PythonAnywhere に Flask アプリをデプロイ Head First Python, 2nd Edition - O'Reilly Media を読んでいて、 Python なら Web アプリも余裕だぜ Flask 使うぜ デプロイも PythonAnywhere で10分でできるぜ なハイテンションで進んでいくのにならってやってみた。 Git でバージョン管理している Flask アプリを PythonAnywhere にデプロイしてみたので方法をまとめておく。 PythonAnywhere に Flask アプリをデプロイ Git 管理に含めておくファイル PythonAnywhere とは PythonAnywhere 上での操作 Uploading your code to PythonAnywhere Uploading your code to PythonA

目次 目次 はじめに 活性化関数・損失関数の実装 ソフトマックス関数 交差エントロピー 交差エントロピーの重み勾配 多クラス分類ロジスティック回帰クラス 分類の実施 scikit-learnの多クラス分類結果 はじめに 前回、多クラス分類ロジスティック回帰の記事を書いたのでそのpython実装です。 やはり、実際にプログラムを書いて確認したくなりますね。 活性化関数・損失関数の実装 ソフトマックス関数 前回記事で、(22)式で書いていた部分です。 np.ndarray同士の割り算は、同じインデックスの成分同士の割り算になるので、結局一行でかけました。 Z = np.dot(X, self.W) + self.b def softmax(self, Z): return np.exp(Z)/np.sum(np.exp(Z), axis=1)[:, np.newaxis] np.sum(np.

Airbnbで開発されたジョブスケジューラー Airflow のインストール方法と紹介 By tracpath • 2017-10-24 • Development, DevOps Airfowの紹介 Airfowは2014年にAirbnbで開発され、現在はApacheソフトウェア財団のインキュベーションプログラムに参加しているジョブスケジューラープラットフォームです。 以前はAirbnb Airflowの名称でしたがApache Airflowに変更されています。ライセンスはApacheライセンス2.0です。 Airflowの特徴 ワークフローをPythonでプログラミングする事で、コードベースのメンテナンス、共同編集、バージョン管理等を行います。 主要な機能を列挙します。 スケールアウト リモートログ指定 ウェブUI・コマンドラインインターフェイス ジョブ実行状況のツリービュー ガント

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに Python入門系の記事では概して、Pythonのロギング機能の紹介で最初にlogging.debug()といったloggingモジュール付属の関数を呼ぶ方法を案内しています。 Python本家が提供するloggingの「基本チュートリアル」でもこの点で大差ありません。Python本家の基本チュートリアルでは、print()関数を使用する方法もロギングの手段として有効であるとし、タスクに応じてprint()やlogging.debug()を使いわけよう、という流れで記述されています。 コマンドラインスクリプトやプログラムで普通

bash-3.2$ tree . ├── hoge │   ├── Hoge.py │   └── __init__.py ├── setup.py └── test ├── TestHoge.py └── __init__.py ./hogeにパッケージのソースを入れる ./testに単体テストコードを入れる それぞれに__init__.pyを用意(中身は空で良い) Pythonは、sys.pathの各ディレクトリに置かれた「ファイルそれ自体」か、「サブディレクトリで__init__.pyファイルを含む」をimport対象のパッケージと認識する setup.py おまじない…。

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データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 24日目。 当サイトでも、Pythonを使ったデータ分析や機械学習について、勉強しながらそれをアウトプットとして出すと言うかたちで、何個も記事を書いてきました。 記事数で言えば50とかそのくらいあるような気がします。 カレンダーも完成しつつあるので、個々では当サイトの総まとめとして、機械学習やデータ分析に触れたいという人がゼロから始めて触れられるように、記事をまとめていきたいと思います。 何か面白いことを勉強したい学生、就職までの勉強に、急に機械学習を使わなければならない社会人方々は、読んで見てください。 0. 環境構築 0.1. Pythonの導入 (Anaconda) 0.2. エディタ (Pycharm/VSCode) 0.3. バージョン管理 (Git) 1. Pythonの使い方(基本ライブラリ) 1.1. 数値計算 : numpy 1.2

スクレイピングにも色々あって、クローラにガーッとデータを一気に抜いてきてもらう場合もあれば、IR情報など、更新をウォッチしたいサイトに定期的にクロールするという場合もあると思います。 今回は後者のときのための話です TL;DR 日毎のスクレイピングという場合、更新情報の管理が必要になって面倒 スクレイピング結果をRSS形式にしておくようにしたら、その辺の手間がなくなって嬉しかった 更新情報をとってくる 例えばニュースサイトで新しい記事が出てきたらその内容を取得したい。 という場合、以下の手順が必要になります ニュースサイトの一覧画面からスクレイピングして記事のリストをとってくる 記事が未知のURLか、既知のURLか判定 未知のURLだったら処理する これはこれでやれば良いのですが、 記事が未知のURLか既知のURLか判定 という手順が意外と面倒臭かったりします。なぜならこの判断をするには、

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Poloniexは仮想通貨の取引所です。かなり規模が大きく色々な仮想通貨を取り扱っています。 Python用のAPIを公開しているので、Python上からPoloniexにアクセスしていろいろな事ができるみたいです。 PoloniexのサイトでAPIの使い方を調べてみましたがよくわからないのでWeb上を検索していたら、PoloniexへのアクセスをまるごとPythonのモジュール化してくれるコードをGithubで見つけました。 インストール方法や使い方など丁寧に書かれてあるので、すごくわかりやすいです。 ページ右上のClone or downloadタブよりDownload ZIPでzipファイルをダウンロードします。 ダウンロードしたpython-poloniex-master.zipを解凍し、解凍されたフォルダ内でsetup.pyを実行します。 python setup.py inst

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はじめに Udacityというネット上のビデオを視聴する形で受講できる講義を提供しているサイトがあります。 Learn the Latest Tech Skills; Advance Your Career | Udacity サイトや講義は英語なのですが、その中で Machine Learning for Tradingという講義を見つけました。 この講義は主に3つのパートに分かれています 金融データをPythonで操作する コンピュータを使った投資 取引に使う機械学習アルゴリズム 1つ目のパートを視聴したので、Pythonの基本的な知識の部分で知らなかった点を、実際のデータを操作する中で紹介しようと思います。 2つ目と3つ目はまた後日にでも。。 目次 はじめに 目次 今回使用するデータとJupyter Notebook データの読み込み 移動平均の計算 pandasのrollingを使