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Pythonの検索結果1 - 40 件 / 8010件

  • 京都大学、Pythonの基本を解説した無料の教科書「素晴らしすぎる」「非常にわかりやすくて良い」 | Ledge.ai

    画像は「プログラミング演習 Python 2019」より 今回は、京都大学が全学共通科目として実施するプログラミング演習(Python)の教科書として作成し、無料公開している「プログラミング演習 Python 2019」と「プログラミング演習 Python 2019(コラム編)」を紹介する。SNS上では本教材について「素晴らしすぎる」「非常にわかりやすくて良い」などと評判になっている。 ※現在、最新版である「プログラミング演習 Python 2021」と「プログラミング演習 Python 2021(コラム編)」が公開中です(※10月21日 10時46分加筆)。 本教材の到達目標は「Pythonによるプログラムの実行についての基本操作ができるようになる」「Pythonプログラムを構成する基本的要素の機能と書式について説明し、例題を用いて実行例を構成できるようになる」「Pythonを用いて簡単

      京都大学、Pythonの基本を解説した無料の教科書「素晴らしすぎる」「非常にわかりやすくて良い」 | Ledge.ai
    • Kyoto University Research Information Repository: プログラミング演習 Python 2019

      本書はCC-BY-NC-NDライセンスによって許諾されています。ライセンスの内容を知りたい方はhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.ja でご確認ください。

      • 東大が無料公開している超良質なPython/Data Science/Cloud教材まとめ (*随時更新) - Digital, digital and digital

        東京大学がちょっとびっくりするくらいの超良質な教材を無料公開していたので、まとめました Python入門講座 東大のPython入門が無料公開されています。scikit-learnといった機械学習関連についても説明されています。ホントいいです Pythonプログラミング入門 東京大学 数理・情報教育研究センター: https://utokyo-ipp.github.io/toc.html](https://t.co/QdTY3ZjD2E?amp=1 東大のPython本も非常にオススメです Pythonによるプログラミング入門 東京大学教養学部テキスト: アルゴリズムと情報科学の基礎を学ぶ https://amzn.to/2oSw4ws Pythonプログラミング入門 - 東京大学 数理・情報教育研究センター Google Colabで学習出来るようになっています。練習問題も豊富です ht

          東大が無料公開している超良質なPython/Data Science/Cloud教材まとめ (*随時更新) - Digital, digital and digital
        • Pythonの学び方と,読むべき本を体系化しました2018〜初心者から上級者まで - Lean Baseball

          【2021/1/11】2021年版を公開しました 【2020/1/9】2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします! 【2019/8/12】一部書籍のリンクを最新版に更新しました 【2018/12/24追記】最新版を公開しました!「Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball」 機械学習にWebアプリ,そしてFintechと,今年(2017年)は昨年(2016年)以上にPython界隈が賑やかな一年でした. Pythonでお仕事と野球データ分析を生業としている@shinyorke(野球の人)ですこんにちは. このエントリーでは,そんなPythonの学び方・本が充実した今年から来年(2018年)に移るにあたり, 最短距離でPythonレベルを上げるための学び方・読むべき本の選び方〜2018 をまとめてみました.

            Pythonの学び方と,読むべき本を体系化しました2018〜初心者から上級者まで - Lean Baseball
          • 東工大が無料公開しているPython解説サイト初心者の目線に合わせた丁寧な説明で、かゆいところに手が届く教材。基本的な文法、データ構造、ファイル入出力やオブジェクト指向、NumpyとMatplotlibの使い方などをひと通り学べる。

            QDくん⚡️Python x 機械学習 x 金融工学 @developer_quant 金融技術職/統計学,データサイエンス,プログラミングの勉強に役立つ情報を発信/良質な無料教材,スライド,サイト,書籍を紹介/金融工学x機械学習ブログ運営(700記事) quantcollege.net /C++/Python/Julia/Rust/Amazonアソシエイト参加中/書籍レビュー依頼はDMへ note.com/quantdeveloper QDくん⚡️Python x 機械学習 x 金融工学 @developer_quant 東工大が無料公開しているPython解説サイト chokkan.github.io/python/index.h… 初心者の目線に合わせた丁寧な説明で、かゆいところに手が届く教材。 基本的な文法、データ構造、ファイル入出力やオブジェクト指向、NumpyとMatplotl

              東工大が無料公開しているPython解説サイト初心者の目線に合わせた丁寧な説明で、かゆいところに手が届く教材。基本的な文法、データ構造、ファイル入出力やオブジェクト指向、NumpyとMatplotlibの使い方などをひと通り学べる。
            • 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

