【随時更新】よく使う・よく忘れるコード一覧(Python編)

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sklearn Python matplotlib numpy Python テキストリンク

ちょいちょい忘れてしまい、毎回google聞くのはしんどいなぁと思い以下にまとめておきます

ファイル読み込み(numpy)

いろんなやり化があることは承知ですが、numpyでやるには以下の通り


import numpy as np
data = np.loadtxt("XXXXXX.csv",delimiter=',')

読み込んだファイルをXとyに分ける方法(numpy)

上記のファイル読み込みの続きです。dataはn行3列で1行目がy値と過程すると、


y = data[:,0].astype("int")
X = data[:,1:2].astype("int")

グラフ描画(matplotlib)


import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
plt.set_cmap(plt.cm.Paired)
plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y,s=50)

indexの作成方法(numpy)


import numpy as np
idx = range(0,100) # 0から100までのインデクスができる
np.array(idx)      #idxの表示

# idxを用いてデータを代入
X_train = X[idx]

シャッフルインデックスの作り方(sklearn)


from sklearn.model_selection import ShuffleSplit
ss = ShuffleSplit(n_splits=1,
                 train_size = 0.5,
                 test_size = 0.5,
                 random_state=0)

# Xにシャッフルしたい配列が入っている
train_idx, test_idx  = next(ss.split(X))

分類（例えば1 or 0)の個数が何個あるかを調べる方法(numpy)


# ランダムに0 1を生成します
yClass = np.random.choice([0,1],size=500)

#数えてみます
np.unique(yClass, return_counts=True)

(array([0, 1]), array([264, 236], dtype=int64))

1つ目の配列がどんなユニークな分類があるかを示しています。2つ目の配列が0と1の個数を表示しています。ここで0:264個、1:236個　であることがわかります

ちなみに、2つ目の個数を取り出したい場合は、


np.unique(yClass, return_counts=True)[1]

array([264, 236], dtype=int64)

となります

【随時更新します】