※こちらの記事は、プロスタ編集部が現在大変人気の高いPythonの文法記事を公開することで、皆様の学習にお役に立ちたい意図で投稿しております。 参考サイト:【Python入門】format関数で文字列の書き方 Pythonで変数を文字列に埋め込むには%演算子を使った%記法が長く用いられてきましたが、Python2.6以降はそれに代わる新しい方式が登場しました。それが「format関数」を使って変数を文字列中に埋め込む方法です。今回は「format関数」の使い方について説明します。 目次 [非表示] 1 format関数とは? 2 format関数の構文 2.1 複数の引数を与える 2.2 リストやタプルを埋め込む 3 format関数の書式指定 3.1 書式指定のやり方 3.2 数値表現 3.3 幅 format関数とは? format関数は、Pyhonで変数の文字列への埋め込みに使われま
メルカリのデータサイエンティストの取り組みを大公開! Drink Meetupを開催しました AI Author: kuropanther プロダクトの分析全般を担当している@hikaruです。 日々、メルカリのプロダクト改善のPDCAを定量分析の面からサポートしております。 以前、メルカリのデータサイエンティストが日々どのようなツールを使って分析をしているのかをお伝えしました。 tech.mercari.com このエントリーでは、メルカリの分析チームの活動をもっと知ってもらうために、先日メルカリで行われた「Drink Meetup with Mercari (BI/ML)」の様子をお伝えしようと思います。 mercari.connpass.com ちなみに、ご存じない方もいると思うので説明しておくと、Drink Meetup with Mercari はメルカリの各チームがどのように働
Photo by thekirbster こんにちは。谷口です。 先日paizaが行ったアンケートで、「好きなプログラミング言語」の1位(※社会人2位・学生1位)にPythonがランクインしました。 paiza.hatenablog.com Pythonは1990年代前半からオランダ人のグイド・ヴァンロッサムによって開発されたオブジェクト指向スクリプト言語で、文法が必要最小限に抑えられており、ITエンジニアの学習の負担が軽減された開発言語と言われています。 海外では、近年Pythonによる開発が急速に増加しており、InstagramやDropboxなどの開発にも使われています。また、機械学習に適したライブラリが多く、最近は日本でも積極的に取り入れる企業が増加してきており、これからの一層の普及が期待される人気言語となっています。 Pythonはバージョン2系と3系があり、3系には後方互換性が
ディープラーニング実践入門 ~ Kerasライブラリで画像認識をはじめよう! ディープラーニング(深層学習)に興味あるけど「なかなか時間がなくて」という方のために、コードを動かしながら、さくっと試して感触をつかんでもらえるように、解説します。 はじめまして。宮本優一と申します。 最近なにかと話題の多いディープラーニング(深層学習、deep learning)。エンジニアHubの読者の方でも、興味ある人は多いのではないでしょうか。 しかし、ディープラーニングについて周りのエンジニアに聞いてみると、 「なんか難しそう」 「なかなか時間がなくて、どこから始めれば良いかも分からない」 「一回試してみたんだけど、初心者向けチュートリアル(MNISTなど)を動かして挫折しちゃったんだよね」 という声が聞こえてきます。 そこで! この記事では、そうした方を対象に、ディープラーニングをさくっと試して感触を
はじめに 計算性能は必須 CPUとGPU CPU GPU GPGPU ベンチマーク 様々な環境での実験 ニューラルネットの構造を変えた実験 GPUの情報 ディープラーニングのGPU TensorFlowが認識するGPUの性能 2017年GPUの早見表(デスクトップ向け) 紹介 はじめに 計算性能は必須 もし、まともにディープラーニングをやりたいと思うのであれば、コンピュータの性能を無視することはできません。もともとニューラルネットワークは計算量の問題があって今まで冷や飯を食ってきた技術です。 計算性能の向上がニューラルネットを大きく支えていると言っても過言ではないのです。 どのフレームワークを使っても、大抵はMnistを使った画像認識のタスクがチュートリアルにあるでしょう。これは次元のベクトルを入力データとして受け取ります。 これだけでも中々膨大な計算量になりそうなのが何となく分かるでしょ
