プログラミング– tag –
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【Pillow（PIL）】画像のトリミング、サイズ変更、保存[Python]
Pillow（PIL） ブログを運営していて煩雑になるのは、画像の処理。 大きいままだとサーバーの容量を逼迫してしまうし、小さすぎたり、解像度が低すぎたりすると画像がみづらくなってしまいます。 3PySciでは撮影したり、スクリーンショットしたりした画像... -
【プログラミング】Xserver（エックスサーバー）：Python実行環境の構築とプログラムのアップロード、cron（クロン）による定期実行の方法
Xserver（エックスサーバー） 前回、XserverにSSH接続する方法を解説しました。 今回はXserverにPythonの実行環境をインストールしていきます。 ただ実はPythonを実行するだけであれば、Xserverには最初からPythonがインストールされています。 しかし問題... -
【プログラミング】Xserver（エックスサーバー）：SSH接続
Xserver（エックスサーバー） 前回はPythonのプログラムを定期的に実行する５つの方法を考えてみました。 今回はまずはブログ用のサーバーを使って、Pythonを定期実行するための準備をしていきたいと思います。 私が契約しているサーバーはXserver（エック... -
【Kaggle】タイタニック号乗客の生存予測（Ageの欠損値を修正 Name注目編3）［Python］
Kaggle 前回は機械学習・データサイエンスのプラットフォーム「Kaggle（カグル）」の「タイタニック号乗客の生存予測」のデータセットのNameの敬称の年齢分布を表示してみました。 今回は敬称の解析結果をもとにAgeの欠損値を修正し、機械学習・予想を行い... -
【Kaggle】タイタニック号乗客の生存予測（Ageの欠損値を修正 Name注目編２）［Python］
Kaggle 前回は機械学習・データサイエンスのプラットフォーム「Kaggle（カグル）」の「タイタニック号乗客の生存予測」のデータセットのName、特に敬称を解析しました。 今回は前回の解析結果をもとにさらに解析を進めていきたいと思います。 ということで... -
【Kaggle】タイタニック号乗客の生存予測（Ageの欠損値を修正 Name注目編１）［Python］
Kaggle 前回は機械学習・データサイエンスのプラットフォーム「Kaggle（カグル）」の「タイタニック号乗客の生存予測」のデータセットのAgeの欠損値をPclassに注目して分析してみました。 その結果、Pclassが「１」、「２」のものに関しては年齢分布をAge... -
【Kaggle】タイタニック号乗客の生存予測（Ageの欠損値を修正 仮説からPclass注目編）［Python］
Kaggle 前回は機械学習・データサイエンスのプラットフォーム「Kaggle（カグル）」の「タイタニック号乗客の生存予測」のデータセットのAgeの欠損値を機械学習でなんとかしようとして失敗しました。 今回からはもう少し真面目に、データを解析していって、... -
【Kaggle】タイタニック号乗客の生存予測（Ageの欠損値を修正 機械学習編）［Python］
Kaggle 前回は機械学習・データサイエンスのプラットフォーム「Kaggle（カグル）」の「タイタニック号乗客の生存予測」のデータセットのAgeの欠損値を重みありのランダムに設定してみました。 今回はAge（年齢）の欠損値を機械学習で予想できるのかを試し... -
【Kaggle】タイタニック号乗客の生存予測（Ageの欠損値を修正 重みありランダム値編）［Python］
Kaggle 前回は機械学習・データサイエンスのプラットフォーム「Kaggle（カグル）」の「タイタニック号乗客の生存予測」のデータセットのAgeの欠損値をランダムに設定してみました。 今回もランダム値を使っていきますが、年齢が分かっている乗客の年齢分布... -
【Kaggle】タイタニック号乗客の生存予測（Ageの欠損値を修正 ランダム値編）［Python］
Kaggle 前回は機械学習・データサイエンスのプラットフォーム「Kaggle（カグル）」の「タイタニック号乗客の生存予測」のデータセットのAgeの欠損値を一律に「30」修正してみました。 Age（年齢）は1309人のうち、263人のデータが欠損していましたが、欠損...