Pythonグラフ入門
Matplotlibの2Dグラフ 折れ線グラフ 棒グラフ 積み上げ面グラフ 散布図 ヒストグラム ヒートマップ 等高線図 極座標系の図 箱ひげ図 円グラフ Matplotlibの3Dグラフ 3次元の折れ線グラフ 3次元の散布図 3次元の等高線図 ワイヤーフレーム サーフェスプロット Matplotlibの設定 図のタイトル Figureオブジェクトの書式 軸の設定 目盛りの設定 凡例の設定 線の書式 色の書式 カラーマップ 文字の書式 日付と時刻の書式 グラフの保存 複数のグラフ 日本語表示 オブジェクト指向なグラフ作成 Tips Seaborn ヒートマップ 2変数間の関係 relplot 多変数間の関係 pairplot カテゴリ変数の関係 catplot 見た目の変更 Pandas 折れ線グラフ 棒グラフ 積み上げ面グラフ 散布図 グラフ作成の共通設定 ご案内 当サイトについて お問
【Python】プログラムでフーリエ変換を理解しよう！【FFT, 標本化定理, ナイキスト周波数】 | Raccoon Tech Blog [株式会社ラクーンホールディングス 技術戦略部ブログ]
こんにちは。早く業務に慣れたい開発チーム入社１年目の髙垣です。 急ですが皆さん。ふと、音をフーリエ変換したい時ってありませんか？ ありますよね。 でも、「フーリエ変換って学校で計算式で習ったけど、結局は何をしているんだ？」となることありませんか？ そこで今回は計算式なんてほっといて、Pythonを使ってフーリエ変換が何をやっているのか体験してみましょう！ 環境構築 下記リポジトリをクローンしてください https://github.com/takaT6/fft-tutorial クローンができたら下記のライブラリをインストールしてください↓ pip install numpy matplotlib japanize_matplotlib japanize_matplotlib はmatplotlibに日本語を書き込めるようにするライブラリです。 日本語化をするにはフォントを入れたり、設定フ
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Pythonで文字列の類似度を120倍高速に計算するRapidFuzzを勧めたい - Qiita
はじめに みずほリサーチ&テクノロジーズ株式会社の@fujineです。 本記事では、文字列同士の類似度を計算する「レーベンシュタイン距離」をRapidFuzzで超高速に処理する方法を解説いたします。 この方法で実装すると、1万件の文字列同士の類似度計算において、 一般的なlevenshteinライブラリよりも120倍近く高速に計算することが可能です！ (RapidFuzzのGitHubリポジトリより引用) 本記事の概要 Pythonで一般的に用いられているlevenshteinライブラリは、比較対象データが多いと処理が長時間化し、実用的ではない RapidFuzzは上記ライブラリよりも約120倍高速であり、エンタープライズ規模のデータにも十分に適用可能 RapidFuzzはレーベンシュタイン距離以外のアルゴリズムや、並列処理、前処理など多様な機能を提供しているため、読者の皆さんには積極的に
PythonでWebスクレイピングする時の知見をまとめておく - Stimulator
- はじめに - 最近はWebスクレイピングにお熱である。 趣味の機械学習のデータセット集めに利用したり、自身のカードの情報や各アカウントの支払い状況をスクレイピングしてスプレッドシートで管理したりしている。 最近この手の記事は多くあるものの「～してみた」から抜けた記事が見当たらないので、大規模に処理する場合も含めた大きめの記事として知見をまとめておく。 追記 2018/03/05： 大きな内容なのでここに追記します。 github.com phantomJSについての記載が記事内でありますが、phantomJSのメンテナが止めたニュースが記憶に新しいですが、上記issueにて正式にこれ以上バージョンアップされないとの通達。 記事内でも推奨していますがheadless Chrome等を使う方が良さそうです。 - アジェンダ - 主に以下のような話をします。 - はじめに - - アジェンダ
【技術メモ】python matplotlibで見栄えの良い色, グラフを作るTips - プロクラシスト
matplotlibでも割と綺麗な図を作ることができる。 図示の時に色々と使うテクニックを列挙。 どうぞ皆さんもお使いください 基本の体裁 関数で調整 plt()内の基本オプションで調整 透過度をあげる 漫画風にする 棒グラフに柄を載せる グラデーション用の色を作る グラデーションの作り方 色の参考にcmリスト 王道カラフル系 単色濃淡(っぽい) 温度系 季節の色たち グラデーションにならない系 その他 基本の体裁 まずこのグラフ import numpy as np import matplotlib.pyplot.plt x = np.arange(-np.pi,np.pi,np.pi/50) plt.axvspan(-0.5*np.pi,0.5*np.pi,color="red") plt.plot(x,np.sin(x)) plt.show() どぎついし、端が切れているし、イマイ
