RPythonについて軽く | κeenのHappy Hacκing Blog
κeenです。これは 言語実装 Advent Calendar 201713日目の記事です。 RPythonやPyPyについて勘違いしてる人向けに誤解を解こうかと。あんまコードは出てこないやつです。 いきなり話が逸れますが、PyPyとRPythonの話前に二村射影を知っておくと理解が深まるかもしれないので触れて起きます。 二村射影と部分評価 詳しくはWikipediaを見て下さい。 ここでは直感的な話をします。 第一: インタプリタとExecutable インタプリタは抽象的にはソースコードと入力データを受け取って出力データを出しています。 +---------+ +--------+ | in/data | | source | +---------+ +--------+ | | +-------------+ | interpreter | +-------------+ | +--
まだExcelで消耗してるの？Pythonによる自動集計ガイド 基礎編 - Qiita
ちょっとしたデータの加工や集計に、ExcelやGoogle Spreadsheetは便利ですが、それが日常的な作業になってしまったら自動化したいですよね？ そこでお勧めなのがpandasです。 Pandasは Python 用のデータ処理パッケージであり、ExcelファイルやCSVなどの表形式データを読みこみ、加工や集計した上で、出力するといったことがプログラムで記述できます。また開発環境を用意しなくとも、Googleが提供する無料の開発環境であるColaboratory上で、すぐに試すことができます。 そしてPythonは、Office 98以降20年以降更新されていないVBAに代わる新たなスクリプト言語として、Microsoftが採用を検討しているという話もあります。 ExcelにPython搭載、マイクロソフトが検討。アンケートを実施中 まずPandasの全体像を掴んでみる Pand
Pythonでの数値計算ライブラリNumPy徹底入門
NumPyは、多次元配列を扱う数値演算ライブラリです。機械学習だけでなく画像処理、音声処理などコンピュータサイエンスをするならNumPyを学んでおくことで、あなたの日々の研究や開発の基礎力は格段にアップするはずです。 プログラミングの初心者から、Webエンジニア、これから研究する人など、初学者にも分かりやすく優しく説明することを心がけて必要な知識が身につくように解説しています。 腰を据えて学習する時間と余裕のある方は、Step1から順に進めていくことで、苦手意識のあった方でも一通り読み終わる頃には理解できなかったPythonとNumPyのソースコードがスラスラと読めるようになるはずです。 上級者の方は、分からない記事だけ読むだけでも、力になると思われます。あなたのプログラミング能力を向上する手助けになることをお約束します。このサイトを通して、コンピュータサイエンスに入門しましょう。 Ste
【新機能】Python Serverless Microframework for AWS(プレビュー版)が登場！ | DevelopersIO
【新機能】Python Serverless Microframework for AWS(プレビュー版)が登場！ こんにちは、せーのです。今日は昨今でのクラウド構築での主流となりつつある「サーバレスアーキテクチャ」を更に効率的に構築できる便利ツールをご紹介します。ちょっとワクワクしますよ。 できるだけ速く、できるだけ直感的に AWSにてサーバレスアーキテクチャを実現するのに一番シンプルな方法は「Lambda + API Gateway」です。要件をREST APIの形に落とし込み、API Gatewayにデプロイ、URLを叩かれたらLambdaが連動して処理を開始する、というものです。Lambdaが自動的にスケールしてくれるので沢山のアクセスがきた時もうまいこと捌いてくれ、EC2無しでシステムの構築が可能となる、というものです。 しかし実際に組んだことがある方はわかるかと思いますが簡単な
ノート/PythonからExcelファイルをいじるopenpyxl - 東邦大学理学部情報科学科 山内のサイト
