
この記事は、体の動きとか音声入力でアプリケーションを操作したり、プログラミングをするにはどうすればいいかということをいろいろ実験してみた記事です。 この記事には、実用性があるものと現実的に使うにはトレーニングが必要なものが混在しています。そのため、そこまで期待してはいけません。 この記事は、TalonとmacOSの音声入力で書いたものを手作業で修正しています。 マイクはBlue Microphones Yeticasterを使いました。 きっかけ t_wadaさんが老眼について書いていたのが、この記事を書いたきっかけの一つです。 プログラマ35歳定年説はとっくに過去のもので、35歳を過ぎても能力も報酬も伸び続けるし、生涯現役プログラマのロールモデルとなる方も増えてきた。ただ諸先輩方から聞いた話をまとめると、ベテランプログラマの前に立ち塞がるのは「老眼」で、こればかりは本当に恐ろしい。何か対
DX(デジタルトランスフォーメーション) Excelを自動化できる!Pythonのモジュール「OpenPyXL」で効率化してみた 現在では表計算ソフトのExcelは企業の業務に欠かせない存在となっていますよね。 ですが、実際に活用していくと不便さを感じる場面もあり、これが業務の足かせとなって効率を下げてしまうことも。ところが今このExcelはプログラミング言語「Python」と組み合わさることで、操作を自動化して業務の効率化を行えるようになっています。 ちなみにどうやって自動化を行うのかというと、ExcelとPythonを結び付けるモジュール「OpenPyXL」を活用していくのです。 今回はこのExcel+Pythonで何ができるのかからExcel+Pythonを実現する「OpenPyXL」の基礎や準備について。また、簡単なExcelファイル、「シート」「セル」の操作方法をそれぞれ説明して
PHPとPythonとRubyの連想配列のデータ構造がそれぞれ4〜5年ほど前に見直され、ベンチマークテストによっては倍以上速くなったということがありました。具体的には以下のバージョンで実装の大変更がありました。 PHP 7.0.0 HashTable高速化 (2015/11) Python 3.6.0 dictobject高速化 (2016/12) Ruby 2.4.0 st_table高速化 (2016/12) これらのデータ構造はユーザーの利用する連想配列だけでなく言語のコアでも利用されているので、言語全体の性能改善に貢献しています1。 スクリプト言語3つが同時期に同じデータ構造の改善に取り組んだだけでも面白い現象ですが、さらに面白いことに各実装の方針は非常に似ています。独立に改善に取り組んだのに同じ結論に至ったとすれば興味深い偶然と言えるでしょう2。 本稿では3言語の連想配列の従来実
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本書ではPythonを使い、火星や木星や銀河の最果てを、詩人の魂を、高度な金融の世界を、選挙の不正を、ゲーム・ショーのトリックを、探っていく。マルコフ連鎖解析のような技術を使って俳句を詠み、モンテカルロ・シミュレーションで金融市場をモデル化し、イメージ・スタッキングで天体写真を改善し、遺伝的アルゴリズムで巨大なネズミを育てる。それとともにpygame、Pylint、pydocstyle、tkinter、python-docx、matplotlib、pillowといったモジュールの経験を楽しく積むことができる。 この本は2冊目のPythonの本とみなすことができる。完全な初心者向けの本や入門クラスの後に続く本、あるいは補完する本となることを狙っている。「impractical」(実用的でない)というタイトルに反して、本書の内容はかなり実用的で、文字列やコレクションの操作といった基本的なことか
何ヶ月か前にTwitterのタイムラインに流れてきたのですが、それっきり話題を聞かないので検証してみることにしました。 ちなみに、個人的に普段使って慣れているのは、癖が少なくて扱いやすい scikit-image です。 (OpenCVはBGRがデフォルトなので基本的に避けたいですし、PILは癖が強めなのであまり好きではないです) 高速の画像処理ライブラリを使うモチベは、もちろん Kaggle です。 特に画像の読み込みが速いと、時間短縮に直結するので個人的に嬉しいです。 Lyconとは C++で書かれたPython用の軽量画像処理ライブラリらしいです。 PyPI にあるので pip install ですぐに使えます。(一応依存関係も気にしなきゃいけないかも) github.com 性能の割にスターが控えめな気がする。 試しに使ってみる 多少の実戦を仮定して、Kaggle の Notebo
# !usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- ## PyAutoGUIのモジュール # pip install pyautogui import pyautogui # クリップボードコピペ用 # pip install pyperclip import pyperclip import sys import time def GijiHenkan(kanji, roumaji, sleeptime): #roumaji文字列をタイプする(※全角モード前提) #pyautogui.typewrite(roumaji) #↑不自然に早いので不採用 #全部の文字を一文字ずつ打つ for char in roumaji: pyautogui.press(char, presses=1) time.sleep(sleeptime) #変換前にひとこきゅう ti
年末年始の新幹線はすぐに予約で一杯になってしまう。最近はエクスプレス予約のWebサイトを使えばスマホやPCから即時予約できるようになったが、年末年始の「都合が変わって1週間前など新幹線を予約したい」みたいな状況では難しい。ぼくはエクスプレス予約の割引額が増えるJ-WESTカードを持っているのだけど、特にキャンセル待ちなどに優遇があるわけではないので、CYBER STATIONという空席確認Webサイトでじっといい時間の空席が現れるのを待つしかない。 というわけでPythonで解決しよう。 この記事は ふしみ Advent Calendar の10日目の記事です。 CYBER STATIONは (見た目的にも) パースがとても簡単そうなので、素直なスクレイピングが通用しそうだ。予約サイト (エクスプレス予約) は自動操作が難しそうだが、Pythonに空席状況を監視してもらって、空席が見つかっ
