pandas is a fast, powerful, flexible and easy to use open source data analysis and manipulation tool, built on top of the Python programming language. Install pandas now!
pandas - Python Data Analysis Library
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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
pipの使い方 (2014/1バージョン) — そこはかとなく書くよん。 ドキュメント
pipの使い方 (2014/1バージョン)¶ 以前 pipの使い方 と いう記事を書いたのですが、これは2011年の1月と、ちょうど3年前です。これ から随分変わったので、ここでもう一度まとめたいと思います。 pip: http://www.pip-installer.org/ ここで述べているpipのバージョンは1.5です。お使いのpipのバージョンが古い場合は pip install -U pip として、更新してください。 警告 大きな変更点: pip 1.5から"pre"や"b"などがバージョンに付いているパッ ケージはデフォルトで検索やインストールの対象からはずされました。その ため、1.5未満のバージョンのpipでインストールしたパッケージが1.5では 入らない場合があります。 --pre を付けることで、これらのバージョンを入れることができます。
Grumpy: Go running Python!
The latest news from Google on open source releases, major projects, events, and student outreach programs. Google runs millions of lines of Python code. The front-end server that drives youtube.com and YouTube’s APIs is primarily written in Python, and it serves millions of requests per second! YouTube’s front-end runs on CPython 2.7, so we’ve put a ton of work into improving the runtime and adap
Deep learning × Python - Qiita
今更ではありますが、今年のPythonキーワードの中で外すことはできないのではないでしょうか？ というわけで今年を振り返ってお世話になったDeepLearning系Pythonライブラリを紹介したいと思います。 Keras chainer, tensorflow, mxnetなどいろいろなフレームワークが出てますが、単純にGithubのスター数でみると次の順で人気なようです。(12月25日現在) tensorflow(40959) keras(10509) mxnet(7288) chainer(1910) tensorflow大人気なのが分かりますね。kerasはコード行数が少なくて済むので好きなのですが、tensorflow-slimなども出てきて、今後もtensorflowベースでより簡単に書けるライブラリが出てきそうです。 keras-rl kerasを使ったDeep Reinfo
Python3で文字列を処理する際の心掛け - Qiita
昨日の記事に引き続き、今度はPython3で文字列を扱う場合の自分なりの方針をまとめてみる。 個人的結論 ほとんどの場合は文字列を扱い、標準入出力とも文字列でやり取りする。 ただし外部プログラムからバイト列が渡される、などバイト列を扱わなければいけないこともありうる。逆に言うと、そういう場合を除いてはバイト列を扱わない。 これが良い悪いということではなく、現状自分の書くコードではバイト列を扱わなければならないケースが少ないというだけ。 バイト列と文字列 バイト列は特定のエンコード方式でエンコードされており、リテラルではb'a'のように表現する。一方、文字列はUnicodeのコードポイントを並べたものであり、リテラルでは'あいう'のように表現する。 さらっと書いたが、この時点でPython2との扱いの違いが分かる。 「Python3のバイト列」は「Python2のバイト文字列」と扱いが似てい
Jupyter Notebook を使ってみよう
本ページでは、Jupyter Notebook の概要と基本的な使い方について紹介します。 Jupyter Notebook とは Jupyter Notebook (読み方は「ジュパイター・ノートブック」または「ジュピター・ノートブック」) とは、ノートブックと呼ばれる形式で作成したプログラムを実行し、実行結果を記録しながら、データの分析作業を進めるためのツールです。 プログラムとその実行結果やその際のメモを簡単に作成、確認することができるため、自分自身の過去の作業内容の振り返りや、チームメンバーへ作業結果を共有する際に便利なほか、スクール形式での授業や研修などでの利用にも向いています。 このようなノートブック形式で分析作業を行うためのツールとしては、微分積分などの科学技術系計算ソフトウェアの Mathematica (マセマティカ) や Spark, Hadoop などの並列分散処理シ
Python - Qiita Advent Calendar 2016 - Qiita
初学者さん、学生さん大歓迎！ 年の瀬に今年一年の振り返りとして、みなさんのやってきたことを教えてください！！ 自然言語処理でもデータ分析でもなんでもウェルカムです！
データサイエンティストを目指す人のpython環境構築 2016 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? pythonの環境構築について "python 環境構築"でググると20万件くらいヒットしますが、割と内容が古いです。 タイトルにはデータサイエンティストと書いてありますが、データサイエンティスト以外にもanacondaはおすすめです。 2.x or 3.x? 3.xは動かないライブラリが多いので2.x推奨 > 3.xで動かないライブラリがある、くらいまで来ました。 easy_installでpipを入れて、setuptoolsも入れて、でもwheelというのもあって... > 古いです。 virtualenv 必須 > そんなこともな
Budou - 機械学習を用いた日本語改行問題へのソリューション - ウェブ雑記
こんにちは！ 日本語のウェブサイトを作っていると、日本語特有の問題にぶちあたることがありますよね。 その中でも今回着目したいのは、日本語改行問題。最近、この問題を解決するためのライブラリを公開したので、紹介します。 github.com そもそも日本語改行問題とは何か ウェブブラウザで日本語で書かれたウェブサイトを見ていると、ときどき文章が変なところで改行されているのを目にすることがありますよね。 たとえば、こんなかんじ。 「ソリューション」が「ソリューショ」と「ン」に分かれてしまっています。読みにくいですね。 英語では単語がスペースによって区切られますが、日本語や中国語などのアジア圏の言語では単語がスペースで区切られないことが多いです。 そのため、英語では単語の途中で改行されることは通常ありませんが、日本語では単語の途中で改行されることがよくあります。 本文ならともかく、見出しやキャッチ
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（インターン向けに書いた）Pythonパッケージを作る方法 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事は何？ Pythonパッケージの作り方を説明する Pythonパッケージを作るときに意識して欲しいことを説明する この記事はポエムです これまでのあらすじ インターンを迎える予定なのですが、彼らはパッケージを作ったことがないそうです。 一方で、企業としては、パッケージ化までしてくれないと、実務に使うまで時間がかかってしまって大変です。 そこで、社内向けに「Pythonパッケージの作り方」という文書を書きました。これをインターンの人に読んでもらっていい感じのパッケージを作ってもらうぜ！という都合の良い目論見です。 しかし、 私もい
Pythonの理解を試みる 〜バイトコードインタプリタを作成する〜
PodSecurityPolicy からGatekeeper に移行しました / Kubernetes Meetup Tokyo #57
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Python Pandasでのデータ操作の初歩まとめ − 前半：データ作成＆操作編 - Qiita
GitHub - humphd/have-fun-with-machine-learning: An absolute beginner's guide to Machine Learning and Image Classification with Neural Networks
GitHub - joestump/python-oauth2: A fully tested, abstract interface to creating OAuth clients and servers.
GitHub - kevinhughes27/TensorKart: self-driving MarioKart with TensorFlow
PowerShellでAnacondaの仮想環境をactivateする - Qiita
Scipy Lecture Notes — Scipy lecture notes