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Pythonをとりまく並行/非同期の話
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Prophetを使ってこの先を占ってみた - Money Forward Developers Blog
こんにちは。 エンジニアの伊藤です。 今は新サービスの立ち上げを行っています。 何事もそうなのですが、不確実なことがあるとどうしても先行きを占ってみたくなる‥ それが人間の心理というものではないでしょうか。 (コードを書くことによる安心感がそれに勝るのかもしれません) そんな中、今年の2月にFacebookの方が時系列解析のライブラリをRとPythonでリリースしていたので、今回はそれを活用して、この先の見通しを行ってみたいと思います。 その名も Prophetです。 ソースのGithubのリンクは こちら Prophetとは、直訳すると預言者という意味となり、まさにこの先を占うにはうってつけのライブラリの名称ですね。 普段の私であればR言語でサポートされているパッケージを使うのですが、AIファーストという大号令も出たことなので、Pythonのライブラリで今回はその予言のほどを試してみたい
Plotly
Plotly Open Source Graphing Library for Python Plotly's Python graphing library makes interactive, publication-quality graphs. Examples of how to make line plots, scatter plots, area charts, bar charts, error bars, box plots, histograms, heatmaps, subplots, multiple-axes, polar charts, and bubble charts. Plotly.py is free and open source and you can view the source, report issues or contribute on
書籍編集局ブログ｜Ohmsha
2月15日(木)に開催された「Developers Summit 2018(デブサミ)」（主催：翔泳社）にて「ITエンジニアに読んでほしい！ 技術書・ビジネス書大賞2018」のプレゼン大会と投票が行われ、大関真之先生の著書『機械学習入門 ボルツマン機械学習から深層学習まで』がみごと技術書部門の大賞の栄冠に輝きました！ プレゼン大会では大関先生自ら本書に関する熱い熱い思いを披露していただました。このプレゼンによって「読んでみたい！」「数式が苦手だけどこの本なら読める！」と惹きつけられるオーディエンスが続出！みごと大賞に選ばれることとなりました。ブラボー！ 本書は、おとぎ話の白雪姫に登場するお妃様と鏡の関係をなぞらえ、その問答により「機械学習とは何か」「何ができるのか」を楽しいストーリーと可愛らしくしかも的確なイラスト、そして数式をまったく用いることなく解説している画期的な内容です。 登場する
GitHub - jmschrei/pomegranate: Fast, flexible and easy to use probabilistic modelling in Python.
Note IMPORTANT: pomegranate v1.0.0 is a ground-up rewrite of pomegranate using PyTorch as the computational backend instead of Cython. Although the same functionality is supported, the API is significantly different. Please see the tutorials and examples folders for help rewriting your code. ReadTheDocs | Tutorials | Examples pomegranate is a library for probabilistic modeling defined by its modul
PyCharm + Docker で Django 開発環境を構築する
PyCharm 2016 の Docker サポートの使い勝手が良いです。 Docker で開発環境を作るのは初めてだったのですが、 ローカル ( mac ) は Docker Toolbox を使って開発環境を作る。PyCharm のデバッガでステップ実行できるようにする。 ソースコード、およびログディレクトリは Docker イメージの中に入れず、ホストのディレクトリをマウントして使う 公開サーバを見越して uwsgi, nginx の設定も作っておく という所までできたので、手順を書きます。 コード置いてあります。 https://github.com/ytyng/docker-django-skeleton こちらを参考にしました。https://github.com/dockerfiles/django-uwsgi-nginx 必要アプリのインストール PyCharm v2016
Jupyter Notebookの次世代版、JupyterLabのこれが凄いポイントの紹介 - のんびりしているエンジニアの日記