              画像は『Python ゼロからはじめるプログラミング』より 昨年5月に公開した Python の教材スライドを大幅に更新しました。全309ページ。 ダウンロード自由にできますので、どうぞ。https://t.co/GgPMdugie2 pic.twitter.com/NP8LJtgG78 — 三谷 純 Jun MITANI (@jmitani) February 8, 2022 今回は、筑波大学大学院 システム情報系 情報工学域教授の三谷純氏が手がけ、無料公開しているMicrosoft PowerPoint教材/PDF教材『Python ゼロからはじめるプログラミング』を紹介する。SNS上では「とてもわかりやすい」「素晴らしすぎる」などのコメントが見られる。 本教材は翔泳社が出版している書籍『Python ゼロからはじめるプログラミング』を学校、または企業などで教科書として採用した教員・指

                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
              • Python言語による実務で使える100+の最適化問題 | opt100

                指針 厳密解法に対しては、解ける問題例の規模の指針を与える。数理最適化ソルバーを使う場合には、Gurobi かmypulpを用い、それぞれの限界を調べる。動的最適化の場合には、メモリの限界について調べる。 近似解法に対しては、近似誤差の指針を与える。 複数の定式化を示し、どの定式化が実務的に良いかの指針を示す。 出来るだけベンチマーク問題例を用いる。OR-Libraryなどから問題例をダウンロードし、ディレクトリごとに保管しておく。 解説ビデオもYoutubeで公開する. 主要な問題に対してはアプリを作ってデモをする. 以下,デモビデオ: 注意 基本的には,コードも公開するが, github自体はプライベート そのうち本にするかもしれない(予約はしているが, 保証はない). プロジェクトに参加したい人は,以下の技量が必要(github, nbdev, poetry, gurobi); ペー

                • Pythonを使ってみよう~Webスクレイピングに挑戦し初歩を学ぶ~ - エンジニアHub|Webエンジニアのキャリアを考える!

                  Pythonを使ってみよう~Webスクレイピングに挑戦し初歩を学ぶ~ 話題のPythonを使って学んでみましょう! 今回はWebスクレイピングにトライし、その初歩を学びます。 Pythonの最初のバージョン(0.9)は、1991年に登場しました。C#の登場が2000年なので、Pythonの歴史は意外に古い印象です。本稿を執筆している2018年3月時点でのPythonのバージョンは3で、バージョン2とは、かなり仕様が異なります。本稿では、Python3を使用します。 さて、Pythonの特長は、簡潔な言語仕様と、学習のしやすさです。筆者は、これまでC++など、多くのコンピュータ言語を使用してきました。C++などに比べて、Pythonは同じことをするにも、少ないコード量で済み、また学習する時間も節約できます。何らかのコンピュータ言語をすでに使える人であれば、1日勉強すれば、ある程度、Pytho

                    Pythonを使ってみよう~Webスクレイピングに挑戦し初歩を学ぶ~ - エンジニアHub|Webエンジニアのキャリアを考える!
                  • Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball

                    毎年恒例、Pythonの本と学び方のまとめ・2019年バージョンとなります. ※2021/1/11更新:2021年版あります ※2020/1/9更新:2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします! ※ちなみに昨年版はこちら 改めましてこんにちは、Pythonと野球を仕事にしています、@shinyorke(Python歴おおよそ8年)ともうします. なお、Python その2 Advent Calendar 2018 12/24記事でもあります. このエントリーはそこそこ長いので、「最初の方をサクッと読んで、残りはつまみ読み」してもらえると良いかもです!*1 ※もちろん全部読んでも構いません!(それはそれで嬉しい) サクッとまとめると 入り口としての「独学プログラマー」は万人が読んだほうが良い名著 データ分析・解析やりたい人も、Webからやっておくと良いかも(特に前処理) Web

                      Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball
                    • 東京大学、Pythonプログラミング無料入門 pandasやJupyterなど幅広い | Ledge.ai

                      画像は公式サイト(HTML)より 今回は東京大学(東大)が無料公開している、Pythonの初心者にもオススメの教材「Pythonプログラミング入門」を紹介する。SNS上では「ホントいい」「初心者にもわかりやすい」などと評判になっている。 本教材では「Colaboratoryによるノートブックの使い方」「文字列(string)」「条件分岐」「繰り返し」「関数」「NumPyライブラリ」「pandasライブラリ」「scikit-learnライブラリ」「Jupyter Notebookの使い方」など幅広い内容を取り扱う。詳細は以下のとおり。 1-0. Colaboratoryによるノートブックの使い方1-1. 数値演算1-2. 変数と関数の基礎1-3. 論理・比較演算と条件分岐の基礎1-4. デバッグ2-1. 文字列 (string)2-2. リスト (list)2-3. 条件分岐3-1. 辞書

