Pythonの入門書としても使える『言語処理のためのプログラミング入門』 - StatsBeginner: 初学者の統計学習ノート
Python及びテキストマイニングの超初心者向け入門書として 友人と週１回ペースで行っている統計＆プログラミングの勉強会で、以前、Pythonの入門書は何がいいだろうかと考えて本書を取り上げました。当時ブログにはまとめていなかったのでまとめておきます。 言語研究のためのプログラミング入門: Pythonを活用したテキスト処理 作者: 淺尾仁彦,李在鎬出版社/メーカー: 開拓社発売日: 2013/06/25メディア: 単行本この商品を含むブログ (3件) を見る 本書はほんとにプログラミングというものに全く触れたことがない人向けのものなので、内容はちょっと簡単すぎた感もあるのですが、勉強会ではRばかりやってきてPythonには皆慣れているわけではないし、テキストマイニングの入門という意味もこめて一応やりました。初心者でもすぐ理解できる内容なのでさっさと終わらせようと思い、１回２章ずつのペース
DataSet - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
テスト用データ集合† アルゴリズムの比較検証に利用できるテスト用データについてまとめましょう． ID は ibis でパスワードは VC 次元の V のフルスペルです(頭だけ大文字)
はじめに — 機械学習の Python との出会い
はじめに¶ 機械学習の基本的な手法の実装を通じて，Python による科学技術計算プログラミングについて知ることができるように，このチュートリアルを執筆しました． 本チュートリアルの方針¶ このチュートリアルでは，いろいろな機械学習の手法を Python で実装する過程をつうじて，NumPy や SciPy など科学技術計算に関連したモジュールの具体的な使い方を説明します． 機械学習の手法についてはごく簡単な説明に留めますので，詳細は他の本を参考にして下さい． また，クラスなどのプログラミングに関する基礎知識や，Python の基本的な文法については知っているものとして説明します． プログラム言語やライブラリの解説の多くは，背景にある概念の説明，ソフトウェアのコア部分の仕様，そして，拡張部分の仕様といった順に，その機能の説明が中心となっています． ここでは，これらとは違うアプローチで Py
python+OpenCVでステレオマッチングするんだけど、キャリブレーション結果どうやって反映させるねん - カニカニクラブライフ
python+OpenCVでステレオマッチング（左右カメラ画像の対応点探索）して、対象の3次元座標を計測する、というのを一応ゴールにやってきたんだけど 本家pythonチュートリアルDepth Map from Stereo Images — OpenCV-Python Tutorials 1 documentationは、今までの話（キャリブレーション、姿勢推定…云々）をすっとばして、いきなり「奥行マップをつくろう（唐突）」となるわけです。 視差disparity ＝ B f / Z となるわけだから、 奥行きZは ＝ B f / disparityとなり、求められるのはわかる。 じゃあ基線長Bってどんな値なのか？単純にカメラ間の距離を定規ではかるだけでいいのだろうか？ そしてこの式が使えるのは平行ステレオの場合のみのはず(教科書((Amazon.co.jp： ディジタル画像処理: 本)
Anaconda を利用した Python のインストール (Windows)
本サイトでは、Anaconda を利用してPythonのインストールを行う手順を説明します。 Anaconda (アナコンダ) とは Anaconda は、Continuum Analytics 社によって提供されている、Python 本体に加え、科学技術、数学、エンジニアリング、データ分析など、よく利用される Python パッケージ（2016 年 2 月時点で 400 以上）を一括でインストール可能にしたパッケージです。面倒なセットアップ作業が効率よく行えるため、Python 開発者の間で広く利用されています。なお、Anaconda は商用目的にも利用可能です。 Python のバージョン 2016 年 2 月現在、Pythonには、2.x 系のバージョンと 3.x 系のバージョン（現時点では、Python 3.5）が存在します。Python Wiki によると、”Python 2.x
Evernote Pythonから画像つきノートを作成する時の注意点
