Kyoto University Research Information Repository: プログラミング演習 Python 2019本書はCC-BY-NC-NDライセンスによって許諾されています。ライセンスの内容を知りたい方はhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.ja でご確認ください。
JavaScriptやPythonをスラスラ読める「ふりがなプログラミング」がスゴい
りみたる @coo_kun @erukiti いいですね！わかりやすそう、早速注文しました。 これですよね！ スラスラ読める Pythonふりがなプログラミング amzn.to/2t5FC4Y スラスラ読める JavaScript ふりがなプログラミング amzn.to/2LRJFKc pic.twitter.com/X4MDF9AXGZ 2018-06-15 10:51:59
データ分析や機械学習にバリバリ使える上にブラウザで使用できて環境構築不要のPython実行環境「Google Colaboratory」
「Jupyter notebook」というツールは、Pythonのコードを部分ごとに実行できてその場で結果を確認できるため、試行錯誤を積み重ねる必要があるデータ分析や機械学習によく用いられてきました。「Colaboratory」はそのJupyter notebookを元に「ブラウザで実行」「ファイルはGoogleドライブに保存」「共同編集」などの機能を加えて作成されたツールです。 Google Colab https://colab.research.google.com/ Google Colaboratoryのサイトにアクセスすると「最近のノートブック」という画面に。ひとまず右下から「ノートブックを新規作成」してみます。 実行するPythonのバージョンを選択できます。今回は「PYTHON 3」を選択。 ノートブックには「セル」が存在し、左側の実行ボタンを押すとセル内のコードを実行して
統計: 変動係数で値のバラつきを比べる - CUBE SUGAR CONTAINER
まず初めに、次のようなヒストグラムがあったとする。 このヒストグラムには、青色と緑色のふたつのグループが含まれている。 それぞれのグループは、平均値や度数が異なるようだ。 果たして、それぞれのグループはどちらの方が値のバラつきが大きいのだろうか？ 標準偏差だけでは比較できない 通常、データセットの値のバラつきは分散や標準偏差、四分位数といった統計量で表される。 しかし、これらの統計量は、平均値や単位などが異なると単純に比較することはできない。 例えば、あるカブトムシの大きさの標準偏差が 1 cm で、あるクジラの大きさの標準偏差が 1 m だとしよう。 クジラの方が標準偏差にして 100 倍の大きさがある。 しかし、だからといってクジラの方がバラつきも大きいとは限らない。 元々、その生物がだいたいどれくらいの大きさなのかが分からなければ判断がつかない。 先ほどの例であれば、カブトムシがだい
SPSSで簡単テキストマイニング - あんちべ！
SPSSで簡単テキストマイニング View more presentations from SPSSはPythonと連携することが出来ます。SPSSは大変多機能ですが、業務で実際扱うデータは一筋縄にはいきません。様々な前処理が必要です。SPSSに落とし込めるよう、データの整備やクリーニングをPythonで簡単にやってしまいましょう。今回はテキストをSVMにかけるための下準備をPythonで行います。形態素解析にはMeCab-野良ビルドを用います。まずは頻度カウントしてみます #coding:utf-8 import sys import MeCab #MeCabを呼んで使えるようにする tagger = MeCab.Tagger("-Owakati") #分かち書きをする指定 read_file = sys.argv[1] #コマンドラインから読み込むデータファイルを指定する all_te
コンピュータ組み立てキット「Kano」、150ドルで発売
英Kano Computingは10月7日（現地時間）、「Raspberry Pi」ベースのPC組み立てキット「Kano」を発売した。価格は149.99ドルで、日本からも購入できる。 同社は昨年11月、米Kickstarterでプロジェクトを立ち上げ、10万ドルの資金を獲得。製品版は今年7月の発売を目標としていた。Kanoという名前と柔道着のキャラクターは、“柔道の父”嘉納 治五郎にインスパイアされたものという。 コアな対象ユーザーは6～14歳だが、大人でもPCの組み立てとプログラミングの学習を楽しめるだろう。 KanoのキットはRaspberry Piのボード、ケース、USBキーボード、スピーカー、Wi-Fiモジュール、USBケーブル、HDMIケーブルと、Linuxベースの独自OS「Kano OS」とソフトウェアを収録したSDカード、2冊のカラフルなマニュアルで構成される。別途必要なのは
進撃の巨人を読んだことない人がデータだけでキャラを推測してみる - あんちべ！