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                      • 無料で読める、東大/京大の「Python教科書」電子書籍

                        本稿は、2021年5月26日に公開した記事を、2021年10月21日の最新情報に合わせて改訂したものです。東京大学と京都大学の教科書の情報をアップデートしました。 プログラミング言語Pythonを習得したい場合、まずは教科書型のコンテンツなどで一通りの基礎知識を学ぶ必要があるだろう。そういった目的に合うコンテンツは、書籍を含めてさまざまなものがある。本稿ではその中でも、東京大学もしくは京都大学の授業で使われており信頼性が高い電子書籍、しかも無料で入手可能なものを紹介する。

                          無料で読める、東大/京大の「Python教科書」電子書籍
                        • pythonでのデータ分析時、死ぬほど調べるTipsをまとめておく。 - プロクラシスト

                          こんにちは、ほけきよです。 pythonでデータを取り扱っているとき「あれ、これどうやるんだっけ??」 ってなること、ありませんか?僕は10分に1回程度なります。 いや、覚えろと自分でも思うんですが、覚えられないんですよね。100回くらい同じコマンドを調べてたりする。 物覚えが良くないので、ココを見れば絶対大丈夫なようにしておこうと思い、まとめてみました。 jupyterで最初に開くときに読み込むモジュールたち datetime 日付⇔文字列の変換 datetimeの足し算引き算 json dict型⇔json jsonファイルの入出力 datetimeをjsonにする時、エラーが出る pandas ~以外を表すやつ andとor inf弾く リストをdfにサクッと変換 datetimeとして読み込み 読み込み時にcodecのエラーが出る DataFrameのfor文 numpy lins

                            pythonでのデータ分析時、死ぬほど調べるTipsをまとめておく。 - プロクラシスト
                          • Pythonプログラミング入門 — Pythonプログラミング入門 documentation

                            • Pythonプログラミング入門 — Pythonプログラミング入門 documentation

                              Pythonプログラミング入門¶ ▲で始まる項目は授業では扱いません。興味にしたがって学習してください。 ノートブック全体に▲が付いているものもありますので注意してください。

                              • Python Webスクレイピング テクニック集「取得できない値は無い」JavaScript対応@追記あり6/12 - Qiita

                                この記事について 本記事はPythonを使ったWebスクレイピングのテクニックを紹介します。 ※お酒飲みながら暇つぶしで書いたので割と適当です。 今回紹介するテクニックを使えれば経験上大体どんな値でも取得でき、これらはRubyだろうがGolangだろうが同じ様に動作します。 Webスクレイピングが出来ないサイトがあればコメントにて教えてください。全身全霊を持ってやってみます。 また、Webスクレイピングをしたことが無い方は下記の記事を読むことをお勧めします。 Python Webスクレイピング 実践入門 - Qiita 追記更新 6/12 コメントに対応しました。 はじめに 注意事項です。よく読みましょう。 岡崎市立中央図書館事件(Librahack事件) - Wikipedia Webスクレイピングの注意事項一覧

                                  Python Webスクレイピング テクニック集「取得できない値は無い」JavaScript対応@追記あり6/12 - Qiita
                                • 機械学習入門 - 基本のPythonライブラリ、9つを触って学ぶ - エンジニアHub|若手Webエンジニアのキャリアを考える!

                                  機械学習入門 - 基本のPythonライブラリ、9つを触って学ぶ 機械学習を学ぶために、まず知っておきたいPythonライブラリを、機械学習エンジニアの「ばんくし」こと河合俊典さんに厳選し、そのエッセンスをつづってもらいました。機械学習入門に向けたスタートアップガイドです! こんにちは。機械学習エンジニアの「ばんくし」こと河合俊典(かわい・しゅんすけ/ @vaaaaanquish )です。 近年の機械学習関連の開発では、多くの場合Pythonが用いられます。 本記事は、「機械学習をこれから初めてみたいけど何から始めればいいか分からない」「基本のキから学びたい」という方に向けて執筆しました。プログラミング言語「Python」の中でも、特に機械学習における使用頻度の高いライブラリを厳選し、その解説を目的としています。 「この記事の内容に沿ってPythonを学習すれば、機械学習エンジニアとして入

                                    機械学習入門 - 基本のPythonライブラリ、9つを触って学ぶ - エンジニアHub|若手Webエンジニアのキャリアを考える!
                                  • 【保存版】Pythonでデータサイエンスするための全体像と、必要な学習項目を初心者向けにまとめてみたよ!|Dai|note

