GitHub - rstudio/reticulate: R Interface to Python
The reticulate package provides a comprehensive set of tools for interoperability between Python and R. The package includes facilities for: Calling Python from R in a variety of ways including R Markdown, sourcing Python scripts, importing Python modules, and using Python interactively within an R session. Translation between R and Python objects (for example, between R and Pandas data frames, or
Dash Master Class
Take part in advanced hands-on classes for one of the fastest growing data visualization libraries If you’re interested in creating interactive web applications in Python then this course is for you! All levels are welcome – you’ll excel the most if you’re familiar with the basics of Python or already using Python for data analysis. Already an advanced user? No problem! Bring your projects and you
60+ Free Books on Big Data, Data Science, Data Mining, Machine Learning, Python, R, and more - KDnuggets
60+ Free Books on Big Data, Data Science, Data Mining, Machine Learning, Python, R, and more Here is a great collection of eBooks written on the topics of Data Science, Business Analytics, Data Mining, Big Data, Machine Learning, Algorithms, Data Science Tools, and Programming Languages for Data Science. By Brendan Martin, (LearnDataSci). Pulled from the web, here is a great collection of eBooks.
「Rプログラミング入門」をPythonで書き直す - めもめも
何の話かというと RStudioではじめるRプログラミング入門 作者: Garrett Grolemund,大橋真也,長尾高弘出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2015/03/25メディア: 大型本この商品を含むブログを見る 某編集長から上記の書籍が送られてきて、「これは、次はRの本を書けという指示か？？？？」と勘ぐってみたものの、筆者はPython派なので、「これと同じことは全部Pythonでもできるんだよー」と言いたくなって、このエントリーを書き始めた次第です。ちなみに、この本、Rの入門書としてはよくできているので、これのPython版ができたら、それはそれで役に立つ気もします。 なお、このエントリーでは、あくまでコードの部分だけを書き直して、RとPythonの差異についての説明だけを行ないます。コードそのものの説明については、上記の書籍をご購入ください。 環境準備 IP
RStan / PyStan 開発版を GitHub からインストールする - StatsFragments
最近ちょっとした事情で Stan を使いたく、状態空間モデルの勉強とあわせて こんな感じ でやっている。その環境構築ネタ。 補足 Stan って何？という方は StanTutorial がわかりやすい。 Stan の公式バインディングとしては R 用の RStan、Python 用の Pystan、コマンドライン用の CmdStanと 3 つある。うち、自分が使うのは RStan と PyStan。 RStan Getting Started · stan-dev/rstan Wiki · GitHub Getting started — PyStan 2.5.0.2dev documentation これらの標準版のインストールについては、上のドキュメントに OS 別のハマりどころも含めて整理されていてよい。標準版しか使わないよ、という方は上だけ読んでおけば OK。 自分はある issu
RをIPython Notebookから使う
ちょっと古くなりすぎたので，いったんトップからのリンクを外しました。そのうち更新します。 はじめに プログラミング言語PythonにはIPythonという対話型のシェルがあり，さらにこれをWebブラウザから使うIPython Notebookという仕組みがあります（Mathematica Notebookみたいなもの）。ここで取り上げるのはIPython 2のNotebookですが，IPython 3が開発中で，さらに次世代のJupyter Projectが始まりました。「Jupyter」の名前に含まれるJulia，Python，Rが便利に使えるシェルになると思われます。 ここでは普通のIPython 2.xからRを使う方法を説明します。 準備 まずはPython，IPythonをインストールする必要があります。また，rpy2というPythonのパッケージが必要です。Pythonがインスト
R,Python,JuliaをMCで比較 - xfujimonのブログ
