Pythonの辞書(dict型)をvalue値でソート - プログラミング工場 / Python
2010年01月09日 09:26 カテゴリPython Pythonの辞書(dict型)をvalue値でソート Posted by yawamen No Comments No Trackbacks Tweet そもそも辞書(dict型)には順序はないのですが･･･ key値やvalue値でソートして出力したい時があります． key値の時は簡単 d = {'A':500, 'B':200, 'C':300, 'D':100, 'E':400} for k, v in sorted(d.items()): print k, v 実行結果 A 500 B 200 C 300 D 100 E 400 value値の時も案外簡単 for k, v in sorted(d.items(), key=lambda x:x[1]): print k, v 実行結果 D 100 B 200 C 300
除算演算子(/)でfloat()を使わず小数が得られるようにする - 足跡45(ashiato45)の日記(旧ブログ)
http://homepage3.nifty.com/text/script/python/pep-0238.ja.html PEP読んでたら見っけた。Ver2.2からあったのかorz。 いちいち割り算のときに1.0/3とかfloat(1)/3とかやりたくない人向け。 正直float(1)/float(3)とかやんないと気持ち悪い・・よね？ やり方は簡単。 from __future__ import division これだけ。 こうすると >>> 1/3 0.33333333333333331 こんな感じ。 ちなみにこの状態で普通に今までどおりの商がほしい場合は、 >>> 1//3 0 と、//演算子を使えばいい。 ひょっとしたらPython3000で採用されるかもしれないですね。 正直内部的に小数を使わないと30[deg]の向きでの移動とかできないからねー。 もっと早く知っとけばよか
Pythonで整数を割り算すると、デフォルトでは小数点以下が切り捨てになる問題の解決方法 - ドラあり！*ドラゴンに挑むアリの物語 ** Python使いの日々
Pythonで整数や、整数が入っている変数を割り算（除算）すると、小数点以下が切り捨てになる。 >>> 12/26 0 このような感じ。 これを解決する場合、２つの簡単な方法がある。 float定義をする。 割られる方または割る方にfloatと指定しておく。 >>> float(12)/26 0.46153846153846156 となり小数点以下も切り下げにならずに済む。 1.0をかけておく。 割られる方または割る方に1.0をかけておく。 主旨はfloat定義と同じだけど、あらかじめ1.0をかけておくことによって、 これは小数点以下の割り算の可能性があると指定しておく。 >>> 12*1.0/26 0.46153846153846156 小技だけど、結構重宝するので備忘録。 みんなのPython 作者: 柴田淳出版社/メーカー: ソフトバンククリエイティブ発売日: 2006/08/22メ
HTML解析
ここではPythonで行うHTML解析 (パース)を解説します。取得したHTMLから様々な処理を行うことができます。 HTML文字列の取得 5行目で指定URLをオープンし、6行目で取得したHTML文を表示しています。 Python 3系 import urllib.request url = 'http://www.python-izm.com/' htmldata = urllib.request.urlopen(url) print(htmldata.read().decode('UTF-8')) htmldata.close() Python 2系ではurllib2モジュールなので注意してください。 Python 2系 # -*- coding: utf-8 -*- import urllib2 url = 'http://www.python-izm.com/' htmldata
11.4 urllib -- URL による任意のリソースへのアクセス
11.4 urllib -- URL による任意のリソースへのアクセス このモジュールはワールドワイドウェブ (World Wide Web) を介してデータを 取り寄せるための高レベルのインタフェースを提供する。特に、関数 urlopen() は組み込み関数 open() と同様に動作し、 ファイル名の代わりにファイルユニバーサルリソースロケータ (URL) を 指定することができます。いくつかの制限はあります -- URL は読み出し 専用でしか開けませんし、seek 操作を行うことはできません。 このモジュールでは、以下の public な関数を定義します。 URL で表されるネットワーク上のオブジェクトを読み込み用に開きます。 URL がスキーム識別子を持たないか、スキーム識別子が file: である場合、ローカルシステムのファイルが (広範囲の改行サポート なしで) 開かれます
ほげおメモ: Python入門：urllibとurlencode
「変換変換・・・」 GETリクエストの際に、URLとリクエストパラメータを結合する方法と、ダブルバイト文字（日本語とか）をリクエストに載るようにエンコードする方法。 たとえば、Googleで「ほげ」を検索すると、次のようなGETリクエストが生成されるとする。（ちょっとリクエストを省略） http://www.google.co.jp/search?q=%E3%81%BB%E3%81%92&lr=lang_ja 'http://www.google.co.jp/search'に'?'を付けて、2つのリクエストパラメータを結合している。コレをPythonで作り出す。 import urllib url = 'http://www.google.co.jp/search?' keyword = u'ほげ' lang = 'lang_ja' encoding = 'utf-8' query = {
