タイトル: Intro to Visualization Tutorial at SciPy Japan
レポジトリ: https://github.com/terapyon/intro-to-visualization-tutorial
SciPy Japan 2019 にて行った、チュートリアルの内容
https://www.scipyjapan2019.scipy.org/talks-and-poster-schedule
- 3.5時間の各自パソコンを持ち込んだ実習チュートリアル
- タイトル: Pythonの基本からデータの可視化を体験
- 講師: Manabu TERADA (@terapyon) /
@driller - TA: Takeshi Akutsu / Shingo Tsuji
- 概要
- データ分析や機械学習または科学技術計算をPythonを用いて実行したいという方が増えていると思います。これらを行う時に、ExcelやR、MATLABを使っているという方も多いと思います。
- このチュートリアルでは、Jupyter Notebookを使い可視化を行う流れを体験して頂き、Pythonで実装する流れをつかんでもらいます。
- ターゲット
- Python初心者
- Pythonでデータ分析や機械学習または科学技術計算をやりたい
- 説明しないこと（理解している前提とする）
- データ分析の目的
- 可視化とは何か
- ゴール
- Pythonの基礎を知る
- Pythonでデータ始められるようになる
- Pythonで可視化の方法を知る
- 実行環境
- Jupyter Notebook (Python 3.6 or Python 3.7)
- 使用するライブラリ
- Matplotlib
- pandas
- NumPy
- (SciPy ・・使うかどうか未定)
- (Scikit-learn ・・使うかどうか未定)
- セクション
- Pythonの基礎
- データの扱いや各種ツールの概要
- 実データでの可視化
- 口頭または Slido
- 随時質問可
- ノートパソコン (Windows / macOS / Linux)
- ChromeまたはFirefoxが動作する
- Python 3.6 または Python 3.7 が動作する
- 環境準備
- Python 3.6 または Python 3.7のインストール
- Jupyter Notebookのインストール
- Matplotlib、pandas、NumPyのインストール
なお、環境準備に不安のある方は、チュートリアル中に利用できるColaboratory(Google)を使って受講が出来るようにしますので、googleアカウント(gmailアカウントなど)を準備し、https://colab.research.google.com にて利用の開始を行ってください。
$ git clone https://github.com/terapyon/intro-to-visualization-tutorial
$ python3 -m venv env
$ source env/bin/activate
(env) $ cd intro-to-visualization-tutorial
(env) $ pip install -r requirements.txt
(env) $ jupyter notebook
下記の 
| 章-節 | タイトル | Open in Colab |
|---|---|---|
| 1-1 | Pythonの環境と実行方法 | |
| 1-2 | データ型と関数 | |
| 1-3 | 制御構文 | |
| 1-4 | ライブラリ | |
| 1-5 | 演算子 | |
| 1-6 | 数値の扱い | |
| 2-1 | データの取得方法 | |
| 2-2 | データの加工 | |
| 2-3 | データの概要を捉える | |
| 3-1 | 可視化ツール | |
| 3-2 | Matplotlibの基本 | |
| 3-3 | pandasによる可視化 | |
| 3-4 | 演習 | |
| 3-5 | 演習の解答例 | |
| 3-A | Matplotlibの日本語フォント設定 | |
| 3-B | 3-B-気象庁のデータの整形 | |
ファイル - ドライブにコピーを保存 を選択します。
Notebookの名前を適宜変更します。
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