Python for Financeという本 - xiangze's sparse blog
ipython notebookを使って出版されたらしいPython for Financeという本を読みました。 numpy, scipy, pandas, PyMC3をはじめとしたPythonの数値計算、解析系のパッケージを使った金融工学の計算事例と自作ライブラリについての紹介になっています。 Python for Finance: Analyze Big Financial Data 作者: Yves Hilpisch出版社/メーカー: Oreilly & Associates Inc発売日: 2014/12/27メディア: ペーパーバックこの商品を含むブログを見るhttp://shop.oreilly.com/product/0636920032441.do https://books.google.co.jp/books?id=7tzSBQAAQBAJ&printsec=fron
if式 / if文 の条件節で、左辺に定数を書くべき言語はあるか？ @ajiyoshi.gist
gistfile1.md if式 / if文 の条件節で、左辺に定数を書くべき言語はあるか？ @ajiyoshi.gist twitterからながれてきたこの話題。昔のCコンパイラは、if文の条件節で代入を書いても文句を言わなかったので、このようなコードに何の警告も出なかった。 #include<stdio.h> int main() { int x = 0; /* おそらく意図と違う。 x == 1 と書くべきであった これでは常に実行されてしまう */ if ( x = 1 ) { puts("残念"); } } 「これをこのように書けば、コンパイルエラーになり、ある種の誤りをコンパイラに見つけさせることができる」というのが、「老害」とされる人の主張である。 /* これはコンパイルエラーになる */ if ( 1 = x ) { puts("残念"); } もし使っている環境が「コンパ
Pythonでつくる検索エンジン(Webクローラ, Mecab, MongoDB, Flask) - c-bata web
検索エンジン自作入門 ~手を動かしながら見渡す検索の舞台裏 作者:山田 浩之,末永 匡発売日: 2014/09/25メディア: 単行本（ソフトカバー） (この記事で紹介しているのはTF-IDFとかの計算もない簡素なものです。) はじめに Webサービスのプログラミングに必要なことのだいたいは、スクレイピングに学んだ - Line 1: Error: Invalid Blog('by Esehara' ) この前↑の記事をみかけました。クローリングやスクレイピングは、色々と応用が効きそうなのでしっかり勉強したい。 PythonではScrapyという有名なクローリング・スクレイピング用のライブラリがありますが、今回は勉強としてScrapyを使わずに実装してみる。流れとしては以下のとおり Webクローラの構築 Mecabで日本語の形態素解析 検索エンジンの構築 データをMongoDBに格納 Fl
必要なのはブラウザだけ。Python使ったWebサービス構築（画面を作ってみよう編） - 今日学んだこと
前回の続きになります 。きっと反響が少なかったのはタイトルが悪かったんだな！ということでタイトル変えました。(もし「お、いいかも」と思いましたら、ハテブよろしくです。モチベーション上がるので・・・) 前回で、環境を作ることができました。今回はページを作っていきます。 前回は「写経しよう！」が主な内容でしたが、今回からは好きなものを作っていこう！を主眼としようかと思います。 その前に・・・Webサービスってどうやって動くの？ 好きなものを作っていこう！と言いましたが、まずはWebサービス（プログラム）の概念的なイメージを抑えていた方がいいと思いまして。 基本的に、プログラムは単純化すると 入力→計算/保存→出力 というプロセスを経ることになります。これが、Webだと 画面で入力して→サーバーで計算/保存して→画面に描画する といった形になります。画面が２回出てくるので 画面をどうつくるか サ
xlwings·さよならVBA。PythonとExcelの相互コミュニケーションライブラリ MOONGIFT
Webアプリ全盛の現在とあっても、業務では未だにExcelが多く使われています。その結果としてVBAが活躍しており、メンテナンスが難しかったり、コピペされるコードが量産されていたりします。VBAがダメという訳ではないのですが、触りたくないと考えるプログラマは多いのではないでしょうか。 もっと自分が使い慣れたプログラミング言語でExcelを扱いたいと考える人に使ってみていただきたいのがxlwingsです。PythonとExcelで双方向の操作が可能になります。 xlwingsの使い方 デモ。ExcelからPythonを呼び出します。 xlwingsはPythonからExcelのデータを読み込んだり、ExcelからPythonをコールできます。その結果、PythonからExcelにデータを追加したり、検索結果を表示させることも可能です。VBAの代わりに使うことが可能です。 Pythonであれば
