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
ランダムだと！？！？(ガタッ - 西尾泰和のはてなダイアリー
確かに、このテンプレには僕も飽きている： onk:「リンゴが10個あります。ランダムに3人で取り分けなさい」ってどうコードに落とすと綺麗かな。。 yoshiori: @onk ランダムだと！？！？ onk: @yoshiori 擬似ランダムでいいです yoshiori: @onk ふう、焦らせやがって……(俺の中でここまでテンプレ) yoshiori: もう、「ランダム」という言葉に反応してしまうのはネタでも良くない気がしてきた そこで新しいマサカリを考えてみた。「お前はなにを等確率にしたいんだ！？！？」 2個のりんごをAさんとBさんの2人に配ることを考えてみよう。全部で4通りの配り方がある。(A, A), (A, B), (B, A), (B, B)の4つだ。 この4通りを等確率にしたいのならば、それぞれのりんごについて1/2の確率でAとBに振り分ければ良い。ちなみにPythonのran
PythonでSPDYのHello worldを実装してみる - 偏った言語信者の垂れ流し
SPDYプロトコルがどういうものなのか理解しておきたかったので、spdy/3の仕様を最近読んでる。 SPDY Protocol - Draft 3 - The Chromium Projects で、実際どういう挙動になるのかPythonで実装してみた。 今回は単純にtext/plainで「Hello, SPDY」と表示するだけ。 PythonでTLS NPN WebでSPDYを使う場合は、TLS NPNでプロトコルを切り替えないといけないが、Pythonのsslモジュールではこれは3.3からの対応となる。 SSLContext.set_npn_protocols(protocols) オレオレ証明書でHTTPSサーバーを作り、set_npn_protocolsでspdy/3を設定しておいたら、Google ChromeはTLS NPNでSPDYを使ってくれてた。 NPNでspdy/3を選
Python のカッコ無いところを紹介してみる - methaneのブログ
Haskellのカッコいいところを紹介してみる をみて、 Python と比較してみようと思います。 以下、 heading は上記記事の heading の引用で、 Python のことではなく Haskell の特徴です。 数学や英語の知識で「読める」表現が多い 一応、 instanceof など多くの2引数関数が、 infix で書いたら左に来るものが第一引数というルールを守っているので、頭の中ではそれで引数の順序を補完して、 if instanceof(x, int) は "if x is instance of int" と読んでいます。引数の順序がどっちだっけ？と迷うことはほとんど無いです。 しかし残念ながら Python は中置記法はありません。構文をシンプルに保つ方を取っているんでしょうね。 import Data.List import Data.Function xs
Pythonを取り巻く開発環境（PyCon JP 2012資料 #pyconjp） - YAMAGUCHI::weblog
はじめに こんにちは、Python界の情弱です。情弱ながらPyCon JP 2012で1セッション持たせてもらえることになりました。予め資料を公開しておきますので、当日は色々と質問・意見して頂ければと思います。 各トピックは各トピックでの総論になっていますので、細かい部分は本文最後の参照にあるリンクを見るとより理解が深まります。 「なおここに書いてある内容は所属する団体とは関係のない、私個人の見解ですので、予めご了承下さい。」テンプレ終わり。 イベント PyCon JP 2012 発表日時 2012-09-16 11:00-11:45 作者 @ymotongpoo URL http://2012.pycon.jp/program/sessions.html#session-16-1100-room357-ja スライド （追記: 2012/09/16 23:50:00） 発表の24:00頃
Python3 の関数アノテーションを使って自動テストする - forest book
先日、引数に @Nullable アノテーションが付いた引数をもつ関数をリファクタリングして、関数分割してコミットしたら、ビルドサーバーに仕掛けられた FindBugs™ - Find Bugs in Java Programs に、@Nullable が付いてるのに Null チェックしてないよと怒られました (; ;) Java のコードに慣れないため、Eclipse のお告げに従ってリファクタリングし、Eclipse がチェックできなかったものを見逃してしまったわけです。もちろん修正するのは簡単だけど、何か恥ずかしい。 ちょっと調べたら、Eclipse プラグインもあるようです *1 。Eclipse に FindBugs プラグインをインストールしてみようー。 。。。 ( ﾟдﾟ)ﾊｯ! 間違えた！ 今日は 2011 Pythonアドベントカレンダー(Python3) を書くよ！
Python2からPython3へ
