【Python】分析関連ライブラリまとめ

分析関連ライブラリまとめ NumPy pandas matplotlib Jupyter Notebook

Pythonで機械学習等のプログラミングを行う場合に使用するライブラリの使用方法についてまとめます。具体的にはNumPypandasmatplotlibscikit-learnTensorFlow/KerasJupyter Notebookといったコンテンツを扱っています。※コンテンツについては随時追加中です。

以下の目次から気になる項目を選択していただければ、該当ページへのリンクがありますので、そこから該当ページに移動することができます。

NumPy

Pythonで機械学習というと必ずあがるモジュールが「NumPy」です。NumPyは大量のデータに対して高速にかつ効率的に数値計算を行うことができます。NumPyの各種使い方について紹介します。

pandas

Pythonでの機械学習でNumPyと並んであがるモジュールが「pandas」です。pandasのデータ構造は、分析前の前処理など各種データの操作が容易にできるため分析には必須のモジュールです。pandasの各種使い方について紹介します。

matplotlib

データ分析の際には結果をグラフなどで可視化するといったことをよく行います。Pythonで簡単にグラフ作成などの可視化ができるモジュールが「matplotlib」です。matplotlibの各種使い方について紹介します。

scikit-learn

Pythonでの機械学習ライブラリとしてよく知られているのが「scikit-learn」です。scikit-learnの各種使い方について紹介します。

TensorFlow/Keras

Pythonでのディープラーニングライブラリとしているのが「TensorFlow」「Keras」です。KerasはTensorFlowの高水準APIという位置づけで簡単にモデル構築できるものになっています。TensorFlow/Kerasの各種使い方について紹介します。

【TensorFlowやKerasの基本】

【各種ディープラーニング手法の実装】

【その他 関連情報(数学など)】

※コンテンツ随時追加中

Jupyter Notebook

ブラウザ上でPythonプログラムを簡単に編集、実行できる環境である「Jupyter Notebook」のインストールや使い方について紹介します。

データ分析関連資格学習

データ分析関連の資格に関わる記事を紹介します。