Pythonで画像分割や画像結合を実行する方法 – Tomoblog
画像分割のやり方 以下のプログラムを実行してください。 なお、フォルダ名や画像ファイル名はみなさんの環境に合わせ変更してください。 # 画像分割 sepa.py import os import cv2 import numpy as np # 画像読み込み image = cv2.imread('./test_photo/001.jpg') # 画像サイズを調べる（高さ：h 、幅：w） h, w = image.shape[:2] n = 3 # 画像分割数 y0 = int(h/n) x0 = int(w/n) # 分割した画像を内包表記でリスト化 c = [image[x0*x:x0*(x+1), y0*y:y0*(y+1)] for x in range(n) for y in range(n)] # c のリストから1つづつ取り出して # ファイル番号（0.jpg、1.jpg、・
Python言語による実務で使える100+の最適化問題 | opt100
指針 厳密解法に対しては、解ける問題例の規模の指針を与える。数理最適化ソルバーを使う場合には、Gurobi かmypulpを用い、それぞれの限界を調べる。動的最適化の場合には、メモリの限界について調べる。 近似解法に対しては、近似誤差の指針を与える。 複数の定式化を示し、どの定式化が実務的に良いかの指針を示す。 出来るだけベンチマーク問題例を用いる。OR-Libraryなどから問題例をダウンロードし、ディレクトリごとに保管しておく。 解説ビデオもYoutubeで公開する． 主要な問題に対してはアプリを作ってデモをする． 以下，デモビデオ： 注意 基本的には，コードも公開するが， github自体はプライベート そのうち本にするかもしれない（予約はしているが， 保証はない）． プロジェクトに参加したい人は，以下の技量が必要（github, nbdev, poetry, gurobi); ペー
pythonでのデータ分析時、死ぬほど調べるTipsをまとめておく。 - プロクラシスト
こんにちは、ほけきよです。 pythonでデータを取り扱っているとき「あれ、これどうやるんだっけ？？」 ってなること、ありませんか？僕は10分に1回程度なります。 いや、覚えろと自分でも思うんですが、覚えられないんですよね。100回くらい同じコマンドを調べてたりする。 物覚えが良くないので、ココを見れば絶対大丈夫なようにしておこうと思い、まとめてみました。 jupyterで最初に開くときに読み込むモジュールたち datetime 日付⇔文字列の変換 datetimeの足し算引き算 json dict型⇔json jsonファイルの入出力 datetimeをjsonにする時、エラーが出る pandas ～以外を表すやつ andとor inf弾く リストをdfにサクッと変換 datetimeとして読み込み 読み込み時にcodecのエラーが出る DataFrameのfor文 numpy lins
Webアプリケーションフレームワークの作り方 in Python — c-bata.link
こんにちは、芝田 将 ( @c_bata_ ) です。 この資料はPyCon JP 2016で行った 「基礎から学ぶWebアプリケーションフレームワークの作り方」 の書き起こし資料です。 誤字等があれば、Issue or PRをお待ちしております。 はじめに¶ この資料では200行に満たないシンプルなWebフレームワークの作り方をボトムアップで解説します。 テンプレートエンジンとしてJinja2を使ったりもしますが、基本的にはPythonの標準ライブラリのみを使っています。 FlaskやDjango等を使ったWeb開発の経験があり、基本的なHTTPの知識があれば読み進められるんじゃないかなと思うのでぜひチャレンジしてみてください。 本資料を読み終えた方はBottleやDjango、筆者の公開している Kobin というフレームワークのコードを 読んでみたり、自分でWSGIフレームワークを実
Pythonでデータと向き合いながら価値を見出す「探索的データ解析」に挑戦しよう
本連載では、プログラミングの基本は理解していて、より実践的なデータ解析に取り組みたい方を対象に、スクリプト言語によるデータ解析の実践を解説します。スクリプト言語のなかでも特にデータ解析に役立つライブラリや環境が整っているPythonを取り上げ、対話型解析ツールやライブラリについて導入から解析の実行・可視化までを解説します。第2回では、Pythonによる探索的データ解析を解説します。まず対話的環境による探索的データ解析について確認し、Jupyter Notebookを使ったデータ解析の実行・可視化までの手順を解説します。 対象読者 Pythonの基本的な文法を理解しておりデータ解析のスキルアップに取り組みたい サンプルの動作確認環境 MacOS 10.13 Anaconda 5.1 Python 3.6 Jupyter Notebook 5.4 探索的データ解析の流れを確認 まず対話型環境に
ゼロからはじめるPython(31) Pythonから英単語データベースを操作してみよう
