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東京の夏は沖縄より暑い、の確認をpandasでササッと調べてみた

test20160828_01
いやー、暑い。。。 ひょっとして沖縄より東京は暑いんじゃないか・・・そう思いました。 確認してみます。 まず気象庁から那覇と東京の2014年からの平均気温データを引っ張ってきます。 適度に整形してdata.csvで保存します。 いつものようにjupyterを開きます。 データを確認します。 %matplotlib inline import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl import numpy as np df = pd.read_csv('data.csv', index_col=0, encoding='shift-jis') df = df.iloc] df.columns = df.index = pd.to_datetime(df.index) df.head() 東京 那覇 2014-01-01 9.6 15.1 2014-01-02 7.3 15.9 2014-01-03 5.9 19.8 2014-01-04 6

wikipediaから一部データを拝借

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pandasを使ってwikipediaからデータを一部拝借してみます。 今回は例としてこちらの都道府県の一覧を抜き出すのをやってみます。なお、都道府県リストはページ中程にあるようです。 https://ja.wikipedia.org/wiki/%E9%83%BD%E9%81%93%E5%BA%9C%E7%9C%8C なお、今回参考にしたのは海外サイトで英語を抜き出したのですが、日本語を抜き出すときはいろいろ言われるので必要であれば以下をpipインスト−ルしておきます。 pip install html5lib pip install --upgrade html5lib==1.0b8 pip install -lxml 公式ドキュメントはこちら http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html まずpandasをインポートします。 import pandas as pd read_htmlで抜き出して、変数に格納します。 japan_prefectures = pd.read_html('https://ja.wikipedia.

matplotlibを使ったグラフ作成

LAMP
今回はpythonを使って簡単なグラフを作成してみます。pythonにはmatplotlibというライブラリがあり、それを使用すると楽にグラフが作れるのでやってみます。 matplotlibをインストールしていない方は公式ドキュメントのインストール法をご参考ください。 http://matplotlib.org/users/installing.html グラフを作るにはまず配列を用意します。今回は簡単なヒストグラムを作ってみます。 In : %matplotlib inline #jupyterで表示するときのおまじない import matplotlib.pyplot as plt #matplotlibをインポートしてpltというオブジェクトにします #配列の作成 x= y= #bar関数で数字を渡してあげます。x,y以外は省略可。 plt.bar(x,y, label='pltbar') #plotの準備とplot plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('titl

情弱情強

LAMP
弱肉強食。みたいな。 こんばんわ、kote2です。最近PCデポが話題になってますね。 自分もPCデポには馴染みがあって、とは言っても元社員とかじゃないんですけど、今は引っ越しちゃったけど前の家の近くにあって、7,8年前までは結構行ってました。あそこすごいよ。前は街中に普通にあるちょっと大きいPCパーツ屋って感じだったけど今はロゴも変わってオサレになってます。模様替えしたって事ですよね。 じゃあ、なんで模様替えしたのかって考えた時、ターゲットとしてるお客さんが入りやすくする事。なのかな。昔だとPC詳しい人向けの店舗に見えたので、今は変えたのかなぁ。それともお金がたくさん入ったので・・。 みたいな話はどうでもいいんですが。 なんか団塊世代がターゲットにになってる話ですよね。うちの親もその範囲ですけど、こないだこの話題にしたら当然知ってました。うちの親は○メラの○タムラとかがサービス良い。いろいろ教えてくれる。無理やり売りつけない。本来なら、搾取してる店が有名になるんじゃなくて、良いサービスをしているところが話題になるべきですよね。 ここでタイトルの件なんですが。 PCデポはパソコンに詳しく

jupyterにRをインストールしてみた

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昨日の記事で紹介したjupyterですが、jupyterにRをインストールして実行環境を構築したのでメモ。Rというのはそもそもなんぞや?という方に説明すると、統計を取るのに便利な言語だと思っていただければ。慣れればExcelより簡単。 以下サイトで他の言語が扱えるか掲載しています。Rの情報もこちらに載っています。 https://github.com/ipython/ipython/wiki/IPython-kernels-for-other-languages 使うのはIRkernelというものです。インストールしてみます。なお、詳しいインストールのやり方はこちらです。 https://irkernel.github.io/installation/ インストール まずRを入れてない方はRをこちらのサイトからインストールしてください。 https://cran.r-project.org/ 入れたらRのコンソールを立ち上げて以下コマンドを入力します。 install.packages(c('repr', 'IRdisplay', 'evaluate', 'crayon', 'pbdZ

jupyterを使ってみた

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ひょんな事をいろいろ調べていたところjupyterというツールを見つけたのでご紹介。 jupyter jupyterはひとことで言うと、様々なプログラミング言語の対話形式実行環境をブラウザで実現できるツールです。昔はIPythonという名前でPython独自のアプリケーションだったらしいのですが、現在はrubyやphp、C#、JSなどいろいろ対応しているようです。いまんとこPythonしか確認してないですけど! Pythonに関してですが、pandasというデータ解析を支援するライブラリとの連携がとても良い感じです。pandasで解析したデータをブラウザで確認しながらプロットできたり、また、メモ帳アプリとしての機能も充実しててMarkdown形式での記述や共有機能に優れています。 インストール jupyterのインストール方法ですが、以下URLをご参照ください。 http://jupyter.readthedocs.io/en/latest/install.html 使ってみる jupyterをインストールして、任意のディレクトリに移り以下コマンドを実行します。 jupyter not