                                    このnoteでは、データ分析をやってみたい人向けに、何を学んだらよいかまとめます。ちなみにこの記事では、「ディープラーニングで何かしたい!」みたいな人ではなく、「データをもとに有益なアウトプットを出せるようになりたい」という人向けの記事となっています。 追記) 反響があり、News Picksではテクノロジー一面に掲載されていました。 また、はてなブックマークでもホットエントリー入りして、5/5現在898ブックマークを突破しました。 データ分析の全体像まず、データ分析を行う上での全体像から見ていきたいと思います。流れとしては大きく分けて、4つあります。 1. データ分析から何を検証したいか決める (調査のデザイン) 2.  データ収集 3. データの整形 4. 分析を行う 各フェーズごとに行うことと、何が学ぶべきかまとめていきたいと思います。 1. データ分析から何を検証したいか決める (

                                      【保存版】Pythonでデータサイエンスするための全体像と、必要な学習項目を初心者向けにまとめてみたよ!|Dai|note
                                    • オライリーの教育的な良書「Think Python」第2版は日本語訳が無料公開されている。初心者がつまずきやすい点を先回りして説明・各章の終盤にデバッグのヒントが書いてある

                                      QDくん⚡️Python x 機械学習 x 金融工学 @developer_quant 金融技術職/統計学,データサイエンス,プログラミングの勉強に役立つ情報を発信/良質な無料教材,スライド,サイト,書籍を紹介/金融工学x機械学習ブログ運営(700記事) quantcollege.net /C++/Python/Julia/Rust/Amazonアソシエイト参加中/書籍レビュー依頼はDMへ note.com/quantdeveloper QDくん⚡️Python x 機械学習 x 金融工学 @developer_quant オライリーの教育的な良書「Think Python」第2版は日本語訳が無料公開されている。 cauldron.sakura.ne.jp/thinkpython/th… ・初心者がつまずきやすい点を先回りして説明 ・各章の終盤にデバッグのヒントが書いてある pic.twi

                                        オライリーの教育的な良書「Think Python」第2版は日本語訳が無料公開されている。初心者がつまずきやすい点を先回りして説明・各章の終盤にデバッグのヒントが書いてある
                                      • Pythonのオブジェクト指向プログラミングを完全理解 - Qiita

                                        1. オブジェクト指向の起源 2003年チューリング賞の受賞者アラン・ケイさんはよくオブジェクト指向プログラミングの父と称されます。ご本人も憚ることなく、幾度、公の場で発明権を宣言しています。しかし、ケイさんは「C++」や「Java」などの現代のオブジェクト指向言語を蔑ろにしています。これらの言語は「Simula 67」という言語を受け継いだもので、私が作った「Smalltalk」と関係ないのだとケイさんは考えています。 オブジェクト指向という名称は確かにアラン・ケイさんに由来するものです。しかし、C++とJavaで使われている現代のオブジェクト指向は当初のと結構違います。ケイさん自身もこれらの言語を後継者として認めないです。では、ケイさん曰くC++とJavaの親であるSimula 67という言語はどんな言語でしょうか。ここで、簡単なサンプルコードを見てみましょう。 Class Recta

                                          Pythonのオブジェクト指向プログラミングを完全理解 - Qiita
                                        • Pythonで仕事をする人のための書籍まとめ2021 - 学習, 業務効率化, アプリ開発からデータサイエンスまで - Lean Baseball

                                          2020年も多くの素晴らしい技術書がたくさん出ました. その中でも(昨今のトレンド・流行りも手伝ってか)Python本の多さ・充実度合いは目立つものがあります. (このエントリーを執筆した12/19時点で)Amazonの本カテゴリで「Python」と検索すると1,000件以上出てきます*1. これだと目的の本にたどり着くだけで疲れそうです. このエントリーでは, 主にPythonを学びたい・現在使っている方 手元の業務を効率化したり, RPAっぽいことをやりたい方 エンジニア・データサイエンティストとして業務や趣味・個人開発をされている方 を対象に, 今そして来年2021年に読んでおきたいPython関連書籍(と抑えておきたいサービス) をエンジニアでありデータサイエンティストである私独自の視点で紹介します*2. なおこのエントリーはこのブログで例年執筆している「Python本まとめ」の2

                                            Pythonで仕事をする人のための書籍まとめ2021 - 学習, 業務効率化, アプリ開発からデータサイエンスまで - Lean Baseball
                                          • Pythonを学ぶときに読むべき本2020年版 - 初心者からプロになるために - Lean Baseball

