データサイエンスのクイックスタート
NumPy のクイックスタート
このコースでは、多くの数学演算をサポートするライブラリである NumPy の基礎を学びます。
01
初めての NumPy 実験
ようこそ、LabEx へ！この最初の実験では、NumPy での定番の「Hello, World!」プログラムを学びます。
02
配列属性とデータ型
このチュートリアルでは、NumPy 配列の属性、特にデータ型 (dtype) 属性を探ります。NumPy は Python で数値計算を行うための強力なライブラリであり、NumPy 配列は、このライブラリの主要なデータ構造です。
03
NumPy 配列とデータ型
NumPy は Python プログラミング言語用のライブラリであり、Python で数値演算を実行するために使用されます。NumPy は多次元配列を使用して数値データを扱う便利な方法を提供します。このチュートリアルでは、NumPy 配列の作成、アクセス、変更方法、および利用可能なさまざまなデータ型について説明します。
04
宇宙空間における NumPy
あなたは、遠くの惑星を探査する任務にある宇宙飛行士チームの一員です。旅の途中で、宇宙船のナビゲーションシステムが故障し、宇宙で迷子になってしまいました！元に戻す唯一の方法は、これまで収集したデータを使用して、いくつかの数学計算を実行することです。幸い、NumPy ライブラリについてある程度の知識があり、これによりこれらの計算を迅速かつ正確に行うことができます。
05
NumPy 配列データ型変換
NumPy は Python での科学計算のための強力なライブラリです。NumPy の機能の 1 つは、配列を効率的に処理できることです。ただし、場合によっては、整数リストを指定されたデータ型の NumPy 配列に変換する必要がある場合があります。このチャレンジでは、整数リストを指定されたデータ型の NumPy 配列に変換する Python 関数を記述する必要があります。これにより、NumPy と Python のデータ型に関する理解が試されます。
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NumPy 配列演算
NumPy は数値計算用の Python ライブラリです。配列や行列を扱うように設計されており、科学計算のための強力なツールです。この実験では、NumPy 配列演算に関する以下の 3 つのトピックを学びます。
07
NumPy 配列演算
このチャレンジでは、小売業のデータサイエンティストです。貴社は顧客トランザクションの大きなデータセットを持っており、NumPy ライブラリを使用してデータから情報を抽出したいと考えています。具体的には、顧客の購買行動に関する統計情報を抽出するために、データセットに対して一連の配列演算を実行する必要があります。
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NumPy スライシングとインデックス指定
NumPy は科学計算に用いられる人気の Python ライブラリです。高性能な配列演算と数値データ分析に役立つ数学関数を提供します。この実験では、NumPy のスライシングとインデックス指定機能を学びます。
09
配列インデックス指定とスライシング
この Python プログラムチャレンジでは、インデックス指定とスライシングを使用して NumPy 配列の複雑な操作を探ります。このチャレンジでは、NumPy 配列を操作し、高度なプログラミング技術を使用して問題を解決するスキルが試されます。
10
効率的な NumPy 配列乗算演算
NumPy は Python での科学計算のための強力なライブラリです。NumPy の最も重要な機能の 1 つは、さまざまな種類の配列乗算を効率的に実行できることです。
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NumPy 形状操作
この実験では、NumPy 配列の形状を操作できる NumPy 形状操作関数について学びます。
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NumPy 配列の形状を調整する
このチャレンジでは、さまざまなサブチャレンジが提示され、必要な形状に NumPy 配列を操作する必要があります。これらのサブチャレンジでは、配列の形状変更、配列の連結とスタック、および配列を複数のサブ配列に分割する能力が試されます。これらのサブチャレンジを完了することで、NumPy 配列とその次元を操作する方法をより深く理解できます。
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NumPy ファイル入出力
この実験では、NumPy を使用して配列をファイルに読み書きする方法を学びます。NumPy は、大規模なデータセットを簡単に扱うためのファイル入出力機能を提供します。
