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朝飯前に学べる！便利なPythonのヒント100選【後編】 - Qiita
Photo by Jexo on Unsplash はじめに Pythonは、主にそのシンプルさと習得のしやすさから、最近では非常に人気があります。データサイエンスや機械学習、ウェブ開発、スクリプト記述、自動化など、幅広い分野で利用することができます。この記事はかなり長いので、すぐ始めましょう。 50. filter()は新しいオブジェクトを返す my_list = [1, 2, 3, 4] odd = filter(lambda x: x % 2 == 1, my_list) print(list(odd)) # [1, 3] print(my_list) # [1, 2, 3, 4]
akishin999 2021/08/04
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フロントエンドの刺激的なコーディング課題6選 - Qiita
素晴らしい課題でコーディング意欲を高めよう。 Photo by Ferenc Almasi on Unsplash. はじめにコーディングを上達させる最も効率的な方法の1つは、できるだけたくさん作ることです。コーディング課題は、ものを作ることで自分のスキルアップする楽しい方法です。この記事のリストを参考に、何か選んで作り始めましょう！急いでいる時や、コーディングのアイディアを枯渇させたくない時は、100以上の課題をここにまとめてあります。課題には好きなツールを使えるので、練習したいものがあれば、気軽に挑戦してみてください。 1. タスクマネージャUI なんて美しいアプリケーションでしょう！クリーンでモダン、インテリジェントなUIです。 Aysenur Turkによる「CSSグリッドを使ったタスクマネージャーUI」学べること HTMLでCSSを使用する方法。新しいCSSグリッドを試
akishin999 2021/06/02
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時系列予測ツールFacebook Prophetを使いPythonで様々なデータから予測をする - Qiita
こちらの記事は、Greg Rafferty 氏により2019年11月に公開された『 Forecasting in Python with Facebook Prophet 』の和訳です。本記事は原著者から許可を得た上で記事を公開しています。私はベイエリアでデータサイエンティストをしているGreg Raffertyです。今回のプロジェクトで使用したコードは私のgithubからも確認できます。この記事では、Facebook Prophetという予測ライブラリを使って様々な予測をする方法と、専門知識を使ってトレンドの不整合を処理するいくつかの高度なテクニックを紹介します。ProphetのチュートリアルはWeb上にたくさん出回っていますが、Prophetのモデルをチューニングしたり、アナリストの知識を統合してモデルにデータを適切にナビゲートさせるための方法は、どれもあまり詳しく書かれていませ
akishin999 2021/03/02
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