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[Python] 辞書で、追加順を記憶するOrderedDictの使い方 - YoheiM .NET
こんにちは、@yoheiMuneです。 Pythonの辞書（Dictionary）で、データを追加した順を保持したい場合があります。その場合にはOrderedDictを使うと便利です。今日はその使い方をブログに書きたいと思います。目次 Dictionaryでは順番が保持されない通常の辞書（Dictionary）では、データを追加した順が保持されません。 d = dict() d["one"] = 1 d["two"] = 2 d["three"] = 3 これをfor文で取り出すと、追加した順で取得することができません。 # for文での抽出例 for k, v in d.it ems(): print(k, v) # one 1 # three 3 # two 2 この場合に、追加した順で取り出したいとなると、これから説明するOrderedDictを使う必要があります。 Ordered
daabtk 2018/03/05
value

()

.NET

Python

インスタンス
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高校数学: 集合 (3数の集合) 4: Python3: functools.reduce() で畳み込み、または畳み込む。 Numpy: intersect1d(), union1d() - 統計学, 数学, R (R言語), Python 3
Python3 コード sets_cap_cup_complement4.py #!/usr/bin/env python3 """(docstring) """ import functools import numpy as np def print_math_probl em(): """(docstring) """ print("""1 から 600 までの整数の中で、2 の倍数の集合を A, 3 の倍数の集合を B, 5 の倍数の集合を C とする。このとき、以下のものを求めよ。 (1). 集合 A の要素の個数 n(A) (2). 集合 B の要素の個数 n(B) (3). 集合 C の要素の個数 n(C) (4). 集合 A cap B の要素の個数 n(A cap B) (5). 集合 B cap C の要素の個数 n(B cap C) (6). 集合 C cap A の
daabtk 2017/12/11
print

cap

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python

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[Python] 株価データをプロットし，さらにCSVファイルを出力する - Qiita
はじめに Web上で長期間の株価データを探してもなかなか見つからないので，Pythonを用いて株価のヒストリカルデータを取得し，CSV形式で出力，さらに出力したデータをプロットするプログラムを作成しました．日本株・外国株いずれにも対応しています．参考までに，例として出力した日経平均株価1のCSVファイルはこちら，さらにプロットすると以下のようになります．ソースコードの紹介まず，作成したソースコードを紹介します． #!/usr/bin/env python3 # -*- coding:utf-8 -*- ''' 株価データのプロット・CSVへの出力 ''' import datetime as dt from pandas import DataFrame import jsm import pandas_datareader.data as web import matplotli
daabtk 2017/11/24
csv

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as

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超簡単！Pythonを使って中学・高校レベルの数学問題を解いてみた - paiza times
秋山です。 PythonはNumpyとかSympyとか、数値計算が得意なライブラリが充実しています。もちろん中学・高校の数学で習うレベルの計算もすぐにできちゃいます。というわけで今回はPythonでプログラミングをして、中学・高校で習う数学の問題を解いてみました。 Pythonが使えるようになれば、中学・高校レベルの数学では困らずに済む。かもしれない。 ■中学2年生レベル ◆連立方程式 ◇問題 x + y = 3 x + 3y = 13 のとき、xとyを求めよ。 Numpyを使って、連立方程式を行列計算で解いてみました。 ■中学3年生レベル ◆2次方程式 ◇問題 x^2 - 10x + 24 = 0 のとき、xを求めよ。昔の授業では (x - 4)(x - 6) = 0 x = 4 , 6 このような解法を習ったと思います。この問題は、NumpyのPolynomialを使って式を作り
daabtk 2017/03/22
数学

3c

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python
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bottleで始めるWEBアプリの最初の一歩
(2017/09 追記)http://www.denzow.me/archive/category/Bottle　でまとめ直し始めました PythonのWAFの中でもとりわけ軽量・シンプルなBottleを使ってアプリケーション作成の第一歩を踏み出すお手伝いをします。 Read less
daabtk 2016/07/11
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PythonでPandasのPlot機能を使えばデータ加工からグラフ作成までマジでシームレス - Qiita
Pandasのグラフ描画機能この記事ではPandasのPlot機能について扱います。 Pandasはデータの加工・集計のためのツールとしてその有用性が広く知られていますが、同時に優れた可視化機能を備えているということは、意外にあまり知られていません。この機能は Pandas.DataFrame.plot() もしくは Pandas Plot と呼ばれるものです。 Pandas Plotを使いこなすことが出来るようになれば、データの読み込み、保持データの加工データの集計データの可視化というデータ分析の一連のプロセスを全てPandasで完結させることが出来る、つまり分析の「揺りかごから墓場まで」を実現することが出来ます。 Pandasのプロット以外の機能についてこの記事ではPandasのデータハンドリングなどに関わる機能は説明しません。そちらにも興味がある方は下記の記事などを
daabtk 2016/03/02
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create

