「vi」は、UNIX/Linux ユーザなら一度は聞く「emacs(mule)」に並ぶ主要なエディタです。 またviエディタを基にして機能を拡張したものが、vim(vi improved)エディタです。 「vi(vim)」には「入力(挿入)モード」「コマンドモード」 があり、各モードによって行えることが異なりますので注意してください。
![viコマンド(vimコマンド)一覧(検索・置換)](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c287d9193e43788f463742b789c6378168e718f0/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fuguisu.skr.jp%2Fimg%2Fwindows_400x300.jpg)
回帰分析 や 相関関係分析 を 行う前に、まず一番最初に、「データの検証」と「データの加工」が絶対に必要 上記のステップを踏まないと、例え、Excel や SPSS、Rで 回帰分析・相関関係を事項して、「実行エラー」起こらないで、ちゃんと数字が画面に出ても、それは『間違った数字』である可能性が非常に高い 回帰分析 や 相関関係分析に使えるデータは、次の 『 NG条件 』にあてはまらないデータだけ 「データの形」必須条件 ~その1 データ期間を通じて、データの平均値が変わるデータだとNG ⇒ 折れ線グラフでチェック必須! 「データの形」必須条件 ~その2 データ期間を通じて、データのぶれ・ばらつきが変わるデータだとNG ⇒ 折れ線グラフチェック必須! 「データの形」必須条件 ~その3 データ期間を通じて、データの値が直線的 or 曲線的に、増加する・減少するデータだとNG ⇒ 折れ線グラフチ
R programming¶ R Project Homepage http://www.r-project.org/ Comprehensive R Archive Network (CRAN)
はじめに 4月ということで、新卒が入ってきたりRを使ったことないメンバーがJOINしたりしたので、 超便利なdplyrの使い方を何回かに分けてまとめて行きます。 Rは知らないけど、SQLとか他のプログラミング言語はある程度やったことあるみたいな人向けです。 dplyrを使いこなす!シリーズ 基礎編以外も書きましたので、↓からどうぞ。 * dplyrを使いこなす!Window関数編 * dplyrを使いこなす!JOIN編 dplyrとは データフレームの操作に特化したパッケージです。 Rは基本的に処理速度はあまり早くないですが、dplyrはC++で書かれているのでかなり高速に動作します。 ソースの可読性もよくなるので、宗教上の理由で禁止されている人以外は使うメリットは大きいです。 処理可能なデータサイズの目安 あくまでも個人の環境に強く依存した感覚値ですが、1000万行、100MBぐらいのデ
This document summarizes information about a person named Takeshi Arabiki. It includes: 1. Their Twitter handle is @a_bicky and ID is id:a_bicky. 2. A link to their blog on Hatena is provided. 3. They have written books and slides about using R and SciPy. 4. Links are provided to their slideshare presentations about using Twitter and R.Read less
やってみよう分析!第8章:PythonとEclipse(PyDev)で作る分析環境 for WindowsPythonEclipsescipynumpymatplotlib はじめに 今回も始まりました。やってみよう分析!シリーズ 本章からやってみよう分析次リーズの実践編に突入しました。これからの記事ではPythonやScalaを活用した分析技術を紹介していこうと思います。 本章では以後の章の準備として、まず Pythonを使った分析のための簡易的な環境構築を紹介したいと思います。フォーカスするのは WindowsのEclipse上(PyDev利用)で作業するための環境構築です。Linuxではyum等の便利コマンドが用意されているので比較的簡単に環境を作ることができます。一方でWindowsではライブラリ(本章で紹介するのは numpy, scipy, matplotlib)のインストール
ほぼほぼこの記事に書いてある内容なんですけど、httrでやってみたのでメモ。 e-Stat APIとは 政府統計の総合窓口(e-Stat)で提供している統計データを入手できるAPIです。ユーザ登録してAPIキーを生成すると使えます。 今のところ、以下の種類のAPIが用意されています。形式はXMLとJSONとJSONPがありますが、今回はJSON形式のでやってみるので、jsonが返ってくるリクエストURLを書き添えています。 統計表情報取得(getStatsList):統計表の検索 メタ情報取得(getMetaInfo):統計表のメタ情報を取得 統計データ取得(getStatsData):統計表のデータを取得 データセット登録(postDataset):統計データの取得条件を登録しておける データセット参照(refDataset):登録されている取得条件を参照 データカタログ情報取得(get
「Samba4を「ふつうに」使おう!」の資料です。以下のOSCなどでお話しています。 2016/02/27 OSC 2016 Tokyo/Spring https://www.ospn.jp/osc2016-spring/modules/eguide/event.php?eid=66 2015/11/14 OSC 2015 Tokushima https://www.ospn.jp/osc2015-tokushima/modules/eguide/event.php?eid=20 2015/11/07 KANSAI OPEN FORUM(KOF) 2015 https://k-of.jp/2015/session/758 2015/10/25 OSC 2015 Tokyo/Fall https://www.ospn.jp/osc2015-fall/modules/eguide/event.
