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プログラミング学習中の皆様、こんな事していませんでしょうか？ 最近では生成AIの登場により、「プログラミングに興味が湧いた」、「AIが助けてくれるなら独学でもやれそう」と、学習をスタートする方も増えたと思います。 しかし、間違った学習方法を続けてしまうと、途中で挫折してしまうことも少なくありません。 次のような行動に心当たりはありませんか？ エラーで何時間も止まる 「なんでこのエラーが出るんだろう」と悩み続けて、1つのバグで何時間も調べずに手が止まっていませんか？（何時間は言いすぎかもしれませんが） 今の時代はAIがあります。ググったり、AIを使って先に進みましょう。 有名なQAサイト 複数の言語に手を出してしまう 「なんかこの言語違う気がする…」とか言って別の言語に手を出していませんか？ 欲張った結果、どれも基礎だけで終わってしまってはもったいないです。まずは1つの言語をしっかり習得する

プログラミング初学者の方が知っておくと得しそうな用語を図解にしました。 ただし、体系的でもなければ、何かを網羅をしているわけでもありません。 私が日々、Ｘでポストしている中から抜粋しただけのものです。 あらかじめご了承下さい。 Pythonに偏っていますが良ければフォローお待ちしております。 それではいってみましょう！ GUIとCUI GUIとは、グラフィカルユーザインターフェース(Graphical User Interface)の略で画面上にボタンやアイコンを表示し、直感的に操作できるようにしたものです。 反対にCUIというものもあり、こちらはキャラクターユーザーインターフェイス（Character User Interface）の略で命令をすべて文字によって行います。 絶対パスと相対パス パスとはディレクトリ（フォルダ）構造内の場所を表すために使用する文字列のことで、絶対パスと相対パ

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私がプログラミングに入門したときに、そういえばこの辺よく分からなかったなという点を思い出してまとめてみました。 良かったら参考にしていただけると嬉しいです。でも完璧に覚える必要はありませんので、流し読み程度に。 「Pythonの始め方」みたいな記事が大量にある 同じ言語に対して、なぜこんなにも始め方の記事があるのだろうと思いました。 結論、それは作業環境が沢山あるからでした。 VScode Pycharm Jupyter Notebook Jupyter Lab Google Colab などなど、いろんな環境でPythonを動かすことができるんです。 もちろんこの作業環境の分、ネットには記事があって、これがややこしい原因の1つかなと思います。 特にこだわりがない人は「Python VScode 環境構築」あたりで調べればいいかと。 手軽に始めたい人はGoogle Colabもおすすめです

概要 目次 Pythonでデータに重複があるか確認する方法 PyCon JPが不正をしていない理由の解説 本記事では、Pythonで重複したデータを集約する方法、及び、機密情報を隠して集計をするための手法について解説します。 本記事で紹介するコードは投票結果の集計やアイデアの集計などで有効に使うことができます。 内容に誤りがありましたらご指摘ください。 本記事は、今後の健全なコミュニティの発展に必要不可欠な情報であるため、健全な技術コミュニティの発展を目指す情報交換プラットフォーム、Qiita.comにて公開します。 Pythonでデータに重複があるか確認する方法 リスト形式の場合 Pythonでリストから重複があるか確認する3種類の方法を紹介します。 重複の有無をbool値で出力します。 外部ライブラリ、cythonを使わない場合、データの分布に関する事前情報がない場合はこれらの方法が有

概要 本文章は、一般社団法人PyCon JP Associationが主催したPyCon APAC 2023の開催に際し、そのプロポーザル選考過程において行われていた不正行為の告発を目的とするものです。 本文章が対象とする読者は技術者、及び、公衆です。技術者は技術『愛好家』との付き合い方について一考をするべきであり、公衆は「専門家ではないにも関わらず技術の専門家のフリをする不正な愛好家」に対して無自覚であるべきではない、という警鐘を鳴らすため、並びに、一般社団法人PyCon JP Associationの公衆に対する不正を告発するため、本文章を公開します。 本文章は、Qiitaが目指す、学びのある情報を技術者に共有することで、よりよい技術者コミュニティの形成を目指す内容であるため、Qiitaのガイドラインに沿った形式でQiita.com上で公開します。 告発する内容 PyCon APAC

