PyConJP2014のカンファレンスにPython歴-1日で参加してきた話 - しがない学生の雑記
こんにちは。 昨日まで開催されていたPyCon2014に参加してきました。実際に参加したのは、土日のカンファレンスだけでしたが、これが最高に楽しかった。 PyConはじまるぞ！ pic.twitter.com/oWEIpjXV22 — じゅうそう@オフライン田舎に引きこもり中 (@zyusou) 2014, 9月 13 タイトルのPython歴-1日ってのは、参加中の土曜日の夜にPythonを始めたからです。要するに、Pythonを書いたこともないのにPyConに参加するという、我ながらイカれた行為を行ってきました。頭おかしいと思います。 そもそもPyCon自体に参加するきっかけはTwitterでした。インターン後の土日になにかイベントに参加したいなぁと思ってConnpassを探していたら、ちょうどその日にPyCon2014のカンファレンスが行われるようで。 PyCon JP 2014 h
ディープラーニングに対応したPythonの機械学習ライブラリ『Pylearn2』
pylearn2はこのスライドで紹介されていたライブラリ。↓ Linuxでのインストール手順はQiitaのこの記事が詳しい。↓ http://qiita.com/mizuki0420@github/items/3f9c97b32e8d6e37abad けど、オイラはWindowsでやってやるんだ。 インストールは結構めんどくさくて、ソースコードはGitから落とし、setup.pyはbuild, installではなくdevelopオプションを使う。 Windows環境でのインストールには、他の依存ライブラリとしてnumpy, scipy, setuptools, matplotlib, dateutil, pyparsing, sixが必要。 ここの記事が詳しかった。↓ http://mikemoke.hatenablog.com/entry/2014/03/02/210439 この記事だ
Online Python Tutor - visualize, debug, get AI help for Python, Java, C, C++, and JavaScript
Online Compiler, Visual Debugger, and AI Tutor for Python, Java, C, C++, and JavaScript Python Tutor helps you do programming homework assignments in Python, Java, C, C++, and JavaScript. It contains a unique step-by-step visual debugger and AI tutor to help you understand and debug code. Since 2010, over 20 million people in more than 180 countries have used Python Tutor to visualize over 200 mil
Python3でPyMCのインストール - old school magic
概要 PyMCはPythonのベイズ統計用ライブラリです。特にMCMCに重点を置いています。 Python3にPyMCを導入するのに割りと手こずったのでメモします。 参考になれば幸いです。 インストールの前準備 今回はPyMC version 3を試します。(まだalpha版です。) Python 2.7もしくは3.3に対応しています。 PyMC3 https://github.com/pymc-devs/pymc 依存しているライブラリは Theano NumPy SciPy Matplotlib です。これらを事前にインストールします。 参考 MacでPythonの機械学習環境構築(2014年5月版) - old school magic Theano Anaconda(Python用の機械学習パッケージ)で一発です。 と言いたいところですが、Theanoでちょっと引っかかりました。
NLTK :: Natural Language Toolkit
Natural Language Toolkit¶ NLTK is a leading platform for building Python programs to work with human language data. It provides easy-to-use interfaces to over 50 corpora and lexical resources such as WordNet, along with a suite of text processing libraries for classification, tokenization, stemming, tagging, parsing, and semantic reasoning, wrappers for industrial-strength NLP libraries, and an ac
NLTKのplotで日本語を使う方法 - Qiita