技術志向 | Python と mecab でテキストの名詞を抽出する
@ -------- スポンサー広告 この記事にトラックバックする(FC2ブログユーザー) http://speirs.blog17.fc2.com/tb.php/31-1f24242e トラックバック コメント 日本語のテキストデータから名詞を抽出して出現頻度をカウントするスクリプトです。 プログラミング言語は Python で、MeCab の Python バイディングを使っています。 ソースコード #!/usr/bin/env python # vim: set fileencoding=utf-8: # # 名詞の出現頻度を数える __usage__=""" count.py [raw text file] > [output file] """ import MeCab import sys import os import operator t = MeCab.Tagger("
専門用語抽出するための TF-IDF をPython で書いた - /Users/mizchi/workplace/
DBCLSでやってる自然言語処理の話。 TF * IDFは ある単語が、その単語を含む文書において、全体の文書と比較しながら「どれぐらい非凡か」ということを示す。 スコア = (ドキュメントに含まれる特定の単語の数/ドキュメントに含まれる全単語数) / log(全ドキュメント数 / 特定の単語を含むドキュメント数) 専門文書に含まれる専門用語を、青空文庫のログで比較して専門用語のスコアを高くとれるか、ということに使う。 まだ単語の抽出が済んでないので、スコアはあとで。 要: MeCabとMeCabのPythonバインディング #/usr/bin/python #-*- encoding:utf-8 -*- import os import MeCab from sys import argv from math import log from glob import glob mecab
Python のリスト内包表記 - Ruby や Haskell の書き方と比べながら
0. Python の気になる機能 Python チュートリアル の目次をざっと眺め、目にとまったのは次の二つの機能。 5.1.4 リストの内包表記 9.9 ジェネレータ (generator) 両方とも耳馴れない言葉。 (@_@) まずは、リストの内包表記から調べることに。 1. リスト内包表記の基本 a. リストの各要素に関数を適用する 最初は、リスト内包表記の使い方を確認する。例として、「数値のリストの各要素を 2 倍する」 print [x*2 for x in [1,2,3,4,5]] 初めて見たとき、どこから読めばいいのか検討がつかなかった。 読む順番は、 for によって、各要素を取り出し、 各々に対して、操作を加える。 というように、後ろから前へと読み進める。 b. リストの各要素から、条件にあったものを抽出する 次に、同じく数値のリストから、特定の条件に合う要素を抽出す
python/集合知3章 - PukiWiki
2009/02/01からのアクセス回数 10982 はじめに † 集合知の3章（一部欠損）をGoogleのブック検索 から閲覧することができます。 また、なぜか原書のPDF がアップされています。 オリジナルのソースは、原書著者TobesのページからPCI_Code.zipと してダウンロードできます。 ↑ 日本語の分かち書き † ブロガーのフィードの単語を処理するには、日本語の形態素解析を行う必要があり、 まずはchasenを使うことにします。 ↑ chasenのインストール † chasenは、MacPortを使って $ sudo port install chasen でインストールしました。 python_chasenで、Shift_JISと想定しているため、/opt/local/etc/chasenrcをchasenrc-Shift_JISの内容で 上書きします。 $ cd /o
MeCabとPythonで遊んでみたメモ２ - Λάδι Βιώσας
形態素解析で何かおもしろいネタはないかと探していたところ、以下のページを見つけました。 TF-IDFと検索APIでキーワード抽出 http://nais.to/~yto/clog/2005-10-12-1.html キーワード抽出アルゴリズムのTF-IDFは、コーパスという辞書ファイルが必要で試してみたいけど面倒だなあ。。。と思っていたわけですが、検索エンジンに頼れば辞書の必要なし！！なるへそ賢い！ で、Pythonで書いてみた。ソースはこれ。 自分のPCには青空文庫とかのテキスト形式の小説がたくさん保存してあるので、このスクリプトを使ってこれらの小説のキーワードを抽出してみることにします。 あ、でも、勝手に小説解析とかしちゃっうと著作権とかやばかったりするかもしれないので、小説のタイトル等は伏せさせて頂きます。ご了承ください。 以下は、解析した結果です。 単語 TF-IDF 露出 174
8.1 HTMLParser -- HTML および XHTML のシンプルなパーザ