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? python3.13のリリースが近づいてきたということで、今回は各バージョンの便利機能をおさらいしたいと思います。 ちなみにPython3.13は現在candidate版が公開されています。candidate版は正式版になる予定のバージョンのことです。 Actual: 3.13 development begins: Monday, 2023-05-22 3.13.0 alpha 1: Friday, 2023-10-13 3.13.0 alpha 2: Wednesday, 2023-11-22 3.13.0 alpha 3: Wed

この記事はDjango Advent Calendar 2020 の最終日の記事です。 はじめに はじめまして。 普段からDjangoを使用してWebアプリを開発しています。 今年もこの時期がやって来ましたね。 ちなみに、去年も同じ日に投稿させて頂きました。 Djangoの個人的Tips 今年の Django Advent Calendar 2020 も素晴らしい、そして実用的な記事が多く、 楽しく拝見させて頂きました。 個人的にDjangoの良さは**「簡単な」アプリケーションを「手軽に」作れるところにあると思っています。 そこでこの記事では、簡単な、そして基本的なDjangoアプリケーションを作る過程を**コードとともに記載したいと思います。 この記事がDjangoのより一層の普及に少しでも貢献できれば幸いです。 目次 前準備 アプリケーションの作成 Modelの作成 Viewの作成

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はじめに エンジニアに転職してそろそろ1年になります。 この1年で読んだ本、良かったサービスを紹介します。 書籍の紹介 Python1年生 第2版 体験してわかる！会話でまなべる！プログラミングのしくみ 転職活動を始める前にプログラミングの向き不向きを判断するために読みました。 基本的なプログラミングの概念やPythonの基礎が分かりやすく解説されています。 独習Python Pythonの基礎文法はこれ一冊で十分です。 多くの文法書がありますが、一冊終える頃には自分で調べて問題解決できるレベルになるので、この本に限らず自分に合った文法書を一冊学習すれば良いと思います。 スッキリわかるPythonによる機械学習入門 教師あり学習・教師なし学習など機械学習の基礎が学べます。 これ一冊だけでもかなり分かりやすくなっていますが、Pythonの文法を一通り学習した後で取り組むと、よりスムーズだと思

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Pythonにはライブラリが沢山あります。ライブラリとは便利な機能を持ったプログラムを集めたものを言い、このライブラリを上手く使うことで色々なことを実現できます。 今回はこのライブラリを用途別で図解にまとめました。 Pythonでプログラムを組む際の参考になりましたら幸いです。 ※簡単にまとめているだけなので、詳しい中身は公式ドキュメント等をご確認ください。 追記（2023/12/25） 当記事がありがたいことに好評いただけたので、Pythonの基礎も図解化しました。あわせてご活用いただけますと幸いです。 追記（2024/8/22） 上

2023年8月にPython in Excelが発表されました。 これにより、Excelでscikit-learnやpandas（Pythonのライブラリ）を使うことができ、簡単に機械学習を実装できるようになりました。 なので今回は機械学習においてHello World!の位置づけ（入門者向け）にあるアヤメの分類をやっていきたいと思います。 Python in Excelの始め方はこちら Python環境(Google Colabratory)のアヤメの分類はこちら 動画Ver YouTubeにこの記事の内容を動画にしたものがあります。 動画で流れを確認したい方はこちらをご活用ください。 概要 アヤメの分類は機械学習の中でも教師あり学習の範囲になります。 教師あり学習とは、学習データに答えを付けた状態で学習をさせる方法です。 つまり、機械学習モデルに対して答え付きでデータを渡し学習をさせ、