出力結果 概要 NLTK(自然言語処理用ライブラリ)のplot機能(グラフ出力)で、日本語が使えるようにする。 オライリー本「入門 自然言語処理」（->英語版[無料]）のPython による日本語自然言語処理の章で、 "ただし、 matplotlib では、標準では日本語が文字化けしてしまうことに注意。"とあるが、 対処法が見当たらないので、自前で対処した。 前提知識 -> Python による日本語自然言語処理 環境 LinuxMint13(Ubuntu12.04) コード #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('UTF-8') import MeCab import nltk from numpy import * from nltk.cor
Python：時系列分析（その１） : 分析技術とビジネスインテリジェンス
Python pandasとstatsmodelsを用いた時系列分析についてまとめる。pandasは欠損値の処理や移動平均の算出に、statsmodelsはARIMAなど時系列解析の実施に用いるとよさそう。以下の内容について順次取り上げていきたい。 ●単純移動平均 ●自己相関関数（ACF：Auto Correlation Function） ●偏自己相関関数（PACF：Partial Auto Correlation Function） ●自己回帰過程：AR(p) ●自己回帰移動平均過程：ARMA(p, q) ●自己回帰和分移動平均過程：ARIMA(p, q, d) ●多変量自己回帰過程：VAR(p) ●状態空間モデル ARIMAまでがひとつの系列のみを対象とした分析。VARはARの多変量版で、ある系列を予測するのに他の系列のデータも活用する。状態空間モデルは、観測方程式と状態方程式（真の
Python の CUI デバッガ PudB が便利すぎた件
Python のデバッガといえば言語そのものに付属している pdb がまず挙げられるけど、pdb は実行中の行以外を確認できなくて正直かなり使いづらさを感じる。 それ以外の Python のデバッガとしては、以前にこのブログでも winpdb を紹介しているし、それ以外だと Eclipse PyDev プラグインの GUI デバッガをよく使っている。 とはいえ、これら二つは動作に X Window System が必要だったり、プラットフォームとして Eclipse や wxPython をインストールしなきゃいけないのが結構手間になる。 今回紹介する PudB は動作に特別なプラットフォームが不要でなおかつ pdb より便利な CUI のデバッガだ。 インストールはいつも通り PyPI から PIP で。 必要に応じて sudo などする。 $ pip install pudb 使い方は
機械学習ライブラリ scikit-learn で簡単ツイート分類 | ぱろすけのメモ帳
皆様こんにちは。今日も元気に自分を見つめ直していますか？自分を見つめ直す手段として、過去の自分の発言を見返すことは有用だと考えられます。たとえば、Twitter を使っている方ならば、その過去ログを用いることが考えられるでしょう。Twitter の過去ログはライフログとして機能し、それを用いることにより、過去の出来事のみならず、考え方、感じ方、ふとした着想、などなどを読み取ることができます。しかしながら、過去のツイートを全部見返すのは非常に面倒ですね。たとえば僕のアカウントはトータルで4万ツイート以上あります。これは非常にめんどい。Twitter は情報量多くてだるいよね問題については、従来「再生核 Hilbert 空間を用い、脱ベイズ確率主義に立脚したあまりだるくないツイッター」などの試みが行われてきましたが、今なおその面倒さを軽減する手段については十分とはいえません。本記事では、過去の
Pythonで生エクセルファイルを読み書きするpyExceleratorを使ってみた — TRIVIAL TECHNOLOGIES 2.0
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー 普段自らこういうことはやらないんだけど，やむにやまれず大量(500個ほど)のエクセルファイルをCSVファイルに変換する必要があった。RubyではSpeadsheetというのがあるみたい。PerlではSpreadsheet::WriteExcelとかSpreadsheet::ReadExcelとか使うのかな。 まあ僕はPythonな人ということもあり，Pythonでできないかと思って調べてみたらpyExceleratorというモジュールを発見した。Pure Pythonで書かれたモジュールなのでインストールが簡単。生のエクセルファイルを直接読み書きできるので，プラットフォームを問わず動か
単純ベイズ：上級編 — 機械学習の Python との出会い
単純ベイズ：上級編¶ この章では， 単純ベイズ：入門編 で実装した NaiveBayes1 クラスを，NumPy のより高度な機能を利用して改良します． その過程で，NumPy の強力な機能であるブロードキャストの機能と，この機能を活用する手順を紹介します．
逆引きPython | Nekoya press
INDEX コーディングスタイル ファイル操作 日付・時刻 その他 その他 .pycを作りたくない 環境変数PYTHONDONTWRITEBYTECODEを設定すると、.pycおよび.pyoファイルが作成されなくなる。値は何でもいいので、 export PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 などと書いておけばよい。 辞書（dict）のソート キー（key）の順に取り出す >>> score = {'Jack':300, 'Mike':200, 'Jane':100} >>> for (k, v) in sorted(score.items()): ... k, v ... ('Jack', 300) ('Jane', 100) ('Mike', 200) 値（value）の順に取り出す >>> for (k, v) in sorted(score.items(), key=l
