Think Stats
本書は「プログラミングのスキルを統計の理解に役立てよう」というコンセプトで書かれたものです。数学的な観点から語られることが多い統計について、計算処理の観点から説明。実際にPythonのコードを示し、実データを分析しながら統計の基礎を解説しています。日本語版では豊富な数学関数ライブラリを提供するPythonの科学技術計算用モジュールNumPyとSciPyに関する解説を付録として追加。NumPy/SciPyが持つ統計関数の解説のほか、本書に登場した問題をNumPy/SciPyを使って解く方法を紹介します。Pythonで書かれたサンプルコードを使って実際に手を動かしながら統計が学べる、プログラマのための統計入門の決定版です。 はじめに 1章 プログラマのための統計的な考え方 1.1 第一子は出産予定日よりも遅れるか？ 1.2 統計的なアプローチ 1.3 全米世帯動向調査 1.4 テーブルとレコー
GAEをPyDevでデバッグする。 | simultechnology.blog
先日、python初心者教室でやったpythonの例題をGAEで動かそうと思った。それだけでは芸がないのでデバッグでステップ実行のやり方を書こうと思った。 内容はファイルを読み込み（英文のみのファイル）、その中で最も使われている単語と、その回数を表示するというもの。 まずは読み込むフォームのあるhtml file.html <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/strict.dtd"> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8"> <title>sample</title> </head> <body> <h3>読み込んだファイルの中身で最も多く、使わ
プログラマがGitHubとどう関わっているのか垣間見て感じたこと | Act as Professional
関係各所の協力により実現した1日にとても感謝している@HIROCASTERでございませう。 スタッフとして協力してくれる仲間がいたり、突発LTやってくれたりなど、Agile渋谷のおなじみのの雰囲気がアウェイの銀座も垣間見れたのもよかったです。 1日暇になったからLTやりにきてくれる仲間がいたり、おもしろかった。 Book1st銀座コア店では、Web+DB PRESSを1冊ずつ持った人が7人以上並ぶという光景があったとか。 「The GitHub」イベント詳細発表！話題のあの人が登壇 #Agile渋谷こちらのイベントのまとめです。 感想個人的な感想としては、やはり感じていたとおり、GitHubを使いまくってる人とほとんど使っていない人にグッサリわかれてしまっているのかなと。 仕事じゃ使えないけど、プライベートだと使いまくってるなんて、ケースはあまり聞かない。 そして、GitHubを使っていな
Pythonとgit hubとベンチャー企業の上手な付き合い方
23. リポジトリの構成 ● カンパニーアカウントのプライベートリポジトリを 活用 ○ 1プロジェクト 2〜3リポジトリ ○ [開発名]_[プラットフォーム]のリポジトリ名 ■ trimtab_android ■ trimtab_ios ■ trimtab_web ...etc ○ Wikiしかないプロジェクトも存在する ● 個人アカウントののパブリックリポジトリを活用 ○ オープンソースをフォーク、修正してパッケージングに使 う場合など ○ GitHubのチュートリアル 24. ブランチ戦略 ● A successful Git branching modelをそのまま 利用 ○ master: リリースバージョン ○ release/[version]: リリース調整 ○ hotfix/[hotfix_name]: 緊急修正 ○ develop: 開発バージョン ○ feature/[
インタラクティブモードのエンコード — PythonMatrixJp
日本語問題について 以前書いた時 からからいろいろ整理すると、 Pythonとプラットフォームに関連したエンコーディングの ファクターは６つあります。 コード記述環境のエンコーディング ファイルシステムのエンコーディング シェル環境の標準入力エンコーディング シェル環境の標準出力エンコーディング シェル環境のエラー出力エンコーディング デフォルトエンコーディング このうち、後者５つは以下のコードで調べられます。 import sys print sys.getfilesystemencoding() print sys.stdin.encoding print sys.stdout.encoding print sys.stderr.encoding print sys.getdefaultencoding()
[Python-ml-jp 5182] Re: Macへのmecab-pythonの導入について
tomo cocoa cocoatomo77 ＠ gmail.com 2011年 5月 3日 (火) 22:19:56 JST 前の記事 [Python-ml-jp 5181] Macへのmecab-pythonの導入について 次の記事 [Python-ml-jp 5184] Re: Macへのmecab-pythonの導入について 記事の並び順: [ 日付 ] [ スレッド ] [ 件名 ] [ 著者 ] cocoatomo です. > ImportError: > dlopen(/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/site-packages/_MeCab.so, > 2): Symbol not found: __ZN5MeCab12createTaggerEPKc これは大雑把に言うと _Me
PyYAMLモジュールを使ってPythonからYAMLを読む - progd
最初easy_installでPyYAMLをインストールしようとしたが、libyamlがないというエラーになりインストールできなかったため、上記サイトからtar.gzをダウンロード・展開して sudo python setup.py installでインストール。（Pythonのバージョンに注意） 読み込みたいYAMLファイル: account.yaml email: mailaddress password: password group: progdhoge.tumblr.com terminalで $ python >>> import yaml >>> str = open('account.yaml').read() >>> yaml.load(str) {'password': 'password', 'group': 'progdhoge.tumblr.com', 'emai
Python による日本語自然言語処理
はじめに この文書は、 Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper 著 萩原 正人、中山 敬広、水野 貴明 訳 『入門 自然言語処理』 O'Reilly Japan, 2010. の第12章「Python による日本語自然言語処理」を、原書 Natural Language Processing with Python と同じ Creative Commons Attribution Noncommercial No Derivative Works 3.0 US License の下で公開するものです。 原書では主に英語を対象とした自然言語処理を取り扱っています。内容や考え方の多くは言語に依存しないものではありますが、単語の分かち書きをしない点や統語構造等の違いから、日本語を対象とする場合、いくつか気をつけなければいけない点があります。日本語を扱う場合にも
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