[Introduction to Data Scientist] Bases du calcul scientifique, du traitement des données et comment utiliser la bibliothèque de dessins graphiques ♬ Construction d'environnement

Suite de la nuit dernière [Introduction to Data Scientists] Python Basics ♬ Functions and Classes, Chapter 2 Basics of Scientific Calculation, Data Processing, and Using Graph Drawing Library Je parlerai de la construction de l'environnement même si ce n'est pas le cas. 【Mise en garde】 ["Cours de formation de scientifique des données à l'Université de Tokyo"](https://www.amazon.co.jp/%E6%9D%B1%E4%BA%AC%E5%A4%A7%E5%AD%A6%E3 % 81% AE% E3% 83% 87% E3% 83% BC% E3% 82% BF% E3% 82% B5% E3% 82% A4% E3% 82% A8% E3% 83% B3% E3% 83 % 86% E3% 82% A3% E3% 82% B9% E3% 83% 88% E8% 82% B2% E6% 88% 90% E8% AC% 9B% E5% BA% A7-Python% E3% 81 % A7% E6% 89% 8B% E3% 82% 92% E5% 8B% 95% E3% 81% 8B% E3% 81% 97% E3% 81% A6% E5% AD% A6% E3% 81% B6 % E3% 83% 87% E2% 80% 95% E3% 82% BF% E5% 88% 86% E6% 9E% 90-% E5% A1% 9A% E6% 9C% AC% E9% 82% A6% Je vais lire E5% B0% 8A / dp / 4839965250 / ref = tmm_pap_swatch_0? _ Encoding = UTF8 & qid = & sr =) et résumer les parties que j'ai des doutes ou que je trouve utiles. Par conséquent, je pense que le synopsis sera simple, mais veuillez le lire en pensant que le contenu n'a rien à voir avec ce livre.

Chapitre 2 Principes de base du calcul scientifique, du traitement des données et utilisation de la bibliothèque de dessins de graphiques

Chapitre 2-1 Bibliothèque utilisée pour l'analyse des données

Apprenez à utiliser Mumpy, Scipy, Pandas, Matplotlib.

Environnement

Je vais le construire avec Raspi4. 【référence】 [Introduction à RasPi4] Construction de l'environnement; OpenCV / Tensorflow, entrée japonaise ♪

Tout d'abord, créez ces bibliothèques dans l'environnement suivant. La cible provisoire est d'installer pytho3, numpy, scipy, pandas, matpotlib, jupiter notebook. L'environnement au moment de la gravure sur la carte SD est le suivant Autrement dit, python 3.7.3 numpy 1.16.2 a été installé.

Confirmation de construction de l'environnement
$ python3
Python 3.7.3 (default, Dec 20 2019, 18:57:59) 
[GCC 8.3.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import numpy
>>> print(numpy.__version__)
1.16.2
>>> import scipy
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ModuleNotFoundError: No module named 'scipy'
>>> import pandas
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ModuleNotFoundError: No module named 'pandas'
>>> import matplotlib
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ModuleNotFoundError: No module named 'matplotlib'

Installation de la bibliothèque

Cette fois, il ne semble y avoir aucune dépendance autre que numpy-scipy, mais pour le moment, je les place dans l'ordre suivant. Avec la commande apt-get suivante, il était possible d'installer en très peu de temps (environ 10 minutes au total).

$ sudo apt install jupyter-notebook

$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get upgrade

$ sudo apt-get install python3-matplotlib

$ sudo apt-get install python3-scipy

$ sudo apt-get install python3-pandas
Vérifiez la bibliothèque

Pour le moment, il semble qu'il ait été installé comme suit.

$ python3
Python 3.7.3 (default, Jul 25 2020, 13:03:44) 
[GCC 8.3.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import scipy
>>> print(scipy.__version__)
1.1.0
>>> import pandas
>>> print(pandas.__version__)
0.23.3
>>> import matplotlib
>>> print(matplotlib.__version__)
3.0.2

Chapitre 2-1-1 Chargement de la bibliothèque

Il existe deux syntaxes typiques pour charger une bibliothèque à partir d'un programme.

(1) nom du module d'importation comme nom distinctif Exemple; importer numpy comme np Les fonctions (fonctions) définies dans le module numpy peuvent être utilisées sous la forme de np. Functions. (2) à partir de l'attribut d'importation de nom de module Exemple; à partir de numpy import random La même chose est vraie ici, et vous pouvez appeler random dans numpy pour utiliser les fonctions définies plus loin comme aléatoires.

Chapitre 2-1-2 Magic Command

Ceci est une explication de% orecsion% matplotlib utilisé dans le notebook Jupyter, mais il est omis car il n'est pas utilisé. Si vous exécutez avec% quickref, la commande apparaîtra.

Chapitre 2-1-3 Importation des bibliothèques utilisées dans ce chapitre

something.py


import numpy as np
import numpy.random as random
import scipy as sp
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import seaborn as sns

#%matplotlib inline
#%precision 3

Lorsque j'essaie d'exécuter ce qui précède en tant que python something.py, j'obtiens l'erreur suivante:

ModuleNotFoundError: No module named 'seaborn'

Installez seaborn. J'ai pu l'installer en 5 secondes.

$ pip3 install seaborn
...
Successfully installed seaborn-0.10.1

Maintenant, l'erreur a disparu.

Résumé

・ Installé les bibliothèques nécessaires pour Raspi4 à partir de zéro ・ Une fois installé avec apt-get, cela a pris environ 10 minutes au total. ・ Comme vous pouvez le voir, j'ai eu du mal avec les paramètres WiFi et les paramètres de localisation japonais.

・ Est-ce finalement comme ça demain? ??

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