータを想定しています。下図はそのcsvファイルの例で、少なくともx,y,zの3列が必要です。グラフ…
'20/03/02更新:コードの可読性の向上。はじめに、下図はLinuxのターミナルで、コマンド $ ps aux を実行した例です。 本記事では、上記のようなコマンドラインで実行した結果がスタックであるようなデータを下図のような横棒グラフを作成して可視化する処理…
'22/05/01更新: 本記事では、Pythonでデータ処理するために、ほぼ必須のPandasとNumpyとlistについて、その概要説明と雛形コードを載せました。それぞれの特徴を一言で述べると、pandasは行列データの加工が容易、numpyは行列計算が高速、listは1次元配列で…
'20/08/15更新:インデックス番号を1から振り直すコードを追記。また、備忘録の観点から、本記事の構成を再編集しました。 1. ある列を対象に部分一致したその行データを抽出したい場合 df[df['列名'].str.contains('部分一致にしたい内容')] 完全一致の場合…