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numpyに関するslay-tのブックマーク (2)

  • だから僕はpandasを辞めた【データサイエンス100本ノック(構造化データ加工編)篇 #1】 - Qiita

    データサイエンス100ノック(構造化データ加工編)のPythonの問題を解いていきます。この問題群は、模範解答ではpandasを使ってデータ加工を行っていますが、私達は勉強がてらにNumPyの構造化配列を用いて処理していきます。 次回記事(#2) はじめに Pythonでデータサイエンス的なことをする人の多くはpandas大好き人間かもしれませんが、実はpandasを使わなくても、NumPyで同じことができます。そしてNumPyの方がたいてい高速です。 pandas大好き人間だった僕もNumPyの操作には依然として慣れていないので、今回この『データサイエンス100ノック』をNumPyで操作することでpandasからの卒業を試みて行きたいと思います。 今回は8問目までをやっていきます。 今回使うのはreceipt.csvだけみたいです。初期データは以下のようにして読み込みました(データ型

    だから僕はpandasを辞めた【データサイエンス100本ノック(構造化データ加工編)篇 #1】 - Qiita
  • Pythonデータ分析系ライブラリのインストール Windows / Mac - Librabuch

    PyCon JP 2014 チュートリアル「PyData入門」のお知らせ | Librabuch 上記のエントリで告知した通り、2014年09年12日(金)に行われるチュートリアルの講師を務める御縁を頂いています。29枚あったチケットは完売のようで、若干プレッシャーの高まりを感じる今日この頃です。 さて、チュートリアル開催にあたり、利用するライブラリ群のインストール方法をOS毎に確認していたのでこちらにも備忘録として残しておきます。(参加者の方々には専用経路で別途ご案内差し上げます) 導入手順 共通 WindowsMac版 動作確認 導入したいもの 今回導入したいライブラリは下記の通りです。 NumPy Scipy Pandas scikit-learn matplotlib IPython 共通手順 Python3.4.1をインストールしてPATHを通しておきます。(手順問わず) p

    Pythonデータ分析系ライブラリのインストール Windows / Mac - Librabuch
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