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Python、機械学習、画像処理について

グラフ理論 - グラフの定義と networkx の基本的な使い方について

概要 概要 キーワード [定義] グラフ [定義] 有向グラフ、無向グラフ [定義] 単純グラフ、多重グラフ networkx グラフ表示用の関数 networkx のグラフタイプ Graph DiGraph MultiGraph MultiDiGraph

統計学 - 標本空間と事象について

概要 標本空間と事象について 概要 用語 標本空間、事象、標本点、全事象、余事象 例 和事象、積事象、余事象、差、排反 和事象 積事象 余事象 差 互いには排反する 性質 交換則 結合則 分配則 ド・モルガン則 (De Morgan's law) その他

Jupyter Notebook - インラインで画像や matplotlib の図などのメディアを表示させる方法

概要 Jupyter Notebook で画像や SVG などのメディアをインラインで表示する方法について紹介する。 概要 画像 ファイル numpy 配列 PIL Image SVG Pandas データフレーム matplotlib

matplotlib - bar3d() で3次元棒グラフを作成する。

概要 matplotlib の bar3d() で3次元棒グラフを作成する方法を紹介する。 概要 基本的な使い方 色の指定 キーワード引数で指定できる値 枠線の色 枠線の太さ 枠線の種類 透過度

scikit-learn - GridSearchCV でハイパーパラメータの最適値を探す

概要 scikit-learn でモデルのハイパーパラメータを GridSearchCV で探索する方法を紹介する。 概要 基本的な使い方 サンプルコード グリッドサーチの結果を取得する。 最も精度がよいモデルの情報を取得する。

pandas - pandas の DataFrame をマークダウン形式や tex 形式で出力する。

概要 DataFrame オブジェクトをマークダウン形式、latex の tabular、HTML の table で出力する方法を紹介する。 概要 tabulate モジュール 出力形式を設定する。 列名を表示する。 行インデックスを表示する。 数値のセルのアラインメント テキストのセルの…

scikit-learn - matplotlib を使って分類問題の決定境界を描画する

概要 matplotlib で scikit-learn の学習したモデルの決定境界を可視化する方法について 概要 学習する。 決定境界を描画する。

Python - Word Cloud を作成する方法について

概要 Python のライブラリ wordcloudで Word Cloud を作成する方法について 概要 Word Cloud とは wordcloud ライブラリ 基本的な使い方 WordCloud クラス 背景色を変更する。 Word Cloud から除外する単語を設定する。 カラーマップを指定する。 単語一覧の…

OpenCV - imread()、imwrite() で画像をファイルに入出力する

概要 OpenCV で imread()、imwrite() で画像をファイルに入出力する方法について 概要 画像を読み込む。 画像を書き込む 画像をエンコード/デコードする。

seaborn - lineplot() で折れ線グラフを描画する方法について

概要 seaborn の lineplot() で折れ線グラフを描画する方法について 概要 基本的な使い方 線の太さ、色を設定する。 ラベルを設定する。 色分けして表示する変数を指定する。 スタイルを変更して表示する変数を指定する。 データをソートしてから描画するか…

matplotlib / seaborn - カラーマップ一覧を整理

概要 matplotlib / seborn で描画する際に使用できるカラーマップを一覧にした。 概要 関連記事 Sequential Diverging Qualitative Miscellaneous 描画に使用したコード

seaborn - set() 関数による描画スタイルの指定方法について

概要 seaborn の set() 関数によるスタイルの指定方法 概要 set() context style palette

seaborn - pairplot() で散布図行列を作成する

概要 seaborn の pairplot() で散布図行列を作成する方法について 概要 散布図行列 基本的な使い方 指定したカテゴリ変数で色分けする。 カラーマップを指定する。 点のスタイルを指定する。 変数を指定する。 各 Axes の高さを指定する。(inch) 対角線上に…

matplotlib - quiver() によるベクトル図の作成

概要 matplotlib で quiver() を利用したベクトル図の作成方法について 概要 基本的な使い方 引数 U, V 引数 X, Y 引数 C quiver を使って関数の勾配を可視化する。

seaborn - ヒストグラムを作成する方法について

概要 seaborn の distplot() 関数によるヒストグラムの作成する方法について 概要 基本的な使い方 ビンの数を指定する。 ヒストグラムを描画するかどうか 推定した密度関数を描画するかどうか rug plot を行うかどうか 色 垂直方向に描画するかどうか ヒスト…

seaborn - ヒートマップを描画する方法について

概要 seaborn でヒートマップを描画する方法について。 概要 基本的な使い方 各セルに数値を表示する。 カラーバー カラーマップ 枠線 各セルを正方形にする。

scikit-learn - 特徴量のスケーリング

概要 scikit-learn を使った特徴量のスケーリング方法について 概要 前提 StandardScaler MinMaxScaler MaxAbsScaler RobustScaler Normalizer

