pandasの使い方（Series編） - abcdefg.....
pandasのSeriesの使い方のメモです。 pandas pandasは高性能なデータ構造とデータ分析を提供するライブラリです。 インストール pipでインストールします。 # pip install pandas IPythonで使ってみます。 Series Seriesは1次元のndarrayにインデックスというラベルが付いたものです。 SeriesとDataFrameを直接名前指定で使えるようにインポートして使います。 pandasはpdという省略名で使うのが通例です。 In [108]: from pandas import Series, DataFrame In [109]: import pandas as pd Seriesの生成。 配列を指定して生成。 左側にインデックス、右側に要素が表示される。 In [3]: s = Series([1, 2, 3, -1, 10
pandasの使い方（merge、join、concat編） - abcdefg.....
pandasのデータを結合する方法のメモです。 pandasのDataFrameとSeriesを merge関数、join関数、concat関数で結合してみました。 目次 pandas merge関数 inner join left join right join outer join 複数キーでのマージ 列名の重複 indexとのマージ 階層データのマージ join関数 concat関数 pandas pandasの説明とインストール方法は下記を参照。 pppurple.hatenablog.com IPythonで使ってみます。 SeriesとDataFrameを直接名前指定で使えるようにインポートして使います。 pandasはpdという省略名で使うのが通例です。 In [1]: from pandas import Series, DataFrame In [2]: import p
Pythonや機械学習、そして言語の競争について – 極めて主観的な見地から | POSTD
(訳注：2016/1/5、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) よくある主観的で痛烈な意見を題名に付けたクリックベイト（クリック誘導）記事だろうと思われた方、そのとおりです。以前指導してくれた教授から教わったある洞察/処世術は、些細でありながら私の人生を変えるマントラとなったのですが、私がこの記事を書いたのはそれによるものです。「同じタスクを3回以上繰り返す必要があるなら、スクリプトを書いて自動化せよ」 そろそろ、このブログはなんだろうと思い始めているのではないでしょうか。半年振りに記事を書いたのですから。ツイッターで書いた Musings on social network platforms（ソーシャル・ネットワークプラットフォームについてじっくり考える） はさておき、この半年の間書き物をしていないというのはうそです。正確には、400ページの 本 を書きました。
「Rプログラミング入門」をPythonで書き直す - めもめも
何の話かというと RStudioではじめるRプログラミング入門 作者: Garrett Grolemund,大橋真也,長尾高弘出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2015/03/25メディア: 大型本この商品を含むブログを見る 某編集長から上記の書籍が送られてきて、「これは、次はRの本を書けという指示か？？？？」と勘ぐってみたものの、筆者はPython派なので、「これと同じことは全部Pythonでもできるんだよー」と言いたくなって、このエントリーを書き始めた次第です。ちなみに、この本、Rの入門書としてはよくできているので、これのPython版ができたら、それはそれで役に立つ気もします。 なお、このエントリーでは、あくまでコードの部分だけを書き直して、RとPythonの差異についての説明だけを行ないます。コードそのものの説明については、上記の書籍をご購入ください。 環境準備 IP
Visual StudioでPythonを書くべき理由 | POSTD
最近、 Visual Studio 2015 がリリースされました。Pythonにも対応しており、 Python Tools for Visual Studio （PTVS）を使うことで、編集やインテリセンス、デバッグ、プロファイリング、Azureへのパブリッシングなど、ほとんど全ての機能が利用可能です。その詳細や ビデオチュートリアルの一部、ドキュメンテーション、その他のソース はvisualstudio.comで見ることができます。また、 Python Tools 2.1 や Python Tools 2.2 beta についてはリンク先のブログ記事をご覧ください。今回の投稿では、Pythonで仕事を始める際にVisual Studioの使用を検討すべき理由について話していきたいと思います。 非常に便利なインテリセンス 何だかインテリセンスについてはいつも話していますね。Visual
PythonでXgboost - Yuki Okuda
2015-08-08 xgboost package のR とpython の違い - puyokwの日記 puyokwさんの記事に触発されて，私もPythonでXgboost使う人のための導入記事的なものを書きます．ちなみに，xgboost のパラメータ - puyokwの日記にはだいぶお世話になりました．ありがとうございました． Xgboostとは dmlc/xgboost Xgboostは言わずと知れた最近流行りのGradient Boosting系のライブラリで，独立したバイナリとしてコマンドラインから実行できるほか，RやPythonからもライブラリとして利用することができる．詳しくい情報は以下の記事を参照していただきたい． 勾配ブースティングについてざっくりと説明する - About connecting the dots. xgboostとgbmのパラメータ対応一覧をつくる -
【機械学習】ディープラーニング フレームワークChainerを試しながら解説してみる。 - Qiita
今話題のDeep Learning(深層学習)フレームワーク、Chainerに手書き文字の判別を行うサンプルコードがあります。こちらを使って内容を少し解説する記事を書いてみたいと思います。 (本記事のコードの全文をGitHubにアップしました。[PC推奨]) とにかく、インストールがすごく簡単かつ、Pythonが書ければすぐに使うことができておすすめです！ Pythonに閉じてコードが書けるのもすごくいいですよね。 こんな感じのニューラルネットワークモデルを試してみる、という記事です。 主要な情報はこちらにあります。 Chainerのメインサイト ChainerのGitHubリポジトリ Chainerのチュートリアルとリファレンス 1. インストール# まずは何はともあれインストールです。ChainerのGitHubに記載の"Requirements" ( https://github.c
Python入門 : 4日間コース社内トレーニング
The document discusses various aspects of Python programming within the context of Cisco Systems and includes information about learning resources, technical details, and programming concepts. It covers multiple Python functionalities such as ping operations, program structure, and installation on different operating systems. Additionally, it highlights the significance of Python in network manage
emacs の python 開発環境を整える - フリーフォーム フリークアウト
移転しました http://please-sleep.cou929.nu/20110525.html
pipの使い方 (2014/1バージョン) — そこはかとなく書くよん。 ドキュメント
pipの使い方 (2014/1バージョン)¶ 以前 pipの使い方 と いう記事を書いたのですが、これは2011年の1月と、ちょうど3年前です。これ から随分変わったので、ここでもう一度まとめたいと思います。 pip: http://www.pip-installer.org/ ここで述べているpipのバージョンは1.5です。お使いのpipのバージョンが古い場合は pip install -U pip として、更新してください。 警告 大きな変更点: pip 1.5から"pre"や"b"などがバージョンに付いているパッ ケージはデフォルトで検索やインストールの対象からはずされました。その ため、1.5未満のバージョンのpipでインストールしたパッケージが1.5では 入らない場合があります。 --pre を付けることで、これらのバージョンを入れることができます。
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
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声優の声を分類してみた - Qiita
