何故 Sphinx なのか プロジェクトに参画していると仕様書を書き残したりプロジェクト固有のメモ書きなどを残したりしたい時がよくある。プロジェクトが Redmine などを使用している場合 Wiki に残すなどすれば簡単なのだが、そういった手段が使えないこともある。 そして、日本企業は Excel が大好き である。とかく何の仕様書だろうが Excel を多用する。だが個人的に以下の理由で Excel を使うのは好きではない: 閲覧には Microsoft 社が販売する製品が必要である。LibreOffice (OpenOffice) でも良いが再現性が完全ではない 構成にもよるがファイルを開くのに時間がかかる Git, Subversion などでドキュメントの差分を取るのに向いていない Sphinx は元々は Python のドキュメントを書くためのツールとして開発された経緯があるよ

データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 24日目。 当サイトでも、Pythonを使ったデータ分析や機械学習について、勉強しながらそれをアウトプットとして出すと言うかたちで、何個も記事を書いてきました。 記事数で言えば50とかそのくらいあるような気がします。 カレンダーも完成しつつあるので、個々では当サイトの総まとめとして、機械学習やデータ分析に触れたいという人がゼロから始めて触れられるように、記事をまとめていきたいと思います。 何か面白いことを勉強したい学生、就職までの勉強に、急に機械学習を使わなければならない社会人方々は、読んで見てください。 0. 環境構築 0.1. Pythonの導入 (Anaconda) 0.2. エディタ (Pycharm/VSCode) 0.3. バージョン管理 (Git) 1. Pythonの使い方(基本ライブラリ) 1.1. 数値計算 : numpy 1.2

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English version available on dev.to はじめに matplotlibで作ったグラフの細かい調整は大変です。何をどういじったらいいのかを調べるのにアホみたいに時間がかかることもあります1。「何を」の部分の名前さえわからないこともあります。解決の糸口を掴んだ後も希望通りの見た目を実現するまでの最後のアレンジに苦労することが多いです2。これらの問題は matplotlibのグラフがどういう要素で構成されていて、それらに対してどういうことができるかを知る ことでいくらか改善されます。私はひたすらStack Overflowの回答を読むことでいろんなつまづきを時間をかけて乗り越えてきましたが、最近になってようやく公式チュートリアルにこの苦労を回避できたはずのヒントが書いてあることに気づきました。初期にざっと目を通したのですが「なるほど、よくわからん」と判断して読み込