Python+matplotlibでDendrogram付きHeatmap - Qiita
Rではheatmap(x)と打つだけで、x, y各軸に対してクラスタリングされたデンドログラム付きヒートマップが描画でき、遺伝子の発現量が・・・など日々呟いているbioinformaticiansにはお馴染みの機能なのですが、Python+matplotlib環境で同じことをやろうとした際、あまり情報が無かったので、試行錯誤してみました。 備忘録ついでに公開しときます。 データの準備 まずは、適当なデータとして、細胞組織ごとの遺伝子発現量の増減を表したようなデータを作ります。 ここでの組織のチョイスも、遺伝子のチョイスも、全て適当です。 後でクラスタリングしたときにそれっぽく見えるように、乱数で生成したデータを若干小細工してpandas.DataFrameオブジェクトにします。 # !/usr/bin/env python3 genes = [ 'HIST1H4H', 'SPRN', 'D
自然言語処理 - MyMemoWikiOld
テキストコーパスとは巨大なテキストのこと 1つ以上のジャンルから集められた素材をバランスよく含むようにデザインされる Python NLTK(Natural Language Toolkit) をインストールして、以下を試す。 テキストを検索する text1: Moby Dick by Herman Melville 1851 (白鯨) から、"monstrous"という単語を調べる >>> text1.concordance('monstrous') Building index... Displaying 11 of 11 matches: ong the former , one was of a most monstrous size . ... This came towards us , ON OF THE PSALMS . " Touching that monstrous
テキストマイニングの前処理。名詞抽出、ストップワード除去、珍しい単語の除去
pythonを使ったテキストマイニングの前処理メモ。名詞を抽出し、ストップワードや珍しい単語を除去する方法。 名詞を抽出し、ストップワードや珍しい単語を除去する テキストマイニングにおける定番の前処理らしいです。pythonで試してみました。 もっと膨大な文章集合を実践的に扱う場合は、「10%以上の文章にでてきた単語を除去」とかもやるみたいです。正解があるわけではなく、扱うデータと目的に合わせて適宜変えるとよいと思います。 #coding:utf-8 import MeCab def extractKeyword(text): u"""textを形態素解析して、名詞のみのリストを返す""" tagger = MeCab.Tagger() encoded_text = text.encode('utf-8') node = tagger.parseToNode(encoded_text).n
homebrewを使うならばpyenvでは必ずPython2を一つ目に設定すること（もしくはPython3を優先したMacでのRicty作成苦労話） - 別館 子子子子子子（ねこのここねこ）はてブロ部
結論 homebrewではpythonコマンドがPython 2であるとしてスクリプトが組んであります。 GitHub - Homebrew/legacy-homebrew: The former home of Homebrew/homebrew (deprecated) のでPython 3にすると、トラブルの原因になります。 対策１ タイトル通りに「pyenvでは必ずPython2を一つ目に設定する」。 $ pyenv global 2.7.6 3.4.0 対策２ 「pyenv local」コマンドを使えば、フォルダ内で使用するPythonのバージョンを指定できます。 ので、Python2用の作業フォルダPython2内で ~/Python2/: $ pyenv local 2.7.6 3.4.0 と設定しておく。 とはいえ 私はRubyistでありPythonistaではないので、
[Python-ml-jp 5664] Re: Windows 用の Python 2.7.6 に setuptools 2.0.1 を設置できなかった話
[Python-ml-jp 5664] Re: Windows 用の Python 2.7.6 に setuptools 2.0.1 を設置できなかった話 Takayuki Shimizukawa shimizukawa ＠ gmail.com 2013年 12月 19日 (木) 00:32:22 JST 前の記事 [Python-ml-jp 5663] Windows 用の Python 2.7.6 に setuptools 2.0.1 を設置できなかった話 次の記事 [Python-ml-jp 5665] (無題) 記事の並び順: [ 日付 ] [ スレッド ] [ 件名 ] [ 著者 ] 清水川です。 ちょっと試してみました。 結果としては http://bugs.python.org/issue9291 にあるとおりで、mimetypes.init() を呼び出すプログラムは全て特
