Theano 入門
Theano 入門¶ 本文書ではPython用の数値計算ライブラリTheanoの使い方を説明します. 応用例としてRestricted Boltzmann Machineを実装します. はじめに¶ Theano はPython用の数値計算ライブラリです. PythonではNumpyが数値計算ライブラリの事実上の標準となっていますが, TheanoではNumpyのように計算手続きを記述するのではなく, 数式そのものを記述します. このことによって, 計算対象となる行列等の実体のプログラム内での引き回しを考える事なく, 最適化やGPUによる高速化の恩恵が受けられます. また, Theanoでは数式そのものを記述するので, 微分を (数値的ではなく) 解析的に実行する事が出来ます. TheanoはLinux, Mac OSX, Windows上で動作します. Theanoはモントリオール大学のB
AfterEffectsにPythonを組み込む - devlog
初めに たまには外に情報を発信しないとね！ということで、AfterEffectsにPythonを組み込むという企画を行ってみようかと思います。 用意するもの Python2.6.8 x86-64 AfterEffects CS5 Bridge CS5 SDK Visual Studio 2005 (x64コンパイラをカスタムインストールしたもの） 今回はAfterEffectsのスクリプトからPython 2.6を呼び出しその結果を返すという実装を行ってみます。 はじめにAfterEffectsのスクリプトからC++のコードを呼び出す部分です。 これに関してはJavaScript Tools GuideのIntegrating External Librariesの章に書いてあります。 Pythonの初期化 Pythonを初期化する際にPythonのある位置をPythonに教えます。 初期
「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
Python subprocess - karasuyamatenguの日記
Pythonからコマンドを操るモジュールをsubprocessの使い方を整理してみた。前半はマニュアルをなぞっている http://docs.python.org/library/subprocess.html subprocessはos.system, os.spawn, os.popen, popen2, commandsなどのモジュールに取って代る位置付けだとは知らなかった。マニュアルは読んでみるものだ。コードはreplにコピペすると(Unix的OSなら)動くはず。 準備 import sys,os from subprocess import * コマンドからの出力を捕える 標準出力、標準エラー出力はcommunicate()で perlだと`cmd args` output,_=Popen(['/bin/ls', '/etc/hosts'], stdout=PIPE).commu
【統計学】初めての「標準偏差」（統計学に挫折しないために） - Qiita
統計をこれから学ぼうという方にとって、非常に重要な概念ですが理解が難しいものに「標準偏差」があると思います。「平均」くらいまでは馴染みもあるし、「わかるわかるー」という感じと思いますが、突如現れる「標準偏差」 の壁。結構、この辺りで、「数学無理だー」って打ちのめされた方もいるのではないでしょうか。 先にグラフのイメージを掲載すると、下記の赤い線の長さが「標準偏差」です。なぜこの長さが標準偏差なのか、ということも解き明かしていきます。 (code is here) 本記事では数学が得意でない方にもわかるように１から標準偏差とはなにか、を説明してみようという記事です。 数式はわかるけど、イマイチ「標準偏差」の意味わからんという方にも直感的な理解がしてもらえるような説明もしていきますので、ぜひご覧ください。 （※ この記事では標準偏差の分母に $n$を使用しています。$n-1$を使用するケースも
Deep Learning のフレームワーク Chainer を公開しました - Preferred Networks Research & Development
こんにちは、得居です。最近は毎晩イカになって戦場を駆けまわっています。 本日、Deep Learning の新しいフレームワークである Chainer を公開しました。 Chainer 公式サイト GitHub – pfnet/chainer Chainer Documentation Chainer は、ニューラルネットを誤差逆伝播法で学習するためのフレームワークです。以下のような特徴を持っています。 Python のライブラリとして提供（要 Python 2.7+） あらゆるニューラルネットの構造に柔軟に対応 動的な計算グラフ構築による直感的なコード GPU をサポートし、複数 GPU をつかった学習も直感的に記述可能 ニューラルネットをどのように書けるか 次のコードは多層パーセプトロンの勾配を計算する例です。 from chainer import FunctionSet, Vari
ケプストラム分析 - 人工知能に関する断創録
Pythonで音声信号処理（2011/05/14）の第18回目。 今回は、音声の特徴量としてよく使われるMFCC（Mel-Frequency Cepstrum Coefficients: メル周波数ケプストラム係数）抽出に向けた第一歩としてケプストラム分析を試しました。Wikipediaでケプストラムの定義を見てみると。 ケプストラムは1963年、Bogertらの論文で定義された。ケプストラムの定義は以下の通り。 口語的定義: （信号の）ケプストラムとは、（信号の）フーリエ変換の対数（位相アンラッピングを施したもの）をフーリエ変換したものである。スペクトルのスペクトルとも呼ばれる。 数学的定義: 信号のケプストラムは FT(log(|FT(信号)|)+j2πm) である。ここで m は、複素対数関数の虚数成分または角度の位相アンラッピングを正しく行うのに必要とされる整数である。 アルゴリズ
意識高すぎて休日にword2vecをいじるしかやることなかった - 驚異のアニヲタ社会復帰の予備
word2vecという、ニューラルネットワーク的なことを用いて文書集合からコーパスを構築して、単語のベクトル演算ができるようになる手法があるらしい。 艦これ加賀さんから乳を引いてみるという話を聞いてスゲー!!ってなったので、Twitterでやってみたとか英辞郎でやってみたとかMagic: The Gatheringとかwikipediaいろいろあるなか、何番煎じだよｿﾚｪ…って思われそうだけれどもやってみる。 こちらを参考にword2vecをインストールする。今回はPythonではなくターミナルでカチャカチャやることにする。 demo-word.sh の中にtext8というデータがあるが、これは100MBほどのコーパスで、 anarchism originated as a term of abuse first used against early working class radic
