ポケモンデータセット（CSVファイル）の読み込みと散布図（Python, pandas, matplotlib, seaborn を使用）

前準備

Python 3.12 のインストール

以下のいずれかの方法で Python 3.12 をインストールする。

方法1：winget によるインストール

Python がインストール済みの場合、この手順は不要である。管理者権限のコマンドプロンプトで以下を実行する。管理者権限のコマンドプロンプトを起動するには、Windows キーまたはスタートメニューから「cmd」と入力し、表示された「コマンドプロンプト」を右クリックして「管理者として実行」を選択する。

winget install -e --id Python.Python.3.12 --scope machine --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/quiet InstallAllUsers=1 PrependPath=1 AssociateFiles=1 InstallLauncherAllUsers=1"

--scope machine を指定することで、システム全体（全ユーザー向け）にインストールされる。このオプションの実行には管理者権限が必要である。インストール完了後、コマンドプロンプトを再起動すると PATH が自動的に設定される。

方法2：インストーラーによるインストール

1. Python 公式サイト（https://www.python.org/downloads/）にアクセスし、「Download Python 3.x.x」ボタンから Windows 用インストーラーをダウンロードする。
2. ダウンロードしたインストーラーを実行する。
3. 初期画面の下部に表示される「Add python.exe to PATH」に必ずチェックを入れてから「Customize installation」を選択する。このチェックを入れ忘れると、コマンドプロンプトから python コマンドを実行できない。
4. 「Install Python 3.xx for all users」にチェックを入れ、「Install」をクリックする。

インストールの確認

コマンドプロンプトで以下を実行する。

python --version

バージョン番号（例：Python 3.12.x）が表示されればインストール成功である。「'python' は、内部コマンドまたは外部コマンドとして認識されていません。」と表示される場合は、インストールが正常に完了していない。

AIエディタ Windsurf のインストール

Pythonプログラムの編集・実行には、AIエディタの利用を推奨する。ここでは、Windsurfのインストールを説明する。

Windsurf がインストール済みの場合、この手順は不要である。管理者権限のコマンドプロンプトで以下を実行する。管理者権限のコマンドプロンプトを起動するには、Windows キーまたはスタートメニューから「cmd」と入力し、表示された「コマンドプロンプト」を右クリックして「管理者として実行」を選択する。

winget install -e --id Codeium.Windsurf --scope machine --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/VERYSILENT /NORESTART /MERGETASKS=!runcode,addtopath,associatewithfiles,!desktopicon"
powershell -Command "$env:Path=[System.Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine')+';'+[System.Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','User'); windsurf --install-extension MS-CEINTL.vscode-language-pack-ja --force; windsurf --install-extension ms-python.python --force"

--scope machine を指定することで、システム全体（全ユーザー向け）にインストールされる。このオプションの実行には管理者権限が必要である。インストール完了後、コマンドプロンプトを再起動すると PATH が自動的に設定される。

【関連する外部ページ】

Windsurf の公式ページ: https://windsurf.com/

Gitのインストール

以下のコマンドを管理者権限のコマンドプロンプトで実行する （手順：Windowsキーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」）。管理者権限は、wingetの--scope machineオプションでシステム全体にソフトウェアをインストールするために必要となる。

REM Git をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id Git.Git -e --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements
REM Git のパス設定
set "GIT_PATH=C:\Program Files\Git\cmd"
for /f "skip=2 tokens=2*" %a in ('reg query "HKLM\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Session Manager\Environment" /v Path') do set "SYSTEM_PATH=%b"
if exist "%GIT_PATH%" (
    echo "%SYSTEM_PATH%" | find /i "%GIT_PATH%" >nul
    if errorlevel 1 setx PATH "%GIT_PATH%;%SYSTEM_PATH%" /M >nul
)

Pokemon データセットの準備

謝辞：Pokemon データセットの作者に感謝します．

Windows の場合

Windows を使用する場合は，次のように操作する．

• データディレクトリの作成

  mkdir /p c:\data
  

  
• カレントディレクトリの移動とデータのダウンロードと展開（解凍）

  cd C:\data
  git clone https://gist.github.com/armgilles/194bcff35001e7eb53a2a8b441e8b2c6
  move 194bcff35001e7eb53a2a8b441e8b2c6\pokemon.csv .
  

