朝飯前に学べる！便利なPythonのヒント100選【後編】 - QiitaDeleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?
だから僕はpandasを辞めた【データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）篇 #1】 - Qiita
データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）のPythonの問題を解いていきます。この問題群は、模範解答ではpandasを使ってデータ加工を行っていますが、私達は勉強がてらにNumPyの構造化配列を用いて処理していきます。 次回記事（#2） はじめに Pythonでデータサイエンス的なことをする人の多くはpandas大好き人間かもしれませんが、実はpandasを使わなくても、NumPyで同じことができます。そしてNumPyの方がたいてい高速です。 pandas大好き人間だった僕もNumPyの操作には依然として慣れていないので、今回この『データサイエンス100本ノック』をNumPyで操作することでpandasからの卒業を試みて行きたいと思います。 今回は８問目までをやっていきます。 今回使うのはreceipt.csvだけみたいです。初期データは以下のようにして読み込みました（データ型
Pythonの文字列が標準でf文字列になる（かも） - Qiita
はじめに Python言語サミット2020が4月の15日、16日の2日間で開かれました。これはPython実装の開発者（本家のCPythonに加えてPyPyなども）が集まる会議で、単にプレゼンし合う場というよりは言語本体や標準ライブラリの現状や今後に関する議論をして合意を目指すという会議とのこと。 今年はコロナウイルス蔓延の影響で、ご多分に漏れずオンライン開催となったそうですが、2日間の議題を見るとなかなか興味深いものが並んでいます。 全ての文字列をf文字列にする CPythonのパーサーをPEGベースの物にする (C)Pythonの仮想マシンの形式仕様記述 実装非依存のC言語拡張API CPythonのドキュメンテーション保守の変革 ライトニングトーク pip, PyPI そしてパッケージングに今後何を求める？ 「マルチコアPython」プロジェクトの失敗を振り返る Pythonの型導入
初心者向けPython実行環境Jupyter Notebook入門 -
(English article is here) こんにちは、吉岡([twitter:@yoshiokatsuneo])です。 Pythonは、CSVなどのデータ処理、Webサービスの開発、スクレイピング、ボット作成など幅広い目的で使われているプログラミング言語です。特に最近は、機械学習・AIのなどの開発に適したライブラリが充実していることもあって注目が高まっていますよね。 ただ、Pythonを単体でインストールしても、表やグラフを作ったり、データなどを整理したりする機能はありません。 そこで、Jupyter Notebookというツールがあります。 Jupyter Notebookを使うと、ブラウザ上で簡単にプログラムを実行できるうえ、表やグラフなども表示できます。 また、Markdownなどで文章も書けるため、プログラムと文章をわかりやすくまとめることができます。このまとめたノートは
Pythonにサヨナラを - HackerNews翻訳してみた
「HackerNews翻訳してみた」が POSTD (ポスト・ディー) としてリニューアルしました！ この記事はここでも公開されています。 Original article: Saying Goodbye To Python by Ian Bicking ずっと先延ばしにしてきた記事を書きます。決別宣言ではなく（ずいぶん前に離れていますし）、ただ自分が歩んできた道を振り返ったに過ぎません。Pythonの世界に別れを告げてずいぶん経つのに、これまでサヨナラを言う勇気がなかったのです。 何年も前にPythonを卒業したとはいえ多少の愛着は残っており、戻る可能性もあると思っていました。PyCon 2013への提議が却下されたことは頭にきましたが（面白い話をしようと思っていたのに！）、この件で自分はもうPythonコミュニティの一員ではないのだと確信しました。 Pythonは私が初めて（もしかした
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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