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Pythonによる最適化

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最適化やデータ解析はPythonを使うと瞬時にできるよ，という話です．
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Mikio Kubo
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networkX

networkX

パイソンでグラフを扱うための定番モジュールはNetworkXだ．枝上にラベルの情報を付加できるようになったようだ．

こんな感じでやると，上のような図が描画できる．中身は最小費用流問題を定義してネットワーク単体法で解いているだけだ．

G = nx.DiGraph()G.add_node('s', demand = -10)G.add_node('t', demand = 10)G.add_edg

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Mikio Kubo

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pandasの小技（１）

実際問題のデータはいらない項目がたくさん入っていることがほとんどだ．これをそのままpandasで読み込んで，itertuplesなどで処理をすると，とても遅い．時には，大量のメモリをくって止まってしまうこともある．以下のようなテクニックでこれを避けることができる．

まずは，普通に企業からいただいたデータ（需要データ）を読み込んでみる．

import pandas as pddf = pd.re

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