第3回 ベイジアンフィルタを実装してみよう | gihyo.jp
さらに詳細な利用方法が知りたい方は、Yahoo!デベロッパーズネットワークのマニュアルを参照してください。 ベイジアンフィルタの実装 ここから本格的にベイジアンフィルタの実装に入っていきます。 その前に、まずは先程のリスト1のコードを利用して入力された文章をわかち書きし、単語の集合を返す関数を作成しnaivebayes.pyとして保存しましょう。こちらも先程のmorphological.pyと同様にutf-8で保存してください。 リスト2 文章の分割をする関数（naivebayes.py） # -*- coding: utf-8 -*- import math import sys #yahoo!形態素解析 import morphological def getwords(doc): words = [s.lower() for s in morphological.split(doc)
Pyramid Web アプリケーション開発フレームワーク — The Pyramid Web Application Development Framework v1.4.3 (翻訳)
Pyramid Web アプリケーション開発フレームワーク¶ Pyramid は、小さく、速く、堅実 (down-to-earth) な Python ウェブ アプリケーション開発フレームワークです。 Pyramid は Pylons プロジェクトの 一部として開発されています。 BSD-like なライセンス の下でライセンスされています。 最も単純な Pyramid アプリケーションはこのようになります: from wsgiref.simple_server import make_server from pyramid.config import Configurator from pyramid.response import Response def hello_world(request): return Response('Hello %(name)s!' % request
R vs Python：データ解析を比較 | POSTD
主観的な観点からPythonとRの比較した記事は山ほどあります。それらに私たちの意見を追加する形でこの記事を書きますが、今回はこの2つの言語をより客観的な目線で見ていきたいと思います。PythonとRを比較をしていき、同じ結果を引き出すためにはそれぞれどんなコードが必要なのかを提示していきます。こうすることで、推測ではなく、それぞれの言語の強みと弱みの両者をしっかりと理解できます。 Dataquest では、PythonとRの両方の言語のレッスンを行っていますが、データサイエンスのツールキットの中では両者ともそれぞれに適所があります。 この記事では、NBA選手の2013/2014年シーズンの活躍を分析したデータセットを解析していきます。ファイルは ここ からダウンロードしてください。解析はまずPythonとRのコードを示してから、その後に2つの異なるアプローチを解説し議論していきます。つま
「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 の新ユニットテストフレームワーク (or unittest2)
これは Python3 Advent Calendar の記事です。夢はテストエンジニアです！ということでユニットテストについて書きます。 Python3 縛りとのことですが、この新ユニットテストフレームワークは Python 3.2 以降と 2.7 以降が対象です。これ以前のバージョンでこの新ユニットテストフレームワークを利用したい場合は、それぞれ unittest2py3k (3 系)、 unittest2 (2 系) というバックポートが用意されています。新ユニットテストは mock や IronPython 等の開発者としても知られている Michael Foord 氏を中心に開発されました。 >>> Python とユニットテストの歴史 Python のユニットテストは、1999 年 xUnit ファミリーの PyUnit として開発され、2001 年に公開された Python
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