ChatGPT活用を激震させる新機能｢Code Interpreter｣にNetflixをデータ解析させたらスゴかった
コード・インタープリターはChatGPTの有料版｢ChatGPT Plus｣で、GPT-4の付加機能として呼び出せる。 画像：筆者によるスクリーンショット ChatGPTの有料版である｢ChatGPT Plus｣（月額20ドル）には、7月初めから｢Code Interpreter（コード・インタープリター）｣という機能が追加された。 この機能が画期的だとして、一時ネットでは大いに話題になった。これまでは面倒だった｢データ集計｣などを、チャットの命令だけで実行できるからだ。 データ集計は、Excelなどの表計算ソフトやPythonなどのデータ処理に強いプログラミング言語で処理することが多い。 しかしコード・インタープリターでは、それらを使う必要はほとんどなく、データさえ用意できればいい。さまざまな手間がほぼゼロになり、ChatGPT任せにできる。 そうはいってもピンと来ない人も多いはず。そこ
1100万行・32GB超の巨大CSVファイルの基本統計量を4GBメモリマシンで算出する - Qiita
はじめに この記事は，Kaggle Advent Calendar 2022第6日目の記事になります。 本記事では、 32GB超のCSVデータの基本統計量を、小規模マシンでも省メモリかつ高速に計算するテクニック について解説します。 Kaggleコンペに限らず、 マシンスペックが低いため、大きなデータセットを満足に処理できず困っている 毎回行うファイル読み込みが遅いので、もっと高速化したい ⚡ といった悩みや課題を抱えている方の参考になれば幸いです。 モチベーション データ分析業務やKaggle等のコンペティションで初めてのデータセットを扱う場合、いきなり機械学習アルゴリズムを行うことはまず無く、最初にデータ観察を行うのが一般的です。 テーブルデータであれば、各カラムの基本統計量（最小値、最大値、平均、分散、四分位数）などを計算・可視化し、データクレンジングの要否や特徴量設計の方針などを検
中学・高校数学で学ぶ、数学×Pythonプログラミングの第一歩
中学・高校数学で学ぶ、数学×Pythonプログラミングの第一歩：数学×Pythonプログラミング入門 「Pythonの文法は分かったけど、自分では数学や数式をプログラミングコードに起こせない」という人に向けて、中学や高校で学んだ数学を題材に「数学的な考え方×Pythonプログラミング」を習得するための新連載がスタート。連載コンセプトから、前提知識、目標、本格的に始めるための準備までを説明する。 連載目次 この連載では、中学や高校で学んだ数学を題材にして、Pythonによるプログラミングを学びます。といっても、数学の教科書に載っている定理や公式だけに限らず、興味深い数式の例やAI／機械学習の基本となる例を取り上げながら、数学的な考え方を背景としてプログラミングを学ぶお話にしていこうと思います。 今回は、それに先だって、プログラミングを学ぶ上で数学を使うことのメリットや、Pythonでどのよう
PythonによるExcel自動化は何がスゴい？インストールからコードサンプルまで実践詳解
生産性向上のもっとも有効な手段。それは「仕事の自動化」です。労働時間を短縮できるだけでなく、空いた時間を付加価値を高めるために使えるので非常に効果的です。仕事を自動化するには何らかのツールが必要ですが、最近ビジネスパーソンの間でその決定版として注目されているのが「Python」というプログラミング言語です。AI活用で改めて注目を集めた言語ですが、海外では文系学生にもこの言語を習得させようとする動きもあります。今回は書籍『PythonでExcel、メール、Webを自動化する本』のプログラムを実際に動かして、Pythonによる自動化を体験していただきましょう。 そもそもどうすれば仕事を自動化できるのか？ ふだん私たちは、さまざまなデータをピックアップしてきて1つの箇所にまとめるという作業をよく行います。たとえば、請求書を作成するには、売上データから当月のデータを顧客ごとに抜き出して、ひな型に貼
Pythonのオブジェクト指向プログラミングを完全理解 - Qiita
1. オブジェクト指向の起源 2003年チューリング賞の受賞者アラン・ケイさんはよくオブジェクト指向プログラミングの父と称されます。ご本人も憚ることなく、幾度、公の場で発明権を宣言しています。しかし、ケイさんは「C++」や「Java」などの現代のオブジェクト指向言語を蔑ろにしています。これらの言語は「Simula 67」という言語を受け継いだもので、私が作った「Smalltalk」と関係ないのだとケイさんは考えています。 オブジェクト指向という名称は確かにアラン・ケイさんに由来するものです。しかし、C++とJavaで使われている現代のオブジェクト指向は当初のと結構違います。ケイさん自身もこれらの言語を後継者として認めないです。では、ケイさん曰くC++とJavaの親であるSimula 67という言語はどんな言語でしょうか。ここで、簡単なサンプルコードを見てみましょう。 Class Recta
CPU律速なRuby/Pythonコードはデフォルト設定のdocker上で遅くなる - まめめも