development

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TensorFlow 畳み込みニューラルネットワークで手書き認識率99.2%の分類器を構築 - Qiita
TensorFlowとは2015/11/9にオープンソース化されたGoogleの機械学習ライブラリです。この記事ではディープラーニングと言われる多層構造のニューラルネットワークをTensorFlowを利用して構築しています。 TensorFlowはPythonから操作できますがバックエンドではC++で高速に計算しています。macのPython2.7系環境でTensorFlowの上級者用チュートリアルを行い、手書き認識率99.2%の多層構造の畳み込みニューラルネットワークモデルの分類器を構築したときの作業メモです。特別な設定なしにCPU使用率270%メモリ600MByteとちゃんと並列計算してくれました。MNISTランキングを見ると認識率99.2%は上位のモデルとなるようです。 TensorFlowチュートリアル TensorFlowの初心者用と上級者用チュートリアル2つに取り組んでみました
daabtk 2015/11/11
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常勝のFXシステムトレードのコードが書けたっぽい? with Python and PyAlgoTrade - Ryoの開発日記 Neo!
https://www.facebook.com/shen.l.liang/posts/10204224244113198 移動平均線ベースのテクニカルに基づいたトレードルールです。一緒にお金持ちになりたい人は、積極的にプルリク送りましょう。 from pyalgotrade import strategy from pyalgotrade import plotter from pyalgotrade.stratanalyzer import sharpe from pyalgotrade.barfeed import yahoofeed from pyalgotrade.barfeed import csvfeed from pyalgotrade.barfeed import Frequency from pyalgotrade.technical import ma from p
daabtk 2015/08/17
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class

data

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PhantomJS入門 CasperJSを使う - Murayama blog.
ここんとこのブログの題材として２週間ほどPhantomJSを触ってみましたが、これけっこう難しいです。JavaScript独特のイベント処理や、WebKitの仕組みうんぬんで、リンクをクリックするのにもハマったりします。何かいい方法あるはず、、と調べてたら、やっぱりあるんですね。 CasperJS CasperJS is a navigation scripting & testing utility for PhantomJS, written in Javascript http://casperjs.org/ CasperJSは、JavaScriptで実装されたPhantomJSのユーティリティです。ざっくり以下のことができます。ブラウザのナビゲーションステップを順に定義できるフォーム入力リンクのクリックページのスクリーンショット（画面の一部分だけもOK）リモートDOMの
daabtk 2015/06/24
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Scrapy 1.0が公開されました - orangain flavor
Pythonの有名なWebスクレイピングフレームワークのScrapyがバージョン1.0になりました。*1 0.24からの主要な変更点は下記のとおりです。 SpiderでIt emの代わりにdictを返せるようになった Spiderごとにsettingsを設定できるようになった Twistedのloggingの代わりにPythonのloggingを使うようになった CrawlerのコアAPIがリファクタリングされたいくつかのモジュール配置場所が変更された他にも数多くの変更点がリリースノートに記載されています。 Scrapy 1.0の感想大きな機能の追加よりも、APIの整理と安定性の向上がメインのようです。これまではバージョンを重ねるごとに便利になっていくものの、あまりAPIが安定していない印象でしたが、APIを安定させた区切りのリリースと言えるでしょう。1.0というメジャーバージョンに到
daabtk 2015/06/21
API

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Pythonでクローリング・スクレイピングに使えるライブラリいろいろ - orangain flavor
2016-12-09追記「Pythonクローリング&スクレイピング」という本を書きました！ Pythonクローリング&スクレイピング -データ収集・解析のための実践開発ガイド- 作者: 加藤耕太出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2016/12/16メディア: 大型本この商品を含むブログを見るこれはクローラー／スクレイピング Advent Calendar 2014の7日目の記事です。 Pythonでクローリング・スクレイピングするにあたって、いろいろなライブラリがあるので一覧でまとめてみます。以下の4つのカテゴリにわけて紹介します。 Webページを取得する Webページからデータを抜き出す Webページの自動操作総合的なフレームワークなんでこれが載ってないの？この説明はおかしい！などありましたらお気軽にお知らせください。なお、この記事はいろいろなライブラリを紹介することを目
daabtk 2014/12/08
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