マクドナルドで一日分の栄養を取れる組み合わせを計算したら衝撃の結果に - Qiita
コレステロールは最低摂取基準量はないので0としています（実はこれが伏線になっている）。 そして目的は、一日必要な栄養素を満たす最もカロリーの低い商品の組み合わせとします。金に糸目はつけません。健康第一！ 解く 商品の数が96個、栄養素の数が16個なので、とても人間の手では解けません。そこでコンピューターの力を借ります。幸いPuLPというPythonで無料で利用できるソルバーがあるので、これで計算します。ちなみにExcelにもソルバーが搭載されていますが、この程度の数の決定変数でもエラーになって計算できませんでした。 # Import PuLP modeler functions from pulp import * # A new LP problem prob = LpProblem(name="mac", sense=LpMinimize) # Variables AA = LpVar
【自然言語処理】Python初心者でも文章要約タスクが実装できた
はじめに わたくし、Python歴1年の初心者ですが、このたび、苦労に苦労を重ねて、自然言語処理タスクの文章要約を実装できました。 自然言語処理に興味のあるPython初心者のお役に立てればと、記事に残したいと思います。 実装にあたっては、ネットの記事も手あたり次第調べましたが、最終的には、以下の本が大変参考になりました。 ただし、バージョンの変更により、この本の通りに実装しても、2022年8月時点ではエラーになる箇所があります。出版社経由で著者の方にお聞きして一部コードを修正したほか、自分なりに工夫をして実装しました。 モデルについて Huggingface社が提供している深層学習フレームワークのTransformersを使います。 transformersにはBERTをはじめとするさまざまな言語モデルが実装されていますが、今回のタスクでは、T5というモデルをファインチューニングして使い
WindowsのPythonでデスクトップ通知(トースト)作ってみた【WinRT】 - Qiita
from win11toast import toast toast('Hello Python', 'Click to open url', on_click='https://www.python.org') from win11toast import toast toast('Hello', 'Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisicing elit. Earum accusantium porro numquam aspernatur voluptates cum, odio in, animi nihil cupiditate molestias laborum. Consequatur exercitationem modi vitae. In voluptates quia obcaecati!')
決定木の可視化ライブラリ「dtreeviz」が凄かったのでまとめる - St_Hakky’s blog
こんにちは。 決定木の可視化といえば、正直scikit-learnとgraphvizを使うやつしかやったことがなかったのですが、先日以下の記事をみて衝撃を受けました。そこで今回は、以下の解説記事中で紹介されていたライブラリ「dtreeviz」についてまとめます。 explained.ai dtreevizの概要 dtreevizとは より良い決定木の可視化を目指して作られたライブラリです。 解説記事 : How to visualize decision trees Github : GitHub - parrt/dtreeviz: A python machine learning library for structured data. Sample Imagesdtreeviz/testing/samples at master · parrt/dtreeviz · GitHub 多
Pythonでパケット解析
以下の勉強会での資料(勉強会後、不備修正版)。 1.大和セキュリティ勉強会：Pythonでパケット解析 (7月22日)(日) https://yamatosecurity.connpass.com/event/87226/ 2.大和セキュリティ勉強会：Pythonでパケット解析 (8月26日)(日) https://yamatosecurity.connpass.com/event/88767/ PythonのScapyを利用してパケット解析をするための基本的な説明をスライドにまとめています。 VMはこちらにアップロード(容量大きいのでそのうち削除するかもしれません、お早めにどうぞ) https://drive.google.com/open?id=1iizlkyBdASh-_UstsQEvw9E-ShdSiavW
【Python】フレームワークFlaskの基本をマスター | 侍エンジニアブログ
まずは、簡単にFlaskとは何か、その特徴について説明しようと思います。 FlaskはWebフレームワークで軽量で機能がそこまで備わっていないということが最大の特徴です。Webフレームワークというと、RubyのRailsやPythonではDjangoなどが有名ですね。 しかし、Djangoなどは機能などがありすぎて逆に使いにくい上にFlaskに比べるとかなり重いというデメリットがあり、個人的にはFlaskの方が好きです。機能が多く備わっていないということは、逆に自由がきくということでかつ余分な機能がないので簡単に習得することができ学習コストは低いと言えるでしょう。 Flaskをインストールしよう ではまずは、インストールしないことには始まりませんのでFlaskをインストールしておきましょう。 ターミナルを起動して、以下のpipコマンドを実行します。 pip3 install Flask と
これだけ覚えておけばなんとかなるPandas - Qiita
