Spotify APIで遊んでみる - Qiita
認証設定 Spotify apiを利用するには、アカウント作ってclient_id, client_secretを発行してもらう必要がある。 Spotify Developer 特定アーティスト情報を取得 docのクイックスタートを早速試してみる。 2017/5/29から全てのリクエストに対してアクセストークンが必要になった模様※ でもでも今のところリクエストの上限はなさそうです。 client Module一覧はこちら import spotipy from spotipy.oauth2 import SpotifyClientCredentials client_id = 'xxxxxxxxxxxxxx' client_secret = 'xxxxxxxxxxxxxx' client_credentials_manager = spotipy.oauth2.SpotifyClientC
Cracking Codes with Python
Cracking Codes with Python Cracking Codes with Python teaches complete beginners how to program in the Python programming language. The book features the source code to several ciphers and hacking programs for these ciphers. The programs include the Caesar cipher, transposition cipher, simple substitution cipher, multiplicative & affine ciphers, Vigenere cipher, and hacking programs for each of th
シェルスクリプトの代わりにPythonを使う - オープンソースこねこね
これまで、開発や運用時に使う、ちょっとしたコマンドラインツール、自動化スクリプトは、主にBashのシェルスクリプトで実装していたのですが、最近このような用途にはPythonを使うようにしています。 Bashスクリプトへの不満 スクリプトの実装方針 ポータビリティ重視のための縛りPythonプログラミング Tips __future__モジュールでバージョン2、3両方に対応させる バージョン2、3で異なるモジュールを、同じ名前で読み込む バージョン2、3を判別する関数を用意する よく使うスニペット 文字に色をつける 赤い文字でエラーメッセージを出力して終了する 外部コマンド実行する テキストをファイルに出力する ファイルに実行権限をつける スクリプトの同時、多重起動防止する コマンドライン・オプションの解析 HTTPリクエスト まとめ Bashスクリプトへの不満 Bashのスクリプト実装にお
のび太と学ぶ「機械学習」～FX予測プログラムを作成～【第1話】if文作戦 - Qiita
本シリーズでは、「FXの予想プログラム」を作りながら、機械学習・ディープラーニングを解説します。 （注）のび太くんは有名漫画のキャラとは一切関係ありません。 #あらすじ 「のび太と機械学習」は、20歳の大学生、のび太くんが主人公です。 大学生のび太くんは、お小遣い欲しさにFXに興味を持ちます。 そんなのび太くんに、家庭教師のすぐるさんが、機械学習を解説し、FX予測プログラムを一緒に作ります。 残念なことに、FX予測プログラムは、ちょっとしか儲かりませんでした。 ・ ・ ・ のび太くんはその後、学んだ機械学習を生かして、D-mind社を起業し、汎用人工知能を作り上げます。 高齢になったのび太くんは、D-mind社をTMR社に売却し、TMR社の工場で22世紀、汎用人工知能搭載型ロボットが誕生します。 この物語は、そんな汎用人工知能搭載型ロボット誕生につながる、のび太くんの機械学習・勉強記録です
Pandasを使ったデータ分析の実践例 - やはりQiitaアドベントカレンダーの「企業・学校・団体」カテゴリーにはヘビーライカーが多かった - Qiita
はじめに Qiitaアドベントカレンダー2017 のランキングを見ていて気づいたことがありました。 それは 購読者数ランキングの上位はいろんなカテゴリーがあるのに、いいね数ランキングの上位は「企業・学校・団体」カテゴリーが独占状態 だということです。 不思議だったので Python の Pandas と Jupyter Notebook を使って色々と分析してみました。 調べたこと 主に２つの点を中心に調べてみました。 購読者数といいね数の関係 普通に考えれば購読者数が多ければそれだけいいね数も多くなるはずです。と思っていたのですが、ランキングを見る限りこのような関係は全くないように見えます。 この辺りをはっきりさせるために購読者数といいね数の相関関係を調べました。 「企業・学校・団体」カテゴリーについての仮説 とある「企業・学校・団体」のカレンダーにいいねしているユーザーを見ていたら、そ
早く知っておきたかったmatplotlibの基礎知識、あるいは見た目の調整が捗るArtistの話 - Qiita