Google Spreadsheets and Python
Products Communications Messaging Send and receive multichannel text and media messages in 180+ countries
画像処理入門講座 : OpenCVとPythonで始める画像処理 | POSTD
この記事を書くに至ったきっかけ Recruse Centerでは、私は、画像処理の勉強に時間を費やしていました。独学をし始めた頃は、何をするものなのか全く理解しておらず、ただ、文字や輪郭、模様などを識別するのに役立ち、これらで面白いことができる、ということくらいの知識しかありませんでした。 私の情報源は、主にWikipediaや書籍、公開されている大学の講義ノートです。これらの資料に慣れ親しんでくるにつれ、画像処理の世界における基礎を伝えられる「入門向け画像処理」を望むようになりました。 これが、この記事を書こうと思ったきっかけです。 前提条件 この記事は、Pythonが扱えるということを前提に書いています。その他の事前知識は必要ありませんが、NumPyや行列計算に慣れていると理解しやすいでしょう。 初めに 使用するのは、Python版OpenCV、Python 2.7 ^(1) 、iPy
PythonでPandasのPlot機能を使えばデータ加工からグラフ作成までマジでシームレス - Qiita
Pandasのグラフ描画機能 この記事ではPandasのPlot機能について扱います。 Pandasはデータの加工・集計のためのツールとしてその有用性が広く知られていますが、同時に優れた可視化機能を備えているということは、意外にあまり知られていません。 この機能は Pandas.DataFrame.plot() もしくは Pandas Plot と呼ばれるものです。 Pandas Plotを使いこなすことが出来るようになれば、 データの読み込み、保持 データの加工 データの集計 データの可視化 というデータ分析の一連のプロセスを全てPandasで完結させることが出来る、つまり分析の「揺りかごから墓場まで」を実現することが出来ます。 Pandasのプロット以外の機能について この記事ではPandasのデータハンドリングなどに関わる機能は説明しません。 そちらにも興味がある方は下記の記事などを
Python で RSA 公開鍵暗号をなぞってみる - CAMPHOR- Tech Blog
こんにちは，yaitaimo です． この記事は CAMPHOR- Advent Calendar 2015 の3日目の記事です. RSA 公開鍵暗号は，一度触れて見たがよくわからなかった，という人も居るのでは無いでしょうか．今回はそんな皆さんのために，数学的に一番簡単な筋をたどって，一連の流れを説明したいと思います． 納得感を持って読み終わっていただけたら幸いです． Python 3 を使います． 1. RSA 公開鍵暗号とは 公開鍵暗号は，暗号化と復号に同じ鍵を用いる共通鍵暗号と違い，世界に公開する公開鍵と自分しか知らない秘密鍵の2つの鍵を用いる． この2つの鍵は， 公開鍵で暗号化したものは，秘密鍵でしか復号できない 秘密鍵で暗号化したものは，公開鍵でしか復号できない という性質を持っている． これをうまく利用することで，秘密情報の伝達や認証を行うことが出来る． 今回はこの内の秘密情報
Welcome to janome's documentation! (Japanese) — Janome v0.4 documentation (ja)
Welcome to janome's documentation! (Japanese)¶ English Janome とは¶ Janome (蛇の目; ◉) は，Pure Python で書かれた，辞書内包の形態素解析器です。 依存ライブラリなしで簡単にインストールでき，アプリケーションに組み込みやすいシンプルな API を備える形態素解析ライブラリを目指しています。 内包辞書として mecab-ipadic-2.7.0-20070801 を使っています。なお，v0.3.8+ では新元号「令和」がシステム辞書に追加されています。 ソースコードリポジトリ¶ https://github.com/mocobeta/janome 気に入ったらリポジトリにも★つけていってください！ :) API リファレンス¶ https://mocobeta.github.io/janome/api/ 動
Python geopandas + Bokeh で地理情報をプロットしたい - StatsFragments
