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  • 【M1 Pro/Max対応】M1 Mac環境構築ベストプラクティス - Qiita

    Mac OS初期設定 開発用ソフトをインストールする前に、まずはMac OSの設定を整えて使いやすいデスクトップ環境を構築します。 初期設定 電源を入れると、色々と初期設定が求められます。基本的には指示に従って進めればOKです デスクトップ設定 まず電源を入れて目につくのが、下のDockが大きくて邪魔だということです。 その他にもスクロールの向きがWindowsと逆だったり、Finder(Windowsでいうエクスプローラ)が使い辛かったりするので、 以下のYouTubeチャンネルを参考にして設定し直すと、使いやすくなるかと思います。 OSアップデート 購入直後のOSはバージョンが古くなっていてセキュリティ的に脆弱なことがあるので、アップデートします。 基本的には初回起動時に自動でアップデート画面が出てきますが、以下の方法で手動アップデートも可能です ・Dockから「システム環境設定」を開

      【M1 Pro/Max対応】M1 Mac環境構築ベストプラクティス - Qiita
    • 話題の ChatGPT + LangChain で、膨大な PDF ドキュメントの内容を爆速で把握する - Qiita

      話題の ChatGPT + LangChain で、膨大な PDF ドキュメントの内容を爆速で把握するPDFOpenAIChatGPTlangchain記事投稿キャンペーン_ChatGPT はじめに 本記事では、ChatGPT と LangChain の API を使用して、PDF ドキュメントの内容を自然言語で問い合わせる方法を紹介します。 具体的には、PDF ドキュメントに対して自然言語で問い合わせをすると、自然言語で結果が返ってくる、というものです。 ChatGPT と LangChain を使用することで、下記のような複数ステップの仕事を非常に簡単に実行させることができます。 PDF ドキュメントからテキストを抽出して複数に分割する 分割したテキストからテキスト間の関連を表すベクターデータを作成する 作成したベクターデータをベクターストアに格納しておく ChatGPT に外部から与

        話題の ChatGPT + LangChain で、膨大な PDF ドキュメントの内容を爆速で把握する - Qiita
      • しょーもない事務作業を快適にするためのツールを作りたいとき 〜セキュア意識の高い会社編〜 - Qiita

        Pythonインストールできないんだけど! なんかいつもこれ同じ作業してるよな、自動化出来ないかな…よしやったる! ↓ みんなー!こんなツール作ったよー、使ってみてー! ↓ そして起こる「ちょっと、俺、.pyとかいう拡張子使えないんだけど」の声。 会社のPCって外部のアクセス禁止だったり新規ソフトウェアのインストール制限があったりと、色々制約がありますよね。この制約のせいで、作ったはいいが使えなかった、みたいな理不尽なハマり方したり、一方で試してみたら意外とこれ動いちゃうんだ!?みたいなこともあったりするので、ここではそんなずる賢い業務改善を必死に考える社員のみんなに、どれでやれば利用可能なツールづくりができるのか、その選択肢を載せていくよ。 Python + exe化ツール(Pyinstaller) やっぱ中身含めてファイル操作系でちょこちょこやるならPythonが楽だよね。ただ、Pyt

          しょーもない事務作業を快適にするためのツールを作りたいとき 〜セキュア意識の高い会社編〜 - Qiita
        • 【Python】Pythonエンジニア認定基礎試験に合格しました - みけをの日記

          (更新日:2019/8/17  コメントをいただいての追記、表記ゆれ等修正をしました。) Pythonエンジニア認定基礎試験を受けて合格しました 勉強のきっかけ 試験勉強前の私の知識 勉強の期間 勉強のステップ その1 ネットの先達の意見を参考にする その2 『独学プログラマー』を読む その3 PyQをやる その4 公式テキストを読みながらColaboratoryでコードを動かす その5 DIVE INTO CODEで模擬試験を受ける 試験当日と感想 Pythonエンジニア認定基礎試験を受けて合格しました これから試験を受ける方の参考になればと思い、合格までのことを書きます。久しぶりに試験を受けたのでなかなか大変でした。 勉強のきっかけ Pythonを使ったデータ分析と業務の自動化に興味があるので。VBAでエクセル作業を自動化するのは仕事でやっていたのですが、場当たり的な勉強ですませていま

            【Python】Pythonエンジニア認定基礎試験に合格しました - みけをの日記
          • 子供にマインクラフト使ったPythonプログラミングを教えようとしたらChatGPT使ったプログラミング不要な世界を体験させちゃった | DevelopersIO

            子供にマインクラフト使ったPythonプログラミングを教えようとしたらChatGPT使ったプログラミング不要な世界を体験させちゃった こんにちは、会社ではCX事業本部モダンオフショア推進担当、家庭では3児の父親の藤村です。 IT業界で働く親として、子供には幼い頃からプログラミングに親しんでもらいたいと思い、時々Scratchを使った簡単なプログラミングなどを教えていたのですが、ちょっとすると「友達とゲームする時間だから止めるね!」といって、友達とのNintendo Switch使ったオンラインゲーム(FortniteやMinecraftなど)をやり始めてしまい、親としては少し残念な気持ちになっていました。 そんな時に、『マインクラフトでわくわく学ぶ!Pythonプログラミング入門』という書籍が最近発売されたことを知りました。 マインクラフトでPythonを学ぶ!これは息子にドンピシャの内容

