Pythonの学習を始めた初心者が、知っておきたいテクニック4つ -
Photo by francois schnell 秋山です。 Pythonって多少プログラミング経験がある人であれば、文法的にはそこまで難しい言語ではないと思うのですが、初心者の人がPythonでゼロから何か作ろうとしたり、細かい修正をしなきゃならなくなったりしたときに、知っていると得するかもしれないTips的なことを紹介したいと思います。 「既にPython使いまくってる」という人にとってはおなじみの内容ばかりかもしれませんが、「最近Python使い始めた」という人は意外とまだ知らない、そして知っておくとお得なことがある（かもしれない）話です。 ■クラスなどの扱いに関して ※他の言語の仕様を全て認識しているわけではないので、Python以外の言語でも似た仕様のものはあるかもしれません。 ◆classを定義する際のインスタンス変数、クラス変数のprivate的な動きについて 大多数の言語
Pythonを使うなら知っておくべき！便利なライブラリ10選 - Qiita
※こちらの記事は、プロスタ編集部が現在大変人気の高いPythonの文法記事を公開することで、皆様の学習にお役に立ちたい意図で投稿しております。 参考サイト：Pythonを使うなら知っておくべき！便利なライブラリ10選 #Pythonを使うなら知っておくべき！便利なライブラリ10選 Pythonにはたくさんの標準または外部ライブラリがありますが、その豊富さゆえにどのライブラリを活用すればいいのかわかりづらい面もあると思います。今回は、その中から知っておくと便利なPythonのライブラリをご紹介します。 ##標準ライブラリ編 ###datetime 日付や時刻を扱うモジュールです。日付・時刻の取得、文字列⇔日付の変換、n日後、n日前の日付データを取得する、等便利で簡単に扱えるものが揃っています。例えば、日付と時間をまとめて扱えるdatetimeオブジェクトを使えば、現在の日付と時刻を簡単に取得
「独習Python入門」は一生付き合える入門本だと334回言いたい - Lean Baseball
私がリスペクトするエンジニアの一人であり、ITエンジニア界隈の三大野球バカの一人*1であるござ先輩が本を出版されました. gothedistance.hatenadiary.jp 大変ありがたい事に、献本を頂いたので久々に書評など書いてみようかなと思います. [書評]「独習Python入門」 どんな本なのか 私の感想も含めて. Pythonを元にしたプログラミングの入門本 一人で学ぶ(独習)するときにハマりがちなポイントや、ステップアップするときに必ず覚えたほうがいい事を言葉の緩急を駆使していい感じに解説している！ 本を一冊やり切った(写経)した後も自宅の本棚に置いておきたい&必要に応じて再び読みたくなる本 私は読者層に当てはまらないのですが（汗）、初心者の気持ちになって思い出しながら読んで、 「ああ、最初にプログラミングを学ぶ本がこの本みたいなスタンスだと凄くいいな」 と素直に思いました
機械学習のためのPythonの基礎「NumPy」を学ぶ - learning.ikeay.net
機械学習といえば「Python」です。なぜPythonなのかというと、数値演算や機械学習に関するライブラリがたくさん揃っているからだそう。行列がとても扱いやすいNumPy、グラフ描画が簡単にできるmatplotlib、機械学習のscikit-learnなどなど… 機械学習ではこの３つのライブラリを大いに活用します。 まずは今回はscikit-learnを使った機械学習ではかなり重要になってくる「NumPy」を学びます。 私はPythonもはじめてなのでまずはPythonの概要を把握しつつ、「100 numpy exercises」というNumPyを基礎から学べる問題集を写経して学習したいと思います。 環境構築 まずは環境構築です。詳しくは下記のリンクに飛んで確認いただきたいのですが、Macの場合は、Pythonのバージョン管理システムである「pyenv」と、分析環境を構築するのに便利な「A
プログラミングはそれ自体が目的であっていい - mizchi log
これ読んで思ったこと。 プログラミングを勉強したい人が勉強する前にすべきこと - もとまか日記 http://d.hatena.ne.jp/moto_maka/20130512/1368308092 僕がプログラミングをはじめたとき、何を思ってプログラミングをはじめたか思い出してみようとしたけど、よく思い出せなかった。 ただ漠然と感じていたのは、プログラミングは個人が現実的にこの世界に直接手を加えることができる手段の1つであり、それをやらないのは勿体無い、といったことだったと思う。たぶん。 というわけで、最初にやったのはFirefoxのユーザースクリプトを書くことだったし、それはそれでよい経験だった。なんとなくゲームとかウェブアプリとか作りてーなー、と思って色んなライブラリを動かすだけ動かして満足した。プログラミング覚えて初めて最初の一年で10以上の言語のHelloWorldだけやったと思