English version available on dev.to はじめに matplotlibで作ったグラフの細かい調整は大変です。何をどういじったらいいのかを調べるのにアホみたいに時間がかかることがあります1。「何を」の部分の名前さえわからないこともあります。解決の糸口を掴んだ後も希望通りの見た目を実現するまでの最後のアレンジに苦労することが多いです2。これらの問題は__matplotlibのグラフがどういう要素で構成されていて、それらに対してどういうことができるかを知る__ことでいくらか改善されます。私はひたすらStack Overflowの回答を読むことでいろんなつまづきを時間をかけて乗り越えてきましたが、最近になってようやく公式チュートリアルにこの苦労を回避できたはずのヒントが書いてあることに気づきました。初期にざっと目を通したのですが「なるほど、よくわからん」と判断して読
Pythonによるデザインパターン5原則 - Qiita
#参考 @kidach1 さんの投稿をPythonに書き換えてるだけです。 @kidach1 さん、いつもありがとうございます。 https://qiita.com/kidach1/items/4b63de9ad5a97726c50c #概要 改めて基本を学ぶ。 参考「Rubyによるデザインパターン第1章」→この投稿はPython #デザインパターンとは プログラミングにおいて繰り返し現れる問題に対する、適切解のパターン。 無駄無く設計されたオブジェクト指向プログラムの実現をサポート。 パターンとしてカタログ化されていることで 車輪の再発明を防ぐ #デザインパターンの根底にある5つの考え 変わるものを変わらないものから分離する プログラムはインターフェイスに対して行う（実装に対して行わない） 継承より集約 委譲、委譲、委譲 必要になるまで作るな（YAGNI） #変わるものを変わらないものか
JupyterNotebookとMySQLでゼロからはじめるデータサイエンス
1. 1 Jupyter Notebook と MySQL で ゼロからはじめるデータサイエンス 株式会社インフィニットループ 技術研究グループ 波多野 信広 Twitter : @nobuhatano 1 2. 本セッションの内容 Web サービスやゲームを運用している DBA やプ ログラマの方々で、データ分析に興味がある方向 け ● Jupyter Notebook + MySQL – SQL と Python で自由にデータ分析 ● はじめてのデータ分析 – ソーシャルゲームのデータ分析事例 2 3. まずはインストール Python 全部入り Continuum Analytics 社の Anaconda Anaconda 4.3.1 for Windows 64 bit Python 3.6 version https://www.continuum.io/downloads
【プログラミング】初心者がPythonでウェブスクレイピングをするためのURL資料まとめ : KNN KandaNewsNetwork 4knn.tv
【プログラミング】初心者がPythonでウェブスクレイピングをするためのURL資料まとめ JavaScriptにPHPに覚えることが山ほどあるにもかかわらず、Pythonにも興味が湧いてきた…。どうやら、ウェブの情報をスクレイピング(自動収集)できる。これだけでもかなり魅力的だ。さらにAI化することもできるらしい…。 ということで2018年からPython生活もスタートするためにも資料URLを集めてみたよ…。 ❏Python(パイソン)は、汎用のプログラミング言語である。コードがシンプルで扱いやすく設計されており、C言語などに比べて、さまざまなプログラムを分かりやすく、少ないコード行数で書けるといった特徴がある ❏Pythonは、オランダ人のグイド・ヴァンロッサムが開発した。名前の由来は、イギリスのテレビ局 BBC が製作したコメディ番組『空飛ぶモンティ・パイソン』である。Pythonとい
Pythonで最初に知っておきたかったことのまとめ【初心者向け】
Pythonで最初に知っておきたかったこと 最近、PC(Mac/Linux)やRaspberry PiでPythonを使ってプログラムを組むことが多くなってきました。長く使っていると、多少はPythonのことが分かってきて、色々便利な機能なども知ることができます。その中でも「これ、もっと早くに知りたかった…」というものが結構あったりするので、一度そういったものをまとめて紹介しようと思います。 Pythonをこれから始める初心者の方の参考になればよいなと思います。環境はMac/Linux(Raspberry Pi)を想定していますが、それ以外の環境の方でも参考になるかとは思います。 環境セットアップ 最初は環境構築です。PC（Mac/Linux）だと、仮想環境を使うのを個人的にはオススメします。以下記事参照下さい。 「俺はとにかくPythonで機械学習をやりたいんだー！」という人は、下記の記
Pythonで学ぶ 基礎からの機械学習入門(1) 機械学習の基本知識を押さえよう | マイナビニュース
なぜ機械学習なのか 私たちは、多くのデータに囲まれて生活しています。日々の通勤のなかでも、駅の自動改札機を通り、コンビニで買い物をし、スマートフォンでニュースを読む——これらすべての作業のなかでデータが作られていきます。さらに今後はさまざまなモノがインターネットにつながることにより、膨大かつ複雑なデータがこれまで以上に蓄積されるため、より効率的にデータを捌き、分析や判断を行うことが重要となります。 その手段として注目されているのが人工知能（AI）であり、人工知能（AI）を実現する手法のが機械学習やディープラーニングなのです。膨大なデータで溢れる世の中を賢く生きるために、機械学習を理解することの重要性は増していくでしょう。そこで本連載では、プログラミング言語Pythonを用いて実際に手を動かしながら機械学習に触れ、機械学習でどんなことができるのかを紹介していきます。専門性を問わず機械学習の世
