オレ プログラム ウゴカス オマエ ゲンシジン ナル - Qiita
import requests import json import sys BASE_URL = "https://api.ce-cotoha.com/api/dev/" CLIENT_ID = "オマエ アイディ イレル" CLIENT_SECRET = "オマエ シークレット イレル" def auth(client_id, client_secret): token_url = "https://api.ce-cotoha.com/v1/oauth/accesstokens" headers = { "Content-Type": "application/json", "charset": "UTF-8" } data = { "grantType": "client_credentials", "clientId": client_id, "clientSecret": cli
pythonでのデータ分析時、死ぬほど調べるTipsをまとめておく。 - プロクラシスト
こんにちは、ほけきよです。 pythonでデータを取り扱っているとき「あれ、これどうやるんだっけ？？」 ってなること、ありませんか？僕は10分に1回程度なります。 いや、覚えろと自分でも思うんですが、覚えられないんですよね。100回くらい同じコマンドを調べてたりする。 物覚えが良くないので、ココを見れば絶対大丈夫なようにしておこうと思い、まとめてみました。 jupyterで最初に開くときに読み込むモジュールたち datetime 日付⇔文字列の変換 datetimeの足し算引き算 json dict型⇔json jsonファイルの入出力 datetimeをjsonにする時、エラーが出る pandas ～以外を表すやつ andとor inf弾く リストをdfにサクッと変換 datetimeとして読み込み 読み込み時にcodecのエラーが出る DataFrameのfor文 numpy lins
Pythonを使った音楽解析をやってみる - 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。私は元気です。 本記事はPythonのアドベントカレンダー第6日です。 qiita.com 本日はPythonを使った音楽解析に挑戦します。 偶然にも音楽解析に便利なライブラリを発見したので、試してみたいと思います！ 音楽解析 librosa librosaとは 音楽を解析してみた。 音楽を取得する。 データ読み込み 音楽情報を取得する。 時間の計算 ピッチやテンポの計算 スペクトラム分析をやってみる。 音楽特徴量を取得する。 音楽を加工する。 時間の引き伸ばし、短縮 要素の抽出 打楽器要素の抽出 ハーモニック要素の抽出 音楽の保存 参考文献 音楽解析 本日の挑戦は特徴量抽出と一部の音楽の加工です。 基本的な音楽ファイルの読み込みや特徴量抽出、音楽の加工分離です。 音楽解析に便利なライブラリ、librosaを紹介します。 librosa librosaとは
東京大学の松尾研究室が無料公開している「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」の自主学習方法 - karaage. [からあげ]
新たな教育プログラム「DL4US」が開始しています。 2019年5月に、松尾研究室の新たなディープラーニングの無料教材「DL4US」が公開されています。「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」のバージョンアップ版の位置付けなので、今から学習する方はこちらに取り組んだ方が良いかと思います。 Dockerを使った環境構築方法を紹介している記事を書いたので、もし良ければ以下記事参照下さい。 Deep Learning基礎講座演習コンテンツが無料公開 以下のようなサイトが無料公開されていました。 学習に自由に使用してよいとのことです。ただ、肝心の使用方法が詳しく書いてないので、初心者には環境構築が厳しく、簡単に環境構築できる人にとっては、知っている内容のところが多い気がして、内容が良いだけにもったいなと感じました。 そこで、ちょっと初心者向けに環境構築の補足をしてみたいと思います。 そ
![東京大学の松尾研究室が無料公開している「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」の自主学習方法 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a4eb2d91cb902c2c811e7c093d7f8838394826d3/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.image.st-hatena.com%2Fimage%2Fscale%2Fcadd2fa36be798e6b375aad30f479092b61c1f74%2Fbackend%3Dimagemagick%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D1300%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn-ak.f.st-hatena.com%252Fimages%252Ffotolife%252Fk%252Fkaraage%252F20180127%252F20180127134253.png)
早く知っておきたかったmatplotlibの基礎知識、あるいは見た目の調整が捗るArtistの話 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? English version available on dev.to はじめに matplotlibで作ったグラフの細かい調整は大変です。何をどういじったらいいのかを調べるのにアホみたいに時間がかかることもあります1。「何を」の部分の名前さえわからないこともあります。解決の糸口を掴んだ後も希望通りの見た目を実現するまでの最後のアレンジに苦労することが多いです2。これらの問題は matplotlibのグラフがどういう要素で構成されていて、それらに対してどういうことができるかを知る ことでいくらか改善されます。私はひたすらStack Ov
