Pythonの応用 【Python】OpenCVを使ったヒストグラム – calcHist(), equalizeHist() OpenCVを使ったPythonでの画像処理についてヒストグラムを扱います。ヒストグラムを求めるにはcalcHist()を使います。画像のコントラストを調整するのにヒストグラム平坦化があり、equalizeHist()を使います。 2019.01.23 Pythonの応用OpenCV
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。 2018.11.27 Pythonデータ分析の基礎
NumPy 【Python】NumPyの配列の演算 – NumPy Operations, ufunc PythonのライブラリーNumPyを使って配列の演算を行います。四則演算などの各種演算ができるだけでなく、ユニバーサル関数(ufunc)というものを使えば、演算処理の速度を上げることができるので、大量のデータを計算するには有用です。 2018.10.16 NumPyPythonデータ分析の基礎Python関連ライブラリ/パッケージ
NumPy 【Python】NumPy配列のインデックスと値の指定選択 Python拡張モジュールのNumPyを使って配列(array)のインデックス操作を学びます。配列はインデックスを指定して、配列の値を取り出したり、配列をスライスすることができます。スライスとcopy()と元の配列との関係も理解しましょう。 2018.10.15 NumPyPythonデータ分析の基礎Python関連ライブラリ/パッケージ
NumPy 【Python】NumPyで配列を作る – NumPy Arrays ここではPythonの拡張モジュールのNumPyを使って配列を作る操作を中心にみていきます。array(), arange(), zeros(), ones(), linspace(), eye(), randomモジュールなどを扱います。 2018.10.14 NumPyPythonデータ分析の基礎Python関連ライブラリ/パッケージ
Pythonの応用 【Python】NumPy,Pandas,Matplotlibと単回帰分析で家賃の予測値を求めてみる PythonのライブラリであるNumPy、Pandas、Matplotlibを使って単回帰分析に挑戦。部屋の広さから家賃の予測をしてみます。データ分析には統計の定義の結果だけを利用すればできます。理解を深める為に統計学の知識も得たいですね。 2018.10.12 Pythonの応用Pythonデータ分析の基礎
Pythonの応用 【Python】scikit-learnの使い方を直線回帰分析で速習 scikit-learnはPythonで機械学習が出来るオープンソースのライブラリです。直線回帰のアルゴリズムで使い方を見ていきます。機械学習のアルゴリズムはたくさんあるので公式サイトを見ておくのも有益。統計の知識も今後必要となってきます。 2018.09.29 Pythonの応用Pythonデータ分析の基礎Python関連ライブラリ/パッケージscikit-learn
Pythonの応用 【Python】Pandasの基本的な使い方の速習 PandasはPythonでデータ解析を行うための機能を持ったライブラリで、数表や時系列データを操作するためのデータ構造を作ったり演算を行うことができます。ここではPandasの基本的な使い方を簡単にみていきましょう。 2018.09.28 Pythonの応用PandasPythonデータ分析の基礎Python関連ライブラリ/パッケージ
NumPy 【Python】NumPyの基本的な使い方の速習 Pythonで数値計算を効率的に行うための拡張モジュールがNumPyです。ここではNumPyの基本的な使い方である配列の作り方とその演算や操作の方法をみていきます。また別のところでNumPyをしっかりと扱います。 2018.09.27 NumPyPythonの応用Pythonデータ分析の基礎Python関連ライブラリ/パッケージ
Pythonデータ分析の基礎 Pythonデータ分析の作業環境を準備 – Anaconda、jupyter notebook Pythonのデータ型、データ構造、フロー制御などの知識を使って機械学習などにも繋がるデータ分析、データサイエンスの基本的な内容学びます。作業環境の構築にはAnacondaをインストールして、jupyter notebookを活用します。 2018.09.05 Pythonデータ分析の基礎開発環境・ツール