【Python】魔法少女まどか☆マギカ考察Wikiの各話別台詞集をpandasのデータフレームに変換する - 歩いたら休め
@Med_KUさんがラブライブ各話のキャラに向けたセリフのネットワークを描いてらしたので、同じことをPythonでもできないかと画策中。 （余裕があったらやりたいですが）さすがにアニメ全話見返してセリフを写経する時間は無いので、魔法少女まどか☆マギカ考察Wikiの各話別台詞集を使うことにし、とりあえず扱いやすいようにpandasのデータフレームで変換しました。ネットワーク化は近々やります。 台詞を一行ずつ読み込んで、"「"移行を削除、段落で分けられてる（改行が複数回続く）と次の会話としています。 例えば冒頭の部分は、 まどか「んっん…あっ…！」 まどか「あっ…！」 まどか「ひどい…」 キュゥべえ「仕方ないよ。彼女一人では荷が重すぎた」 キュゥべえ「でも、彼女も覚悟の上だろう」 まどか「そんな…あんまりだよ、こんなのってないよ」 キュゥべえ「諦めたらそれまでだ」 キュゥべえ「でも、君なら運命
フルマラソンは 30 キロからが難しいということを Python + Pandas と Excel で理解する（京都マラソン 2017 の結果を利用して） - ようへいの日々精進XP
フルマラソンは 30 キロからが難しい 解析結果 5KM ラップタイムの遷移で見る 3 時間を切る人と切れない人 平均 上位 10 人 ギリギリサブスリーの 10 人 サブスリーまでもうひと頑張りの 10 人 見解 フルマラソンは 30 キロからが難しい 最初の 5 キロ 10 キロ 15 キロ 20 キロ 25 キロ 30 キロ 35 キロ 40 キロ 後半 15 キロのラップタイムの落ち込み 見解 5000 人分の結果を csv ファイルに 結果の取得 Pandas ライブラリ 5000 人分の結果を csv ファイルに ということで サブスリーに向けて Python + Pandas フルマラソンは 30 キロからが難しい と言われていますが、本当なのか、そして、俺は何がダメで 3 時間を切れなかったかをランナーズアップデートで公開されている選手 5000 人の結果を利用して分析して
Pythonエンジニアが紹介する、Pythonの超便利なライブラリ・フレームワーク13個 -
Photo by hoerner_brett 秋山です。 私は主にPythonを使って開発をしているので、今回はPythonの便利なライブラリやフレームワークを紹介していきたいと思います。 といっても割と定番のものを中心に使っているので、既にPythonをがんがん使っている人にとっては「知ってるわ！」というものも多いかと思います。「最近Python書くようになりました～」という人たちにも「これ良い！」ってものが見つかればと思います。 ちなみに前回はPython2系と3系の違いについて書いてますので、「3系に移行しよっかなー」と考えている人は合わせて見てみてください。 paiza.hatenablog.com ■Pythonの便利なライブラリやフレームワーク ◆Web開発系フレームワーク ◇Django みんな大好き有名なDjango。RubyでいうところのRailsのような……全部のせ的な
金融データのPythonでの扱い方 - 今日も窓辺でプログラム
はじめに Udacityというネット上のビデオを視聴する形で受講できる講義を提供しているサイトがあります。 Learn the Latest Tech Skills; Advance Your Career | Udacity サイトや講義は英語なのですが、その中で Machine Learning for Tradingという講義を見つけました。 この講義は主に3つのパートに分かれています 金融データをPythonで操作する コンピュータを使った投資 取引に使う機械学習アルゴリズム 1つ目のパートを視聴したので、Pythonの基本的な知識の部分で知らなかった点を、実際のデータを操作する中で紹介しようと思います。 2つ目と3つ目はまた後日にでも。。 目次 はじめに 目次 今回使用するデータとJupyter Notebook データの読み込み 移動平均の計算 pandasのrollingを使
読書メモ：Pythonによるデータ分析入門 - Qiita
Pythonによるデータ分析入門を読む中でひっかかったところのメモです。IPythonよりPycharmでの実行を好んで実施しています。読みながら追記していっています。プログラミング自体初心者で、いろんなところでひっかかりますので、後から同様に学ぶ人の参考と自分が忘れたときの参考になれば、と思って書いています。 環境 ・Windows10(64bits) ・Python3.5(Anaconda) ・pandas0.18.1 ・Pythonによるデータ分析 初版第2刷 参考 ・英語版の正誤表※オライリー・ジャパンが翻訳して公開してくれればいいのですが、オライリー・ジャパンだから絶対やってくれないでしょうね。 ・2016/06/11気付きましたが、https://github.com/wesm/pydata-book 利用するのが一番良いのでは？ #第2章 ##P.22, 23 usa.gov
Effective Pythonはその名の通りEffectiveだった - Qiita
