【Python】専門書や論文を読みたいけど数学が苦手・わからない人向けのコードを読んで学ぶ数学教本 - Qiita
はじめに プログラミング自体は文系、理系、年齢関わらず勉強すればある程度ものになります。プログラミングがある程度できるようになるとTensorflow,PyTorchやscikit-learn等のライブラリで簡単にできる機械学習やデータサイエンスに興味を持つの必然! これからさらになぜ上手くいくのか・いかないのかの議論をしたい、社内・外に発表したい、理論的な所を理解したい、先端研究を取り入れたい、応用したい等々と次々に実現したい事が増えるのもまた必然でしょう。このときに初めて数学的なバックグラウンドの有無という大きな壁が立ちはだかります。しかし、数学は手段であって目的ではないので自習に使える時間をあまり割きたくないですよね。また、そもそも何から手を付けたら良いかわからないって人もいるかと思います。そんな人に向けた記事です。本記事の目標は式の意図する事はわからんが、仕組みはわかるという状態に
データエンジニアの私が機械学習・データサイエンスでオススメしたいスキルマップと本まとめ - 2020年版 - Lean Baseball
要約すると, データサイエンス・機械学習周りでよく聞かれること&回答を言語化しました. 「データサイエンティストやりたい」「機械学習エンジニアになりたい」というキャリア志望を持つ方は多いと思います. 私の周りでも, 公私ともにそんな志望者の相談を聞いたり, （主にインターンの学生さんですが）一緒に仕事をしたりする機会もメッチャ多いです. 「ビジネスサイド強いマン」「サーバーサイドエンジニア」という視点からデータエンジニア兼データサイエンティストな自分が, そんな彼ら彼女らにオススメしている, データサイエンティストを目指すためのスキルマップ 各領域のスキルアップを実現するためにオススメしたい書籍 を紹介したいと思います. なお, 昨年も同様のエントリーを書いておりそのUpgrade版となります. shinyorke.hatenablog.com このエントリーの対象読者 データサイエンスに
Python初学者のためのPandas100本ノック - Qiita
Information 2024/1/8： pandas , Polars など18を超えるライブラリを統一記法で扱える統合データ処理ライブラリ Ibis の100 本ノックを作成しました。長期目線でとてもメリットのあるライブラリです。こちらも興味があればご覧下さい。 Ibis 100 本ノック https://qiita.com/kunishou/items/e0244aa2194af8a1fee9 2023/2/12： 大規模データを高速に処理可能なデータ処理ライブラリ Polars の 100 本ノックを作成しました。こちらも興味があればご覧下さい。 Polars 100 本ノック https://qiita.com/kunishou/items/1386d14a136f585e504e はじめに この度、PythonライブラリであるPandasを効率的に学ぶためのコンテンツとして
【スマホOK/実行しながら学ぶ】東大松尾研のデータサイエンティスト育成/ Deep Learning基礎講座を自習する - Qiita
2019/5/11 PR: こちらの内容を含め、2019年5月11日発刊の 図解速習DEEP LEARNINGという本ができました。[2019年5月版] 機械学習・深層学習を学び、トレンドを追うためのリンク150選 - Qiitaでも、一部内容をご覧いただけます 2019/3/9 ここで紹介している講座が、「東京大学のデータサイエンティスト育成講座」として書籍化されました! 2019/3/9 Colaboratoryに関する情報交換Slackを試験的に立ち上げました。リンクより、登録・ご参加ください。 TL;DR 東大松尾研がJupyter notebook形式でデータ分析/ Deep Learning講義内資料をそれぞれ公開 Google Colaboratoryを使えば、Python等セットアップ不要ですぐに始められる セットアップ後は、スマホブラウザでもok そもそもデータ分析/人工
Study Python with Free Open-Source Books - OSS Blog
Python Books By way of a brief introduction, Python is a high-level, general-purpose, structured, powerful, open source programming language that is used for a wide variety of programming tasks. It features a fully dynamic type system and automatic memory management, similar to that of Scheme, Ruby, Perl, and Tcl, avoiding many of the complexities and overheads of compiled languages. The language
Pythonを始めよう：CodeZine
はじめに こんにちわ、hirataraです。 本稿では、オブジェクト指向のスクリプト言語であるPythonの紹介をしたいと思います。と言っても、実は私がPythonを勉強し始めたのは数ヶ月前のことで、まだPythonに関してさほど詳しいとは言えません。それでもこの記事を書こうと思い立ったのは、ある言語が他の言語に比べて面白い部分と言うのは、その言語にどっぷり漬かってその言語を使うことが当たり前になっている人間よりも、その言語を好きになり始めたくらいの人間の方が見つけやすいのではないかという思いからです。 そのような事情で、もしかすると本当のPythonistaからお叱りを受けるような内容も含まれるかもしれませんが、その点はTBやコメントでご教授頂けると幸いです。この記事で、少しでもPythonに興味を持ってくれる方が増えることを願っています。対象読者他言語でのプログラミング経験者Pytho
2006-10-05
Pythonには標準モジュールがある。使い方は一般的。 #Simple XML-RPC Serverの例 import xmlrpclib from xmlrpclib import Fault import SocketServer import BaseHTTPServer import sys import osここでのポイントはfrom。FROMを使うとローカルの名前空間にロードされる。 from xmlrpclib import Fault def xmlrpclib() : """...とかくと上書きしてしまうので注意。 インポートされるライブラリパスは、環境変数に依存する。 カレントディレクトリ->PYTHONPATH(PATH書式)->インストールパスファイル名が、モジュール名になり、Pythonでの名前空間を表す。 #hoge.py def foo(): print "f
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
The Python Challenge
