Pythonデータサイエンス実践講座 第1回
1.はじめに
PyCPAというCPA(公認会計士)向けコミュニティの勉強会に参加させて頂いた翌日の、自分なりのゆる〜い気付きポイントのまとめです。
Pythonデータサイエンス実践講座 第1回 Powered by PyCPA
なお講義内容にはほとんど関係ないので、内容が気になる方は、講座で使用している以下の書籍や、この本のベースとなった無料コンテンツを参照してください。
書籍:東京大学のデータサイエンティスト養成講座
無料コンテンツ:GCIデータサイエンティスト育成講座演習コンテンツ 公開ページ
2.Jupyter NotebookにTwitter情報挿入
###(1)やりたかったこと
勉強会はTwitter(ハッシュタグ#PyCPA)も使いながら進んだのですが、途中でこんな投稿が流れました。
https://twitter.com/KoheiSakamoto88/status/1215905958414544896?s=20
リスト内法表記を利用する事で, アルファベットのリストも作れます.
— Kohei.Sakamoto (@KoheiSakamoto88) January 11, 2020
大文字
[chr(ord('A')+i) for i in range(26)]
小文字
[chr(ord('a')+i) for i in range(26)]#PyCPA
ハンズオンで使用しているJupyter Notebookに、このTweetを埋め込んでおいて、後で参照できるようにしたいなーと思いました。
###(2)やったこと
なんのことはない、QIITAと同じで、埋め込みコードをコピペして入れるだけです。
・Twitter画面で埋め込みコード表示
・埋め込みコードをコピー
Jupyter Notebook画面でセルをMarkdownにして、ペーストして完了です。
3.Numpy Array変数のコピー
###(1)やりたかったこと
sort()は破壊型メソッドのようなので、元データを退避して実行したいと思いました。
データ退避先 data1も内容が変わっています。
以下コピペ用コードです。
import numpy as np
data = np.array([9,2,3,4,10,6,7,8,1,5])
data1 = data
data.sort()
###(2)やったこと
ググってこんなページを見つけました。
NumPyのコピー(copy)とビュー(view)を分かりやすく解説
以下コピペ用コードです。
import numpy as np
data = np.array([9,2,3,4,10,6,7,8,1,5])
data1 = data.copy()
data.sort()
次回の2回目が今から楽しみです