記事一覧
Google Sites
気軽にWebサイトを作って公開できるようでしたので、軽く作ってみました。
どのような内容にしたらいいのか、方針がわからないので、
を読んで、HTMLを編集して作っているページをベースにして、少しづつ拡張していこうかと思います。
いいと思った点は、スマートフォン、タブレット、PCでの表示が確認できること。すなわち、レスポンシブウェブデザイン(デスクトップ版のウェブページを閲覧者の画面サイズまた
Chromebookを買ってみた
2021年2月に、LenovoのIdeaPad Duet Chromebookを購入しました。
Chrome OS搭載のPCは初めてになります。
キーボードを取り外せばタブレットとして使用できます。
画面タッチでの操作も可能です。
電源口はUSB-Cです。商品に付属しているACアダプター、USBケーブルは存在を確認するのみで使わず、AndroidスマートフォンであるGoogle Pixel
Python 線やマーカーの設定
線のスタイル作成するグラフの線やマーカーのスタイルは、各作図メソッドの引数から設定できる。
同じ座標系にグラフを重ねて描いていく場合、線は自動的に色分けされる。線の色は設定されたカラーサイクルに従って循環する。カラーサイクルはplt.rcParams['axes.prop_cycle']から確認、設定できる。デフォルトではTableauというツールで開発された10色のカラーパレットが使われている
Python 複数のグラフを並べる
格子状にグラフを並べる
単純に複数のグラフを並べたい場合にはplt.subplots関数を使用する。この関数に並べたいグラフの行数と列数を指定すると、それに合わせてAxesが作成される。Axesはグラフの配置に合わせてNumPyの配列にまとめられており、各Axesにはインデキシングでアクセスできる。
ラベルやタイトルが描画領域の外に出てしまう場合などに、グラフの位置や大きさを調整したいことがある
Python グラフ作成の基礎
基本的な2次元グラフ
MatplotlibのグラフはFigureオブジェクトと、その中にある1つ以上のAxesオブジェクトで構成されている。Figureは図全体の描画領域で、Axesは1つのグラフを描く領域（座標系）を表す。複数のグラフを並べるときは、1つのFigureの中に複数のAxesが含まれる構成になる。
Figureはplt.figure関数などで作成できる。
画像の解像度はdpi引数
Python Matplotlibの準備
Matplotlibとは
データの持つ特徴を観察するため、グラフ（プロット）を作成することは非常に重要な作業である。MatplotlibはPythonでグラフを作成するためのライブラリである。機能の多さや作成できるグラフの品質から、Pythonでのグラフ描画ライブラリの定番となっている。
Matplotlibのインポート
Matplotlibは多くのモジュールで構成されている。グラフを作成するた
Scratchではじめる機械学習
久々にScratchの記事。
Pythonの科学技術計算にかまけていて、Scratchを放置していた。Djangoも試しているし、AWSにも足を突っ込んだし。GitHubにいくつかリポジトリを作成したし。
Scratchで動かして試しながら、ゆっくり進めて行きたい。
一部の章では、WebブラウザでのScratchで試すことができず、カスタマイズされたScratchから利用できる。少々面倒。
Python 配列の基本計算
基本的な算術演算
算術演算子による配列の演算では、配列が同じ形状の場合は対応する要素ごとに演算が行われる。演算の結果、要素が浮動小数点数になる場合には、返される配列のデータ型は浮動小数点数型になる。
演算する2つの配列の形状が異なる場合は、形状の小さい方が大きい方の配列の形状に一致するように拡大されて計算される。この処理はブロードキャスティングと呼ばれ、プログラムの内部で自動的に行われる。
同
Python 配列の形状や大きさの変更
形状の変更
配列の形状を変更したい場合はnp.reshape関数か、配列のreshapeメソッドを使用する。これらが作成する配列はビューである。新しく作る配列の形状を引数に指定する。
配列の次元を拡張したい場合はreshapeメソッドを使う以外にも方法がある。[:, np.newaxis]のように、次元を追加したい位置にnp.newaxisを記述してスライシングを行う。
配列の結合
NumPy
Python 要素の参照
インデキシングとスライシング
1次元配列はシーケンス型と同じ書式のインデキシングとスライシングで要素を参照できる。
多次元配列の要素を参照する場合は、各次元についてのインデックスやスライスを,で区切って記述する。
スライシングでは特定の行や列を参照できる。参照した配列が1行か１列である場合、結果は１次元配列で返される。
ビューとコピー
配列の中身をコピーしたい場合や、インデキシング、スライ
Python 配列の作成
array関数
リストなどのシーケンス型をnp.array関数に渡すとndarray型のオブジェクトが作られる。NumPyに関する文脈では、このndarrayを配列と呼ぶ。
配列には様々な属性がある。例えば、配列の次元をndim属性から確認できる。 また、配列の形状(各軸方向の大きさ)はshape関数から参照できる。
2次元以上の配列をarray関数で作成する方法は2つある。1つはキーワード引
NumPyによる配列計算
NumPyとはNumPyはPythonに置ける科学技術計算の基盤となるパッケージである。NumPyの提供する多次元オブジェクト(ndarray)を用いることで、大規模なデータの数値計算を高速に行うことができる。また、NumPyにはndarrayに対する基本演算機能や標準的な数学関数のほか、線形代数や高速フーリエ変換などに関連する様々な関数が用意されている。
NumPyのインポート最初にNumPy
Python Excelファイルを扱う
MicrosoftのOfficeスイートに含まれるExcelは、世界で最も広く使われている表計算ソフト。PythonでExcelファイルの入出力を行う方法を解説する。
Google Driveを使用するためにマウントする。
Excelファイルを扱うライブラリPythonの標準の機能ではExcelファイルをそのまま扱うことは出来ない。ExcelファイルにはXLS形式(.xlsファイル)とOOXM