行列プログラマー
本書では数学的概念を実装するプログラムで実際に問題を解決しながら、その応用法を探求します。具体的には、図形変換、顔検出、画像圧縮、画像補正、ページランク、機械学習、暗号と秘密共有などの例を使い、ベクトルと行列、それらを動かすアルゴリズムについて学びます。対象は、プログラマーおよび具体計算を通じて線形代数を学びたい学生。厳密な証明が目的ではないので数学に詳しくなくてもかまいません。Python 3プログラムを用いることで図やグラフからベクトルと線形変換を視覚的にとらえることができるため読者はイメージをつかみやすいでしょう。章末の問題を解くことで自分がその章で何を学んだのか、また自分の理解度を確認できます。 関連ファイル サンプルコード サンプルコード 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書
Pythonではじめる機械学習
Pythonの機械学習用ライブラリの定番、scikit-learnのリリースマネージャを務めるなど開発に深く関わる著者が、scikit-learnを使った機械学習の方法を、ステップバイステップで解説します。ニューラルネットを学ぶ前に習得しておきたい機械学習の基礎をおさえるとともに、優れた機械学習システムを実装し精度の高い予測モデルを構築する上で重要となる「特徴量エンジニアリング」と「モデルの評価と改善」について多くのページを割くなど、従来の機械学習の解説書にはない特長を備えています。 関連ファイル サポートページ 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場合がありますので、書籍最終ページの奥付でお手持ちの書籍の刷版、刷り年月日
Pythonではじめるデータラングリング
「ラングリング」（wrangling）とはもともと馬や牛を集めて飼いならすという意味があります。牛を集めてうまく操るカウボーイ（wrangler）のように、データを自在に操るためのスキルを身につけた「データラングラー」になろうというコンセプトのもと、データ収集、処理、分析、利用に関わるテクニックとサンプルを豊富に収録。例題を通じて、効果的なデータの取得、クリーニング、分析、プレゼンテーション方法などを身につけることが可能です。自動化やスケジューリング、大規模データセットの処理、魅力的なストーリー付けの方法なども紹介。Pythonでデータを扱うための実用的な知識とテクニックを網羅しています。脱Excelを図ってスキルアップしたいというニーズにも応える一冊です。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成
SciPyとその仲間たち（NumPy, IPython など）の違いと関係 - 玉虫色に染まれ!!
python でちょっとした信号処理をしたくて、存在だけは以前から知っていた numpy に手を出したので、関連パッケージなどをまともに調べてまとめました。（ある程度素人の主観が入っているので、鵜呑みにしないように） SciPy 総本山： http://www.scipy.org/ 語源は Science + Python で、発音は "Sigh Pie(サイパイ)"。 今日の記事で挙げる各種ソフトの組み合わせによって実現されている、Python ベースの数学・科学技術計算用ソフトウェアエコシステムの名称。つまり、個別のソフトではなく、その集合体による計算環境のこと。乱暴にざっくり言ってしまえば、「Mathmatica や Matlab に代わる環境を Python でつくろうプロジェクト」 が SciPy。 なお、SciPy のコアパッケージの1つに、後述の SciPy library
JavaScriptを捨ててPythonでWebフロントエンドを書いてみよう! - Qiita
どうも、オリィ研究所 (http://orylab.com) の ryo_grid こと神林です。 さて、皆さん! JavaScript書いてますか! 私も書いてます。 しかしながら、C, Java, Ruby, Python なんかでコードを書いてきた時間の方が長いために、どうも JavaScript の言語仕様に馴染めないでいる私がいます。 そこで、Webフロントエンドで、JS以外の言語を使う選択肢がないか探してみたところ、BrythonというブラウザJSで実装された (= ブラウザ内で動作する) Python処理系を見つけたので、試してみました。 Brython - A Python 3 implementation for client-side web programming とにかく試してみる ネットの海をさまよいつつ、書いてみました。 お題はプログラミング初学者向けの課題でよ
人生で一番大事なスキル「自制心」を鍛える方法 | ライフハッカー・ジャパン
zen habits：人生これからという人も、誰にとっても、伸ばした方がいい一番大事なスキルの1つは自制心です。 自制心は超能力のようなものです。自制心を鍛えたお陰で、運動を始めたり、健康的な食事をしたり、瞑想をしたり、今まで以上に執筆ができたり、煙草をやめたり、マラソンを走ったり、ブログや本を書いたり、本をたくさん読んだり、仕事が早くなったり、整理整頓できたり、経済状況を変えたりすることができました。完璧にはほど遠いですが、たくさんのことを学ぶことができました。 しかし、自制心を鍛えていないと、健康に問題が出たり、集中できなかったり、先延ばしにしたり、経済的な問題がうまれたり、整理整頓ができなかったり、色々なことが山積みになったり、それに参ってしまったり、たくさんの問題が起こります。 このように、自制心というのは鍛えた方がいい大事なスキルですが、ほとんどの人はどのように鍛えればいいのかわ
EC2 インスタンスを Chat Bot で管理する - Qiita
