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101 Numpy Exercises for Data Analysis
Join thousands of students who advanced their careers with MachineLearningPlus. Go from Beginner to Data Science Expert through a structured road map of 70+ courses in 9 core specializations. Build industry grade Data Science projects. The goal of the numpy exercises is to serve as a reference as well as to get you to apply numpy beyond the basics. The questions are of 4 levels of difficulties wit
Djangoにおけるクラスベース汎用ビューの入門と使い方サンプル - Qiita
お知らせ （ちょっと古いですが）この記事の内容を使ってUdemyで入門講座作っています。 興味ある方はこちらから お知らせここまで 間違い、勘違いなどありましたら優しくご指摘ください。 Django 2.0 以上 で動作すると思います。 なぜこの記事を書くのか Djangoには強力なテンプレート言語があります。 テンプレートにデータを供給するのはViewです。 そして、それを手短にコーディングする方法も用意されています。 それが「汎用ビュー(Generic View)」です。 はるか昔は関数ベースの汎用ビューを使っていたようですが、現在は主にクラスベースのビューを使います。 現在のDjangoの和訳ドキュメントは1.4が最新ですが、クラスベース汎用ビューのドキュメントはちゃんとあります。 しかし、思ったよりもクラスベース汎用ビューを解説している記事が少なかったため、書き記そうと思いました。
機械学習にも便利なPythonライブラリ「Pandas」の初心者向けチュートリアル - paiza開発日誌
秋山です。 機械学習やディープラーニングが流行っていますが、基本的には何をするにも大量のデータを取り扱いますよね。 データの集計・分析は、機械学習をするのに大前提として必要な作業です。 そんなときに便利なライブラリがPandasです。Pandasは、Pythonを使ったデータ解析に便利な機能を提供しているライブラリです。数値や時系列のデータの操作や、データ構造をいじったりすることができます。 というわけで、今回はそんなPandasを使えるようになりたい初心者の人に向けて、ちょっとしたチュートリアルを書いてみます。 ■Pandasって何ぞ Pandasとは超ざっくり簡単に言うと、Pythonを使って、ExcelやSQL、R言語みたいな感じでデータを取り扱えるようにしてくれる便利なライブラリです。 例えば、データの整列、グループ化、データ同士の結合、スライス、欠損データがあった場合の除外、時系
Python 3 + mod_wsgi + Django - おっさんプログラマの戯れ言
CentOS 6.5, Python 3.6.1, Django 1.11.1 私がPythonについて持っている知識というのはこの程度のことしかない。 にわかというレベルですらないが、このたび、PythonでちょっとしたWebアプリを作ってみる機会があった。 以下は記事タイトルの環境を構築した時のメモである。 Python 3.6をインストールする 私が対象にした環境にはPython 2.6がインストールされており、これはyumが内部的に使用しているらしい。 そこで、2.6は残したまま、3.6をインストールすることにした。 $ wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.1/Python-3.6.1.tgz $ tar zxf Python-3.6.1.tgz $ cd Python-3.6.1 # 64bit 環境で Python3 と mod
シェルスクリプトの代わりにPythonを使う - オープンソースこねこね
これまで、開発や運用時に使う、ちょっとしたコマンドラインツール、自動化スクリプトは、主にBashのシェルスクリプトで実装していたのですが、最近このような用途にはPythonを使うようにしています。 Bashスクリプトへの不満 スクリプトの実装方針 ポータビリティ重視のための縛りPythonプログラミング Tips __future__モジュールでバージョン2、3両方に対応させる バージョン2、3で異なるモジュールを、同じ名前で読み込む バージョン2、3を判別する関数を用意する よく使うスニペット 文字に色をつける 赤い文字でエラーメッセージを出力して終了する 外部コマンド実行する テキストをファイルに出力する ファイルに実行権限をつける スクリプトの同時、多重起動防止する コマンドライン・オプションの解析 HTTPリクエスト まとめ Bashスクリプトへの不満 Bashのスクリプト実装にお
Django Web Framework (Python) - Learn web development | MDN
Complete beginners start here!Getting started with the webGetting started with the webInstalling basic softwareWhat will your website look like?Dealing with filesHTML basicsCSS basicsJavaScript basicsPublishing your websiteHow the web worksHTML — Structuring the webIntroduction to HTMLIntroduction to HTMLGetting started with HTMLWhat's in the head? Metadata in HTMLHTML text fundamentalsCreating hy
はじめての Django アプリ作成、その 1 | Django ドキュメント
はじめての Django アプリ作成、その 1¶ さあ、例を交えながら学んでゆきましょう。 このチュートリアルでは、簡単な投票 (poll) アプリケーションの作成に取り組ん でもらいます。 Poll アプリケーションは 2 つの部分からなります: ユーザが投票したり結果を表示したりできる公開用サイト 投票項目の追加、変更、削除を行うための管理 (admin) サイト Django は既にインストール済み として説明を進めます。Django がインストールされているかどうか、またどのバージョンがインストールされているかを調べるには、以下のコマンドをシェルプロンプト（先頭の $ は入力待ちを示す記号です）で実行します。 Django がインストールされていれば、インストールされている Django のバージョンがわかります。もしなければ "No module named django" とエ