2014-12-17 R,Python,JuliaをMCで比較 R Advent Calendar 17日目です。 R Advent Calendar 2014 : ATNDR,Python,Juliaのモンテカルロ法（乱数生成）について自分の備忘録も兼ねて書きたいと思います。私自身はデータ分析というよりもシミュレーションをするほうがメインで特にモンテカルロシミュレーションをよくやります。 今はRやPythonを使っていましたが、用途からするとJuliaかなとJapanRを聞いて思ったので挑戦しようと思いました。 モンテカルロシミュレーションのために様々な確率分布から乱数を作ることが必要となりますが、 中には複雑な分布もありすでに関数として用意されていると便利です。 この３つの言語では確率分布が多くありますが使い方は微妙に違うので実際にやってみながら比較します。とりあえず正規分布
Twitterで声優のフォローリストを取得する - 驚異のアニヲタ社会復帰の予備
こちらを参考に一回200人の取得をAPIに引っかからないように取得する。 フォローしている人(friends)もしくはフォローされている人(followers)で別個に取得できる。有名人ならたいていfollowersが万人規模になるので、取得するだけでくっそ時間がかかる。 # 待ち時間をプログレスバーで import sys, time rng_time = 60*15 wait_time = 1 def LimitError(rng_time = 60*15, wait_time = 1): for i in range(1, rng_time + 1): rate = i * 71 / rng_time meter = "\r|%s%s| %d秒" % ("=" * rate, ' ' * (71 - rate), (rng_time - i)) sys.stdout.write(me
RとPythonの連携 – Momentum
概要 ・PythonとRを連携させることで、PythonからRのコードを実行させる ・統計的な分析はRに、データのハンドリングなどはPythonに任せるのが現時点での最適解か ・この記事はR Advent Calendar 2014(https://atnd.org/events/58648)の12/10用の記事です モチベーション 専らRやPythonはトレーディング戦略のシミュレーションに用いているわけですが、たまには統計的な分析結果をもとにトレードする戦略などを考える時もあります。 シミュレーションの本体はPythonで構築しているので、自ずとPythonで統計分析モジュールも構築する必要があるのですが、これがなかなかかゆいところに手が届かない。 (scikit-learn?知らない子ですね。) やはり餅は餅屋ということで、統計分析はRに任せたい。 というか今まで培ってきたRのノウハ
Overview
BeakerX is a collection of kernels and extensions to the Jupyter interactive computing environment. It provides JVM support, Spark cluster support, polyglot programming, interactive plots, tables, forms, publishing, and more. BeakerX supports: Groovy, Scala, Clojure, Kotlin, Java, and SQL, including many magics; Widgets for time-series plotting, tables, forms, and more (there are Python and JavaSc
pythonでGPUとMCMC(とR) - xiangze's sparse blog
GPUでモンテカルロ法の計算をしたくなったりした場合には普通CUDA,OpenCLを使うことになります。 C++でプログラミングする必要があるのですが、変数の確保、解放などで記述が長くなりがちです。pythonを用いると記述を簡潔にできるところが多いらしいので関連するライブラリを紹介します。 実務的にはPyMCからTheanoが呼べるらしいのでそれを使用するのが良さそうですが、現段階では実装されていない機能もあります。 @beroberoさん http://heartruptcy.blog.fc2.com/blog-entry-152.html id:breakbeeさん http://breakbee.hatenablog.jp/entry/2014/05/20/121722 がインストール、実行に関して解説されているのでここでは実装面を少し説明します。というか備忘録です。 PyCUDA
はてなブックマーク記事のレコメンドシステムを作成 PythonによるはてなAPIの活用とRによるモデルベースレコメンド - データ分析がしたい
私は情報収集にはてなブックマークを多用しており、暇な時は結構な割合ではてなブックマークで記事を探してます。しかし、はてなブックマークは最新の記事を探すのは便利ですが、過去の記事を探すにはいまいち使えません。個人的には多少過去の記事でも自分が興味を持っている分野に関しては、レコメンドして欲しいと感じてます。 ありがたいことにはてなはAPIを公開しており、はてなブックマークの情報を比較的簡単に取得できます。そこでこのAPIを利用して自分に合った記事を見つけるようなレコメンド機能をRとPythonで作成してみたいと思います。 利用するデータは、はてなAPIを使って収集します。具体的には、はてなブックマークフィードを利用して自分のブックマークしているURLを取得し、そのURLをブックマークしているユーザをエントリー情報取得APIを用いて抽出し、そのユーザのブックマークしているURLを収集します。こ
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Changing Python executable to Ananconda · Issue #812 · rstudio/rmarkdown
GitHub - datacamp/datacamp-light: Convert any blog or website to an interactive learning platform for data science
runr/README.md at master · yihui/runr
RPubs - Run Python from R