8.1 HTMLParser -- HTML および XHTML のシンプルなパーザ バージョン 2.2 で 新たに追加 された仕様です。 このモジュールでは HTMLParser クラスを定義します。 このクラスは HTML (ハイパーテキスト記述言語、 HyperText Mark-up Language) および XHTML で書式化されているテキストファイルを解釈するための基礎と なります。htmllib にあるパーザと違って、このパーザ は sgmllib の SGML パーザに基づいてはいません。 HTMLParser クラスは引数なしでインスタンス化します。 HTMLParser インスタンスに HTML データが入力されると、 タグが開始したとき、及び終了したときに関数を呼び出します。 HTMLParser クラスは、ユーザが行いたい動作を提供する ために上書きできるよう
Google提供の python ライブラリで Google Reader API を使ってみた
Google のサービスと連携するには Google Data API を使う。Googleが公式にサポートしているので、とても安心して使える。RSS リーダーとしてよく使われている Google Reader 用のAPI も。。。は、まだ公式には無い。 まぁ、色々な人が解析しており、GoogleReaderAPIのページが、詳細にまとまっている。 なので、Google 提供の python ライブラリで、Google Reader API を叩いてみた ただ、サンプルを書いたあとで、pyrfeed内にGoogleReader 用のライブラリが含まれていたのに気付いたので、そっちを使うのがいいのかも。 インストール MacPorts を使っているので、さくっとインストール。 % sudo port install py27-gdata そうでないならば、gdata-python-clien
Pythonを使ってみた -- とりあえずJSONデータを読み込む - 檜山正幸のキマイラ飼育記 (はてなBlog)
Kuwataさんが、料理のあいまにワシワシとPythonでプログラミングしていて、僕は眺めているだけです。眺めるために、一応Pythonコードが読めたほうがいいかな、と思ったので（イマサラかよ＞自分）、Python 2.6 をいじってみました。 対話的処理系をシェルとして使う 対話的処理系を起動して、とりあえず普通のシェルのように使いたいんだけど、どうしたらいいんだろう？ -- osモジュールの関数を使えばよさそうです。 >>> import os >>> os.getcwd() 'C:\\tmp' >>> os.listdir(".") ['#dump.c#', 'a.exe', ...(省略)...] >>> os.mkdir("pytest") >>> os.chdir("pytest") >>> os.getcwd() 'C:\\tmp\\pytest' >>> os.listdi
Python でファイルを読む
[Home] [Setting up Mac OS X] [Python]: ファイルを読む [日本語を使う] Python examples - ファイルを読む Python Tutorial にあまり書かれていなかった、「ファイルの読み方」について、例を示します。 対話形式で一行ずつ端末から読む 質問やプロンプトを出して、一行ずつ答えを端末から読む場合は、 raw_input() を使う次の方法が簡単です。 name = raw_input('Enter name: ') print name 標準入力(stdin)から一行ずつ、最後まで読む 標準入力から読むには、sys をimport しておき、sys.stdin を用います。 次の例は、１行ずつ、標準入力から読んで標準出力に書き出します。 (なお、print 文が自分で改行を付け足さないよう、最後にコンマがついています。） #!/
PythonのUnicodeEncodeErrorを知る - HDEラボ
Pythonにはじめて触って、いつのまにか1年が過ぎたのですが、一番はまったのは、やっぱりunicodeの扱いだったと思います。 特に、 UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position 0-12: ordinal not in range(128) のようなエラーにはさんざん悩まされました。ここがたとえばrubyなど他の言語と比べてわかりにくいために、Pythonが取っつきにくい言語になっているのではないか、と個人的には思います。 そこで、このエラーに関係するはまりどころとTipsをいくつか列挙してみました。これからPythonに触れられる方の参考になればと思います。 なお、環境はUNIX上のPython 2.4, 2.5を想定しています。 u1はunicode型で、s1はstr型です。s1にどのよ
Pythonでのキーワード抽出実装
初出: 2007/6/27 更新: 2007/7/1 文章からキーワードを抽出するスクリプトをPythonモジュールとして実装しました。 分かち書きした上に、適切に複合語をつくり、さらに重要そうなものかどうかのスコアをつけます。 アルゴリズムは、以下のサイトを参考にしました。 http://gensen.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/ ここで紹介されている論文 * 中川裕志、森辰則、湯本紘彰: "出現頻度と連接頻度に基づく専門用語抽出",自然言語処理、Vol.10 No.1, pp. 27 - 45, 2003年1月 http://www.r.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/~nakagawa/academic-res/jnlp10-1.pdf に掲載されているFLR法のみを実装しています。 実行結果サンプル たとえば、こんなページの本文をテキストフ
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