Python in Excel(PY関数を使うとExcelのセル内にPythonがかける）を使う(その5) Excelでcsvファイルを読み込み、Pythonのscikit-learnとNumpyで主成分分析(PCA),特異値分解(SVD)を行いExcelでグラフにする。

さて今回は主成分分析（PCA)と特異値分解（SVD）だ。

例題は奥村先生のこれ。

特異値分解・主成分分析・バイプロット

まずCSVファイルはExcelで読み込んで中身を確認する。スクロールしながら1個1個確かめられるのでPandasよりやりやすいと思う人がおおいだろう。でまずはscikit-learnでPCAをやってみる。これはとても簡単。

次はNumpyの特異値分解を使って同じく主成分分析をやってみる。これも簡単。

コードはまとめてExcel labsのPython editorで見ておくとこんな感じに。

そしてExcelでグラフに。ラベルの付け方はMatplotlibよりExcelの方が慣れている人が多いと思う。

ということで、これはExcelとPythonのいいところを使った感じになったのでは？

これまでのもの：

Python in Excel(ExcelであるセルでPY関数を使うとPythonコードがかける）を使う（その１）scikit-learnを使ってアイリス（あやめ）の分類を様々な機械学習（k-最近傍法、ロジスティック回帰、ランダムフォレスト、SVM、ニューラルネットワーク）を試す。Python Editorも試す。

 Python in Excel(PY関数を使うとExcelでPythonコードがかける）を使う（その２）SciPyでローレンツ方程式をsolve_ivpのDOP853（Dormand&Prince　8次のルンゲクッタ法）で計算して、3Dプロットをする。Excel Labs（実験的なアドイン）のPython Editorも補完がきいて便利。

Python in Excel(PY関数を使うとExcelでPythonコードがかける）を使う（その3）20231017は素数なので、素数（素因数分解）カレンダーを、SymPyで素因数分解してデータ並び替え、Excelで積み上げ棒グラフにしてプロット。Pythonで積み上げ棒グラフは面倒なのでこれは楽。

Python in Excel(PY関数を使うとExcelでPythonコードがかける）を使う(その4)　何のライブラリが使えるかpkg_resourcesを使って調査。294個あった。numpy,scipy,scikit-learn,numba,mpmath,Pytourch,sympy,pandas,pillow,matplotlib,statsmodels,pywavelets,transformersなどは使える。