時系列データの可視化：datetime型のx軸操作 - Qiita
はじめに データをより良く理解したい/伝えたいということで可視化を頑張ってたんですが、時系列のx軸の操作でハマりました。これまでもpandasやseabornを使ってましたが、matplotlibの理解度が低く、かゆいところに手が届かない事が多々ありました 。そこで、体系的に理解した上でハマりを解消することにしました 元々のハマりどころ紹介 ・データ概要：時刻（ex. 9:13）に関する時系列データ。時間間隔は一定でない。 ・ハマりどころ： 下図はPandas.Series.barで可視化したものです。 - 「x軸目盛りのラベル多すぎ」 -> 好みの間隔で表示数を間引きしたい - 「09:02:00じゃなくて09:02までで良い」-> 表示フォーマット操作したい など、大したことじゃないんですが、自由に設定するのは案外難しく、イライラするレベルのハマりに陥ったのです・・・ matplotl
pip install して import するだけで matplotlib を日本語表示対応させる - Qiita
pip install japanize-matplotlib conda conda install -c uehara1414 japanize-matplotlib 2. グラフを表示する前に本モジュールをインポートする import matplotlib.pyplot as plt import japanize_matplotlib # <- これ plt.plot([1, 2, 3, 4]) plt.xlabel('簡単なグラフ') plt.show()
データ分析で頻出のPandas基本操作 - Qiita
はじめに 機械学習や深層学習が人気の昨今ですが、それらのモデルの精度に最もクリティカルに影響するのはインプットするデータの質です。データの質は、データを適切に把握し、不要なデータを取り除いたり、必要なデータを精査する前処理を行うことで高めることができます。 本頁では、データ処理の基本ツールとしてPandasの使い方を紹介します。Pandasには便利な機能がたくさんありますが、特に分析業務で頻出のPandas関数・メソッドを重点的に取り上げました。 Pandasに便利なメソッドがたくさんあることは知っている、でもワイが知りたいのは分析に最低限必要なやつだけなんや…！、という人のためのPandasマニュアルです。 また、単に機能を説明するだけでは実際の処理動作がわかりにくいため、ここではSIGNATE(旧DeepAnalytics)のお弁当の需要予想を行うコンペのデータを拝借し、このデータに対
VS Code で Anaconda の Python デバッグ 環境構築（Visual Studio Code） - BEACHSIDE BLOG
Anaconda で Python の環境を構築し、Visual Studio Code ( VS Code ) でデバッグするまでの環境構築メモです。 仮想環境の切替も簡単でいい感じです。 Visual Studio Code Advent Calendar 2017 の最終日です♪ 今回の利用環境は以下です。 Windows 10 (Fall Creators Update） VS Code (v1.18.1) Anaconda 5.0.1 (Python 3.6 version) - 64bit Overview 1. Python のセットアップ 2. 環境変数の設定 3. VS Code のセットアップ 4. デバッグ 5. ターミナルの設定 6. Lint や インテリセンス、フォーマットの設定 1. Python のセットアップ Anaconda のインストール Anacon
【mysql-connector-python】PythonからMySQLを操作する - footmark
PythonのMySQLドライバ、mysql-connector-pythonを使っていて躓いたので、その備忘録も兼ねて紹介します。 PythonでMySQLを操作しようと思ったら まずドライバをインストールしなければいけません。 いろんな種類があり、紹介マニアどらふと版: Python の MySQL ドライバはどれを利用すれば良いのか に分かりやすくまとめられています。 僕はmysql-connector-pythonをチョイスしました。 特徴はMySQL公式のドライバだという点ですね。 公式がいいのか！と言われるとケースバイケースだと思いますが、最近使っているMySQL Workbenchという公式のGUIツールが使いやすかったので。 インストール pipでいけます。 $ pip install mysql-connector-python 基本的な使い方 次のようなデータをinse
QNAP環境構築手順 Pythonモジュールのインストール - What is your value?