あらまし Effective Pythonをかいつまんで読みました. とても良い本だと思います. 自分はPython初級者だと思っているのですが, その自分がある程度じっくり考えて腑に落ちるレベルの事柄が載っていることから, 初級者と中級者の橋渡しをするという役目を十二分に果たしていると思います. 筆者はGoogleで大規模な開発に従事している方なので, 小さいコードばかり組んでいる自分には直感的に利便性が理解しづらい説明もいくらかあります. でもそれはBrett Slatkinのせいではありません. 自身の至らぬが故. 読んだだけでは忘れてしまいそうなので. 感心したポイントの一部をまとめておきたいと思います. ここで使用しているコードはGithub1にあります. 感心ポイント要約(販促) 一部抜粋して載せているので文脈が捉えづらいところもあると思いますが, 是非買って読んでみてください
Pythonをやるときに参考になりそうな情報 - のんびりSEの議事録
最近あんまり触っていなかったので、久々にPythonをやろうと思ったときにいろいろ忘れてたり、新しく知ったりしたこともあったので、Pythonやるときに参考になりそうな情報をまとめました (但し、今回はデータ分析系のライブラリ関連は除いています) Pythonの言語仕様や基本等 概要 — Python 3.5.2 ドキュメントdocs.python.jp qiita.com www.python-izm.com 2系と3系の違い postd.cc qiita.com コーディング規約 はじめに — pep8-ja 1.0 ドキュメント ドキュメント生成 azunobu.hatenablog.com ドックストリング """ 3重ダブルクォートを使用して記載する。 ドックストリングに記述したテキストは関数やクラスオブジェクトの__doc__に保存される def hello(): """Out
SlackのAPIを使ってPythonでメッセージをPOSTしてみた話し : IT速報
近頃、IT界隈で「Slack」が大人気みたいですね。わたしもこの波に乗りたいなぁ〜なんて思っていたのですが、ぼっちだった…(T_T) というわけで、ぼっちだけどSlackを使ってみるお話し。Slackには様々な便利なAPIが用意されており、それが人気の秘訣なんだとか。今回はAPIの1つ「Incoming WebHooks」を使って、Pythonから通知してみるというのをやってみようと思います。 ちょっと脱線しますが、IT速報はライブドアブログを用いています。ライブドアブログにはブログランキングが用意されており、この順位に一喜一憂しちゃう純情なわたし（照。しかし、毎日見に行くのは面倒です。 というわけで、これを通知で飛ばしてあげるようなプログラムを書いていきます。 まずはSlackのAPI「Incoming WebHooks」でWebhook URLを用意します。Slackの登録がまだな人は
Pandasを用いた基礎分析 - Platinum Data Blog by BrainPad ブレインパッド
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 こんにちは、アナリティクスサービス部の辻 陽行です。 今回は、データ分析を行う際のデータの前処理や集計を行う時に非常に役に立つ、PandasというPythonの便利なモジュールを紹介したいと思います。 モジュールを紹介する前に、分析作業の流れとPandasがどのあたりに関与してくるかを先に説明しておきます。 私たちの仕事は、さまざまなデータ分析をお客さまへ提供し、それを付加価値の核としているわけですが、 行き当たりばったりでデータを分析していくのでは、到底価値のある結果を導きだすことはできません。 大抵の場合、以下の手順に沿って分析を進めていくことになります。 データ分析のフロー ヒアリング・仮説形成 （お客さまからの）データ受領 データの前処理・整形 基礎集計 仮説の修正・分析方針の再検
Python Kivyの使い方② ～電卓を作成する～ - Qiita
あらまし 前回の「Kv Languageの基本」の使い方で、Kivyの基本的な使い方がなんとなくわかったかと思います。 今回は実際に簡単なアプリを作成してさらに理解を深めていきます。 作成するもの 作成するものは電卓アプリです。ボタンで数字と演算子を入力し「＝」ボタンをおすと演算結果が表示されます。また切り替えを押すとデザインが変わります あらたに習得する内容 あらたに習得する内容は以下になります GridLayoutの使い方 ActionBar、およびその周りの使い方 get_color_from_hex()による色の指定の仕方 clear_widgets() とFactory(),add_widget()の使用方法 参考リンク Kivyで電卓アプリを作成することは海外のチュートリアルではよく取り合げられています。 参考にしたものをあげます。 Kivy Tutorial 3 : Kivy
さくっとトレンド抽出: Pythonのstatsmodelsで時系列分析入門 - Gunosyデータ分析ブログ