これは何？ Pandasのチートシートです。ほぼ自分用メモ。最低限の行間を読める人向け。 Pandasチートシート 基本データ操作 各種インポート import pandas as pd import matplotlib as matplotlib import matplotlib.pyplot as plt from IPython.display import display %matplotlib inline data = pd.read_csv('https://gist.githubusercontent.com/kojim/0a47ed4258222b0541a42aa9fd7da906/raw/a5d6a1a527deec269697c5b2ddab4157184af4ff/civ4.csv') data.head(5)
かっこいいグラフを作るPythonモジュールPyCoolPlotを作った - MyEnigma
外資系コンサルが実践する 資料作成の基本 パワーポイント、ワード、エクセルを使い分けて「伝える」→「動かす」王道70posted with カエレバ吉澤 準特 日本能率協会マネジメントセンター 2014-08-20 Amazonで最安値を探す楽天市場で最安値を探すYahooショッピングで最安値を探す 目次 目次 はじめに PyCoolPlot 必要なもの ダウンロードの仕方 使い方 Horizontal bar plot Line graph Time bar chart 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに いつもグラフを書く時にデザインに迷うのですが、 下記の記事を見て、すぐにmaplotlibで実装したくなりました。 note.mu しかし、 もたもたしているうちに先を越されてしまったのですが、 「データ視覚化のデザイン #1」をmatplotlibで実装する
Python100本ノック(20/100) - Qiita
はじめに Pythonを行き当たりばったりで触ってきたので 何処までPythonできているのかを見つめ直すために、自然言語処理100本ノックしていきます。 python2ばっかり使っていましたので、慣れるためにpython3でやっていきます。 Python100本ノック(15/100)の続きをやっていきます。 15. 末尾のN行を出力 自然数Nをコマンドライン引数などの手段で受け取り，入力のうち末尾のN行だけを表示せよ．確認にはtailコマンドを用いよ． n = input('n line?') if n.isdigit(): n = int(n) print(''.join(open('hightemp.txt').readlines()[-n:])) # tail -n 3 hightemp.txt # tail -3 hightemp.txt
Pythonで簡単なGUIを作れる「Tkinter」を使おう - Qiita
今IoTで注目されている、手のひらサイズのコンピューター「Raspberry Pi(通称RPi、ラズパイ）」が人気を浴びています。 ラズパイでプログラムを動かしたりするとき、そのほとんどはPythonでやっていることが多いようです。 そのとき、プログラムを作っていて「GUIが使いたい」と思うときはありませんか？ 過去にも紹介されてきている、簡単なGUIをわずかなコードで作れるライブラリをご紹介します。 軽量ライブラリ「Tkinter」 簡単に扱えるものの中に「Tkinter」というライブラリがあります。 現在はQtなどが主流ですが、Tkinterはコードを難しくすることなくできるので、日経Linuxなどでも取り上げられています。 Tkinterが動作している様子。 さっそく導入してみましょう。 導入においては、以下の環境が必要です。 Name Value Tkinterの導入 まず、Tki
Pythonで一定時間ごとに処理を実行する - Qiita
pythonで一定間隔ごとに処理をしたい場合、以下のように単純にsleepしてしまうと、一定間隔でなくなってしまう。 import time def worker(): print(time.time()) time.sleep(8) interval = 5 while True: worker() time.sleep(interval)
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の__init__なんて読むの問題 - Qiita
Pythonの__init__これなんて読むのかと思ってたら、"dunder init"と読むらしいです。 python wikiに書いてあることを抜粋すると、 とあるインターネット上のフォーラムにてMark Jacksonと言う人が以下のように提案したのが発端らしいです。 An awkward thing about programming in Python: there are lots of double underscores. My problem with the double underscore is that it's hard to say. How do you pronounce __init__? "underscore underscore init underscore underscore"? "under under init under under"?
python上でunixコマンドを実行する - Qiita
subprocessモジュールを用いてコマンドを実行する。 （※ subprocess.run()関数について追記：2/15 23:30 ）
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」と判断して読み込まな
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リスト内包表記の活用と悪用 - Qiita
シャポコ (shapoco) - BOOTH
pythonで文字列から数字だけ取り出す - Qiita
Atsuo Ishimoto on Twitter: "python3 -m http.server で簡易httpサーバを立ち上げられるというのはメジャーだけど、telnetコマンドがない環境で python3 -m telnetlib localhost 8000 もけっこう役に立つ https://t.co/zX2srL5TGD"
Python3 データをMySQLに挿入する
