2018年版、これを読みたいオススメPython書籍発展編：厳選３選＋プロが今読んでる書籍を紹介します！ - Python学習チャンネル by PyQ
PyQチームのkamekoです。 12/24（月）〜12/28（金）の間、PyQブログでは年末特集として 「2018年から2019年へ向けてのPython動向」をお題に、スタッフそれぞれが書いた記事を連載しています。 その１では、2018年のオススメPython書籍として【入門・初心者編】を紹介しました。 この記事では、 Pythonの文法は理解した！ レベルアップするには何を学べばよいのか！ と考えている方に、【発展編】として、PyQ運営の厳選書籍を紹介します。 Pythonスキルをステップアップしたい エキスパートPythonプログラミング 改訂2版 内容紹介 チームでの開発に必要な技術を身に付けたい Pythonプロフェッショナルプログラミング第3版 PyQでコラボレーション問題を学習できます。 テスト駆動Python ＋α：テストをもっと深く学ぶ 初めての自動テスト テスト駆動開発
Pythonでの数値計算ライブラリNumPy徹底入門
NumPyは、多次元配列を扱う数値演算ライブラリです。機械学習だけでなく画像処理、音声処理などコンピュータサイエンスをするならNumPyを学んでおくことで、あなたの日々の研究や開発の基礎力は格段にアップするはずです。 プログラミングの初心者から、Webエンジニア、これから研究する人など、初学者にも分かりやすく優しく説明することを心がけて必要な知識が身につくように解説しています。 腰を据えて学習する時間と余裕のある方は、Step1から順に進めていくことで、苦手意識のあった方でも一通り読み終わる頃には理解できなかったPythonとNumPyのソースコードがスラスラと読めるようになるはずです。 上級者の方は、分からない記事だけ読むだけでも、力になると思われます。あなたのプログラミング能力を向上する手助けになることをお約束します。このサイトを通して、コンピュータサイエンスに入門しましょう。 Ste
Djangoメモ(16) : フォームAPIを使わずにフォームを作成 - もた日記
フォームを表示するページ作成 フォーム作成 ビューの処理 Topic一覧表示 Topic作成ボタン追加 まとめ A Complete Beginner's Guide to Djangoのチュートリアルを参考にフォームを作成してみる。 フォームを表示するページ作成 DjangoではフォームAPIを使ってフォームを作成するが、理解を深めるためにまずはフォームAPIを使わずにフォームを作成してみる。そして、その後でフォームAPIを使ってフォームを作成する。 今回作成するフォームは新しいTopic（Board内のスレッド）とPost（Topicに対する返信だが、Topic作成時のメッセージも含む）を作成するフォームで完成形は下図。実際は誰がTopicとPostを作成したかを管理するがユーザ認証等については後で考える。 最初にフォームを表示するページを作成するためにURLconfを修正してnew_
Lean Baseball
2023-12-29 思った通りではないが, いい感じに行ってしまった - 2023年を振り返って 日記 働き方 ライフスタイル 雑感 今年はどんな1年でしたか? 「そろそろ年末なので振り返ってみるかー」という日記みたいなエントリーです. 今年も色々な事があった気がします, 数年後の自分のためにも忘れずに残そうと思います. ちなみにTop画像は今年のサマソニのblurです, 9年ぶりに推しの… #2023年のまとめ #アウトプットって大切 #エンジニアって楽しい 2023-12-24 2024年に読んだほうがいいエンジニアな書籍10冊+α - CloudとSREそしてキャリア本 エンジニア SRE クラウドエンジニアリング キャリア 仕事 働き方 書籍 書評 Google Cloud Partner Top Engineer 2024を頂いた者です. 仕事はエンジニア系のコンサルとSRE,
初心者でもPythonのWebフレームワーク「Django」の使い方が学べるコンテンツ8選 - paiza times
Photo by Malcolm Tredinnick こんにちは。谷口です。 最近は機械学習が流行っているからか、PythonやNumpyなどの数値計算系のPythonライブラリなどが人気ですよね。 では、PythonのWebフレームワークである「Django」については知っていますか？ Djangoは、とりあえずWeb開発に必要なものが全部入っている、Webアプリケーションフレームワークです。Rubyで言うところのRailsのような感じですね。 初心者でも比較的簡単にそれなりのWebアプリを作成することができるので、Pythonを使ってWeb開発をしてみたい人には最適です。 そこで今回は、プログラミング初心者の方でもDjangoの使い方を学べるコンテンツを8件ご紹介していきます。 ■初心者でもDjangoの使い方を学べるコンテンツ ◆Djangoの公式ドキュメントとチュートリアル 日本
