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Comment trouver dans une liste les éléments qui commencent par *** en python ?

Article
19 mai 2020

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Abstract: Exemple de comment trouver dans une liste les éléments qui commencent par *** en python [TOC] ### 1 - - Créer une simple liste en python Créons une simple liste de mots en python: l = ['name', 'address_01', 'address_02', 'address_03', 'job', 'income'] ### 2 - - Sélectionner les éléments commençant par *** Pour sélectionner par exemple les éléments commençant par 'address' on peut utiliser les "list comprehensions" et la méthode [startswith()](https://www.tutorialspoint.com ...

Comment trouver la plus petite valeur positive d'une liste en python ?

Article
19 mai 2020

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Abstract: Exemples de comment trouver la plus petite valeur positive d'une liste en python: [TOC] ### 1 -- Trouver la valeur minimum Soit la liste suivante l = [ 7, 3, 6, 9, 2, -1, -5, -4, -3] pour trouver la valeur minimum on peut utiliser la fonction min() en python: min(l) ce qui donne ici -1 ### 2 -- Trouver la plus petite valeur positive Pour trouver la plus petite valeur positive on peut utiliser une "list comprehension" puis utiliser min() min([i f ...

Comment obtenir la difference en minutes entre deux dates en python ?

Article
19 mai 2020

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Abstract: Exemples de comment obtenir la difference en minutes entre deux dates en python: [TOC] ### 1 -- Créer deux dates différentes Créons tout d'abord deux dates time1 et time2 comme ceci en utilisant le module python datetime: import datetime year = 2008 month = 7 day = 8 hour = 12 minute = 47 second = 0 time1 = datetime.datetime(year,month,day,hour,minute,second) hour = 14 minute = 20 time2 = datetime.datetime(year,month,da ...

Comment sélectionner (filtrer) les lignes d'une dataframe en utilisant une condition avec pandas en python ?

Article
15 mai 2020

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Abstract: Exemples de comment sélectionner (filtrer) les lignes d'une dataframe en utilisant une condition avec pandas en python: [TOC] ### 1 -- Créer une dataframe Commençons par créer une simple dataframe avec pandas: >>> import pandas as pd >>> data = {'Name':['Ben','Anna','Zow','Tom','John','Steve'], 'Age':[20,27,43,30,12,21], 'Sex':[1,0,0,1,1,1]} >>> df = pd.DataFrame(data) ce qui donne: >>> df Age Name Sex 0 20 Ben 1 1 27 Anna 0 2 43 Zoe 0 ...

Comment éditer les éléments d'une colonne ou une condition est vérifiée avec pandas en python ?

Article
15 mai 2020

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Abstract: Exemple de comment éditer les éléments d'une colonne ou une condition est vérifiée avec pandas en python: [TOC] ### 1 -- Créer une simple dataframe avec pandas Pour créer une simple dataframe avec 5 colonnes et 20 lignes on peut faire comme ceci: >>> import pandas as pd >>> import numpy as np >>> data = np.arange(1,101) >>> data = data.reshape(20,5) >>> df = pd.DataFrame(data=data,columns=['a','b','c','d','e']) ce qui donne >>> df a b c d e 0 1 2 ...

Comment sélectionner aléatoirement (échantillonner) les lignes d'une dataframe avec pandas en python ?

Article
14 mai 2020

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Abstract: Exemple de comment sélectionner aléatoirement (échantillonner) les lignes d'une dataframe avec pandas en python: [TOC] ### 1 -- Créer une simple dataframe Créons une simple dataframe avec 5 colonnes et 20 lignes: >>> import pandas as pd >>> import numpy as np >>> data = np.arange(1,101) >>> data = data.reshape(20,5) >>> df = pd.DataFrame(data=data,columns=['a','b','c','d','e']) >>> df a b c d e 0 1 2 3 4 5 1 6 7 8 9 10 2 11 12 ...

Comment sélectionner dans une dataframe les colonnes commençant par *** avec pandas en python ?

Article
11 mai 2020

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Abstract: Exemple de comment sélectionner dans une dataframe les colonnes commençant par *** avec pandas en python [TOC] ### 1 -- Créer une simple dataframe Créons une simple dataframe avec 8 colonnes: import pandas as pd import numpy as np data = np.arange(1,33) data = data.reshape(4,8) df = pd.DataFrame(data=data,columns=['name','add_01','add_02','add_03', 'counrty','streed','zip code','county']) print(df) donne ...

How to calculate and plot a cumulative distribution function with matplotlib in python ?

Article
10 mai 2020

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Abstract: Examples of how to calculate and plot a cumulative distribution function in python [TOC] ### 1 -- Generate random numbers Let's for example generate random numbers from a normal distribution: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt N = 100000 data = np.random.randn(N) ### 2 -- Create an histogram with matplotlib hx, hy, _ = plt.hist(data, bins=50, normed=1,color="lightblue") plt.ylim(0.0,max(hx)+0.05) plt.title('Generate random numbers \n from a ...

