みるか on Twitter: "先日話題に上がった数理最適化のとんでもないサイト、豊富な組み合わせ最適化問題に対する概略およびコードのみならず、解説動画まで公開されていて脱帽。 Python言語による実務で使える100+の最適化問題 https://t.co/QttWNhxZZD"先日話題に上がった数理最適化のとんでもないサイト、豊富な組み合わせ最適化問題に対する概略およびコードのみならず、解説動画まで公開されていて脱帽。 Python言語による実務で使える100+の最適化問題 https://t.co/QttWNhxZZD
プログラマを育てる脳トレパズル 遊んでおぼえるPythonプログラミング＆アルゴリズム | 翔泳社
最初から最後まで、遊びっぱなし。 でも、「使えるコード」が書けるようになります。 【本書の特長】 <<遊び感覚でプログラミングとアルゴリズムをおぼえよう！>> ・イチからPythonのプログラミングとアルゴリズムがわかる ・ゲームをつくりながら基本を理解できる ・パズル問題で実践的なコードの書き方が身につく ・環境構築不要のGoogle Colaboratoryですぐ始められる ・パズル問題の解答はPythonに加え、JavaScriptとRubyのコードも提供 【内容紹介】 楽しくなきゃ、プログラミングじゃない！ プログラミングを学ぶとき、 言語の文法などを勉強するのは退屈なものです。 何かつくりたいものがあり、 それを自分の手でつくることが 達成感となり、楽しさにつながります。 本書でも一般的なプログラミングで 必要な要素がひと通り登場しますが、 簡単なゲームをつくりながら基本をおぼえ
【自動化】PDF内の表をPythonで抜き出す - Qiita
PDFは扱いにくい PDFファイルをPythonで扱うのは大変です。 表がPDFの中に埋め込まれているケースも割とあります。 例えば 平成30年 全衛連ストレスチェックサービス実施結果報告書の中にはたくさんの表データが埋め込まれています。 例えばファイルの40ページの【表14 業種別高ストレス者の割合】を抜き出したいと思ったとします。 この表を選択して、Excelにコピペしてみましょう。 コピーして、Excelに貼り付けます。 おや？うまくいかないですね。 1つのセルの中に、全部のデータが羅列されてしまっています。 実はPythonを使ってこのPDF中の表を比較的簡単にcsvやExcelに変換することができます。 PythonでPDFの表をcsvに PythonでPDF内の表(テーブル)をcsvやexcelに変換する手順は2ステップです。 ステップ1. PDFから表をpandasのData
AtCoder緑になるまでに勉強した基本的なアルゴリズムやデータ構造まとめ - Qiita
先日開催されました東京海上日動プログラミングコンテスト2020で緑レートになることができました。 中には初回参加で緑になってしまう人もいるようですが、自分の場合そう順調にいくはずもなく、ここまで来るのに結構自己学習を重ねてきました。初参加したコンテストはアルゴリズムやデータ構造などはNo勉強、過去問も大体10門程度を解いただけでの参加ということもあり、灰色diffでした。そこからコツコツ勉強を重ね、10回目のコンテスト参加でようやく緑になれました。このブログでは今までに自身が学習したアルゴリズムやデータ構造を備忘録の意味も含めまとめ＆Pythonでの実装をして行きたいと思います。 もしこの記事がお役にたったらLGTMいただけると幸いです。 自身のスペック 大学、大学院は理系だが、情報系ではない。 数学は昔から苦手ではないが、決して得意でもない。 プログラミング歴は1年半程度 普段の業務では
機械学習アルゴリズムの分類と実装まとめ - Qiita
はじめに 機械学習の分類とそれらのアルゴリズムのライブラリを用いた簡単な実装をまとめました。 各アルゴリズムのコードはサンプルデータまで含めているので、そのまま実行することができます。 必要最低限のパラメータしか設定していないので、細かい設定は公式ドキュメントなど参照して設定してください。 それぞれのアルゴリズムについては、簡単な説明は載せてますが、詳しい説明はしていません。 対象読者 機械学習アルゴリズムの分類を知りたい 機械学習アルゴリズムを実装して動かしたい ゴール 機械学習のアルゴリズムの分類がわかる 機械学習アルゴリズムの実装ができる 機械学習の分類 機械学習は以下のように分類されます。 教師あり学習 回帰 分類 教師なし学習 強化学習 今回は、強化学習の実装は扱いません。 教師あり学習 教師あり学習は、特徴を表すデータ（特徴量、説明変数）と答えとなるデータ（ラベル、目的変数）か
自然言語を簡単に可視化・分析できるライブラリ「nlplot」を公開しました - ギークなエンジニアを目指す男
