Jupyter Notebookを動的に使ってみる - QiitaDeleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?
データサイエンティストに向けたコーディング環境Jupyter Notebookの勧め - Qiita
データサイエンスとかけ離れた恣意的な表ですが、Jupyter Notebookを使えて損はないのは本当です。 RStudio (pythonはSpyder)もよいですが、 セクシーさ 再現性確保の観点で見るとマークダウンでコメントが残せるJupyter Notebookの方が分があります。 データサイエンティストでなくてもコーディングの過程が保存できるのでおすすめです。 Jupyter Notebookとは? Pythonには元からインタラクティブシェルがついていますが、それで物足りない人たちがIPython(Interactive Python)というインタラクティブシェルを作っていました。 IPythonの使い方より特徴を抜粋 セル指向のコーディング: セルという単位でまとめて実行できます 予約語や変数、モジュール名などのタブ補完 オブジェクトの調査: オブジェクト名に?をつけると詳細
無料JupyterサービスのBinderの紹介 - Qiita
これなに Binderという無料サービスの紹介をします。 github上のJupyter notebook のリポジトリから、実行可能なサービスを簡単に試せます。 つまり、ブラウザだけでいろいろな実行環境を作ることができます。 サンプルで試してみる サンプルとして、私の公開しているパズルを解くSaitoTsutomu/OptForPuzzleを試してみましょう。 手順 http://mybinder.org/ を開いてください。 Build a repositoryに「SaitoTsutomu/OptForPuzzle」と入力して、submitボタンを押してください。 自動的にdockerのイメージが作成され状態が更新されます。 completedが緑になったら、右上のlaunchボタンを押してください。 Jupyter notebookが起動するので、適当に開いて実行してみましょう。 G
第19回オフラインリアルタイムどう書くの参考問題をPythonで解く - Qiita
from itertools import chain, combinations_with_replacement as combi_r def solve(d): n=map(int, d.split(',')) s=set(n) a=[(x,y,z) for x in xrange(1, n[0]+1) for y in xrange(x, n[-1]+1) for z in xrange(max(y, n[-1]/3), n[-1]+1) if s == s&{sum(c) for c in chain(*[combi_r((x,y,z), r) for r in (1,2,3)])}] return not a and 'none' or a[1:] and 'many' or ','.join(map(str, a[0])) from itertools import * de
何気にPythonでつかっていた関数型プログラミング技法いろいろ ～ 高階関数・関数の再帰呼び出し、ネスト関数（closure)、遅延評価、カリー化（関数_部分適用) - Qiita
最近、いろいろな言語で続々、実装されていく関数型プログラミング技法。 今回は、Python2.7 に標準（ 一部、import ）に備わっていて、Python で いますぐにでもおこなえる 関数型プログラミング技法の実現手法 ＆ 利用モジュール と メソッドについて、１ヶ所にまとめて整理してみた。 （ 目次 ） map() で 高階関数を実現 filter() で 高階関数を実現 reduce() で 高階関数を実現 ＆ 再帰呼び出し関数 closure で 高階関数を実現 functools.partial() でカリー化（関数の部分適用）を実現 generator（ジェネレータ式）で遅延評価を実装 yield（イールド式）で遅延評価を実現 以下のコードは、この記事末尾に記載した数多くの参考ウェブサイトを参考、引用しています map() は、関数を引数に受け取る「高階関数」（関数型言語）
Windows 版 neovim で python3 (deoplete.nvim) を無理やり使う - Qiita
Windows 版 neovim で python3 (deoplete.nvim) を無理やり使う どうしても windows 環境を整えたかったので，色々試したらできるようになったものの，正攻法とは言い難いのでメモ書き程度に． もし，もっと筋の良い解決方法をご存知であれば，コメントしていただけると幸いです． neovimのインストール 公式 に従ってインストール． 特につまづくところはないはず． has('python3') の返り値を1にする この Issue に書いてあるように， windows 環境では has('python3') の返り値が 0． python3 系をインストールして， pip3.exe install neovim を実行する． このコメント の設定を init.vim に追加する． diff --git a/usr/local/share/nvim/run
【Python】pandasを使ってExcelを読み込みたい - Qiita
books = ['book1.xlsx', 'book2.xlsx'] df_list = [] for book in books: file = pd.ExcelFile(book) # bookを読む for sheet in file.sheet_names: df_list.append(file.parse(sheet)) # シートを順々にデータフレーム化
Python(Pandas/XlsxWriter)を使ってExcelファイルを操作してみる① - Qiita
# import lib import pandas as pd import numpy as np # create data dates = pd.date_range("20130101", freq='D', periods=6) df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index = dates, columns = list("ABCD")) # set data fileName = "hoge.xlsx" writer = pd.ExcelWriter(fileName) df.to_excel(writer, sheet_name="hoge1") df.T.to_excel(writer, sheet_name="hoge2") workbook = writer.book worksheet1 = writer.sheets['
Python デコレータ再入門 ~デコレータは種類別に覚えよう~ - Qiita
Pythonのアットマーク(@)を使った記法であるデコレータについてまとめる。難しいと思われているかもしれないデコレータだが、デコレータの種類(パターン)を意識することが理解の近道だと思ったので今回は種類別にデコレータの簡単な実装例をあげて解説をしていこうと思う。 対象者 Python のデコレータを学んだことがあるがたまに分からなくなる デコレータを自作しろと言われたらスラスラかけるか不安 知っていると良いこと 関数のスコープ 第一級関数 *args , **kwargs のような記法 デコレータ関数の種類分け 以下2つの要因でデコレータ関数の種類分けが可能だと思われる。 引数を取るか否か ラッパー関数を返すか否か よって組み合わせから計4つのパターンが考えられるが、今回は "引数を取らずラッパー関数を返さないデコレータ"を除いた３つを紹介する。1つ除外する理由は簡単すぎて意味がなさそう
Pythonで書かれたイカしたLisp: Hy - Qiita
これはiRidge Advent Calendarの七日目の記事です。 この記事では、Pythonで実装されたLisp方言のHyを紹介します。 動機 株式会社アイリッジのサーバサイドエンジニア、tanaka.lispです。ウェブとPythonの世界を見てみたいと思い、Pythonの会社であるアイリッジでお仕事しています。 突然ですが、ぼくがこよなく愛する言語はCommon Lispです。業務ではもっぱらPythonを読んだり書いたりするわけですが、PythonはLispではないので、自動インデントに翻弄されたり、if pred1 and pred2: ...をif (and pred1 pred2): ...なんて書いてしまったりと苦労が絶えません。Lisper特有の禁断症状が顔を出すこともあります。S式のことを考え始めたり、おもむろに"Hyperspec 関数名"でググったり、Emacs
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pythonでrubyのstructがほしい時 - Qiita
itertoolsによる順列、組み合わせ、直積のお勉強 - Qiita
Python/Ruby/PHP/Golang(Go)で階乗、順列、（重複）組み合わせ - Qiita
https://qiita.com/HirofumiYashima/items/bc296aa84c908c7b4257
python pandasでの列（column）へのSeriesの追加 - Qiita
Python(Pandas/XlsxWriter)を使ってExcelファイルを操作してみる② - Qiita
ゆるふわPandasチートシート - Qiita
【 Python 】 Pandas DataFrame Tips ～ 値の種類（ユニーク数、一意 な 件数） が 特定件数 条件 の 列 を 調べて、該当 する 列 の 列名リスト を 作る コード例 - Qiita
【 Python Pandas Tips 】pandas.pivot_table に aggfunc='count' 指定すると、レコード数をカウントできる - Qiita