              子供にマインクラフト使ったPythonプログラミングを教えようとしたらChatGPT使ったプログラミング不要な世界を体験させちゃった | DevelopersIO
            • 2020年5月におけるPython開発環境の選択肢 - Qiita

              はじめに インストールすればすぐに書けて動かせるのが魅力のPythonですが、 実際に業務などでキチンと書こうと思ったら Pythonのバージョン管理ツール パッケージマネージャー エディター(IDE) リンター フォーマッター 型チェッカー くらいは最低限用意する必要があります。 しかしこの界隈、怒涛の勢いで日々新しいものがリリースされていて一概に「これがベストプラクティス」を提示するのが難しいんですよね。そこで今回は上記それぞれのツールについて「こんなものがあるよ」というのをご紹介したいと思います。 TLDR バージョン/パッケージ管理はpyenv + Pipenvがスタンダードだった時代は終わった VS CodeかVimを使うなら型解析にPyrightを導入するとよい テンプレートを用意しました 1. バージョン/パッケージマネージャー プロジェクトごとに異なるPythonのバージョ

                2020年5月におけるPython開発環境の選択肢 - Qiita
              • プログラミングの超基本的な考え方をド文系の人に説明した動画|shi3z

                哲学者の東浩紀さんと思想史と近代科学史(特にコンピュータ史)の本を一緒に書いてみようという企画が今年から立ち上がった。 すると東さんがある日の生放送で、「しかし俺も最低限プログラムくらいかける必要があるんじゃないか。しかし最低限のプログラムとは何か」と言っていたところ、シラスの桂さんが「エラトステネスの篩ふるいとかですかねえ」と言っていて、もうエラトステネスと聞いたら黙ってはいられない吾輩が怒涛の勢いで生放送したところ、東さんが一番乗りで入ってきてくれたのでその場でライブコーディングしながらプログラムの書き方を簡単に教えることにした。 https://shirasu.io/t/zelpm/c/shi3zlab/p/20240105163405 プログラミング言語習得のコツプログラミング言語は、言語であるため、マニュアルを頭からお尻まで読んで内容を暗記するよりも、「これってどうやんの?」「こ

                  プログラミングの超基本的な考え方をド文系の人に説明した動画|shi3z
                • Software Design連載 2021年9月号 「テストが無い」からの脱却 - MonotaRO Tech Blog

                  こんにちは、鈴木です。 「テストが無い」状態を脱却しました。 「いつの時代かよ!」と突っ込まれるかもしれませんが、モノタロウは創業から 20 年ほど EC をやっています。昨日書いたコードも、15 年前に書いたコードも、元気にビジネスを支えています。 本記事ではモノタロウの EC を支える API の話をします。「テストが無い」状態がスタートラインでした。そこから、CI を導入して、ローカル開発環境の整備して、テストコードを書いて、リリースマネジメントを導入しました。 目新しいことは書きません。長寿の大規模システムであっても、愚直に数年取り組むことで、「前進できる!」「変えられる!」という実例を書きます。 ※本記事の初出は、 Software Design2021年9月号「Pythonモダン化計画(第2回)」になります。第1回の記事は「Software Design連載 2021年8月号

                    Software Design連載 2021年9月号 「テストが無い」からの脱却 - MonotaRO Tech Blog
                  • 気象庁公式の天気予報API(?)が発見 ~Twitterの開発者界隈に喜びの声が満ちる/利用の際はいろいろ注意しましょう【やじうまの杜】

                      気象庁公式の天気予報API(?)が発見 ~Twitterの開発者界隈に喜びの声が満ちる/利用の際はいろいろ注意しましょう【やじうまの杜】
                    • 知っているようで意外と知らなかったPython小ネタ集 | DevelopersIO

                      仕事ではよくPythonを書いています。 よく使うのでそれなりに知っている気になっていたのですが、 コードをレビューしてもらったり本を読んだりしているうちに”もっと早く知っておきたかった・・・”というネタが溜まってきたので、その中から厳選した5つの小ネタをまとめてみました。 *この記事で使用しているPythonのバージョンはPython 3.7.3です。 この変数、一体何桁? 例えばこんな変数があったとします。 num1 = 100000000 num2 = 10000 num3 = 3023204903 こんな変数がたくさんあったらどうしましょう。 桁を数えるだけで目が疲れそうです。 ぱっと見でだいたい何桁あるかわかるといいですよね。 Pythonでは数値型に_を挟んでも、そのまま数値として計算することができます。 >>> num1 = 100_000_000 >>> num2 = 10

                        知っているようで意外と知らなかったPython小ネタ集 | DevelopersIO
                      • ゼロからはじめるPython(65) PythonでExcelを操作する二大手法を比較しよう