こんにちは。たかぱい（@takapy0210）です。 本日は自然言語の可視化を手軽にできるようにしたパッケージnlplotをPyPIに公開したので、これのご紹介です。 nlplotとは？ nlplotで何ができるか 使い方 使用データ 事前準備 ストップワードの計算 N-gram bar chart N-gram tree Map Histogram of the word count wordcloud co-occurrence networks sunburst chart まとめ nlplotとは？ 自然言語の基本的な可視化を手軽にできるようにしたパッケージです。 現在は日本語と英語で動作確認済みです。 基本的な描画はplotlyを用いているため、notebook上からインタラクティブにグラフを操作することができます。 github.com （スター★お待ちしております🙇♂️）
[GCP] AI Platform Notebooksが正式リリースされていたので使ってみる | DevelopersIO
こんにちは、Mr.Moです。 GCPのAI Platform Notebooksが先月末でGA（Generally Available：正式リリース）になりましたね！Google Colaboratoryも良いですが、こちらのサービスも気になるので早速使ってみます。 https://cloud.google.com/ai-platform/notebooks/docs/release-notes#March_31_2020 AI Platform Notebooksとは AI Platform Notebooks は、JupyterLab 統合開発環境を提供するマネージド サービスです。機械学習のデベロッパーとデータ サイエンティストは、最新のデータ サイエンスと機械学習のフレームワークがプリインストールされた JupyterLab を実行するインスタンスをワンクリックで作成できます。No
![[GCP] AI Platform Notebooksが正式リリースされていたので使ってみる | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6a3635db98fffd980fc344673f30e760345cddd7/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2020%2F09%2Fgcp-eyecatch-ai-platform_1200x630.png)
時系列データ関連の本10冊読んだので書評書く。+4冊更新 2021年11月 - Qiita
各本の立ち位置について どんな軸で立ち位置を説明しようか悩みますが、今回は「対象読者レベル」と「時系列との関係」についての二軸で「独断と偏見」で位置づけしてみました。 はじめに 仕事でデータ分析に関して種々のデータに色々な手法を使ったりするのですが、分析していると時系列のデータが意外と多い。 数値予測や異常検知などは時刻と共に記録されていることが多いです。 この時系列データに関する知識を付けるために網羅的に本を読んで、知識を付けようと思いました。 今回はその中で、「どの本にどんな事が書いてあって、他の本との関係性は？」を書評にすることで、皆さんの本の購入の手助けになればと思っています。 「この本の立ち位置も調べて」 「時系列本ならこの本入れなアカン」 などあれば教えてください。 時系列分析のためのブックガイドと同じようなコンセプトの記事です。 時系列データに対する「python,Rどっちが
グリーンバックはもういらない！？Background Mattingでどこでも合成（Windows10、Python 3.6） - Qiita
グリーンバックはもういらない！？Background Mattingでどこでも合成（Windows10、Python 3.6）Python画像処理CUDA機械学習DeepLearning はじめに Zoomでバーチャル背景が流行っていますね。グリーンバックを必要とせずに一枚の背景画像から人物を切り抜き、ピクセルレベルで違和感なく合成できるBackground Mattingをやってみました。CPUでも動くよ。 システム環境 Windows10（RTX2080 Max-Q、i7-8750H、RAM16GB） Anaconda 2020.02 Python 3.6 CUDA 10.0 cuDNN 導入 Background-Mattingからクローンします。 back-matting環境を作ります。
【Python】再帰関数を使ったプログラミング問題の解き方を解説する - paiza times
