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ブログタイトル
RuntaScience diary
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理系大学生をしながら、技術系のことと、写真や旅について記事を書いています。
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2020/05/18
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るんたさんの新着記事

1件〜30件

  • 【Numpy】Python Numpyによる、様々なランダムプロット

    はじめに 正規分布 対数正規分布 二項分布 ベータ分布 ガンマ分布 ポアソン分布 指数分布 一様分布 参考文献 はじめに NumPyでは様々なランダム関数を提供しています。今回はその中でもよく用いられる以下の表の分布をpython NumPyで描写したいと思います。 idx Name method 1 正規分布正規分布*1 np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)np.random.standard_normal(size=None) 2 対数正規分布 np.random.lognormal(mean=0.0, sigma=1.0, siz…

  • 【Matplotlib】グラフの中にグラフを作成 (Inset Plot in Matplotlib)

    はじめに コード モジュール データ 描写 参考文献 はじめに 今回は、グラフの中にもう一つグラフを描く方法に関しての記事です。 グラフを描写するmatplotlibの基礎ができている方は簡単に作成できます。 そうでない方は以下の記事を参考にしてください。 runtascience.hatenablog.com コード モジュール まずは必要なモジュールをインポートします。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import gaussian_kde #密度プロットに使用 #Inset plot …

  • 【Matplotlib】pythonで密度プロット(Density plot)

    はじめに KDEとは 相関 データ 描写 普通の相関プロット Density plot 確率密度 データ 描写 参考文献 はじめに pythonの相関を見る際に密度プロットを作成することを今回の目標とします。 KDEとは Kernel Density Estimation (カーネル密度推定; KDE)とは、ある有限の標本の中から確率変数の確率密度関数を推定手法のうちの一つである。 詳しい説明は以下の通りです。 カーネル密度推定 - Wikipedia 相関 まずは必要なモジュールをインポートします。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as…

  • 集中力を高める方法とは?生活の根本を変える方法と、参考になる本を紹介!

    はじめに 結論 参考になる本5選 1. 一流の頭脳 2. 最短の時間で最大の成果を手に入れる超効率勉強法 3. 人生を変えるモーニングメソッド 4. 昨日も22時に寝たので僕の人生は無敵です 5. 脳を鍛えるには運動しかない! まとめ はじめに はじめにこの記事の対象は ・受験生 ・集中力を高めたい人 ・意欲が湧かない人 です。 筆者もいろいろな本を読み、実践している方法で、効果を実感しています! 結論 習慣的な運動です。 詳しく説明していきます。 参考になる本5選 1. 一流の頭脳 精神科医のDr. アンダース・ハンセンが科学的根拠に基づき、一流の頭脳になる方法を伝授している本です。 この本…

  • 【Matplotlib】.rcParamsでグラフの一括設定&見やすくする

    はじめに rcParamsの使い方 デフォルトを見てみる カスタムしてみる 色の周期を変える リセットの方法 参考文献 はじめに rcParamsの使い方 今回使うモジュールをインポート import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt デフォルトを見てみる #データの用意 x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 50) ys = [] for i in range(2): ys.append(np.sin(x + np.pi*i/2)) fig = plt.figure(figsize=(10,5)) ax = fig.…

  • 【Python】OSを使って指定したファイル一覧を取得し、データフレームに読み込む!

    はじめに OSインターフェイスとは ファイル一覧を取得(os.listdir(path)) 拡張子指定&データの種類指定 取得したファイルの読み込み 番外編: globを使う(拡張子指定) 参考文献 はじめに 今回はos.listdirを用いて、ディレクトリ内にある(指定した)ファイルをリスト化する方法について説明します。 OSインターフェイスとは osモジュールはオペレーティングシステムとやり取りする関数を何ダースか提供する: (引用: Pythonチュートリアル第三版p115) osはコンピュータを操作を制御する基本的なソフトウェアのことで、今回の目的のファイル一覧の取得もこの機能を用いま…

