Python at Netflix
By Pythonistas at Netflix, coordinated by Amjith Ramanujam and edited by Ellen Livengood As many of us prepare to go to PyCon, we wanted to share a sampling of how Python is used at Netflix. We use Python through the full content lifecycle, from deciding which content to fund all the way to operating the CDN that serves the final video to 148 million members. We use and contribute to many open-sou
Deep Learning AMI で機械学習の参考書のサンプルコードをほぼ完遂する - サーバーワークスエンジニアブログ
はじめに 技術1課の白鳥です。 「今流行りの機械学習を、実際に動かしながら勉強してみたいけど、実行環境を構築するだけでもきつい」 「せっかく参考書を買ったのに、掲載されているコードが正常に実行できない」 という悩みを持つ人は多いと思います。私もそんな感じです。 そこでこの記事では、AWSの Deep Learning AMI で実行環境を構築し、 参考書 Python機械学習プログラミング に掲載されているコードを実行してみます。 私が検証した条件では、第13章まである中で、第12章まではサンプルコードを正常に実行できました。 この記事では、バージニア北部リージョン(us-east-1)に環境を構築しますが、Deep Learning AMIは最近東京リージョン(ap-northeast-1)でも利用できるようになったので、今なら東京リージョンで同じことができるはずです。 インフラ構築 今
jupyter上でvimを使う - Qiita
pythonでデータ解析するときなどに便利なjupyterですが、vimでやっていきたい場合があります。 前提条件 以下のパッケージが入っているとします。 git pip jupyter 設定方法 jupyterの拡張機能を管理するパッケージjupyter_contrib_nbextensionsをインストール $ pip install jupyter_contrib_nbextensions jupyter_contrib_nbextensionsのjavascript,cssをインストール $ jupyter contrib nbextension install --user 拡張機能を置くディレクトリを作成 $ mkdir -p $(jupyter --data-dir)/nbextensions そのディレクトリに移動 $ cd $(jupyter --data-dir)/nb
Jupyter-notebook の作図ライブラリ比較 - Qiita
時は戦国 Python には作図ライブラリがたくさんあります。 最もデファクトスタンダードに近く歴史も古い作図ライブラリは matplotlib で間違いないでしょうが、それでも R における ggplot2 ほどの地位は確立していないように思います。 特に、Jupyter-notebook 上ではインタラクティブなグラフを表示するニーズがあり、そこでは静的なグラフよりもさらにライブラリが割拠している印象があります。何がどう違うのかよくわかりません。 そこで今回は代表的な作図ライブラリの Jupyter-notebook 上での 違いについて簡単にまとめます。 注意 各ライブラリはいずれも細かくグラフのスタイルを設定可能で、やろうと思えば同じような見た目のグラフを生成することも可能ですが、今回はできるだけ何も設定せずにプロットした時のグラフを使います。 今回試すライブラリたち matplo
データ分析初心者向け、Pythonでデータ取得＆グラフ描画する方法 - paiza times
秋山です。 サービスを運営していると、いろいろなデータから必要な情報だけを取得して分析するような機会もたくさんあるかと思います。 分析に使えるツールは世の中にたくさんあるので、どれが使いやすいかは人それぞれですが、今回は「分析を始めたばかりで何をどうすればいいのかわからない…！」という方のために、Pythonを使って初心者向けのデータ分析のやり方を紹介します。 ■使用する環境 paizaでは、Pythonを使ってスキルチェック問題の回答データや、ユーザーの情報等の分析をしています。（R言語を使っていたときもありましたが、私がPythonのライブラリにある便利機能を使いたかったのと、R言語があまり得意ではなかったので移行しました） 今回は、Python3がインストール済みの環境を想定しています。これから出てくるコードもPython3を推奨しています。 下記のライブラリを使用します。 Jupy
Jupyter事始め - Qiita
はじめに Jupyter初心者なので、AWS EC2上の環境構築方法、簡単な使い方を半年後の自分用にチラシの裏しておきます。 細かい設定はさておき、手っ取り早くEC2上にJupyter環境を構築し、Jupyter上で簡単なPython scriptを動かして、JupyterのUI操作方法の初歩を覚える所までを目標とします。Linux戦闘力が低いので、極力コピペで手順がなぞれる様に心がけます。 なお、Amazon EMRを使ってSpark Cluster上にJupyterを作りたい場合にはこちらを参照下さい。また、Jupyter Notebookは次期VersionよりJuypter Labとなり大きくUI/機能が変わる予定です。Jupyter Labの環境構築方法はこちらを参照下さい。 Jupyter環境構築 まずは、Jupyter環境を構築する手順です。 EC2の作成 Jupyterを動
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