                        業務でなくてはならないツールExcel。Excelのマクロを使って自動化することもできるが、Pythonを使うとより幅広いライブラリと併用できて非常に便利だ。とは言え、PythonでExcelを自動操縦する場合、「openpyxl」を使う方法と「pywin32」を使う方法の二台手法がある。ここでは、そのメリット・デメリットを比較してみよう。 Pythonの二大Excelライブラリを比較してみよう 「openpyxl」「pywin32」のどちらが良いのか? PythonでExcelを操作して、業務の自動化をする場合、「openpyxl」を使う方法と「pywin32」を使う方法の二大手法がある。どちらにもメリットがある。 まず、どちらのライブラリを使う場合も、基本的なExcelのシートの内容を読み書きすることができる。しかも、双方ともオープンソースであり無料のライブラリだ。しかし、決定的に異な

                          ゼロからはじめるPython(65) PythonでExcelを操作する二大手法を比較しよう
                        • AWS公式『現代的なウェブアプリケーションの構築』ハンズオンのハマリどころ - Qiita

                          AWSは、AWSのサービスを活用した実践的なハンズオンコンテンツを多数公開しており、 日本語化もされています。 アマゾン ウェブ サービス (AWS) の実践的チュートリアル https://aws.amazon.com/jp/getting-started/hands-on/ 社内向けにコンテナやAPI Gateway初学者向けのハンズオン教材を探していたところ、 ちょうどいいチュートリアルをみつけました。 現代的なウェブアプリケーションの構築 https://aws.amazon.com/jp/getting-started/hands-on/build-modern-app-fargate-lambda-dynamodb-python/ このチュートリアル、 ECS/Fargateを活用したコンテナアプリケーションの公開 Codeサービスを活用したCI/CDパイプラインの構築 Ama

                            AWS公式『現代的なウェブアプリケーションの構築』ハンズオンのハマリどころ - Qiita
                          • データサイエンスを無料で勉強できる教材6選 | Ledge.ai

                            サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。

                              データサイエンスを無料で勉強できる教材6選 | Ledge.ai
                            • 【2021年】話題になった無料お勉強コンテンツ - まなめはうす

                              社会人になってからの勉強って高尚な趣味になりがちで、次の仕事のイメージをもって勉強できる人ってなかなかいないと思っている。それでも、ただ楽しそうとか、やってみたいという好奇心持っている人は純粋に凄いなって思うので、そういう人に届くよう今年の人気コンテンツとなったリンクを整理しておく。無料コンテンツ勉強マニアの方が、この中からおすすめランキングなんて作ってくれたらさらに素晴らしいのになって思いながら。 また、世界を広げるためにも裾野を広げるために無料公開に踏み切ったコンテンツ制作者の方々への想いには頭が下がるばかり。それはもう何か月もかけて作ったコンテンツが多くの人に読まれ、その中からさらにその世界を強くするだけの人が誕生してくれること良いですね。 私個人としては、自分の世代にはまだ存在していなかった分野の基礎講座にはとても興味が引かれる部分で、知識の地盤というか、単語を正しく理解できるのが

                                【2021年】話題になった無料お勉強コンテンツ - まなめはうす
                              • 母親が毎月ヒーヒー言いながらから作成してたシフト表(30人分)を、Pythonで自動作成するプログラム書いてあげた→「売れそう」「うちの子になって」

                                MoriShiba @mondragon723 母親が毎月ヒーヒー言いながらから丸一日かけて作成してた(意味わからないくらい条件が複雑な)シフト表(30人分)を、Pythonで自動作成するプログラム書いてあげた 日曜の3時間生贄になったけど、ITリテラシー皆無な母親は魔法みたいと言って5千円くれたし、PythonでExcel操作する勉強になったから👌 2022-07-03 18:33:19

                                  母親が毎月ヒーヒー言いながらから作成してたシフト表(30人分)を、Pythonで自動作成するプログラム書いてあげた→「売れそう」「うちの子になって」
                                • QDくん⚡️Python x 機械学習 x 金融工学 on Twitter: "確率・統計をわかりやすく解説した、200ページ超えの長編スライド。 図解や具体例をふんだんに盛り込んだ直感的説明が秀逸。 数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」 https://t.co/8mGWUd8f4D https://t.co/VkDWjFjfWR"

                                  確率・統計をわかりやすく解説した、200ページ超えの長編スライド。 図解や具体例をふんだんに盛り込んだ直感的説明が秀逸。 数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」 https://t.co/8mGWUd8f4D https://t.co/VkDWjFjfWR

                                    QDくん⚡️Python x 機械学習 x 金融工学 on Twitter: "確率・統計をわかりやすく解説した、200ページ超えの長編スライド。 図解や具体例をふんだんに盛り込んだ直感的説明が秀逸。 数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」 https://t.co/8mGWUd8f4D https://t.co/VkDWjFjfWR"
                                  • データサイエンティストとして読んで役立った本たち@2020-07|だみ〜

