この記事は、慶應理工アドベントカレンダー2021の10日目の記事です。
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今回はデータ分析入門ということで、Pythonでのデータ分析に欠かせないライブラリであるpandas、scikit-leran、matplotlibについて自分用の備忘録としてまとめてみたいと思います。
前回の記事(※)ではpandasについて紹介したので、今回の記事ではscikit-learnとmatplotlibについてまとめます。本記事はただのscikit-learnとmatplotlib公式リファレンスのまとめ記事になります。
(※https://qiita.com/yus04/items/bfa6ee9294c980f7bfe6)
#目次
0.scikit-learnのチートシート
1.sklearnのAPI一覧
2.クラスタリングのクラス一覧
3.クラスタリングのメソッド一覧
4.ニューラルネットワークのモデル一覧
5.SVM一覧
6.決定木一覧
7.matplotlibモジュール一覧
8.pyplotのメソッド一覧
##scikit-learnのチートシート
##sklearnのAPI一覧
sklearn.base
sklearn.calibration
sklearn.cluster
sklearn.compose
sklearn.covariance
sklearn.cross_decomposition
sklearn.datasets
sklearn.decomposition
sklearn.discriminant_analysis
sklearn.dummy
sklearn.ensemble
sklearn.exceptions
sklearn.experimental
sklearn.feature_extraction
sklearn.feature_selection
sklearn.gaussian_process
sklearn.impute
sklearn.inspection
sklearn.isotonic
sklearn.kernel_approximation
sklearn.kernel_ridge
sklearn.linear_model
sklearn.manifold
sklearn.metrics
sklearn.mixture
sklearn.model_selection
sklearn.multiclass
sklearn.multioutput
sklearn.naive_bayes
sklearn.neighbors
sklearn.neural_network
sklearn.pipeline
sklearn.preprocessing
sklearn.random_projection
sklearn.semi_supervised
sklearn.svm
sklearn.tree:
sklearn.utils
##クラスタリングのクラス一覧
cluster.AffinityPropagation(*[, damping, …])
cluster.AgglomerativeClustering([…])
cluster.Birch(*[, threshold, …])
cluster.DBSCAN([eps, min_samples, metric, …])
cluster.FeatureAgglomeration([n_clusters, …])
cluster.KMeans([n_clusters, init, n_init, …])
cluster.MiniBatchKMeans([n_clusters, init, …])
cluster.MeanShift(*[, bandwidth, seeds, …])
cluster.OPTICS(*[, min_samples, max_eps, …])
cluster.SpectralClustering([n_clusters, …])
cluster.SpectralBiclustering([n_clusters, …])
cluster.SpectralCoclustering([n_clusters, …])
##クラスタリングのメソッド一覧
cluster.affinity_propagation(S, *[, …])
cluster.cluster_optics_dbscan(*, …)
cluster.cluster_optics_xi(*, reachability, …)
cluster.compute_optics_graph(X, *, …)
cluster.dbscan(X[, eps, min_samples, …])
cluster.estimate_bandwidth(X, *[, quantile, …])
cluster.k_means(X, n_clusters, *[, …])
cluster.kmeans_plusplus(X, n_clusters, *[, …])
cluster.mean_shift(X, *[, bandwidth, seeds, …])
cluster.spectral_clustering(affinity, *[, …])
cluster.ward_tree(X, *[, connectivity, …])
##ニューラルネットワークのモデル一覧
neural_network.BernoulliRBM([n_components, …])
neural_network.MLPClassifier([…])
neural_network.MLPRegressor([…])
##SVM一覧
svm.LinearSVC([penalty, loss, dual, tol, C, …])
svm.LinearSVR(*[, epsilon, tol, C, loss, …])
svm.NuSVC(*[, nu, kernel, degree, gamma, …])
svm.NuSVR(*[, nu, C, kernel, degree, gamma, …])
svm.OneClassSVM(*[, kernel, degree, gamma, …])
svm.SVC(*[, C, kernel, degree, gamma, …])
svm.SVR(*[, kernel, degree, gamma, coef0, …])
svm.l1_min_c(X, y, *[, loss, fit_intercept, …])
##決定木一覧
tree.DecisionTreeClassifier(*[, criterion, …])
tree.DecisionTreeRegressor(*[, criterion, …])