どうすればPythonをJuliaと同じくらい速く動かせるのか？ : 様々なやり方で計算の高速化を図る | POSTD
どうすればPythonをJuliaと同じくらい速く動かせるのか？ : 様々なやり方で計算の高速化を図る Julia対Python 科学技術計算には、Pythonなどの言語よりもJuliaを使った方がいいのでしょうか？ http://julialang.org/ に載っているベンチマークを見ると、どうしてもそんな風に思ってしまいます。というのも、Pythonなどの高水準言語は、スピード面で大幅に劣っているのです。けれども、これは私が最初に感じた疑問ではありません。私が気になったのは、「Juliaのチームが書いたPythonのベンチマークは、Pythonに最適なものだったのか？」ということです。 こういった多言語の比較について、私の考えを述べましょう。まずベンチマークというのは、実行するタスクによって定義されるものです。よって、そのタスクを実行するための最適なコードを、各言語に精通した人々が最
Python基礎講座(はじめに) - Qiita
この記事を書いた動機 僕の住む静岡県では、2010年から「静岡Developers勉強会」という ITエンジニアを対象とした勉強会が開催されています。 2010年：「Programming in Haskell」 2011年：「JavaScript: The Good Parts」 2012年：「HTML5＆CSS3実践入門」 2013年：「入門 機械学習」 2014年：「実践 コンピュータビジョン」 昨年の「実践 コンピュータビジョン」ではPythonを使用したため、 多くの人に勉強会に参加してもらうために、Pythonの基本を学べる スライドを作成しました。 その後、勉強会に参加したメンバーから、「自分もそのスライドの発表を聞きたい」と 要望があり、せっかく初心者用の資料を作成したのならば、Webで公開したほうが 多くの人が見ることが出来て良いのではないかと考え、今回Qiitaを利用し
R vs Python：データ解析を比較 | POSTD
主観的な観点からPythonとRの比較した記事は山ほどあります。それらに私たちの意見を追加する形でこの記事を書きますが、今回はこの2つの言語をより客観的な目線で見ていきたいと思います。PythonとRを比較をしていき、同じ結果を引き出すためにはそれぞれどんなコードが必要なのかを提示していきます。こうすることで、推測ではなく、それぞれの言語の強みと弱みの両者をしっかりと理解できます。 Dataquest では、PythonとRの両方の言語のレッスンを行っていますが、データサイエンスのツールキットの中では両者ともそれぞれに適所があります。 この記事では、NBA選手の2013/2014年シーズンの活躍を分析したデータセットを解析していきます。ファイルは ここ からダウンロードしてください。解析はまずPythonとRのコードを示してから、その後に2つの異なるアプローチを解説し議論していきます。つま
Pythonや機械学習、そして言語の競争について – 極めて主観的な見地から | POSTD
(訳注：2016/1/5、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) よくある主観的で痛烈な意見を題名に付けたクリックベイト（クリック誘導）記事だろうと思われた方、そのとおりです。以前指導してくれた教授から教わったある洞察/処世術は、些細でありながら私の人生を変えるマントラとなったのですが、私がこの記事を書いたのはそれによるものです。「同じタスクを3回以上繰り返す必要があるなら、スクリプトを書いて自動化せよ」 そろそろ、このブログはなんだろうと思い始めているのではないでしょうか。半年振りに記事を書いたのですから。ツイッターで書いた Musings on social network platforms（ソーシャル・ネットワークプラットフォームについてじっくり考える） はさておき、この半年の間書き物をしていないというのはうそです。正確には、400ページの 本 を書きました。
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言語処理100本ノック 2015