                                    2016年10月に未経験・新人データサイエンティストで雇ってもらいました。当時はまだ業界が牧歌的だったのと、比較的書類上のスペックが高い若者だったのもあり、運良く拾ってもらえたのでした。今だと100%受かってないです。 そんな私が今までで読んだ本の中で、役に立った本をつらつら書いていきます。 現代の若者がどんどん優秀になっているので、これくらいでいまんとこいっぱしのデータサイエンティスト(@ビジネスサイド)になれるんだなあという基準を述べようかと思いました。何年か後に振り返りたいですね。 もちろん、これが誰かの学習の役に立てばと思っています。 ちなみに、アフィリエイト入れてないので気にせず買っていってください。 数学無難に解析学と線形代数学を勉強しておくといいと思っています。

                                      データサイエンティストとして読んで役立った本たち@2020-07|だみ〜
                                    • 【必見】プログラマーが学習・開発で絶対に登録するべきYouTubeチャンネル まとめ

                                      はじめに 今回の記事では、プログラマー向けに私が学習や開発で必ず登録するべきYouTubeチャンネルを紹介する。今回の記事では主に以下の属性の人を読者の対象とする。 プログラミング初心者 YouTubeをプログラミング学習や開発に活用したいプログラマー 実務でPython、TypeScript(JavaScript)やDart(Flutter)を活用しているプログラマー 開発に役立つ情報を探しているプログラマー 数多くのプログラミング言語・フレームワークを扱っている、初心者向け freeCodeCamp.org 世界最大規模のプログラミングメディアであるfreeCodeCampの公式YouTubeチャンネル。数多くの言語やフレームワーク、ライブラリの基礎知識だけではなく、ライブコーディング形式で簡単なアプリケーションの開発手順も徹底解説されている。本記事で紹介するYouTubeチャンネルの

                                        【必見】プログラマーが学習・開発で絶対に登録するべきYouTubeチャンネル まとめ
                                      • AI・Python活用レシピ100選 - Qiita

                                        ※ 一部ガイドラインに反する内容がありましたので、該当箇所を修正のうえ再投稿しております。 はじめに Axross は、エンジニアの"教育"と"実務"のギャップに着目し、「学んだが活用できない人を減らしたい」という想いで、ソフトバンク社内起業制度にて立ち上げたサービスです。 現役エンジニアによる実践ノウハウが"レシピ"として教材化されており、実際に動くものを作りながら、具体的な目的・テーマをもってプログラミングを学ぶことができます。 今回は、Axross運営が厳選した『AI・Python活用レシピを100選』をご紹介します。是非、みなさまのAIやPython学習の参考にしてみてください。 Axross:https://axross-recipe.com 公式Twitter:https://twitter.com/Axross_SBiv 基礎 スクレイピング 01 . JUMPの掲載順をスク

                                          AI・Python活用レシピ100選 - Qiita
                                        • 「Pythonで儲かるAIをつくる」はビジネス向けの超実践的な機械学習本でした - karaage. [からあげ]

                                          「Pythonで儲かるAIをつくる」を読みました 日経BP様より「Pythonで儲かるAIをつくる」を献本いただきました。筆者の赤石さんは、日本IBMで働く、本職のデータサイエンティストです。赤石さんの執筆したAI書籍の本は3冊目4冊目になります。赤石さんに関して、詳細はIBMの以下ブログ記事が詳しいです。 Pythonで儲かるAIをつくる 作者:赤石 雅典発売日: 2020/08/06メディア: 単行本 Pythonで儲かるAIをつくる 作者:赤石 雅典発売日: 2020/08/06メディア: Kindle版 AI関連書籍三冊目を出版したIBM赤石雅典に聞く「AIと仕事と執筆」 | IBM ソリューション ブログ 赤石さんが書いた本は、いずれも基礎から丁寧に説明してあり分かりやすい内容です。特に「ディープラーニングの数学」は社会人になってから、必要に迫られてディープラーニングに必要な数学

                                            「Pythonで儲かるAIをつくる」はビジネス向けの超実践的な機械学習本でした - karaage. [からあげ]
                                          • 2023年版:実務データ分析を手掛けるデータサイエンティスト向け推薦書籍リスト(初級6冊+中級8冊+テーマ別15冊) - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

                                            (Image by wal_172619 from Pixabay) 去年で恒例の推薦書籍リストの更新は一旦終了したつもりだったんですが、記事を公開して以降に「これは新たにリスト入りさせないわけにはいかない!」という書籍が幾つも現れる事態になりましたので、前言撤回して今年も推薦書籍リストを公開しようと思います。 初級向け6冊 実務総論 データサイエンス総論 R・Pythonによるデータ分析プログラミング 統計学 機械学習 中級向け8冊 統計学 機械学習 テーマ別15冊 回帰モデル PRML 機械学習の実践 Deep Learning / NN 統計的因果推論 ベイズ統計学 時系列分析 グラフ・ネットワーク分析 データ基盤 コメントや補足説明など 完全なる余談 初級向け6冊 今回は新たに加わったテキストがあります。 実務総論 AI・データ分析プロジェクトのすべて[ビジネス力×技術力=価値創出