Pythonを書き始める前に見るべきTips - Qiita
Pythonを使ってこの方さまざまな点につまずいたが、ここではそんなトラップを回避して快適なPython Lifeを送っていただくべく、書き始める前に知っておけばよかったというTipsをまとめておく。 Python2系と3系について Pythonには2系と3系があり、3系では後方互換性に影響のある変更が入れられている。つまり、Python3のコードはPython2では動かないことがある(逆もしかり)。 Python3ではPython2における様々な点が改善されており、今から使うなら最新版のPython3で行うのが基本だ(下記でも、Python3で改善されるものは明記するようにした)。何より、Python2は2020年1月1日をもってサポートが終了した。よって今からPython2を使う理由はない。未だにPython2を使う者は、小学生にもディスられる。 しかし、世の中にはまだPython3に
Pythonメモ : better-exceptionsで例外情報を見やすくする - もた日記
better-exceptions インストール 使い方 better-exceptions github.com better-exceptionsを使用すると例外情報が図のようにみやすくなる。 インストール pipでインストールできるので下記コマンドを実行。 $ pip install better_exceptions 使い方 以下のようにbetter_exceptionsをインポートすればよい。 import better_exceptions 試しに下記コードを実行した場合の出力を比べてみる。 import better_exceptions foo = 52 def shallow(a, b): deep(a + b) def deep(val): global foo assert val > 10 and foo == 60 bar = foo - 50 shallow(b
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
機械学習でも定番のPythonライブラリ「NumPy」の初心者向け使い方チュートリアル - paiza times
秋山です。 私は主にPythonを使って開発をしているので、以前Pythonの便利なライブラリやフレームワークを紹介する記事を書いたのですが（後でリンク貼りますね）、今回はその記事でも紹介したNumPy（なむぱいと読みます）という数値計算用ライブラリの使い方チュートリアルを書きたいと思います。 NumPyは機械学習やディープラーニングなどを学ぶ上でも前提知識とされることが多いため、これからその辺の分野の勉強をしてみたい人の参考になればと思います。 チュートリアルの実行環境は、ブラウザだけでPythonもNumPyも使えるオンラインのプログラミング実行環境「paiza.IO (パイザ・アイオー)」を使っていきます。 ■NumPyにおける配列 NumPyにおける配列は"ndarray"という形式になっていて、このndarrayはいろいろな機能を持っています。 まず、普通のリストをndarray
Pythonで最急勾配法を実装し、グラフを描く - minus9d's diary
最急勾配法(gradient method)は、ある目的関数の極値を求める方法の一つです。勾配がもっともきつい方向にを少しずつずらしていく方法です。極大値を求める場合は再急上昇法(gradient ascent method)、極小値を求める場合は最急降下法(gradient descent method)と言いわけます。 教科書「言語処理のための機械学習入門 (自然言語処理シリーズ) 」にのっとると、の更新式は以下のように書けます。 再急上昇法： 再急降下法： ここでは学習率(learning rate)といわれるパラメータで、適切な値に設定する必要があります。値が小さすぎると収束が遅くなり、値が大きすぎると発散の危険が増します。 今回はPythonにて、という一変数関数の極小値を最急降下法で求めてみます。 実装コード #!/usr/bin/env python3 # -*- codin
雰囲気メガネをPythonで制御する - Qiita
はじめに 雰囲気メガネはiPhoneアプリとBLE（Bluetooth Low Engergy）で接続し，アプリからさまざまな制御ができるようになっています。さらに，OSC（Open Sound Control）を利用してiPhoneアプリを経由して外から制御することもできます。 OSCで雰囲気メガネを制御するには，iPhoneアプリで[設定]-[MIDI/OSCによる制御]と選択し，MIDI/OSC設定画面を開いて「OSCによる制御」をオンにします。 これでiPhoneアプリがOSCサーバとして動作し，外から制御できるようになります。 今回はPythonを利用して雰囲気メガネを制御してみました。 必要なもの liblo: Lightweight OSC implementation Python pyliblo: a Python wrapper for the liblo OSC li
色恒常性仮説に基づく色補正ライブラリcolorcorrect / 2015-01-31-kantocv27
@関東CV勉強会 2015/01/31
Pythonで音楽学 - ならば
