MNISTのデータをCSVに変換する（Pythonによるスクレイピング＆機械学習テクニック） - 俺人〜OREGIN〜俺、バカだから人工知能に代わりに頑張ってもらうまでのお話
今回は、前回ダウンロードしてきたMNISTのデータをCSVに変換しました。 今までバイナリデータをちゃんと扱ったことがなかったので、とても勉強になりました。 Pythonによるスクレイピング＆機械学習開発テクニック増補改訂 Scrapy、BeautifulSoup、scik [ クジラ飛行机 ]の第４章を参考にさせていただきながら、取り組んでいます。 MNISTのデータのダウンロードまでは、前回の記事をご参照ください。 oregin-ai.hatenablog.com では、振り返っていきたいと思います。 MNISTのデータをCSVに変換する 1.MNISTのデータ構造 2.全体像 3.ラベルファイルとイメージファイルを開く 4.ヘッダー情報を読み込む 5.画像データを読み込んでCSVで保存 6.うまく取り出せたかどうかPGMで保存して確認 7.出力件数を指定して出力 8.コマンドラインか
アルゴリズムの基本をJava、C#、Pythonで学ぼう - データを集計し、言語ごとの違いを知る - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考える！
今回は、以下のように指定しました。表示オプションはデフォルトのままです。 地点を選ぶ：東京 項目を選ぶ（データの種類）：時別値 項目を選ぶ（項目）：気温 期間を選ぶ：2019/1/1～2019/12/6 データの項目は「日時」「気温」「品質情報」「均質番号」の4種類。品質情報、均質番号は、観測値が正常かどうかに関する情報です。各項目の詳細については、同サイトの「ダウンロードファイル(CSVファイル)の形式」ページを参照してください。 ファイルの先頭5行には、次の画像のような項目が入っています。このまま使うとやや面倒なので、あらかじめ先頭5行分は削除し、全てデータ行のみのCSVファイルに加工しておきます。 CSVファイルの仕様にはバリエーションがあり、その全てに対応するとコードが複雑になりますので、今回は気象庁のCSVデータに基づき、次の仕様を前提とします。 文字種は、ANK（1バイト文字）
Pythonで5分でシステム運用に役立つレシピ - forest book
元ネタ: Pythonで5分で便利なことをするレシピ - 西尾泰和のはてなダイアリー お正月なので(？)、挑戦してみます。 Python に限ったお話ではないですが、スクリプト言語の嬉しさを実感するのは文字列の扱いがメインのときではないでしょうか。緊急でちょっとデータの加工をしなければならない、そんなときに Python が使えるときっと嬉しい気分になると思います。 商品マスタに新商品データを今すぐ追加してほしい データベースに商品マスタがあります。普通のアプリケーションだったら csv 取り込み機能が付いていて、大量データの取り込みをサポートしているでしょう。あるとき、csv 取り込み機能にバグが発生してデータを取り込めないというクレームがユーザから寄せられました。 システム運用を担当しているあなたは、データを頂けたらこちらで登録しますと電話で回答しますよね。そして、ユーザから新商品の
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【Python】CSVファイルを読み込んでMySQLでデータベースに保存 - あずみ.net
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