サンプルコード サンプルプログラムのソースコードです。 # -*- coding: utf-8 -*- from pydub import AudioSegment from pydub.silence import split_on_silence # wavファイルのデータ取得 sound = AudioSegment.from_file("input.wav", format="wav") # wavデータの分割（無音部分で区切る） chunks = split_on_silence(sound, min_silence_len=2000, silence_thresh=-40, keep_silence=600) # 分割したデータ毎にファイルに出力 for i, chunk in enumerate(chunks): chunk.export("output" + str(i)

Pythonスクリプトを書くだけだとどうしてもモチベーション維持につながらない。 Pythonで書いたスクリプトをWebアプリケーションとして使いたい。 ブラウザで動いているのが見たいんだ！ といった場合にbottleはとても有効なフレームワークです。 最近bottle布教活動していますので、 １．イマイチ使い方が分からない。 ２．何故かbottleが上手く使えない。 そういう方向け。 大体pipでインストールしようとして躓く場合が多いようなので解説します。 これがそもそも大きな間違いです。仮想環境下でなければ当然これでは動きません。 bottleはたった1つの.pyファイルから成り立っています。 原則としてbottleはこれから作ろうとするPythonスクリプトのファイルと「同一階層」に 設置しなければなりません。 なので、bottle.pyをそのまま保存するのが簡単です。 このソースを

NumPyは、多次元配列を扱う数値演算ライブラリです。機械学習だけでなく画像処理、音声処理などコンピュータサイエンスをするならNumPyを学んでおくことで、あなたの日々の研究や開発の基礎力は格段にアップするはずです。 プログラミングの初心者から、Webエンジニア、これから研究する人など、初学者にも分かりやすく優しく説明することを心がけて必要な知識が身につくように解説しています。 腰を据えて学習する時間と余裕のある方は、Step1から順に進めていくことで、苦手意識のあった方でも一通り読み終わる頃には理解できなかったPythonとNumPyのソースコードがスラスラと読めるようになるはずです。 上級者の方は、分からない記事だけ読むだけでも、力になると思われます。あなたのプログラミング能力を向上する手助けになることをお約束します。このサイトを通して、コンピュータサイエンスに入門しましょう。 Ste

色々あるコンソールアプリケーションがよくとるやり方で、現在の行の出力内容をどんどん更新していく……といった出力方法がある。例えば、wgetを実行するとダウンロード状況のパーセンテージやインジケータや残り時間が、刻々と更新表示されていく。恥ずかしながら、こういう出力の実装方法をずっと知らずにいた。標準入出力に関する深い知識と正しい理解がいるんだろうと漠然と思っていたが、いざ調べてみるとそうでもなかった。 youtube-dlのソースを暇つぶしに眺めていてわかってしまった。 出力行の先頭にエスケープシーケンス「\r」をつければ良い 出力行の出力にエスケープシーケンス「\r」をつけてやる。たったこれだけのことだった。例えば次のようなスクリプトを書いてbashで実行してみる。 #!/bin/bash for i in `seq 5` do printf "\r%s" `date "+%H:%M:%

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「テキストファイルから指定した文字列を含む行を出力する」スクリプトです。 私の場合、Pythonスクリプトはテキストファイルを加工する時によく記述します。 まず、ひな形としてこのスクリプトで書いて、後から処理を追加して行きます。 # そのため、このスクリプトは「手が勝手に動く」レベルで記述できます(^^;) grepコマンドやエディター機能がない時などに、意外と重宝しますよ！ # -*- coding: utf-8 -*- ld = open("テキストファイル.txt") lines = ld.readlines() ld.close() for line in lines: if line.find("検索文字") >= 0: print(line[:-1]) Register as a new user and use Qiita more conveniently You get

