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#プログラミング
辞書オブジェクト 【defaultdict】
4月後半から超ロングGWがあり、横浜トライアスロンがありとバタバタ忙しく、時間が経ってしまいました。夏日も増えてきて、好きな季節になってきましたが、勉強の方もぼちぼち再開して行きたいと思います。
※横浜トライアスロン 2019については別途ブログ執筆予定でございます。
今日は辞書型オブジェクト defaultdict の使い方を少しだけまとめ。
辞書型のオブジェクトはkeyを追加する度に そのk
[Python] Matplotlib でグラフを操る
機械学習では、データセットの深い理解が必要で、そのデータを理解する方法として、最も効率的なのが「データの可視化」することです。人はだれでも図や絵で見たほうが理解が深まりますからね。
そこで、大規模データの可視化を効率的かつ簡単に行えるのが、Matplotlib(マットプロットリブ)です。MatplotlibはPythonのデファクトスタンダードのグラフ描写ライブラリとしての地位を築いていて、Nu
Pythonでブロックチェーンを学ぶ -3-
前回は 各VMから取得してきたステータスをブロックチェーンに追加うトランザクション処理を行ったり、プルーフ・オブ・ワークでノンス値を探したりするプログラムを書きました。最後の第3回目では、トランザクション処理を待ち受けるAPIをFlaskで実装してきます。
API実装の大まかな流れ
とりあえずpipでflaskを入れて、本体をimport。 ここからデコレータでパスを指定し、そこにアクセスが来た
[Python] Pandasの基礎 (DataFrame)
Pandasのデータ構造 "DataFrame" は Seriesを束ねたような2次元のデータ構造を持ちます。pd.DataFrame() に Seriesを渡すことで DataFrameを生成することができます。
DataFrameの生成先ずは series1, series2 から DataFrameを生成して df に代入してみます。
series の代入は pd.DataFrame( [
[Python] Pandasの基礎 (Series)
Pandas も Numpyと同じようなデータの集合体を処理するライブラリです。
Numpyは行列を扱い、科学計算に特化してますが、Pandasではデータベースを扱い、数値以外にも文字列データを扱うことが可能です。
早速 Pandasを使って データベースを扱ってみたいと思います。
Series というデータ構造では 1次元配列のようにデータを扱うことができます。先ずは pd.Series の