Python向けライブラリmusic21の初歩*1。 music21は音楽学のためのライブラリで、音楽構造の抽出、変換、編集などといったことを記号操作によって行う。外部プログラムと連携して、抽出した情報の可視化もできる。 記号操作と書いたのは、MusicXMLやABCのような記譜用のマークアップ言語で書かれたファイルを入力として読み込んで、内部でも音楽要素を記号として扱って処理を実行するから。音響信号は扱えないので、WavやらMP3といった音声ファイルは読み込めない。 Pythonのインタラクティブモードであれこれ試すと楽しい。音楽学はよくわからないので*2、簡単にできる範囲で可視化したりして遊んだ。 ファイルを読み込んで楽譜を表示する。 楽譜の表示にはMuseScoreかFinale（Finale Reader）が必要。どちらのソフトも演奏機能があるので聴くこともできる。 >>> fro
ソフトシンセを作りながら学ぶPythonプログラミング
PyCon JP 2012のハンズオンセッションで使用したスライドです。ハンズオンに参加して、その場で解説を聞きながら眺めるというようなものなので、あまり自習向けではないです。自習用の資料などは、なんらかのかたちで提供できればと考えています。
他の言語に慣れた人がPythonを使ったときにつまずきがちな10のポイント - 西尾泰和のはてなダイアリー
今日質問されて、以前Twitterで書いたのを思い出して、そして検索性が悪くて見つけ出すのに苦労した。こちらに転載しておく。詳細は気が向いたときに埋める。 オプション引数の評価タイミング Rubyではオプション引数は関数が呼ばれるたびに評価される。 def foo() print "foo!" end def bar(x=foo()) end bar #=> foo! と出力される bar #=> foo! bar #=> foo! Pythonでは関数の定義時に1回だけ評価される。 def foo(): print "foo!" def bar(x=foo()): pass #=> foo!と出力される bar() #=> 何も出力されない bar() 「引数が省略されたら今の日時」みたいな毎回評価したい場合はデフォルト値をNoneにしておいて「Noneだったら＝省略されていたら」のif
高速フーリエ変換（FFT） - 人工知能に関する断創録
Pythonで音声信号処理（2011/05/14） 今回は、高速フーリエ変換（FFT）を試してみます。FFTとはFinal Fantasy Tactics Fast Fourier Transformの略でその名の通り、前回の離散フーリエ変換（DFT）を大幅に高速化したしたアルゴリズムです。一般にフーリエ変換といったらFFTが使われるようです。DFTは自分で公式に忠実に実装してみましたが、FFTはPythonのnumpyやscipyに実装があるのでそれを使ってみます。numpyの実装はnumpy.fft.fftでscipyの実装はscipy.fftpack.fftです。使い方はほとんど同じですが、この記事によるとscipyの実装の方が高速とのこと。scipy版には他にもいろいろ関数があります。おいおい使っていきたいと思います。 #coding:utf-8 import wave impor
Python基礎文法最速マスター - D++のはまり日誌
↓に便乗してPython版も書いてみました。 Perl基礎文法最速マスター - Perl入門〜サンプルコードによるPerl入門〜 Ruby基礎文法最速マスター - Route 477 PHP基礎文法最速マスター - Shin x blog ほとんど上記の記事と同じような内容で書いたのでPython入門記事としては色々抜けていたりしますがご了承ください。 Pythonは現在3.x系がリリースされていますが本記事では基本的にPython2.6について書きます。 参考文献： 初めてのPython (asin:4873113938) Python Documentation Index http://www.python.org/doc/ Python 和訳Document http://docs.python.jp/2/ 0. 対話環境として使う 対話環境 pythonはそのまま実行すると対話環
RubyプログラマがPythonを学び始めて知ったこと10選 ③ - donghai821の日記
1 比較を連鎖できる。 a = 2 # これを 1 < a and a < 3 => True # このように書ける 1 < a < 3 => True 2 モジュール名はファイル名。 RubyではModuleを定義する構文があり、その中でモジュール名も定義されるが Pythonではファイル名、例えばhoge.pyであればhogeがモジュール名となる。 これを取り込むには次のように書く。 import hoge 3 モジュールはクラス・関数・変数単位でimportできる。 hogeモジュールからfoo()関数のみ取り込む場合次のように書く # hoge.py def foo(): return 1 # hogeモジュールを使用するスクリプト from hoge import foo foo() => 1 複数importも可能。 # カンマで区切って複数をimport from hoge
Python の嵌りどころ - Djangoへの片思い日記
Google のおかげで一気に Python の人気がでてきそうですね！ Python は教育言語なんて側面もあるので、言語仕様も小さくて覚えやすいんだけど、 少し一般的でなくて嵌ることもあります。 折角なので僕が Python をやって嵌ったところを書いてみます。 switch 文は無い 無いです。 default が有る時点で邪悪だって誰かが言ってました。 substring は文字列に配列としてアクセスすればOK Java や js の substring、Perl の sbstr みたいなの >>> 'hogehoge'[5] 'o' >>> 'hogehoge'[5:7] 'og' >>> 'hogehoge'[5:] 'oge' >>> 'hogehoge'[:5] 'hogeh' >>> ちなみに一文字でも文字列なのでこんな事も出来ます。 >>> 'hogehoge'[5][
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