データの可視化-ヒートマップとクラスタリング-
- 作者: Bill Lubanovic,斎藤康毅,長尾高弘
- 出版社/メーカー: オライリージャパン
- 発売日: 2015/12/01
- メディア: 単行本(ソフトカバー)
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目次
前提条件
データ解析の基礎 その3 目次
1. Seabornのインストール
2. ヒストグラム
3. カーネル密度推定
4. 分布の可視化
5. ボックスとプロットとバイオリンプロット
6. 回帰とプロット
7. ヒートマップとクラスタリング
ヒートマップとクラスタリング
1. コマンドプロンプトでJupyter Notebookを起動します。
jupyter notebook
2. 写経したソースコードはGitHub Repositoryを参照してください。
補足
1. 回帰とプロットの時と同様load_datasetが使えません。
以下GitHubリポジトリからflights.csvをダウンロードし、jupyter notebookを起動しているフォルダにコピーします。
flights.csvをDataFrameとして読み取ります。
flight_dframe=pd.read_csv('flights.csv')
Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎
- 作者: Andreas C. Muller,Sarah Guido,中田秀基
- 出版社/メーカー: オライリージャパン
- 発売日: 2017/05/25
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参考:
- udemy 実践Pythonデータサイエンス
- 作者: 辻真吾
- 出版社/メーカー: 技術評論社
- 発売日: 2010/04/24
- メディア: 大型本
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