In [1]:
# 同じ階層に配置してあるファイルの中身を表示する。
with open('sample.py') as _r:
print(_r.read())
In [2]:
# 結果を格納する変数を用意
res = []
# ファイルの読み込み
with open('sample.csv') as _r:
for row in _r:
# 改行を取り除き、カンマで区切って配列にする
rows = row.replace('\n','').split(',')
# 結果用の変数に追加
res.append(rows)
print(res)
In [3]:
for row in res:
# タブ区切りで表示
print('\t'.join(row))
In [4]:
import requests
# webサイトへアクセスしてデータを取得
html = requests.get('http://yahoo.co.jp')
# 取得したデータの最初の800文字を表示
print(html.content.decode('utf-8')[0:800])
In [5]:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
In [6]:
# データフレームの作成
df = pd.DataFrame([[3,4],[4,5],[6,9],[2,8]],columns=['a','b'])
# データフレームを描画
df.plot()
Out[6]:
In [7]:
df = pd.DataFrame([[3,4],[4,5],[6,9],[2,8]],columns=['1','2'])
# 散布図を描画
plt.scatter(df['1'],df['2'])
Out[7]:
In [8]:
import pandas as pd
# 必要なライブラリのインポート
from sklearn import datasets, model_selection, svm, metrics
# 有名なアヤメのデータの読み込み
iris = datasets.load_iris()
In [9]:
# アヤメのデータをデータフレームに変換する。
iris_data = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)
# 5行だけ表示
iris_data.head()
Out[9]:
In [10]:
# ラベルデータの読み込み
iris_label = pd.Series(data=iris.target)
# 5行だけ表示
iris_label.head()
Out[10]:
In [11]:
# アヤメのデータを訓練データ、テストデータ、訓練ラベル、テストラベルに分ける。
train_data, test_data, train_label, test_label = model_selection.train_test_split(iris_data, iris_label)
In [12]:
# 訓練データ
train_data.head()
Out[12]:
In [13]:
# 訓練ラベル
train_label.head()
Out[13]:
In [14]:
# 訓練データとテストデータの個数
print(len(train_data), '\t', len(test_data))
In [15]:
# SVM学習器の定義
clf = svm.SVC()
# 訓練データで学習
clf.fit(train_data, train_label)
# テストデータで予測
pre = clf.predict(test_data)
print(type(pre))
print(pre)
In [16]:
# 正答率
ac_score = metrics.accuracy_score(test_label, pre)
print(ac_score)
コメント
コメント一覧 (1)
Python学習を始めて半年のアラフォー技師です。
研究や業務効率アップにPythonを活用できないかと学びはじめてみましたが、
オライリー本「Pythonによるデータ分析入門」の壁は高く、1か月で挫折しかけていました。
当時、勉強しているnumpy,pandas学習って辛いだけでどう役に立つの？と思っていました。そんな時youtubeでPython動画を探して乙py先生の動画を見つけました。
「史上最低の関数作っ勃った」でした。Python勉強してはじめて笑いました。衝撃的でした。
その後はここ数カ月週末は動画と解説資料を参考に色々学ばせてもらっています。
はじめはただのコピペでファイルPath名を変えるのにも四苦八苦してましたが、継続していると
不思議なもので色々わかってきました。（浅いなりに）
乙Py先生の動画で元気とやる気をもらって挫けず、ついに「Pythonによるデータ分析入門」をやり遂げることもできました。こんな事に半年もかかってしまいましたが、半年間継続できたのはPythonでこんなことができるよとユニークな動画を提供して下さったおかげです。この短期間でスクレイピング、ディープフェイク、ワードクラウド、感情分析の世界を知れただけでも幅が広がったと思っています。データ分析よりこっちの方が面白いです。
これからもよろしくお願いします。
今から3D写真の動画 拝見します！ それでは。
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