このサイトについて このサイトでは、データ加工や集計、統計分析などインタラクティブに実行されるスクリプトやバッチプログラム、本格的な Web アプリケーションの実装まで、多彩な機能を持ちながらも初心者にも扱いやすいプログラミング言語 Python (パイソン) を使ったデータの統計分析の手順や使い方について紹介します。 初めてプログラムに触れる人や、R や SAS, Ruby のような言語のプログラミング経験はあっても、Python をあまり扱った経験のない初心者向けに理解できるような内容としてまとめています。 また、本格的な統計分析(基本統計量や多変量解析、データマイニング、機械学習)を学んだことがない人でも理解できるよう、統計(アナリティクス)の解説も必要に応じて述べています。 このサイトで提供できる情報を通して、皆さんが Python を使ったビッグデータ解析を思いのままに使いこなせ
API WebAPIの概要 当サイトの「グラフで見る」及び「データで見る」で表示しているデータは、機械判読可能な形式 (XML、JSON、CSV等)で出力するREST方式のWebAPI(Application Programming Interface)でも公開しています。 (当該WebAPIを利用することで「グラフで見る」及び「データで見る」のページを実装しています。) 本APIは利用登録不要で、誰でもお使いいただけます。(利用規約を御確認の上、御利用ください。) 取得できるデータの構造 本APIから取得できるデータは、下図の例に示すとおり、 系列ごとに3次元に整形化しています。 約5,000の系列を保持しており、各系列は「時間」軸、「地域」軸を持ちます。 系列によって、「時間」軸に月単位のデータや四半期単位のデータが無い場合や、「地域」軸に国のデータや市区町村のデータが無い(調査してい
「SQL Server 2016にはRが統合されている!」というので試して見ました。 とりあえず、 SQL Serverのストアド内でRスクリプトを実行する RからSQLに接続する を試してみます。 SQL ServerへのR統合の動きは、以前マイクロソフトが買収したRソリューション会社であるRevolution Analytics社の製品との統合で実現しているようです。 関連記事はこちら。 環境 とりあえず、下記の環境を利用します。 Windows Server 2016 Technical Preview 4(WS2012 R2でも動きます) SQL Server 2016 CTP3.2(特にAdvanced Analytics Extensionsというコンポーネントが必要) Revolution R Open 3.2.2 for Revolution R Enterprise 7.
リクルートデータ組織のブログをはじめました。※最新情報はRecruit Data Blogをご覧ください。 Recruit Data Blogはこちら 汎用人型雑用AIの stakaya です。 たまたま数年前に社内のBLOGに書いたABテストのロジックのまとめ&比較記事を発掘したので、 このまま眠らせているのはもったいないぞと、 圧倒的もったいない精神を発揮し、シェアさせていただきます。 あの頃は私も若かった。 社内では”堅物・真面目・一途”で有名なものでして、下記文章がお硬いのはご勘弁ください。 はじめに 本記事は、施策の評価手法としてしばしば用いられるA/Bテスト(A/B testing)について、できる限り背後にある仮定を明記した上で、まとめたものである。 A/Bテストとは、主にインターネットマーケティングにおける施策の良否を判断するために、2つの施策(通常、A・Bと記載)を比較す
2016年12月、森岡毅氏のUSJ(ユニバーサル・スタジオ・ジャパン)退職のニュースは新聞各紙で報じられた。 ・USJ森岡執行役員退任へ ハリポタ手がけ回復の立役者:朝日新聞デジタル 彼の在籍した6年半で、USJは入場者数が倍増。ある月には、3倍の商圏人口を陣取る東京ディズニーランドを上回る集客があったという。 この期間、USJはいくつもの革新的な企画を打ち出してきた。実際にホグワーツ城を中心としたエリア『ウィザーディング・ワールド・オブ・ハリー・ポッター』(2014年)や、「生存率0.003%」という異例の難しさのアトラクション『バイオハザード・ザ・リアル3』(2015年)、最近では「SUPER NINTENDO WORLD」の新設の発表など、森岡氏のもとでUSJは数々のコンテンツを大胆に調理してテーマパークに落とし込んでいったのである。 今回のインタビューは、そんな森岡氏の退職直前に話
はじめに エロ画像は最高です。 エロ画像さえあれば、誰でも自由にエッチなことができます。たとえ彼女がいないブサメンであっても、一人で性的に興奮することができます。そこに確かな満足を覚えて、幸せに浸ることができます。どんな嗜好も思いのままです。 故に我々人類にとって、エロ画像を集めることは、フンコロガシが糞を転がすのと同じように、種としての習性と称しても過言ではない行いなのではないかと思います。 しかしながら、我々は霊長類の長たる生き物です。かれこれ数万年に渡って同じように糞を転がし続けているフンコロガシと同じではいけません。より効率的に、より意欲的にエロ画像を収集してこその人類です。 ただ、そうは言ってもエロ画像の収集は非常に大変です。様々なサイトを巡り、十分に吟味した上で、フィッティングのあった品々を、確たるスキームに合わせて収集、構造化してゆく必要があるのです。日によって必要な一枚が異
