ラビットチャレンジでE資格に挑戦　47日目

>>> for i in range(0,10):
... print(i)
...
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
>>>

>>> aaa = False
>>> if aaa == True:
... print('aaaはTrue')
... else:
... print('aaaはFalse')
...
aaaはFalse

>>> aaa = 1
>>> if aaa==1:
... print('aaa=1')
... elif aaa == 2:
... print('aaa=2')
... elif aaa == 3:
... print('aaa=3')
... else:
... print('aaaはそれ以外です')
...
aaa=1

>>> aaa = 'hello satoshi'
>>> if 'satoshi' in aaa:
... print('satoshiが入っている')
... else:
... print('satoshiが入っていない')
...
satoshiが入っている
>>>

>>> def add9(eee):
... return eee+9
...
>>> print(add9(100))
109
>>>
>>> print(add9(91))
100
>>>

>>> def sample(s):
... result=0
... for iii in range(0,3):
... result=s*s*s
... if result >100:
... return '答えは{}。3回かけたら100を超えました。'.format(result)
... else:
... return '答えは{}。3回かけても100以下でした。'.format(result)
...
>>>
>>> print(sample(3))
答えは27。3回かけても100以下でした。
>>>
>>> print(sample(4))
答えは64。3回かけても100以下でした。
>>>
>>> print(sample(4.5))
答えは91.125。3回かけても100以下でした。
>>> print(sample(4.7))
答えは103.82300000000002。3回かけたら100を超えました。
>>>
>>> print(sample(5))
答えは125。3回かけたら100を超えました。
>>>

>>> import pandas as pd
>>> from sklearn import datasets
>>>
>>> iris = datasets.load_iris()
>>> df = pd.DataFrame(iris.data,columns=iris.feature_names)
>>>
>>> df.head()
sepal length (cm) sepal width (cm) petal length (cm) petal width (cm)
0 5.1 3.5 1.4 0.2
1 4.9 3.0 1.4 0.2
2 4.7 3.2 1.3 0.2
3 4.6 3.1 1.5 0.2
4 5.0 3.6 1.4 0.2
>>>

>>> raise Exception('エラーを起こす')
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
Exception: エラーを起こす
>>>

>>> for iii in range(0,10):
... print(iii)
... if iii==4:
... raise Exception('4のときエラー')
...
0
1
2
3
4
Traceback (most recent call last):
File "", line 4, in
Exception: 4のときエラー
>>>

>>> raise_error()
0
1
2
3
4
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
File "", line 5, in raise_error
Exception: 4のときエラー
>>>

>>> def raise_error():
... for iii in range(0,10):
... print(iii)
... if iii==4:
... raise Exception('4のときエラー')
...
>>>
>>> try:
... print('エラーが起こる前')
... raise_error()
... print('エラーが起こった後')
... except:
... print('エラーが起きて終了しました')
...
エラーが起こる前
0
1
2
3
4
エラーが起きて終了しました
>>>
>>>

import folium
folium.Map(location=[34.75427813283441, 135.19489058752404])

import numpy as np

aaa=np.random.randint(1,10,(4,5))
⇒1から10のランダムな数字で、4行、5列の行列を作成
bbb=np.random.randint(1,10,(5,4))
print(aaa)
np.dot(aaa,bbb)　⇒行列aaa×bbb、aaa.dot(bbb)のような書き方もできる。

⇒
[[2 6 8 3 8]
[6 5 6 1 1]
[3 1 6 7 6]
[5 1 2 2 1]]
array([[173, 155, 90, 153],
[122, 102, 47, 93],
[127, 137, 105, 105],
[ 60, 59, 37, 51]])

i

mport pandas as pd
from sklearn import datasets
iris=datasets.load_iris()
df =pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
df.mean()　⇒データの平均値

⇒
sepal length (cm) 5.843333
sepal width (cm) 3.057333
petal length (cm) 3.758000
petal width (cm) 1.199333
dtype: float64

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

t=np.arange(0.0,2.0,0.01)
s=1+np.sin(2*np.pi*t)

plt.plot(t,s)

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
iris = sns.load_dataset("iris")
g = sns.PairGrid(iris, hue="species")
g.map_diag(plt.hist)
g.map_offdiag(plt.scatter)
g.add_legend()

reg =linear_model.LinearRegression()
reg.fit([[0,0],[1,1],[2,2]],[0,1,2])

reg.predict([[3.2,2.8]])

⇒
array([3.])