StartupStockPhotosによるPixabayからの画像 こんにちは。倉内です。 プログラミング問題には、計算問題だけでなく配列や文字列を操作したり、図形から法則を見つけたりといろいろなものがあります。その中でも「関数を定義して処理を書くのは苦手だな…」と感じている方は多いのではないでしょうか。 私もまさにそのひとりで、基本は学んだものの使いこなせていません…。そこで今回は、さまざまな問題を集めた「レベルアップ問題集」の中から再帰関数を使って解く問題に挑戦しようと思います！ 今回はスマートな解き方や綺麗なコードを書くというよりは、プログラミング初心者でもこういう方針を立てて、こう考えてみたら解けるかもということを重視して解いていきます。 プログラミング学習を始めたばかりの初心者の方もぜひ参考にしてみてください。 レベルアップ問題集「山折り谷折り」をPythonで解く paizaで
レトロゲームエンジンPyxelでプログラミングを始めよう！（2020.4.4版） - kitao's blog
在宅勤務、週末の外出自粛と、何かと家にいることが多くなりました。 厳しい状況が続きますが、まとまった時間を確保して、新しく何かを身に着けるにはいい機会と言えるかもしれません。 そこで、在宅の時間を活用して、Pythonの使い方やゲームプログラミングを覚えたいという方に向けて、最新版に対応したレトロゲームエンジンPyxelの紹介記事を再作成してみました。 古い紹介記事を読んで、以前のインストール方法を試して詰まっている方もたまに見かけますので、こちらの最新版の紹介記事を参考にしていただければと思います。 Pyxelとは Pyxel（ピクセル）は、昔ながらのドット絵タイプのゲームを簡単に作れる「レトロゲームエンジン」です。 GitHubでオープンソースとして公開されており、2018年7月30日のリリース後4日で、GitHubのデイリーランキングで１億プロジェクト中1位を獲得。現在は6800スタ
Diagramsを使ってPythonでシステム構成図を描く | DevelopersIO
Pythonでシステム構成図を書ける、DiagramsというOSSが便利そうだったので試してみました。 Diagrams · Diagram as Code 対応プロバイダ 現在、Diagramsは以下の7種類のプロバイダに対応しています。各プロバイダが提供している各種サービスがノードとして対応されています。以下は対応プロバイダとそのノード一覧へのリンクです。 AWS Azure GCP Alibaba Cloud Oracle Cloud Kubernetes オンプレミス オンプレミスプロバイダには、GitHubやCircleCIといったサービス、汎用的なクライアント、各種DBなど幅広い種類のノードが含まれています。このアイコンないかなと思った場合は、オンプレミスプロバイダを調べてみるともしかしたらあるかもしれません。 試してみる AWS上のシステム構成図を書いてみて各機能を試していき
【自然言語処理のためのWikipediaデータの扱い方(#1) 】Wikipedia記事DBの作成 - Qiita
自然言語処理で遊ぶための学習用データとして魅力的なWikipediaのデータですが、ダウンロード可能なDumpデータは3GB程度と容量が大きく、形式はXMLデータだったりと扱うのが大変です。もしDBに格納されていれば条件検索して記事数など確認しながら必要なデータだけ取り出すことができて便利です。今回はファイルとして持ち運びにも便利なSQLiteでWikipediaの記事DBを作成します。 目的 ・Wikipediaの記事データをDB(SQLite)に格納する ・記事名でパターン検索して、タイトルに特定の文字を含む記事データを抽出してみる。 方法(概要) ・Wikipadiaのダンプデータをダウンロードする ・Wikiextractorでテキストを整形しつつjsonデータとして抽出する ・抽出したjsonデータを拙作のPythonスクリプトwikiextractor2sqlite(※)を用い
日本語評価極性辞書を利用したPython用Sentiment Analysisライブラリ oseti を公開しました - Qiita
はじめに 東北大学の乾・鈴木研究室のページで公開されている日本語評価極性辞書を使ったSentiment Analysis (いわゆるネガポジ判定) ライブラリ oseti を公開しました。これは日本語評価極性辞書を用いて文の評価極性 (ポジティブ/ネガティブ) のスコアを計算するものです。 何番煎じかって感じはありますけど、自分のPCの中にだけずっとあるのはもったいないので公開しました。 ※バージョンv0.2 (2019/10/7公開) からの変更点を追加しました。 インストール このライブラリはMeCabを利用しているためMeCabのインストールも必要です。MeCab本体は以下のURLからダウンロードできます。 http://taku910.github.io/mecab/ あとは依存モジュールとしてneologdnとmecab-python-windowsあるいはmecab-pytho
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地味に便利、日本人のフルネームを姓と名に分割するツールのPythonパッケージ公開【やじうまWatch】