                                              2023年版:実務データ分析を手掛けるデータサイエンティスト向け推薦書籍リスト(初級6冊+中級8冊+テーマ別15冊) - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
                                            • ChatGPT活用を激震させる新機能「Code Interpreter」にNetflixをデータ解析させたらスゴかった

                                              コード・インタープリターはChatGPTの有料版「ChatGPT Plus」で、GPT-4の付加機能として呼び出せる。 画像:筆者によるスクリーンショット ChatGPTの有料版である「ChatGPT Plus」(月額20ドル)には、7月初めから「Code Interpreter(コード・インタープリター)」という機能が追加された。 この機能が画期的だとして、一時ネットでは大いに話題になった。これまでは面倒だった「データ集計」などを、チャットの命令だけで実行できるからだ。 データ集計は、Excelなどの表計算ソフトやPythonなどのデータ処理に強いプログラミング言語で処理することが多い。 しかしコード・インタープリターでは、それらを使う必要はほとんどなく、データさえ用意できればいい。さまざまな手間がほぼゼロになり、ChatGPT任せにできる。 そうはいってもピンと来ない人も多いはず。そこ

                                                ChatGPT活用を激震させる新機能「Code Interpreter」にNetflixをデータ解析させたらスゴかった
                                              • 多店舗展開するジムの会員入退室管理を材料費数万円で実現し、24時間営業にした話

                                                ジムの会員管理システムを作った僕に「エニタイムフィットネスみたいなことがしたい」とジムを家族経営するお客さんから相談された。 「えっ!?会員管理を作ったついでにエニタイムフィットネスみたいな仕組みをやりたい!?予算は無い!?不正防止のため、入退室時の写真も撮りたい?!ログもとりたい!?」 さすが筋トレに明け暮れてるオーナーさんの要望はマッチョだと思った。 普通にやれば電子錠の仕組みや工事やらで一店舗あたり数百万から一千万掛かるような仕組みだろう。 そんな予算無いみたいだし、既存の店舗をそんな大々的に工事もできない。そもそも自分にそんな工事の知識もない。 結果Raspberrypiを使い、それを一店舗予算10万円代で実現、会員カードを他店舗と共有した24時間営業にできた。 その詳しい技術的な内訳を共有する。 (なお執筆時点では2024年だが、これ自体は5年前、2019年の仕事である。) 前提

                                                  多店舗展開するジムの会員入退室管理を材料費数万円で実現し、24時間営業にした話
                                                • 家の中のセンサデータをRaspberryPiで取得しまくり、スーパーIoTハウスを実現 - Qiita

                                                  はじめに 巷ではスーパシティ法によるデータ管理が話題ですが、 インドア派な私はシティの前にハウスで時代の波に乗ろう!と思い立ち、 大量のセンサデータをリアルタイムでダッシュボード表示する仕組みを作りました。 結論から言うと、センサデータを安定して見える化できるシステムが構築できたと感じています。 初心者の方でもわかりやすいよう、説明の飛躍のない記事作成を心がけたいと思います。 飛躍、間違い等あれば、ご指摘頂けるとありがたいです! 2021/12追記 さらに進化?したので以下の記事もご参照ください 必要なもの ・RaspberryPi(今回はPi3Model Bを使用) ・Python実行環境(今回はプリセットのPython3.7.3使用) ※RaspberryPiでのPython開発環境は試行錯誤の結果、こちらに落ち着きました ・Googleアカウント(スプレッドシートを使うのに必要) ・

                                                    家の中のセンサデータをRaspberryPiで取得しまくり、スーパーIoTハウスを実現 - Qiita
                                                  • Udemyで夏の大キャンペーン開催! はてなブロガーも受講した、Python・機械学習・人工知能など最先端スキルを学べる講座を5つピックアップ - はてなニュース

                                                    お盆休みが明けてもう8月下旬。秋に向けて自分が学んでみたいことや身に付けておきたい技術などを見つけ始めるにはよいタイミングです。そこで、オンライン学習プラットフォーム・Udemy(ユーデミー)のオンライン講座をチェックしてみてはいかがでしょうか。 Udemy(ユーデミー)公式サイト Udemyの講座は一度購入すれば受講に期限はなく、PCでもスマートフォンでもデバイスを問わず見られるので、ちょっとした隙間の時間を有効に活用可能。必要な時に必要な講座を選べます。はてなブログを使って、受講内容のまとめや振り返り、学んだことのメモを書いている方も多くいらっしゃいます。今回はUdemyの数ある講座の中から、はてなブログユーザーさんの声も交え、おすすめの講座を5つピックアップしました。 Udemyでは8月30日(金)午後3時59分まで、対象の講座が1,200円から受講できる大セールが実施されています!

