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。

matplotlib

反比例。(Python 3, matplotlib, NumPy)

使用するライブラリ matplotlib NumPy Python 3 コード inverse_propotion1.py #!/usr/bin/env python3 """(docstring) """ import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def print_math_ploblems(): """(docstring) """ print("""問題: 24L 入る水…

関数。冪 (べき) 関数。グラフ。(微分積分、解析学)。(Python 3, matplotlib, NumPy: power())

使用するライブラリ matplotlib NumPy Python 3 コード functions7.py #!/usr/bin/env python3 """(docstring) """ import numpy as np def print_math_ploblems(): """(docstring) """ print("""問題: (1) 式 x, x^2, x^3, ..., x^n, による冪 (べき) 関数…

関数。定数関数。グラフ。水平線。(微分積分、解析学)。(Python 3, matplotlib)

使用するライブラリ matplotlib Python 3 コード functions6.py #!/usr/bin/env python3 """(docstring) """ def print_math_ploblems(): """(docstring) """ print("""問題: (1) C を定数とすれば、すべての x に対して f(x) = C と定義される定数関数を作…

関数。絶対値関数。グラフ。絶対値関数同士の引き算。(微分積分、解析学)。(Python 3, matplotlib, NumPy: abs())

使用するライブラリ matplotlib NumPy Python 3 コード functions5.py #!/usr/bin/env python3 """(docstring) """ import numpy as np def print_math_ploblems(): """(docstring) """ print("""問題: (1) |x| = x x >= 0 のとき |x| = -x x < 0 のとき と…

関数。y = f(x) の具体例, グラフ。(微分積分、解析学)。(Python 3, matplotlib)

使用するライブラリ matplotlib Python 3 コード functions3.py #!/usr/bin/env python3 """(docstring) """ def print_math_ploblems(): """(docstring) """ print("""問題: (1) f(x) = x を定義、または作成せよ。 (2) g(x) = 2x を定義、または作成せよ。…

リサージュ図形、リサジュー図形。 (Python 3, matplotlib, NumPy: linspace())

使用するライブラリ matplotlib NumPy Python 3 コード lissajous_figures1.py #!/usr/bin/env python3 """(docstring) """ import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def lissajous_figures1(): """(docstring) """ xmin = -4 xmax = 4 x = np.l…

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 …

一次関数、二次関数、三次関数、四次関数、五次関数 (1次関数、2次関数、3次関数、4次関数、5次関数) 複数のグラフを一度の実行で出力する (Python 3, NumPy, matplotlib)

使用するライブラリ matplotlib NumPy Python 3 コード plotting_functions2.py #!/usr/bin/env python3 """(docstring) """ import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def plotting_functions2(): """(docstring) """ # matplotlib の日本語設定…

二次関数 (2次関数) y = x^2等、複数のグラフを一度の実行で出力する (Python 3, matplotlib, NumPy)

使用するライブラリ matplotlib NumPy Python 3 コード plotting_quadratic_functions3.py #!/usr/bin/env python3 """(docstring) """ import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def plotting_quadratic_functions3(): """(docstring) """ # mat…

一次関数 (1次関数) y = xや-2x + 1等、複数のグラフを一度の実行で出力する (Python 3, matplotlib, NumPy)

使用するライブラリ matplotlib NumPy Python 3 コード plotting_linear_functions1.py #!/usr/bin/env python3 """(docstring) """ import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def plotting_linear_fuction1(): """(docstring) """ # matplotlib …

一次関数 (1次関数) y = x のグラフ (Python 3, NumPy: linspace(), matplotlib: hlines(), vlines(), text())

使用するライブラリ matplotlib NumPy Python 3 コード plotting_linear_function1.py #!/usr/bin/env python3 """(docstring) """ import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def plotting_linear_fuction1(): """(docstring) """ # matplotlib …

カーネル密度推定、ヒストグラム、平滑化。(Python 3, Seaborn: distplot(), set())

使用するライブラリ Seaborn がメイン matplotlib NumPy Python 3 コード kernel_density_estimation.py #!/usr/bin/env python3 """(docstring) """ import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns def kernel_density_estimat…

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…

三角関数。sin, cos, tan (サイン、コサイン、タンジェント) のグラフ。(Python 3, NumPy: sin(), cos(), tan(), matplotlib)

使用するライブラリ NumPy matplotlib Python 3 コード plotting_sin_cos_tan_theta.py #!/usr/bin/env python3 """(docstring) """ import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def plotting_sin_cos_tan_theta(): """(docstring) """ # (x 軸) th…

最小二乗法 (統計学) (Python 3, scikit-learn: linear_model, LinearRegression(), fit(), predict())

使用するライブラリ matplotlib NumPy scikit-learn Python 3 コード least_squares_method.py #!/usr/bin/env python3 """(docstring) """ # 注意事項 # scikit-learn における機械学習の普通のやり方ではないので注意してください。 # 古典的・旧来的な統…

(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(): "…