早く知っておきたかったmatplotlibの基礎知識、あるいは見た目の調整が捗るArtistの話 - Qiita
English version available on dev.to はじめに matplotlibで作ったグラフの細かい調整は大変です。何をどういじったらいいのかを調べるのにアホみたいに時間がかかることがあります1。「何を」の部分の名前さえわからないこともあります。解決の糸口を掴んだ後も希望通りの見た目を実現するまでの最後のアレンジに苦労することが多いです2。これらの問題は__matplotlibのグラフがどういう要素で構成されていて、それらに対してどういうことができるかを知る__ことでいくらか改善されます。私はひたすらStack Overflowの回答を読むことでいろんなつまづきを時間をかけて乗り越えてきましたが、最近になってようやく公式チュートリアルにこの苦労を回避できたはずのヒントが書いてあることに気づきました。初期にざっと目を通したのですが「なるほど、よくわからん」と判断して読
Full-text search in Django with PostgreSQL
Article based on my talk about Full-text search in Django with PostgreSQL. © 2017 Paolo Melchiorre CC BY-SA “View of the sun setting behind the Gran Sasso massif and enlightening the ancient city of Penne in Abruzzo, Italy”Talk transcripts (2 part series) Full-text search in Django with PostgreSQLWeb maps: the Mer et Demeures project GoalTo show how I have used Django Full-text search and PostgreS
無料で手に入る技術書のPDFをありったけ上げてみた - Qiita
この記事の目的 技術書は巷にあふれていますが、いろいろ勉強しようとすると大変な金額になります。しかし、英語という一点を我慢すれば、出費をかなり抑えることができます。この記事では、私がこれまでに見つけてきた技術書のリンクをありったけ貼っておきたいと思います。 ここでのリンクはすべて英語の記事になります。日本でも出版されているものに関しては日本語の書名も並べて書いておきます。 リンクが切れる前にお早めに！！ リンク集 C言語 Oualline "Practical C Programming (3rd edition)" (C実践プログラミング) Java Niemeyer "Learnig Java (3rd edition)" Harold "Java Network Programming (4th edition)" (Javaネットワークプログラミング) Python Summerf
この１０年間のプログラミングの変化｜山本一成🚗TURING
はじめましてnoteの皆さん、名人を倒した将棋プログラムPonanzaというものを作っていた山本一成と言います。この度ははてなから引っ越してきました。2018年になったので新しくブログ書いてみようかなぁ〜ってはじめました。 私がプログラミングをはじめたのは大学生だった時ちょうど10年前でした。そして今2018年になって、同じプログラミングにしても色々変わったなぁという印象です。今日はそのへんを皆さんと共有できたらなぁ〜と書きました。 あくまで私の観測範囲内での話をすればですけど、10年前のプログラミングの世界は速く動くことがかっこよかったです。実際にかっこいいだけでなく、必要とされる場面も多かったような気がします。私が愛用しているプログラミング言語はC++(シープラスプラス)と言って、まあそれは高速に動作することだけを意識して作られた言語でした。 加えて、今から考えれば一体なんでそんなトリ
【Day-14】株価や仮想通貨で使える、5つのテクニカル分析を解説&Pythonで実装してみた - プロクラシスト
データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 14日目。 時系列データでまず思いつくのは、株価のチャートですよね。 また、最近はやっている仮想通貨。私も最近coincheckに入金しました。 ビットコイン取引所 "coincheck" やっぱ、実際にお金が絡むとちゃんと勉強しようって言う気になる！笑 せっかくチャートを見るわけだし、その見方について勉強しておこうと思いました。 そしてせっかくなので、自分で実装してどういう仕組みなのかまで知っておこうと思いました。 理系だからね、分からないものを使うのは嫌だからね。 というわけで、Python(主にPandasとMatplotlibを用いながら)でテクニカル指標についてやっていきます。扱うデータは三年分の日経平均株価。 指標について知りたい人も、自分で実装してみたいという人もどうぞ。 テクニカル分析とファンダメンタル分析 実装において ローソク足
Build a Python REST API in 5 Minutes
This is the first in a series of posts aiming to help people build REST APIs in Python. We have developed a collection of tools that let you get started quickly yet remain robust enough to take you all the way to production. In this first post we’ll introduce you to Arrested — A Framework we built for building Rest APIs using Flask. Arrested aims to take the pain out of building REST APIs, takes a
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How to Render Django Form Manually
python3x: parameterとして出てくる*argsと**kwargsって何を意味するの？ - Qiita
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
【Django】Apacheとmod_wsgi環境でDjango2を使う方法を解説 - CentOS7
https://www.codementor.io/garethdwyer/building-a-crud-application-with-flask-and-sqlalchemy-dm3wv7yu2
Analytical Dashboard with Python Flask, Pandas and MongoDB