研究で，3次元プロットをしたいと思う事がよくある．
Excelでは思うように3次元プロットができないため，その度にpythonのmatplotlibを調べプロットしていた．
毎度のことなので，忘れないようにここに書き記すことにしたのが事の顛末である．
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| import pandas as pd
import matplotlib as mpl
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv('xyz.csv')
mpl.rcParams['legend.fontsize'] = 10
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
x = data['x'].values
y = data['y'].values
z = data['z'].values
ax.plot(x, y, z, label='parametric curve')
ax.legend()
plt.xlabel('$x$')
plt.ylabel('$y$')
plt.show()
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さて，不真面目な大学院生である自分はこんな風にプロットするためにpythonを扱うと，時系列解析もやりたくなってしまった．
pandasを使用しデータフレームでちょちょいとできるということを知っていた自分は，試しに移動平均をできるか調べてみた．
まさか一行でできるとは思わなかった．
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| s.rolling(window=3).mean()
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pythonはデータサイエンスには良い言語というのが身に染みてわかる出来事だった．