はじめに 最近超人気の漫画として私のTwitter TLを賑わす作品、その名も「進撃の巨人」。 これだけ人気なんだからきっと面白いに違いないのですが、 なんか絵が怖そうだし、人がバンバン死んでてグロいっぽいという噂を聞くので、 なんとか漫画を読まずに、それでいて進撃の巨人のキャラについては知りたい、 そう願う潜在的進撃の巨人ファンも全国に70万人くらいいらっしゃると思います。 そこで、データから進撃の巨人にどんなキャラが登場するか推測してみましょう。 扱うデータとして、pixivのタグ情報を利用します。 商品レビューコメントなどとは違い、ファンの創作活動がダイレクトに反映されるサービスなので、 そこに付与されるタグ情報は、ファンの熱（過ぎる）いメッセージが込められているに違いありません。 今回、以下のような縛りを入れています。 1．勿論原作は見ない 2．pixivのタグ情報は参照するけど、
Pythonを使って簡単にデータを視覚化する
世の中のことをもっと知るにはどうしたら良いだろうと思うときがある。世の中の多くの事柄はログやデータに落とされる。Googleなどの検索サイトは良い例だろう。さて、そのログやデータをどうすれば良いのか? 多くの場合、視覚化が有効な手段となる。 まずは身の回りの日常的なデータやログを何とかしたい。ただ、日常のデータを視覚化するのに数十行以上のコードは書きたくない。まるで息をするかのごとく自然に視覚化を行いたいのだ。そのためには1～2行、長くて数行で済ませることが必要だ。そこでPythonとmatplotlibを使う。加えて、IPythonがあればなお良い。IPythonの導入については以前のブログ記事であるIPythonの埋め込みプロットが素晴らしいを参考にして欲しい。 まずは事前にnumpyとmatplotlibをインポートしておく。できればscipyも。 >>> from numpy im
プログラマーに最適なデータマイニングの教科書 『集合知プログラミング』 - 図書館情報学を学ぶ
集合知プログラミング 作者: Toby Segaran,當山仁健,鴨澤眞夫出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2008/07/25メディア: 大型本購入: 91人 クリック: 2,220回この商品を含むブログ (277件) を見る当初はサンプルコードがPythonということで購入した本書ですが、読んでみると内容の素晴らしさに驚嘆しました。私が今までに読んだオライリーシリーズでも屈指の名作だと思います。 『集合知プログラミング』とは 『集合知プログラミング』は、Amazonの協調フィルタリングのように、ウェブ上のデータを収集してユーザーの嗜好にあったコンテンツを推薦したり、大量のデータを分かりやすく分類・可視化するプログラムを簡単に実装する技術を解説した書籍です。Webプログラミングをかじったことのある方でしたら、だれしもAmazonのような推薦サービスを作ってみたいと思ったこと
ウノウラボ Unoh Labs: Python開発環境を整えよう
こんにちは！4月から入社したYet Another Sakatoku、酒徳千尋です。今まで同じクラス、同じ職場に別の「酒徳さん」がいるのを経験したことがないので不思議な気分です。 ウノウでは新規サービスの開発を担当することになったのですが、言語やフレームワークの選択は開発者に任されているということなので、PythonとDjangoの組み合わせで開発を始めることにしました。 PythonでのWeb開発は、日本ではまだメジャーではないと思うので、このウノウラボでtipsや、ライブラリ・フレームワークの使い方を紹介できればと思います。 今回は、僕が入社してから最初に行ったPython開発環境のセットアップについて書いてみたいと思います。 virtual-pythonで開発環境をつくる 開発にあたって様々なライブラリをインストールする必要が出てきますが、通常のPythonのホームディレクトリ、例え
いやなブログ - スクリプト言語用のデバッガの使い方 - Ruby, Python, Perl
スクリプト言語用のデバッガの使い方 - Ruby, Python, Perl スクリプト言語用の CUIのデバッガの使い方を簡単にまとめました。対象言語は Ruby, Python, Perl です。 私は C, C++ でプログラムを書いているときはデバッガ (主に GNU/Linux 上の gdb) を頻繁に利用します。しかし、スクリプト言語ではそれほどでもありません。これはおそらく次のような理由によります。 ビルドが不要なので printf デバッグが容易 (ある程度大きい C++ のプログラムではビルド時間が長いので printf の挿入はしんどい) 異常終了時にスタックトレースが表示される (Ruby, Python なら自動、Perl の場合は use Carp; $SIG{__DIE__} = \&Carp::confess; など) オブジェクトのインスペクトが簡単 (Ru
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“基本情報技術者試験”で“COBOL”言語が廃止、代わりに“Python”言語を採用／AI人材育成のニーズなどを踏まえ
こんにちは統計学：Pythonによるχ２乗検定・ｔ検定・Ｕ検定・分散分析・多重比較・相関係数の計算
Python開発統合環境の決定版！