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NumPy の高度なトピック
この実験では、線形代数、乱数生成、マスク配列など、NumPy の高度な機能について説明します。
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NumPy 数学ゲーム
このチャレンジでは、Python の NumPy モジュールをどのように使用し、NumPy 配列をどのように扱うかを理解するのに役立ちます。
Pandas のクイックスタート
このコースは、Pandas を使用してデータ分析を始めたい初心者向けに設計されています。Pandas の基礎、データ構造、データ操作、データ視覚化について説明します。
01
初めての Pandas 実験
ようこそ、LabEx へ！この最初の実験では、Pandas での定番の「Hello, World!」プログラムを学びます。
02
Pandas を使用した作業
Pandas は Python で開発された強力なデータ操作ツールです。柔軟で使いやすいため、データ分析やクリーニングによく使用されます。この実験では、Pandas を使用して、データの読み込み、データフレームの作成、データへのアクセス、および簡単な統計処理などの基本的な操作方法を学びます。
03
Pandas データ操作
この実験では、Pandas（Python の強力なデータ分析および操作ライブラリ）を使用して、データを読み込み、書き込み、操作する方法を学びます。この演習では、タイタニック号沈没のデータセットを使用します。
04
Pandas でのデータ選択
この実験では、Python の人気のあるデータ分析および操作ライブラリである Pandas を使用して、DataFrame から特定のデータをどのように選択するかを学びます。このチュートリアルでは、タイタニック号のデータセットを使用します。
05
大気質分析のための Pandas プロット
この実験では、Python の強力なデータ操作ライブラリである Pandas を使用してプロットを作成する方法を学びます。実用的な例として、実際の空気質データを使用します。この実験の終わりまでに、Pandas を使用して折れ線グラフ、散布図、箱ひげ図を作成し、プロットをカスタマイズできるようになります。
06
Pandas での列操作
この実験では、Pandas での列操作を学びます。既存の列から新しい列を作成する方法、列に対して数学演算や論理演算を適用する方法、列ラベルの名前変更方法、および apply メソッドを使用して列ごとの操作を実行する方法を探ります。
07
Pandas を使用したタイタニック号乗客データ分析
この実験では、Python の Pandas ライブラリを使用してデータの要約統計量を計算する方法を学びます。タイタニック号沈没の乗客に関するデータを含むタイタニック号データセットを使用します。要約統計量、集計統計量、カテゴリ別のレコード数を計算する方法を学びます。
08
Pandas でのデータ整形
この実験では、sort_values、pivot、pivot_table、melt などのさまざまな関数を使用して Pandas でデータを整形する方法を探ります。タイタニック号と空気質のデータセットを使用して、整形技術を示します。
09
Pandas でのデータテーブルの結合
この実験では、空気質データを使用して、Python の Pandas ライブラリを使用して複数のテーブルを結合する方法を探ります。concat と merge 関数を使用してこれらの操作を実行します。この実験では、DataFrame を効果的に連結および結合する方法を理解するのに役立ちます。
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時系列データの処理
この実験では、Python パッケージ Pandas を使用して時系列データを処理する方法を学びます。このチュートリアルでは、空気質データを使用します。文字列を datetime オブジェクトに変換する方法、これらの datetime オブジェクトに対する操作、時系列を別の周波数に再サンプリングする方法などを学びます。
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Pandas テキストデータ
この実験では、Python の Pandas ライブラリを使用してテキストデータを操作する方法を探ります。文字列の文字を小文字に変換する方法、文字列の一部を抽出する方法、さまざまな組み込み Pandas メソッドを使用して文字列の値を置き換える方法などを学びます。
Matplotlib のクイックスタート
このコースは、2D および 3D グラフィックスを描画するための Python ライブラリである Matplotlib のクイックチュートリアルです。Matplotlib をすばやく開始するために設計されています。
