学習記録 – ページ 42

機械学習　ワイン

2017年12月7日 by 河副太智 Leave a Comment

# 必要モジュールをインポート
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.datasets import load_wine
from sklearn.model_selection import train_test_split


data = load_wine()
# データを教師用とテスト用に
train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(
    data.data, data.target, random_state=42)
print(data)
# 学習器の構築
model = LinearRegression()
# 教師データを用いて学習器に学習
model.fit(train_X, train_y)
# テスト用データを用いて学習結果をpred_yに代入
pred_y = model.predict(test_X)
# 予測結果を出力
#print(pred_y)

# 必要モジュールをインポート

from sklearn.linear_model import LinearRegression

from sklearn.datasets import load_wine

from sklearn.model_selection import train_test_split

data = load_wine()

# データを教師用とテスト用に

train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(

data.data, data.target, random_state=42)

print(data)

# 学習器の構築

model = LinearRegression()

# 教師データを用いて学習器に学習

model.fit(train_X, train_y)

# テスト用データを用いて学習結果をpred_yに代入

pred_y = model.predict(test_X)

# 予測結果を出力

#print(pred_y)

円グラフ

2017年12月7日 by 河副太智 Leave a Comment

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

data = [60, 20, 10, 5, 3, 2]
labels = ['Apple', 'Orange', 'Banana', 'Pineapple', 'Kiwifruit', 'Strawberry']
explode = [0, 0, 0.1, 0, 0, 0]

# dataにlabelsのラベルをつけて、Bananaを目立たせた円グラフ可視化
plt.pie(data, labels=labels, explode=explode)
plt.axis('equal')
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt

%matplotlib inline

data = [60, 20, 10, 5, 3, 2]

labels = ['Apple', 'Orange', 'Banana', 'Pineapple', 'Kiwifruit', 'Strawberry']

explode = [0, 0, 0.1, 0, 0, 0]

# dataにlabelsのラベルをつけて、Bananaを目立たせた円グラフ可視化

plt.pie(data, labels=labels, explode=explode)

plt.axis('equal')

plt.show()

explodeは目立たせたい円グラフを0から1までの値でグラフから飛びだたせる

散布図

2017年12月6日 by 河副太智 Leave a Comment

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

np.random.seed(0)
x = np.random.choice(np.arange(100), 100)
y = np.random.choice(np.arange(100), 100)

# マーカー色を設定して散布図を作成
plt.scatter(x, y, marker="s", color="r")
plt.show()

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

%matplotlib inline

np.random.seed(0)

x = np.random.choice(np.arange(100), 100)

y = np.random.choice(np.arange(100), 100)

# マーカー色を設定して散布図を作成

plt.scatter(x, y, marker="s", color="r")

plt.show()

マーカー (,marker=”o”)

"o": 円
"s": 四角
"p": 五角形
"*": 星
"+": プラス
"D": ダイアモンド

色 (markerfacecolor=”r”)

"b" : 青
"g" : 緑
"r" : 赤
"c" : シアン
"m" : マゼンタ
"y" : 黄色
"k" : 黒
"w" : 白

棒グラフ、ヒストグラム

2017年12月6日 by 河副太智 Leave a Comment

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

np.random.seed(0)
data = np.random.randn(10000)

# 正規化されたビン数100のヒストグラムを作成
plt.hist(data, bins=100, normed=True)
plt.show()

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

%matplotlib inline

np.random.seed(0)

data = np.random.randn(10000)

# 正規化されたビン数100のヒストグラムを作成

plt.hist(data, bins=100, normed=True)

plt.show()

bins=xで任意の数の階級に分け、autoはランダム
normedは正規化
cumulativeは累積ヒストグラム

Jupyterでzip等圧縮ファイル解凍

2017年12月5日 by 河副太智 Leave a Comment

JupyterのNewからPython3を選択

import zipfile
with zipfile.ZipFile("スクレイピング.zip","r") as zip_ref:
    zip_ref.extractall("")

import zipfile

with zipfile.ZipFile("スクレイピング.zip","r") as zip_ref:

zip_ref.extractall("")

線グラフ

2017年12月5日 by 河副太智 Leave a Comment

グラフのプロット

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# jupyterてグラフを表示する
%matplotlib inline

x = np.linspace(0, np.pi)
y = np.sin(x)

# データx,yをグラフにプロット
plt.plot(x,y)
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

# jupyterてグラフを表示する

%matplotlib inline

x = np.linspace(0, np.pi)

y = np.sin(x)

# データx,yをグラフにプロット

plt.plot(x,y)

plt.show()

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

days = np.arange(1, 11)
weight = np.array([10, 14, 18, 20, 18, 16, 17, 18, 20, 17])
# 表示の設定
plt.ylim([0, weight.max()+1])
plt.xlabel("days")
plt.ylabel("weight")

# 円マーカーを赤色でプロットし、青の破線の折れ線グラフを作成
plt.plot(days, weight, linestyle="--", color="b", marker="o", markerfacecolor="r")
plt.show()

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

%matplotlib inline

days = np.arange(1, 11)

weight = np.array([10, 14, 18, 20, 18, 16, 17, 18, 20, 17])

# 表示の設定

plt.ylim([0, weight.max()+1])

plt.xlabel("days")

plt.ylabel("weight")

# 円マーカーを赤色でプロットし、青の破線の折れ線グラフを作成

plt.plot(days, weight, linestyle="--", color="b", marker="o", markerfacecolor="r")

plt.show()

マーカー (,marker=”o”)

"o": 円
"s": 四角
"p": 五角形
"*": 星
"+": プラス
"D": ダイアモンド

色 (markerfacecolor=”r”)

"b" : 青
"g" : 緑
"r" : 赤
"c" : シアン
"m" : マゼンタ
"y" : 黄色
"k" : 黒
"w" : 白

線のスタイル (linestyle=”–“)

"-": 実線
"--": 破線
"-.": 破線（点入り）
":": 点線