  • 【Python】データ解析のコンパス ( NumPy / Pandas / Matplotlib / Cartopy / Jupyter )

    Pythonを用いたデータ解析で便利なコードを書いている記事を厳選! 初心者からを対象にしています! 内容は、[解析]:NumPy/Pandas、[グラフ]の:Matplotlib/Cartopy、及びJupyterについてです。

  • 【Science】黒体放射の式Planckの法則(Planck's law)をPythonで計算&描写

    黒体放射の式Planckの法則(Planck's law)の計算と描写 今回は波長と周波数の関数を使用。 Planck's law コード 定数の定義 波長の関数 関数の定義 描写 周波数の関数 関数の定義 描写 参考文献 Planck's law プランクの法則とは、 物質と熱平衡状態の放射が出すエネルギー密度(放射輝度)分布を表す法則 である(引用:天文学辞典)。 発見者はドイツの物理学者マックス・プランクである。 プランクの法則は、黒体の輝度(radiance) を表す式であり、温度と波長or波数or周波数の関数となっている。 式は以下のように表される(放射輝度:radiance[W m…

  • 【Matlotlib】Python Matplotlib基礎のキ(plot・scatter・bar・errorbar)

    plot scatter bar errorbar plot plotでは点を線で結んだグラフや点グラフを描くことができます。 matplotlib.org scatter scatterでは散布図を描くことができます。散布図の点の色も指定できるため、3次元のデータの表示も可能です。 matplotlib.org bar barは累計数などの表示に用いられます。月ごとのデータ数を表示したり、水蒸気量などはbarです。 matplotlib.org errorbar errorbarではx方向のエラーとy方向のエラーを表示することができます。 データに標準偏差などを表示したいときはこれが便利です…

  • 【Matlotlib】Python Matplotlib基礎のキ(グラフの書き方・figとplt、axes関係・複数グラフ、体裁を整える)

    こんにちは。 今日はMatplotlibの基礎のキということではじめてMatplotlibを用いてグラフを描く人向けの記事です。 難しい用語は使っていませんので、初心者向けです。 モジュール データをプロットしてみよう figとplt, axの関係 複数グラフ 例1ー基本 例2ー応用(forループを使う) グラフの体裁 Point モジュール まずはグラフ描写に必要なmatplitlib.pyplotをインポートします 慣習的にpltと略します(as plt) import matplotlib.pyplot as plt データをプロットしてみよう まずは基本的なデータをプロットしてみます …

  • 【English】Weblio拡張機能でWebでの英単語検索がラクラクに!機能追加方法と使い方

    英語の文で、簡単に単語を調べられる 使用するブラウザはGoogle Chromです 拡張機能追加 まずはGoogleChromでWeblio拡張と検索し、一番上に出てくるサイトをクリックします。 次に、右の青色の をクリックします すると、Weblio拡張機能か追加されます Weblioの設定 追加の時点では、ウェブの右上の拡張機能の欄にWeblioが表示されないので、表示させるためには以下の操作をします。 ①パズルマーク(🧩)をクリック ②Weblioをピン留め追加(青色に変わる) 設定の最後にWeblioデフォルトの設定を確認します。 Weblioのマークを左 使い方 WHO issues…

  • 【Pandas】Python Pandas基礎編(DataFrame結合 concat, merge, join)

    こんにちは Pandasを用いたデータフレームの結合(縦方向・横方向)についてです! 始める前に 横方向 pd.concat() .join() pd.merge() 縦方向 pd.concat() .append() 始める前に まずはpandasをインポートしましょう import pandas as pd 横方向 例として用いるデータフレーム import numpy as np data1 = np.array([["2020-01-01",5] ,["2020-01-02",3] ,["2020-01-03",4] ,["2020-01-04",2] ,["2020-01-05",2…

  • 【Word】数式のTips(数式記入・数式番号・等号揃え・行列の行と列追加)