いろんなメモです。おもにプログラミング関係。 a memorandum. most of all contents are related to programming. この記事は2011 Pythonアドベントカレンダー(Python3)8日目のエントリーです。@shimizukawaさんから指名されました、@hideaki_t/高橋です。 はじめに igo-pythonやwhooshのPython3対応を行ったときに実際に問題となった、Python2とPython3の違いとその対応方法を書きたいと思います。なお、私の経験を元にしているため、2と3の差異の一部しかカバーしていません。 私はどちらもPython2/3両対応としたため、既存のPython2対応モジュールを3にも対応させるときに参考になればと思います。 2から3の変更点についてはすでに数回触れられている上、前日の@shimi
ある nakagami の日記
中学生の頃に天然痘が撲滅された。 「ワクチンすごいな」 って思った。 大学で公衆衛生も勉強した。 理想を言えば、小学校で昔のように集団接種するといいと思っている。 今だと、 mRNA の、インフルエンザとコロナの混合ワクチンが作れそうらしい。 「小学校で集団予防接種を復活させます」 と言ってくれる人が国会議員に立候補したら投票すると思うけど、無理だろうな。 今、ワクチンに…続きを読む
はてなブログ | 無料ブログを作成しよう
初めて気がつく瞬間 子どもと一緒に過ごすようになってから、初めて食べるものの反応を楽しみにしてきた。初めてのコーラとか、初めてのグミ、初めてのガリガリくんとか。明らかにおいしいものじゃなくてもいい。初めてのウニとか初めてのゴーヤとか。目を見開いて驚いたり、文字で表現し…
乱数生成が遅いのはモジュールだから仕方ないっぽい - bonlife
京都の嵐山でお花見してきたbonlifeです。ベラシとその仲間たちよ、ありがとう！ さてさて、話は急に変わりまして。モンティホール問題(ジレンマ)について扱ったこの日記を見ていたら、Ruby、PHPに比べてPythonが異常に遅いと指摘されていたので、ちょっと調べてみました。RubyやPHPでは乱数を生成するrand()が組み込みなのに対して、Pythonでは標準モジュールでの提供なので、まぁ仕方ないんだろうな、と思いつつ調査。 >>> import random >>> import profile >>> def random_generate(num): for i in range(num): random.randint(1,3) >>> >>> >>> profile.run('random_generate(100000)') 300005 function calls in
FizzBuzz問題が難しかった - はてブロ@ama_ch
codepad(http://codepad.org/)という素晴らしいサイトを昨日初めて知り、FizzBuzz問題でもやろうと思って書いてみました。 for n in range(1, 101): if n % 15 == 0: print "FizzBuzz" elif n % 3 == 0: print "Fizz" elif n % 5 == 0: print "Buzz" else: print n なんかもっと、短く書けそうなんだけど、頭が回らない＞＜ Python確か条件演算子とかないしなぁ・・・ とりあえずぐぐってみた。 FizzBuzz - Pythonのお勉強のFizzBuzzがすげぇ！！ for i in range(100):print i%3/2*"Fizz"+i%5/4*"Buzz"or-~i なんじゃこりゃ〜！ 必死こいて理解した（つもり）ので、解説してみます
Pythonのisdigit(),isdecimal(),isnumeric()の違いを調べてみた - PYTHONIC BOOM BOOM HEAD
(2017/8/7追記) 当時は記事内容の通りだったんですが、現在のpython3.6や2.7の最新だとローマ数字はisdigitでFalseを返すようです いつもtwitterでお世話になってる方のブログ記事でこんな記述がありました。 #91 [Python][TDD]テスト駆動開発でFizzBuzzしてみようず！ « Python « a wandering wolf str型には、次の検証用メソッドがあります。 str.isdecimal() str.isdigit() str.isnumeric() 正直、私にはこれらの違いが分かりませんでした(´・ω・｀) Python2.7には isdigit() しかないようなのでPython3.2あたりで追加されたんでしょうか。気になったので違いを検証してみました。 検証 num = "1" # まずはunicodeで num.isdigi
Python Worst Practiceが酷すぎる | TRIVIAL TECHNOLOGIES 4 @ats のイクメン日記
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー Python Worst Practiceというのを見つけたのだがこれが酷すぎる。たとえば id = 34 object = str map = Map() zip = 90213 こういうことをすると組み込みの関数や名前を隠蔽(上書き)して大変なことになる。クラス定義すらできなくなってしまう。 >>> object = str >>> class Klass(object): ... pass ... Traceback (most recent call last): File "", line 1, in TypeError: Error when calling the
