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hannari_20191206_goto.pdf

namao510
December 06, 2019

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Transcript

  1. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06 自己紹介  @namao  Python歴:2年弱 業務利用(データ分析)  興味のあるIT技術

    (Python以外) Go, Linux(Debian),セキュリティなど  後輩などにPython指導する機会↗ connpass
  2. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06 コン パイ ル 不要 必要 イン ス トー

    ル元 Anaconda独自 Python公式 Anaconda vs pip https://www.anaconda.com/understanding-conda-and-pip/ コンパイル: テキストからバイナリに変換 (初心者には難) 青字:メリット
  3. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06 コン パイ ル 不要 必要 イン ス トー

    ル元 Anaconda独自 Python公式 Anaconda vs pip https://www.anaconda.com/understanding-conda-and-pip/ 青字:メリット Windowsユーザーには、Anacondaがおすすめ!
  4. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06 パッケージ情報を知る  コマンド: conda search (パッケージ名) –c (チャンネル名)

    *動作環境: cmd (windows) コンパイル情報 ・ ・ ・ Pythonのversion AnacondaのPython version対応状況を把握可
  5. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06 仮想環境作成 仮想環境イメージ  コマンド: conda create -n (仮想環境名)

    python=(version番号) (パッケージ名) –c (チャンネル名) 実行例 *動作環境: cmd (windows)
  6. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06 仮想環境作成 仮想環境イメージ  コマンド: conda create -n (仮想環境名)

    python=(version番号) (パッケージ名) –c (チャンネル名) 実行例 *動作環境: cmd (windows) 2コマンドで 環境構築可能
  7. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06 コード例 (10000人の3教科の合計) ① data.apply(sum,axis=1) ② data['Eng']+data['Math']+data['Japan’] ③ data.eval('Eng+Math+Japan’)

    ④ data.sum(axis=1) ⑤ pd.Series(data.values.sum(axis=1)) 10000 Eng, Math, Japan sum 処理のイメージ図 コードの速度比較(例2:行毎の合計)
  8. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06 コード例 (10000人の3教科の合計) ① data.apply(sum,axis=1) ② data['Eng']+data['Math']+data['Japan’] ③ data.eval('Eng+Math+Japan’)

    ④ data.sum(axis=1) ⑤ pd.Series(data.values.sum(axis=1)) 速度結果 ①1160 ms,②2.58 ms,③9.96 ms,④2.05 ms,⑤1.14 ms 10000 Eng, Math, Japan sum 処理のイメージ図 コードの速度比較(例2:行毎の合計)
  9. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06 本日のまとめ 環境構築  Anaconda活用方法(python3.8環境をコマンドで作成)  Python以外のパッケージ(例: R, git)もインストール可

    コードの書き方  速さを意識したコードを書くことは重要  スピード測定には、%%timeitが便利 (jupyter notebook)