Python 3の組み込み関数を速攻理解しよう： オブジェクト生成／数値計算／文字列／イテラブル編Python 3の組み込み関数を速攻理解しよう： オブジェクト生成／数値計算／文字列／イテラブル編：特集：タイニーレファレンス（1/2 ページ） Python 3が提供する組み込み関数のうち、オブジェクトを生成するもの／簡単な計算を行うもの／文字列に関連するもの／イテラブルに関連するものを紹介する。
金融データのPythonでの扱い方 - 今日も窓辺でプログラム
はじめに Udacityというネット上のビデオを視聴する形で受講できる講義を提供しているサイトがあります。 Learn the Latest Tech Skills; Advance Your Career | Udacity サイトや講義は英語なのですが、その中で Machine Learning for Tradingという講義を見つけました。 この講義は主に3つのパートに分かれています 金融データをPythonで操作する コンピュータを使った投資 取引に使う機械学習アルゴリズム 1つ目のパートを視聴したので、Pythonの基本的な知識の部分で知らなかった点を、実際のデータを操作する中で紹介しようと思います。 2つ目と3つ目はまた後日にでも。。 目次 はじめに 目次 今回使用するデータとJupyter Notebook データの読み込み 移動平均の計算 pandasのrollingを使
Pythonの仮想環境構築 2017.01版 - YAMAGUCHI::weblog
はじめに こんにちは、Python界のテリー・ギリアムです。こんな記事を見かけて、Pythonの開発環境を作るのが面倒という認識が広まるのは良くないなあと思って書きました。ただの突っ込み記事です。 qiita.com そのツールほんとに要りますか？ 出だしにこんなセクションタイトルがありました。 その仮想環境本当に必要ですか？ たしかに仮想環境要らないひとは要らないよねっていうのは同意です。その場合、入ってるPythonのsite-packagesにどんどんパッケージがインストールされるだけなので、手動で消せる人はそれでいいし、そもそもパッケージのバージョンとか知るかって人はそのままパッケージインストールすればいいと思います。 とはいえ、複数のプロジェクトでパッケージのバージョンがぶつかったら困る人とかいるし、そういう人は仮想環境を使うことになるでしょう。で、件の記事ではいろいろなツールを
Python初心者が2系→3系への移行時に意外と気づかないけど、知らないままだと危険な変更点 -
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】データサイエンティストのためのPython開発記事紹介 - 歩いたら休め
後輩が数値計算を使う、簡単なバッチ処理をPythonで書き始めました。 一応私もPythonの知識ならそれなりにあるのでいろいろ教えられることは（まだ）あります。 そのための予行練習としていろいろまとめておきます。 正直、自分よりもっと数値計算やプログラミングに関する知識と経験豊富なエンジニアがいれば、 彼ももっといろいろなことができるようになっているんじゃないかと思ってしまい、申し訳なさを感じています。 Pythonの言語のイディオムを覚えよう まずは、道具であるプログラミング言語を使いこなせるようになりましょう。 おすすめは『Pythonチュートリアル第3版』です。 Pythonチュートリアル 第3版 作者: Guido van Rossum,鴨澤眞夫出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2016/03/24メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログを見る WEB
pandas による 時系列データ処理 // Speaker Deck
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高速化のためのPython Tips - のんびりしているエンジニアの日記
皆さんこんにちは お元気ですか？私は元気です。 Pythonにおける高速化手法を掲載してみます。 簡単なコード並びに索引のような感じで引けるようなイメージで作成しました。 本日の目次です。 Pythonにおける高速化の必要性 Pythonの高速化 高速化の手順 Profiling 基本的な条件 計測コード Pythonの基本的な書き方部分 rangeよりxrangeを（Python2.7） リストの生成 文字列結合 Import文のコスト 関数呼び出しのコスト ドットを避ける yieldを使う Numpyに関するTips Numpyを使用して基本演算を高速化する Numpyの要素にアクセスする演算をしない Numbaで手早く高速化 その他高速化ツール Cython Dask PyPy 感想並びに展望 参考文献 Pythonにおける高速化の必要性 PythonはC++やJavaと比較すると非