English version 要約 dockerはデフォルトでセキュリティ機構（Spectre脆弱性の対策）を有効にします。この影響で、RubyやPythonのようなインタプリタは速度が劣化します。特にCPU律速なプログラムで顕著に遅くなります（実行時間が倍くらいになることがあります）。 現象 Rubyで1億回ループするコードを、直接ホスト上で実行する場合と、docker上で実行する場合で実行時間を比較してみます。 直接ホスト上で実行した場合： $ ruby -ve 't = Time.now; i=0;while i<100_000_000;i+=1;end; puts "#{ Time.now - t } sec"' ruby 2.7.1p83 (2020-03-31 revision a0c7c23c9c) [x86_64-linux] 1.321703922 sec docker
【Python】 機械学習の可視化が捗るライブラリ「Yellowbrick」 - フリーランチ食べたい
機械学習Podcast「TWiML＆AI」で先週取り上げられた可視化ライブラリ「Yellowbrick」が非常に便利だったので紹介します！ちなみにPodcastには作者の1人であるRebecca Bilbroさんが出演しているので興味持った方は是非聞いてみてください。 twimlai.com www.scikit-yb.org Yellowbrickとは 一言で言うと、機械学習に特化した可視化ライブラリです。実装的な面で言うと(こちらの方がわかりやすいかもしれません)、scikit-learnとmatplotlibをラップして、scikit-learnライクなAPIで使うことができるものです。 例えば相関行列のヒートマップをプロットしたい場合は次のように書くだけでグラフを作ることができます。 visualizer = Rank2D(features=features, algorithm=
PythonインタプリタをWebAssemblyへコンパイル、Webブラウザで稼働するPython環境「Pyodide」。Mozillaが開発中
Mozillaは、WebブラウザでPythonインタプリタや数値計算ライブラリのNumPyなど、Pythonの標準的なデータサイエンス環境をほぼそのまま実行可能にする「Pyodide」（パイオダイドと発音されているようです）を開発中です。 Mozilla Hacksのブログに投稿された記事「Pyodide: Bringing the scientific Python stack to the browser」で、このPyodideの詳細と現状が報告されています。 Pyodideは、データサイエンス環境をWebブラウザ上で実現しようというMozillaのプロジェクト「Iodide（アイオダイド、と発音されているようです）の関連プロジェクト。 Pyodideの最大の特徴は、標準のPythonインタプリタのフル機能をWebブラウザ上で実現しようとしている点にあります。下記はブログから。 Pyo
Pandasで行うデータ処理を100倍高速にするOut-of-CoreフレームワークVaex - フリーランチ食べたい
TL;DR アウトオブコア、かつマルチコアでデータ処理を行えるVaexの紹介です。 string関係のメソッドで平均して100倍以上の高速化が確認できました。(作者のベンチマークだと最大1000倍) 文字列処理以外でも数倍~数十倍の高速化が行えそうです。 この記事では性能の比較のみ行い、解説記事は別で書こうと思います。 pandasより1000倍早いフレームワーク？ 今週、興味深い記事を読みました。重要な部分だけ抜き出すと次のような内容です。 Vaexの最近のアップデートでの文字列処理が超早くなった 32コアだとpandasと比べて1000倍早い towardsdatascience.com 1000倍って本当なの？って感じですよね。そもそも自分はVaex自体を知らなかったので調べてみました。 ちなみに調べていて気づいたのですが、この記事の著者はVaexの作者なんですよね。 疑っているわけ
PyPy.js: Now faster than CPython
OK OK, I couldn't resist that title but it probably goes a bit far. Let me try for a little more nuance: PyPy.js: Now faster than CPython, on a single carefully-tuned benchmark, after JIT warmup. It has been the better part of a year since I first started hacking on PyPy.js, an experiment in bringing a fast and compliant python interpreter to the web. I've been pretty quiet during that time but ha
Dropboxは全部Pythonで信頼性の高いソフトウェアを作った（後編）～PyCon APAC 2013
