Pythonデータ分析の基礎

【Python】NumPyのarrayとimageファイルで画像処理 – pillow(PIL)

PythonのライブラリーNumPyの配列を使って画像ファイルを操作します。ここでは画像処理ライブラリのpillow(PIL)を導入し、RGBカラーモデルの表現も確認します。読み込んだ画像ファイルデータのカラーを変換する操作を行います。
Pythonの応用

【Python】色々なprintフォーマットの出力方法 – %s, .format(), f-strings

Pythonでprint()を使って文字列を出力するときの色々なフォーマットを見ていきます。Python2系から引き継がれている%sなどや、波括弧{}と.format()メソッド、Python3.6から使えるf-stringsを扱います。
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【Python】RPCでネットワークを超えて関数を実行 – xmlrpc

Pythonのxmlrpcモジュール使うことで、HTTP経由でクライアント側からサーバー上のメソッドを呼び出す操作をしてみました。ローカルなネットワークで、サーバー側に重たい処理をさせるというような使い方が考えられるもモジュールです。
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【Python】ローカルwebサーバーの立ち上げ – socketserver

Python標準ライブラリのシンプルなWebサーバを立ち上げるモジュールを扱います。ここではコマンドでhttp.serverを、スクリプトでsocketserverを使う方法を扱います。ローカル環境でのwebのテストなどに使います。
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【Python】socket通信を行う – UDP, TCP

Pythonのsoketモジュールを使ってデータのソケット通信を簡単にやってみました。UDP, TCPで行います。ネットワークがどのような仕組みで動いているのか通常は気にしませんが、知っておくとエラー発生時などに役に立つことがあります。
Pythonの基礎

【Python】tempfileモジュールの使い方

Pythonの標準ライブラリtempfileモジュールの使い方を見て行きます。実際のファイルやディレクトリの作業ではなくTemporaryFile()、TemporaryDirectory()などを使って一時的に作成し終了後に削除されます。
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【Python】py2appでMacのネイティブアプリを作る(エラーあり?)

Pythonのpy2appを使って、あらかじめ作成しておいたPythonアプリをMacのデスクトップで使えるネイティブアプリにする方法を見ていきます。ただし、作業途中でエラーが出ることがあるので、現時点ではスマートな方法では無いことに注意。
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【Python】seabornでグラフのスタイルとカラーを操作する

Pythonの描画ライブラリseabornのグラフ描画について、スタイルの変更やカラーリングの設定をset_style()、despine()、set_context()などから見ていきます。カラーコードやラインスタイルも確認しましょう。
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matplotlibでグラフを描くためのラインスタイル、マーカー、カラーマップのリファレンス

matplotlibでグラフを描く時にラインスタイル、マーカー、カラーマップを指定しますが、どんな値を指定するのか覚えてはいません。公式ドキュメントを探すのにも手間がかかります。そこでここにリファレンス一覧としてリンクをまとめてみました。
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【Python】seabornで回帰モデルの表示 – Implot()

Pythonの描画ライブラリseabornの回帰モデルの表示を扱います。ここではseabornに組み込まれている回帰モデルのlmplot()関数を見ていきます。回帰分析については機械学習の分野でもっと詳細に扱おうと思っています。
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【Python】seabornでグラフのグリッド表示 – PairGrid, pairplot, FacetGrid, JointGrid

Pythonの描画ライブラリseabornのグリッド表示を扱います。データを特徴ごとに分けられたグラフ作成に役立ちます。ここではPairGrid()、pairplot()、FacetGrid()、JointGrid()を見ていきます。
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【Python】seabornでグラフのマトリックス表示 – heatmap, clutermap

Pythonの描画ライブラリseabornのグラフ表示について、heatmap()とclustermap()を使ってマトリックス表示をやっていきます。データを色分けされた行列として表示し、データ内のクラスターを表すことができます。
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【Python】seabornでカテゴリーの分類データを描画

Pythonのライブラリseabornを使って分類データを描画します。catplot()、boxplot()、violinplot()、stripplot()、swarmplot()、barplot()、countplot()を扱います。
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【Python】seabornの色々な分布図を扱う – distplot, jointplot, pairplot

Pythonのデータ視覚化ライブラリであるseabornに用意されているデータセットをload_dataset()を使って読み込んでグラフを描画してみました。distplot()、jointplot()、pairplot()を扱います。
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