Python 3 で数学を。

Python 3 とライブラリで数学の問題を解いていきます。統計学や機械学習はときどき。

Pandas

平方と立方。正の数と負の数。(Python 3: リスト内包表記、Pandas: DataFrame(), columns)

使用するライブラリ Pandas Python 3 コード square_and_cube_nums1.py #!/usr/bin/env python3 """(docstring) """ import pandas as pd def print_math_problems(): """(docstring) """ print("""問題: (1) x が -6 から 6 までの数であるとき、 その平方 …

関数。関数の定義、定義域、定義域外、簡単な表。(微分積分、解析学)。(Python 3, NumPy: sqrt(), linspace(), Pandas: DataFrame())

使用するライブラリ NumPy Pandas Python 3 コード functions2.py #!/usr/bin/env python3 """(docstring) """ import numpy as np def print_math_problems(): """(docstring) """ print("""問題: (1) h(x) = √x^2-1 を作成せよ。 h が受け取る入力は 1 以…

対応のない (対になっていない) 2標本t検定 (両側)。ウェルチのt検定 (Python 3, Pandas, SciPy: scipy, ttest_ind(, equal_var=False))

使用するライブラリ Pandas SciPy Python 3 コード t_test_ind2.py #!/usr/bin/env python3 """(docstring) """ # 使用したデータは『すぐできる生物統計』 # # 概要: # 対応のない (対になっていない) 2 標本 t 検定 (両側) # 16 匹のオス象と 16 匹のメス…

Seabornによる回帰直線 (Python 3, Seaborn: set(), lmplot(), regplot(), matplotlib, Pandas)

使用するライブラリ Seaborn をメインに使用。 matplotlib Pandas Python 3 コード seaborn_lm_reg_plot1.py #!/usr/bin/env python3 """(docstring) """ # 使用したデータは『マンガでわかる統計学 [回帰分析編]』第 2 章 import matplotlib.pyplot as plt …

対応のある (対の) 2標本t検定 (両側) (Python 3, Pandas: describe(), mean(), sem(), SciPy: stats, ttest_rel(), mean(), sem())

以前、自分の他ブログで書いたものを加筆・修正して再掲。 使用するライブラリ Pandas SciPy Python 3 コード t_test_two_related1.py #!/usr/bin/env python3 """(docstring) """ # 使用したデータは『すぐできる生物統計』 # # 対応のある (対の) 2 標本 t…

一元配置分散分析 (ANOVA) (Python 3, SciPy: stats, f_oneway(), Pandas: DataFrame())

以前、自分が書いていたブログから加筆・修正してこちらで再掲。 (現在、そのブログは、自分自身のためのノート化が強くなったので非公開)。 使用するライブラリ Pandas SciPy Python 3 コード oneway_anovatests1.py #!/usr/bin/env python3 """(docstring)…

差に対するカイ二乗検定 (Python 3, SciPy: stats, chisquare(), Pandas: DataFrame())

以前、自分が書いていたブログから加筆・修正してこちらで公開。 (そのブログは、自分自身のためのノート化が強くなったので現在非公開)。 使用するライブラリ SciPy Pandas Python 3 コード chi_squaredtest1.py #!/usr/bin/env python3 """(docstring) """…

単回帰分析 (線形回帰、要約統計量、散布図、相関係数、p値、回帰直線) (Python 3, StatsModels: statsmodels.formula.api, ols())

以前、自分が書いていたブログから加筆・修正してこちらで公開。 (以前のブログは、自分自身のためのノート化が強くなったので現在非公開モードにしている)。 使用するライブラリ matplotlib Pandas SciPy StatsModels Python 3 コード linear_regression1.p…

集合。真偽表 (真偽値) (Python 3: and, or, pandas: DataFrame())

使用するライブラリ Pandas Python 3 コード truth_table1.py #!/usr/bin/env python3 """(docstring) """ import pandas as pd def truth_table1(a, b, c): """(docstring) """ a_b_c = {'a': a, 'b': b, 'c': c} a_and_b = {'a & b': a and b} a_and_c = {…

(統計学, (高校数学: データの分析)) 散布図と相関係数とp値 (Python 3, matplotlib: scatter(), Scipy: stats, pearsonr())

使用するライブラリ matplotlib Pandas SciPy Python 3 コード scatter_plot_and_cor.py #!/usr/bin/env python3 """(docstring) """ import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from scipy.stats import pearsonr def scatter_plot_and_cor(): "…

(統計学, (高校数学: データの分析)) 平均値、分散、標準偏差 (Python 3, NumPy: mean(), var(), std(), Pandas: DataFrame())

使用するライブラリ NumPy Pandas Python 3 コード mean_var_std.py #!/usr/bin/env python3 """(docstring) """ import numpy as np import pandas as pd def mean_var_std(): """(docstring) """ dat = {'生徒id': list(range(1, 11)), '数学のテストの結…