tree.ExtraTreeClassifier(*[, criterion, …])
tree.ExtraTreeRegressor(*[, criterion, …])
tree.export_graphviz(decision_tree[, …])
tree.export_text(decision_tree, *[, …])
##matplotlibモジュール一覧
matplotlib.afm
matplotlib.animation
matplotlib.artist
matplotlib.axes
matplotlib.axis
matplotlib.backend_bases
matplotlib.backend_managers
matplotlib.backend_tools
matplotlib.backends
matplotlib.bezier
matplotlib.blocking_input
matplotlib.category
matplotlib.cbook
matplotlib.cm
matplotlib.collections
matplotlib.colorbar
matplotlib.colors
matplotlib.container
matplotlib.contour
matplotlib.dates
matplotlib.docstring
matplotlib.dviread
matplotlib.figure
matplotlib.font_manager
matplotlib.fontconfig_pattern
matplotlib.gridspec
matplotlib.image
matplotlib.legend
matplotlib.legend_handler
matplotlib.lines
matplotlib.markers
matplotlib.mathtext
matplotlib.mlab
matplotlib.offsetbox
matplotlib.patches
matplotlib.path
matplotlib.patheffects
matplotlib.pyplot
matplotlib.projections
matplotlib.quiver
matplotlib.rcsetup
matplotlib.sankey
matplotlib.scale
matplotlib.sphinxext.mathmpl
matplotlib.sphinxext.plot_directive
matplotlib.spines
matplotlib.style
matplotlib.table
matplotlib.testing
matplotlib.text
matplotlib.texmanager
matplotlib.textpath
matplotlib.ticker
matplotlib.tight_bbox
matplotlib.tight_layout
matplotlib.transforms
matplotlib.tri
matplotlib.type1font
matplotlib.units
matplotlib.widgets
matplotlib._api
matplotlib._enums
mpl_toolkits.mplot3d
mpl_toolkits.axes_grid1
mpl_toolkits.axisartist
mpl_toolkits.axes_grid
##pyplotのメソッド一覧
一番よく使う、matplotlib.pyplotだけメソッド一覧を載せます。
acorr
angle_spectrum
annotate
arrow
autoscale
axes
axhline
axhspan
axis
axline
axvline
axvspan
bar
bar_label
barbs
barh
box
boxplot
broken_barh
cla
clabel
clf
clim
close
cohere
colorbar
contour
contourf
csd
delaxes
draw
draw_if_interactive
errorbar
eventplot
figimage
figlegend
fignum_exists
figtext
figure
fill
fill_between
fill_betweenx
findobj
gca
gcf
gci
get
get_figlabels
get_fignums
getp
grid
hexbin
hist
hist2d
hlines
imread
imsave
imshow
install_repl_displayhook
ioff
ion
isinteractive
legend
locator_params
loglog
magnitude_spectrum
margins
matshow
minorticks_off
minorticks_on
new_figure_manager
pause
pcolor
pcolormesh
phase_spectrum
pie
plot
plot_date
polar
psd
quiver
quiverkey
rc
rc_context
rcdefaults
rgrids
savefig
sca
scatter
sci
semilogx
semilogy
set_cmap
set_loglevel
setp
show
specgram
spy
stackplot
stairs
stem
step
streamplot
subplot
subplot2grid
subplot_mosaic
subplot_tool
subplots
subplots_adjust
suptitle
switch_backend
table
text
thetagrids
tick_params
ticklabel_format
tight_layout
title
tricontour
tricontourf
tripcolor
triplot
twinx
twiny
uninstall_repl_displayhook
violinplot
vlines
xcorr
xkcd
xlabel
xlim
xscale
xticks
ylabel
ylim
yscale
yticks
##参考文献
scikit-learn公式ドキュメント
https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html
matplotlib公式ドキュメント
https://matplotlib.org/stable/api/index.html