Pythonで実装しながら緑本を学ぶ (第2章 確率分布と統計モデルの最尤推定) - け日記
データ解析のための統計モデリング入門(通称、緑本)を読み始めました。 述べられている理論を整理しつつ、Rでの実装をPythonに置き換えた際のポイントなども深掘りしていきます。 今回は第2章です。実装は以下で公開しています。 introduction_to_machine_learning_with_python/chapter2.ipynb at master · ohke/introduction_to_machine_learning_with_python · GitHub 2 確率分布と統計モデルの最尤推定 2.1 例題：種子数の統計モデリング 著者・久保氏のサポートサイトから提供されているデータ(架空の植物50個体の種子数)を使って、要約値(最大・最小、標本平均、四分位数など)を表示しています。 私の実装では、UCIで提供されているStudent Performance Dat
Pyramid Web アプリケーション開発フレームワーク — The Pyramid Web Application Development Framework v1.4.3 (翻訳)
Pyramid Web アプリケーション開発フレームワーク¶ Pyramid は、小さく、速く、堅実 (down-to-earth) な Python ウェブ アプリケーション開発フレームワークです。 Pyramid は Pylons プロジェクトの 一部として開発されています。 BSD-like なライセンス の下でライセンスされています。 最も単純な Pyramid アプリケーションはこのようになります: from wsgiref.simple_server import make_server from pyramid.config import Configurator from pyramid.response import Response def hello_world(request): return Response('Hello %(name)s!' % request
数学 - Python - JavaScript - 三角関数、グラフの描画、微分、導関数、二階微分、極値、変曲点、極限( @fmathsecond )ラジオ2さんのツイートより | Kamimura's blog
数学 - Python - JavaScript - 三角関数、グラフの描画、微分、導関数、二階微分、極値、変曲点、極限( @fmathsecond )ラジオ2さんのツイートより
「オブジェクト指向言語解体新書」が神ってた話 - りんごとバナナ
10月に行われた技術書典3、行きましたか？ 私も当日いろいろ本を買ったのですが、その中の一冊「オブジェクト指向言語解体新書」が、今年読んだ本の中で一二を争うレベルですばらしい内容だったので、感想を書き残しておきます。 ※技術書典から1ヶ月以上経っているのは、単に積ん読してたからです。こんなにいい本だとは思わなかったもので... http://shop.comiczin.jp/products/detail.php?product_id=34612 オブジェクト指向は、初心者でつまづかない人はほぼいない、一種の鬼門なわけですが、 入門書では何かしらの比喩を使って説明しているものが多いです。 例えば「哺乳類を継承した犬と猫がいて、両方とも「鳴く」「歩く」などができる」みたいな。 こういう比喩を使う理由もわかります。全くの初心者が相手の場合、「なんとなくわかる」レベルでもいいのでとりあえずコード
Pythonで自然言語処理のタスクをやってみる。 - 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。アドベントカレンダー真っ盛りですね。 本日は「python Advent Calendar 2017」のアドベントカレンダー第5日です。 qiita.com 自然言語処理には様々なライブラリ（NLTKやCoreNLP）があります。 せっかくの機会として、本記事では紹介が少ないspaCyを紹介します。 spaCy spaCyとは spaCyはPythonの発展的な自然言語処理のライブラリです。 実際に使われていることを想定しており、英語、ドイツ語、フランス語、スペイン語に対応しています。 トークナイザーは日本語もあるとのこと（確かJanomeで動作します）。 github.com 次のリンク先には他の自然言語処理ライブラリの アルゴリズムの観点や精度（Dependency parsing、Named entity comparison）が 載っており、他のライ