今回は、PythonからSQLを用いて、SQLiteデータベースを操作する方法を紹介する。SQLiteは、インストール不要で使える軽量でシンプルなデータベースだ。全てのデータがファイル一つにまとまるので、有益なデータがSQLiteの形式で配布されることもある。ちょっとした用途に便利なので、使い方を覚えておくと便利だ。今回は、SQLiteの英単語データベースを利用して、使い方を覚えよう。 Pythonで英和辞書データベースから「orange」を取り出したところ SQLiteとは？ 一般的にデータベースを使おうとすると、専用のデータベースアプリをインストールする必要がある。しかし、SQLiteは軽量なので、特別なインストール作業は必要がない。しかも、Pythonには標準でSQLiteのライブラリが入っている。軽量というのは、それだけで大きなメリットだが、SQLiteは高性能でもある。そのため、
Pythonを使ってみよう～Webスクレイピングに挑戦し初歩を学ぶ～｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
Pythonを使ってみよう～Webスクレイピングに挑戦し初歩を学ぶ～ 話題のPythonを使って学んでみましょう！ 今回はWebスクレイピングにトライし、その初歩を学びます。 Pythonの最初のバージョン(0.9)は、1991年に登場しました。C#の登場が2000年なので、Pythonの歴史は意外に古い印象です。本稿を執筆している2018年3月時点でのPythonのバージョンは3で、バージョン2とは、かなり仕様が異なります。本稿では、Python3を使用します。 さて、Pythonの特長は、簡潔な言語仕様と、学習のしやすさです。筆者は、これまでC++など、多くのコンピュータ言語を使用してきました。C++などに比べて、Pythonは同じことをするにも、少ないコード量で済み、また学習する時間も節約できます。何らかのコンピュータ言語をすでに使える人であれば、１日勉強すれば、ある程度、Pytho
データサイエンティストによる統計入門 ― k平均法でデータをクラスタリングしてみよう！｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
データサイエンティストによる統計入門 ― k平均法でデータをクラスタリングしてみよう！ ビッグデータ、データサイエンス、人工知能など、統計学を主軸においた分野が隆盛ですが、統計学には高いハードルを感じる方も少なくないでしょう。k平均法を実際に手を動かしながら理解することで、データ分析を身近に感じることができます。 はじめまして、藤井健人（@studies）と申します。イタンジ株式会社でデータ基盤周りの運用を担当しています。 「ビッグデータ」「データサイエンス」「人工知能」といったバズワードに代表されるように、統計学を主軸においた分野の隆盛が日常となって久しいです。 しかし「統計学は学問的な要素があり難しい」という印象を持たれやすく、「実務に活かすのはハードルが高い、怖い」と感じる方も少なくないのではないでしょうか。 そういった方を対象に、今回は統計学の手法の一つであるk平均法を学んでいただ
Python Webスクレイピング テクニック集「取得できない値は無い」JavaScript対応@追記あり6/12 - Qiita
この記事について 本記事はPythonを使ったWebスクレイピングのテクニックを紹介します。 ※お酒飲みながら暇つぶしで書いたので割と適当です。 今回紹介するテクニックを使えれば経験上大体どんな値でも取得でき、これらはRubyだろうがGolangだろうが同じ様に動作します。 Webスクレイピングが出来ないサイトがあればコメントにて教えてください。全身全霊を持ってやってみます。 また、Webスクレイピングをしたことが無い方は下記の記事を読むことをお勧めします。 Python Webスクレイピング 実践入門 - Qiita 追記更新 6/12 コメントに対応しました。 はじめに 注意事項です。よく読みましょう。 岡崎市立中央図書館事件(Librahack事件) - Wikipedia Webスクレイピングの注意事項一覧
【Python】スクレイピング→データ収集→整形→分析までの流れを初心者向けにまとめておく ～Pythonに関するはてな記事を10年分スクレイピングし、Pythonトレンド分析を実際にやってみた～ - Qiita
【Python】スクレイピング→データ収集→整形→分析までの流れを初心者向けにまとめておく ～Pythonに関するはてな記事を10年分スクレイピングし、Pythonトレンド分析を実際にやってみた～Pythonスクレイピングpandasデータ分析 やりたいこと はてなブックマークで、Python記事を検索しトレンドを分析 はてなブックマークにSeleniumでログイン ブックマーク数をスクレイピング 時系列比較を行う バズるタイトルを分析 実装方法 詳しくは下記記事を参考にしてください。Pandasを利用したデータ分析まで載せています。 【Python】スクレイピング→データ収集→整形→分析までの流れを初心者向けにまとめておく ～Pythonに関するはてな記事を10年分スクレイピングし、Pythonトレンド分析を実際にやってみた～ 実装 from selenium import webdri
PythonでWebスクレイピングする時の知見をまとめておく - Stimulator