概要 社内の勉強会用に「機械学習って何？どうやって使うの？」というテーマでまとめたものです。この記事の内容が他の方の役に立てたら嬉しいです。 機械学習 ＝ AI？ 機械学習は人工知能の一分野で、ディープラーニングは機械学習の一分野です。 ルールベース 多重If文や探査により多彩なパターンを網羅して、複雑な条件でも適切な出力がされるようにプログラムされているもの データのパターンや特徴を学習し、それをもとに未知のデータに対して何かしらの予測を出力する ディープラーニング データの特徴となる要素の取捨選択を自動で行うことができる、機械学習の手法の一つ 強化学習 ある環境において、　エージェントが状況を観測しながら行動することを繰り返し試行し、目的を達成するための最適な意思決定を学習するもの Point! ルールベースだと、例外が発生すると人が手でルールを書き換える必要があり、どんどんデータが増

pythonで書いたものをデーモンにしたい さくらのVPSにてpythonで書いたプログラムを常に走らせたかった。 おまけにsystemctlで操作できるので楽ちん。 やり方は以下のパクリ。 Systemdを使ってさくっと自作コマンドをサービス化してみる 環境 さくらのVPS CentOS 7 How to プログラム #!/usr/bin/env python import time import os import sys def main_unit():#10秒おきに時刻を書き込む while True: filepath = '/opt/pydmon.log' log_file = open(filepath,'a') try: log_file.write(time.ctime()+"\n") finally: log_file.close() time.sleep(10) de

効率的なGUIアプリケーションの開発するには、かかすことできない「ライブラリ」。 Python（パイソン）にもGUIアプリケーション作成に適したライブラリがあります。 PythonのGUIライブラリを紹介します。 GUIライブラリとは？ GUIとは、Graphical User Interface（グラフィカル・ユーザ・インタフェース）の略で、コンピュータグラフィックとマウスを直感的な操作ができるインターフェイスのことです、一方、文字列の操作を「CUI」と言います。 とは、GUIアプリケーションを開発するときに使うライブラリのことです。

PythonのTkinterを使うことが多くなってきましたが，（私好みの）ほしい情報がまとまっているサイトがあまりなかったので，まとめていこうと思います． なお、Tkinterの勉強会をしたときにPython3系で作った資料が出てきたので、 ご興味のある方はどうぞ。 https://nnahito.gitbooks.io/tkinter/content/ ＊はじめに 私は手続き型人間です． オブジェクト指向は一切使いません． 得意言語はBASICとperlという，絶滅危惧種です． なので，オブジェクト指向最高！MVC最高！！と言われている方には，馴染まない，馴染めない書き方をしていると思いますので，ご了承ください． ＊そもそもTkinterとはなんぞや？ PythonでGUIを組むことのできるツールキットのことです． これによって，PythonスクリプトをGUI形式で実行することができます

PythonでGoogleドライブに画像をアップロードするプログラムを作ってみました。 環境 Windows 7 Professional SP1 64bit Python 3.6.1 (64bit) pip 9.0.1 google-api-python-client 1.6.2 PyDrive 1.3.1 パッケージインストール 「google-api-python-client」と「PyDrive」をインストールします。 PyDriveのインストールでエラーが発生したので以下の方法で解決しました。 http://qiita.com/akabei/items/da70ebf61cc413d5ff0d OAuthクライアントID取得 Googleドライブにアクセスするのに「クライアントID」と「クライアントシークレット」が必要になるので取得します。 Google Developers C

import gym env=gym.make("CartPole-v0") for episode in range(20): env.reset() for t in range(100): action=env.action_space.sample() env.step(action) env.render() これがOpenAIGymの基本的な形になります。 env=gym.make("CartPole-v0")この部分にゲーム名を入れることで、いろんなゲームの環境を構築できます。 env=gym.make("MountainCar-v0")にすれば 別ゲームになります。 env.reset()で環境がリセットされ、初期状態になります。 この部分では実際にゲームをプレイし、描画します。 action=env.action_space.sample()はランダムな行動という意味です

pythonのアルゴリズムトレードライブラリをいくつか紹介したいと思います。私が今回調べたのは以下の4つです。 zipline PyAlgoTrade pybacktest backtrader zipline githubでは3つの中で一番星の数が多いライブラリです。使い方の参考として、例題にもあるDMAを使ったアルゴリズムトレードのコードを見てみます。 import pytz from datetime import datetime import zipline as zp start = datetime(1990, 1, 1, 0, 0, 0, 0, pytz.utc) end = datetime(2002, 1, 1, 0, 0, 0, 0, pytz.utc) data = zp.utils.factory.load_from_yahoo(stocks=['AAPL'],