2023年8月にPython in excel が発表されました。X（旧Twitter）を見ていると「いよいよプログラミングを勉強するべき？」というポスト（ツイート）をいくつか拝見しました。流行りに乗ることはとっても良いことですが、本当に必要なのかどうかは考える必要があると思います。なので今回は簡単ではありますが、Python in Excel、VBA、マクロ、Pythonあたりをまとめたいと思います。 追記 動画バージョンを作成しました。パワーポイントにまとめていますので、聞き流したい方はこちらをご活用ください。 Python in Excel 一言で言うとアナリスト向けと言った感じです。現状はMatplotlibやseabornを使ったグラフ作成（棒グラフ、折れ線グラフ、ヒートマップなど）や、scikit-learnやstatsmodelsを活用した、機械学習の適用が可能です。コードは

皆さんはプログラムを組んでいて、あれ？思った通りの出力結果にならないという経験はありますでしょうか。単純なエラーであればいいですが、文法の理解が食い違っている場合、中々ミスに気づかない場合もあります。 今回はそんな知らないと沼にハマるかもしれないPythonの文法を10個ご紹介します。 １つでも新しい知見があると幸いです。 それではいってみましょう！ YouTube Pythonチュートリアル（公式ドキュメント）を使って基礎文法を解説しています。 チャンネル登録いただけると励みになります。 罠1：アイテム1のタプルもカンマが必要 タプルはカンマで区切られた値からなるので、アイテムが1つでもカンマが必要です。 忘れるとstr型だったり、int型になり、意外と気づかないです。。。

また、YouTubeにて、Pythonチュートリアル（公式ドキュメント）を使ってPythonの基礎文法を解説しています。 体系的に学ぶことができますのでこちらもよろしければご活用ください。 それでは本題に入ります。 Python初学者の方がまず押さえたい基礎として以下の単元があげられます。 数値計算 文字列 リスト、タプル 辞書、集合 条件分岐 ループ処理 関数 クラス 例外処理 モジュール なので今回はこの辺りで出てくる用語を各単元ごとにまとめます。 追記 動画バージョンを作成しました。自動音声で1つずつ読み上げるようになっていますので、こちらもあわせてご活用ください。 数値計算 int 主な数値型の１つ。整数を表す型。 float 主な数値型の１つ。小数を表す型。 x + y x と y の和。 x - y x と y の差。 x * y x と y の積。 x / y x と y の

Pythonを使うことで身の回りの面倒な業務を効率化することができます。 本記事では、Pythonで社内DX（業務効率化）できることを7つの分野に分けてご紹介したいと思います。 Excel処理 Pythonのライブラリopenpyxlを使うとExcelファイルを操作することができます。 以下はopenpyxlで処理できる基本操作の一部です。 ファイル操作（新規作成、保存） シート操作（集計、移動、削除） 行と列の操作（グループ化、挿入、削除） セルの操作（取得、代入） 具体的には、複数のシートから集計シートを作成したり、ExcelやAccessのデータベースに接続してデータを加工し、グラフを作成することが可能です。 ※Accessのデータベースに接続する場合は、別途pyodbcモジュールを使う必要があります。 追記 2023年8月、ExcelにPythonが追加されました。 概要を知りたい

最近、業務で文章からキーフレーズを抽出するアルゴリズムを選定する機会があったので、その際に調べたアルゴリズム間の比較を簡単にまとめておこうと思います。 環境 Ubuntu 22.04; Intel Core i7 9700K Python3.10 比較したアルゴリズム すべてアルゴリズムを１から実装はせず、Pythonを使ってパッと試せるアルゴリズムをいくつか試しました。カッコ内はライブラリ名です。自分で中身を書かなくてもこれだけの数のアルゴリズムをライブラリから利用できるのは嬉しいですね。 YAKE (textacy) SGRank (textacy) sCAKE (textacy) TextRank (textacy) RAKE (rake-ja) MultipartiteRank (pke) PositionRank (pke) TopicRank (pke) textacy内のアル

