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3 系での変更点一覧 Unicode 文字列がデフォルトに変更 print が文から関数に変更 詳しくは(公式ドキュメント)に exec が文から関数に変更 詳しくは(公式ドキュメント)に 例外処理の構文(try ... catch)が一部変更 例外オブジェクトを参照しないならば特に変更なし 詳しくは ここ に情報あり 例外を送出する構文(raise, throw)が一部変更 独自のエラーメッセージを出さずにエラーを送出するならば変更なし 詳しくは ここ に情報あり 関数や演算子の削除・改名など raw_input() 関数 が input() 関数に改名 python 2 系にあった input() 関数は削除 unicode(), unichr() 関数の削除 file 型 / file 関数の削除 open()を使う 演算子 <> の削除 != を使う 辞書の has_key() メ

はじめに プロジェクト毎に必要なパッケージの管理を Python でやるにはどうしたらいいかをまとめた。Ruby の Gem パッケージの管理ツール Bundler と似たような事ができる。MacOSX の Homebrew 環境で作業は行っているが、virtualenv 環境を構築してしまえば Linux 等でも同じはず。 virtualenv 環境の構築 まずは、virtualenv 環境を構築する。こっちのページを参照。 pip について Python のパッケージ管理ツール。virtualenv 環境を構築すれば自動的にインストール済み。 既にインストールされているpipのバージョン < 1.5の場合、$ pip install -U pipで1.5以上になるように更新しておく。 まず作業したいプロジェクト用の仮想環境を作る。

いきなり 3 系に移行するのはちょっと心配…という場合、まず2 系 + __future__ モジュールを使うのが良さそう。__future__ モジュールは Python 2 系用のモジュール。Python 3 系に実装されている Python 2 系 と互換性の無い機能をPython 2 系で使用できるようにする。 以下、__future__ モジュールに実装されている機能を利用しつつ、Python 3 系での大きな変更点を確認してゆく。 print_function 3系では print は文から関数 print()になった。また予約語からも削除された。 >>> from __future__ import print_function from __future__ import print_function >>> print('abc') print('abc') abc >>

サポートベクターマシン(SVM)についての概要は Wikipedia でも見てください。 スパムの分類、ユーザーのクラスタリング、他何か色々なものを分類する用途に使われます。今回はSVMを使うための環境構築を行った際のメモです。 libsvmについて libsvmはChih-Chung Changさん・Chih-Jen Linさんが開発したSVMのライブラリです。様々なSVMタイプ・カーネル関数、また細かくオプションも指定できるので、SVMを使う必要がある場合は、とりあえずこれを選んでおけば困ることは少ないと思います。 $ brew search libsvm libsvm brewにあった。ラッキー。 $ brew install libsvm 本体のインストール完了。 $ svm-train Usage: svm-train [options] training_set_file [m

「R」は統計データの処理や解析を行うための言語です。面倒くさい統計処理と視覚化が関数の組み合わせだけであっという間に完了する便利な言語。今回はその環境構築の際のメモ。 最初にRをインストールするために必要なパッケージのgfortranをHomebrewでインストール。 $ brew install gfortran あれ？ Brews that require a Fortran compiler should not use: depends_on 'gfortran' とか言われた。アップデートしてみる。 $ brew update $ brew install gfortran $ brew install r 起動のテストとデモ。 $ R Rは、自由なソフトウェアであり、「完全に無保証」です。 一定の条件に従えば、自由にこれを再配布することができます。 配布条件の詳細に関しては、'

virtualenvはPython用の仮想環境構築のためのモジュール。virtualenvwrapperはvirtualenvを楽に使うためのラッパー。とりあえずPython周りの環境は、基本的にPython自体をHomebrewで、モジュールはvirtualenv + virtualenvwrapper + pip で管理することにする。 Pythonのインストール 必要な物をHomebrewでインストール。 $ python -V Python 2.7.2 # Macに標準で入ってるPython $ brew install readline sqlite gdbm $ brew install python --universal --framework $ python -V Python 2.7.2 あれっ？変化なし？ bashだとPathは問題なく2.7.3が起動したけど、普段

普段良く使うモジュールのMeCabのインストール。 Homebrewもvirutalenvも最近使い始めたばかりなので、自分用メモとして記録。 virtualenv環境の作成 普段はNormalという環境を作って、これを使うことにする。 $ mkvirtualenv Normal $ brew search mecab mecab mecab-ipadic Homebrewにあった。 $ brew install mecab mecab-ipadic $ mecab これでこの時点の最新版である0.994とIPA辞書がインストールできた。動作確認。 $ mecab すもももももももものうち すもも 名詞,一般,*,*,*,*,すもも,スモモ,スモモ も 助詞,係助詞,*,*,*,*,も,モ,モ もも 名詞,一般,*,*,*,*,もも,モモ,モモ も 助詞,係助詞,*,*,*,*,も,モ,モ

前回の記事に引き続きRaspberry Piネタ。マルコフ連鎖により文章を自動生成しLCDに出力してみた。 人工無脳とは 考えてるように見えて考えてない。ただ確率に従い文章を生成するプログラム。それでも人間から見ると、意味のある文章に見える文章が生成される。 基本的な生成手順は 元データを形態素解析して形態素毎に分割 マルコフ連鎖により再構成 形態素解析 自然言語で書かれた文を、形態素 (言語で意味を持つ最小単位) ごとに分割し、各形態素の品詞を特定することを形態素解析と呼ぶ。プログラムで自然言語を扱う場合、よく使われる技術の一つ。細かいことはWikipedia でも見てください。 日本語の形態素解析を行うためのツールは以下の様なものがある。 MeCab bi-gram マルコフモデル 学習モデルはCRF ChaSen 可変長マルコフモデル 学習モデルは隠れマルコフモデル(HMM) KyT

本日行われたNiigata.LLに参加してきました。LL(Lightweight Language)と言っても、どの言語がLLなのかは各自の判断に任されたので、様々な言語・プロダクトについての話がありました。 以下今日の発表の簡単なまとめです。 発表まとめ @~ はTwitterのid SL4Aでとび森を捗らせたかった @nekokusa SL4A(Scripting Layer for Android)を利用すると、Android上でPython Perl RubyなどのScript言語が動く。これとQRコードスキャナを組み合わせて、「とびだせ どうぶつの森」のマイデザインのQRコードを生成する。 …はずが失敗。マイデザインのQRコードの中身は独自形式のバイナリデータだったため。Unicode文字列で表示できない文字が<?>に。この部分を改善すればどうにかなるのか？ C#はLLですが何か

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