PythonとかScrapyとか使ってクローリングやスクレイピングするノウハウを公開してみる！ - orangain flavor
2016-12-09追記 「Pythonクローリング&スクレイピング」という本を書きました！ Pythonクローリング&スクレイピング -データ収集・解析のための実践開発ガイド- 作者: 加藤耕太出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2016/12/16メディア: 大型本この商品を含むブログを見る 2015年6月21日 追記： この記事のクローラーは動かなくなっているので、Scrapy 1.0について書いた新しい記事を参照してください。 2014年1月5日 16:10更新： デメリットを修正しました。 以下の記事が話題になっていたので、乗っかってPythonの話を書いてみたいと思います。 Rubyとか使ってクローリングやスクレイピングするノウハウを公開してみる！ - 病みつきエンジニアブログ 複数並行可能なRubyのクローラー、「cosmicrawler」を試してみた - プログラマにな
Jinja2 ドキュメント日本語訳
Jinja2へようこそ¶ Jinja2はモダンでデザイナーも扱いやすいPython用テンプレート言語です。 Djangoテンプレートの後発として設計されました。動作が速く、広い用途に対応し、 サンドボックス的なテンプレート実行環境があるので安全です。 <title>{% block title %}{% endblock %}</title> <ul> {% for user in users %} <li><a href="{{ user.url }}">{{ user.username }}</a></li> {% endfor %} </ul> 特徴 サンドボックス的な実行 XSS予防に強力な自動HTMLエスケープシステム テンプレート継承 ジャストインタイムなPythonコードへの補助的なコンパイル 補助的な事前のテンプレートコンパイル デバッグの容易さ。例外の行番号はテンプレート
データ・サイエンスのプログラミング言語はRからPythonに置き換わる | readwrite.jp
これまでデータ・サイエンティストの選ぶプログラミング言語はRだったのだが、急激にPythonに置き換わろうとしている。 このシフトの理由はいくつかあるようだが、第一にはPython自体が汎用的で比較的学びやすい言語であるのに対し、Rが習得するにあたってやや複雑であることがあげられるだろう。 データにますます依存しつつある現代社会とデータに飢えたサイエンティストにとっては「簡単さ」こそが鍵となるのだ。 Rは実際にはプログラミング言語ではないRを覚えることに苦労する人が多い理由として考えられるのは、Rが実際にはプログラミング言語ではないからかもしれない。R専門家のジョン・クックいわく、Rとは「統計のためのインタラクティブな環境」であり、厳密にはプログラミング言語ではないのだ。彼はさらに「Rをプログラミング言語だと考るのではなく、Rがプログラミング言語を内包しているのだと考えた方が良いと分かった
How to Use the Twython (Twitter) Python library | Python Central
Python is a very versatile language with a very diverse library ecosystem. That's why their motto is "batteries included" - and boy are they right! Using Python, you can connect and interact with a wide array of social networks including Facebook, Twitter and LinkedIn. Today, I want to show you how to perform some basic tasks on Twitter using Twython and Python. Twython is a very robust, mature li
Pythonあれこれ/正規表現パターン - 笑猫酒家
標準出力を「encode('shift_jis')」でUnicode→SJISに変換しているものは、開発環境がWindows+Eclipseの都合です。Windows+Eclipseのコンソールは、SJISエンコーディングオンリーなので。 文字列が「ASCII文字」のみか？ import re #全てASCII文字か？ #Pythonの正規表現で、渡された文字列が全てASCII文字かチェックします。(UTF-8向け) #Python 正規表現 ASCII文字 UTF8 regexp = re.compile(r'^[\x20-\x7E]+$') result = regexp.search(" abcdefghijklmnopqrstuvwxyz!#$&'()[]@") if result != None : print(u"すべてがASCIIである".encode('shift_jis'
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