Pythonを用いたPDFデータからの情報抽出 / Extraction data from PDF using Python■イベント ：第54回情報科学若手の会 https://wakate.connpass.com/event/222829/ ■登壇概要 タイトル：Pythonを用いたPDFデータからの情報抽出 / Extraction data from PDF using Python 発表者： 技術…
Jupyterもいいけど、SageMath使って可能性もっと伸ばそう！ - dely Tech Blog
はじめに こんにちは。dely開発部の辻です。 本記事はdely Advent Calendar 2019の4日目の記事です。 qiita.com adventar.org 昨日は弊社CXO坪田が「突破するプロダクトマネジメント」という記事を書きました！ プロダクトマネージメントっていつの時代も課題山積ですよね。弊社も多分に漏れずたくさんの課題を抱えているわけですが、それらをどのように突破していくか様々な観点からの具体的な取り組みが書かれていますので興味のある方は是非読んでみてください。南無。 blog.tsubotax.com さて本日は「Jupyterもいいけど、SageMath使って可能性もっと伸ばそう！」ということで、普段Jupyter Notebook使ってるという人向けに、どうせならSageMathを使ってやれること増やしませんか？という内容になっています。そこで、SageMa
Pandasで行うデータ処理を100倍高速にするOut-of-CoreフレームワークVaex - フリーランチ食べたい
TL;DR アウトオブコア、かつマルチコアでデータ処理を行えるVaexの紹介です。 string関係のメソッドで平均して100倍以上の高速化が確認できました。(作者のベンチマークだと最大1000倍) 文字列処理以外でも数倍~数十倍の高速化が行えそうです。 この記事では性能の比較のみ行い、解説記事は別で書こうと思います。 pandasより1000倍早いフレームワーク？ 今週、興味深い記事を読みました。重要な部分だけ抜き出すと次のような内容です。 Vaexの最近のアップデートでの文字列処理が超早くなった 32コアだとpandasと比べて1000倍早い towardsdatascience.com 1000倍って本当なの？って感じですよね。そもそも自分はVaex自体を知らなかったので調べてみました。 ちなみに調べていて気づいたのですが、この記事の著者はVaexの作者なんですよね。 疑っているわけ
2018年のPythonプロジェクトのはじめかた - Qiita
4/30 公開 5/1 増補改訂: 大幅加筆しました。 この記事では、2018年以降に実現可能になったモダンなPythonプロジェクトのはじめかたを整理して紹介します。 PythonにもPipenvという公式推奨の高機能なパッケージマネージャーが登場し、さらに2018年に入ってからの機能向上で、npmやyarnのような開発体験が得られるようになってきました。 私はここしばらくはフロントエンドやNode.jsに携わっていて、npmやyarnに慣れきっていたせいか、pipenv導入以前はvirtualenvやpipを組み合わせた開発が面倒で仕方なかったですが、Pipenv導入によって一変しました。 これからはPythonのプロジェクトがよりクリーンかつ簡単にはじめられるようになり、開発体験も向上するでしょう。 それでは、まずはPythonのインストールからです。 Pythonのインストール P
漸進的型付けの未来を考える - -
この記事はCAMPHOR- Advent Calendar 2017 11日目の記事です． アブストラクト 漸進的型付けは，ひとつの言語の中で静的型付けと動的型付けをスムーズに組み合わせるための技術です． よく知られた特徴は any 型を使った静的型付けで， TypeScript や Python といったプログラミング言語には既に実装されています． しかし，理論と実際のプログラミング言語の間には大きなギャップが存在します． 特に，漸進的型付けの理論で提案されているキャストを用いた動的型検査が実装されていないために， 静的型付けの恩恵を十分に得られていないという問題があります． この記事では，まず漸進的型付けの理論をコード例を用いて紹介し， 現状の漸進的型付き言語が抱える問題を解説します． そのあとで，漸進的型付き言語が目指すべき目標を理論的視点から論じます． それらの目標は，静的型付けを
Djangoのprojectとappの役割の違いとその命名について - おっ立ち野郎のブログ🐸
2015-07-17 Djangoのprojectとappの役割の違いとその命名について django python 読書メモ 🍣 Djangoを触った時に戸惑うのはpython manage.py startapp ***というコマンドを打つとき。appってなんだ？と思うのは自然だと思う。 ほら、Two Scoops of Djangoにも「appの存在に困惑するでしょ」と書いてある。そこにはappの存在意義についての解説が記載されている。 Two Scoops of Django: Best Practices for Django 1.8作者: Audrey Roy Greenfeld,Daniel Roy Greenfeld出版社/メーカー: Two Scoops Press発売日: 2015/05/15メディア: ペーパーバックこの商品を含むブログを見る この書籍に記載されてい
scikit-learn準拠の学習器を作ってgrid searchとかcross validationする - でかいチーズをベーグルする