数日前、pandas を利用して地理情報をプロットするという非常によいエントリが翻訳されていた。 postd.cc 上のエントリ、前処理が手間に見えるが pd.read_html や .str アクセサを使えばもっと簡単に書けると思う、、、がそれは本題でない。 pandas で地理情報を扱う場合、geopandas という拡張パッケージを利用すると便利なため、その使い方を書きたい。また、処理を Python で完結させるため、QGIS ではなく Bokeh でプロットしたい。 geopandas のインストール pip で。 $ pip install geopandas geopy このエントリでは依存パッケージである shapely、geopy の機能も利用する。shapely は自動的にインストールされるはずだが、geopy については上のように別途インストールが必要。 地理情報の読
Djangoのユーザ認証まとめ - c-bata web
追記: 使用しているDjangoのバージョンをはじめ、いくつか古くなってきている点があります。DjangoCongress JP 2018で認証に関する発表を行ったのですが、ブログ記事も用意しています。そちらを参照してください nwpct1.hatenablog.com 追記終わり Djangoでユーザ認証をしたかったので調べてみると，DjangoではUserモデルがはじめから用意されているらしい．そこでDjangoの提供する機能をそのまま使ってログイン・ログアウトを実装してみた． さらに調べてみるとpython-social-authというライブラリを使えば、TwitterやFacebook，Google、Github等のアカウントを使ったOAuth認証が簡単に実装できるみたいなのでそれも試しておく． ソースコードはGithubで公開してます． https://github.com/c-
Python のコーディング規約 PEP8 に準拠する - Qiita
この Qiita の連載記事ではデータ分析のための主要言語として Python を利用してきました。ところでみなさんは Python のコーディング規約 PEP8 をご存知でしょうか。 ソースコードスタイルガイド PEP8 ソースコードは一般に「書かれる時間」よりも「読まれる時間」の方が長い、そのような事実に基づいて、「スタイルを統一し読みやすいコードを書こう」というアイデアのもとに作られたのがこのガイドです。 Style Guide for Python Code http://legacy.python.org/dev/peps/pep-0008/ 本家は当然ながら英語ですが有志の方が日本語に翻訳してくださっています。 PEP8 日本語訳 https://github.com/mumumu/pep8-ja どちらにせよ Python を利用する方は必ず一読するべきかと思います。 自動的
Python 3の正規表現で \d を使うな！ - Qiita
案外知られていないようなのですが、Python 3 標準の reモジュールの正規表現では\dがいわゆる全角数字にもマッチします。 実際に試してみます。 >>> import re >>> re.findall(r"\d", "012０１２") ['0', '1', '2', '０', '１', '２'] >>> \dが'０'、'１'、'２'にもマッチしていますね。 この挙動があまり知られていない原因としては、 Python 3の公式ドキュメントの「正規表現 HOWTO」の説明が、かなり誤解を招きやすい書き方になっている。 \dがいわゆる全角数字にマッチするかどうかをわざわざテストする人は少ない 敬虔なPythonistaは正規表現を使わないやり方を好む傾向がある 等の理由が考えられますが、他の原因もあるかもしれません。 \dを[0-9]にだけマッチさせるには、\dの代わりに[0-9]を使う
PyTouhou
Note that the Debian/Ubuntu package won’t work before Debian Jessie (8.0) or Ubuntu Trusty (14.04), due to missing dependencies. Furthermore, you are more than welcome to make a package for your OS of choice, if you do so please contact us. ☺ Build from the source (if you don’t use our packages) You will need: Python 3.4+, the interpreter, as well as the headers and shared objects needed to compil
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bitbucketの使い方
Python を支える技術 ディスクリプタ編
Pycon2014 django performance
http://kwatch.houkagoteatime.net/blog/2014/08/24/python-pitfalls/
10分でわかるPythonの開発環境