    皆さんこんにちは。 理系の皆さんはWordでレポートを作成するときに、必ずと言って良いほど数式を使いますよね。 今回はWordにおける数式のTipsをいくつかご紹介したと思います。 数式表示ショートカット 数式の記入方法 Unicode LaTeX 数式番号の設定 数式等号揃え 行列の行・列追加 ギリシャ文字など 数式表示ショートカット 数式のショートカットは覚えてしまいましょう [Shift]+[Alt]+[=]で数式のリボンがでます。 数式の記入方法 数式の記入方法を2つご紹介します。 UnicodeとLaTeXがあります。どちらもギリシャ文字などの基本的な文字は同じですが、ベクトルの表記…

  • 【Pandas】Python Pandas基礎編(DataFrame作成・選択)

    こんにちは 今日はPandasの基本的な使用方法について話していきたいと思います! Pandasとは、Pythonでのデータ解析に用いられるライブラリのこと。 pandas.pydata.org DataFrame作成 インポートする リスト・配列から作成 Columns(カラム) Index(インデックス) dtype n×mのDF データの選択 loc 条件ひとつ 複数条件 iloc 条件ひとつ 複数条件 後ろから数える 参考文献 DataFrame作成 まず初めに、pandasをインポートしていきましょう import pandas as pd インポートする テキストファイルやExce…

  • 【卒論・修論】図表・数式番号(本文相互参照、リンク作成)

    こんにちは。 今日は本文の相互参照リンクの作成方法をご紹介します 数式番号の設定は少し違うのでよくご覧下さい。 図 図番号 本文相互参照 表 表番号 本文相互参照 数式 式番号 本文相互参照 図 まずは図の相互参照です。 図番号は必ず図の下に挿入しましょう 図番号 図番号はいかの手順で挿入します。 ①図を右クリック ②図表番号の挿入 ③図表番号を「図」に、位置を「項目の下」に、ラベルを除外するのチェックを外す 本文相互参照 図の本文相互参照はいかの手順で行います。 ①挿入する位置をクリック ②「参考資料」>「相互参照」をクリック ③参照する項目「図」に、相互参照の文字列「番号とラベルのみ」に、…

  • 【卒論・修論】見出しの設定(目次の作成~階層構造)

    みなさん、こんにちは! 今日は見出しの設定方法についてお話ししていきたいと思います。 レポートや卒論修論作成では見出しを設定すると思います。しかし、この操作に慣れていないと提出間近で焦ることになります。 大学1〜3年生は日頃のレポートで、見出し作成の練習をしていきましょう。 対象 レポートを書いている学生 卒論修論を書いている学生 Wordの見出し・目次設定に苦戦している人 目次の作成 見出しの設定 目次の設定 見出しの番号詳細設定 見出しのインデント詳細設定 階層構造 目次の見出し4・見出し5など 章番号なしの見出し 目次の作成 まずは目次を作成していきます。 卒論修論を例とします。 見出し…

  • 【Jupyter Notebook】基礎編(基本操作コードの作成方法・Markdown・数式)

    こんにちは。今日はJupyterNotebookの基礎編です 対象 初めて使用する人 Markdownの使い方がわからない人 Markdownで数式が書きたい人 ※Anacondaをインストールしていない方はそちらから始めてください。 Jupyter Notebookでpythonを走らせることができ、コードを逐一確認できるので利便性が高いです。 jupyter.org 基本操作 Jupyter Notebookを開く ファイルを作成 ファイル名変更 コードの実行 カネルを閉じる パネル詳細 よく使うコマンド Markdown セクション リスト作成 数式 基本操作 JupyterNotebo…

  • 【Python】NumPy基礎編(配列:結合)

    こんにちは 今日はNumPyの基本的な使用方法について話していきたいと思います! NumPyとは、Pythonでの数値計算ライブラリのこと。 tutorials.chainer.org できること 多次元配列(ベクトル、線形代数) 回帰分析 微積分 など・・・ Numpyの使い方になれていない方は、まずはこちらの記事をご覧ください。 runtascience.hatenablog.com runtascience.hatenablog.com ベクトルの結合 まずはベクトルの結合です。以下のベクトルを例とします。 v = np.arange(5) u = np.arange(0, 6, 2) …