                                            ※最新版(2021年バージョン)がこちらにありますので合わせてご覧ください! 毎年恒例, Python本と学び方の総まとめです!*1 プログラミング, エンジニアリングに機械学習と今年(2019年)もPythonにとって賑やかな一年となりました. 今年もたくさん出てきたPythonの書籍や事例などを元に, 初心者向けの書籍・学び方 仕事にする方(中級者)へのオススメ書籍 プロを目指す・もうプロな人でキャリアチェンジを考えている方へのオススメ を余す所無くご紹介します. 来年(2020年)に向けての準備の参考になれば幸いです. ※ちなみに過去に2019, 2018, 2017と3回ほどやってます*2. このエントリーの著者&免責事項 Shinichi Nakagawa(@shinyorke) 株式会社JX通信社 シニア・エンジニア, 主にデータ基盤・分析を担当. Python歴はおおよそ9年

                                              Pythonを学ぶときに読むべき本2020年版 - 初心者からプロになるために - Lean Baseball
                                            • まだExcelで消耗してるの?Pythonによる自動集計ガイド 基礎編 - Qiita

                                              ちょっとしたデータの加工や集計に、ExcelやGoogle Spreadsheetは便利ですが、それが日常的な作業になってしまったら自動化したいですよね? そこでお勧めなのがpandasです。 Pandasは Python 用のデータ処理パッケージであり、ExcelファイルやCSVなどの表形式データを読みこみ、加工や集計した上で、出力するといったことがプログラムで記述できます。また開発環境を用意しなくとも、Googleが提供する無料の開発環境であるColaboratory上で、すぐに試すことができます。 そしてPythonは、Office 98以降20年以降更新されていないVBAに代わる新たなスクリプト言語として、Microsoftが採用を検討しているという話もあります。 ExcelにPython搭載、マイクロソフトが検討。アンケートを実施中 まずPandasの全体像を掴んでみる Pand

                                                まだExcelで消耗してるの?Pythonによる自動集計ガイド 基礎編 - Qiita
                                              • データの集計は、ExcelよりPython使ったほうが100倍早い(pandas-profiling, pixiedust) - Qiita

                                                Pythonのpandas-profilingと、pixiedustの2つのライブラリを使うと、データの集計・グラフの作成が、感動的なほど早く終わることを実感したので共有します。 Excelでデータ集計・グラフ作成した場合と比較すると、体感で100倍くらい早く終わります(誇張ではなく) Pythonで爆速でデータ集計する方法(体感所要時間:5分) 前提: 以下の環境が整備されていることは、前提とします。 Pythonのインストール(約30分) データ分析に必要な各種ライブラリのインストール(約30分) →numpy, matplotlib, pandas, jupyter など →Anacondaをインストールすれば、Pythonと各種ライブラリは同時にインストールされます。 また、集計対象である、テーブル形式のcsvデータは既に用意されているものとします。 ↓Excelで表示すると、こん

                                                  データの集計は、ExcelよりPython使ったほうが100倍早い(pandas-profiling, pixiedust) - Qiita
                                                • Pythonで学ぶ『ブロックチェーンプログラミング入門』が良すぎた話 - 🎃toricago🎃

                                                  ブロックチェーンの社会実装の勢いが止まらない。テック市場に特化したイギリスの調査会社Juniper Researchが、今年の夏に発行した調査レポートの結果によると、 大企業の65%がブロックチェーンの導入を検討しているか、導入している最中 大企業の50%程度がイーサリアム上で分散型アプリケーションを立ち上げを予定 大企業の25%程度はProof of Conceptを終え、商品化を終えたか、その段階に差し掛かっている (大企業=1万人以上) とのことだ。 え!導入比率、意外に高くない?国内でも例えば、つい昨日は日本経済新聞の朝刊にLINEがトークンエコノミー構想の詳細を明らかにしたことが話題になったりして、たまに見かけるけど、まさかここまで来ていたとは驚きだ。ここまで来てしまうと、そろそろ私のような一介のサラリーマンであっても、ブロックチェーンを理解しておかないといけない雰囲気が漂ってき

                                                    Pythonで学ぶ『ブロックチェーンプログラミング入門』が良すぎた話 - 🎃toricago🎃
                                                  • 【Python】専門書や論文を読みたいけど数学が苦手・わからない人向けのコードを読んで学ぶ数学教本 - Qiita