Python2のeasy_installは、setuptools を導入しました。 どうもPython3ではdistributeを使用するようです。 あと、easy_installの新しい？pipもインストールします。 distributeをipkgで楽々インストール！！っと思ったら、 失敗しました。。。。。 うーむ、こんなんばっかり。 とりあえず、SSHで手動でインストールです。 (1)distributeをダウンロード＆解答 [/tmp/usertmp/20120318] # wget http://pypi.python.org/packages/source/d/distribute/distribute-0.6.25.tar.gz#md5=a690874b9964d958a3200485eb827b1d 2012-03-18 20:18:52-- http://pypi.pyth
PythonのUnicodeEncodeErrorを知る - HDEラボ
Pythonにはじめて触って、いつのまにか1年が過ぎたのですが、一番はまったのは、やっぱりunicodeの扱いだったと思います。 特に、 UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position 0-12: ordinal not in range(128) のようなエラーにはさんざん悩まされました。ここがたとえばrubyなど他の言語と比べてわかりにくいために、Pythonが取っつきにくい言語になっているのではないか、と個人的には思います。 そこで、このエラーに関係するはまりどころとTipsをいくつか列挙してみました。これからPythonに触れられる方の参考になればと思います。 なお、環境はUNIX上のPython 2.4, 2.5を想定しています。 u1はunicode型で、s1はstr型です。s1にどのよ
Tweepyを使って、PythonでTwitterのAPIを超簡単に操作する - StatsBeginner: 初学者の統計学習ノート
PythonでTwitterのAPIを触りたい PythonでTwitterのAPIを操作し、検索の自動化による情報収集・解析とか、自動でつぶやくbotの作成を可能にしたい。 そこでTweepyというライブラリを使うと、とても簡単に態勢が整いました。10行以内のコードで準備が終わります。 Tweepy ちなみにTwitterのAPIは「REST API」と「Streaming API」の2種類があって、今回使うのはREST APIのほうです。REST APIは（RESTというものの説明はREST - Wikipediaでもみてください）、HTTPリクエストを投げるとそれに対応した情報がjsonで送られてくるってやつで、特定のツイートやユーザの情報を取得したり、検索をしたり、つぶやいたりするのに使うものです。Streaming APIはTwitter上に流れる情報がリアルタイムに流れ込んでく
virtualenvを使ってみる - cloverrose's blog
下準備 環境 Ubuntu12.04（すでにPython2.7が入ってる） まずはvirtualenvだけでやってみる virtualenvwrapperがあるけど、まず何をやっているのか知りたいのでwrapperなしで。 virtualenvのインストール sudo pip install virtualenv virtualenv環境を作成->アクティベート virtualenv --no-site-packages env1 source env1/bin/activate パッケージをインストール (env1)$ pip install django virtualenv環境をディアクティベート (env1)$ deactivate 別のvirtualenv環境に移動 (env1)$ deactivate source env2/bin/activate 参考サイト Virtual
私が選ぶ2015年の”新しい”Pythonモジュール トップ5 | POSTD
最近、このモジュールを妻に紹介したところ、そのシンプルさと実用性に驚いていました。 joblib joblibの存在は以前から知ってはいたものの、実際のところはよく理解しておらず、いろいろな機能を寄せ集めたようなモジュールだと思っていました。まあ、その印象は今もあまり変わりませんが、実は非常に便利なモジュールだったのです。私は Flowminder の同僚から再度joblibを勧められて、このモジュールをデータ分析用のコードに幅広く使用しました。では、その機能について紹介しましょう。joblibは大きく分けて、 キャッシング 、 並列化 、 永続化 （データの保存と読み込み）の3つの機能から成ります。実を言うと、私はまだ並列プログラミングの機能は使ったことがないのですが、あとの2つの機能は頻繁に使ってきました。 キャッシング機能とは、シンプルなデコレータを使って、関数を簡単に”メモ化”する
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