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? **自然言語処理に前処理は不可欠です。**テキストは文字の羅列であり構造化されていないため、そのままでは処理するのが難しいです。特にWebテキストの中には HTMLタグ や JavaScript のコードといったノイズが含まれています。このようなノイズは前処理して取り除かなければ期待する結果は得られないでしょう。 出典: [Deep learning for computational biology](http://msb.embopress.org/content/12/7/878) 本記事では自然言語処理における前処理の種類とその
文:Daniel Sim 分析:Lee Shangqian、Daniel Sim、Clarence Ng ここ数ヶ月、シンガポールのMRT環状線では列車が何度も止まるものの、その原因が分からないため、通勤客の大きな混乱や心配の種となっていました。 私も多くの同僚と同じように環状線を使ってワンノースのオフィスに通っています。そのため、11月5日に列車が止まる原因を調査する依頼がチームに来た時は、ためらうことなく業務に携わることを志願しました。 鉄道運営会社SMRTと陸上交通庁(LTA)による事前調査から、いくつかの電車の信号を消失させる信号の干渉があり、それがインシデントを引き起こすことが既に分かっていました。信号が消失すると列車の安全機能である緊急ブレーキが作動するため、不規則に電車が止まる原因となります。 しかし8月に初めて発生した今回のインシデントは、不規則に起こっているように見えるた
Python及びテキストマイニングの超初心者向け入門書として 友人と週1回ペースで行っている統計&プログラミングの勉強会で、以前、Pythonの入門書は何がいいだろうかと考えて本書を取り上げました。当時ブログにはまとめていなかったのでまとめておきます。 言語研究のためのプログラミング入門: Pythonを活用したテキスト処理 作者: 淺尾仁彦,李在鎬出版社/メーカー: 開拓社発売日: 2013/06/25メディア: 単行本この商品を含むブログ (3件) を見る 本書はほんとにプログラミングというものに全く触れたことがない人向けのものなので、内容はちょっと簡単すぎた感もあるのですが、勉強会ではRばかりやってきてPythonには皆慣れているわけではないし、テキストマイニングの入門という意味もこめて一応やりました。初心者でもすぐ理解できる内容なのでさっさと終わらせようと思い、1回2章ずつのペース
はじめに こんにちは、コピペデータサイエンティストです。 3年ぐらい前に「ラーメンと自然言語処理」というおちゃらけLTをしたのですが、今見ると恥ずかしいぐらいショボいので、Pythonで作りなおしてみました。 長くなったので3行でまとめると Web上に転がっている口コミとか紹介文を Pythonのライブラリを用いて解析することで 好きなラーメン屋に似たラーメン屋を見つける手法を構築した 方法 統計的潜在意味解析という手法を用います。ざっくり言うと、文書がどんなトピックを持っているか、何に関する文書なのか、を推定してくれるものです。 以下の様なイメージで各トピックに割り振られる割合を算出できるため、以下の例ではAとBが近い、ということを計算することが可能です。 ラーメン屋A: [0.75, 0.15, 0.10] ラーメン屋B: [0.60, 0.15, 0.15] ラーメン屋C: [0.0
Pythonは書きやすくて読みやすい、使うのが楽しいプログラミング言語です。本書では、学生や生徒、プログラミングの初心者が、数学の問題を具体的に解く楽しみをPythonを用いて体験します。方程式の解を求めたり、統計や確率を計算したり、放物線運動をプロットしたり、フラクタル図形を描いたり、フィボナッチ数と黄金比の関係を探ったりします。同時に、matplotlibとSymPyの使い方も学びます。数学とプログラミングの両方の知識と技術を身につけることができる、まさに一石二鳥の一冊です。 目次 日本語版まえがき 謝辞 はじめに 1章 数を扱う 1.1 基本数学演算 1.2 ラベル:名前に数を割り当てる 1.3 さまざまな種類の数 1.3.1 分数を扱う 1.3.2 複素数 1.4 ユーザ入力を受け取る 1.4.1 例外と不当入力の処理 1.4.2 分数と複素数を入力 1.5 数学を行うプログラムを
Photo by Kathleen Franklin こんにちは。谷口です。 先日、プログラミング言語別エンジニアの平均年収ランキングにて、Pythonが651万円で1位になったことが話題になりました。 www.itmedia.co.jp Pythonは機械学習、人工知能分野、計算系の研究に適したライブラリが非常に多く、各分野の研究の盛り上がりとともにニーズが増えています。また、もちろんそういった研究分野だけでなくYouTubeやInstagram、Dropbox等といったメジャーなWebサービスでも多く使用されています。 Pythonは他のプログラミング言語に比べても、構文がシンプルで、一つの処理について誰がコードを書いても同じ書き方になりやすいという特徴があります。そのおかげで初心者でも比較的コードが書きやすく、また他人が書いたコードを読む際も読みやすい言語となっています。プログラミン
(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。
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