Python
1. Python 関連情報
サイト内の主な Python 関連ページ
Python のインストール
- Windows での Python 3.10，関連パッケージ，Python 開発環境のインストール: 別ページ »で説明している．
- Windows での Python とディープラーニング環境（NVIDIA CUDA, NVIDIA cuDNN, Python, TensorFlow, PyTorch その他）のインストール: 別ページで説明
- Ubuntu での Python3 開発用ファイル，pip, setuptools, venv のインストール，Python 開発環境，Python コンソールのインストール: 別ページ »で説明している．
外部ページへのリンク（Python 関連）
サイト内の主な Windows 関連ページ
2. Python プログラム例
要約統計量，散布図，ヒストグラム，集計集約，CSV ファイル，SQL問い合わせ（Pandas を使用）
- Pandas データフレームの表示，形，次元数の確認（Python, pandas, Iris データセットを使用）（Google Colaboratroy へのリンク有り）
- 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）
- Pandas データフレームの基本情報の表示，散布図、要約統計量、ヒストグラム（Python, pandas, matplotlib, seaborn, Iris データセット, titanicデータセットを使用）（Google Colaboratroy へのリンク有り）
- Pandas データフレームの集計集約（グループごとの数え上げ，最大，最小，平均，中央値，和）（Python, pandas, matplotlib, seaborn, Iris データセット, titanicデータセットを使用）（Google Colaboratroy へのリンク有り）
- SQL 問い合わせ（Python, pandas, pandasql を使用）
クラスタリング
時系列データ
Excel ファイル
別ページに記載している: オープンデータ，データファイル処理
オープンデータの API
別ページに記載している: オープンデータ，データファイル処理
主成分分析，次元削減のプログラム例
- Iris データセットの主成分分析プロット（Python, matplotlib, seaborn を使用）
- CIFAR 10, CIFAR 100, MNIST, Fashion MNIST データセットの主成分分析プロット（Python, matplotlib, seaborn を使用）
- Iris データセットの次元削減（t-SNE, Isomap, Script Embedding, LLE, kernel approximation 法）（Python, scikit-learn を使用）
日時データ処理のプログラム例
ランダムデータの合成
OpenStreetMap 地図を Python で扱う
Cocos2d
Python でキーボード，マウス，線や四角形描画
Windows での Cocos2d, pygame, pyglet のインストールは別ページ »で説明している．
pygame
さまざまな Python プログラム例
3. Python の活用
4. Python の各種パッケージのインストールと利用
Python とディープラーニング環境（NVIDIA CUDA, NVIDIA cuDNN, Python, TensorFlow, PyTorch その他）のインストール: 別ページで説明
Python の主要なパッケージ:
- numpy
- scipy
- h5py
- skimage(scikit-image), pil: 画像
- matplotlib, seaborn, bokeh, pandas-bokeh, d3py, ggplot, plotly, prettyplotlib : グラフ等
- pandas: データ解析
- statsmodels
- sklearn(scikit-learn), PyBrain3, shogun-ml, PyLearn, PyMC3 : 機械学習
- sympy : 統計
- csvkit : CSV ファイル
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