Pythonの複数バージョン共存（Windows) - t0mmy.log
目的 WindowsにPython2とPython3の環境を共存させる。 Python3を使用していたが、Python2だとどう動くのか試してみたくなったため。 ついでにiPythonも使いたい。 候補 シンボリックリンク的なバッチを作って使い分ける virtualenvを使う Python3.3からの機能のpy.exeを使う 2番目のvirtualenvを使う方法がいいかと思うが、今回は3番目を選択。 実際の方法 シンボリック的なバッチを作って使い分ける 参考：#84 複数バージョンのPythonをインストールする virtualenvを使う 参考：#104 Windows環境でvirtualenvする py.exeを使う Python3.3をインストールすると、$ pyを使える。 Python2を使いたい時は$ py -2 hoge.pyとし、Python3を使いたい時は$ py -3
#84 複数バージョンのPythonをインストールする « Python « a wandering wolf
Does a wandering wolf dreams of a wondering, sometimes programming sheep? Pythonはつい先日、最新バージョンである3.2がリリースされました。 この言語は2.x系と3.x系の2系統がメンテナンスされていますが、2.x系は2.7が最後のメジャーバージョンであると宣言されています。 Python 2.7は今後、バグフィックスだけメンテナンスされ、新機能は3.x系統にだけ追加されるとも公表されています。 なので、これからPythonをやってみようという方は、Python 3.2をインストールされることをお勧めします。 ですが、これまでに世に出て使われている多くのフレームワークなどは、2.x系統で開発されてきました。 今後は3.x系統への対応が進むとは思いますが、まだ先の話になりそうです。 そうなると、2.x系統をインス
Mecab Pythonを使ったTF・IDFによるWikipediaの重要単語抽出 - Y's note
入門 自然言語処理 作者: Steven Bird,Ewan Klein,Edward Loper,萩原正人,中山敬広,水野貴明出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2010/11/11メディア: 大型本購入: 20人 クリック: 639回この商品を含むブログ (44件) を見る TF・IDF計算 自然言語処理の勉強としてTF・IDFによる重要単語の抽出をwikipediaのデータに対して試してみます。TF・IDFを一言でまとめると、とある単語の重要度を出現頻度から計算する手法です。計算結果は重みを表します。TFは単語の出現数(Term Frequency)、IDFは総文書数 / 単語が出現する文書の総数の対数(Inverted Document Frequency)、TFIDFはその積になります。数式にすると以下のようになりますが、Webを検索してみると人によって計算の仕方が異
自然言語処理の最新手法"word2vec"で艦これ加賀さんから乳を引いてみる - あんちべ！
概要 この記事は自然言語処理という分野の最新手法word2vec を利用して誰でも遊べるようにするための手順を説明するものです。 word2vecを利用すると意味の計算が実現できます。 例えば"king"から"man"を引いて"woman"を足すと"queen"が出てきたり、 "東京"から"日本"を引いて"フランス"を足すと"パリ"が出てくるという面白い手法です。 自然言語処理とは人間が日常的に用いる自然言語をコンピュータに処理させ、 翻訳や要約、文字入力支援や質問応答システムを作るなどに活用されている分野です。 自然言語処理と言うと耳慣れない言葉かもしれませんが、 実は検索や推薦などで私たちが日常的に利用しているなじみ深い技術でもあります。 自然言語処理の適用範囲や要素技術は幅広いのですが、 その中でもword2vecの特色は、 冒頭でも挙げたように「意味の計算」が出来ることです。 これ
Python による日本語自然言語処理
はじめに この文書は、 Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper 著 萩原 正人、中山 敬広、水野 貴明 訳 『入門 自然言語処理』 O'Reilly Japan, 2010. の第12章「Python による日本語自然言語処理」を、原書 Natural Language Processing with Python と同じ Creative Commons Attribution Noncommercial No Derivative Works 3.0 US License の下で公開するものです。 原書では主に英語を対象とした自然言語処理を取り扱っています。内容や考え方の多くは言語に依存しないものではありますが、単語の分かち書きをしない点や統語構造等の違いから、日本語を対象とする場合、いくつか気をつけなければいけない点があります。日本語を扱う場合にも
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pythonzとvirtualenvとvirtualenvwrapperでPython環境構築のメモ | kanonjiのブログ
Perlではperlbrew、Rubyではrbenvを使い、Pythonではpythonbrewを使ってましたが、pythonbrewの開発は止まってます。 pythonbrew開発者の方が、1年以上前にhttp://www.ninxit.com/blog/2012/04/15/pythonbrewの今後とpythonz/で、forkして出来たpythonzを紹介していて、今では移行してる人も多いみたいなので、pythonzで環境構築しました。 といっても、新しく動かしたサーバーだけで、手元の端末はまだpythonbrewなんですが。 手順 pythonzのインストール https://github.com/saghul/pythonz $ curl -kL https://raw.github.com/saghul/pythonz/master/pythonz-install | b
The Python Tutorial — Python 2.7.18 documentation
This document is for an old version of Python that is no longer supported. You should upgrade and read the Python documentation for the current stable release. The Python Tutorial¶ Python is an easy to learn, powerful programming language. It has efficient high-level data structures and a simple but effective approach to object-oriented programming. Python’s elegant syntax and dynamic typing, toge
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
Big Sky :: python 補完のVimプラグイン「jedi-vim」がスゲー
pythonの補完は、vimが標準で配布している物で事足りるかなーとか思ってたけど浅墓すぎた。 今日見つけた jedi-vim は良い。 davidhalter/jedi-vim - GitHub Using the jedi autocompletion library for VIM. https://github.com/davidhalter/jedi-vim 何が良いって精度が良い。そして標準配布の pythoncomplete がモジュールとそのモジュール内関数しか補完出来ないのに比べ、jedi は評価値を補完出来る。 そしてスゴイのが構文を仮実行しているのではなく、パースしている点。jedi というモジュールを使って、構文解析している。 davidhalter/jedi - GitHub Awesome autocompletion library for python. I
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