  

  CSV ファイル pokemon.csv が，データディレクトリにできる

Ubuntu, Debian 系（Ubuntu や RaspyerryPi など）のとき

1. 前準備

   wget, p7zip-full のインストール

   # パッケージリストの情報を更新
   sudo apt update
   sudo apt -y install wget p7zip-full
   

2. データディレクトリの作成と，カレントディレクトリの移動

   sudo mkdir /usr/local/dt
   sudo chown -R ${USER}:${USER} /usr/local/dt
   cd /usr/local/dt
   

   
3. データのダウンロードと展開（解凍）

   CSV ファイル pokemon.csv が，データディレクトリにできる

   wget https://gist.github.com/armgilles/194bcff35001e7eb53a2a8b441e8b2c6/archive/92200bc0a673d5ce2110aaad4544ed6c4010f687.zip
    "c:\Program Files\7-Zip\7z.exe" x -o/usr/local/dt 92200bc0a673d5ce2110aaad4544ed6c4010f687.zip
   rm -f 92200bc0a673d5ce2110aaad4544ed6c4010f687.zip
   mv 194bcff35001e7eb53a2a8b441e8b2c6-92200bc0a673d5ce2110aaad4544ed6c4010f687/pokemon.csv .
   rmdir 194bcff35001e7eb53a2a8b441e8b2c6-92200bc0a673d5ce2110aaad4544ed6c4010f687
   ls -la pokemon.csv
   

   

Python のデータフレームで扱ってみる

1. CSV ファイルの読み込み

   import pandas as pd
   pokemon = pd.read_csv("C:/data/pokemon.csv")
   

   
2. データの確認

   print(pokemon.head())
   

   
3. 基本的な情報の表示
   • head: 先頭部分の表示
   • shape: サイズ
   • ndim: 次元数
   • columns: 属性名
   • info(): 各属性のデータ型

   print(pokemon.head())
   print(pokemon.info())
   print(pokemon.shape)
   print(pokemon.ndim)
   print(pokemon.columns)
   

   

4. pokemon データセットの主成分分析プロット

1. 主成分分析プロットの前準備

   import numpy as np
   import sklearn.decomposition
   %matplotlib inline
   import matplotlib.pyplot as plt
   import warnings
   warnings.filterwarnings('ignore')   # Suppress Matplotlib warnings
   
   # 主成分分析
   def prin(A, n):
       pca = sklearn.decomposition.PCA(n_components=n)
       return pca.fit_transform(A)
   
   # 主成分分析で２つの成分を得る
   def prin2(A):
       return prin(A, 2)
   
   # M の最初の2列を，b で色を付けてプロット．b はラベル
   def scatter_label_plot(M, b, alpha):
       a12 = pd.DataFrame( M[:,0:2], columns=['a1', 'a2'] )
       f = pd.factorize(b)
       a12['target'] = f[0]
       g = sns.scatterplot(x='a1', y='a2', hue='target', data=a12, palette=sns.color_palette("hls", np.max(f[0]) + 1), legend="full", alpha=alpha)
       # lenend を書き換え
       labels=f[1]
       for i, label in enumerate(labels):
           g.legend_.get_texts()[i].set_text(label)
       plt.show()
   
   # 主成分分析プロット
   def pcaplot(A, b, alpha):
       scatter_label_plot(prin2(A), b, alpha)
   

   
2. 主成分分析プロット

   X = pokemon.iloc[:,4:7].to_numpy()
   y = pokemon.iloc[:,2]
   
   pcaplot(X, y, 0.4)