はんなりPythonの会に参加しました

Taku Yoshioka
Nov 21, 2018 · 4 min read

PyData OsakaのMediumの公開をずっとさぼっており、今回の更新は一年以上ぶりとなります。これからは頑張って更新しますので、今後ともよろしくお願いいたします。

11月15日の夜、オーガナイザーの Kozo NishidaTaku Yoshioka が、はんなりPythonの会#11に参加してきました。PyData Osakaの活動ではないのですが、今回はこの会の様子をお伝えします。

はんなりPythonの会は毎回京都で行われており、初心者に優しい会を目指しているということです。勉強会の初めに自己紹介を行なったのですが、他の勉強会と比べると初心者でも参加しやすい雰囲気だったので今回も参加した、という声を何人かから聞きました。今回の担当者の まざちゃん さん自身も、数年前からPythonを勉強し始めたということで、初心者の人が参加しやすいような雰囲気づくりを心がけておられます。

今回の会場は京都の中京青少年センター3Fの会議室でした。地下鉄烏丸御池駅から徒歩十分弱です。

勉強会ではPythonの可視化ライブラリであるDashのハンズオンを行いました。

これまで、私はデータ可視化のためにmatplotlibを使うことが多かったのですが、DashはPlotlyを用いることでより綺麗な可視化を実現できます。さらに、表示するデータをGUIで操作したりできるインタラクティブな可視化が実現できることが大きな利点です。また、Herokuに可視化の結果をアップロードすることで共有することができるらしいのですが、そもそもHerokuに詳しくないので、その辺はよく分かりませんでした。

会場の様子です。参加者のノートパソコンはMacとWindowsが半々くらいだったと思います。

参加者は全部で15名ほどでした。最初に まざちゃん さんが基本的な使い方を説明しました。実際に動作するコードの各部分に対して解説が行われるので、非常に分かりやすかったと思います。また、事前にgithubに今回使用するコードがアップロードされており、予習に役立ちました。Dashが使用できる環境を揃えたDockerファイルも含まれていました。

まざちゃんさんによるコードの解説の様子です。

その後、scikit-learnに含まれるIrisデータセットのDashによる可視化を行いました。そこではデータセットをPandasのデータフレームを経由してcsvに変換し、それを再度読み込んでDashで可視化する、という課題を行いました。

非常に内容が濃く、充実した勉強会でした。コードの重要な部分を詳細に説明していただいたおかげで、大雑把ではありますが、Dashの使い方を理解することができました。さらに、情報源であるDashのAPIのホームページについても解説いただき、有効な情報を効率的に頭に入れることができました。PyData Osakaもこのように有益な情報をお送りできるように頑張ります。

まざちゃん さんの発表資料
ハンズオンのgithubリポジトリ

PyData.Osaka

PyData.Osakaの活動報告です

Taku Yoshioka

Written by

Machine learning engineer at Laboro.AI

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