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公開されているサンプルプログラムをそのまま起動させるとエラーが発生してしまったので、 修正パッチを作成しました。 diff --git a/ColIntel/chapter4/nn.py b/ColIntel/chapter4/nn.py index 1eece9a..c19b082 100755 --- a/ColIntel/chapter4/nn.py +++ b/ColIntel/chapter4/nn.py @@ -1,12 +1,12 @@ from math import tanh -from pysqlite2 import dbapi2 as sqlite +import sqlite3 def dtanh(y): return 1.0-y*y class searchnet: def __init__(self,dbname): - self.con=sqlite.con

ロゴステッカーの作成計画も進行中です。近々イベント会場でお配りできるかも知れません。 チュートリアルおよび次回勉強会のお知らせ この度PyData.Tokyo初の試みとして、初心者向けのチュートリアルを3月7日（土曜日）に行います。また、次回勉強会はデータ解析に関する「高速化」をテーマにし、4月3日（金曜日）に開催します。詳細は記事の最後をご覧下さい。 Sparkによる分散処理入門 PyData.Tokyo オーガナイザーのシバタアキラ（@madyagi）です。 ビッグデータを処理するための基盤としてHadoopは既にデファクトスタンダードになりつつあります。一方で、データ処理に対するさらなる高速化と安定化に向けて、新しい技術が日々生まれており、様々な技術が競争し、淘汰されています。そんな中、Apache Spark（以下Spark）は、新しい分析基盤として昨年あたりから急激にユーザーを増

本稿の前編では、Google App Engineの特徴、スケールアウトの基本的な考え方、Google App Engineのインフラ・サーバ構成などについて説明しました。そして中編では、ミニブログサービスのTwitterとGoogle App Engineを連携させたアプリケーションの仕様概要と、設計について説明しました。後編となる本稿では、中編で説明したアプリケーションを実際にプログラミングしていきます。 はじめに Google App Engineは、開発したアプリケーションをGoogleのスケーラブルなインフラ環境上で公開できるサービスです。本稿の前編では、Google App Engineの特徴、スケールアウトの基本的な考え方、Google App Engineのインフラ・サーバ構成などについて説明しました。そして中編では、ミニブログサービスのTwitterとGoogle App

Google App EngineのPython TutorialのIntroductionを和訳しました。 誤訳・誤植の修正はご遠慮なく編集リクエストを送りつけてください。 原文ページ はじめに 原文ページはこちら ようこそ Google App Engine へ！ App Engine アプリを作るのは簡単で，数分しか掛かりません。そして自由に初められますし，アップロードしたアプリはすぐにユーザと共有できて，無償で契約も必要ありません。 Google App Engine アプリケーションは Python2.7，Java，Go，PHP のいずれかのプログラミング言語で書けます。このチュートリアルは Python 2.7 が対象です。もし Java や Go，PHP でアプリケーションを組みたい場合は，Java や Go，PHP のガイドを見てください。 このチュートリアルで次の方法が学

こういうのをまとめてLAMP環境(Linux,、Apache, MySQL, P系言語)などと言います。

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事前準備 作業内容は表題の通り。環境はPython3を基本にして以下を使用します。事前にライブラリのインストールが必要です。 ipython pandas numpy matplotlib 元データは厚生労働省が公開している”平成25年　国民生活基礎調査の概況”を利用します。 調査の概要｜厚生労働省 所得に関するデータはページの下段にExcel形式で公開してあります。以下にリンク先を記載します。人類は皆Excelが大好きです。 http://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/k-tyosa/k-tyosa13/xls/10.xls PythonではPandasを使ってExcelファイルを直接読み込むことができます。素のPythonを使っても良いですが、iPythonの方が補完が聞いて楽です。 MacOSならコンソール、WindowsならターミナルかPowerS

ホームページやWebサービスの制作を通して、実践的にプログラミングを学べます。他にも、ゲーム制作やデータ分析・機械学習/AIに使われる言語まで幅広くカバー。学びたい分野のレッスンがきっと見つかります。

はじめに 近年、Webアプリケーション開発で用いるプログラミング言語として、Lightweight Language（以降LL）と呼ばれるスクリプト言語が人気を博しています。本稿では、そのスクリプト言語の中からPythonとWebアプリケーションフレームワークのDjango（ジャンゴと読む）を紹介します。 Pythonの大きな特徴として、「言語仕様が小さくシンプルであり、簡潔で読みやすいアプリケーションを作れる」という点が挙げられます。DjangoはPythonの簡潔さをうまく活かし、シンプルかつ本格的な開発ができるWebアプリケーションフレームワークです。本稿ではこのDjangoによるアプリケーション開発の基本をチュートリアル形式で説明します。 対象読者 PythonによるWebアプリケーション開発に興味がある方 日頃、Perl、Ruby、PHP、Java、C#などPython以外のプロ

はじめに なぜPythonを選ぶか かなり独断と偏見が入っていますが、 シンプルな言語セット 某言語のように、呪文のように短く書けることが命ではない。 それでいて、書くコード量は少なく、すっきりしている。 某言語のように、記号を多用しない。 コードを書いている間Shiftキーを押しっぱなしにならない。 学習コストが低い。 言語セットとしての文法は、わりと平易で、直感で理解できる。 難しい書き方は、後から覚えればよい。 文法書を読むのは、後からでいいでしょう。まずこの講座をやってみましょう。 Djangoフレームワークや、各種Pythonパッケージのソースを読んでも、 言語仕様を駆使した難しい書き回しは少ない。 メンテナーでなくても意外と読める。 なぜDjangoを選ぶか Pythonで作られたフルスタック・フレームワークであるということ。 必要なものはすべて揃っている。 テンプレートはあれ

検索エンジン自作入門 ~手を動かしながら見渡す検索の舞台裏 作者:山田 浩之,末永 匡発売日: 2014/09/25メディア: 単行本（ソフトカバー） (この記事で紹介しているのはTF-IDFとかの計算もない簡素なものです。) はじめに Webサービスのプログラミングに必要なことのだいたいは、スクレイピングに学んだ - Line 1: Error: Invalid Blog('by Esehara' ) この前↑の記事をみかけました。クローリングやスクレイピングは、色々と応用が効きそうなのでしっかり勉強したい。 PythonではScrapyという有名なクローリング・スクレイピング用のライブラリがありますが、今回は勉強としてScrapyを使わずに実装してみる。流れとしては以下のとおり Webクローラの構築 Mecabで日本語の形態素解析 検索エンジンの構築 データをMongoDBに格納 Fl