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
画像処理入門講座 : OpenCVとPythonで始める画像処理 | POSTD
この記事を書くに至ったきっかけ Recruse Centerでは、私は、画像処理の勉強に時間を費やしていました。独学をし始めた頃は、何をするものなのか全く理解しておらず、ただ、文字や輪郭、模様などを識別するのに役立ち、これらで面白いことができる、ということくらいの知識しかありませんでした。 私の情報源は、主にWikipediaや書籍、公開されている大学の講義ノートです。これらの資料に慣れ親しんでくるにつれ、画像処理の世界における基礎を伝えられる「入門向け画像処理」を望むようになりました。 これが、この記事を書こうと思ったきっかけです。 前提条件 この記事は、Pythonが扱えるということを前提に書いています。その他の事前知識は必要ありませんが、NumPyや行列計算に慣れていると理解しやすいでしょう。 初めに 使用するのは、Python版OpenCV、Python 2.7 ^(1) 、iPy
初心者におすすめ！Python3を習得できる4つの学習法と11のコンテンツ - paiza開発日誌
Photo by Kathleen Franklin こんにちは。谷口です。 先日、プログラミング言語別エンジニアの平均年収ランキングにて、Pythonが651万円で1位になったことが話題になりました。 www.itmedia.co.jp Pythonは機械学習、人工知能分野、計算系の研究に適したライブラリが非常に多く、各分野の研究の盛り上がりとともにニーズが増えています。また、もちろんそういった研究分野だけでなくYouTubeやInstagram、Dropbox等といったメジャーなWebサービスでも多く使用されています。 Pythonは他のプログラミング言語に比べても、構文がシンプルで、一つの処理について誰がコードを書いても同じ書き方になりやすいという特徴があります。そのおかげで初心者でも比較的コードが書きやすく、また他人が書いたコードを読む際も読みやすい言語となっています。プログラミン
【大規模スマホゲー】Python未経験エンジニアとの最初の1ヶ月OJTメモ - Qiita
3. Python環境構築 Python の環境構築方法は複数存在しますが、便利なvirtualenv + PyCharm + bpython で構築する手順に沿って作業してもらいました。 virtualenv + virtualenvwrapper virtualenv を導入すると、複数のPython環境を簡単に構築・切り換えできるようになります。たとえばコマンド1つで Python2.7 + Django1.5環境と Python3.5 + Django1.7環境をworkon コマンド1つで切り替えられます。 # install sudo easy_install pip sudo easy_install virtualenv sudo easy_install virtualenvwrapper pip install pbr sudo easy_install virtual
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 のバージョン毎の違いとその吸収方法について - CUBE SUGAR CONTAINER
この記事の目指すところ 現在 Python はバージョン 2.x 系と 3.x 系という、一部に互換性のないふたつのメジャーバージョンが併用されている。 その上で、この記事にはふたつの目的がある。 ひとつ目は、2.x 系と 3.x 系の違いについてまとめること。 現状、それぞれのバージョン毎の違いはまとまっているところが少ない。 自分用に、このページだけ見ればひと通り分かる！っていうものがほしかった。 ふたつ目は、2.x 系と 3.x 系の違いを吸収するソースコードの書き方についてまとめること。 こちらも Web 上にナレッジがあまりまとまっていない。 これについては今 python-future というパッケージがアツい。 尚、サポートするバージョンは以下の通り。 2.x 系: 2.6 と 2.7 3.x 系: 3.3 と 3.4 本題に入る前に、最近の Python 事情についてまとめ
RubyとPythonにおけるガベージコレクションの視覚化 | POSTD
本稿は、ブダペストで開かれたイベント「 RuPy 」で、Pat Shaughnessyが披露したプレゼンの内容をまとめたものです。 プレゼンの映像はここ から視聴できます。 本稿は当初、 同氏の個人ブログ に投稿されましたが、同氏の了承を得て、Codeshipに再掲載します。 このイベントは「RubyとPython」に関するカンファレンスなので、RubyとPythonでは、ガベージコレクション（以下「GC」）の動作がどう違うのかを比較すると面白いだろうと私は思いました。 ただしその本題に入る前に、そもそもなぜ、GCを取り上げるのかについてお話しします。正直言って、すごく魅力的な、わくわくするテーマではないですよね？ 皆さんの中でGCと聞いて、心がときめいた方はいらっしゃいますか？ ［実はこのカンファレンス出席者の中で、ここで手を挙げた人は数名いました！］ Rubyコミュニティで最近、Rub
Pythonらしいコードの書き方 - Kesinの知見置き場
はてなブログに移行して最初の記事はやはりPythonネタにしました。 はてなブログいいですね。デザインの編集がやりやすくなったのと、Markdownで書けるのが素晴らしいです。 PyCon 2013の動画を見ていたら、素晴らしい"Transforming Code into Beautiful, Idiomatic Python"という発表を見つけたのでそのまとめです。 今どきのPythonコードのベターな書き方を紹介しています。 Transforming Code into Beautiful, Idiomatic Python ... スライドはこちらにありました 結構長くなってしまったので、知ってる項目は読み飛ばしてもらえばと思います。 ループの基本 整数のループ まずは基本のループ。 Cのfor int i=0; i<6; i++をPythonで単純に書くとこうなります。 for
Pythonで機械学習アプリケーションの開発環境を構築する - Qiita
Pythonで機械学習アプリケーションの開発環境、具体的にはNumpy/Scipy/scikit-learnを導入する手順について解説します。 なお、環境はPython3ベースを想定しています。 Minicondaベース(推奨) 機械学習系のパッケージはコンパイルが面倒なものが多いため、コンパイル済みバイナリをインストールできるconda(Miniconda)での環境構築を推奨します。 まずはPython本体(Python3想定)、パッケージ管理ツールであるpip、仮想環境を作成するvirtualenv、といった基本的な環境の構築を行います。 ※virtualenvについては今回(condaを使う場合)は不要ですが、Pythonで開発を行うなら入れておくべきパッケージなので併せて入れておきます。 Mac/Linux デフォルトのPythonと分けてインストールするため、pyenvを利用しま
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言語処理100本ノック 2015