lecture Python イテレータについて
イテレータの仕組みについて次のポイントが分かれば理解できます。
iter()関数でリストをイテレータ化します。
next関数でイテレータから要素を取り出します。
イテレータで取り出す値がない場合には例外を発生しま...
Python
lecture lecture Python入門で気をつけるポイント（4）オブジェクト指向についてー（1）
Pythonの全てのデータ型は元々はオブジェクトです。
Pythonのオブジェクト指向はクラスを使った仕組みです。つまり、全てのデータ型はクラスで定義しているということになります。
例えば、リストには様々な便利なメソッドが用意されていま...
lecture Python入門で気をつけるポイント（3）モジュールについて
モジュール
Pythonインタープリンタは一度終了すると、終了するまでの関数や変数は全て失われます。
そのため長いプログラムはテキストエディタで作成して「.py」ファイルにしておくと良いです。
Pythonではこのファイル（.py）の...
lecture Python入門で気をつけるポイント（2）リスト
リストで使えるメソッド
メソッド使い方
append(x)リストの末尾に要素を一つ追加します。extend(iterable)イテラブルのすべての要素を対象のリストに追加し、リストを拡張します。insert(i, x)指定した位...
lecture Python入門で気をつけるポイント（1）知っておきたい決まりごと
Python文法の入門編段階で気をつけておくポイントです。
Pythonの語源はニシキヘビではなく、イギリスの代表的なコメディグループのMonty Pythonのコメディ番組「空飛ぶモンティ・パイソン」です。
とはいえ、ニシキヘビはロゴ...
lecture Pythonの関数についてもう少し詳しくなる
フィボナッチ級数を任意の数値まで書き出す関数を定義することで関数の基本を勉強します。
ネタ元はO'REILLYのPythonチュートリアル 第3版です。
作者はGuido van Rossum氏でPythonの生みの親です。また本の...
lecture Python リストの内包表記について
内包表記を覚えるとfor in 文を使った処理を簡単に書き換えることができます。
リストの内包表記
例えば、空のリストに1から5までの整数のリストを作成するとします。
for in文を使うと次のようになります。
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AI numpy.ndarray型とPandas DataFrame型との相互変換する方法
Scikit-learnで機械学習する場合に、numpy.ndarray型とPandasのDataFrame型をそれぞれ変換したくなるケースがあります。
Scikit-learnが用意しているdatasetを活用するとデータ形式がnump...
lecture スプレッドシート（エクセルなど）で統計分析（4） 重回帰分析の方法
線形回帰モデル (Linear Regression) とは、回帰式を用いて、説明変数の値から目的変数の値を予測するモデルです。
説明変数が2変数以上の場合「重回帰分析」と呼ばれます。
重回帰分析を行う上でのポイントは「要因分析」と「予...
AI スプレッドシート（エクセルなど）とPythonで統計分析（3） scikit-learn で単回帰分析の方法
今回はscikit-learn で単回帰分析する方法について解説します。
分析対象は「スプレッドシート（エクセル）とPythonで統計分析（2） 単回帰分析の方法」で行った「1日の最高気温とアイスクリームの販売個数」のデータを使います。
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