wheelを使ってPythonのC拡張モジュールを本番デプロイする
Pythonの話。wheelを使ってC拡張モジュールをデプロイする仕組みが上手く稼動したのでメモ。 依存パッケージの本番デプロイ アプリケーションが依存しているPythonパッケージをどうやって本番サーバーにデプロイするか。大抵はrequirements.txtにpip freezeで吐いた内容を保存しているだろう。とすると、本番サーバーでpip install -r requirements.txtすれば良いんだが、githubが落ちてたりPyPIが落ちてたりすると、外部要因でデプロイスクリプトが途中でコケる、というダサい事態になる。それを避けるために事前にパッケージを固めて各サーバーに配布する仕組みが必要になる。C拡張モジュールを使いたいけど本番サーバーでCコンパイラが自由に使えない、という時も同様で、事前にコンパイル済みの物を配布する必要がある。 pip bundleを使う場合 (d
コンソール画面のクリア 他 : baruthのメモblog
Pythonをインタラクティブモードで使用してコードの動作確認をしている時、 >>>import os しておいて、 1.画面をクリアしたくなったら >>>os.system('cls') 2.カレントディレクトリを知りたくなったら >>>os.system('cd') 3.ファイル一覧を見たくなったら >>>os.system('dir') os.system関数はコマンドが成功した場合はゼロを返すので、これでa:～z:の範囲のアクセス可能なドライブを調査してリストにしてみます。 import os result = [] for a in range(ord('a'), ord('z') + 1): drv = chr(a) + ':' ret = os.system('dir {} >nul'.format(drv)) if ret == 0: result.append(drv)
Design and History FAQ — Python 2.7.18 documentation
This document is for an old version of Python that is no longer supported. You should upgrade and read the Python documentation for the current stable release. Why does Python use indentation for grouping of statements?¶ Guido van Rossum believes that using indentation for grouping is extremely elegant and contributes a lot to the clarity of the average Python program. Most people learn to love th
Pythonでtelnet接続してみる | BTY備忘録
クライアント端末からサーバーと接続するとき、sshを使うことが多いと思います。 しかし、私の職場では、まだまだtelnetで接続するサーバーが多数を占めています。 TeraTerm のマクロでtelnet接続、コマンド実行して必要な情報を取得、表示していますが、 Pythonで接続できれば応用がきくので、実験してみました。 telnet接続プログラムの例は 20.14. telnetlib — Telnet クライアント — Python 2.7ja1 documentation にあります。 実験の準備 クライアントPCは Windows 7。サーバは Ubuntu Server 12.04 を使いました。telent を使うためには、telnetd をインストールします。 $ sudo apt-get install telnetd インストールできたら、putty や poderos
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Freezeしてバイナリパッケージを作ろう！ — PythonMatrixJp
バイナリパッケージャの基礎 紹介したバイナリパッケージャの役割は、 以下のようなファイルセットをひとつのフォルダに詰め込んでくれるというものです。 起動用実行ファイル python-VMランタイム 依存ランタイム ライブラリまたはライブラリアーカイブ アプリが必要とするその他のファイル 必要なファイルがすべて揃えば動作させることは比較的容易なんですが、 必要なファイルがどれなのかを発見する事がパッケージャの重要な機能で、 以下の２つの機能が提供されています。 依存ランタイムの検索 利用しているライブラリの検索 また、アプリが必要とするファイルはパッケージャに教えてあげなければいけませんので、 複数の指定ファイルまたは指定フォルダを結果に含める機能があります。 紹介したパッケージャのどれをつかうにしても、依存検索をさせて 「検索に漏れたファイル」や「アプリが必要なファイル」を追加指定するとい
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