Python Advent Calender 2014の19日目。 scikit-learnに準拠した学習器を自分で実装してscikit-learnに実装されているgrid searchとかcross validationを使えるようにするお話。Pythonの話というか完全にscikit-learnの話なんだけど、まあいいよね。 scikit-learnについてはこの辺がわかりやすいかな。 pythonの機械学習ライブラリscikit-learnの紹介 はじパタlt scikit-learnで始める機械学習 scikit-learn準拠にするには？ 全部下のページに書いてある。 Contributing — scikit-learn 0.15.2 documentation やること sklearn.base.BaseEstimatorを継承する 回帰ならRegressorMixin
Pythonをとりまく並行/非同期の話
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PythonでCSVを高速＆省メモリに読みたい - tkm2261's blog
今日はPython (Pandas)で高速にCSVを読むことに挑戦したいと思います。 Kaggleに参加するたびに、イライラしていたので各実装の白黒はっきりさせようと思います。 R使いが羨ましいなぁと思う第一位がCSV読込が簡単に並列出来て速いことなので、 なんとかGILのあるPythonでも高速に読み込みたいと思います。 ただ、この検証ではコーディング量が多いものは検証しません。 CSV読込は頻出するので、フットワークの軽さが重要です。（オレオレライブラリ嫌い） Pickleは早いけど。。。 結論はDask使おう！ 検証環境 データ 速度検証 pandas.read_csv() pandas.read_csv() (dtype指定) pandas.read_csv() (gzip圧縮) numpy.genfromtxt() pandas.read_csv() (chunksize指定 +
PythonでWebスクレイピングする時の知見をまとめておく - Stimulator
- はじめに - 最近はWebスクレイピングにお熱である。 趣味の機械学習のデータセット集めに利用したり、自身のカードの情報や各アカウントの支払い状況をスクレイピングしてスプレッドシートで管理したりしている。 最近この手の記事は多くあるものの「～してみた」から抜けた記事が見当たらないので、大規模に処理する場合も含めた大きめの記事として知見をまとめておく。 追記 2018/03/05： 大きな内容なのでここに追記します。 github.com phantomJSについての記載が記事内でありますが、phantomJSのメンテナが止めたニュースが記憶に新しいですが、上記issueにて正式にこれ以上バージョンアップされないとの通達。 記事内でも推奨していますがheadless Chrome等を使う方が良さそうです。 - アジェンダ - 主に以下のような話をします。 - はじめに - - アジェンダ
Snowmanの阿部君はみんなのPythonを読んでいるらしいです | TRIVIAL TECHNOLOGIES 4 @ats のイクメン日記
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー Twitter検索してたら「ジャニーズJrの阿部くんって子がみんなのPython読んでるよ」っていうTweetを発見。「マジか？ ホントだったら著者として超自慢できるやんけ」と思ったので，インタビューが載ってる「ダンススクエア」っていう雑誌をアマゾンで購入。 そしたら， 読んでる！！！ 本当に読んでるよ！！！！ 雑誌に掲載されている阿部亮平くんのインタビューも読んでみた。なんでも，ダンスや歌があまり得意でないらしく，ジャニーズの中での立ち位置について悩んでおり，ジャニーズのお勉強マンとしての地位を確立するため，仕事を半年休んで一般入試で大学(上智らしい)に現役合格した努力家らしい。イケ
GoogleがGoによるPython実装、Grumpyを発表
Googleが既存の社内のPythonコードをGoで実行するためのPython実装を公開している。 Google Open Source Blog: Grumpy: Go running Python! google/grumpy: Grumpy is a Python to Go source code transcompiler and runtime. Googleの発表によれば、YouTubeのフロントエンドサーバーとYouTube APIはほとんどPythonで書かれているという。現在、YouTubeのフロントエンドはCPython 2.7で実行されているが、CPythonの制約により効率化には限界があるのだという。 GrumpyはPython 2.7のコードをGoのコードに変換するツールgrumpcの実装だ。grumpcはPythonで実装されていて、astモジュールでPyth
焼肉最適化問題 | 一生あとで読んでろ
本稿はSFC-RG Advent Calendar 2016の4日目である． はじめに あなたは研究の中間発表を終えて，今晩何を食べようか考えている．たしかに準備不足ではあったけれど，研究の前提をいまいち解さないファカルティの高飛車な質問にはうんざりしたし，今日くらいはパーッと気分転換したいものだ．そういうわけで，あなたは⊿館を飛び出して焼肉 ざんまい 湘南台店に行くことにした． 組合せ最適化 さて，着席し，メニューを開いたあなたはしばし考える．限られた予算，限られた時間，限られた胃袋の容量——いったい何を頼めば最も満足できるだろうか？ そんなとき，組合せ最適化が役に立つんです．騙されたと思って，メニューを必死に転記してみよう：
Pythonで嫁を見つけた話 - みんなのPython第四版に寄せて | TRIVIAL TECHNOLOGIES 4 @ats のイクメン日記
