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データの可視化-ヒートマップとクラスタリング-

入門 Python 3

入門 Python 3

目次

前提条件

  • OS:Windows 10 64-bit, version 1607

  • Anaconda 4.4.0(Python 3.6 version 64-bit)インストール

  • Seabornのインストール

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GitHub Repositoryを参照してください。

github.com

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。

github.com

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

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

参考:

  • udemy 実践Pythonデータサイエンス

www.udemy.com

Pythonスタートブック

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