The first programming riddle on the net There are currently 33 levels. Click here to get challenged What people have said about us: "These sorts of things are in my opinion the best way to learn a language.", brberg at Media Cloisters "It's the best web site of the year so far.", Andy Todd at halfcooked "Addictive way to learn the ins and outs of Python.. a must for all programmers!", salimma at s
python入門
私がこう理解したというレベルのお話です。用語等不適切な点があるかもしれません。 What's new - step 10 CGI menu step 1 変数 計算や、変数で数字や文字を扱います。printやinputもちょっと。 step 2 配列 配列(リスト)、タプル、マップ(連想配列)です。 step 3 スライス 文字や配列の選択です。append,insert,del step 4 メソッド リスト関係のメソッドです。len,reverse,sort,count,remove,index step 5 for 繰り返し for です。 step 6 while 繰り返し while,break,continueです。 step 7 if 条件分岐、判断 ifです。if 〜elif〜else。forのcontinue,breakも。pass。 step 8 def 関数定義です。
辞書って便利！
>>> dic = {'hoge': 123, 'moge': 456} >>> dic['hoge'] 123 >>> dic['h'] = 666 >>> dic {'h': 666, 'moge': 456, 'hoge': 123} >>> del dic['moge'] >>> dic {'h': 666, 'hoge': 123}
Python での XML-RPC の使い方
7. Python での XML-RPC の使い方Fredrik Lundh は優れたPython 用 XML-RPC ライブラリを提供しています。インストールするために、最新版をダウンロードしてください。 *.py ファイルを個人の Python プログラムとして、 個人のディレクトリに突っ込んでも、システムの Python ディレクトリにイ ンストールしてもかまいません。RedHat 6.2 のユーザは次のように入力します。 bash$ mkdir xmlrpclib-0.9.8 bash$ cd xmlrpclib-0.9.8 bash$ unzip ../xmlrpc-0.9.8-990621.zip bash$ python python> import xmlrpclib python> import xmlrpcserver python> Control-D bash$ s
ソフト/Bug Tracking/trac - discypus
[編集]Tracとは？ # TracはEdgewall Software がオープンソースで提供しているソフトウェア。 Trac 日本語版はインタアクト株式会社が提供している。 次の機能を持つ: Issue Tracking System (Bug Tracking System) Issue (課題、問題、懸案) を管理する機能。 Tracではこれに登録された課題をチケットと呼ぶ。 チケットを登録し、その変化を記録(コメント)し (実例)、RSSやメールで配信する。 優先度・難易度・担当者・マイルストーンなどで分類・ソートできる。 (実例) チケットはマイルストーンに所属させることができる。 マイルストーンごとにチケットの個数（解決済み、未解決）を表示できるので、簡単な進捗管理ができる。 マイルストーンをまとめた物をロードマップと呼ぶ。 チケットの登録・更新をメールで通知できる。 (Tr
機械伯爵の最新Python講座
・・・えと、間違い無くPythonの話題です、ええ。 蝶→てふ→TeXとゆーのは定番なので、なんとな〜くわかるかとおもわれます が、生糸とゆーのは「raw文字列」のことです。 ※rawは生、文字列(string)はもともと「糸」の意味です。 いや、Pythonの教科書を見ると、raw文字列とゆーのは、「正規表現を使うた めにある」と必ず書いてあるので、私は今までほとんど使ってきませんでした （わざわざ正規表現オブジェクト(reオブジェクト)にコンパイルするくらいなら、 Pythonなんか使わずにawkで済ませます） ところが、このraw文字列って、他の言語のコードを自動生成するのにけっこ う便利なんですよね。 特に、＼（私の場合は￥ですけど）を悪夢のように乱発するTeXのコードを生 成するのに、いちいち＼＼でエスケープすると、もうそのコードは悪夢のように 見にくいものになります(その上、そ
Generating XUL with Python - MDC
メインページ > 移行してきた文書 > My Chrome Oven: Generating XUL with Python (外部サイトから移行) この記事は、Mozilla Japan 翻訳部門もしくはその関連グループによりすでに翻訳済みのものを移行してきました 移行元の文書。英語版と内容が異なる場合や、MDC の他の記事と整合性のとれていない場合があります。 注意: この文章では、実際の XUL と Python言語との結合に関しては何も述べられていません。専門的な話をするには、わたしはその辺りのことについて、あまりにも知らなすぎます。 最近、XPConnect の一般化についての話がちらほら聞かれますので、XPIDL/XPCOM 中に述べられている Mozilla API ―― すなわちその全て ―― は Python のようなスクリプト言語からアクセスすることが、またその逆も、で
日本語環境でのPython (for Python 2.3 or later)
日本語環境でのPython (for Python 2.3 or later) - Pythonで日本語処理を行うために(for Python... 皆さんがPythonを使いはじめるとき、なんと言っても気になるのは「ちゃんと日本語使えるのかなぁ」ということではないかと思います。 結論から言えば、現在のPythonは日本語環境で利用可能です。 しかし、快適に日本語を使うためには、ちょっとした準備が必要です。 ここでは、Python 2.3 を基本に説明を行います。 Python の文字列型 まず、Python の文字列型データは 8 ビット透過ですので、文字列の中に文字コードが 0 から 255 までのどんな値が含まれていても処理することが出来ます。 Python の文字列型データに日本語が含まれていても、ビット落ちなどの障害が発生することはありません。 いったんデータとして日本語文字列を
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http://www.ibiblio.org/obp/thinkCSpy/index.htm
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https://oldriver.org/python/pep-0008j.html