この記事は何？ Pythonパッケージの作り方を説明する Pythonパッケージを作るときに意識して欲しいことを説明する この記事はポエムです これまでのあらすじ インターンを迎える予定なのですが、彼らはパッケージを作ったことがないそうです。 一方で、企業としては、パッケージ化までしてくれないと、実務に使うまで時間がかかってしまって大変です。 そこで、社内向けに「Pythonパッケージの作り方」という文書を書きました。これをインターンの人に読んでもらっていい感じのパッケージを作ってもらうぜ！という都合の良い目論見です。 しかし、 私もいままでパッケージ化のノウハウをきちんと体系的に勉強したわけではないので、イマイチ不安です。そこで、Qiitaにポエム投稿して、ポエム修正をしてもらおうと思ったわけです。 ところどころ日本語が変なのはご容赦ください。日本語に不自由してます。1 この記事を読む人

はじめに 筆者は音声信号処理・音声認識周辺の知識は皆無です。 その道のプロフェッショナルな方には本記事はおすすめいたしません(;´･ω･) ちなみに初級、中級、上級と進んでいくつもりです。 動機 お仕事で「楽曲レコメンドしよーぜ！」的な話が出てきたので。 楽曲レコメンドは音声認識に分類される? 答えは否です。音声認識とは、人間が喋った声を機械が文字に直すことなので、楽曲レコメンドは音声認識とは呼ばないんですね。（こちらのサイトがとても分かりやすかった。） 楽曲レコメンドはMIRと呼ばれる研究分野のようで、音声信号処理が核になるようです。 MIRとは MusicInformatioRetrieval（音楽情報検索）の略。 普段から使っている、アーティスト名や曲名での楽曲検索はテキストデータをInputとするが、MIRでは音声波形そのものを入力とする。 以下MIRの具体例 聴く人に合った音楽を

自分の環境を構築する方法のメモ リモートで作業する時に必要になったのでメモる 参考にしたサイトの方がわかりやすい可能性あり 環境は、mac OSX: Yosemite です。 pyenvはpython環境を管理するものです。 標準とは違う環境のpython環境を作成できます。 参考URL： pyenvおよびvirtualenvの使い方 pyenvでPython環境を管理する方法 pyenvとvirtualenvを使ってみる 説明とか読みたくない人（知識のある人) https://github.com/KodairaTomonori/Qiita/blob/master/shell/construct_pyenv.sh これをコピーして、実行するとホームに環境が構築される ホーム以外に構築したい場合は、~/の部分を任意のpathに書き換えたらできます。 ※~/.bash_profileに追加書

始めに：pandasの作者であるWes McKinneyさんがPythonのデータツール関連でとても興味深いblogを書かれているので、翻訳して日本のPyDataコミュニティに公開してもいいでしょうか、とお聞きしたところ、快諾をいただきましたので少しずつ訳して公開していこうと思っています。 （原文：http://wesmckinney.com/blog/outlook-for-2017/ ） 2016/12/27 Python dataの開発に関して、2017はエキサイティングな年になりそうです。このポストでは、私から提供できそうなものについて書いていきます。それぞれのピースを全体としてどうまとめていくつもりなのか、詳しくは今後のポストで書いていきます。2016年は開発とPython for Data Analysisの第2版の作業で完全に手一杯でblogはあまり書けませんでした。2017

Bokeh documentation# Bokeh is a Python library for creating interactive visualizations for modern web browsers. It helps you build beautiful graphics, ranging from simple plots to complex dashboards with streaming datasets. With Bokeh, you can create JavaScript-powered visualizations without writing any JavaScript yourself. Finding the right documentation resources# Bokeh’s documentation consists

元記事: Awesome Python Awesome List in Qiita Awesome Ruby Awesome Java Awesome JavaScript Awesome Node.js Awesome Go Awesome Selenium Awesome Appium 管理パネル 管理インタフェース用ライブラリ ajenti - サーバ用管理パネル. django-grappelli - Django 管理インターフェースのためのジャズスキン. django-jet - 改良された機能を備えた Django 管理インターフェース用の最新のレスポンシブテンプレート. django-suit - Django Admin インターフェースの代替 (非商用の場合のみ無料). django-xadmin - Django 管理者のドロップイン置換. jet-bridge -