                                                    はじめに プログラミング自体は文系、理系、年齢関わらず勉強すればある程度ものになります。プログラミングがある程度できるようになるとTensorflow,PyTorchやscikit-learn等のライブラリで簡単にできる機械学習やデータサイエンスに興味を持つの必然! これからさらになぜ上手くいくのか・いかないのかの議論をしたい、社内・外に発表したい、理論的な所を理解したい、先端研究を取り入れたい、応用したい等々と次々に実現したい事が増えるのもまた必然でしょう。このときに初めて数学的なバックグラウンドの有無という大きな壁が立ちはだかります。しかし、数学は手段であって目的ではないので自習に使える時間をあまり割きたくないですよね。また、そもそも何から手を付けたら良いかわからないって人もいるかと思います。そんな人に向けた記事です。本記事の目標は式の意図する事はわからんが、仕組みはわかるという状態に

                                                      【Python】専門書や論文を読みたいけど数学が苦手・わからない人向けのコードを読んで学ぶ数学教本 - Qiita
                                                    • 京都大学、Pythonによるプログラミング演習教材を無料公開

                                                      プログラミング演習の教材は、プログラミングの初学者を対象にPythonを用いたプログラミングを演習方式で学ぶもので、京都大学学術情報リポジトリ(KURENAI)で公開されている。本編のほか、横道にそれる話題をまとめたコラム編の2つの教材がある。著者は国際高等教育院 教授の喜多一氏。 本教材は、2018年度に全学共通科目として実施された授業を元に構成されたもので、到達目標としては以下の3つを挙げている。 Pythonによるプログラムの実行についての基本操作ができるようになる。 Pythonプログラムを構成する基本的要素の機能と書式について説明し、例題を用いて実行例を構成できるようになる。 Pythonを用いて簡単なプログラムを自ら設計、実装、テストできるようになる。 著者は、本教材のまえがきにおいて、多くの解説書がプログラミング言語の紹介に終始しがちななか、Pythonというプログラミング言

                                                        京都大学、Pythonによるプログラミング演習教材を無料公開
                                                      • Python言語による実務で使える100+の最適化問題 | opt100

                                                        はじめに 本書は,筆者が長年書き溜めた様々な実務的な最適化問題についてまとめたものである. 本書は,Jupyter Laboで記述されたものを自動的に変換したものであり,以下のサポートページで公開している. コードも一部公開しているが,ソースコードを保管した Github 自体はプライベートである. 本を購入した人は,サポートページで公開していないプログラムを 圧縮ファイル でダウンロードすることができる. ダウンロードしたファイルの解凍パスワードは<本に記述>である. 作者のページ My HP 本書のサポートページ Support Page 出版社のページ Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (1) ―グラフ理論と組合せ最適化への招待― Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (2) ―割当・施設配置・在庫最適化・巡回セールスマン― Pythonによる実務で役立つ

                                                        • 東京工業大学、機械学習の講義ノートが無料公開 Pythonの実装も学べる | Ledge.ai

                                                          本講義では、機械学習の基礎的な概念と理論を紹介し、機械学習の応用に従事するために必要な知識の習得を目指すというもの。機械学習の応用例をコンピュータ・プログラムとして実装するスキルを養成するため、Pythonによる演習も実施する。 「機械学習帳」では、機械学習の理論と実装を一緒に説明することで、理論の実装や応用に触れるだけではなく、プログラムの実行例を通して理論への理解を深められるという。Pythonに加え、NumPy、Matplotlib、scikit-learn、scipy、PyTorchなどのエコシステムとあわせて機械学習の実装を習得できる。 「機械学習帳」より 単回帰、重回帰、ロジスティック回帰、ニューラルネットワーク、サポートベクトルマシン、クラスタリング、主成分分析、確率的勾配降下法、正則化など、機械学習の重要事項を広くカバーした。初学者向けに原理や数学的な取り扱いを丁寧に説明す

                                                            東京工業大学、機械学習の講義ノートが無料公開 Pythonの実装も学べる | Ledge.ai
                                                          • この処理Pythonでどう書く? - エムスリーテックブログ

                                                            EF15形は高性能な電気機関車であったが、引き出し性能が蒸気機関車に劣ると誤解されていた。 誤った運転方法により本来の性能を引き出せていなかったのである。 (spaceaero2 [CC BY 3.0], ウィキメディア・コモンズより) こんにちは、エムスリー・エンジニアリングG・基盤開発チーム小本です。 WEBサイトは RailsやSpringなどの「本体部分」だけでは完結しません。レポート作成・データ更新などの細かい処理も必要です。 過去にはこうした用途にはBashがよく使われました。しかし、Bashは落とし穴が多かったり、クラスなどの抽象化機能がなかったりして、規模が大きくなると辛くなります。 そこで、Bashの代替候補に挙がるのがPythonです。エムスリーでもかつてはBashを使っていましたが、現在は新規案件にはPythonを推奨しています。 しかし、実際にPythonで書き直そ

