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企業のエンジニア / Pythonをツールとして活用 / 日々の生活で便利なツールを作成

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子ども用の計算ドリルを作る Python

子どもの自宅学習用に計算ドリルを購入しようと思ったが、作れそうなので作ってみた。結果、計算する子どもよりも勉強になったという話。 完成品PDF形式で以下を選択して計算ドリルを生成する。毎回まったく異なる問題が作られるので永遠に計算できる。 ・足し算、引き算、かけ算 ・2桁、または3桁までの桁数 ・ページ数 1～10ページ 最近はペンタブレットでPDFに直接書き込めるので、印刷の手間も減らせてとってもエコだと思う。 実際に生成される計算シートは次のようなもの。 ま

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    • メルカリ 売れやすい時間帯・曜日の分析 Python

      データ集計の例として、オンラインでの売上データを用いて売れやすい時間帯、曜日などについて集計する。今回の結果は実際のメルカリでの売上データを利用しているため、メルカリをやっている方は参考にしてもらえたらと思う。 よく売れてるタイミング後半にグラフを載せているが、まずは売れやすそうなタイミングを列挙しておく。 ・夜は20時台から23時台の間、朝なら10時台から12時台が売れやすい。 ・火曜水曜木曜は売れにくい。 ・意外と月曜の12時台が多め。 概ね予想通りではあるが、

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      • Python データの可視化 COVID-19の巻 世界編

        オープンデータを用いて世界各国のコロナ感染者数、死者数、ワクチン接種率をグラフ化する。今回は国ごとにページ分けして、pdf形式での出力する。 アウトプット完成するファイルはリスト化されている国すべてのグラフだが、主要国のみを抜粋したアウトプットファイルを貼る。 データの出典データはThe Humanitarian Data Exchangeの以下のデータを用いた。 感染データ：https://data.humdata.org/dataset/novel-coronavi

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        • Python データの可視化 人口動態予測の巻

          今回は世界の人口動態のオープンデータを使用して、各国の人口ピラミッドグラフを作成する。人口動態予測のデータにはかなりたくさんの種類があるが、今回はmedian variationを使用した。データは2022年～2100年で、比較データや推移のgif画像を作成して、人口推移が直観的に分かりやすいグラフを目指した。 アウトプットデータプログラムは各国すべてのデータをアウトプットするが、ここでは日本のグラフを参考に貼る。 まずは2022年の人口グラフ。 次に2022年と未来の

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          Python データの可視化 COVID-19の巻

          厚労省やデジタル庁からコロナに関するオープンデータが入手可能なので、データ可視化の練習としてグラフ化する。グラフの調整など色々と細かい設定を使用したので、他のグラフ作成への応用も可能と思う。 アウトプット全国(最左上)と47都道府県それぞれの新規感染者数やワクチン接種率をグラフ化した。 データの出典新規陽性者数、死亡者数、重症者数のデータは以下の厚生労働省のオープンデータを使用。 https://covid19.mhlw.go.jp/ ワクチンの接種率は以下のデジタル

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          Python Pandas グルーピングと統計量

          Pandasでデータ分析をするときに便利なグルーピングと、それを使った統計データ、グラフの作り方。 モジュールのインポートprint("実行環境")import pandas as pdimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns!python -Vprint('pandas ' + pd.__version__)print('matplotlib ' + mpl.

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          Python Pandas グルーピングと統計量

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          Python Pandas DataFrame データ抽出

          Pandasで生成したデータフレームから必要なデータを抽出するときによく使う方法を列挙する。 モジュールインポートprint("実行環境")import pandas as pdimport numpy as np!python -Vprint('pandas ' + pd.__version__)print('numnpy ' + np.__version__) 実行環境Python 3.8.12pandas 1.3.4numnpy 1.21.2 # 出力時の表示を指

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          Python Pandas DataFrame データ抽出

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          Python Pandas DataFrameの操作

          Pandasでデータフレームを操作する場合によく使用する操作方法を列挙する。 モジュールインポートIn [1]: print("実行環境")import pandas as pdimport numpy as npimport itertools!python -Vprint('pandas ' + pd.__version__)print('numnpy ' + np.__version__) 実行環境Python 3.8.12pandas 1.3.4numnpy 1

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          Python Pandas データ取り込み

          Pythonでデータ分析するなら必須のツールであるPandas。よくあるデータ形式の取り込み方を列挙する。 モジュールインポートprint("実行環境")import pandas as pdimport numpy as npimport xml.etree.ElementTree as ET# from lxml import objectifyfrom lxml import etree!python -Vprint('pandas ' + pd.__version_

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          Python Pandas データ取り込み

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          Python math関数 使い方

          Pythonの標準ライブラリのmathでよく使うものをまとめる。math関数以外の簡単な書き方も添える。 import math!python -V Python 3.8.5 定数全般円周率 In [2]: math.pi Out[2]: 3.141592653589793 ネイピア数 In [3]: math.e Out[3]: 2.718281828459045 無限大 In [4]: math.inf Out[4]: inf 論理計算

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          Python math関数 使い方

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          Python グラフ作成 seaborn

          seabornを使えば簡単にデータの可視化が可能となる。1変数から多変数間の分布まで可視化する関数を列挙する。データはirisを使用。 # モジュールインポートprint("実行環境")import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsimport itertools!python -Vprint('

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          Python グラフ作成 seaborn

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          Python グラフ作成 matplotlib グラフの種類

          Pythonで作成可能かつ、世の中でよく使われるグラフとその使い方を紹介する。データはirisを使用。 # モジュールインポートprint("実行環境")import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsimport itertools!python -Vprint('pandas ' + pd.__

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          Python グラフ作成 matplotlib グラフの種類

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          Python NumPyの基本

          NumPyの使い方を忘れたときのメモ。 モジュール類のインポート In [1]: #モジュールimport numpy as np#小数点第3位まで表示%precision 3# バージョンprint("実行環境")!python -Vprint('numpy ' + np.__version__)# デフォルトだと70文字くらいで改行されてしまうので設定変更np.set_printoptions(linewidth=10000) 実行環境Python 3.8.5nu

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          Python NumPyの基本

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          Python グラフ作成 matplotlib pyplot

          Pythonでグラフ作成するときにコピペして使えるコードたち。うまく使えばすぐそれなりのグラフが作成できるはず。 # モジュールインポートprint("実行環境")import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as pltimport itertools!python -Vprint('pandas ' + pd.__version__)print(

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