[2]Python,Django,Dockerで作るWEBアプリケーション

PyCharm
前回に引き続き、今回は作成したアプリケーションをDockerで動かしたいと思います。 今回利用するのはDockerHub上の公式イメージを利用します。 https://hub.docker.com/r/library/django/ なお、前回から引き続きアプリケーションを起動している場合は一旦Ctr + Cで閉じてください。また、仮想環境上にいる場合はdeactivateしてください。 Dockerfileを作る このDockerfileは同階層にあるmanage.pyを参照し起動するため、作成したmybookディレクトリにDockerfileを作り、requirements.txtにpipで入れたいパッケージを入れます。requirements.txtは箇条書きで良いそうです。 mybook/Dockerfile FROM django:onbuild mybook/requirements.txt django-bootstrap-form では、起動してみます。ディレクトリやDockerのコンテナは自分の環境に合わせてください。 deactivate #仮想環境上なら cd /

[1]Python,Django,Dockerで作るWEBアプリケーション

PyCharm
今回はPython,Django,Dockerを使いながらWEBアプリケーションを作って公開までの手順を備忘録として残しておきたいと思います。なお、環境は以下です。 ■開発環境(ローカル) OS:Mac Python:3.5.2 Framework:Django1.10 packages:pip8.1.2,virtualenv15.0.3,django-bootstrap-form3.2.1 SQL:SQLLite3 Git:SourceTree Docker:1.12.0 ※Dockerを使う場合は上記のインストールはbuild時に行う ■本番環境(※公開はしていません) さくらVPS 512 OS:Ubuntu16.0.4 Python:3.5.2 Framework:Django1.10 packages:pip8.1.2,django-bootstrap-form3.2.1 SQL:SQLLite3 Git:SourceTree,Bitbucket Deploy:deploybot Docker:1.12.0 DockerHub:django:onbuild ではまずPytho

マンガでもわからない統計学

正規分布_-_Google_検索
何回か読みなおしては少しずつ学んでいる統計学。先日入門書見てもさっぱりんちょだったのでマンガでわかる統計学を買って読んでみた。 なるほどわからん。 マンガと言えども数式と専門用語が一杯で萎えてきた。とりあえず、ここまでは分かったのでメモする。ブログにアウトプットすれば少し理解が深まるだろう(←追記:記事書き終わってちょっと深まった) 統計学ってなんなんよ? 基本的な事を理解すれば、マーケティングデータ分析、金融商品のリスクとリターン、株のボラティリティ、など、いろいろ使い道があるっている学問です。 身近な所だと先日あった選挙。選挙速報ってあるじゃないですか?開票率1%でも当選確実って出せるのは統計学による推測統計というもの。これは比較的新しいやり方で、その前は記述統計と呼ばれるものが主流だったそうです。棒グラフ(ヒストグラム)からある特徴を導き出すとかですね。記述統計も推測統計も一部の事実から全体を把握するというのがその目的で、記述統計に対し、推測統計は確率理論がミックスされた、未来を読み取る方法と言うことで注目されています。 沢山のデータからある特徴を導き出す 世の中いろいろなデータ

Pythonで簡易ドラクエっぽいクラス

LAMP
kote2です。今回はPythonで簡易的なドラクエクラスを作ってみます。昔javaで文字ドラクエを作ったことがあるのですがそれをPythonでも再現してみたいなーと。でもPythonってオブジェクト指向型言語なのに最初に型指定とか全然ないんですよ。ちょっと戸惑う。まあいいや。 なので取っ掛かり勇者、戦士、魔法使いみたいなキャラクターをインスタンスとして増やす場合クラスを使って、後々能力を追加するとする場合、継承を使うことにしました。今日は試しに戦士とスーパースターを作ってみます。 まずplayerの基盤となるクラスを作ってみます。__init__みたいなやつはおまじないみたいのものだそう。 player_mod.py class player: def __init__(self,tsuyosa): self.tsuyosa = tsuyosa def battle_voice(self,str): print ("おれは戦士だぜ。攻撃力は %d" % self.tsuyosa) print ("ふん!") print (str) そんでもって、mainのpythonファイルを作って
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