この記事は Django Advent Calendar 2021 の最終日の記事です。 はじめに はじめまして。 普段から Django を使用してWebアプリを開発しています。 シルトレンド 今年の Django Advent Calendar 2021 も楽しく拝見させて頂きました。 今年の Django Advent Calendar では 数年前に比べて Djangoそのもの だけではなく Django REST Framework(DRF) について言及されている記事が増えた気がします。 そこで、今年はこの記事でも Django REST Framework について記載したいと思います。 この記事が Django のより一層の普及に少しでも貢献できれば幸いです。 目次 Django とは？ Django REST Framework とは？ Django REST Frame

この記事について Pandasの使い方を死ぬほどわかりやすく解説していきます。 この記事をちゃんと読めばもうOKです。 Pandasを始める前にCSVファイルについての理解 全くの初心者の方は、Pandasの勉強を始める前にちょっとCSVファイルの話を聞いてください。 CSVファイルとは CSV(comma separated value)は、読んで字の如く「値（value）をコンマ(,)で分けた(separated)」ファイルのこと。 具体例を見ていきます。 下記のようなファイルがあったとします。 これをexcelやgoogleスプレットシートで開くと以下のように表示されます。 結論頭に入れてほしいことは、excelのファイルの「,」区切り版ぐらいでいいかもしれません。 目次 ・Pandasとは ・インストール手順 ・基本的なデータ型 ・データの取り出し方(loc、iloc、head、t

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この記事の目的 最近、競技プログラミングに手を出し始めました。競プロに関してはほとんどの素人なので難しいことは何もわかりません。そんな状態ですので、さっそくLISの長さを求めるアルゴリズムで躓きました。LISは、競プロをやっている人にとっては常識で、超有名問題らしいのですが、理解するのにだいぶ苦労しました。なので私の理解したことをここに書き留めておきます。 なにぶん競プロ初心者なので、初歩的なこともまだ十分に分かっておらず、説明が長ったらしくなってしまっていますがご容赦ください。なので手っ取り早くコードだけ知りたいという人はほかのサイトをあたるか、一気にページの一番下に進んでください。Python3での実装を示しています。 どこがわからなかったのか 最初にわからなくなったときに、蟻本やWebでアルゴリズムを調べました。これらに載っているのはほとんど同じ内容で、 数列の長さと対応する長さの数

環境 Windows10 64ビット 今回の目的 普段行っているような操作をWSLでやれるように設定を行う。ここでやれるようになることは Microsoft Officeをbashから立ち上げられるようにする Adobe Readerをbashから立ち上げられるようにする bash操作（というかvim操作）をしやすいようにキーマップを変更する プログラミング環境をWSLに構築する WSLを使うことによってLinuxの恩恵を受けることができるほか、Linuxでは使えなかったMicrosoft Officeなどがbash上から使えるようになるなど、両方のOSのいいとこどりをすることができるようになります。 作業 WSLを使えるようにする これはほかの方々が詳しい方法を書いているので、そちらを参考にしてください Windows Subsystem for Linuxとは？ そのインストールと使い

環境 Linux Mint MATE 18.2 gnuplot 5.0 patchlevel 3 gnuplotについて gnuplotはフリーのグラフ描画ソフトです。WindowsやMac、Linuxで広く使えます。 gnuplotのインストール方法は以下のサイトが参考になると思います。 gnuplotのインストール(Windows) gnuplotのインストール(Linux) LinuxにGnuplotをインストール 基本的な使い方 最初に基本的な使い方を説明したあと、グラフの細かい設定を説明したいと思います。ターミナルから「gnuplot」と入力することでgnuplotを起動します（ターミナル上の表示が「gnuplot>」に変わる）。 グラフを描画する sin波を描画することを考えます。そのためには、