  • 【Python】NumPy基礎編(配列:作成・リストから配列(逆も))

    こんにちは 今日はNumPyの基本的な使用方法について話していきたいと思います! NumPyとは、Pythonでの数値計算ライブラリのこと。 tutorials.chainer.org 配列:作成 連番配列を作成 行列配列を作成 同じ値の配列を作成 配列作成 np.arange() np.zeros_like()とnp.zeros() np.full_like() 配列(array)⇄リスト(list) リスト⇒配列「np.array()」 配列⇒リスト「np.tolist()」 配列作成 まずは配列の作成です。配列の作成は様々な目的があると思います。 今回は、 ベクトル・n×m行列の作成 同…

  • 【Python】NumPy基礎編(演算: ベクトル・行列)

    こんにちは 今日はNumPyの基本的な使用方法について話していきたいと思います! NumPyとは、Pythonでの数値計算ライブラリのこと。 tutorials.chainer.org できること 多次元配列(ベクトル、線形代数) 回帰分析 微積分 など・・・ インポート 多次元配列 ベクトル 行列 配列の形・次元・要素数 ベクトル・行列計算 四則演算 和 差 商 要素積 行列積 転置行列 行列の次元変更 インポート まずはモジュールをインポートします。 ※numpyをインストールしていない場合はインストールしましょう⇓ 【NumPy初心者必見】NumPyのインストール方法まとめました! | …

  • 【卒論・修論】引用・参考文献の管理法ーWordの利用ー

    皆さんこんにちは! 今日は卒論・修論で多くの人が使うであろうWordの機能を使った、文献管理方法をまとめてみました。 対象 「レポートや論文でwordを使った引用・参考文献の管理をする人」 ※参考文献欄をきれいに書きたい人⇒ 「文献管理と追加」へ 引用・参考文献 書き方 名前 引用・参考文献に必要な情報(必須*) Wordで管理 文献の挿入 本文途中で作成&挿入 文献情報入力 参考資料のページ作成 文献のスタイル変更 文献の管理と追加 文献管理 フィールドの更新 その他 注意すること et alはどうするの? References 引用・参考文献 卒論や修論では引用や参考にする論文が少なからず…

  • ITパスポートの効率的な勉強法 テキストはいる?過去問はどれくらいやる?

    こんにちは。 先日、 令和2年度ITパスポート試験に独学合格しました! 今回は備忘録として勉強方法を残しておきます 使用教材・サイト 勉強期間・量 勉強方法 流れ テキスト1週目 テキスト2週目 過去問を解く テストの流れ 試験を受けてみて 勉強期間は3か月です 大学の勉強があったので、1日1ー1.5時間で勉強していない日もあります... 先にタイトルの答えは IT初心者はテキストがあったほうがいい 過去問は5年、少なくとも3年やろう です! 使用教材・サイト ・令和02年 イメージ&クレバー方式でよくわかる 栢木先生のITパスポート教室 www.amazon.co.jp ・ITパスポート試験…

  • PythonでMatplotlibカラーバーの色を利用したプロット

    皆さんこんにちは。 今日はMatplotlibカラーバーを利用したプロットに関してです。 以前、グラデーションカラーを生成してテキストファイルに出力する方法をご紹介しましたが、おそらくこちらの記事のほうが便利です。 runtascience.hatenablog.com 解説 モジュール 使用データ プロット +α 参考文献 解説 モジュール まずはモジュールをインポートします。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm 使用データ 次に、データを用意します。 この記事では、月ごと…

  • 言語と概念ーエスペラント語

    エスペラント語 エスペラント語をご存知でしょうか エスペラント語とはポーランドの眼科医であるラザロ・ルドヴィコ・ザメンホフによって1887年に創案されました。 世界共通語として創案されたものです エスペラント語の自己紹介など見てみました。 世界共通語とのことですが、単語はヨーロッパをベースに作っているように感じられました。 したがって、ヨーロッパ圏の人が学びやすいと感じられます。学んでる人もヨーロッパの方が多そうです。 言語と概念 ネイティブの言語が一つの人は、例外を除いてあらゆる感情をネイティブの単語の組み合わせで表現できると思います。(例外:具体的に表現できない感情など) 他言語を学ぶ時は…