                                                              この処理Pythonでどう書く? - エムスリーテックブログ
                                                            • Pythonで最初に知っておきたかったことのまとめ【初心者向け】

                                                              Pythonで最初に知っておきたかったこと 最近、PC(Mac/Linux)やRaspberry PiでPythonを使ってプログラムを組むことが多くなってきました。長く使っていると、多少はPythonのことが分かってきて、色々便利な機能なども知ることができます。その中でも「これ、もっと早くに知りたかった…」というものが結構あったりするので、一度そういったものをまとめて紹介しようと思います。 Pythonをこれから始める初心者の方の参考になればよいなと思います。環境はMac/Linux(Raspberry Pi)を想定していますが、それ以外の環境の方でも参考になるかとは思います。 環境セットアップ 最初は環境構築です。PC(Mac/Linux)だと、仮想環境を使うのを個人的にはオススメします。以下記事参照下さい。 「俺はとにかくPythonで機械学習をやりたいんだー!」という人は、下記の記

                                                                Pythonで最初に知っておきたかったことのまとめ【初心者向け】
                                                              • 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 - ITmedia NEWS

                                                                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。

                                                                  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 - ITmedia NEWS
                                                                • 【Pyxel】Pythonでレトロゲームを作ろう! 総集編 -まるっと1週間でゲーム開発入門-|はやぶさの技術ノート

                                                                  本記事は『Pythonでレトロゲームを作ろう!』シリーズの総集編です。 本シリーズは、以下の読者を想定して書きました。 【対象読者】 Pythonでゲームを作りたい人 ゲーム開発を題材にPythonプログラミングを学びたい人 数学・物理を学び、実践としてプログラミングまでしたい人

                                                                    【Pyxel】Pythonでレトロゲームを作ろう! 総集編 -まるっと1週間でゲーム開発入門-|はやぶさの技術ノート
                                                                  • 【保存版】今話題のPythonでできることを、プログラミング未経験者でもわかるようにまとめてみた - DAINOTE

                                                                    【第1位】キカガク(公式:https://www.kikagaku.ai/) あのマイクロソフトが導入するほどの高品質なPythonスクール。本格的にAI・機械学習を学ぶならPython特化型スクール。給付金で最大55万円OFF。 【第2位】Aidemy(公式:https://aidemy.net/) 日本の大企業のDXで利用されている、高品質なPythonスクール。こちらも給付金が使えるPython・AI・機械学習特化型。 【第3位】TechAcademy(公式:https://techacademy.jp/) 価格を抑えて、教養としてAI・Pythonを学びたいなら!統計学の基礎からPythonのライブラリ使ってデータ分析の手法を習得できます。知名度抜群の総合型プログラミングスクール。 【第4位】CodeCamp(公式:https://codecamp.jp/) 価格を抑えながらスクレ

                                                                      【保存版】今話題のPythonでできることを、プログラミング未経験者でもわかるようにまとめてみた - DAINOTE
                                                                    • VSCodeでPython書いてる人はとりあえずこれやっとけ〜 - Qiita

                                                                      はじめに Pythonはコードが汚くなりがち(個人的にそう思う) そんなPythonくんを快適に書くための設定を紹介します。 拡張機能編 ここでは Pythonを書きやすくするため の拡張機能を紹介していきます。 1. Error Lens before 「コード書いたけど、なんか波線出てるよ💦」 記述に問題があった場合、デフォルトでは波線が表示されるだけ。。。 after Error Lensくんを入れることによって 波線だけでなくエディタに直接表示される。 はい、有能〜 2. indent-rainbow before Pythonくんは インデントでスコープを認識している。 for の f から下に線が伸びてるけど、ちょっと見にくいなぁ after 色が付いてちょっと見やすくなった! 3. Trailing Space before 一見、普通に見えるコード after 末尾にある

                                                                        VSCodeでPython書いてる人はとりあえずこれやっとけ〜 - Qiita
                                                                      • かなえ@Udemy講師 on Twitter: "経産省にも取り上げられている株式会社キカガクの「脱ブラックボックスコース」は、未経験からAI、機械学習について学び始めたい方におすすめです。ディープラーニングの理論とPythonによる実装が一気に学べる一番人気の講座が全編無料で公… https://t.co/bK8GRffKuD"

