scatter=Trueの場合、各点の大きさを設定。グラフの透明度を設定。グラフの名前とそれのmarker/color情報を保存。Noneの場合、各グラフの名前に追加情報を付着。scatter/lineグラフを描く。そのほか、Canvas上の設定を行う。Visualizerオブジェクトを生成。Visualizer()続けて、上のデータをPythonで読み込みます。CSVファイルなのでPandasを使えば簡単に読み込むことができます。区切り文字がカスタム化されたものなので、下記のようにオプションを指定して読み込みましょう。DataFrameとして読み込む。形式に変換した新しい"dt"カラムを追加する。読み込み結果を検証する。カラムが多いので一部分だけを出力してみる。'MT_005']]この五つのクライアント(MT_001~005)を可視化してみると下記のようになります。どちらも2012年以前のデータの数値が0なので、契約が行われてなかったことが分かります。alpha=0.4)今回は実験をスピーディにするため最後の1年間のデータだけ(茶色い四角形で囲われた部分)を使用するようにします。時系列データを扱う時に注意すべき点が、二つの時系列データ間の距離(類似度)を計算する手法の選択です。タスクによってはデータが時間軸に対してある程度ズレがあっても同じパターンとして認識したい場合があります。音声認識タスクでは同じ発話でも話者によって(または同じ話者でも状況によって)そのスピードが違います。(DTW)のような距離関数が用いられます。今回使う消費電力のデータでは時間軸に対してズレがあることは重要な違いを意味するので(出勤前・後や昼・夜の違い)、DTWではなくユークリッド距離を利用します。クラスタリングの前に、各クライアントの消費量電力データを1次元ベクトル表現に変換します。これが今回使うtslearnライブラリの入力データになります。全データ値が0の場合は例外として除外するようにしています。