日常でもらう書類をスキャンして、Evernoteで管理できるツールを、RaspberryPiで作ったのですが、 その時にPythonからEvernoteに投稿するのにたくさんハマってしまったので、PythonからEvernoteを触る時の注意点をまとめておきます。 ■個人利用ならOAuth認証は最後まで必要なし ここに来た人なら、Evernoteにはサンドボックス用のサーバーがあり、そこでテストをしたうえで本番環境に移行することが推奨されている、ということはご存知かと思います。 しかし、 個人利用に限り、本番環境(プロダクション用サーバー)であっても、OAuth認証をする必要はありません。 ええ、僕はこれを知らずに頑張ってOAuth認証しようとしていましたよ。 公式ガイドに書いてありました。 認証 - Evernote Developers https://dev.evernote.com
PythonからEvernote APIを使う方法 - MyEnigma
EVERNOTE Perfect GuideBook [改訂第2版]posted with カエレバ田口 和裕,古市 威志 ソーテック社 2016-05-21 Amazonで探す楽天市場で探すYahooショッピングで探す はじめに 先日、Evernoteのノートをランダムに表示する Webアプリを公開しました。 Random Ever myenigma.hatenablog.com 上記のアプリでは、PythonのWebサーバから EvernoteのAPIを利用してユーザのEvernoteの情報を取得し、 サービスを構築しています。 今回は自分のメモも兼ねて、 PythonからEvernote APIを使用する方法を まとめておきたいと思います。 Evernoteのアカウントを作る 下記のリンクからEvernoteのアカウントを作ることができます。 Create an Evernote A
Pythonで心理実験 - 準備編2 — 十河研究室
準備編2：とりあえずpythonを使ってみる¶ A: さて、今回は簡単なpythonの使い方を解説しておこう。サンプルプログラムを実行したり、練習問題をやってもらう時に必要だからな。 B: えー、練習問題なんてあるんですか。 A: こういうのは解説を読んでるだけじゃなくて、ちょいちょいと自分でいじってみる方がの見込みが早いのさ。こっちが問題を出すのを待たずにいろいろやってみるのがいい。 pythonのプログラムを手軽に動かす方法を3つ紹介しておこう。それぞれ長所短所があるぞ。 pythonスクリプトファイルのアイコンをダブルクリックする コマンドシェルからpython [スクリプトファイル名]、または単にスクリプト名を入力して起動する pythonインタプリタを使う B: アイコンをダブルクリックってのが簡単そうですね。 A: Windowsの場合、pythonをインストールした後であれば
PythonのPyQtによるクロスプラットフォームGUIアプリ作成入門 - MyEnigma
Qt Quickスターターブック―Qt5.10対応 (SHOEISHA DIGITAL FIRST)posted with カエレバ折戸 孝行 翔泳社 2018-03-15 Amazonで最安値を探す楽天市場で最安値を探すYahooショッピングで最安値を探す 目次 目次 はじめに インストール Macの場合 Linux(Ubuntu)の場合 Windowsの場合 Windowを作る ステータスバーに文字などを表示する メニューバーを作る ツールバーを作る 一行のフォームに文字や数値を表示する 複数行のテキストボックスを作る 表形式のGUIの作り方 スライダーGUIを作る タブのGUIを作る プログレスバーのGUIを作る メッセージボックスを作る ウィジェットをグループ化する リスト選択のGUIを作る ラジオボタンを使う PyQtをより深く学びたい人は Pythonのその他GUIライブラリ
Homebrew で OpenCV の Python バインディングを試す - CUBE SUGAR CONTAINER
OpenCV はオープンソースのコンピュータビジョンライブラリ。 画像だけでなく動画も処理できたり、それ関連の機械学習アルゴリズムまで実装してたりする。 本体は C++ で書かれているけど Python バインディングもあるので、今回はそれを試してみる。 表題の通り Homebrew を使って OpenCV をインストールするため、環境には Mac OS X を使用している。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.14.4 BuildVersion: 18E226 OpenCV をインストールする OpenCV を Homebrew からインストールする。 $ brew install opencv glog 尚、そのままでは OpenCV のパッケージが Python のパスに追加されないので、以下のようにしてパスを通す必要
OpenCV: Depth Map from Stereo Images