How to calculate a log-likelihood in python (example with a normal distribution) ?

Article
10 mai 2020

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Abstract: Example of how to calculate a log-likelihood using a normal distribution in python: [TOC] See the note: [How to estimate the mean with a truncated dataset using python ?](https://www.science-emergence.com/Articles/How-to-estimate-the-mean-with-a-truncated-dataset-using-python-/) to understand the interest of calculating a log-likelihood using a normal distribution in python. ### 1 -- Generate random numbers from a normal distribution Let's for example create a sample of 100000 rando ...

How to add text (units, %, etc) in a heatmap cell annotations using seaborn in python ?

Article
09 mai 2020

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Abstract: Example of how to add text (units, %, etc) in a heatmap cell annotations using seaborn in python: [TOC] ### 1 -- Create a simple heatmap with seaborn Let's create a heatmap with seaborn: import seaborn as sns import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = np.array([[25.55535942, 1.99598017, 9.78107706], [ 4.95758736, 39.68268716, 16.78109873], [ 0.45401194, 0.10003128, 0.6921669 ]]) df = pd.DataFrame(data=data) fig = plt.fig ...

How to estimate the mean with a truncated dataset using python ?

Article
09 mai 2020

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Abstract: Examples of how to estimate the mean with a truncated dataset using python for data generated from a normal distribution: [TOC] ### 1 -- Create a dataset of random numbers from a normal distribution Create a set of random numbers distributed according to a normal distribution: import scipy.stats import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt mu_0 = 2.0 srd_0 = 4.0 data = np.random.randn(100000) data = data * srd_0 + mu_0 data = data.reshape(-1, 1) ### 2 -- ...

How to use a Gaussian mixture model (GMM) with sklearn in python ?

Article
09 mai 2020

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Abstract: Examples of how to use a Gaussian mixture model (GMM) with sklearn in python: [TOC] from sklearn import mixture import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ### 1 -- Example with one Gaussian Let's generate random numbers from a normal distribution with a mean $\mu_0 = 5$ and standard deviation $\sigma_0 = 2$ mu_0 = 5.0 srd_0 = 2.0 data = np.random.randn(100000) data = data * srd_0 + mu_0 data = data.reshape(-1, 1) Plot the data ...

How to generate random numbers from a log-normal distribution in python ?

Article
09 mai 2020

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Abstract: Example of how to generate random numbers from a log-normal distribution in python ? [TOC] Log-normal distribution: \begin{equation} \frac{1}{x \sigma \sqrt{2\pi}}.exp(-\frac{(len(x)-\mu)^2}{2\sigma^2}) \end{equation} ### 2 -- Using scipy lognorm Example of how to generate random numbers from a log-normal distribution with $\mu=0$ and $\sigma=0.5$ using scipty function lognorm: from scipy.stats import lognorm import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt st ...

How to add text on an image using pillow in python ?

Article
09 mai 2020

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Abstract: Example of how to add text on an image using pillow in python: [TOC] ### 1 -- Create an image with pillow and add text on it Example 1: let's for example create a simple image with a red background: from PIL import Image img = Image.new('RGB', (600, 400), color = 'red') img.save('pil_red.png') [image:pilred02 size:50 caption:How to add text on an image using pillow in python ?] To add text, you must first download a 'font' file locally to your machine, for example f ...

How to increase the size of the cells text (annotations) of a seaborn heatmap in python ?

Article
09 mai 2020

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Abstract: Example of how to increase the size of the cells text (annotations) of a seaborn heatmap in python: [TOC] ### 1 -- Create a simple heatmap using seaborn Let's first create a simple heatmap using seaborn: import seaborn as sns import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = np.array([[25.55535942, 1.99598017, 9.78107706], [ 4.95758736, 39.68268716, 16.78109873], [ 0.45401194, 0.10003128, 0.6921669 ]]) df = pd.DataFrame(data=data ...

How to increase the size of axes labels on a seaborn heatmap in python ?

Article
09 mai 2020

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Abstract: Examples of how to increase the size of axes labels on a seaborn heatmap in python: [TOC] ### 1 -- Create a simple heatmap using seaborn Let's create a first simple heatmap using seaborn: import seaborn as sns import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = np.array([[25.55535942, 1.99598017, 9.78107706], [ 4.95758736, 39.68268716, 16.78109873], [ 0.45401194, 0.10003128, 0.6921669 ]]) df = pd.DataFrame(data=data,columns=['C1',' ...

How to remove lines from a to b in a text file using the editor vi ?

Article
08 mai 2020

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Abstract: Example of how to remove lines from a to b using vi editor ? [TOC] ### 1 -- Remove lines from a to b (with b>a) To delete lines from a to b, a solution is to use the command: :m,nd Note: to remove from the current line to line n: :,nd ### 2 -- Remove all lines Note: to remove all content in the file: :1,$d ### 3 -- References - [Delete from the current cursor position to a given line number in vi editor](https://stackoverflow.com/questions/6384561/d ...

