Irisのデータをプロットする 有名なアヤメのデータセットを用いて散布図を描いてみます。 まずCSVファイルを用意します。 iris.csv 使用するライブラリ numo-gnuplot Jupyter Notebookを使うとき IRuby : Ruby kernel for Jupyter/IPython Notebook Numo.gnuplot のかわりに Numo.noteplotメソッドを使います。 require 'daru' require 'numo/gnuplot' df = Daru::DataFrame.from_csv 'iris.csv' setosa = df.where(df.Name.eq 'Iris-setosa') versicolor = df.where(df.Name.eq 'Iris-versicolor') virginica = df.wh
データ解析といえばPythonやRを使うことが多いが、Rubyでも簡単なデータ解析は行うことができる。 Rubyでデータフレーム（Excelのスプレッドシートのようなデータ構造）を扱うには、Daru というライブラリが利用できる。作者の@v0droさんはRubykaigi 2016でも登壇してDaruについて発表していて、公演の様子はこちらで見ることができる。 この記事では、Daruの基本的な使い方を紹介する。 必要な機能を全部書くと量が多くなるので、最小限の利用例のみ書いていく。 環境 Ruby2.3.1 daru 0.1.4.1 Gemfileに gem "daru" と書いてbundleすればOK。 以後、require "daru" を行ってから実行する データ構造 dataframeは２次元配列のような構造で、Daru::DataFrame という名前のクラスになる。 dataf
データ解析といえばPythonやRを使うことが多いが、Rubyでも簡単なデータ解析は行うことができる。 Rubyでデータフレーム（Excelのスプレッドシートのようなデータ構造）を扱うには、Daru というライブラリが利用できる。作者の@v0droさんはRubykaigi 2016でも登壇してDaruについて発表していて、公演の様子はこちらで見ることができる。 この記事では、Daruの基本的な使い方を紹介する。 必要な機能を全部書くと量が多くなるので、最小限の利用例のみ書いていく。 環境 Ruby2.3.1 daru 0.1.4.1 Gemfileに gem "daru" と書いてbundleすればOK。 以後、require "daru" を行ってから実行する データ構造 dataframeは２次元配列のような構造で、Daru::DataFrame という名前のクラスになる。 dataf
背景 先日、RubyKaigi 2015 に参加してきました 終了後、↓のような感想エントリを読んで、そうだよなーと思いました RubyKaigi 2015(3日目) ただのにっき ところで今回のRubyKaigiで「あ、これはまずいな」と思ったことに「機械学習系の発表がひとつもなかった」点がある。昨日のパーティでも話題にあげてみたところ、危機感を抱いている人は少なからずいた印象だけど、根っこをたどると数値演算ライブラリの整備をずーっと放置してきたことがあるだろう。気がつくと数値演算方面ではPythonに大きく水をあけられていて、いまやその応用である機械学習では(LLの中では)Pythonの独壇場だ。Webアプリケーションの分野で一世を風靡した気になってる間に、いま一番ホットな領域がまったく話題にならない言語になってしまった。 というわけで、Ruby でデータセットを弄る Gem ってのが
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