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Help us understand the problem. What are the problem?
@skotaro
物質科学のパートタイム研究員です。データ解析やグラフ作りの道具をIgor ProからPythonに変えました。主に測定データの便利な扱い方やグラフ作りに関する話を中心に書きます。材料科学を支えるサービスを作るために起業しました。
$ analyze @skotaro
posted articles
  • Python:100%
  • 実験屋のためのPython:71%
  • matplotlib:53%
  • pandas:29%
  • seaborn:24%
LGTMed articles
  • Python:62%
  • matplotlib:12%
  • Python3:12%
  • 機械学習:10%
  • pandas:7%
answered questions
    No data
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    Pickup Articles

    @skotaro

    画像のスムージングは確率密度の推定である

    タイトルを見て「何を当たり前のことを」という感想を抱かなかった人がこの記事を読むと少しは得るものがあるかもしれません。ただし、「は?なんのこと?」と思う人向けに書いたので「あーなるほど」という方には少し冗長な説明だと思います。 はじめに 国や分野が違うと同じものに由来...

    @skotaro

    測定データの厄介なバックグラウンドを関数定義なしでいい感じに分離できるすごいアルゴリズム「BEADS」

    最近いろんな種類の測定データに触れる機会が増えてきて「バックグラウンドの評価を試料や測定手法に依存せずにちゃちゃっと一括処理でやりたいな…」という気持ちが高まってきました。いろいろと探してみたところ、「ちょっと工夫するだけでピークを避けるような範囲指定をしないでもうまいこと...