こないだ Amazon EC2 でディープラーニングできる GPU インスタンス1を作ったのだが、趣味で使うにしてはまぁ料金が高いので常時起動させておくのはもったいなく、使わないときはインスタンスを停止させるようにしている。 しかし使い始めるときと使い終わったときにいちいち AWS 管理コンソールにログインしてインスタンスの起動/停止をするのが面倒だったので、我が家の Slack Bot から EC2 インスタンスを管理できるようにしてみた。 最終的にできたものはこういう感じ。 以下、作り方。 Chat Bot 用の AWS ユーザを作成する 既存のユーザのアクセスキーを利用してもできるが、セキュリティのために専用のユーザを作成して必要な権限のみを付与するのが好ましい。 今回は API を叩くためのユーザなので「プログラムによるアクセス」にチェックを入れる。 ユーザを作成すると、API を
matplotlib入門 - りんごがでている
matplotlibはPythonでグラフを描画するときなどに使われる標準的なライブラリです。 画像ファイルを作るばかりでなく、簡単なアニメーションやインタラクティブなグラフを作ることも可能です。 実際の例はmatplotlibサイトのギャラリーで見ることができます。 matplotlib/gallery matplotlibは本家のサイトやどこかのブログにあるチュートリアルや例を描画してみるぶんには簡単なのですが、 実際に自分でプロットするとなると基礎的な概念を理解していないと使いにくいライブラリでもあります。 また、基礎的な概念を理解していないとドキュメントを参照する際にもどこを見て、どう実用すればいいのかわかりません。 そこで、この記事ではそのあたりのmatplotlibの基礎を解説していきます。 なお、Python自体の知識はある程度仮定していますが、matplotlib自体の実装
matplotlib - Wikipedia
Matplotlibは、プログラミング言語Pythonおよびその科学計算用ライブラリNumPyのためのグラフ描画ライブラリである。オブジェクト指向のAPIを提供しており、様々な種類のグラフを描画する能力を持つ。描画できるのは主に2次元のプロットだが、3次元プロットの機能も追加されてきている。描画したグラフを各種形式の画像（各種ベクトル画像形式も含む）として保存することもできるし、wxPython、Qt、GTKといった一般的なGUIツールキット製のアプリケーションにグラフの描画機能を組みこむこともできる。MATLABの対話環境のようなものを提供するpylabというインタフェースも持っている。Matplotlibは、BSDスタイルのライセンスの下で配布されている。 matplotlibは、Pythonのバージョン2.6以降、およびPython 3をサポートしている[2]。 matplotlib
【Python入門】ライブラリmatplotlibの基本的な使い方 - Qiita
※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】ライブラリmatplotlibの基本的な使い方 Pythonではnumpyやscipyといったライブラリを使うことで科学計算を簡単に行うことができますが、そういった計算結果をグラフなどで図表できると分かりやすいですよね。そんな時に便利なのがmatplotlibというライブラリです。matplotlibを使えばPythonでデータをグラフにプロットできるようになります。numpy、scipyと組み合わせることで、Pythonだけでデータの読み込み・加工・計算、そしてプロットが行えます。 今回はmatplotlibの基本的な使い方について説明します。 matplotlibのインストール numpy・scipyのインストー
Homebrewを使ってOpenCV3、Python2,3をMacにインストールする | Hackers Log
macでpythonを使ってOpenCVをインストールしようとした時にいろいろ迷ったので、 ここにまとめておこうと思います。 まず初めに、brewには2系と３系のOpencCVが存在します。 そして、OpenCV2の場合、pythonは２系でしか扱う事が出来ません。OpenCV3の場合では、python2,3の両方から扱うことが出来ます。 そして、pythonからOpenCVのライブラリを読み込む際にはどちらともimport cv2とします。 なので、OpenCVのどちらともインストールする場合には、brew linkという機能を使って、切り替えることになります。これについては、追々説明したいと思います。 環境 OS: iMac Pro OSX Yosemite 10.10.5 OpenCV2のインストール手順 $ brew update $ brew tap homebrew/scien
HomeBrewでinstallしたOpenCVをpyenvから参照する - Qiita
内容 Python で OpenCV を import しようとした時にいろいろと調べていて、 Homebrew から install した OpenCV のライブラリを pyenvから参照できる方法を調査したので、メモしておく。 前提 python3 で OpenCV のライブラリを使いたかったので、 pyenv の local のバージョンは anaconda3-2.x を使いました。 今回、自分の環境は anaconda3-2.5.0 を設定しています。 $ brew install opencv3 --with-python3 2.1.1 ==> Installing opencv3 from homebrew/science ==> Installing dependencies for homebrew/science/opencv3: eigen, ilmbase, open
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
【動画】世にも奇妙な物語の隠れた名作で打線組んだｗｗｗ : VIPPERな俺