分析トレイン

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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。