はじめに 株の買い時のシグナルとして、ゴールデンクロスというチャート上の現象が存在します。チャート分析の本には大体載っている手法ですが、実際に有効な手法なのでしょうか？本稿では、ゴールデンクロスを定義し、有効な買い時のシグナルか検討します。（注意：あくまで定義した範囲で有効かの議論であり、手法の批判を目的としたものではありません。そのため、参考にした金融に関するサイトのリンクは張っていません。また、プログラム及び分析結果の活用は自己責任でお願いします。） 【実施内容】 ゴールデンクロスの定義と検出プログラムの作成 ゴールデンクロスは買い時のシグナルかの検証 ゴールデンクロスの定義 ゴールデンクロスとは、短期の移動平均が長期の移動平均を上回るときとされています(移動平均に関しては、 Pythonで投資アルゴリズムを開発してみる 2を参考にしてください)。まず、毎日の株価を終値に設定しました（

エンジニアの皆さん ビットコインの価格が爆上がりし、何を思っているでしょうか？ 儲けるチャンスを逃した！ 今から買うのもちょっとこわいなあ。というかバブルでしょ。 アルトコイン買うか..!?（アルトコインで浸透している？みたいなのであえてアルトコインと書きましたが、発音はオルトの方が近い） ウォールストリートってすげぇ。 そういえばウルフ・オブ・ウォールストリートって面白かったし、レオナルド・デカプリオかっこいいな。 そろそろビットコインとかブロックチェーンどうなってるか知りたいな。 思うことは人それぞれだと思いますが、中でも、この記事は「そろそろビットコインとかブロックチェーンってどうなってるか知りたいな」と思った方の参考になればと思い書きました。というか、昨日ビットコインの原論文 "Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System"を読みまし

アービトラージ(裁定取引)とは 取引所によってコインの価格が違い、一番安く買える取引所で買い、一番高く売れるとろこで売ることによって差額で利益を得る手法のこと。取引所間の送金に多少の時間がかかるものの、価格が大きく変動する前に行えるため確実性が高いのが特徴。 アービトラージ(裁定取引)とは 今回やること 使用した環境とモジュール 実践 使用した各取引所のAPI 今回やること 今回はpythonを使い各取引所の1BTCあたりの価格（ビットコイン）を取得し最適な取引所を出して差額でどのくらいの利益が出るのかを出してみます。対象となる取引所は日本国内のみ、8箇所（bitFlyer CoinCheck Zaif BTCBOX bitbank kraken QUOINEX FISCO）となります。国内には20近くの取引所がありますが今回はapiを提供している取引所に絞りました。非公式でモジュールを作

大きなデータを取り扱ってみたい！ 株価を分析するのって面白そう！ と思い立って調べてみると，海外の株式はPandasのDataReaderで案外簡単にデータとして手に入りますが， （例えばGoogle financeやFREDなど） 日本の株価は，案外データとして見つかりません． Yahoo!ファイナンスから引っ張ってくればいいじゃん！という記事は多いですが， Yahoo!ファイナンスはスクレイピングを禁止しているため，こちらから引っ張ってくるわけにもいきません． モジュールのjsmを使えば…という意見もあるかもしれませんが，こちらもスクレイピングを使用しています． 本記事は，スクレイピングなしでデータを取得し，ひとつのリストとすることを目的とします． せっかちな人のためのコード いいから結論だけ教えてくれ！って人のために（がんばってかいた）コードをおいておきます． 細かい点は各自修正をお

この記事について この記事はDaniel van FlymenさんのLearn Blockchains by Building One　- The fastest way to learn how Blockchains work is to build oneを本人の許可を得て翻訳したものです。 このブロックチェーンのリポジトリではPython以外での言語の実装者の募集も行われているので、興味がある方は是非どうぞ！ また、この翻訳で出てくる日本語版のリポジトリはこちらにあるので是非参考にしてみてください。 はじめに あなたがここにいるのは、私と同じように、暗号通貨の盛り上がりに対して心構えが出来ているからだ。そしてあなたはブロックチェーンがどのように動いているのか　-その裏にある基本的なテクノロジー- を理解したいと思っている。 しかしブロックチェーンを理解するのは簡単ではない、少なくと

普段はPerl使いな私ですが、趣味でPythonを使った開発をするようになってから日々コードを書いて練習するようになりました。せっかくなので、自分の勉強メモをここに残しておきます。 何番煎じがわかりませんが、今回はmysql-connectorパッケージを使ったMySQLとの接続方法をメモします。 開発環境 CentOS:7.4 MySQL:5.7.20 Python 3.6.3 :: Anaconda, Inc. コマンド集 mysql-connectorのインストール