Carnivalパイソンカーニバル。Learning,人工知能,Mac関連の情報を発信します。3.6.4Anacondaをインストールすればデータサイエンスに必要なライブラリが使えるので、ぜひインストールしましょう。Anacondaのインストール手順についてはこちら→MacにAnacondaをインストールする当記事で使うデータ国際連合のデータを参照します。MB)というところからダウンロードしました。https://esa.un.org/unpd/wpp/Download/Standard/Population/(2018年3月20日に利用)当記事では、各国の2015年の人口データ(男女合わせた)を使います。相関係数でどれくらい関係性があるかわかる相関係数は-1から1の間となります。-1だと完全に関係ない、1だと完全に関係あるということです。2つのリストで考えてみます。3]という2つのリストの相関係数は1となります。4]では、0.9819805060619659という結果が出ました。4]はかなり似ている、正の相関関係があります。相関係数をPythonで求めるPythonで相関係数を求めることができます。そのプログラムを下記にまとめました。モジュール名はcorrelation.pyです。結局我々が実行すればいい関数はこれだけ。結局我々が実行すればいい関数はこれだけ。比較したい2つのリストを引数に渡すだけ。6])-0.8108848540793832日本と世界30カ国との人口相関関係を調べる結論のコードから書きます。上記で書いたcorrelation.pyをインポートして使っています。モジュール名はcorjp.pyとしました。日本の人口と相関関係の高い国から順番に表示し、相関係数もあらわします。相関係数の大きい順にcor_dictをソートする。相関係数は小数点以下3桁にまとめる。相関係数の大きい順にcor_dictをソートする。相関係数は小数点以下3桁にまとめる。結果は、1位はItalyで、相関係数は0.9572位はGreeceで、相関係数は0.9293位はSpainで、相関係数は0.9074位はGermanyで、相関係数は0.9035位はAustriaで、相関係数は0.8906位はSwitzerlandで、相関係数は0.8867位はBelgiumで、相関係数は0.8758位はFranceで、相関係数は0.8719位はCanadaで、相関係数は0.84510位はSingaporeで、相関係数は0.81511位はAustraliaで、相関係数は0.78512位はAmericaで、相関係数は0.77213位はNewZealandで、相関係数は0.75914位はIrelandで、相関係数は0.75715位はChinaで、相関係数は0.74016位はArmeniaで、相関係数は0.63117位はArgentinaで、相関係数は0.55018位はColombiaで、相関係数は0.53119位はTurkeyで、相関係数は0.52520位はSaudiArabiaで、相関係数は0.47321位はIndonesiaで、相関係数は0.46122位はMyanmarで、相関係数は0.45723位はMexicoで、相関係数は0.44124位はIndiaで、相関係数は0.41825位はEcuadorで、相関係数は0.41126位はPhilippinesで、相関係数は0.34127位はBrazilで、相関係数は0.33528位はJordanで、相関係数は0.27029位はPakistanで、相関係数は0.26930位はIraqで、相関係数は0.196解説、考え方、データサイエンスデータ集め統計を利用したいと考えた時に、一番に思いついたのが人口でした。1次情報にあたりたかったので、総務省統計局のサイトを観ていると国際連合が世界の人口の統計を出していました。データには種類があり、今回は男女合わせた人口で5歳刻み(0-4歳,5-9歳など)の人口リストを使用しました。30カ国は任意に選びました。58]これは0-4歳は5,396,000人、すなわち539万6000人いるということです。続きは順に5-9歳、10-14歳、...となります。"100歳以上"]のようになるでしょう。当記事で扱った相関係数は、この5歳刻みの数字をもとに比較し導いた結果です。今回では0歳から100歳以上まですべての年齢層を対象に5歳刻みの数字で比較していますが、アプローチの仕方は無数にあると言っても過言ではないでしょう。最初つくっていたときは、各国の名称を変数に利用したリストにしていました。国名を表示したいと思った時に(たとえば「1位はItalyで」の部分)変数名を表示するよりも、辞書で文字列のキーに国名を据えるほうが簡単でわかりやすいと思い書き直しました。冒頭では相関係数を求めるcorrelation.pyをインポートしています。キーが各国の名称で、値が人口のリストである辞書をpopulation_dictと定義しました。この辞書に日本を加えてしまうと、日本と日本を比べることになり無意味なので、日本は別でJapanという変数名のリストにしました。空の辞書cor_dictを作成します。for文で各国の名称と相関係数を格納するためです。for文で回し終えると、キーが各国の名称で値が相関係数の辞書cor_dictが出来上がります。このcor_dictはソートされておらず、それぞれの国がただ相関係数を持っているだけの状態です。相関係数を基準に降順(大きい順)でcor_dictをソートします。ソートにはsorted()関数を使い、keyをlambdaに設定します。keyはソートするにあたって使うロジックですね。http://pycarnival.com/dict/ソートした結果できたリストがsorted_nationsです。このリストの内容を順番に表示させて1位2位などもあらわすため、インデックスを使用します。インデックスを利用するということはEnumerate関数を使うということですね。http://pycarnival.com/enumerate/相関係数の比較により導き出された結果についてこの30カ国の中で、日本の5歳刻みの人口分布と最も相関関係があるのはイタリアでした。イタリアで昨年の出生数が過去最低に、高齢化も進む意外だったのですが、イタリアの出生率はとても下がっていて問題となっているようです。前提知識:日本は少子高齢化など人口問題を抱えている相関係数を見れば:日本と似たような状況の国がわかるかも結果:えっ、イタリアが一番近いの!?2位はギリシャでした。これまた調べてみると、、、年金大変そう、、、などと事情がわかる。現役エンジニアによる指導2オンラインでのマンツーマン形式の講義3大手企業にも導入されている実践的なカリキュラム★★無料体験レッスン実施中です。Pandasのデータをさまざまなかたちで集計する関数が.agg()です。groupby()で、グループを指定します。Anacondaをイン...記事を読む【エラー解決,Anaconda】LightGBMがうまくインストールできないとき。人によってPython環境が違うため、LightGBMをインストールする場合にも注意が必要。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。date*日本語が含まれない投稿は無視されますのでご注意ください。Notebookを編集する際の背景について。背景、background、変更。エラー解決,Anaconda】LightGBMがうまくインストールできないとき。