PythonのWebアプリケーション（Django）を初心者にもわかりやすく解説（１）【環境構築編】 - Qiita
はじめに この記事は、すでにPythonやRubyといったプログラミング言語に触れたことはあるが、Webアプリケーションは作ったことがない、もしくはDjangoには触れたことがないといった方を対象にしています。 Webアプリケーションと調べると、PHPやRubyがよく出てくるのですが、機械学習など複雑な数学的演算を行う場合にはやはりPythonが優れていると感じます。 以前、Ruby on Railsでアプリケーションを作成し、数学的な計算の部分はR言語で組み込むといったことをしたことがありますが、言語間を繋ぐパイプを構築するにも一手間必要でした。 そういった点で、色々な数学的なトリックを含ませたWebアプリケーションを作成する際にはPythonをオススメします。 ただ、PHPやRubyのWebアプリケーションと比較すると、PythonのWebアプリケーションは参考文献が不足しているように
Pythonでゼロから機械学習/データ分析を学ぶためのサイトマップ - プロクラシスト
データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 24日目。 当サイトでも、Pythonを使ったデータ分析や機械学習について、勉強しながらそれをアウトプットとして出すと言うかたちで、何個も記事を書いてきました。 記事数で言えば50とかそのくらいあるような気がします。 カレンダーも完成しつつあるので、個々では当サイトの総まとめとして、機械学習やデータ分析に触れたいという人がゼロから始めて触れられるように、記事をまとめていきたいと思います。 何か面白いことを勉強したい学生、就職までの勉強に、急に機械学習を使わなければならない社会人方々は、読んで見てください。 0. 環境構築 0.1. Pythonの導入 (Anaconda) 0.2. エディタ (Pycharm/VSCode) 0.3. バージョン管理 (Git) 1. Pythonの使い方(基本ライブラリ) 1.1. 数値計算 : numpy 1.2
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 - Lean Baseball
【2021/1/11】2021年版を公開しました 【2020/1/9】2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ 【2019/8/12】一部書籍のリンクを最新版に更新しました 【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」 機械学習にWebアプリ,そしてFintechと,今年（2017年）は昨年（2016年）以上にPython界隈が賑やかな一年でした. Pythonでお仕事と野球データ分析を生業としている@shinyorke（野球の人）ですこんにちは. このエントリーでは,そんなPythonの学び方・本が充実した今年から来年（2018年）に移るにあたり, 最短距離でPythonレベルを上げるための学び方・読むべき本の選び方〜2018 をまとめてみました.
Djangoを最速でマスターする part1 - Qiita
初めに 最近、「機械学習に強い」、「簡単」などの理由からPythonを選ぶ人が多いと思います。 そんな人たちがWebを書こうと思った時にぶつかるのがDjangoの壁ですよね。 （あれ、そんなことない？いやいや難しいですよね！） 僕は最初、Django Tutorialだけ日本語でやって、それ以降は全部英語の文献を読んだり、会社のコードをみて勉強をしたりしましたが、結構大変でした。 webを書きたいけど、Pythonより◯ubyの方が書きやすいから◯ubyの方がいい...となってしまわないように、これまで僕が勉強したDjangoの基本や応用を詰め込んで、Djangoを最速でマスターできるような記事を書いていきます！（3, 4記事の長さになる予定です） ＊ 最速でDjangoをマスターする part2 準備 Djangoが入っていない場合は、 でインストールできるらしいです。 僕はAnacon
アイデミー、無料AIプログラミング学習サービス「Aidemy」をリリース
アイデミー、無料AIプログラミング学習サービス「Aidemy」をリリース：深層学習や自然言語処理、数値予測などを学習可能 アイデミーは、オンラインでAIプログラミングが学習できるサービス「Aidemy」を公開した。Python入門の他、深層学習や自然言語処理、数値予測など全11講座を無料で利用できる。 アイデミーは2017年12月20日、技術者向けのAI（人工知能）プログラミングを無料で学べるサービス「Aidemy」を公開した。Webブラウザで利用するオンライン講座なので、利用者は手元のPCにプログラミング環境を構築せずに学べる。 Aidemyは、深層学習や自然言語処理、数値予測など全11講座を無料で提供。AIプログラミングに広く利用されているPython言語や、NumPy、Pandas、scikit-learn、TensorFlowといったPython向けのライブラリについても学べる。理
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リスト内包表記の活用と悪用 - Qiita
Pythonでサクッと簡単にTwitterAPIを叩いてみる - Qiita
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