PyCon JP 2014 1日目参加レポート #pyconjp - Time Flies
今日はPyConJP 2014に参加してきた。 プログラミング言語系の会議に参加するのは初めて何だけど雰囲気としては学生時代に参加した学会とだいたい同じ。PyConの場合はほぼPython関連の話題だった。(まあ当たり前なんだけど会議によってはそうでもないらいしい) ちなみに今回の会場では電源は絶望的に少なかったので苦しんだ。 どれも勉強になる発表だったが、以下では特に印象に残った発表について触れる。 Keynote Speech @kennethreitz CH01 Opening~Keynote: Kenneth Reitz - YouTube 1日目のKeynote SpeechはHerokuのPythonプロダクトオーナーでPython Software FoundationのKenneth Reitz氏。 プレゼンではそもそも言語とは何かという話題から入りPythonの2系と3系
PyPy.js: Now faster than CPython
OK OK, I couldn't resist that title but it probably goes a bit far. Let me try for a little more nuance: PyPy.js: Now faster than CPython, on a single carefully-tuned benchmark, after JIT warmup. It has been the better part of a year since I first started hacking on PyPy.js, an experiment in bringing a fast and compliant python interpreter to the web. I've been pretty quiet during that time but ha
4歳からのプログラミング入門：我が子にプログラムを教えるための5つのヒント | ライフハッカー・ジャパン
GeekWire：プログラミングは、物事の考え方を学ぶのに非常に適していると思います。だから私は、子どもたちにはぜひ触れさせたいと思っていました。それに、子どもたちは私のiPhoneで「Angry Birds」や「Cut the Rope」をさんざんやっていたので、その舞台裏でプログラムがどう動いているのかを知っておくといいんじゃないかと思ったんです。 そこで、プログラム未経験者にもハードコアなハッカーにも役立つ、子どもにプログラムを教えるコツを紹介します。 ヒント1：Logoはまだまだいける 長男Cyは4歳のときから、iPadで「Mad Logo」を使って、私と一緒に「Logo」プログラムを書き始めました。また、子ども用プログラミング言語「Scratch」を使ってアニメーションを作り始めたのも同じころです。 でも、本当の舞台裏をのぞかせるために、私は「Python」によるプログラミングを
Dropbox、「Python」作者のG・ヴァンロッサム氏を採用--グーグルから引き抜き
Dropboxは、少なくとも人材の引き抜きに関していえば、Googleに大きな勝利を収めたのかもしれない。 クラウドストレージを提供するDropboxは、プログラミング言語「Python」の作者であるGuido Van Rossum氏を採用した。 Dropboxは米国時間12月7日付けのブログ投稿で、このニュースについて認めた。同社の創設者兼最高経営責任者（CEO）であるDrew Houston氏の説明によると、Pythonは同社において主要な役割を果たしてきたという。 Pythonは、簡易性、柔軟性、そして上品さをうまくあわせ持っていることから、数年前からわたしのお気に入りのプログラミング言語になった。Pythonのこのような優れた品質と、あらゆる主要プラットフォームに対応することを目指す同コミュニティーの取り組みにより、われわれはコードを一度作成するだけで、どの環境でもそれを実行するこ
Python：回帰分析 : 分析技術とビジネスインテリジェンス
今回はPythonによる回帰分析（OLS：Ordinary Least Squares）の実施方法をまとめる。 まずは最小2乗法に基づく重回帰式の作成と結果表示方法を取り上げる。 ライブラリの使い分けについては調査のしやすさを優先しているが、回帰分析については統計モデルはOrange、予測モデルはscikit-learnでやろうかなと考えている。 本来はすべてを統一したいが、後者ライブラリは回帰分析の結果表示で、p値や偏回帰係数の出力が無いようだし、ステップワイズの実施方法も見当たらなかった。しかし、予測モデルとなれば、その精度と堅牢性を高めることが目的となり、p値などに言及しなくても説明責任は果たせるので、逆にscikit-learnのシンプルさが生かせると思っている。 ■ライブラリ >>> import Orange >>> from padnas import * ■データ >>>
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