分類問題のデータ不均衡を解消するSMOTE（Python版）－ その1：SMOTEの基礎と imbalanced-learn の使い方 －
経済学のためのPython入門 — 経済学のためのPython入門
import datetime dt = datetime.datetime.now() print('Version:',dt.strftime('%Y年%m月%d日')) 本サイトに関するコメント等はGitHubのDiscussionsもしくはharuyama@econ.kobe-u.ac.jpにご連絡ください。 はじめに# 本サイトの目的は次の２つのサイトを学習するために必要なPythonの基礎の解説である。 Pythonで学ぶマクロ経済学（中級＋レベル） Pythonで学ぶ入門計量経済学 次の12章から構成されている。 Python入門I プログラミング言語であるPythonは，日本語と同様に文法・表現・単語が決まっており，それらの使い方を説明する。外国語を学ぶことと似た様なものかと不安になる人もいるかも知れないが，そうではない。殆どの人は英語を学んだと思うが，実はPythonは英
WebブラウザでPythonが動作する！PyScriptの詳解 | gihyo.jp
鈴木たかのり（@takanory）です。今月の「Python Monthly Topics」では、Webブラウザ上でPythonが動作するPyScriptについて、内部構造なども含めて詳しく解説したいと思います。 PyScript公式サイト（https://pyscript.net/） Warning：PyScriptは現在非常に活発に開発が進んでいるプロダクトのため、将来的にこの記事のサンプルコードが動かなくなる可能性があります。記事執筆時点では最新バージョンであるPyScript 2023.03.1で動作確認しています。うまく動かない場合はPyScriptの公式ドキュメントなどを参照してみてください。 PyScript - PyScript documentation PyScriptとは？ PyScriptは公式サイトに「Run Python in Your HTML」と書いてあると
筑波大教授が著した無料の初心者向けPython教材「とてもわかりやすい」「素晴らしすぎる」 | Ledge.ai
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最近見つけたクールなPythonライブラリ6選 - Qiita
機械学習のためのすごいPythonライブラリ Image by Free-Photos from Pixabay はじめに Pythonは機械学習に不可欠な要素で、ライブラリは作業をより単純にしてくれます。最近、MLのプロジェクトに取り組んでいる時に、素晴らしいライブラリを6つ見つけました。ここでは、それを紹介します。 1. clean-text clean-textは本当に素晴らしいライブラリで、スクレイピングやソーシャルメディアデータを処理する時にまず使うべきものです。最も素晴らしい点は、データをクリーンアップするために長く凝ったコードや正規表現を必要としないことです。 いくつかの例を見てみましょう。 インストール #Importing the clean text library from cleantext import clean # Sample text text = """
ゼロから学ぶPythonプログラミング Google Colaboratoryでらくらく導入
第1章 Pythonの概要とGoogle Colabの使い方 1.1 Pythonの特徴 1.2 Google Colabの使い方 1.3 課題 第2章 条件分岐と繰り返し処理 2.1 変数と型 2.2 条件分岐と繰り返し 2.3 ニュートン法 2.4 課題 第3章 関数とスコープ 3.1 While文 3.2 ループのスキップと脱出 3.3 関数 3.4 スコープ 3.5 課題 第4章 リストとタプル 4.1 リスト 4.2 タプル 4.3 enumerate 4.4 メモリ上でのリストの表現 4.5 参照の値渡し 4.6 リスト内包表記 4.7 コッホ曲線 4.8 課題 第5章 文字列処理 5.1 文字列と文字コード 5.2 辞書 5.3 正規表現 5.4 ワードクラウド 5.5 課題 第6章 ファイル操作 6.1 ファイルシステム 6.2 Pythonでのファイル操作 6.3 CSV
11月新刊情報『Pythonではじめる数学の冒険』
『Pythonではじめる数学の冒険 ―プログラミングで図解する代数、幾何学、三角関数』 Peter Farrell 著、鈴木 幸敏 訳 2020年11月16日発売予定 380ページ ISBN978-4-87311-930-4 定価3,300円（税込） 数学を8年間、コンピュータサイエンスを3年間教えたことのある著者が、自らの経験に基づき、これからの時代に必要な数学とプログラミングの能力を身につけてもらいたいと筆をとった意欲作。定義や命題から入る伝統的なアプローチではなく、プログラミングによる視覚的アプローチで直感的な理解を促します。数学の視点からプログラミングを眺め、また逆にプログラミングの視点から数学を眺めることで、退屈な計算問題は、さまざまな工夫が可能なプログラミングの課題になり、プログラミングの文法は、数学の問題を解く上での強力な武器となり、それぞれの新たな魅力に気づかされるきっかけ
