Machine Learning ジャーニーの一部新着ジャーニーNumPyとpandasではじめるPythonデータ可視化
NumPyで配列、pandasで表、matplotlibでグラフ。どの機械学習プロジェクトもこの道具から始まります。コードを書けば、あなたのグラフが「グラフ」タブに表示されます。
60 レッスン59 チャレンジ250 クイズの問題
- 初心者向け
AIによるコーディングサポート
実践的なインタラクティブレッスン
知識を確かめるクイズ
無料の修了証明書
シラバス
このセクションは Machine Learning ジャーニーの一部です。シラバス全体にはさらに多くのセクションがあります。下のプレビューをクリックして、ジャーニーページで確認してください。
セクション 1
データとプロット
セクションを始める開始あらゆる機械学習プロジェクトの出発点となるツールキット：NumPyの配列、matplotlibのグラフ、pandasのテーブル。実際のデータセットを読み込み、要約し、見つけたことをプロットします。はじめに
4 レッスン320NumPy配列
5 レッスン520配列の数学演算
6 レッスン625データの形を整える
4 レッスン415折れ線グラフと散布図
6 レッスン625データのグラフ
5 レッスン520pandas DataFrame
6 レッスン625フィルタリングと並べ替え
5 レッスン520グループ化とデータの整理
5 レッスン520DataFrameのプロット
5 レッスン520MLのデータセット
5 レッスン520- セクション 2機械学習のための統計64 レッスン
- セクション 3教師あり学習58 レッスン
- セクション 4教師なし学習51 レッスン
実践で学ぶ
実際のコードを書き、データベースをクエリし、ウェブサイトを構築し、AIプロンプトをマスターしましょう。インタラクティブなレッスンで現代の開発者に必要なすべてのスキルを網羅しています。
連続記録を築こう
継続して進捗を見守りましょう！毎日のコーディング習慣を追跡し、フリーズ日で連続記録を守り、毎日参加することで報酬を獲得しましょう。
12 日連続
明日も戻ってきて連続記録を維持しましょう！
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ダブル・オア・ナッシング
7日中5日目
連続記録フリーズ
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どこでも学べる
コーディングの旅を持ち歩こう！セットアップ不要、ダウンロード不要：開いてすぐにコーディング開始。iOS、Android、Webで4.9星評価で利用可能。
あなたは一人じゃない
グローバルリーダーボードで競い、友達を招待して報酬を獲得し、お互いの成功を祝いましょう。プログラミングは友達と一緒の方が楽しい！
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昇格ゾーンあらゆる学び方に対応
読む・聴く・自分を試す・AIに聞く・学んだことを調べる。どんな学び方にも対応したレッスンです。
変数は、後でプログラム内で参照できる値を格納する、名前のついた入れ物です。
Pythonでは、名前、イコール記号、格納したい値の順で書くことで作成します。
値は後から変えられます。再代入すると、名前は新しい値を指すようになります。
修了証を取得
完了したすべてのコースで証明書を獲得しましょう。LinkedInプロフィールや履歴書に追加して、雇用主にプログラミングスキルをアピールしましょう。
修了証明書Pythonの基礎
LinkedInに追加CoddyでNumPy、pandas、matplotlibを学ぶ理由
- グラフがすぐに見える。
plt.plot(x, y)と入力して実行を押すと、本物のmatplotlibの図がコードの隣の「グラフ」タブに表示されます。番号付きのマスで描いた配列から、行が山に分かれていくgroupbyまで、どのレッスンにも図やグラフがあります。 - 機械学習で使う形のNumPy：配列とshape、スライス、配列全体の計算、軸ごとの統計、ブロードキャスト、ブールマスク、シード付きの乱数。
- 最初の1行からmatplotlib：折れ線グラフと散布図、ラベルと凡例、色とマーカー、棒グラフ、ヒストグラム、
plt.subplotsで並べるグラフ、画像として表示する配列。 - 本物の表でpandas：CSVファイルの読み込み、選択、フィルター、並べ替え、新しい列、
value_counts、groupby、欠損値、そしてDataFrameから直接グラフを描く方法。
NumPy、pandas、matplotlibについてよくある質問
NumPy、pandas、matplotlibの違いは何ですか？
NumPyは数値を高速な配列に保持し、すべての要素をまとめて計算します。pandasはNumPyの上に表を作り、名前付きの列、CSVファイル、フィルター、グループ化を扱います。matplotlibはグラフを描きます。Pythonのデータサイエンスや機械学習のプログラムはほぼすべてこの3つをimportするので、このセクションでは3つを一緒に学びます。
NumPyとpandasはどちらを先に学ぶべきですか？
まずNumPyを軽く、それからpandasです。pandasの列は名前の付いたNumPy配列なので、マスク、列全体の計算、軸ごとの統計は、配列で一度見ておくとすっと理解できます。このセクションはNumPyに4章を使い、それを身につけた状態でpandasに進み、その間ずっとグラフを描きます。
グラフを作るのに何かインストールする必要はありますか？
いいえ。コードは本物のmatplotlibとともにCoddy上で動き、描かれた図はブラウザの「グラフ」タブに返ってきます。JupyterノートブックやAnacondaの準備は要らないので、Chromebookや管理者権限のない会社のノートパソコンでも大丈夫です。
どんなグラフを作れるようになりますか？
折れ線グラフ、散布図、凡例付きの複数の線、棒グラフ、ヒストグラム、1つの図に並べた複数のグラフ、配列から作る画像、DataFrameから直接描くグラフ、グループごとの色分け、2つのグループのヒストグラムの比較。どれもタイトルとラベルを付けるので、そのままレポートに使えます。
NumPyとpandasの前にPythonを知っておく必要がありますか？
importなど、このセクションで必要になるほかのことは、初めて出てきたときに一文で説明します。NumPy、pandas、matplotlibの習得にはどのくらいかかりますか？
このNumPy・pandas・matplotlib講座は無料ですか？
はい。レッスン、グラフ、AIヒント、セクションの修了証は無料です。無料アカウントでは1日に数レッスンまで進められ、Proなら1日の上限がなくなります。