Rによる美しいグラフの作成に欠かせないパッケージ "ggplot2" ですが、 グラフ作成のたびにネット検索したり自分の以前のコードを掘り起こしたりしませんか? author: Unadon (見習い飯炊き兵) 動作環境:Mac OS Sierra 10.12.1; R version3.3.1; rstan 2.10.1 まずはTwitterでこの記事をシェアする はじめに ggplot2のグラフ作成で迷った時、チートシートやマニュアルは役に立つけど援用しにくいんですよね。「何を言ってるのかわからない」っていうのが結構あります。 「軸ラベル」と「軸タイトル」ってどれがどれなん?など、そういう初歩的なところで引っかかったりして、 目的(こういう図にしたい!)と手段(コード)の間の知識を埋めるのが手間で「もうイヤ!」ってなる。 で、次すぐに忘れてる。 なので、頻繁に使用するggplot2の基
by Christopher Burgess ディズニーが2013年にフロリダ ウォルト・ディズニー・ワールド・リゾートに導入した「MagicBand」は、ファストパス代わりになり、決済端末としても使え、ホテルの部屋のスマートキーとしても使える便利なアイテムです。しかし、あることをきっかけにAdam Clark Estesさんは「パーク内での自分の行動がMagicBandによって追跡されているのでは?」と考えるようになり、MagicBandの実態と、ユーザーをどのように追跡しているのかを調査しています。 How I Let Disney Track My Every Move https://gizmodo.com/how-i-let-disney-track-my-every-move-1792875386 まず、MagicBandがどのようなアイテムなのかは以下のムービーを見るとよくわ
SQLアタマアカデミー 最終回 OLAP関数で強力な統計処理を実現!―手続き型から理解するSQL (1)OLAP関数とは何か はじめに この連載では、SQLの独特な考え方に慣れてもらうため、その集合指向的な側面を強調して取り上げてきました。これはほかの言語が持たない特性のため、慣れないうちはそのパラダイムが奇妙に感じられます。その違和感を軽減することが、本連載の目的の一つでした。 一方最近では、SQLの側でも時代のニーズに対応するため、さまざまな機能を追加しています。その一端で、実はかなり手続き型言語の考え方を取り入れるようになっています。そのため、むしろ新機能のほうが一般的なプログラマにとっては「とっつきやすい」と思えるところがあります。 今回取り上げるのは、そうした新機能の一つで、OLAP関数と呼ばれるものです(分析関数とかウィンドウ関数という名前でも呼ばれます)。標準SQLでは2
本連載はSQLの応用力を身に付けたいエンジニア向けに、さまざまなテクニックを紹介する。SQLの基本構文は平易なものだが、実務で活用するには教科書的な記述を理解するだけでは不十分だ。本連載は、著名なメールマガジン「おら!オラ! Oracle - どっぷり検証生活」を発行するインサイトテクノロジーのコンサルタントを執筆陣に迎え、SQLのセンス向上に役立つ大技小技を紹介していく。(編集局) 今回も、前回「SQL分析関数をさらに深く追求してみよう」、前々回「極めよう!分析関数によるSQL高速化計画」に引き続き、分析関数についてのお話です。今回は、ラグ・リード関数を説明して、分析関数シリーズの最終回とします。 ラグ関数を使った分析 それでは、ラグ・リード関数を利用して、分析してみましょう。まずは、ラグ関数から見ていきます。 ラグ関数は、現在の行からのオフセットを指定するだけで、その位置より「前」にあ
本連載はSQLの応用力を身に付けたいエンジニア向けに、さまざまなテクニックを紹介する。SQLの基本構文は平易なものだが、実務で活用するには教科書的な記述を理解するだけでは不十分だ。本連載は、著名なメールマガジン「おら!オラ! Oracle - どっぷり検証生活」を発行するインサイトテクノロジーのコンサルタントを執筆陣に迎え、SQLのセンス向上に役立つ大技小技を紹介していく。(編集局) 今回も、前回「極めよう!分析関数によるSQL高速化計画」に引き続き、分析関数の中からウィンドウ関数とレポート関数を取り上げて説明します。 ウィンドウ関数を使った分析 それでは、ウィンドウ関数を利用して、分析してみましょう。ウィンドウ関数を使用して、累積集計、移動集計、集中集計を計算できます。今回は、ウィンドウ関数を簡単に理解してもらうために、累積集計について説明します。 ウィンドウ関数には、SUM()、AVG
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