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Photo by hoerner_brett 秋山です。 私は主にPythonを使って開発をしているので、今回はPythonの便利なライブラリやフレームワークを紹介していきたいと思います。 といっても割と定番のものを中心に使っているので、既にPythonをがんがん使っている人にとっては「知ってるわ！」というものも多いかと思います。「最近Python書くようになりました～」という人たちにも「これ良い！」ってものが見つかればと思います。 ちなみに前回はPython2系と3系の違いについて書いてますので、「3系に移行しよっかなー」と考えている人は合わせて見てみてください。 paiza.hatenablog.com ■Pythonの便利なライブラリやフレームワーク ◆Web開発系フレームワーク ◇Django みんな大好き有名なDjango。RubyでいうところのRailsのような……全部のせ的な

Taking Control of Your Online Presence with Data for All Scott Thompson | December 16, 2022 at 3:25 pm Data for All by John K. Thompson covers data in the most holistic sense. For someone that is not involved in data scienc... DSC Weekly 13 December 2022 – Highlighting Our Contributors Scott Thompson | December 13, 2022 at 6:14 pm Announcements The hybrid cloud infrastructure is set to enhance agi

Photo by Yuya Tamai 秋山です。 私は主にPythonを使って開発をしているのですが、Python2系とPython3系にはいろんな変更点があります。 で、互換性がない変更点も割とあって、よく知らないまま初心者が2系から3系に移行しちゃうと結構危険なところもあるので、今日はその辺の話をしていきます。 print に括弧が必要になっちゃったよねーみたいな話や、よく言われている raw_input とか xrange の話は飛ばします。 ■意外と気をつけたいPython3系における変更点 ◆map,filter,zipがイテレーターを返してくる Python2系ではmap, filter, zipともに普通のリストを返していますよね。 map_object = map(int, "12345") print(list(map_object)) print(list(map_o

Pythonには独特の仕様がいくつかあります。 その中には、他のLLを習得している方ほど気が付きにくく、認識を誤りやすいものがあります。 そこで、Pythonで頻繁に用いる仕様の中から、意外と知る機会の少ない仕様を七つ取り上げます。 Pythonって愛嬌がありますよね はじめまして、寺坂です。 ビザスクのエンジニアです。 業務的にはビザスクのエンジニアの例に漏れず、主にPythonと{ECMA,Type}Scriptを喋ります。 私はLinuxユーザーであることも相まって2006年頃に趣味としてPythonを触り始めたときから、 なかなかに面倒くさいこの言語に日々愛嬌を感じずにはいられません。 とはいえ業務で書くとなると愛嬌では済まされない部分もあります。 ビザスクの開発チームでは、管理しているコードのうちプログラミング言語に限れば60%が、そこから{ECMA,Type}Scriptを除く

I'm Sebastian: a machine learning & AI researcher, programmer, and author. As Staff Research Engineer at Lightning AI, I focus on the intersection of AI research, software development, and large language models (LLMs). I used to hold a position as an Assistant Professor of Statistics at the University of Wisconsin-Madison (on a tenure track from 2018-2025). However, with a heavy heart, I recently

pyspaの統合思念体の渋川です。 「pyenv使いましょう！」系の記事、全部ゴミ — Yoshifumi YAMAGUCHI (@ymotongpoo) September 29, 2016 これはpyenvがダメではなくて、pyenvをとりあえずインストールしておきましょう記事がダメという意味だそうです。すでにとんぷーが5年前にこの問題について書いています。これを読んで分かる人には不要です。 この記事では「便利」と「必要」は分けて考えています。後者にフォーカスしています。 前提知識 Environment Isolation Tool(環境分離ツール)というカテゴリの開発補助ツールがあります。pip install Sphinxとか書いたら、ライブラリはグローバル空間に入っちゃいます。複数バージョン入れられません。そんなときに使うのが、この環境分離ツールです。最近はいろいろな言語がこれ

僕はベイズ統計モデリングをはじめる前（5年ほど前）までは主に機械学習をしていました。その頃は平易な成書はあまりなくて、サポートベクターマシンの理論の難しい本を読んだり、Weka本（当時はこれ）を読みながら実装していたことを思い出します。PythonでもSVM-RFEを書いたりしてました。しかし、時は流れ、Pythonからscikit-learnという機械学習用ライブラリや深層学習を手軽に使うことができるようになり、気づいたらPythonは機械学習に必要不可欠な言語になっていました。この本はそんな機械学習に特化したPythonの使い方を理論と実装の両面から平易に丁寧に説明しています。理論は理系学部生なら理解できるぐらいで、実装はPythonやnumpyを少し触ったことがある人なら分かるぐらいのレベルです。いつの間にかこのような読みやすい機械学習の和書が出ているのは感慨深いです。 Python