PyCharm: the Python IDE for Professional Developers by JetBrains
Be More Productive Save time while PyCharm takes care of the routine. Focus on the bigger things and embrace the keyboard-centric approach to get the most of PyCharm's many productivity features. Get Smart Assistance PyCharm knows everything about your code. Rely on it for intelligent code completion, on-the-fly error checking and quick-fixes, easy project navigation, and much more. Boost Code Qua
非公開サイト
サイトの構築。作品の販売。ブログの投稿。この他にもさまざまな機能があります。 ログイン サイトをはじめよう 非公開サイト このサイトは現在プライベート設定になっています。
PythonとかScrapyとか使ってクローリングやスクレイピングするノウハウを公開してみる！ - orangain flavor
2016-12-09追記 「Pythonクローリング&スクレイピング」という本を書きました！ Pythonクローリング&スクレイピング -データ収集・解析のための実践開発ガイド- 作者: 加藤耕太出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2016/12/16メディア: 大型本この商品を含むブログを見る 2015年6月21日 追記： この記事のクローラーは動かなくなっているので、Scrapy 1.0について書いた新しい記事を参照してください。 2014年1月5日 16:10更新： デメリットを修正しました。 以下の記事が話題になっていたので、乗っかってPythonの話を書いてみたいと思います。 Rubyとか使ってクローリングやスクレイピングするノウハウを公開してみる！ - 病みつきエンジニアブログ 複数並行可能なRubyのクローラー、「cosmicrawler」を試してみた - プログラマにな
Django を体験しよう | Djangoと日本の仲間たち
Django et compagnie Japonais. Djangoと日本の仲間たちDjango を体験しよう The Web framework for perfectionists with deadlines - www.djangoproject.com Django は Python で書かれたオープンソースのWebフレームワーク。見通しのよい MVC 分離、洗練された O/R マッピング API、そして汎用性の高い強力なテンプレートエンジンを備え、高い柔軟性とパフォーマンスを同時に要求されるWebアプリケーション開発をサポートします。 オブジェクト管理インタフェースやユーザ認証、セッション、国際化といった Webフレームワークとしての基本はもちろん、汎用のビューロジックや配信フィード (RSS/Atom) の生成など、Webアプリケーション開発に共通するメカニ
Omino Python レビュー
Omino PythonはAfter EffectsというプラットフォームでProcessingやActionScript的なことをしたい！ということで開発されたプラグインで、名前通りレンダ時にPythonスクリプトを読み込みそれに従って描写するプラグインとなっています。当初は有償だったんですが現在はフリーになっていて、今のところMac版のみが出ています。上記の動画は、インストール時にいくつかサンプルがついてくるんですがそれをまとめたもので、こんな感じのことが出来るというわけです。 仕様 スクリプトファイルは”/ompy/ompy[00-99].py”という形にしておく必要があります。パラメータは浮動小数点数が8つ、ポイントが4つ、カラーが4つ、パスが2つ、レイヤーが4つまで指定できます。パラメータの過去の値は取得できないので、描写が過去の値に依存するようなものを作るのは難しいです。描写に
Pythonで作る、はてなブログAtomPub APIを使った簡易投稿クライアントアプリ - あのねノート。
2013-09-06 Pythonで作る、はてなブログAtomPub APIを使った簡易投稿クライアントアプリ やり方 はじめに 9月4日、はてなブログ開発ブログではてなブログAtomPub APIが公開されたことが発表されました。 はてなブログAtomPub APIを公開しました。サードパーティのブログ投稿ツールを利用・作成できます - はてなブログ開発ブログ 本日、はてなブログの記事を投稿・編集等できるAPI「はてなブログAtomPub」を公開しました。はてなブログAtomPubは、Atom Publishing P... ということで今回は、このAPIを使ったはてなブログの簡易クライアントアプリを作る方法を説明していきます。 今回作るクライアントアプリってどんなの？ まず始めに今回作るはてなブログクライアントアプリについて説明します。 今回の作るアプリの名前は「はてぽす！」です。 投
pythonの機械学習ライブラリscikit-learnの紹介 - 唯物是真 @Scaled_Wurm
scikit-learn(sklearn)の日本語の入門記事があんまりないなーと思って書きました。 どちらかっていうとよく使う機能の紹介的な感じです。 英語が読める方は公式のチュートリアルがおすすめです。 scikit-learnとは？ scikit-learnはオープンソースの機械学習ライブラリで、分類や回帰、クラスタリングなどの機能が実装されています。 また様々な評価尺度やクロスバリデーション、パラメータのグリッドサーチなどの痒いところに手が届く機能もあります。 インストール scikit-learnの他にもnumpyとかscipyとかが必要です。 Windows 64 bit版の人は以下のURLに色々なインストーラーがおいてあるのでおすすめ Python Extension Packages for Windows - Christoph Gohlke その他の人は以下のURLを見て
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機械学習の Python との出会い — 機械学習の Python との出会い
http://kwatch.houkagoteatime.net/blog/2013/12/07/python-tips/
php プログラマのための Python チュートリアル — phpy 0.1 documentation