Pythonでこんなことできちゃうんです＊随時更新＊
はじめに 日々、StackOverflow や Qiita や Medium らで pythonについてググっている私がこれ使えるな、面白いなと思った tips や tricks, ハックを載せていくよ。 簡単な例文だけ載せてくスタイル。新しいの発見次第、じゃんじゃん頻繁に追加していくよ。 これも知っとけ！これ間違ってる！ってのがあったら、コメント下さい。 このモジュルやライブラリーの関数とか基本/応用的な使い方を知りたいけど、自分で探すの面倒、英語意味不ってのがありましたらそれもコメントにどうぞ。私が代わりに調査 • 解析を努力致します。 簡単な例文を心がけてはいますが、なにせ読むな！見て感じろ！なくらい説明不十分なので、初歩的な関数の使い方などのpython知識を所有しているとすんなり理解しやすいかと思います。多分。 注:リンク先は全て英語です。PEP8をいつかは読みましょう。良いスタ
Python を使ってお手軽に数学 gif を作ってみよう - Qiita
本記事では Windows を使っている人向けに、Anaconda3 をインストールし、jupyter notebook を使って以下のような gif ファイルを生成するところまでを解説します。 [2020/11/06追記] 環境構築が不要な Google Colaboratory での数学gifの作成についての記事を作成しました：Google Colaboratory を使ってお手軽に数学 gif を作ってみよう - @wakabame Anaconda3 をインストールしよう この章は以下の記事を参考にしました： Anaconda で Python 環境をインストールする - @t2y Python3.6環境構築(Win環境Anaconda利用) - @kiyoneet 1. Anaconda3 のダウンロードとインストール まず、https://www.anaconda.com/do
[作業効率化] Jupyterの拡張機能を全部調べてみた - Qiita
今までも、いくつか拡張機能は使っていたものの、大部分は使わずに過ごしていたため、食わず嫌いはいけないな・・と思いドキュメント読みながら使ってみてまとめます。 まえおき 拡張機能（nbextensions）自体や、過去の記事で触れたHinterlandやTable of Contents (2)などはそちらの記事（Jupyter 知っておくと少し便利なTIPS集）をご確認ください。 結構抄訳などしています。（浅く広く。詳細はドキュメントに任せるとして、こんな拡張機能あるのか、程度にご使用ください） nbextensionsを入れたときに最初から入っている拡張機能を対象とします。 全部といっても、nbextensionsの設定画面を表示するための拡張機能だったり、基本的にデフォルトで有効で、且つ変えることがほぼなさそうなものは割愛します。 環境は「Python 3.6.5 :: Anacond
![[作業効率化] Jupyterの拡張機能を全部調べてみた - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7051e96f1fa538cee9c1c13ba575a4782ce132ba/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCJUU0JUJEJTlDJUU2JUE1JUFEJUU1JThBJUI5JUU3JThFJTg3JUU1JThDJTk2JTVEJTIwSnVweXRlciVFMyU4MSVBRSVFNiU4QiVBMSVFNSVCQyVCNSVFNiVBOSU5RiVFOCU4MyVCRCVFMyU4MiU5MiVFNSU4NSVBOCVFOSU4MyVBOCVFOCVBQSVCRiVFMyU4MSVCOSVFMyU4MSVBNiVFMyU4MSVCRiVFMyU4MSU5RiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnM9NTI5OTM5NDhiNWRjMTg0YmVkOGIxMzY2ZTVkYjE5Nzk%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBzaW1vbnJpdGNoaWUmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTAzNTFhOWFiMzVlNjQwNDIxNzY0MDEzZTMzZTZhNmZk%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D8ccfc5b5c5eac000afcf931f941d7e75)
Kubernetes入門ハンズオン-WordPressを立ててみよう- - Qiita
Kubernetesハンズオンを私の所属する研究室で行いました。 我ながら入門者にはとっつきやすい資料ができた気がしたので、Qiitaにも軽く解説を交えつつ貼っておこうと思います。 スライド 初心者による初心者のためのKubernetesハンズオン // Speaker Deck このハンズオンの対象者 Kubernetesを始めたばかり or 始めてみたいひと 他の解説記事でkubectl run ...とかやって一通り試したけど、YMLどうやって書くのかわからなくて困っている人たち このハンズオンでやらないこと Clusterの構築手順 スライドの最後の方で軽く触れていますが、minikubeを使うのが個人的にはおすすめです。 Install Minikube | Kubernetes ここにインストール手順が書いています。遅めの回線でも10分ちょっとあれば終わると思います。 永続化
folium+jupyterで忘年会の場所決め - Qiita
foliumはleaflet.jsというマップライブラリを使い、 簡単にデータを可視化できるpythonライブラリです。 インストールはconda(もしくはpip)にて簡単に行えます。 私はcondaで実行しました。 *foliumについてはこちらの@nakakenashiさんのqiitaの記事を参考にさせていただきました。 Folium: Pythonでデータを地図上に可視化 やってみました 以下の方針で実施しました。 1. 駅名から座標へ変換する 2. 座標の平均をとる = 開催場所とする 3. 各駅/開催場所をプロットして可視化する 1.駅名から座標へ変換する 駅名、座標を保持したデータないかと探したところ、 色々と見つかりましたがその中でも 駅データ.jp を使用しました。 無料で会員登録を行い駅データの最新版を取得。 station20171109free.csvという名前のファ
Pythonのコードを短く簡潔に書くテクニックのカレンダー | Advent Calendar 2017 - Qiita
The Qiita Advent Calendar 2017 is supported by the following companies, organizations, and services.
「わかりやすさ」に注目した、機械学習による技術ブログの検索 - Qiita
新しい技術を身に付けたい！と思って検索をしても、検索上位に来る記事が「わかりやすい」かというとそうではない、ということはよくあります。 記事のビュー数、またQiitaのいいね数やはてブ数は、この参考にはなりますが体感として高ければいいというものでもない印象です。 そこで、こうした文章の「評判」だけでなく、文章そのものの構成や書き振りなどに注目して、その「わかりやすさ」を評価できないか？ということで実験的に行ってみたものが以下の「Elephant Sense」になります。 chakki-works/elephant_sense (Starを頂ければ励みになりますm(_ _)m) ※名前の由来は、象の感覚って実はものすごいらしいという話から 開発に際しては基本的な自然言語処理/機械学習の手続き踏んで行ったので、その過程を本記事でご紹介したいと思います。 ゴール 事前にQiitaの記事を対象に、
Vision APIとNatural Language APIを組み合わせて名刺から情報抽出する - Qiita
はじめに Cloud Vision APIとNatural Language APIを組み合わせて、名刺から情報抽出してみましょう。APIを使うためにPythonを用いて作ることにします。 前回記事はこちら: kintoneで名刺管理アプリを作ってみよう これから作るアプリ 名刺画像を与えると名前、会社名、住所を抽出するアプリを作成します。イメージとしては以下のようになります: アプリ作成の流れ Step 0：アプリ作成の準備をする ↓ Step 1：Vision APIを使ってテキスト検知をする ↓ Step 2：Natural Language APIを使って名前や会社名を抽出する ↓ Step 3：2つのAPIを統合して名刺から情報抽出する Step0(3min) アプリ作成の準備をする アプリを作るために、必要なライブラリのインストール、リポジトリのダウンロード、APIキーの設定を
Programming Langs - Qiita
Calendars for Programming Langs category in 2015.
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