OpenCV - matchShape() で輪郭の類似度を計算する。

概要 matchShape() で2つの輪郭の類似度を算出し、マッチングを行う方法について 概要 関連記事 輪郭の抽出する。 結果を描画する。 matchShape()

OpenCV - 2枚の画像の類似度を compareHist() で計算する。

概要 OpenCV の compareHist() を使用して画像同士の類似度を計算する方向についてpynote.hatenablog.com 概要 compareHist() サンプルコード

graphviz - エッジの属性

概要 Graphviz の Python ラッパー pygraphviz でグラフを描画する際のエッジの属性を整理する。 概要 ノードの属性 import エッジの頭、尾 エッジの頭、尾のスタイル エッジの頭、尾の大きさ エッジの色 エッジをノードに接続する場所 エッジの太さ エッジ…

graphviz - ノードの属性

概要 Graphviz の Python ラッパー pygraphviz でグラフを描画する際のノードの属性を整理する。 概要 ノードの属性 import ノードの枠線 枠線の色 枠線の太さ 枠線のスタイル ノードの背景色 ノードのラベル ラベル名 ラベルの色、フォント、フォントサイズ…

numpy - 配列から値を取り出す、配列に値を代入する。

概要 numpy の配列から値を取り出す、配列に値を代入する関数を整理する。 概要 一覧表 numpy.take numpy.put numpy.take_along_axis numpy.put_along_axis numpy.compress numpy.place numpy.select numpy.putmask numpy.diagonal numpy.fill_diagonal

numpy - 配列をファイルに保存する、ファイルから読み込む

概要 numpy の配列をファイルに保存する、ファイルから読み込む関数を整理する。 概要 一覧表 numpy.save numpy.savetxt numpy.savez numpy.savez_compressed numpy.load

numpy - 集合演算を行う関数

概要 numpy の集合演算を行う関数を整理する。 概要 一覧表 numpy.in1d numpy.intersect1d numpy.isin numpy.setdiff1d numpy.setxor1d numpy.union1d

matplotlib - ベン図を Python の matplotlib-venn で作成する。

概要 matplotlib を利用したライブラリ matplotlib-venn でベン図を描画する方法について 概要 matplotlib-venn 各パラメータの指定方法 2つの集合のベン図 集合の指定方法 ラベルを設定する。 色を設定する。 透過度を設定する。 ラベルなしのベン図を作成…

Python - スクレイピング Beautiful Soup の DOM ツリーのアクセス方法 まとめ

概要 Beautiful Soup の DOM ツリーのアクセス方法について 概要 一覧表 ツリー構造の操作 親要素を参照する。 先祖要素を参照する。 子要素を参照する。 タグ名で子要素を参照する。 子要素をジェネレーターで参照する。 要素自体も子要素を取得するジェネ…

numpy - ソートする関数

概要 numpy のソートを行う関数を整理する。 概要 一覧表 numpy.argsort numpy.lexsort numpy.sort numpy.sort_complex

numpy - 統計量を計算する関数

概要 numpy の統計量を計算する関数を整理する。 概要 numpy.amin numpy.amax numpy.mean numpy.median numpy.percentile numpy.var numpy.std numpy.average numpy.quantile numpy.nanmin numpy.nanmax numpy.nanmean numpy.nanmedian numpy.nanpercentile …

numpy -ビット演算

概要 numpy のビット演算を行う関数を整理する。 概要 一覧表 numpy.bitwise_and numpy.bitwise_or numpy.bitwise_xor numpy.invert numpy.left_shift numpy.right_shift numpy.unpackbits numpy.packbits numpy.binary_repr

numpy - インデックスを作成する関数

概要 numpy のインデックスを作成する関数を整理する。 概要 numpy.s_ numpy.indices numpy.ravel_multi_index numpy.unravel_index numpy.tril_indices numpy.tril_indices_from numpy.triu_indices numpy.triu_indices_from numpy.diag_indices numpy.diag…