Python3がなかなかいい感じなので使ってみることにした。 どう違うのかは一言で説明するのが難しいのだが、よりスクリプト言語としての「純度」が増したように思う。 たとえばint型とlong型が統合された点。 もともとユーザー側としてはintもlongも整数であり、これを分けるのはメモリ使用量という機械側の都合だったわけだが、「どーせメモリなんて山ほどあるんだからじゃんじゃん使っちまえ」というブルジョワ的発想でlong型に統合する運びになったらしい。 同様にstr型とunicode型も統合された。BossKitter V5 は Python2 で書いたのだが、この違いに結構苦しめられたのでこれは有り難い変更だ。 ただ、そういうバッポン的改変のせいで、同じPythonを名乗ってるくせに後方互換性がない。 というわけで Python2 をデフォルトにしたままで Python3 もインストールす
社内でVimの勉強会を実施したのでQiitaTeamには投稿していましたが、別にPrivateな内容でもないのでこっちにも投稿しておきます。 尚、plugin周りは大幅に追記しています。(社内の人すまんね) 別に特殊なことはやってないけど、オレのvimrc 晒しておきます。 基礎編 最初に vimの基本的な操作はこれで多分事足りる 基本編 Vimの生産性を一撃で高めるシンプルなテクニック - RickyNews Karabinerを入れてキーリピート爆速にしよう 個人的な好みだが83(default)から6にした caps lockをctrlキーに割り当てる 移動系とか パッと思いついたやつ書いておきます コマンド なに?
<a href="http://archive.today/O7GbF"> <img style="width:300px;height:200px;background-color:white" src="https://archive.is/O7GbF/cd5655f3e849e99db8717553f1e4db9d4ca35bbb/scr.png"><br> え?君せっかく Python のバージョン管理に pyenv 使ってるのに Vim の補完はシステムライブラリ参照してるの? - Λlis…<br> アーカイブされた 2014年5月21日 03:54:59 UTC </a> {{cite web | title = え?君せっかく Python のバージョン管理に pyenv 使ってるのに Vim の補完はシステムライブラリ参照してるの? - Λlis… | url = htt
前回はレポートづくりのオートメーション化がもたらすメリットについてやや概念的な説明をしました。今回はR Markdown環境を導入し、レポート作成の手順を説明します。実際に簡単なレポートづくりを体験して、R Markdownの威力を味わってください。 また、実務を想定した(とは言っても非常に単純化したものですが)2種類のチュートリアルを用意しましたので、これらのチュートリアルを通してオートメーション化されたレポートづくりを自分の仕事の中でどう活かすか想像してみてください。 なお、本連載記事に関する疑問・質問・コメントなどは著者Twitterアカウント(@kohske)でも受け付けていますのでお気軽にどうぞ。 R Markdown環境の導入 R Markdownを利用するには、 R {rmarkdown}パッケージ pandoc の3つのツールを導入する必要があります。 PDF形式のレポート
Mavericks に RMeCab 0.996 をインストールする方法。 ( https://sites.google.com/site/rmecab/home/rmecab_0-9998 の手順に従う ) MeCab 0.996 のインストール https://code.google.com/p/mecab/downloads/list から mecab-0.996.tar.gz をダウンロードしておく。 $ tar zxvf mecab-0.996.tar.gz $ cd mecab-0.996 $ ./configure --with-charset="utf-8" $ make $ sudo make install