Comment utiliser un modèle de mélange gaussien (GMM) avec sklearn en python

Article
07 mai 2020

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Abstract: Exemples de comment utiliser un modèle de mélange gaussien (GMM) avec sklearn en python : [TOC] from sklearn import mixture import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ### 1 -- Exemple avec une seule gaussienne Générons par exemple des données aléatoirement suivant une loi normale avec une moyenne $\mu_0 = 5$ et une standard déviation $\sigma_0 = 2$ mu_0 = 5.0 srd_0 = 2.0 data = np.random.randn(100000) data = data * srd_0 + mu_0 ...

Comment calculer et tracer une fonction de répartition, ou fonction de distribution cumulative en python ?

Article
04 mai 2020

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Abstract: Exemples de comment calculer et tracer une fonction de répartition, ou fonction de distribution cumulative en python: [TOC] ### 1 -- Générer des nombres aléatoires Générons par exemple des nombres aléatoires depuis une loi normale: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt N = 100000 data = np.random.randn(N) ### 2 -- Créer un histogramme avec matplotlib hx, hy, _ = plt.hist(data, bins=50, normed=1,color="lightblue") plt.ylim(0.0,max(hx)+0.05) plt.tit ...

Comment calculer une fonction de vraisemblance (log-likelihood) en python pour des données distribuées selon une loi normale ?

Article
01 mai 2020

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Abstract: Exemple de comment calculer une fonction de vraisemblance (log-likelihood) en python pour des données distribuées selon une loi normale: [TOC] Pour comprendre l'intérêt de savoir calculer le "log-likelihood" pour estimer une moyenne, voir [Comment estimer une moyenne avec des données tronquées (censurées) en python (exemple avec une loi normale) ? ](https://www.science-emergence.com/Articles/Estimer-une-moyenne-a-partir-dun-ensemble-de-donnees-distribuees-selon-une-distribution-Gaussienn ...

Générer des nombres aléatoires depuis une loi log-normale en python ?

Article
01 mai 2020

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Abstract: Exemple de code en python pour générer des nombres aléatoires depuis une loi log-normale em python [TOC] Loi log normal: \begin{equation} \frac{1}{x \sigma \sqrt{2\pi}}.exp(-\frac{(len(x)-\mu)^2}{2\sigma^2}) \end{equation} ### 2 -- Avec scipy lognorm Exemple de comment générer des nombres aléatoires depuis une loi log-normale avec $\mu=0$ et $\sigma=0.5$ en passant par le fonction scipty lognorm: from scipy.stats import lognorm import numpy as np import matplotlib.pyp ...

How to calculate a Gaussian density probability function at a given point in python ?

Article
30 avril 2020

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Abstract: Let's consider the normal (Gaussian) distribution with mean equal to 8 and standard deviation equal to 2: [image:probability-normal-distribution size:75 caption:How to calculate a Gaussian density probability function at a given point in python ?] To calculate a Gaussian density probability function at a given point in python, a solution is to do: scipy.stats.norm.pdf(6,8,2) returns: 0.13 Source code to create the plot: import matplotlib.pyplot as plt import sc ...

Comment estimer une moyenne avec des données tronquées (censurées) en python (exemple avec une loi normale) ?

Article
29 avril 2020

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Abstract: Exemples de comment estimer une moyenne à partir d'un ensemble de données distribuées selon une distribution Gaussienne en python ? [TOC] ### 1 -- Créer un ensemble de nombres aléatoires distribués suivant une Gaussienne import scipy.stats import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt mu_0 = 2.0 srd_0 = 4.0 data = np.random.randn(100000) data = data * srd_0 + mu_0 data = data.reshape(-1, 1) ### 2 -- Données complètes hx, hy, _ = plt.hist(data, bins=50, ...

How to create a global variable in python ?

Article
29 avril 2020

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Abstract: Example of how to create a global variable in python: [TOC] ### 1 -- Using global To declare for example a as a global variable: global a ### 2 -- Illustration with a function Using global variables in a function: >>> global a,b >>> a = 0.5 >>> b = 2 >>> def function( x ): ... return a * x + b ... >>> function(1) 2.5 >>> b = 4 >>> function(1) 4.5 ### 3 -- References - [Python function global variab ...

Comment supprimer les lignes allant de m a n dans un fichier avec l'editeur vi ?

Article
28 avril 2020

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Abstract: Exemple de comment supprimer les lignes allant de m a n dans un fichier avec l'éditeur vi [TOC] ### 1 -- Supprimer les lignes allant de m à n (n>m) Pour supprimer les lignes allant de m à n il suffit d'utiliser la commande suivante: :m,nd Note: pour supprimer de la ligne courant à n: :,nd ### 2 -- Supprimer toutes les lignes Note: si on veut supprimer toutes les lignes du fichier: :1,$d ### 3 -- Références - [Delete from the current cursor position t ...

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