python

Floydhubのセットアップから基本的な使い方まで

前回の投稿で、FloydHubというクラウドサービスへたどり着き、GPUを試すようになるまでの過程を綴ってみた。nami3373.hatenablog.com今回は、FloydHubの利用方法について、簡単にまとめてみた。 セットアップの流れ ローカル上でのプロジェクトソースコード…

Deep LearningとGPU環境

ちょっと前からfast.aiの提供するディープラーニングのオンラインコース、「Practical Deep Learning For Coders」に取り組んでいる。course.fast.aiこのコースでは定番の犬猫分類などを扱ったりするのだが、私は手持ちのMacBook Pro上でプログラムを走らせ…

プログラミングを学ぶ上で心がけるべきこと

多少入門書を読んだり、CourseraをはじめとするMOOC (Massive Open Online Course) を履修したりして学んではきたが、ここでは、プログラミング(python)初心者として読んでよかった本・受講してよかったコースの紹介ではなく、僕が重要だと感じた心構えや…

30才から向き合うプログラミング

プログラミングを学ぶことを通じて論理的思考が鍛えられたり、問題解決力が身についたりと、現代社会において、プログラミングは英語と並ぶくらい有用なスキルとして注目されている。当然早くからスタートするほうがより定着するだろうということで、プログ…

Pythonを使ったRFM分析

今回はこれまでと趣向を変えて、サンプルデータを使った分析手法(RFM分析)について取り上げる。RFM分析は、Recency(直近)、Frequency(頻度)、Monetary(購入額)の略であり、マーケティングの分野において、顧客をグループ化した上で優良顧客を抽出し…

Pandasを使った行列のセレクティングについて

pandasでのiloc[行, 列]を使った操作に関する備忘録。 特定のデータを行あるいは列から抜き出して表示したり、違う数値へ置き換えたりする方法について記す。 import numpy as np import pandas as pd # データフレームの作成 df = pd.DataFrame(data= [('20…

Pandasでの複数ファイル読み込み

指定したフォルダ内に格納されている複数のファイルを読み込み、データフレームを作成する方法についての備忘録。 # 必要なパッケージの読み込み import pandas as pd import numpy as np from datetime import date, datetime, timedelta import time impor…

Pandasでのデータ集計

pandasを使ったデータフレームの成形について。meltやpivot_tableの使い方に関する備忘録。例: 都市ID毎の日別気温、湿度データが与えられているが、各列にデータがまとめられている(例えば、気温の列に全ての都市IDに紐づくデータが一纏めになっている)…

Pandasでの時系列操作

python、主にpandasの基本的な使い方について、備忘録として記述していく。 まずはタイトルの通り、時系列操作について。例1 あるデータフレームに年(Year)列と月(Month)列データが入っているとき、 この2つを年月として合わせて、データフレームのイ…