この記事は何？ Pythonパッケージの作り方を説明する Pythonパッケージを作るときに意識して欲しいことを説明する この記事はポエムです これまでのあらすじ インターンを迎える予定なのですが、彼らはパッケージを作ったことがないそうです。 一方で、企業としては、パッケージ化までしてくれないと、実務に使うまで時間がかかってしまって大変です。 そこで、社内向けに「Pythonパッケージの作り方」という文書を書きました。これをインターンの人に読んでもらっていい感じのパッケージを作ってもらうぜ！という都合の良い目論見です。 しかし、 私もいままでパッケージ化のノウハウをきちんと体系的に勉強したわけではないので、イマイチ不安です。そこで、Qiitaにポエム投稿して、ポエム修正をしてもらおうと思ったわけです。 ところどころ日本語が変なのはご容赦ください。日本語に不自由してます。1 この記事を読む人

DataFrameを作る DataFrameの作成方法も幾つかあるので、その整理。 まずは、DataFrameをnumpyで行列を作り、インデックスとラベルを貼り付けるパターン。 インデックスの作成。 #Create a index dates = pd.date_range("20130101", periods=6) dates <class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'> [2013-01-01, ..., 2013-01-06] Length: 6, Freq: D, Timezone: None #Create a DatFrame df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index = dates, columns = list("ABCD")) df A B C D 2013-01-01 0.7

Python を初めて間もない頃、自分も print デバッグしてました。効率の悪さを認識しつつも、IDEを導入してデバッグする方法を調べてセッティングして、という手順が面倒でずっと放置してました。 // 普段は vim で開発してます そうこうしてたら print デバッグではどうにもならないバグにぶち当たり、仕方なくデバッグポイントを置く方法を調べたわけです。するとどうでしょう。 ソースコード中に以下の一文を入れるだけではないですか。 import pdb; pdb.set_trace() たったこれだけで、上の一文を挿入した行で処理が停止し、コンソール上でステップ実行が出来るようになります。最高かよ。 個人的にですが、デバッガー起動中によく使うコマンドとしては以下です。 コマンド 説明 s(tep) ステップイン n(ext) ステップオーバー r(eturn) ステップアウト l(

Python練習（総和、平均、分散） Pythonの練習として、基本的なnumpyの関数（の限られた用法）をPythonで書く。結果が同じになったらよしとする。 numpy.varには、不偏分散用にddofというキーワード引数がある。Delta Degrees of Freedomの略。N - ddofで偏差の平方和を割っている。 import numpy as np def sum(a): s = 0.0 for x in a: s += x return s def mean(a): return sum(a) / len(a) def var(a, ddof=0): m = mean(a) v = 0.0 for x in a: v += (x - m) ** 2 return v / (len(a) - ddof) np.random.seed(314159) value = np

皆さんこんにちは お元気ですか。私は元気です。 今日はPythonにおける便利記法を書いてみます。 他の言語しか使ったこと無い人もぜひ ※1/25間違いかと思われる箇所の加筆修正を実施 リストに関するイテレーション enumerate（インデックスとオブジェクトのループ） zip（同時に２つのオブジェクトでループ） yield（途中で一旦返す） for-else（forで途中で停止しない場合の条件） リスト内包表記 Collections Counter default dict（辞書のデフォルト値設定） Sort（ソート） sorted if文の書き方 Fileに関する処理（with） in（オブジェクトに存在しているかどうか） 関数について 返り値を複数返す。 関数のオブジェクト化 参考文献 リストに関するイテレーション enumerate（インデックスとオブジェクトのループ） enu

iOS用のアプリは通常、開発アカウントを取得し、Macを使って開発します。 開発アカウントを取得するほどではないが、iOSデバイス上で何かやりたい処理がある、という人はいるでしょう。 あるいは、プログラム好きな人なら率先してiOSデバイス上でプログラミングをしたいと思うのではないでしょうか。 そうしたニーズに存分にこたえることができる、iOSデバイス上で動作する統合開発環境がPythonista 3です。 2016年9月21日に開催されたPyCon JP 2016で @equal_001 さんがPythonistaについて発表されていたのでご紹介。 Python支持者のことをPythonistaといいますが、アプリ名はそこから取ったんでしょうね。 正真正銘のPythonが内蔵されていて、ローカルで動きます。 [参考] Kazuhiro AbeさんはTwitterを使っています: 「インタプ