                                                      Udemyで夏の大キャンペーン開催! はてなブロガーも受講した、Python・機械学習・人工知能など最先端スキルを学べる講座を5つピックアップ - はてなニュース
                                                    • 「Pythonのドキュメントでも読むか~」「え、何その裏技」 - Qiita

                                                      読み飛ばしてください おはようございます、しなもんです。 Pythonの公式ドキュメントを読んでたら、なんか知らない便利機能がたくさん出てきました。 なんだこれ。 というわけでまとめてみました。 参考になれば幸いです。 f-stringsの拡張機能 f-strings、便利ですよね。大好きです。 そんなあいつには裏技があるみたいです。 デバッグ用の=演算子 Python 3.8以降、f-stringの中で=演算子を使用することで 変数名とその値を同時に表示できるらしい。

                                                        「Pythonのドキュメントでも読むか~」「え、何その裏技」 - Qiita
                                                      • この10年のプログラミング言語の変化 - 西尾泰和のScrapbox

                                                        @nishio: あ、そうか、10年前からあったけど10年間の間に勢力を拡大したケースがあるからあんまり厳しく切らない方がいいのか(TypeScriptの登場が2012年、Rustの登場が2010年だった)

                                                          この10年のプログラミング言語の変化 - 西尾泰和のScrapbox
                                                        • 中学・高校数学で学ぶ、数学×Pythonプログラミングの第一歩

                                                          中学・高校数学で学ぶ、数学×Pythonプログラミングの第一歩:数学×Pythonプログラミング入門 「Pythonの文法は分かったけど、自分では数学や数式をプログラミングコードに起こせない」という人に向けて、中学や高校で学んだ数学を題材に「数学的な考え方×Pythonプログラミング」を習得するための新連載がスタート。連載コンセプトから、前提知識、目標、本格的に始めるための準備までを説明する。 連載目次 この連載では、中学や高校で学んだ数学を題材にして、Pythonによるプログラミングを学びます。といっても、数学の教科書に載っている定理や公式だけに限らず、興味深い数式の例やAI/機械学習の基本となる例を取り上げながら、数学的な考え方を背景としてプログラミングを学ぶお話にしていこうと思います。 今回は、それに先だって、プログラミングを学ぶ上で数学を使うことのメリットや、Pythonでどのよう

                                                            中学・高校数学で学ぶ、数学×Pythonプログラミングの第一歩
                                                          • TomoCode 📈PythonでAI/データサイエンス🤖 on Twitter: "もうお金払わせて。。。💸 米NPOが多くの人に統計学を学んでもらうためにまとめた【データ分析のための統計学入門】の日本語版が無料公開されてるよ! とても体系的に書かれていて、初めての統計の勉強はここからで間違いないかも! 統計検定2~3級の内容に対応してるよ👍 https://t.co/vRtt4ocauC https://t.co/OQlbeGzARZ"

                                                              TomoCode 📈PythonでAI/データサイエンス🤖 on Twitter: "もうお金払わせて。。。💸 米NPOが多くの人に統計学を学んでもらうためにまとめた【データ分析のための統計学入門】の日本語版が無料公開されてるよ! とても体系的に書かれていて、初めての統計の勉強はここからで間違いないかも! 統計検定2~3級の内容に対応してるよ👍 https://t.co/vRtt4ocauC https://t.co/OQlbeGzARZ"
                                                            • 2023年版データ分析の100冊 - Qiita

                                                              【データ分析の必読10冊+差をつける10冊+100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本がご好評いただいてましたが古くなりごちゃごちゃしているので新たに作り直しました 本記事のめあて IT系の技術者の方がデータ分析関連の仕事をするために役立つ本を紹介する(私が学び始めた時にあれば欣喜雀躍したであろう)記事として書いております。 本記事作者の青木はバイオインフォマティクス(ゲノムデータのDB化中心・Perl・MySQL)からRで時系列分析→Pythonでデータ分析一般と業務をしてまいりました。 ですので研究者目的の本はありません。また、データ分析の基礎は主にRで学んだのですが、昨今の流行に合わせてPython本を中心に、Rの本は参考程度にしています(本記事のR版のご要望があれば爆裂書きます!) こういうリストをあげる奴は大抵読んでいない、と過去にも言われたのですが、ほとんど読ん

                                                                2023年版データ分析の100冊 - Qiita
                                                              • 【2021】モダンなPython開発環境の紹介 - Qiita

                                                                📌 はじめに Pythonで開発を行うにあたり、リンタやフォーマッタ、パッケージマネージャ等のツールの選定は非常に重要な問題です。一方で歴史的な経緯もあり、沢山の選択肢から何を選ぶべきか情報がまとまっていないように感じました。この記事では2021年9月時点でモダンと言えるであろう開発環境を紹介します。基本的にはシェアが高いこと、著名なパッケージで使用されていることを主な選定理由としており、また特定のエディタに依存しないことを前提とします。 本記事で紹介する内容は一つのテンプレートに近く、必要に応じてカスタマイズするもよし、そのまま使ってもよし、として参考になればと思います。(CI/CDについてはPythonとは独立した問題なので触れません。またドキュメント生成はSphinxを推しますが、必須ではないので今回は割愛します。) 📄 要約 "モダン"な開発環境を箇条で列挙すると下記の通りです

