Python すぐに使えるplotlyでの散布図描画と保存のコード例
plotlyでタイトル位置や透明度など最低限形式を整えた簡単な散布図を作成し、画像として保存するコードを紹介します。ちなみに保存自体はfig.write_htmlなどで簡単に行うことができます。
Python 
Python Pandasのto_excelで同じファイルの複数シートにデータを出力する方法
Pandas.DataFrame.to_excel()を使ってデータを追記していく方法を紹介します。
Python matplotlibのデフォルト色を名前で指定する方法と色コードの整理
matplotlibのデフォルト色をグラフの描画色として指定しする場合に使用する名称と、元の色コードの紹介です。
Python matplotlibで一定区間に背景色をつける方法
matplotlibでグラフを作成するにあたり、背景の一定区間に背景色をつける方法の紹介です。また、特定の場所に垂直線や水平線を引く際に使用するaxvline, axhlineも紹介します。
Python t-SNEの基本的なコード例と標準化との組み合わせ
pythonでのt-SNEのコード例を紹介します。パラメータであるperplexityを振った結果と、標準化したデータに対してt-SNEを適用した結果をそれぞれ扱っています。
Python t-SNEを理解する3つのポイントとパラメータの解説
t-SNEで用いられている考え方の3つのポイントとパラメータであるperplexityの役割を論文を元に簡単に解説します。非線型変換であるt-SNEは考え方の根本からPCAとは異なっていますので、概要を通じてなんとなくの理解の助けになれば幸いです。
Python PCAの簡単な説明とscikit-learnを利用した基本的な使い方
この記事では、PCAについて簡単に説明し、Scikit-LearnのPCAを使用して次元削減を実施する際の簡単な使い方の確認を行います。
Python pythonで四分位点や任意の分位点を計算する3つの方法
pythonでデータの分位点を導出する方法を3つ紹介しています。
Python seabornのpairplotを使う際によく利用する設定
seabornのpairplotを使用する際によく使う設定のメモ書きです。
Python sklearn.datasetsのload_bostonからデータフレームを準備するところまで
scikit-learnのload_boston()を使ってデータフレームを作成するところまでのメモ書きです。
Python すぐに使えるplotlyでの散布図描画と保存のコード例
plotlyでタイトル位置や透明度など最低限形式を整えた簡単な散布図を作成し、画像として保存するコードを紹介します。ちなみに保存自体はfig.write_htmlなどで簡単に行うことができます。
Python Pandasのto_excelで同じファイルの複数シートにデータを出力する方法
Pandas.DataFrame.to_excel()を使ってデータを追記していく方法を紹介します。
Python matplotlibのデフォルト色を名前で指定する方法と色コードの整理
matplotlibのデフォルト色をグラフの描画色として指定しする場合に使用する名称と、元の色コードの紹介です。
Python matplotlibで一定区間に背景色をつける方法
matplotlibでグラフを作成するにあたり、背景の一定区間に背景色をつける方法の紹介です。また、特定の場所に垂直線や水平線を引く際に使用するaxvline, axhlineも紹介します。
Python t-SNEの基本的なコード例と標準化との組み合わせ
pythonでのt-SNEのコード例を紹介します。パラメータであるperplexityを振った結果と、標準化したデータに対してt-SNEを適用した結果をそれぞれ扱っています。
Python t-SNEを理解する3つのポイントとパラメータの解説
t-SNEで用いられている考え方の3つのポイントとパラメータであるperplexityの役割を論文を元に簡単に解説します。非線型変換であるt-SNEは考え方の根本からPCAとは異なっていますので、概要を通じてなんとなくの理解の助けになれば幸いです。
Python PCAの簡単な説明とscikit-learnを利用した基本的な使い方
この記事では、PCAについて簡単に説明し、Scikit-LearnのPCAを使用して次元削減を実施する際の簡単な使い方の確認を行います。
Python pythonで四分位点や任意の分位点を計算する3つの方法
pythonでデータの分位点を導出する方法を3つ紹介しています。
Python seabornのpairplotを使う際によく利用する設定
seabornのpairplotを使用する際によく使う設定のメモ書きです。
Python sklearn.datasetsのload_bostonからデータフレームを準備するところまで
scikit-learnのload_boston()を使ってデータフレームを作成するところまでのメモ書きです。
Python すぐに使えるplotlyでの散布図描画と保存のコード例
plotlyでタイトル位置や透明度など最低限形式を整えた簡単な散布図を作成し、画像として保存するコードを紹介します。ちなみに保存自体はfig.write_htmlなどで簡単に行うことができます。
Python matplotlibのデフォルト色を名前で指定する方法と色コードの整理
matplotlibのデフォルト色をグラフの描画色として指定しする場合に使用する名称と、元の色コードの紹介です。
Python matplotlibで一定区間に背景色をつける方法
matplotlibでグラフを作成するにあたり、背景の一定区間に背景色をつける方法の紹介です。また、特定の場所に垂直線や水平線を引く際に使用するaxvline, axhlineも紹介します。
Python t-SNEの基本的なコード例と標準化との組み合わせ
pythonでのt-SNEのコード例を紹介します。パラメータであるperplexityを振った結果と、標準化したデータに対してt-SNEを適用した結果をそれぞれ扱っています。
Python t-SNEを理解する3つのポイントとパラメータの解説
t-SNEで用いられている考え方の3つのポイントとパラメータであるperplexityの役割を論文を元に簡単に解説します。非線型変換であるt-SNEは考え方の根本からPCAとは異なっていますので、概要を通じてなんとなくの理解の助けになれば幸いです。
Python PCAの簡単な説明とscikit-learnを利用した基本的な使い方
この記事では、PCAについて簡単に説明し、Scikit-LearnのPCAを使用して次元削減を実施する際の簡単な使い方の確認を行います。
Python pythonで四分位点や任意の分位点を計算する3つの方法
pythonでデータの分位点を導出する方法を3つ紹介しています。
Python seabornのpairplotを使う際によく利用する設定
seabornのpairplotを使用する際によく使う設定のメモ書きです。
Python matplotlib.datesで時系列データのグラフの軸目盛の設定をする
matplotlib.datesを使用して時系列のグラフを描く際の軸目盛(ticks)と目盛ラベル(ticklabels)の設定を行う方法です。
Python Plotlyの概説と基本的なローカル環境での使い方
この記事では、インタラクティブなグラフ作成ライブラリとして有名なPlotlyの基本的な使い方を紹介します。グラフの表示範囲を動的に変えることができ、インターネットを通じてそのグラフを公開できる便利な一方、誤って外部に出したくないデータを公開してしまわないように、基本的にしておくべき設定を前提にしたコードを紹介します。
Python 体育の日は雨が降らないという印象が正しいかデータから真面目に検証してみた[コード編]
体育の日に雨が降らないという印象が正しいかどうかを検証した際に使用したコードの詳細です。あまり大したことはしていませんし、コード自体もハイレベルだという訳ではないので、こういうことができるんだなーぐらいの参考になれば幸いです。
Python 体育の日は雨が降らないという印象が正しいかデータから真面目に検証してみた[検証編]
体育の日は天気が良いかどうか、データから真面目に検証してみました。この調査では、天気の良さを雨が降っていないかで評価し、データは気象庁のサイトから取得し、データの加工やグラフの作成をPythonで行なっています。