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pythonで実験計画:ラテン超方格

ある目的特性を得るための実験は、そのパラメータの種類の数に応じて飛躍的に探索空間が増加します。探索空間をできるだけ均一にサンプリングするラテン超方格により実験条件を設定する方法を紹介します。
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pythonを活用した投資のための財務分析

バフェットコードとpythonを活用した、企業の財務分析を行う方法についての紹介です
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pythonで日本株の株価を取得してローソク足の描画

pythonで日本株の株価を取得しようとすると以前はスクレイピングを行う必要があるようでした。しかし、最近はstooqというサイトを活用すれば楽に実行できるようなのでその紹介です。 また、plotlyを使用して、ローソク足の描画まで...
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plotlyをインストールしてjupyter labで使用する

jupyter labでplotlyを使用する場合、バージョンアップに伴って導入方法が変わっているようです。以前の方法では、グラフが表示されない状態になってしまったため、2020年6月末時点での導入方法を紹介します。
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ノンプログラマー向け:pythonで実験効率化 -環境構築からデータ集計・作図・可視化・解析・共有まで-

実験データの整理について、pythonで行う際の、環境構築・ファイル読込・整理・作図・可視化・解析・共有までの一連の流れをまとめページとして作成しました。
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python:実験データをグラフで可視化 -bokehの基本的な使い方2-

bokehでの、プロットの見た目、軸名や凡例位置の調整、エラーバーの設定、hover_toolの設定、データを抽出しての作図を行う方法についてまとめた内容です
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python:実験データをグラフで可視化 -bokehの基本的な使い方1-

pythonでのグラフの作図には、matplotlib, seabornなどがありますが、今回はbokehというパッケージを使用した作図方法を紹介します。今回は、実験データで使用することの多いであろう、散布図、折れ線グラフ、棒グラフの3つの作成方法についてまとめました。
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pythonで始める実験データ整理

実験データファイルを、pythonで加工する際の基本的な方法の紹介
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ノンプログラマー向けanacondaの基本的な使い方

anacondaを用いたパッケージの管理や、仮想環境の構築方法です
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Jupyter Lab:基本的な使い方

jupyter labでの基本的な使い方についての紹介です
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