                                                                        経産省にも取り上げられている株式会社キカガクの「脱ブラックボックスコース」は、未経験からAI、機械学習について学び始めたい方におすすめです。ディープラーニングの理論とPythonによる実装が一気に学べる一番人気の講座が全編無料で公… https://t.co/bK8GRffKuD

                                                                          かなえ@Udemy講師 on Twitter: "経産省にも取り上げられている株式会社キカガクの「脱ブラックボックスコース」は、未経験からAI、機械学習について学び始めたい方におすすめです。ディープラーニングの理論とPythonによる実装が一気に学べる一番人気の講座が全編無料で公… https://t.co/bK8GRffKuD"
                                                                        • Python初学者のためのPandas100本ノック - Qiita

                                                                          ※一部の不具合を修正したv1.0.4をGitHubにアップロードしてます。修正内容は記事の最後をご覧下さい。 はじめに この度、PythonライブラリであるPandasを効率的に学ぶためのコンテンツとして「Python初学者のためのPandas100本ノック」を作成したので公開します。本コンテンツは、Python3エンジニア 認定データ分析試験の出題内容にも沿っているため、この100本ノックを実施することで資格対策にもなります。また、ノック終盤には、タイタニック号乗客の生存予測問題もあり、Kaggleなどの機械学習コンペへ参加するための練習にもなります。 作成の動機 最近、知り合いでPython・機械学習を始める人が増えてきており、そのような人たちに紹介できるコンテンツを自分でも作ってみたいと前々から思っていたため。Pandasが使えれば、機械学習まではできなくても、日常のデータ集計・分析

                                                                            Python初学者のためのPandas100本ノック - Qiita
                                                                          • Shota Imai@えるエル on Twitter: "コンピュータサイエンスで有名なアルゴリズムのPython実装を大量に公開しているリポジトリ https://t.co/379T4izBle 教養レベルのデータ構造やアルゴリズムから機械学習やブロックチェーン,Web関連などの応用ま… https://t.co/vSmYZW5SHw"

                                                                            コンピュータサイエンスで有名なアルゴリズムのPython実装を大量に公開しているリポジトリ https://t.co/379T4izBle 教養レベルのデータ構造やアルゴリズムから機械学習やブロックチェーン,Web関連などの応用ま… https://t.co/vSmYZW5SHw

                                                                              Shota Imai@えるエル on Twitter: "コンピュータサイエンスで有名なアルゴリズムのPython実装を大量に公開しているリポジトリ https://t.co/379T4izBle 教養レベルのデータ構造やアルゴリズムから機械学習やブロックチェーン,Web関連などの応用ま… https://t.co/vSmYZW5SHw"
                                                                            • 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

                                                                                2018年のPythonプロジェクトのはじめかた - Qiita
                                                                              • Pythonでの数値計算ライブラリNumPy徹底入門

                                                                                NumPyは、多次元配列を扱う数値演算ライブラリです。機械学習だけでなく画像処理、音声処理などコンピュータサイエンスをするならNumPyを学んでおくことで、あなたの日々の研究や開発の基礎力は格段にアップするはずです。 プログラミングの初心者から、Webエンジニア、これから研究する人など、初学者にも分かりやすく優しく説明することを心がけて必要な知識が身につくように解説しています。 腰を据えて学習する時間と余裕のある方は、Step1から順に進めていくことで、苦手意識のあった方でも一通り読み終わる頃には理解できなかったPythonとNumPyのソースコードがスラスラと読めるようになるはずです。 上級者の方は、分からない記事だけ読むだけでも、力になると思われます。あなたのプログラミング能力を向上する手助けになることをお約束します。このサイトを通して、コンピュータサイエンスに入門しましょう。 Ste

                                                                                  Pythonでの数値計算ライブラリNumPy徹底入門
                                                                                • ゼロから学ぶ Python

                                                                                  ホーム ホーム 1. Python を始める 2. 基本仕様 3. クラス 4. モジュールとパッケージ 5. ファイル操作 6. 例外 7. ジェネレータ 8. テスト このサイトは Python を学ぶ人向けのオンライン学習サイトです。 対象¶ Python を初めて学ぶ人 プログラム言語を 1 つ以上経験したことのある人 関数やクラス・オブジェクト指向に対する知識をある程度前提にします。 Python の特徴¶ 学習コストが低い 標準ライブラリが非常に豊富 インデントをすることが言語仕様になっている Python のバージョンについて¶ 2.x.x: 2020 年 1 月 1 日でサポート終了 3.x.x: 現行バージョン 2.x.x 系は新規開発では使用すべきではありません。このサイトでは 3.x.x をベースに説明を行います。