Python2のstrは死んだ - atsuoishimoto's diary
Python3の概略をざっと聞くと、Python3ではPython2のユニコード型が文字列型になり、文字列型はバイト文字列型になった、というイメージを持ってしまう人も多いだろう。Python2の s="spamspamspam" は、Python3の s=b"spamspamspam" と同じだ、と。 しかし、Python3に"バイト文字列"なんて存在しない。あるのは "bytes"だ。複数形を示す "s"に注意しよう。bytesはバイトのコンテナであり、バイトとは整数値だ。バイトは文字ですらないのだ。 そう、だからもう認めよう。Python2のstrは死んだ。Python3にはもう存在しない。strは消え去った。お亡くなりになった。お隠れになった。成仏した。主の御許に召された。バージョン履歴に残るゴミクズとなった。その生涯は幕を閉じ、アンコールに応じることもないのである。 strとbyt
UnicodeDecodeError/UnicodeEncodeErrorに悩まないPython 2.x プログラミング - atsuoishimoto's diary
最近、ときどきTwitterで「Python」を検索して眺めていたのだが、Pythonの分かりにくいところとして「UnicodeDecodeErrorが出てうざい」という不満をよく見かけるようだ。 確かに、Pythonでは、数字やアルファベット以外のユニコード文字を使おうとすると、対応する処理を書かなければUnicodeEncodeErrorやUnicodeDecodeErrorが出てしまう。Python3では色々改善されているのだが、Python2では分かりにくい点も多い。 このUnicodeDecodeErrorを見て、「Pythonは日本語が苦手だ」と考えてしまう人も多いだろう。確かにそう思ってしまっても仕方がないが、それは正しくない。日本人だけでなく、アメリカ人でもフランス人でもドイツ人でも、ユニコードを使う時はみんな等しく平等にこのエラーを出しているのである。 もちろん、慣れてし
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第7回 代表的な離散型確率分布 | gihyo.jp
今回は、前回導入したNumpy、そしてグラフを描画するmatplotlibを使って、いくつかの代表的な分布を紹介していきます。 第5回「「よく使う分布」はどうしてよく使う？」の項でも代表的な分布が紹介されていました。そこでは、“この状況（モデル）では、この分布を使う”というパターンを想定する、それが“よく使う分布”がいくつも存在する理由と言及されていましたが、どのような状況でどのような分布を使えばいいのでしょうか？ 実際、どのような状況のときに、どのような分布を使うと説明しやすいかを考えながら、みていきましょう。 matplotlibのインストール matplotlibはpythonとNumpyのための高機能なグラフ描画ライブラリです。今後もグラフを描画することがあるかと思いますので、ここでインストールしておきましょう。 公式サイトのダウンロードから各OS向けのパッケージを入手して
関数型プログラミング HOWTO — Python v2.6.2 documentation
(これは下書きです。原文に関するコメント/間違い報告/提案は英語で amk@amk.ca まで。) この文書では、関数型スタイルでプログラムを実装するのにピッタリな Python の機能を見てまわることにしましょう。まず関数型プログラミングという概念を 紹介したあと、 iterator や generator のような言語機能、 および itertools や functools といった関連するライブラリ モジュールを見ることにします。 はじめに¶ この章は関数型プログラミングの基本概念を説明します; Python の言語機能についてだけ知りたい人は、次の章まで飛ばしてください。 プログラミング言語とは問題を分解するものですが、 各言語がサポートする分解方法にはいくつかの種類があります: ほとんどのプログラミング言語は 手続き型 です: プログラムは、 入力に対して行うべきことをコンピュ
Pythonのメタプログラミング (メタクラス) を理解したい人のための短いコード片と禅問答 | TRIVIAL TECHNOLOGIES 4 @ats のイクメン日記
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー Pythonのメタプログラミング手法の一つ「メタクラス」は，初心者にとっては「なんか強そう/経験値たくさんもらえそう」なアイテムの最右翼だと思う。反面「どうすればいいか/なにができるか」ということがなかなか理解しづらい。 英語のブログを見ていたら，メタクラスの理解に役立ちそうなちょうどよいサンプルを見つけたので，紹介がてら独自の解説を付け加えたいと思います。 メタクラスを簡単に説明すると，「本来コードを書かなければ実現できないような処理を黒魔術的な処理でなんとかしちゃう」ためのテクニックです。コード量を(時には劇的に)減らすことができたり，すっきりした見通しの良いクラス設計を実現できま
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Pythonic function composition | Python