mutomasa ブログ

浅学非才、継続は力なり

Python

pyenv-virtualenvをRaspberry Pi4に入れた

きっかけ 冬も深まり寒くなりました。 さて、パッケージ管理の切り分けにvirtualenvを使っていましたが、pythonのバージョンも切り分けたくなって、pyenv-virtualenvを入れることにしました。 pyenv、pyenv-virtualenvの導入 gitで入れる方法もあったが、手…

PySimpleGUIでAWS CLI簡易プログラムを作ってみたい

きっかけ 趣味の時間でAWS CLIのルーチン操作をGUI化して、視覚的かつ表示結果を集約したりできる プログラムが欲しくてGUIライブラリーを探していました。 PythonでGUIといえばTkinterが真っ先に浮かびましたが、PySimpleGUIが「おすすめだよ」というネット…

seabornライブラリーでタイタニックデータの可視化を試す

引き続きEDAでデータの理解をseabornライブラリ使って試してみます。 seabornは綺麗にグラフをかけて美しいですね。 ブログでアウトプットすることで使い方を慣れていきたいです。 全体を俯瞰する まずは、全体のデータの分布や相関をざっくりと把握しました…

Pythonのyieldを使ってみる

きっかけ Rubyではyieldを使って、ブロック変数に値を渡すために使っていたが、Pythonではyieldを使ったことがなかったので簡単に使ってみる。 yieldのメリットを実感したのは、『Python 機械学習プログラミング』という本の中に、以下のようなyieldを使った…

タイタニックデータから性別で生存を調べる

簡単な可視化 前回のずさんな可視化をしてから、性別で生死の人数を棒グラフにしてみました。 前回の可視化はこちらです(汗) https://mutomasa.hatenadiary.jp/entry/2020/05/07/090000 その前に全体で生存率はどのくらいかパイグラフにしてみます。 全体で8…

PandasとMatplotlibでタイタニックデータ可視化を試す

Pythonでデータ分析の勉強を始めて、そろそろEDA(探索的データ分析)をやってみようと思います。 『Pythonではじめる機械学習』本のコードを参考にして、タイタニックデータのCSVデータをPandasのDataFrameに変換して、ターゲットごとに8つの特徴量を表示…

(読書)『Deep Learning② 自然言語処理編』を買った

きっかけ 相変わらず細々と機械学習の勉強をしています。 写真左側にある1冊目を読み終わり、2冊目の自然言語処理編を買いました。 まだ、漠然としたイメージでしかないのですが、電子カルテから知見を得たり、医療従事者の方々が論文データ検索の利便性を高…