結局、今の実力ではなかなか実データの解析ができない自分に気づく ネット上にある情報をなぞってみることをやる必要がありそう。 となると、ブログに書く必要あります？的なこともあるわけで。 少々勉強が必要だなと思いましたとさ。 ちょっと今から修行編…

ホームディレクトリとか消すのめんどくさい！そのまま表示しちゃおう。いらなそうなところを消してみたり 男女比で画像を表示させてみたりした。 PyData.Tokyoの公開されてるのと結果同じになってしまった。ってかグラフのところ、おれのpython力が足りなく…

閑話休題 ようやく、実データの解析やっていこうかなって思っている。 まず、データの読み込み。今回は元データはcsvなのでcsvのimportを行う df=pd.read_csv("データの場所") で読めるので読み込んでおく。そのあと dfとかdf.head()とかでちゃんと読み込め…

まだ描画のつづきcumsumがなかった場合 ts = pd.Series(np.random.randn(1000), index=pd.date_range('1/1/2000', periods=1000)) ts.plot() その他よく使いそうな棒グラフ df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd']) df2.pl…

前回と今回はtoolの使い方の勉強。 世の中にあふれる技術ブログたちは、参考になるんだけど エントリの内容がスマート過ぎて参考にならないことも多々。 このブログは備忘録代わりだし泥臭いところから。まずチュートリアルを解くあたって、どこかデータに着…

早速勉強をサボってしまった。 最近具合が悪いというのがいいわけ。いま規約みたら、私的にコードやデータを共有しては行けないとあった。 フォーラム内の人間が見れるのであれば別に構わないがと。 別にアクセス制限してないから構わない方にはいるのだろう…

趣味でやってる合気道、そして友人との飲み会の合間に調べ調べ実装してみました。 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from numpy.random import * #解析データづくり x_true = rand(100,1) * 100 - 0 y_true = rand(100,1) * 100 - 0 t_tr…

さて、自分で解くとは言ったものの。 どうしたら良いのだろう。 どこから手をつけていいかわからない。 ランダムフォレストってなんやねん。 とりあえず、難しいことはおいておいて。 まずは、男女で生き残ったかどうかを考えてみるのがよいのかしら。 男女 …

Kaggleのタイタニックのチュートリアルにサンプルコードぶち込むことで、流れ自体を掴んだ。いよいよ次は自分の能力を試す時だ！ なお、現在の自分のスペック -------------------------------------- Python力: Lv1 (Hello World) Mac力: Lv2 (Terminalは動…

kaggleというサイトがある。kaggleとは何かは、まだ使い始めて2日目の自分にはきちんと説明できない。今のところ「与えられたデータを解析して、何らかの結果を予想。それがいかに優れているかを競う場所」といったイメージをもっている。 ともかく面白いと…

いままで、やろうかどうしようかふらふらしていたブログですが ついに手をだすことにしました。備忘録的に使うことが増えそうです。