今後の準備の回。
pyenvをインストール。
CentOS7 pyenvをホームディレクトリにインストール
その後、pyvenvで環境を構築。
pyvenv ~/.machine_learning source ~/.machine_learning/bin/activate pip install --upgrade pip
あとgitをインストール。
今回作成したソースをgitに上げたため、ダウンロードしてくる。
その後、requirements.txtに書かれているパッケージをインストールする。
cd ~ git clone https://github.com/umentu/analize_data.git cd ~/analize_data pip install -r requirements.txt
Macの場合、matplotlibを使うときにエラーになる可能性があるため、以下を参考に設定を変更する。
【Mac】matplotlibをimportした際に「Python is not installed as a framework.」のエラー
create_data.pyで解析するCSVデータを生成できる。
python create_data.py cat number_data.txt 990 7478 991 7289 992 7769 993 8683 994 7235 995 8367 996 7093 997 8711 998 7683 999 7471
試しに、ipythonを起動してCSVデータを読み込んでみる。
ipython In [1]: import scipy as sp In [2]: data = sp.genfromtxt("./number_data.txt", delimiter="\t") In [3]: data Out[3]: array([[ 0.00000000e+00, 1.98700000e+03], [ 1.00000000e+00, 1.66900000e+03], [ 2.00000000e+00, 2.29000000e+03], ..., [ 9.97000000e+02, 8.71100000e+03], [ 9.98000000e+02, 7.68300000e+03], [ 9.99000000e+02, 7.47100000e+03]])
analize.pyを実行すると、CSVデータを読み込んでグラフを描画する。
python analize.py
model.pyを実行すると、CSVデータから算出される近似関数を求め描画する。
python model.py
詳細な説明は次回以降。
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