  • 研究は独りじゃできない

    研究室に入る前は、研究者は一人でバリバリ働いているのかと思っていました。 しかし、違いました。 やはりアイディアは誰かからレビューを受けたり、自分から探しに行ったりしないと降りてこないです。 よほどの天才でない限り、感覚ではなく経験で物事を判断したり、何をしたら良いのか考えるのでそこには人との相互作用が必須です。 研究以外のことからも刺激を受けることも大切だと思います。 誰かが頑張っている姿を見て刺激を受けたり、趣味でリフレッシュしたり、新しいことに挑戦したりすることが大切だと思います。 研究がうまく進まないときは、仲間に相談したり、リフレッシュすることが大切ですね。 それ以上に大切なのは、何…

  • フォントの種類を一括設定(パワーポイント; PowerPoint, ワード;Word)

    こんにちは。 今日はレポートや発表に必須なパワポとワードの一括設定に関する内容です。 レポートのフォント Word PowerPoint レポートのフォント フォントサイズ:10.5 フォント:日本語 MS 明朝、 英数字 Times New Roman Word まずはワードのフォント一括設定です。 「ホーム」の「フォント」の右下をクリック デフォルト(既定)のフォントやサイズなどを選択 「既定に設定」をクリック 「この文書だけ」か「Normalテンプレート...」のどちらかを選択して完了 「Normalテンプレート...」を選択すると、今後WordをNormalで作成する時にそのフォントの…

  • Python 違う階層のファイルを読み込む(READ)

    こんにちは。今日はファイルの読み込みに関してです。 階層構造 コード 基礎はこちらの記事から↓ runtascience.hatenablog.com 階層構造 今は、「geo」というディレクトリで「analysis.ipynb」内でコードを書いています データを「data/data.nc」から取ることを想定します コード 相対パスで指定します まず「..」で上の階層に戻ります(geo) 次に「data/data.nc」で指定のファイルにたどり着けます。 import pandas as pd df = pd.read_excel("../data/data.nc") df データの出力に関し…

  • Python Matplotlibでトラジェクトリー描写

    こんにちは。今日はトラジェクトリーのデータを高度分布とともにプロットする方法です。 データは各自でご用意ください。 必要な知識 PBLH データ モジュール 描写 必要な知識 Matplotlibの基礎 Python-時系列プロット(気温ー日平均) - RuntaScience diary Python 軸を日付フォーマットに変更 - RuntaScience diary グラフ分割の基礎 Python matplotlibのGridspecーグラフの柔軟な分割(3:1でもで4:1でも) - RuntaScience diary PBLH Planetary Boundary Layer He…

  • Pythonーエラーバーをfill_betweenで表示

    こんにちは。 今日はエラーバーをfill_betweenを用いて表示してみたいと思います。 エラーバーと回帰直線の相関プロットについてです↓ runtascience.hatenablog.com 使い方 モジュール 描写 例1 例2 使い方 x軸はxで、y1からy2の間を塗りつぶす ax.fill_between(x, y1, y2) 例)y=0とy=x²の間を塗りつぶす import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.arange(-10, 10, 1) y0 = x * 0 y = x ** 2 plt.fill_betwe…

  • Pythonでデータ解析[基礎]ー繰り返し(for)・条件分岐(if elif else)

    こんにちは 今日はpythonでデータ解析の基礎です ループ(for) 基礎 ループ×配列 条件分岐 ループ×条件分岐 continueとbreak if・elif・else ループ(for) 基礎 for i in range(2): print(i)>>>01 for i in range(1, 5, 1): print(i)>>>1234 ループ×配列 x_list = [] for i in range(10): data = i * i x_list.append(data) x_list>>>[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] np.array…

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