みなさんこんにちは お元気ですか。私は元気です。 Jupyter Notebookの次世代版、JupyterLabを紹介したいと思います。 ※7/17 誤字脱字、一部画像を修正 JupyterLab JupyterLabとは JupyterLabのインストール Jupyter Labの凄い点 １．画面分割が可能 ２．タブによる画面切り替え ３．ファイルの操作機能 ４．コマンドの検索機能 ５．csvを綺麗に表示する ６．Widgetが1度のみの表示がされる。 感想 JupyterLab JupyterLabとは JupyterLabはJupyter Notebookをベースに拡張したものである。 所謂IDEと呼ばれるツールと同様である。 現在はAlpha版がリリースされています。 ※Scipy2016のカンファレンスビデオはこちらにあります。 JupyterLab: Building Blo
面倒くさいこと考えたくないあなたへ〜Tpotと機械学習〜
機械学習はそもそも汎用的な枠組みであり基本的には対象分野に依らず利活用できる。従って、分野を限定して物質科学に機械学習を活用するなどと言う場合、その本質的難所の大部分は、有効な変量の設計・変換・選択・交互作用・線形性などに関する、いわゆるfeature engineeringの問題に帰する。特に、科学研究では端的な説明因子や共通パターンの探究こそが目的であることが多く、その場しのぎではない方法論が期待されている。本発表では、医薬品、機能制御剤、有機EL材料、食品、化粧品、と波及範囲が広い有機低分子について、その物性の予測と生物活性の予測の違いを例に、関わってきた問題・方法・課題について紹介する。 http://ibisml.org/ibis2016/session3/
scikit-learnとgensimでニュース記事を分類する - Qiita
こんにちは、初心者です。 適当なニュース記事があったとして、ニュースのカテゴリを推測するみたいな、よくあるやつをやってみました。Python3.3を使いました。 何をやるの？ データセットはlivedoorニュースコーパスを使いました。 http://www.rondhuit.com/download.html#ldcc クリエイティブ・コモンズライセンスが適用されるニュース記事だけを集めてるそうです。 トピックニュース、Sports Watch、ITライフハック、家電チャンネル 、MOVIE ENTER、独女通信、エスマックス、livedoor HOMME、Peachy というクラスがあります。 データは、1記事1テキストファイルの形式で、クラス別のディレクトリにいっぱい入っています。 これを学習して、未知の文章に対して、お前は独女通信っぽい、お前は家電チャンネルっぽい、みたいに、分類が
プライベートブログ › ログイン
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PyQtではじめるGUIプログラミング
1. PyQtではじめる GUIプログラミング 2011-08-27 Python Conference JP 2011 Ransui Iso Strategic Technology Group / X-Listing Co, Ltd. Copyright (c) 2011 Ransui Iso, All rights reserved. 2. おまえ誰よ？ Ransui Iso (磯 蘭水) Work at X-Listing Co, Ltd. http://www.xlisting.co.jp/ Pythonは1998年から使っています。E-Commerceエンジンやサーチエンジンの開 発、Zopeを用いたWebサイト開発、その他色々を経て、今はネット広告配信シス テムについての研究開発をしています。最近はCommon Lispでシステム開発をし ていますが、Pythonもヘビーに使
スタバのTwitterデータをpythonで大量に取得し、データ分析を試みる その１ - Qiita
また、データの格納にmongoDBを使うのでこちらやこちらなどを参考にインストール。mongoDBの概要は「MongoDB の薄い本」などを参照。 PythonからmongoDBにアクセスするため、pymongoも導入します。 from requests_oauthlib import OAuth1Session from requests.exceptions import ConnectionError, ReadTimeout, SSLError import json, datetime, time, pytz, re, sys,traceback, pymongo #from pymongo import Connection # Connection classは廃止されたのでMongoClientに変更 from pymongo import MongoClient from
Python編集環境を整える: pytestとかvimのプラグインとか
B! 120 0 0 0 Python用の環境設定について最近更新したので経過メモ。 特にVimのプラグインとかについて。 外部コマンド Vim シンタックスハイライト等 インデント 補完 畳み込み 外部コマンド 文法チェックをしたり pep8 に準拠するような作法に整えたりするために Pythonスクリプトをチェックするコマンドとしては pytest が便利です。 pytest本体ではpep8までチェックできませんが、 pytest-pep8 も入れる事でpep8についてまでチェックできる様になります。 $ pip install pytest-pep8 で必要な物を全てインストールしてくれます(pep8やpytest等)。 使い方は $ py.test --pep8 target.py 等と、.pyファイルを与えるかディレクトリを与えると そのディレクトリ内の.pyファイル全てをチェッ