                                                                  【2021】モダンなPython開発環境の紹介 - Qiita
                                                                • ChatGPT頼みのプログラムど素人が一日半でPython経由でOpenAI API使えるようになった - 関内関外日記

                                                                  承前。 goldhead.hatenablog.com おれは761,000文字ある英文の小説を、AIに翻訳させたいと思った。思って、やり方をChatGPT3.5に聞いて、Pythonがいいという。はて、Python、なんだかわからんが、そのインストールから始めたのが昨日の朝。 とにかく、テキストファイルにある英文をChatGPTにハードボイルド風の日本語に翻訳させたい。ただ、一度に送信できるテキストの量(トークン)は限られているので、自動的に限度内の送信を繰り返して、その返信を受取る。受取ったテキストを結合させて一つの日本語テキストファイルにする。それでおれはクヌート・ハムスンの『土の恵み』を読める。これである。 Growth of the Soil by Knut Hamsun | Project Gutenberg で、上の記事にあるように、行き詰まったのが「AttributeErr

                                                                    ChatGPT頼みのプログラムど素人が一日半でPython経由でOpenAI API使えるようになった - 関内関外日記
                                                                  • 2020 年の Python パッケージ管理ベストプラクティス - Qiita

                                                                    この記事は Python Advent Calendar 2019 の 19 日目の記事です。 🐍 あらすじ Python のパッケージ管理。特にここ数年で新しいツールが多く出たこともあり、一体何を使うべきなのか、少し調べただけでは分からないと思います。本記事では、新しめの管理ツールを独断と偏見で比較します。著者は Poetry 信者なのでバイアスが掛かっているので悪しからず。 本記事で書いていること Pipenv、Poetry、Pyflow の違いと使い方 本記事で書いていないこと Pyenv、Venv、Virtualenv などの既存ツールの説明 著者の環境は以下の通り。 Ubuntu 18.04 Python 3.8.0 Pipenv 2018.11.26 Poetry 1.0.0 Pyflow 0.2.1 特に Poetry と Pyflow は開発途中なので、本記事の内容と違う

                                                                      2020 年の Python パッケージ管理ベストプラクティス - Qiita
                                                                    • 【Python】Kindleの洋書1冊を1分で日本語PDFに変換するコードを書いた話 - Qiita

                                                                      動機 外資系のAmazonが展開している電子書籍Kindleでは比較的洋書の取り扱いが多いです。 Kindle Unlimitedに登録されている書籍も多く、Springerなんかも含まれているので活用しない手はありません。 そこでkindle-translatorをつくりました。 https://github.com/1plus1is3/kindle-translator これで一冊50万字あるKindleの洋書を1分で日本語PDFに変換できます。 キーボードの矢印キーでページ送りができるならKindleに限らずあらゆる電子書籍リーダおよびPDFビューワで使え、DeepLが対応している言語であれば英語以外の言語でも翻訳できます(仏→日とか)。 未経験からPythonエンジニアになって3ヶ月(うち1ヶ月は研修)が経ち、色々作れるようになった時点でつくったツールなので、改良すべき点もまだまだ

                                                                        【Python】Kindleの洋書1冊を1分で日本語PDFに変換するコードを書いた話 - Qiita
                                                                      • 機械学習による株価予想の十八手 - Qiita

                                                                        1. 株価はサプライズによって動く 株式相場には常にプロの投資家がうごめいており、各銘柄の各種業績数値を常に予想して投資活動をしている。そんな状況下において、仮に「売上が前年比2倍」という決算が発表されても、株価が2倍になるわけではない。むしろ3倍が予想されていたのに、2倍だったら失望売りとなる。つまり事前予想と比較してこそ意味があり、staticな値や過去実績との比較を特徴量にすることはあまり意味がない。事前予想と決算の乖離、または前回予想と今回予想の乖離こそが意味のある特徴量であると言える。 2. 業績数値の単純な変化率では株価インパクトは測れない 営業利益の事前予想100億円に対し、決算が200億円の場合、 変化率 = ( 実績 - 予想 ) / 予想 の計算式を使うと、変化率は100%となる。 この変化率を特徴量にするのは一見もっともらしいが、株においてはこれは使いづらい。 営業利

                                                                          機械学習による株価予想の十八手 - Qiita
                                                                        • 2019年末版 形態素解析器の比較 - Qiita

                                                                          形態素解析は日本語処理の初歩であり、文を単語に分割したり、品詞や活用形、基本形を分析するために行います。本記事では形態素解析のツールをいくつかの出力例を交えて比較していきます。 (SentencePieceでいいじゃん、という人はお呼びでないですが、そういう方には、Twitterのトレンドが変な分割になってたら嫌では?と申し上げておきたいです) MeCab 言わずと知れた形態素解析器。とりあえずMeCabを使うという人は今なお多いことでしょう。とにかく高速であるということと、システムと辞書が分離されているのが特徴です。またPythonから使うのも簡単になりました(Janomeというものがありましたがmecab-python3の方が高速です)。Javaから使いたい人はKuromojiを使えばmecab(+ipadic)相当の結果が得られるはずです。 辞書はIPA辞書が推奨されていますが、Un

