Intro to Analyzing Brain Imaging Data— Part III: fMRI Data Structure

안녕하세요, 오늘은 파이썬 머신러닝 fmri에 관한 직접 실행 에제입니다. 출처는 다음과 같습니다. https://github.com/akcarsten/akcarsten.github.io 예제 실행은 리눅스 민트 에서 하였습니다.     Intro to fMRI Data Part III The General Linear Model¶ This is the Python Jupyter Notebook for the third Medium article about the organization and visualization of fMRI data. First we start with importing “Intro to Analyzing Brain Imaging Data— Part III: fMRI Data Structure”

처음 배우는 데이터 과학에 나오는 예제입니다.

오랜만입니다. 저는 길당 홍길한이라 합니다. 아래의 내용은 책 처음 배우는 데이터 과학에 나오는 예제입니다. 5장¶ In [22]: import matplotlib matplotlib.rc(‘font’, family=”NanumBarunGothic”) %matplotlib inline 5.2 아이리스 데이터셋¶ In [23]: import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt import sklearn.datasets def get_iris_df(): ds = sklearn.datasets.load_iris() df = pd.DataFrame(ds[‘data’], columns=ds[‘feature_names’]) code_species_map = dict(zip( range(3), ds[‘target_names’])) df[‘species’] = [code_species_map[c] “처음 배우는 데이터 과학에 나오는 예제입니다.”

A Primer on Bayesian Multilevel Modeling using PyStan – test

코드는 다음을 참조를 하였고, 리눅스 민트에서 jupyter notebook을 이용하여 테스트를 해보았습니다. http://mc-stan.org/users/documentation/case-studies/radon.html         In [1]: %matplotlib inline import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns; sns.set_context(‘notebook’) # Import radon data srrs2 = pd.read_csv(‘../data/srrs2.dat’) srrs2.columns = srrs2.columns.map(str.strip) srrs_mn = srrs2.assign(fips=srrs2.stfips*1000 + srrs2.cntyfips)[srrs2.state==’MN’] In [2]: cty = pd.read_csv(‘../data/cty.dat’) “A Primer on Bayesian Multilevel Modeling using PyStan – test”

파이썬 모듈 matplotlib의 결과를 pdf로 저장하는 방법입니다.

안녕하세요, 오늘은 파이썬 코드에 대한 소개글입니다. 코드 참고는 여기서 하였습니다. https://pythonspot.com/matplotlib-save-figure-to-image-file/ 코드는 다음과 같습니다. !/usr/bin/python import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np y = [2,4,6,8,10,12,14,16,18,20] x = np.arange(10) fig = plt.figure() ax = plt.subplot(111) ax.plot(x, y, label=’$y = numbers’) plt.title(‘Legend inside’) ax.legend() #plt.show() fig.savefig(‘plot.pdf’) 제가 소개를 드리고자 하는 부분은 바로 이것입니다. fig.savefig(‘plot.pdf’) “파이썬 모듈 matplotlib의 결과를 pdf로 저장하는 방법입니다.”

연동 테스트

1.3.5 문자열에서 패턴을 search()로 검색(검색과 매치 비교) 찾고자 하는 패턴이 문자열 처음보다는 중간에 있을 가능성이 더 높다. 이런 경우 search()가 편리하다. search()는 match()와 완전히 같은 방식으로 동작하지만, 대상 문자열에서 주어진 패턴과 매치되는 맨 처음 나타나는 곳을 찾는다. 여기서도 성공 시 매치 객체가 반환되고, 실패 시 None이 반환된다. 이제 match()와 search()의 차이를 살펴보자. 패턴이 더 짧은 “연동 테스트”