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー まもなく発刊される拙著みんなのPython 第四版の改訂向け執筆を終えた。 初版の発売は2006年で，今年はちょうど10年目になる。そこでふと，もしPythonを使っていなかったらどうなったろう，と考えてみた。そして重大なことに気づいた。 みんなのPythonを書く少し前，2005年ごろの僕は，今以上に後先考えないで行動するオッサンだった。当時まだ日本では無名に近かったPythonのより新し情報を仕入れ，本場のオープンソース関連カンファレンスに行って技術の成長点の雰囲気を味わうべく，ワシントンDCで開催されたPyCon USに行ってみよう，と突然思ったのだった。今以上に英語ができなかっ
トピックモデルを利用したアプリケーションの作成 | Tech-Sketch
最近、「機械学習」や「自然言語処理」、といったキーワードを聞くことが多くなってきていると思います。 反面、すごそうだけどなんだか難しいもの、というイメージもあるのではないかと思います。そこで、今回は「自然言語処理」の一種であるトピックモデルを取り上げ、その仕組みを紹介するとともに、その実装方法について解説していきたいと思います。 (「機械学習」の方については、以前開催した勉強会の資料がありますので、興味があればそちらもご参照ください。) トピックモデルとは トピックモデルは、確率モデルの一種になります。つまり、何かが「出現する確率」を推定しているわけです。 トピックモデルが推定しているのは、文章中の「単語が出現する確率」になります。これをうまく推定することができれば、似たような単語が出てくる文章(=似たようなモデルの文書)が把握でき、ニュース記事などのカテゴリ分類を行ったりすることができま
Pythonで作るWebクローラ入門
Pythonで作るWebクローラ入門の発表資料 https://pycon.jp/2016/ja/schedule/presentation/32/
waf チュートリアル - 純粋関数型雑記帳
waf - The flexible build system http://code.google.com/p/waf/ wafというものを最近知り一目惚れしてしまったので、紹介記事を書きます。ユーザーが増えると嬉しいな。 wafとは何か？特徴・利点・使うべき理由 wafはPythonベースのビルドシステムです。同様のことを行うツールとして、Autotools、Scons、CMake、Antなどがあります。Sconsからの派生で、比較的新しいソフトウェアです。 分かりやすい Pythonで書かれており、スクリプトもPythonで記述します。シェルスクリプトと謎のマクロが入り混じるAutotoolsや、独自言語のCMakeなどに比べて扱い易いです。Pythonを知っていれば非常にすんなりと使いこなすことが出来ます。Pythonを知らなくても、他の独自言語を覚えるよりは実りがあるかと思います
Machine Learning with Scikit Learn (Part I) - 人工知能に関する断創録
今年の7月に開催されたSciPy2015の講演動画がEnthoughtのチャンネルで公開されている。今年も面白い講演が多いのでいろいろチェックしている。 今年の目標（2015/1/11）にPythonの機械学習ライブラリであるscikit-learnを使いこなすというのが入っているので、まずはscikit-learnのチュートリアルを一通り見ることにした。 Part IとPart IIを合わせると6時間以上あり非常に充実している。IPython Notebook形式の資料やデータは下記のGitHubアカウントで提供されている。ノートブックをダウンロードし、実際に手を動かしながらチュートリアルを進めると理解がより進むかもしれない。 あとで振り返りやすいように内容を簡単にまとめておきたい。 1.1 Introduction to Machine Learning 機械学習システムの流れ。教師あ
【Python】いつまでprintデバッグで消耗してるの？ - らっちゃいブログ
Python を初めて間もない頃、自分も print デバッグしてました。効率の悪さを認識しつつも、IDEを導入してデバッグする方法を調べてセッティングして、という手順が面倒でずっと放置してました。 // 普段は vim で開発してます そうこうしてたら print デバッグではどうにもならないバグにぶち当たり、仕方なくデバッグポイントを置く方法を調べたわけです。するとどうでしょう。 ソースコード中に以下の一文を入れるだけではないですか。 import pdb; pdb.set_trace() たったこれだけで、上の一文を挿入した行で処理が停止し、コンソール上でステップ実行が出来るようになります。最高かよ。 個人的にですが、デバッガー起動中によく使うコマンドとしては以下です。 コマンド 説明 s(tep) ステップイン n(ext) ステップオーバー r(eturn) ステップアウト l(
pythonで美しいグラフ描画 -seabornを使えばデータ分析と可視化が捗る その1 - Qiita
Pythonでのグラフ描画 Pythonチャートを描く場合の定番は「matplotlib」ですが、その見た目のやや野暮ったい感じと、表記法のややこしさが指摘されています。 そこで、この記事ではMatplotlibの機能をより美しく、またより簡単に実現するためのラッパー的存在である、「Seaborn」の使い方を取り上げます。 ◆ Overview of Python Visualization Tools http://pbpython.com/visualization-tools-1.html 上記の記事ではMatplotlibとSeabornについて下記のように書かれています。 matplotlibについて Matplotlib is the grandfather of python visualization packages. It is extremely powerful b
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