Jupyterがすごい勢いでやってくるからお前ら備えとけ（IPython Notebook + R） - Qiita
今までIPython Notebook上でRを動かそうとするとrpy2やらをごにょごにょやるとかいう方法がありましたが、いちいち%%を打ったりといろいろ不便でした。 が、先月末（2015/02/27）のIPython 3.0のリリースでIPython Notebookが大きく変わり、（まだ開発版ですが）Rとの連携もかなり楽になりました！というか今後はRだけでなく、Juliaや他の言語もカバーする方向に進むそうで、特定の言語に依存しない部分をJupyterという別プロジェクトでやっていくそうです。 代表的な言語のJupyterカーネルとしては以下のようなものが存在する模様。 Python (https://github.com/ipython/ipython) Julia (https://github.com/JuliaLang/IJulia.jl) R (https://github.c
docs/Python/IPython/config - kyogoku42's
IPythonは、Python向けの、非常に高機能なシェルです。 このページでは、IPythonのカスタマイズ方法について説明します。 付録に、設定ファイルのサンプルもあります。 1. カスタマイズする理由 IPython は、カスタマイズしなくても便利に使うことができます。 それでも、設定プロファイルを作っておくと、 IPython Notebook の保存フォルダの変更 起動時にブラウザを自動で開くか 自動で読み込むライブラリ などが変更できます。でも、それ以上に、決定的な理由があります。 デフォルトのグラフは古くさく、見づらい 起動時に、毎回ブラウザ内でのグラフ描写を手動で有効にしなければならない みてみましょう。左がデフォルトのグラフ、右がカスタマイズ後のグラフです。 他の例です。こちらは3次元を2次元にマップしたグラフです。色が、各点におけるZの値を示しています。 み
PyQt5でさくっとGUIを作る - mfumiの日記
普段GUIを作成する場合はC++withQtで作成してます．実のところQtを使えば簡単にGUIが作成できるんですが，わざわざQtプロジェクトを作るのもあれだなーという時 にPython用のQtバインディングであるPyQt5を使うともっとお手軽にできるのではないかと思って試してみました．（ちなみに，PyQt5は全然ドキュメントがないです．） 最初に一つ言っておくと，Python用のQtバインディングは2種類あって，1つがPyQt，もう一つがPySideです．PySideの方はQt開発元のNokiaがサポートしてます．今回PyQtを利用した理由としたのは2014/11/12現在Qt5をサポートしているのはPyQtのみだったからです．（Python3は両方サポートしてます）．重要な点ですが，PyQt5のライセンスはGPLもしくは商用ライセンスです（Qt自体はLGPLもしくは商用ライセンス）．Py
みんなのPython Webアプリ編をHTMLで読めるようにしました | TRIVIAL TECHNOLOGIES 4 @ats のイクメン日記
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー 拙著「みんなのPython Webアプリ編」をWebでお読みいただけるようHTML化しました。スマホでも読めるよ:-)。 「みんなのPython Webアプリ編」は，Webアプリを開発するための方法を，Pythonを使い，基本的な事柄から積み重ね式に解説した書籍です。なお，HTML化にあわせて，本文を微妙に修正し，サンプルコードはPython 2.7で動くようにしてあります。 もともと，絶版になっていた書籍を，出版社にお願いして出版契約を解除してもらってPDFとして配布していたものを，つてがあってLindocで公開していました。Lindocがサービス止めるとのことで読めなくなってしまっ
Google Python スタイルガイド
概要¶ これは Google Python Style Guide Revision 2.29 を日本語に訳したものです。 本家ガイドは CC-By 3.0 ライセンス の基で公開されています。また、本ガイドも同ライセンスを継承します。 本家ガイドの著者は以下の通りです。 Amit Patel Antoine Picard Eugene Jhong Jeremy Hylton Matt Smart Mike Shields また、本ガイドの翻訳者は以下の通りです。 Kosei Kitahara 本ガイドに誤植、誤訳があった場合は issue で教えてください。 その他本ガイドに関する問い合わせは、サイト最下部に記載のメールアドレスか @Surgo にお願いします。 はじめに¶ Python は Google で使われている主要なスクリプト言語です。 このスタイルガイドは Python によ
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GitHub - django-oscar/django-oscar-api: RESTful JSON API for django-oscar
Vega-Altair: Declarative Visualization in Python — Vega-Altair 5.3.0 documentation