『あなたの知らない（かもしれない）パッケージ管理。』
二回目を書いた理由。 こんにちは、二回目の登場の前田です。ブログの運営さんから後述の宣伝をしてもよいからブログ書かないか？というバーターで引き受けました。二つ返事で引き受けたものの、特にネタを考えていなかったので締め切り迫って途方にくれました。 もっとも、よくよく考えたら私が仕事で普段やっている内容も、他の人があまり人がやらないものが多い上、一般受けしそうなネタも持ってないのでした。ですので、以前使うことのあったパッケージ関連のネタについて書きたいと思います。 パッケージを扱う パッケージといってもいろんな種類がありますが、今回は Debian で RPM を扱う方法についてです…。 ウソです。 Debian には、 rpm, rpm2cpio, yum, createrepo などの Debian パッケージが存在します。これらのパッケージをインストールすれば、 Debian 上で RP
Pythonを使って簡単にデータを視覚化する
世の中のことをもっと知るにはどうしたら良いだろうと思うときがある。世の中の多くの事柄はログやデータに落とされる。Googleなどの検索サイトは良い例だろう。さて、そのログやデータをどうすれば良いのか? 多くの場合、視覚化が有効な手段となる。 まずは身の回りの日常的なデータやログを何とかしたい。ただ、日常のデータを視覚化するのに数十行以上のコードは書きたくない。まるで息をするかのごとく自然に視覚化を行いたいのだ。そのためには1～2行、長くて数行で済ませることが必要だ。そこでPythonとmatplotlibを使う。加えて、IPythonがあればなお良い。IPythonの導入については以前のブログ記事であるIPythonの埋め込みプロットが素晴らしいを参考にして欲しい。 まずは事前にnumpyとmatplotlibをインポートしておく。できればscipyも。 >>> from numpy im
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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