python:numpy_scipy_matplotlib

−目次

文書の過去の版を表示しています。

NumPy, SciPy, Matplotlib, CuPy, Pandas のインストール

NumPy, SciPy, Matplotlib, CuPy のインストール

Linux

$ pip3 install numpy scipy matplotlib cupy

Windows

> pip install numpy scipy matplotlib cupy

※CuPy をインストールするには Visual Studio 2019 と CUDA Tootkit のインストールが必要である。

NumPy

NumPy Logo
本家: NumPy — NumPy
ソースコード: GitHub - numpy/numpy: The fundamental package for scientific computing with Python.

$ git clone https://github.com/numpy/numpy.git

リファレンス: NumPy Reference

NumPy は、プログラミング言語Pythonにおいて数値計算を効率的に行うための拡張モジュールである。効率的な数値計算を行うための型付きの多次元配列（例えばベクトルや行列などを表現できる）のサポートをPythonに加えるとともに、それらを操作するための大規模な高水準の数学関数ライブラリを提供する。
NumPy - Wikipedia より

SciPy

SciPy.org — SciPy.org

SciPy は、プログラミング数学、科学、工学のための数値解析ソフトウェアである。無料かつオープンソースで、Windows・Linux・macOSを含むオペレーティングシステムで動作する。ScientificPythonとは無関係である。
SciPy - Wikipedia より

Matplotlib

Matplotlib: Python plotting — Matplotlib 3.1.1 documentation

Matplotlib は、プログラミング言語Pythonおよびその科学計算用ライブラリNumPyのためのグラフ描画ライブラリである。オブジェクト指向のAPIを提供しており、様々な種類のグラフを描画する能力を持つ。描画できるのは主に2次元のプロットだが、3次元プロットの機能も追加されてきている。描画したグラフを各種形式の画像（各種ベクトル画像形式も含む）として保存することもできるし、wxPython、Qt、GTKといった一般的なGUIツールキット製のアプリケーションにグラフの描画機能を組みこむこともできる。MATLABの対話環境のようなものを提供するpylabというインタフェースも持っている。Matplotlibは、BSDスタイルのライセンスの下で配布されている。
matplotlib - Wikipedia より

CuPy

CuPy Logo
本家: CuPy
ソースコード: GitHub - cupy/cupy: NumPy-like API accelerated with CUDA

$ git clone https://github.com/cupy/cupy.git

リファレンス: Reference Manual — CuPy 6.2.0 documentation

CuPy は CUDA 上の NumPy 互換の多次元配列の実装である。CuPy は cupy.ndarray、コアの多次元配列クラス、およびそれに関する多くの関数で構成されている。それは numpy.ndarray インターフェイスのサブセットをサポートする。
Overview — CuPy 6.2.0 documentation より

Pandas のインストール

本家: Python Data Analysis Library — pandas: Python Data Analysis Library

Pandas は、プログラミング言語 Python において、データ解析を支援する機能を提供するライブラリである。特に、数表および時系列データを操作するためのデータ構造と演算を提供する。Pandas は BSD ライセンスのもとで提供されている。

Linux

$ pip3 install pandas

Windows

> pip install pandas
Collecting pandas
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/c1/cf/58ccaa38d5670dd4d2aee5df90aa03d670ede3947b7148e72391c80d4f91/pandas-0.25.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl (9.2MB)
     |████████████████████████████████| 9.2MB 1.7MB/s
Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.6.1 in c:\python37\lib\site-packages (from pandas) (2.8.0)
Requirement already satisfied: numpy>=1.13.3 in c:\python37\lib\site-packages (from pandas) (1.16.4)
Collecting pytz>=2017.2 (from pandas)
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/3d/73/fe30c2daaaa0713420d0382b16fbb761409f532c56bdcc514bf7b6262bb6/pytz-2019.1-py2.py3-none-any.whl (510kB)
     |████████████████████████████████| 512kB 3.2MB/s
Requirement already satisfied: six>=1.5 in c:\python37\lib\site-packages (from python-dateutil>=2.6.1->pandas) (1.12.0)
Installing collected packages: pytz, pandas
Successfully installed pandas-0.25.0 pytz-2019.1

使い方

行によって列数の異なる CSV を DataFrame 化する方法

data.csv
col1	col2	col3	col4	col5
1	2	3	4
1	2	3
1	2	3	4	5
In [1]: import csv
 
In [2]: reader = csv.reader('data.csv')
 
In [3]: reader
Out[3]: <_csv.reader at 0x22681e467b8>
 
In [4]: with open('data.csv') as fp:
    ...:     reader = csv.reader(fp, delimiter='\t')
    ...:     data = [row for row in reader]
    ...:
 
In [5]: data
Out[5]:
[['col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5'],
 ['1', '2', '3', '4'],
 ['1', '2', '3'],
 ['1', '2', '3', '4', '5']]
 
In [6]: header, values = data[0], data[1:]
 
In [7]: import pandas as pd
 
In [8]: df = pd.DataFrame(values, columns=header)
 
In [9]: print(df)
  col1 col2 col3  col4  col5
0    1    2    3     4  None
1    1    2    3  None  None
2    1    2    3     4     5

データフレームのグループ化(集計)

In [1]: import pandas as pd
 
In [2]: df = pd.DataFrame(columns=['col1', 'col2', 'col3', 'col4'],
   ...:                   data=[['aaa', 1, 2, 3],
   ...:                         ['bbb', 1, 2, 3],
   ...:                         ['ccc', 1, 2, 3],
   ...:                         ['aaa', 2, 4, 6],
   ...:                         ['bbb', 2, 4, 6],
   ...:                         ['ccc', 2, 4, 6],
   ...:                         ['aaa', 3, 6, 9],
   ...:                         ['bbb', 3, 6, 9],
   ...:                         ['ccc', 3, 6, 9]])
 
In [3]: df
Out[3]:
  col1  col2  col3  col4
0  aaa     1     2     3
1  bbb     1     2     3
2  ccc     1     2     3
3  aaa     2     4     6
4  bbb     2     4     6
5  ccc     2     4     6
6  aaa     3     6     9
7  bbb     3     6     9
8  ccc     3     6     9
 
# groupby のデフォルト動作はグループラベルが index になり集計列が単一の場合は Series が返る
In [4]: grouped = df.groupby(df['col1'])['col2'].sum()
 
In [5]: type(grouped)
Out[5]: pandas.core.series.Series
 
In [6]: grouped
Out[6]:
col1
aaa    6
bbb    6
ccc    6
Name: col2, dtype: int64
 
In [7]: pd.DataFrame(grouped)
Out[7]:
      col2
col1
aaa      6
bbb      6
ccc      6
 
# as_index=False にするとグループラベルが列になり DataFrame が返る
In [8]: grouped = df.groupby(df['col1'], as_index=False)['col2'].sum()
 
In [9]: type(grouped)
Out[9]: pandas.core.frame.DataFrame
 
In [10]: grouped
Out[10]:
  col1  col2
0  aaa     6
1  bbb     6
2  ccc     6
  • python/numpy_scipy_matplotlib.1565226528.txt.gz
  • 最終更新: 2019/08/08 10:08
  • by ともやん