Flask 0.11で追加されたコマンドラインインタフェースを追ってみる - c-bata web
本日ついに、Flaskのnew versionがリリースされました。めでたいですね！ 前回のリリースが2013/06/14だったので、ほぼ3年ぶりです。 バージョンを1.0に上げるという話がありマイルストーンも立っていましたが、0.11としてリリースされました。 1.0にしなかったのは、Flaskのコマンドラインインタフェースが特に大きな理由となっているようです。 この記事では、そのコマンドラインインタフェースを追ってみます。 Flask 0.11 Released | The Pallets Projects Flask-Script これまでdjangoのmanage.pyみたいなものが欲しい場合、Flask-Scriptというライブラリがよく使われていたと思います。 # http://flask-script.readthedocs.io/en/latest/ # manage.py
データ分析・解析をやりたいエンジニアにおすすめ！Pythonの入門スライド13選
この記事の監修者 レバテックキャリア編集部 レバテックキャリアは、IT/Web業界のエンジニア・クリエイター向けに特化した転職エージェントです。当メディアでは、エンジニア・クリエイターの転職に役立つノウハウから、日々のスキルアップや業務に活かせる情報まで、幅広いコンテンツを発信しています。 【ご自身のデータ分析スキルの価値を知りたい方はご相談ください】 ・市場価値を知りたい方の個別相談会 ・キャリアアップを目指す方の個別相談会 ・転職のタイミングや業界動向を知りたい方の相談会 10分でわかるPythonの開発環境 10分でわかるPythonの開発環境 from Hisao Soyama Pythonを書く前にやっておくべき開発環境の構築についてまとめたスライドです。 Pythonのパッケージ管理ツール「pip」のインストール、仮想環境を作成するモジュール「virtualenv」のインストー
Effective Pythonを読んで心に響いたこと - MyEnigma
Effective Python ―Pythonプログラムを改良する59項目posted with カエレバBrett Slatkin オライリージャパン 2016-01-23 Amazonで探す楽天市場で探すYahooショッピングで探す 目次 目次 はじめに Pythonのランタイムの種類 プライベート属性はアンダーバーを２つ先頭におく リストや文字列の空判定にlenなどは使わない mapやfilterよりもリスト内包表記を使う rangeよりはenumarateを使う オプションのキーワード引数は、位置ではなくキーワードで与えるとコードが読みやすい どんなクラスオブジェクトでも__dict__ですべてのフィールド辞書にアクセスできる Pythonコードのプロファイルを取るにはcProfileを使うと便利 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに 以前、C++の名著Ef
データサイエンティストを目指す人のpython環境構築 2016 - Qiita
pythonの環境構築について "python 環境構築"でググると20万件くらいヒットしますが、割と内容が古いです。 タイトルにはデータサイエンティストと書いてありますが、データサイエンティスト以外にもanacondaはおすすめです。 2.x or 3.x? 3.xは動かないライブラリが多いので2.x推奨 > 3.xで動かないライブラリがある、くらいまで来ました。 easy_installでpipを入れて、setuptoolsも入れて、でもwheelというのもあって... > 古いです。 virtualenv 必須 > そんなこともないです。 winでは64bitは不具合が多いので32bit推奨 > 古いです。 winでは非公式バイナリからダウンロードしてインストール > お世話になりましたが、最近は使っていません。 2016版 OS毎python環境構築法決定版 Windows: an
初心者におすすめ！Python3を習得できる4つの学習法と11のコンテンツ - paiza開発日誌