これさえ見れば脱・Python初心者！YouTube等のほぼ無料学習動画まとめてみた - paiza開発日誌
Photo by Qfamily こんにちは。谷口です。 Python初心者の皆さんは、普段どうやって勉強をしていますか？ Web上で学習サービスを探す 教えてくれる人を探して聞く スクールに通う 書籍や学習サイトに書いてある情報を読む などの方法があるかと思いますが、「YouTubeなどの動画」でも、Pythonについて学ぶことができます。 動画を使えば、無料、もしくは安価で楽しく・効率よくPythonプログラミングを勉強できます。 今回は、そんなPythonについて学べる動画チャンネルを7つご紹介します。 ■Pythonについて学習できる動画チャンネル ◆thenewboston：Python 3.4 Programming Tutorials 言語：英語 www.youtube.com さまざまな言語のチュートリアル動画が公開されているチャンネルで、もちろんPythonのチュートリア
【Day-14】株価や仮想通貨で使える、5つのテクニカル分析を解説&Pythonで実装してみた - プロクラシスト
データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 14日目。 時系列データでまず思いつくのは、株価のチャートですよね。 また、最近はやっている仮想通貨。私も最近coincheckに入金しました。 ビットコイン取引所 "coincheck" やっぱ、実際にお金が絡むとちゃんと勉強しようって言う気になる！笑 せっかくチャートを見るわけだし、その見方について勉強しておこうと思いました。 そしてせっかくなので、自分で実装してどういう仕組みなのかまで知っておこうと思いました。 理系だからね、分からないものを使うのは嫌だからね。 というわけで、Python(主にPandasとMatplotlibを用いながら)でテクニカル指標についてやっていきます。扱うデータは三年分の日経平均株価。 指標について知りたい人も、自分で実装してみたいという人もどうぞ。 テクニカル分析とファンダメンタル分析 実装において ローソク足
Python: map/filter 処理を並列化する - CUBE SUGAR CONTAINER
今回は Python でリストなんかへの map/filter 処理をマルチプロセスで並列化する方法について。 この説明だけだと、なんのこっちゃという感じだと思うので詳しくは後述する。 使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.12.6 BuildVersion: 16G29 $ python --version Python 3.6.3 下準備 Python の REPL を使って説明していくので、まずは起動する。 $ python まずは、サンプルのデータとして 0 から 9 までの数字が入ったリストの data を用意しておく。 >>> list(range(10)) [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] >>> data = list(range(10)) map/filte
第１回 環の定義 - Pythonで学ぶ「プログラミング可換環論」
はじめに どうも初めまして、グレブナー基底大好きbot (Twitter:@groebner_basis) です。 最近、プログラマ向けの数学のセミナーや勉強会*1が開催されるなど、コンピュータを専門にする人が純粋数学に興味を持つ機会が増えてきました。 そこで、この記事では、計算科学とも関わりの深い「可換環論」について、プログラミングの側面から解説していきたいと思います。 可換環論とは 可換環論は、代数学に含まれる分野で、140年以上の歴史があります。名前の通り、「可換環」と呼ばれる数学的対象を研究する分野です。この可換環については、後々詳しく説明したいと思います。 かつての数学者は、計算といえば紙に書く「手計算」が主な手法でした。しかし、近年では、コンピュータの発達に伴い、可換環論の色々な計算が数式処理システム(Computer Algebra System) で実現できるようになりまし
なぜ私達は Python から Go に移行したのか - Frasco