uniqコマンドは、Linux/UNIXで使用される、重複した行を圧縮して出力してくれるコマンドだ。 今回は、このコマンドについて覚えておきたい使い方についてを紹介する。 1.基本的な使い方 基本的には、以下のように使用することで標準出力の内容から重複行を圧縮して表示させることが出来る。 [root@test-centos7 ~]# cat /test/test3.txt aaaaa aaaaa aaaaa bbbbb bbbbb bbbbb bbbbb bbbbb ccccc ccccc [root@test-centos7 ~]# cat /test/test3.txt | uniq aaaaa bbbbb ccccc この時注意したいのが、「連続していない行」の場合は圧縮しないという点だ。 たとえば、以下のような状態でuniqコマンドを実行しても、重複した行は残ってしまう。 [roo
タイトルはかなり挑戦的(?)ですがあまり気にしないでください。 ※注意 このエントリで紹介しているオプション、コマンドはCentOSでしか動作確認をしていません。 その他ディストリビューションや、インストール方法によっては挙動が異なる場合があります。 「less」 使ってますか? エンジニアなら普段Linuxに触る機会が多々あるかと思います。 エンジニアのみならずMacだったりUbuntuだったりで私用PCでもターミナルが使えるようになっている方は多いかもしれません。 私は普段の仕事ではサーバの運用管理をしています。 仕事柄触る頻度が高いのはLinuxサーバです。 そして、使うのは大体CLIです。 そもそもLinuxでGUIを触る機会がなかなかありません。 大体リモートからターミナルで接続してCLIでちょいちょいっと処理をする感じですね。 GUIである場合でもLinuxを使っていればターミ
このページは 「Bootstrap 3」について説明しています。Bootstrap 4 については、「Bootstrap 4入門」を参照してください。 Bootstrap は、スマートフォンなどのモバイル端末にも対応し、レスポンシブデザインを採用した HTML, CSS, JavaScript フレームワークです。 Twitter 社で開発され、最初は「Twitter Bootstrap」と呼ばれていましたが、現在は「Bootstrap」となりました。 ライセンスは MIT License で、商用利用も可能です。 現時点(2018年5月6日)の最新バージョンは 4.1.1 です。 Bootstrap 2 と Bootstrap 3 以降では一部互換性の無い機能があります。 2018年1月に Bootstrap 4 も正式リリースされました。
広告事業部の鈴木達矢です。コーディングをしてると変数やメソッド名の付け方に悩むことって多々ありますよね。逆にコードを読んでいると単語の選択がこれでいいのかなという時や、動詞の活用形が間違っていてよく意味がわからない、時に潔く日本語の変数名になっていることも見かけます。でもプログラミング言語の単語が英語をベースにしていますし、Railsを使っている場合は日本語が規約(Convention)に合わなかったりします(複数形が無いなど)。それから動詞の活用形が違っていると主語(動作の主体)が変わってしまい、意味が変わってしまいます。その結果コードの可読性が落ち混乱を招きやすくなります。 いくつかの基本的な法則だけおさえておけばコーディング中に可読性の高い単語の選択ができるようになります。今回はそれを目的に、英語の扱いに都度時間を費やしてしまうような方に向けていくつかの法則をご紹介します。*1 変数
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