Photo by Kathleen Franklin こんにちは。谷口です。 先日、プログラミング言語別エンジニアの平均年収ランキングにて、Pythonが651万円で1位になったことが話題になりました。 www.itmedia.co.jp Pythonは機械学習、人工知能分野、計算系の研究に適したライブラリが非常に多く、各分野の研究の盛り上がりとともにニーズが増えています。また、もちろんそういった研究分野だけでなくYouTubeやInstagram、Dropbox等といったメジャーなWebサービスでも多く使用されています。 Pythonは他のプログラミング言語に比べても、構文がシンプルで、一つの処理について誰がコードを書いても同じ書き方になりやすいという特徴があります。そのおかげで初心者でも比較的コードが書きやすく、また他人が書いたコードを読む際も読みやすい言語となっています。プログラミン
【Python】ファイルの行数を数える高速なプログラム（mmap：メモリマップトファイルを用いる手法）
Linux系は、wcコマンドによってテキストファイルの行数を取得することができるが、Windows系には、そのようなコマンドが存在しない。Windows系のfindコマンドで代用しようとする試みを見つけたのだが、そこまでするぐらいならプログラムで実現した方が早いと考え、Pythonによるファイルの行数カウントプログラムについて調べた。 ◇Linuxコマンド集 - 【 wc 】 テキスト・ファイルの行数、単語数、バイト数を表示：ITpro ◇コマンドプロンプトでファイルの行数を数える方法 - コスパ重視！ ◇Windowsコマンド集 - find：ITpro ファイルの行数カウントについては、Stack Overflowの以下のリンクが詳しく、結論だけ述べると、メモリマップトファイルを用いた行数カウントが最速であった。 次項には、自身が行った実行確認結果を掲載する。 ◇text files
iOS上で動作する革命的ものづくり環境「Pythonista 3」の魅力をとくと語る
iOS用のアプリは通常、開発アカウントを取得し、Macを使って開発します。 開発アカウントを取得するほどではないが、iOSデバイス上で何かやりたい処理がある、という人はいるでしょう。 あるいは、プログラム好きな人なら率先してiOSデバイス上でプログラミングをしたいと思うのではないでしょうか。 そうしたニーズに存分にこたえることができる、iOSデバイス上で動作する統合開発環境がPythonista 3です。 2016年9月21日に開催されたPyCon JP 2016で @equal_001 さんがPythonistaについて発表されていたのでご紹介。 Python支持者のことをPythonistaといいますが、アプリ名はそこから取ったんでしょうね。 正真正銘のPythonが内蔵されていて、ローカルで動きます。 [参考] Kazuhiro AbeさんはTwitterを使っています: 「インタプ
Pythonでデータ分析するのに必要なツールのまとめ - Qiita
この記事について Pythonでデータ分析を行う際に役立つセットアップを紹介します。 データ分析に興味がある方はこちらも合わせてどうぞ データサイエンティストに興味があるならまずこの辺りを見ておきな、って文献・動画のまとめ（随時追加） - Qiita 実行環境 Jupyter(旧iPython Notebook) http://jupyter.org/ インタラクティブ（対話的）なコード実行のための環境 データ分析に非常に適していて、慣れると他のIDEなどでは分析ができなくなる。 任意に分けたコードブロックごとに実行し、結果を都度表示出来るほか、 ・グラフのインライン表示 ・数式の記述（Latex） ・マークダウン方式の文章記載 などの機能を備えており、模索しながらの分析作業や、結果の共有・保管などに非常に適する。 iPythonで文章と図表を描くことで論文のような形式で書くことも出来るた
python ローカル開発環境 構築
[:ja]※2016/12/29 更新 pyenvを使って python ローカル開発環境 を構築する方法を簡単にまとめた。 pythonでもpyenvとvirtualenvを使えばRubyのbundlerやGemfileと似たことができる。 pythonでもバージョンやライブラリの管理が簡単にできるため、 これを期にpythonを試してみるのもあり。 環境 OS Linux version 3.2.0-64-generic (buildd@kissel) (gcc version 4.6.3 (Ubuntu/Linaro 4.6.3-1ubuntu5) ) #97-Ubuntu SMP Wed Jun 4 22:04:21 UTC 2014 pyenv 1.0.6-1-g0256ff0 virtualenv 15.1.0 pyenvのインストールと設定 これは非常に簡単にできる。 $ g
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