データ分析

今回は（疑似）乱数の生成について基本から解説します。Numpyを使った（疑似）乱数の生成ではnp.randomというモジュールを使います。このモジュールの中には乱数を生成するいろんな関数が提要されています。順にみていきましょう。

今回は行列を作る方法を基本から解説していきます。前回はnp.arange(), np.linspace(), nplogspace()で一次元配列を作る方法を扱いましたが、今回は関数を使って行列を作る方法として、np.zeros(), np.ones(), np.eye()を解説します。

今回は関数を使ってndarrayを作る方法を基本から解説していきます。これまではnp.array()にリストを入れる方法でndarrayを作ってきましたが、他にも便利な方法があります。今回はこれを整理していくことにしましょう。

前回に引き続き、Numpyのndarrayについて扱います。今回はndarrayの形状と次元の変更について基本から解説していきます。ndarrayの形状は各次元ごとの要素数で表します。まずは形状の把握の仕方から始めて、次元の変更までを解説していきます。

Numpyについて扱っていきます。Numpyは数値計算ライブラリでNumerical Pythonの略です。特に行列演算を得意とします。今回はNumpyの独自のデータタイプであるndarrayについて基本から解説をしていきます。

今回はラッパー関数について基本から解説します。関数を包み込む関数をラッパー（Wrapper）関数といいます。関数を包み込む外側の関数を作って、中の関数を隠すような構造になります。まずラッパー関数がどのようなときに使われるのかをアック人して、実際に作ってみることにしましょう。

今回は、is演算子、==演算子について基本から解説します。Pythonには「同じであるか」を判定する演算子として「is」演算子と「==」演算子があります。この2つの演算子の違いがわかりますか？それぞれの演算子が何を判定するのかを基本から解説します。

今回は、Pythonからデータベースのデータを取得する方法を解説します。事前準備として複数行のSQLを発行する方法を解説して、まずはサンプルデータを作るところから始めます。その後、Pythonからsqlite3モジュールを用いてデータを取得する方法を解説していきます。

今回は、Pythonからデータベースを操作する方法を基本から解説します。これまで、SQLite3の操作でデータベースを操作する方法をみてきましたが、Pythonから直接操作したいことも多いでしょう。Pythonにデフォルトで用意されているQLite3モジュールを使います。

今回はSQLiteでViewを作る方法を基本から解説します。これまでさまざまなSELECT文でテーブルからデータを抽出してきました。繰り返し使うものであれば、毎回SELECT文を実行するのも大変です。 Viewを作ておくとSELECT文の結果を別のテーブルとして扱うことできます。

今回はSQLiteのテーブルの結合について基本から解説します。テーブルの結合は左結合・右結合・内部結合・外部結合がありますが、SQLiteでサポートされているのは左結合と内部結合のみです。今回はこれらの使い方はみていきましょう。

SQLiteのデータベースからデータを抽出する際に「あいまい検索」を用いたデータの絞り込み方法を基本から解説します。あいまい検索は完全な一致でなくてもデータを抽出できる強力なツールになります。データを抽出する際には、これまで通りSELECT文・条件を加えるにはWHERE句を使うため、難しいことはありません。

SQLiteのデータベースからデータを抽出して並び替えて表示する方法を基本から解説します。SELECT文でデータを抽出する基本は既に扱いました。今回はさらに抽出したデータを並び替えて表示します。まずはデータのセットの準備からおこなっていきましょう。

今回はSQLiteのデータを更新（update）・削除（delete）する方法を基本から解説します。これまでテーブルの作成、レコードの作成、CSVファイルの取り込みをみてきました。今回は条件に合致したレコードに対する更新・削除の操作を基本から解説していきます。

今回はSQLiteに外部のcsv形式のファイルからデータを取り込む方法を基本から解説します。これまでテーブルの作成、レコードの作成とみてきましたが、実際には外部からデータを取り込むことが多いでしょう。基本から丁寧に解説していきます。

前回はテーブルの作成をおこないました。データベースシリーズの２回目はレコードの作成方法を扱うことにします。今回もPythonから離れてSQLで直接レコードを作成する方法を見ていきましょう。前回テーブルを作成したディレクトリでSQLite3を立ち上げましょう。

今回はデータベースに格納されたデータを参照する方法を基本から解説します。今回もPythonから離れてSQLite3で直接データの参照をみていきましょう。データの参照にはSELECT文を使います。SELECT文にはいろんなオプションがありますが、まずは基本の部分だけを扱います。

今回からデータベースを扱うことにします。PythonにはSQLite3が標準ライブラリに入っているのでこれを使っていくことにしましょう。SQLiteは軽量で使いやすく、他のDBと共通点も多いのでまず学ぶにはよいかと思います。テーブルの作成から始めていくことにしましょう。

まずはテキストデータの読み込みから始めて、読み込んだテキストデータの正規化や形態素解析をおこなっていきます。形態素解析は「文章を最小の単位に分ける」わかち書き、それらを品詞に分ける工程などがありますが、これらはMeCabライブラリを用いれば一発で処理することができます。形態素解析の後は単語の使用状況の可視化までを扱います。

今回はjsonファイルの読み書きの基本を解説します。Webでのデータの送受信に使われるデータ形式なのでよく目にすることもありますね。ただ、基本を知らないとどうしてよいかさっぱりわからないですよね。今回はjsonファイルの取り扱い方を基本から丁寧に解説していきます。