久しぶりの投稿になってしまいましたが、ニュースパス(現在CM放映中!!)開発部の大曽根です。 作業中はGrover Washington Jr のWinelightを聴くと元気が出ます。参加ミュージシャンが素晴らしいですね。 なぜ時系列分析をするのか 季節調整 実演 おまけ: 時間別に見てみる まとめ 今後 なぜ時系列分析をするのか 数値を非常に重視している弊社では、数値を知るためのツールとしてRedashやChartioおよびSlackへの通知を活用しています。現在の数値を理解する上では、長期のトレンド(指標が下がっているのか、上がっているのか)を知ることが重要です。しかし、日々変化するデータ(特に売上やKPIと言われる指標)は、ばらつきも大きく、変化を適切に捉えることが難しいこともあります。 特にSlackなどへの通知を行っていると、日々の変化に囚われがちです。例えば、弊社ではニュース
Awesome Python：素晴らしい Python フレームワーク・ライブラリ・ソフトウェア・リソースの数々 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 元記事: Awesome Python Awesome List in Qiita Awesome Ruby Awesome Java Awesome JavaScript Awesome Node.js Awesome Go Awesome Selenium Awesome Appium 管理パネル 管理インタフェース用ライブラリ ajenti - サーバ用管理パネル. django-grappelli - Django 管理インターフェースのためのジャズスキン. django-jet - 改良された機能を備えた Django 管理イ
機械学習でも定番のPythonライブラリ「NumPy」の初心者向け使い方チュートリアル - paiza times
秋山です。 私は主にPythonを使って開発をしているので、以前Pythonの便利なライブラリやフレームワークを紹介する記事を書いたのですが（後でリンク貼りますね）、今回はその記事でも紹介したNumPy（なむぱいと読みます）という数値計算用ライブラリの使い方チュートリアルを書きたいと思います。 NumPyは機械学習やディープラーニングなどを学ぶ上でも前提知識とされることが多いため、これからその辺の分野の勉強をしてみたい人の参考になればと思います。 チュートリアルの実行環境は、ブラウザだけでPythonもNumPyも使えるオンラインのプログラミング実行環境「paiza.IO (パイザ・アイオー)」を使っていきます。 ■NumPyにおける配列 NumPyにおける配列は"ndarray"という形式になっていて、このndarrayはいろいろな機能を持っています。 まず、普通のリストをndarray
初心者がPythonを覚える為の本の選び方を体系化してみた(2017版) - Lean Baseball
【2020/1/9更新】2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ 【2018/12/24追記】最新版を公開しました！「Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball」 ※2017/12/24 最新版をこちらに上げました、この内容は古いのでこちらを見ていただけると幸いです🙇♂️ Pythonの学び方と,読むべき本を体系化しました2018〜初心者から上級者まで こんにちは.野球(とグルメ)の人です. 会社と仕事はメッチャ楽しいのですが,今日はそれと関係なくPythonの話題を久々に.*1 昨年から,「AI（えーあい）」だの「でぃーぷらーにんぐ」だの「機械学習」といったワードとともにPythonを覚えようとしている方が多いらしく, 何から学ぶべきか 何の本がオススメか 簡単に覚えて僕もいっちょ前に「えーあい
プログラミング力向上のコツ - みんなのPython第四版のオマケ | 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 みんなのPython 第四版のサンプルコードを公開に向け整備していたとき，ちょっとしたオマケの文章があるといいかなと思って書いた見たところ，一部に好評だったので公開してみたいと思います。 オマケ : プログラミング力上達のコツ このNotebookでは，拙著を読んで，その後どうすんだ，ということについて，書籍には載せないような砕けたかんじで書いてみたいと思います。プログラミングを上達させるためのコツについて，つらつら書いてみました。どうぞ。 目標を設定しよう まずは，Pythonを使ってなにがしたいのか，ゴールを明確にしましょう。 「Webアプリを作りたい」「Raspberry Piで
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内閣府の「国民の祝日」のCSVファイルをpandasで整形する - Qiita
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Pythonによるデータ可視化ライブラリ「folium」がとても使いやすい - Qiita
【Python】ディープラーニングのフレームワークChainerのドキュメントを翻訳しています。 - あずみ.net