サイトトップ ノート マイニング ├マイニング ├バスケット解析 ├バスケット解析をＲで ├図書貸出をＲで ├モデルクラスタリング └ テキストマイニング ├テキストマイニングTM ├TMとシソーラス ├PubMedをTM ├TMとMeSH ├TMとNLTK ├テキストマイニングとtagger ├医薬品添付文書ＤＢ ├論文の処理1 ├剽窃１ ├Bing検索 └ 分子進化学 ├分子進化学 └ Pythonと論文アクセス ├Pythonを使ってみる ├PythonでPubMed ├Pythonで...続き └ CUDA ├GPU ├ProgrammingGuide ├Selandメモ ├数値積分 └ ACS、PHPからLDAP ├ACS導入 ├新規ホスト移行 ├再度やり直し ├OpenLDAP導入 └ Linuxで
Python 2.7.x と 3.x の決定的な違いを例とともに | POSTD
Pythonを始めたばかりのユーザーの多くが、どちらのバージョンを使えばいいのか迷っています。私の答えは、「気に入ったチュートリアルに書かれているバージョンにしましょう。そして、あとで違いを調べてください」という言葉につきます。 それでは、新しいプロジェクトを始めるときにはどちらを選べばいいのでしょうか？ 使おうとしているライブラリを全てサポートしているなら、2.7.x系と3.x系のどちらを使ってもよいでしょう。そうはいっても、この2つのメジャーバージョンについて大きな違いを見ておくのは良いでしょう。どちらかのみでコードを書いたり、プロジェクトに使おうとしている時によくある落とし穴を避けられるからです。 __future__ モジュール Python 3.x で導入されていて Python 2 で使えないキーワードについては、 __furute__ モジュールをインポートすることで Pyt
Python で機械学習しよう！（環境構築 on Mac編） - もろず blog
そろそろちゃんと機械学習を勉強しようと思い、ついでに Python をやり始めています そういえば、大学生のときに Python を勉強しようと思って本を買ったことがあったんですが、当時はあんまりやる気もなくちょっとしか手をつけていませんでした あの時ちゃんと勉強しとけばよかったなぁとか思ったり・・・ とりあえず、手持ちの Mac 上に数値計算や機械学習を実行できる環境を構築したのでその際の手順をまとめました ※以下の環境で動作することを確認しています OS X Mavericks (10.9) OS X Yosemite (10.10) この記事では 1. 概要 2. Python とライブラリのインストール 3. PyDev のインストールとセットアップ 4. Hello Python !!! 5. まとめ について説明します 1. 概要 今回は Python を使って数値計算、機械学
自然言語処理は Python がいちばん - 武蔵野日記
現在大学1年生の人で3年後には NAIST に (というか松本研に) 来たいという人から「どんなプログラミング言語やっておくといいですか」と質問されたりするのだが、なかなか答えるのは難しい。自分は Perl → Python がメインでときどき C++/C# を使ったりするのだが、どれが一番いいかはなんとも言えないので、自然言語処理以外に転向する可能性も考えると、C とか C++ とか Java とか(授業でそちらをやるのであれば)を最初の武器に選んだ方がいいのでは、と思ってはいる。 そんなこんなで最近 Hal Daume III (機械学習を用いた自然言語処理では非常に有名な人) のブログで Language of Choice というタイムリーなエントリーが出ていたので、紹介すると、「それなりに大きな自然言語処理のプロジェクトでどのプログラミング言語を使うのか」というアンケート結果が出
Part3 フリーの画像ソフトGIMPをPythonで自在に操る
日経ソフトウエア2008年8月号にて掲載した「マクロで始める実用プログラミング」をお届けします。Partごとにアプリケーションを定め，プログラミング言語を用いて操作したり，機能を追加したりします。また，2009年4月号においても，Excel/VBAの徹底活用法を紹介しています。 ※ 記事は執筆時の情報に基づいており，現在では異なる場合があります。 GIMP（The GNU Image Manipulation Program，ギンプ）はオープンソースのフォトレタッチ・ソフトです。もともと，UNIXやLinux用のアプリケーションであり，多くのLinuxディストリビューションで収録されています。今ではGIMPは，WindowsやMac OS Xでも動作します。 GIMPは無料で使えるソフトとしては驚くほど多くの機能を備えています。画像の切り取り，拡大/縮小といった簡単な操作から，ホワイト・バ
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