Python2で競技プログラミングする時に知っておきたいtipsの，入出力の部分を分割しました． Pythonで競技プログラミングをする際の入出力手法について例示する． 入出力のコードは，言語を初修する際のハードルになることが多いが，一度覚えてしまえばワンパターンなのでさっさと覚えてしまいたい． Pythonのバージョンは2.7.5（Python3では，入出力などの仕様が大きく異なるので，他の記事を参照することをおすすめします）． 参考 標準入力の受け取りのその１ - Qiita 1行に文字列1つの入力 形式

ニコニコ解析(β) - ニコニコ動画を「解析してみた」 ヘルプの話が結構面白い 動画投稿のタイミングと、 その直後のグロース施作を工夫するだけで実際に伸びるもんなのかな 以前、非公式のpixivAPIが使えなくなったと言いましたが、 理由としては春に公式APIの仕様変更があったためらしいです この辺を参照に PHP - pixivのAPIにアクセスする - Qiita また、よく探してみると、APIラッパーがあったので使ってみることに upbit/pixivpy · GitHub from pixivpy3 import PixivAPI def search_pixiv(word) api = PixivAPI() api.login('username', 'password') PER_PAGE = 500 i = 1 while 1: results = api.search_wo

定義したメソッドの内部で定義されたローカル変数と、そのメソッドの外部で定義された変数　を print() で確認したいときに便利な組み込みメソッドである locals() と globals() を使ってみます。 Python » Documentation » Python 標準ライブラリ「2. 組み込み関数」 locals() locals()(原文) 現在のローカルシンボルテーブルを表す辞書を更新して返します。関数ブロックで locals() を呼び出した場合自由変数が返されます、クラスブロックでは返されません。 globals() globals()(原文) 現在のグローバルシンボルテーブルを表す辞書を返します。常に現在のモジュールの辞書になります (関数またはメソッドの中ではそれらを定義しているモジュールを指し、この関数を呼び出したモジュールではありません)。 （使ってみる） d

Python の予約語について見てみます。 予約語とは構文上特殊な意味を持つことばのことです。 変数や関数に予約語と同じ名前をつけることはできません。 Python では次の単語が予約語として使われています。 and as assert break class continue def del elif else except exec finally for from global if import in is lambda not or pass print raise return try while with yield それぞれの使いどころは次のとおりです。 and: 論理演算の論理積 as: モジュールの import 時、ファイルの with 読み込み時の名前割り当て assert: 与えられた式が False なら Error をあげる assert 文 break: ル

matplotlibはPythonでグラフを描画するときなどに使われる標準的なライブラリです。 画像ファイルを作るばかりでなく、簡単なアニメーションやインタラクティブなグラフを作ることも可能です。 実際の例はmatplotlibサイトのギャラリーで見ることができます。 matplotlib/gallery matplotlibは本家のサイトやどこかのブログにあるチュートリアルや例を描画してみるぶんには簡単なのですが、 実際に自分でプロットするとなると基礎的な概念を理解していないと使いにくいライブラリでもあります。 また、基礎的な概念を理解していないとドキュメントを参照する際にもどこを見て、どう実用すればいいのかわかりません。 そこで、この記事ではそのあたりのmatplotlibの基礎を解説していきます。 なお、Python自体の知識はある程度仮定していますが、matplotlib自体の実装

PyData Tokyo Meetup #5 on May 22nd, 2015 Meetup #5 詳細：http://pydatatokyo.connpass.com/event/14557/ Meetup #5 テーマ：自然言語処理 スピーカー：サイボウズ・ラボ株式会社 中谷 秀洋さん タイトル：言語処理するのに Python でいいの？ スライド：http://www.slideshare.net/shuyo/nlp-implementation-python 概要：言語処理を実装するにはどのプログラミング言語を使えばいいか。PyData だからもちろん Python！　と言ってほしいところでしょうが、本当に Python で大丈夫？　言語処理に関する実装をする観点で Python と C と Java を比較し、Python を選ぶとどんなときに嬉しいのか解説してみま