新しい言語に移行するのは常に大きな決断です。その言語をよく知る人がチームメンバーに1人しかいない時などは特にそうです。今年の初め、我々は Stream の主要言語を Python から Go に切り替えました。この記事では、なぜ私達が Python から Go に移行しようと決断したのか、その理由を説明します。 Go を使う理由 理由1 - パフォーマンス Go は速いです! Go は極端に速い。そのパフォーマンスは Java もしくは C++ に匹敵します。私達のユースケースでは、Go は Python より30倍速いです。Go と Java を比較したベンチマークはこちらです。 理由2 - 言語パフォーマンスの問題 多くのアプリケーションにとって、プログラミング言語は、単にアプリとデータベースを繋ぐものにすぎません。言語そのもののパフォーマンスは通常あまり重要ではありません。 しかしな
データ分析部が開発・運用するバッチ アプリケーション事情 - Gunosyデータ分析ブログ
はじめに こんにちは、データ分析部の森本です。 この記事ではGunosyデータ分析部がどのような視点に基づいてバッチアプリケーション（以下、バッチ）を開発・運用しているかしているのかを紹介します。 クライアントアプリ開発やAPI開発と比較してバッチ開発のノウハウなどをまとめたWeb記事の数は少なく感じます。 また、言語に関わらずWebフレームワークの数に対して、バッチフレームワークの数も少数です。 このような点を踏まえると一般的には難易度の高くない（ノウハウを必要としない、フレームワークに頼る必要のない）、もしくはニーズがあまりないなどの印象があるのかもしれません。 一方で我々は日々バッチ開発を行い、数多くの地雷を踏んできました。 これらの経験を踏まえてどのような点に気をつけているのかについて共有します。 理想的には多くの方の経験を共有して、建設的な議論に発展するとうれしいです。 はじめに
【Python】DMM Web APIでエッチなデータを取得し、Twitterで自動でえっちな投稿してみた
【Python】DMM Web APIでエッチなデータを取得し、Twitterで自動でえっちな投稿してみた こんにちは、アダルトハッカーのDAIです。前回、DMM Web APIを利用して、新人もののAVを取得しました。今度は取得したXML形式のデータを使って、ツイッターに投稿してみました。（ちなみにツイッターの規定を読んだところ、アダルトコンテンツの禁止条項はないようでした） 先日、ふと友達とAVの話をしたときに、一定数サンプル動画のほうが長い動画より好きな人がいることを知りました。そこで今回はDMMのTwitterで自動でポストするプログラムを書いてみました。（アダルト耐性がない人はみないでください）。
PythonでCSVを高速＆省メモリに読みたい - tkm2261's blog
今日はPython (Pandas)で高速にCSVを読むことに挑戦したいと思います。 Kaggleに参加するたびに、イライラしていたので各実装の白黒はっきりさせようと思います。 R使いが羨ましいなぁと思う第一位がCSV読込が簡単に並列出来て速いことなので、 なんとかGILのあるPythonでも高速に読み込みたいと思います。 ただ、この検証ではコーディング量が多いものは検証しません。 CSV読込は頻出するので、フットワークの軽さが重要です。（オレオレライブラリ嫌い） Pickleは早いけど。。。 結論はDask使おう！ 検証環境 データ 速度検証 pandas.read_csv() pandas.read_csv() (dtype指定) pandas.read_csv() (gzip圧縮) numpy.genfromtxt() pandas.read_csv() (chunksize指定 +
Pandasを使ったデータ操作の基本 - ぴよぴよ.py
データ分析の会社に転職してから3ヶ月。 最初の1ヶ月はPandasの扱いに本当に困ったので、 昔メモしてたことを簡単にブログに記録しておく(o ･ω･)ﾉ 【追記】2017/07/31 0:36 データが一部間違ってたので修正しました Pandasとは pandasでよく使う型 テストデータについて 余談 Pandasでのデータ操作入門 pandasのload データ(csv)のロード データのサイズ データのカラム 行列から必要な列(カラム)を取り出す 条件にマッチするデータを取り出す 1. DataFrame.queryで取り出す True/FalseのSeries型を指定し、Trueの行だけを取り出す 追記(2017/12/14) 行列から必要な行番号を指定してを取り出す グループ分けと集計 新たな列を追加する 固有値を追加する 他の列を加工して新たな列を作る 他の複数列を加工して新
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