Goal In this session, We will learn to create depth map from stereo images. Basics In last session, we saw basic concepts like epipolar constraints and other related terms. We also saw that if we have two images of same scene, we can get depth information from that in an intuitive way. Below is an image and some simple mathematical formulas which proves that intuition. (Image Courtesy : The above
Python 科学技術関連のパッケージ一覧 | トライフィールズ
PyPIで公開されているパッケージのうち、次のファイルター条件を用いた科学技術関連のパッケージの一覧を機械翻訳を交えて日本語化し掲載します。パッケージを探す参考にしていただければ幸いです。 Intended Audience :: Science/Research Topic :: Scientific/Engineering Development Status :: 5 – Production/Stable 3lc (2026-02-11) 3LC Python Package – A tool for model-guided, interactive data debugging and enhancements 3LC Pythonパッケージ – モデルガイドによるインタラクティブなデータデバッグと強化のためのツール 4DCANAS (2026-01-10) Advanced
Mac OS X で OpenCV 3 + Python 2/3 の開発環境を整備する方法 – ymyzk’s blog
Mac OS X で OpenCV 3 + Python 2/3 の開発環境を整備する方法をまとめます. 今回この方法で導入テストを行なった環境は以下の通りです. OS X 10.10.4 (14E46) Homebrew Python 2.7.10 / 3.4.3 NumPy 1.9.2 OpenCV 3.0.0 Mac OS X + OpenCV 2 + Python 2 での環境構築についてはこちらを参照してください. Homebrew の導入 これについては多くの方が既に導入されていると思いますので省略します. 詳しくは Homebrew の公式サイトを参照してください. NumPy は homebrew-python, OpenCV は homebrew-science に Formula があるので, それぞれ tap しておきます. brew tap homebrew/pyt
Requests: 人間のためのHTTP — requests-docs-ja 1.0.4 documentation
Requests: 人間のためのHTTP¶ リリース v1.0.4. (Installation) Requestsは、人が使いやすいように設計されていて、Pythonで書かれている Apache2 Licensed ベースのHTTPライブラリです。 Pythonの標準の urllib2 モジュールは、必要とされるほとんどのHTTPの機能を備えていますが、APIがまともに 使えません 。 様々なウェブ用途に合わせて作られていて、何回も修正されてきました。 簡単なことを行う(メソッドの上書きでさえ)のに、 かなり の量の作業が必要になります。 それはPython的ではないので、そんなに複雑にするべきではありません。 >>> r = requests.get('https://api.github.com/user', auth=('user', 'pass')) >>> r.status_c
homebrewを使うならばpyenvでは必ずPython2を一つ目に設定すること（もしくはPython3を優先したMacでのRicty作成苦労話） - 別館 子子子子子子（ねこのここねこ）はてブロ部
結論 homebrewではpythonコマンドがPython 2であるとしてスクリプトが組んであります。 GitHub - Homebrew/legacy-homebrew: The former home of Homebrew/homebrew (deprecated) のでPython 3にすると、トラブルの原因になります。 対策１ タイトル通りに「pyenvでは必ずPython2を一つ目に設定する」。 $ pyenv global 2.7.6 3.4.0 対策２ 「pyenv local」コマンドを使えば、フォルダ内で使用するPythonのバージョンを指定できます。 ので、Python2用の作業フォルダPython2内で ~/Python2/: $ pyenv local 2.7.6 3.4.0 と設定しておく。 とはいえ 私はRubyistでありPythonistaではないので、
conda で python の環境つくり