Pythonユーザーが集まり、情報交換し、交流するためのカンファレンス「PyCon APAC 2013」が9月13日、14日に都内で開催されました。PyCon APACはこれまでシンガポールで開催されており、今回初めて日本で開催されました。 （本記事は「Dropboxは全部Pythonで信頼性の高いソフトウェアを作った（前編）～PyCon APAC 2013」の続きです） Pythonは遅いのか？ でもたぶん、あなたのアプリはCPUによって制約されているわけではないでしょう。ごく限られた分野、例えばゲームとか科学計算ではないのならば、多くの制約はハードディスクやネットワーク、もしくはメモリから来ているのではないでしょうか。 それにもしも本当にCPUによって制約されているのであれば、そういうアプリはだいたいCやC++で書かれているとは思うけれど、Pythonにも選択肢はあって、それはCyth
はてなブックマーク記事のレコメンドシステムを作成 PythonによるはてなAPIの活用とRによるモデルベースレコメンド - データ分析がしたい
私は情報収集にはてなブックマークを多用しており、暇な時は結構な割合ではてなブックマークで記事を探してます。しかし、はてなブックマークは最新の記事を探すのは便利ですが、過去の記事を探すにはいまいち使えません。個人的には多少過去の記事でも自分が興味を持っている分野に関しては、レコメンドして欲しいと感じてます。 ありがたいことにはてなはAPIを公開しており、はてなブックマークの情報を比較的簡単に取得できます。そこでこのAPIを利用して自分に合った記事を見つけるようなレコメンド機能をRとPythonで作成してみたいと思います。 利用するデータは、はてなAPIを使って収集します。具体的には、はてなブックマークフィードを利用して自分のブックマークしているURLを取得し、そのURLをブックマークしているユーザをエントリー情報取得APIを用いて抽出し、そのユーザのブックマークしているURLを収集します。こ
本家の5倍速？ Pythonで実装したRuby処理系の「Topaz」が登場：Rails Hub情報局：エンジニアライフ
日本時間だと2013年2月7日未明のことですが、「Topaz」（トパーズ）と名付けられたPythonで実装されたRubyのバージョン0.1がリリースされました（リリースに関するブログ、プロジェクトのページ、GitHubのリポジトリ）。Ruby処理系はC、Java（JVM）、Ruby、CLI、JavaScript、Smalltalkなどによる実装がありましたが、Pythonというのは、ちょっと驚きです。ただ、Pythonといっても、Python言語で書くのが主眼なのではなく、Pythonエコシステムで高速処理を目指して作られた「PyPy（パイパイ）」の成果物の上に実装したというのがTopazのようです。現在のところコード作者リストに9人の名前が上がっていて、JRuby実装で知られるチャールズ・ナッター氏の名前も入っています。 Topazは正確にはPythonではなく、RPythonと呼ばれる
TechCrunch | Startup and Technology News
Live Nation says its Ticketmaster subsidiary was hacked. A hacker claims to be selling 560 million customer records. An autonomous pod. A solid-state battery-powered sports car. An electric pickup truck. A convertible grand tourer EV with up to 600 miles of range. A “fully connected mobility device” for young urban innovators to be built by Foxconn and priced under $30,000. The next Popemobile. Ov
「コピペできない文章」がコピペできなかった理由 - てっく煮ブログ
html5先日公開した 絶対にコピペできない文章を作ったったwwww はおかげさまで好評だったようで嬉しい限りです。「不思議！」「どういう仕組みなんだ？」という声も多かったので裏側を紹介します。コピペできない訳ではないタイトルは「コピペできない」としていいますが、実際にはコピペはできます。正確に表現すると「コピーすると違う文字になる」という状態になっています。 ではなぜ違う文字になるのでしょうか。結論をいってしまうと「そこにある文字が、人間の目に見える文字とは違う」からです。といっても、これでは分からないですね。今回のために作成された独自フォントトリックの肝は「フォント」です。フォントといえば、文字の見た目を変えるために利用するものです。たとえば、「ほ」という文字を「メイリオ」フォントで表示するとこうなります。フォントを変えて「HG創英角ポップ体」フォントで表示すると、ポップな雰囲気になり
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
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