- はじめに - 最近はWebスクレイピングにお熱である。 趣味の機械学習のデータセット集めに利用したり、自身のカードの情報や各アカウントの支払い状況をスクレイピングしてスプレッドシートで管理したりしている。 最近この手の記事は多くあるものの「～してみた」から抜けた記事が見当たらないので、大規模に処理する場合も含めた大きめの記事として知見をまとめておく。 追記 2018/03/05： 大きな内容なのでここに追記します。 github.com phantomJSについての記載が記事内でありますが、phantomJSのメンテナが止めたニュースが記憶に新しいですが、上記issueにて正式にこれ以上バージョンアップされないとの通達。 記事内でも推奨していますがheadless Chrome等を使う方が良さそうです。 - アジェンダ - 主に以下のような話をします。 - はじめに - - アジェンダ
Python による日本語自然言語処理
はじめに この文書は、 Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper 著 萩原 正人、中山 敬広、水野 貴明 訳 『入門 自然言語処理』 O'Reilly Japan, 2010. の第12章「Python による日本語自然言語処理」を、原書 Natural Language Processing with Python と同じ Creative Commons Attribution Noncommercial No Derivative Works 3.0 US License の下で公開するものです。 原書では主に英語を対象とした自然言語処理を取り扱っています。内容や考え方の多くは言語に依存しないものではありますが、単語の分かち書きをしない点や統語構造等の違いから、日本語を対象とする場合、いくつか気をつけなければいけない点があります。日本語を扱う場合にも
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What is Jython? The Jython project provides implementations of Python in Java, providing to Python the benefits of running on the JVM and access to classes written in Java. The current release (a Jython 2.7.x) only supports Python 2 (sorry). There is work towards a Python 3 in the project’s GitHub repository. Jython implementations are freely available for both commercial and non-commercial use. T
Javaはスクリプト言語より速い･･･のか？
『プログラミング言語人気TOP10の簡易解説』という記事が人気を呼んでいたのだが、軽快な語り口で面白い読み物だが、語弊がありそうな部分がある。その中で特に、「（Javaは）実行速度はCに及ばないもののスクリプト言語よりは数十倍速い」とある部分が気になったので、簡単な例で検証してみた。 1. Python、PHP、Java、Cで不適切な速度比較を行う 最初にコーディングが不適切な場合にプログラミング言語の速度比較を行うと、通説と異なる結果になる事を示したい。 Ubuntu Linuxで、オブジェクトをなるべく使わずに、順列の整数を100万個生成し、ランダムにシャッフルし、クイックソートを行ったときの経過時間を、timeコマンドで計測したものだ。ソート前、ソート後に配列の内容を、", "で連結して標準出力に書き出している。また、PythonはAPIをなるべく使ったもの（*無し）と、なるべく使わ
Google App Engine - Google Code
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おっさんにもできた！ PythonによるGUIプログラミング環境をUbuntuベースで構築する。 | Viva! Ubuntu!!
初心者にも優しいUbuntuを仕事や趣味に活用！いやぁ、ありがたきコンテンツが公開されております。 その名も 「おっさんにも解るPython」。 「Project Mikunchu♪」の首謀者、いや(^_^;;;中心メンバーであらせられる、かおりんさんによるありがたき福音書です。 プログラミングに手を出すくらいならば、開発環境くらい、自分でググッて調べて構築するよね。。。(^_^;と言われちゃうところでしょうが、おっさんは意外と忙しかったりするんですよね。。。ってことで、下記に手順をまとめてみました。 経験豊富な妄想力を発揮して、週末プログラマーなんていかがでしょ？ ゆくゆくは、かおりんさんによるこの原作がマンガとして世に出るといいなぁなどと思ったりしながら、 おっさんのひとりである私も、さっそく手順通りにやってみました。 ま、そんなことより「萌えOS（暫定版）」にダメ出しをして(^
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