stfuawsc_itg_advent2014_4_conda.md これは stfuawsc_itg Advent Calendar 2014 4日目の記事です。 プログラミングをしていると、いろいろなバージョンの環境を行ったり来たりしたくなることがあります。たとえば言語処理は python 2 へ nltk を入れてやりたい。シミュレーションは python 3 へ numpy 入れてやりたいとか。 そういうふうに言語やモジュールのバージョンをいろいろ組合せた環境を気軽に切り替えられると便利です。 実際そういうことを可能にするツールはたくさんあります。virtualenv, pyenv など。 ここで紹介する conda というツールもその1つです。 virtualenv などでは、モジュールを入れるときは通常の python の流儀でインストールするのですが、インストールがうまくいか
WindowsでanacondaのEnvironment管理をする - keisukeのブログ
参考：How to activate an Anaconda environment - Stack Overflow 何をしたいの？ AnacondaのEnvironment管理に関する公式のドキュメントが、特にWindows環境においてはあまり充実しているとはいえないので、調べた結果を(自分用のメモも兼ねて)和訳して残したいです。 MacOS/Linux系のドキュメントは充分豊富にある上に、Windowsで頻発しがちな問題も起こらないので、Windows環境での設定について書きます。 Anaconda? Pythonを使うにあたって、packageを色々を準備するのは意外と面倒だったりします。そこで、すでに誰かが「よく使う」packageをまとめて、Python本体と一緒に配布していることがあります(ディストリビューションと呼びます[^1 例えばUbuntuは便利なデスクトップ環境やア
自作のプロキシサーバーを介して、iPodからのWebアクセス速度を上げてみる - ふにゃるんv2
iPod touchを使って、ごろ寝しながらWebサーフィン(死語)していたんですが、携帯に最適化されていないWebページを見ると、結構待たされるんですね。 しかも、3ペイン構造になっているのが多くて、ズームイン・ズームアウトを繰り返すのもアホらしい。 携帯(ガラケー)のWebアクセス機能は、アクセス速度こそ遅いものの、少しでもアクセス速度が上がるよう、携帯のキャリア側のサーバーで本来のHTMLを変換して最適化して表示してくれるので、小さい画面でも見やすいし、我慢ならんほど表示が遅い訳でも無い。 2つの良い所と悪い所が頭の中で、シェイクしている内、ふと思った訳です。 iPod touch(iPhoneでも可)で、携帯向けにHTMLを最適化するHTTPプロキシサーバーを介してWebアクセスすれば、サクサクWebサーフィンできるんじゃね？ 情報収集 そのものズバリな「携帯向け最適化用HTTPプ
Python 軽量ドキュメントデータベース TinyDB
私が選ぶ2015年の”新しい”Pythonモジュール トップ5 こちらで紹介されている「TinyDB」 http://tinydb.readthedocs.org/en/latest/index.html Pure Pythonなドキュメントデータベースなようです。 インストールして使ってみます。 インストール インストールはeasy_installで行いました。 バージョン3.1.2がインストール出来ました。 データの登録と検索 こちらを参考に、使い方を調べてみます。 http://tinydb.readthedocs.org/en/latest/getting-started.html まず、データベースの作成とデータ登録を行ってみます。 from tinydb import TinyDB, Query# データベースオープン 引数はファイル名db = TinyDB('db.json'
理系じゃないけどMacにPython3導入した
私は所謂文系の芸術大学に通っていますが、所属しているゼミでは音響心理実験のためにMatlabやRを使って音声信号処理、統計分析を行っています。 先日色々調べ物していて「二年前 Ruby + MATLAB + R + Python 今 95％ Pythonな例」という投稿を読んでPythonかっこいいい！と触発されまして、Mac OS X Yosemite（10.10.2）にPythonの開発環境を整えてみました。 とりあえずは、今までMatlabでやっていたような信号処理ができるようになることを目標に勉強してみたいと思います。 導入の手順をメモとして残しておきます。変なところがあれば是非コメントをお願いします。 Python3の導入（Mac） 「MacでPythonの機械学習環境構築(2015年2月版)」の投稿を参考にさせて頂きました。とてもシンプルで分かりやすかったです。 ざっくり、以下
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