ノック90 :Testデータの前処理をしよう Testデータの前処理をおこないます。 最初にデータの確認をします。 import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split import pandas as pd dataset = sns.load_dataset('titanic') label…
ython 実践 データ加工/可視化 １００本ノック」を購入したので、 一通りやっているところです。今日はノック89を行います。 資料は以下から入手できます。 Python実践 データ加工/可視化 100本ノック｜サポート｜秀和システム ノック89 : 学習時のサンプル…
ノック88 :欠損値の処理をやってみよう 欠損値の数を確認します。 import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split import pandas as pd dataset = sns.load_dataset('titanic') label = dataset.pop('survived') train_ds,tes…
Python 実践 データ加工/可視化 １００本ノック」を購入したので、 一通りやっているところです。今日はノック86 ノック87を行います。 資料は以下から入手できます。 Python実践 データ加工/可視化 100本ノック｜サポート｜秀和システム ノック86 : 分布に…
ノック85 : データの分布をみてスケーリング手法を考えよう スケーリングとは、異なる範囲にあるデータを同じ範囲に統一する作業のことです。 データの扱い方によっては、スケールの大きなデータに引っ張られて、スケールの小さなデータの特長が結果に反映さ…
Python 実践 データ加工/可視化 １００本ノック」を購入したので、 一通りやっているところです。今日はノック84を行います。 資料は以下から入手できます。 Python実践 データ加工/可視化 100本ノック｜サポート｜秀和システム ノック84 : 外れ値の検出をし…
ノック83 : データを機械学習に適した形式へ変換しよう 機械学習に適したデータに変換して行きます。 import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split dataset = sns.load_dataset('titanic') label = dataset.pop('survived')…
Python 実践 データ加工/可視化 １００本ノック」を購入したので、 一通りやっているところです。今日はノック81 ノック82を行います。 資料は以下から入手できます。 Python実践 データ加工/可視化 100本ノック｜サポート｜秀和システム 実行環境はWindows1…
Python 実践 データ加工/可視化 １００本ノック」を購入したので、 一通りやっているところです。今日はノック79 ノック80を行います。 資料は以下から入手できます。 Python実践 データ加工/可視化 100本ノック｜サポート｜秀和システム ノック79 : 音の高…
ノック77 :周波数スペクトルを表示してみよう 一般的に高い音は周波数が大きく周期が短く、低い音は周波数が小さく周期が長くなります。 波形は様々な周波数のあつまりで、複数の周波数を分解する方法として フール絵変換があります。 audo1をフーリエ変換し…
Python 実践 データ加工/可視化 １００本ノック」を購入したので、 一通りやっているところです。今日はノック76を行います。 資料は以下から入手できます。 Python実践 データ加工/可視化 100本ノック｜サポート｜秀和システム ノック76 : 音データの大きさ…
ノック75 : 音データを可視化してみよう 音声データの波形を表示します。 import librosa import librosa.display audio1,sr1 = librosa.load('data/音声.mp3',sr=None,offset=0,duration=1) audio2,sr2 = librosa.load('data/携帯電話着信音.mp3',sr=None,o…
データの準備 必要なデータは以下のURLからダウンロードします。(t22205.zip） info.nikkeibp.co.jp 本の中ではAnacondaを使用していますが、VSCでやってみます。 anacondaは https://www.anaconda.com/ からdownloadボタンで入手できます。 ケース1：分割編…
前回作成したhelloworld.pyを改変して、Movie情報をGETします。 create_and_return_greetingメソッドを以下のように変更します。 def _create_and_return_greeting(tx, message): result = tx.run("MATCH (tom:Person {name: $message})-[:ACTED_IN]->(tomHa…
前回作成したhelloworld.pyを改変して、Movie情報をGETします。 create_and_return_greetingメソッドを以下のように変更します。 def _create_and_return_greeting(tx, message): result = tx.run("MATCH (tom:Person {name: $message})-[:ACTED_IN]->(tomHa…
python を実行してneo4jにHello Worldを表示します。 pythonを以下のURLからダウンロードします。 https://www.python.org/downloads/ ダウンロード後にインストールを実行します。PATHを通す部分にチェックが付いていることを確認します。 インストール完了…
neo4jとは neo4jは、ネットワーク状に繋がっているグラフ構造のデータ上で高速のリアルタイムクエリー実行し、様々な情報探索が可能な革新的なデータベースマネジメントシステム(DBMS)です。オープンソースで人気も高いグラフデータベースです。 neo4j.com N…
インターネットで「こころ 読書感想文 例文」で検索して得られた文章をまとめて一つのファイルに作成し、そこからMeCabとMarkovifyを使って感想文を作成します。 python code pythonのコード例です。 import MeCab import markovify file_name =open('sousek…
マルコフ連鎖ライブラリを使って文章を学習して自動生成します。 環境はWinsows10、Anacondaです。 github.com マルコフ連鎖とは Wikipediaによると、 マルコフ連鎖（マルコフれんさ、英: Markov chain）とは、確率過程の一種であるマルコフ過程のうち、とり…
Flaskとは Flask（フラスク）は、プログラミング言語Python用の、軽量なウェブアプリケーションフレームワークです。 フレームワークとはアプリケーションを作成する際に、一から作成しなくていいようにあらかじめ必要と思われる機能が用意されているソフト…
MeCab MeCabとはWikipediaによると、 MeCabはオープンソースの形態素解析エンジンで、奈良先端科学技術大学院大学出身、現GoogleソフトウェアエンジニアでGoogle 日本語入力開発者の一人である工藤拓によって開発されている。名称は開発者の好物「和布蕪（め…
走り幅跳び編 日経ソフトウェア7月号の「スポーツゲームを作って遊ぼう」の走り幅跳びのプログラムを実行してみます。 今回はジャンプした結果を記録するランキング用の関数が新たに追加されています。 配列rankingにはあらかじめ以下のように値が設定されて…
100m走のソースコードです。 Pygame Zeroを利用するためにpgzrunをimportしています。 WIDTH、HEIGHTはPygame Zeroがあらかじめ用意している変数です。 import pgzrun WIDTH = 800 # 画面の幅 HEIGHT = 600 # 画面の高さ def init () :利用する変数を初期化…
日経ソフトウェア2020年7月号の特集「スポーツゲームを作って遊ぼう」をやってみました。 １．Pygame Zeroの導入 Anaconda Promptを起動して、Pygame Zeroをインストールします。 pip install pgzero これでインストール完了です。 2．ゲームの素材をあつめ…
