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イントロダクション ヒストグラムは，値の分布をつかむためのツールです。特定の集団・グループなどにおいて観測される値を，階級と呼ばれる区間ごとに振り分け要約して可視化します。 ものつくりの現場においては，ヒストグラムはQC7つ道具の1つとしてこれ以上ないほどにメジャーなツールです。ときに﹁誰しもが決して無縁ではいられない﹂といった修辞を付けても言い過ぎでないかもしれません。その有用性は事務しごとの現場でも変わることなく，たとえば金額・数量などに関する分析ツールとして利用できます。 Excelでヒストグラムを作成するとき，いくつかのアプローチを選択することができます。ただ，そのほとんどは，﹁度数分布表﹂を作成→グラフへ加工，といった大枠の流れに沿うものです。こちらでは，そのいくつかのアプローチの中から，とくに﹁分析ツール﹂と呼ばれるExcelのアドインを利用する方法をとりあげます。 またヒスト
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農学生命情報科学特論I＠東京大学アグリバイオインフォマティクス教育研究ユニット (2023-10) プログラミング言語未経験者を対象とした Python 入門講義。農学や分子生物学などの分野で利用される Python の最新事例を紹介しながら、Python の基礎文法の講義を行う。
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numpy.random.normal¶ numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)¶ Draw random samples from a normal (Gaussian) distribution. The probability density function of the normal distribution, first derived by De Moivre and 200 years later by both Gauss and Laplace independently [R250], is often called the bell curve because of its characteristic shape (see the example below). The normal distribut
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01_aggregation.py �D�� V �� V # -*- coding:utf-8 -*- import numpy from scipy import stats n = 200 #正規分布にあてはまる乱数を生成 score_x = numpy.random.normal(171.77, 5.54, n) score_y = numpy.random.normal(62.49, 7.89, n) #適当にちょっとノイズ入れる score_x.sort() score_x = numpy.around(score_x + numpy.random.normal(scale=3.0, size=n), 2) score_y.sort() score_y = numpy.around(score_y + numpy.random.normal(size=n), 2) #最大値p
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