「実用的でないPythonプログラミング」がよかった - Stimulator
はじめに 2020/8/12に発売されたImpractical Python Projects: Playful Programming Activities to Make You Smarterの日本語訳書である、「実用的でないPythonプログラミング」をひょんな事から献本していただく事になった。（訳者が同僚である） 実用的でないPythonプログラミング: 楽しくコードを書いて賢くなろう! 作者:ヴォーン,リー発売日: 2020/08/12メディア: 単行本 ありがちなプログラミング初学者向けの本から1段上がった中級者向けの良い本だと感じたので、当ブログでたまにやっている筆者、訳者に媚びを売るシリーズの一貫として、感想を記す。 書籍の概要 「実用的でないPythonプログラミング」は、想定する中級レベルのアルゴリズムの問題を例に取り、Pythonでの美しいコードの書き方や、コンピュ
7-1. pandasライブラリ — Pythonプログラミング入門 documentation
7-1. pandasライブラリ¶ pandasライブラリについて説明します。 参考 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/getting_started/index.html http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/ pandasライブラリにはデータ分析作業を支援するためのモジュールが含まれています。以下では、pandasライブラリのモジュールの基本的な使い方について説明します。 pandasライブラリを使用するには、まず pandas モジュールをインポートします。慣例として、同モジュールを pd と別名をつけてコードの中で使用します。データの生成に用いるため、ここでは numpy モジュールも併せてインポートします。 シリーズとデータフレーム¶ pandas モジュールは、リスト、配列や
さくらインターネット、機械学習やPythonの講座を無償公開 衛星データの活用教える
さくらインターネットは5月22日、人工衛星が取得したデータを使って機械学習やプログラミングの基礎が学べるeラーニング教材を無償公開すると発表した。在宅によるオンライン学習をサポートしたい考え。 提供するのは、動画で衛星データやプログラミングの基礎知識、データの解析手順などを学べる「Tellus Trainer」と、Pythonを使って簡単な画像処理や衛星画像の加工などを学べる「Tellus×TechAcademy 初心者向け Tellus 学習コース」。衛星データをクラウド上で分析できる同社のサービス「Tellus」の利用を想定している。 関連記事 さくら、衛星データ基盤「Tellus」に「つばめ」の撮影画像を追加 新宿エリアを定点観測 さくらインターネットが、JAXAの人工衛星「つばめ」が撮影した画像を「Tellus」に追加。新宿エリアを4月2日～5月10日の午後4時半ごろに毎日撮影した
PyQ - 本気でプログラミングを学びたいあなたへ
必要なのはブラウザだけプログラミングを始める時に、最初につまづくのが環境構築です。 PyQでは環境構築なしで、ブラウザをひらけば10秒でプログラミングを始められます。 読む・書く・動かすサイクルで定着PyQのエディター画面では、実際にブラウザの後ろでPythonが動いています。これにより、教材を読む→コードを書く→実際に動かすという流れを画面内で完結できます。もちろん、自分で内容を変更して、動かして試してみることもできます。 あなたの興味に寄り添う、1500問以上から選べるコンテンツPyQでの学習は、数個の問題からなる「クエスト」という単位で進みます。 600クエスト・1500問以上存在するすべてのクエストは、好きな順に学び放題。 関連の深いクエストはパート・コースにまとめられており、 直感的に様々なクエストを組み合わせて、自分の興味のある分野を学べます。
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GitHub - MaartenGr/BERTopic: Leveraging BERT and c-TF-IDF to create easily interpretable topics.
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Pythonで始める ドキュメント・インテリジェンス入門 / Introduction to Document Intelligence with Python
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Python 3.9 時代の型安全な Pythonの極め方 / Mastering Type Safety in Python 3.9 Era
