最近見つけたクールなPythonライブラリ6選 - Qiita
機械学習のためのすごいPythonライブラリ Image by Free-Photos from Pixabay はじめに Pythonは機械学習に不可欠な要素で、ライブラリは作業をより単純にしてくれます。最近、MLのプロジェクトに取り組んでいる時に、素晴らしいライブラリを6つ見つけました。ここでは、それを紹介します。 1. clean-text clean-textは本当に素晴らしいライブラリで、スクレイピングやソーシャルメディアデータを処理する時にまず使うべきものです。最も素晴らしい点は、データをクリーンアップするために長く凝ったコードや正規表現を必要としないことです。 いくつかの例を見てみましょう。 インストール #Importing the clean text library from cleantext import clean # Sample text text = """
時系列予測で使えるpythonライブラリ一覧 - ざこぷろのメモ
本記事では、時系列予測に利用できるpythonのライブラリの使い方について説明をします。 パッとライブラリを使うことを目指すため具体的なアルゴリズムの説明は省きます。 ※説明が間違えている場合があればご指摘いただけると助かります。 目次 利用データ ライブラリ Prophet PyFlux Pyro Pytorch Lightgbm 補足:Darts まとめ ソースコード このブログで記載されているソースコードはGitHubに上げておいたのでもしよろしければ参考にしてください。 github.com 利用データ 今回用いるデータはkaggleのM5 Forecasting - Accuracyと呼ばれるコンペティションで利用されたデータを用います。 作成したランダムなデータよりも実データのほうが予測をしている感があるからです。 予測に使うデータはwalmartの売上データです。 下図はその
【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のライブラリとかをちょっと試したい時にtryってツールが便利 - Blank File
GitHubの Trending を眺めていたりすると時たま気になるpython製のツールやライブラリがあって試したくなったりします。 でもよく知らないし試したらすぐ消すようなものを普段の環境に入れるのも抵抗があって、その都度仮想環境を作ったりしていました。 try はそんな時に手軽に仮想環境を作って使い終わったらさくっと廃棄してくれる便利ツールです。 インストール tryで作る環境は2.7などでもいいようですが、try自体はPython3.4以上の対応のようです。 python3 -m pip install trypackage これ（またはpip3など）でインストールでき、コマンドラインからtryコマンドが使えるようになります。 使い方 try [試したいライブラリ名] [[ライブラリ2] [ライブラリ3] ...] これで新しい仮想環境が作られてライブラリがインストール＆impor
Pythonで機械学習／Deep Learningを始めるなら知っておきたいライブラリ／ツール7選
プログラミング言語「Python」は機械学習の分野で広く使われており、最近の機械学習／Deep Learningの流行により使う人が増えているかと思います。一方で、「機械学習に興味を持ったので自分でも試してみたいけど、どこから手を付けていいのか」という話もよく聞きます。本連載「Pythonで始める機械学習入門」では、そのような人をターゲットに、Pythonを使った機械学習について主要なライブラリ／ツールの使い方を中心に解説していきます。 連載第1回は、ライブラリ／ツール群の概要説明からです。各ライブラリ／ツールの詳細な使い方や実用上のテクニックは連載第2回以降で解説していきます。ここで挙げるライブラリ／ツール群は「普段、筆者が仕事で使っているもの」という基準で選定されています。そういう意味で全く網羅的ではなく、独断と偏見であることを自覚していますので、ご了承ください。 連載初回である本稿で
データの前処理や加工に使えるPython csvkit - Librabuch
みなさまこんばんは。Python Advent Calendar 2014 24日目の記事です。 先日のpyhackで@atelierhideに教えてもらった、データ前処理スト垂涎のライブラリの紹介をすることにしました。 csvkit とは csvkitは、コマンドラインでCSVやTSVファイルを取り扱うのに便利なライブラリです。データの前処理や加工をLinux/UNIXのコマンドラインで行っている環境もあると思いますが、それを代替する、あるいは組み合わせて使うとよいのがcsvkitです。 csvkit pipでインストール出来ます。Python3.4にもインストールは可能ですが、一部の機能が動作しないことを確認しています。今回は2.7にインストールしました。 pip install csvkit 具体的な使い方を見ていきます。 基本的な使い方 ここからはiris.csvのデータをcsvk
Pythonデータ分析系ライブラリのインストール Windows / Mac - Librabuch
PyCon JP 2014 チュートリアル「PyData入門」のお知らせ | Librabuch 上記のエントリで告知した通り、2014年09年12日（金）に行われるチュートリアルの講師を務める御縁を頂いています。29枚あったチケットは完売のようで、若干プレッシャーの高まりを感じる今日この頃です。 さて、チュートリアル開催にあたり、利用するライブラリ群のインストール方法をOS毎に確認していたのでこちらにも備忘録として残しておきます。（参加者の方々には専用経路で別途ご案内差し上げます） 導入手順 共通 Windows版 Mac版 動作確認 導入したいもの 今回導入したいライブラリは下記の通りです。 NumPy Scipy Pandas scikit-learn matplotlib IPython 共通手順 Python3.4.1をインストールしてPATHを通しておきます。（手順問わず） p
Pythonライブラリメモ
分野別メモ(一部、趣味嗜好による偏りがあります) Contents 日付 webプログラミング データ処理 クライアント WSGI/フレームワーク WSGI/ツール、ライブラリ ストレージ RDBドライバ ORM NoSQL キャッシュ ドキュメンテーション テスト 開発 パッケージング/配備 構成管理 日付 python-dateutil arrow mxDateTime webプログラミング データ処理 simplejson lxml pycrypto クライアント requests openid2rp httplib2 WSGI/フレームワーク pyramid flask bottle wheezy web2py turbogears2 pylons WSGI/ツール、ライブラリ webob pastedeploy repoze.* zope.* jinja2 mako chamel
Gevent チュートリアル
はじめに このチュートリアルはある程度の Python の知識を前提としていますが、 それ以上の知識は前提としていません。 並列プログラミングの知識も必要ありません。 このチュートリアルの目的は、 gevent を扱う道具を提供し、 読者がすでに持っている一般的な並列プログラミングの問題を手なづけて 非同期プログラムを書き始められるように手助けすることです。 寄稿者 時系列順の寄稿者: Stephen Diehl Jérémy Bethmont sww Bruno Bigras David Ripton Travis Cline Boris Feld youngsterxyf Eddie Hebert Alexis Metaireau Daniel Velkov そして Denis Bilenko に、 gevent の開発とこのチュートリアルを作る上での 指導について感謝します。 この共
「結構便利だからみんな使った方がいいぞ！」という7つのPythonライブラリ - None is None is None
一部で最強と呼ばれているPythonには, virtualenvやipythonのような絶対入れる超定番以外にも, あると便利なライブラリというものがあります. ここではラッキーセブン, 7つご紹介しましょう. なお, furl以外は3.xに対応しています. requests 覚えやすいWebリクエスト(urllib.request.urlopenの代替) furl URLの扱いをもっとシンプルに(urllib.parse.urlparseの代替) PyQuery jQueryのスクレイピング力をPythonに(html.parser.HTTPParser, lxml, BeautifulSoupの代替) Send2Trash/Send2Trash3k クロスプラットフォームな「ごみ箱へ送る」 Windows向けPythonランチャー 2.xと3.xを切り替える PySide/PyQt4
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