                                                                            2019年末版 形態素解析器の比較 - Qiita
                                                                          • 長文翻訳には素直にGPT-4 Turboに金出したほうがいいというだけの結論 - 関内関外日記

                                                                            承前。 goldhead.hatenablog.com 読みたい小説がある。とても古い小説で、日本語訳が手に入らない。元はノルウェー語だが、とりあえずプロジェクト・グーテンベルクの英語版は見つけた。おれは英語が読めない。翻訳エンジンを使うしかない。比べてみたらAIに翻訳させると質がいい。しかし、いちいちコピペできる分量ではない。なにか方法があるかとChatGPTに聞いてみた。Pythonを使えばできるという。なので、やってみた。とりあえず、できそうな感じがした……というのが上の記事まで。 そして、今日だ。あ、この一連の記事はリアルタイムでお伝えしています。昨日の記事は昼休みに書いた。で、今日は朝から体調を崩して、午後遅くに出社。仕事を終えたあとPythonをいじりはじめる。昨日は「短い英文テキストファイルを読み込ませて、ChatGPTに翻訳させて、日本語テキストファイルを出力させる」という

                                                                              長文翻訳には素直にGPT-4 Turboに金出したほうがいいというだけの結論 - 関内関外日記
                                                                            • ポケモンの最強タイプを考える【グラフ理論】 - Qiita

                                                                              導入 先日、ポケモンの最新作『Pokémon LEGENDS アルセウス』が発売されました。ポケモン愛好家の中で密かに話題を集めたのが、新たに登場したポケモン「ゾロア(ヒスイのすがた)」と「ゾロアーク(ヒスイの姿)」のタイプです。なんと驚くべきことに、両者のタイプは未だ登場したことのなかった「ノーマル・ゴースト」だったのです。 ポケモンを知る人には説明不要ですが、これはノーマルタイプの唯一の弱点であるかくとう技をゴーストタイプで無効化しながら、ゴーストタイプの弱点であるゴースト技をノーマルタイプで無効化するという、非常にバランスのとれた、まさに夢のような複合タイプです。一部では、この「ノーマル・ゴースト」こそ最強の組み合わせなのではないかと噂されました。 しかし、果たして本当にそうなのでしょうか? ポケモンのタイプは全部で18種類あり、一匹のポケモンは二つまでタイプを持つことができます。考

                                                                                ポケモンの最強タイプを考える【グラフ理論】 - Qiita
                                                                              • 東大松尾研究室、無料でディープラーニングや自然言語処理を学べる講座開講 松尾豊氏が講師を務める講座も | Ledge.ai

                                                                                TOP > Article Theme > AI(人工知能)ニュース > 東大松尾研究室、無料でディープラーニングや自然言語処理を学べる講座開講 松尾豊氏が講師を務める講座も 東京大学 松尾研究室は1月29日から、無料でディープラーニング(深層学習)や自然言語処理について学べる、短期間のオンライン講座の受講者を募集している。対象は学生(大学院、大学、高専、専門学校生、高校、中学など)。募集は2月8日(月)の10時00分まで。選考結果は2月15日(月)までに受講決定者にメールで連絡する。 今回、募集しているオンライン講座は「スプリングセミナー2021:深層強化学習」「プリングセミナー2021:深層生成モデル」「プリングセミナー2021:Deep Learning for NLP講座」の3つ。なお、人工知能(AI)研究の第一人者で、東京大学 松尾研究室を率いる松尾豊氏は企画・監修だけではなく、

                                                                                  東大松尾研究室、無料でディープラーニングや自然言語処理を学べる講座開講 松尾豊氏が講師を務める講座も | Ledge.ai
                                                                                • VS Codeでコードがさらに見やすくなる! ネストされたブロックを強調表示するVS Codeの機能拡張「Blockman」

                                                                                  HTML, CSS, JavaScript, PHPなどさまざまな言語に対応、コードのネストされたブロックを枠で囲って強調表示するVS Codeの機能拡張を紹介します。 さっそくインストールして使用してみましたが、これは見やすくなりますね! 枠のボーダーや背景、ネストの深さを自由に変更もできるので、自分が見やすいようにカスタマイズできます。 Blockman -GitHub Blockmanの特徴 Blockmanのインストール Blockmanの使い方 Blockmanの特徴 Blockmanは、コードのネストされたブロックを強調表示するためのVS Code拡張機能です。 サポートしている言語は、JavaScript, JSX, TypeScript, TSX, C, C#, C++, Java, Ruby, PHP, R, Go (Golang), Dart, Rust, Swift,

                                                                                    VS Codeでコードがさらに見やすくなる! ネストされたブロックを強調表示するVS Codeの機能拡張「Blockman」

                                                                                  新着記事