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Pythonに関するtomo_thumbのブックマーク (12)

  • PyCon JP 2018: Webアプリケーションの仕組み - 清水川のScrapbox

    Python 3.6.6 (v3.6.6:4cf1f54eb7, Jun 26 2018, 19:50:54)

    PyCon JP 2018: Webアプリケーションの仕組み - 清水川のScrapbox
  • グローバル消費インテリジェンス寄附講座コンテンツ 公開ページ

    データのセットアップから解析、可視化やモデルのアウトプットまでを一気通貫で学習できます。全体を通じて、データ分析の「流れ」を掴むことを意識した講義設計となっております。

    グローバル消費インテリジェンス寄附講座コンテンツ 公開ページ
  • Eel - PythonによるElectron代替

    MOONGIFTはオープンソース・ソフトウェアを紹介するブログです。2021年07月16日で更新停止しました Electron代替になるソフトウェアが幾つも出てきています。Goであればgo-astilectronが使えます。HTML/JavaScriptUI側は処理しますが、ローカルコンピュータとの接続部分は別な言語(Electronであればnode)が使えます。 今回紹介するEelはnodeの代わりにPythonが使えるようになるソフトウェアです。 Eelの使い方 簡単なウィンドウ表示の例。UIGoogle Chromeが使われています。 ファイルを選択する例。フォルダを指定してローカルのファイルをランダムにピックアップします。 Eelを使えばJavaScriptからAPIを実行し、Pythonで処理を書けます。スクリプトを呼び出したり、サーバとの通信をおこなったりすることもできるで

    Eel - PythonによるElectron代替
  • PythonでWebスクレイピングする時の知見をまとめておく - Stimulator

    - はじめに - 最近はWebスクレイピングにお熱である。 趣味機械学習のデータセット集めに利用したり、自身のカードの情報や各アカウントの支払い状況をスクレイピングしてスプレッドシートで管理したりしている。 最近この手の記事は多くあるものの「~してみた」から抜けた記事が見当たらないので、大規模に処理する場合も含めた大きめの記事として知見をまとめておく。 追記 2018/03/05: 大きな内容なのでここに追記します。 github.com phantomJSについての記載が記事内でありますが、phantomJSのメンテナが止めたニュースが記憶に新しいですが、上記issueにて正式にこれ以上バージョンアップされないとの通達。 記事内でも推奨していますがheadless Chrome等を使う方が良さそうです。 - アジェンダ - 主に以下のような話をします。 - はじめに - - アジェンダ

    PythonでWebスクレイピングする時の知見をまとめておく - Stimulator
  • http://www.mathgram.xyz/entry/plotly

    http://www.mathgram.xyz/entry/plotly
  • Pythonで心理実験 目次 — 十河研究室

    Pythonで心理実験¶ はじめに¶ さまざまなOSでフリーで利用できるpythonを使った心理実験プログラム入門?です。 今まで何度かきちんとしたものを作ろうとして挫折しているので、挫折しないように深く考えずテキトーに書き散らかしています。 解説中では一応pythonの文法について簡単な説明がありますが、かなりいい加減な記述もありますので、まっとうなpythonの入門書も参考にしながら読んでください。 注釈 追記 (2019年6月) 「例題1」を書いてから約10年の月日が流れ、Pythonでの心理実験作成を取り巻く状況も大きく変化しました。例題17まではVisionEggを使うことを前提として書いていたのですが、現在のPC環境でVisionEggを使用することが困難になってきたため、それらの記述は今から学ぶ人にとってほとんど役に立たないものとなってしまいました。最近は内容を更新するための

  • PsychoPy Builderで作る心理学実験 — 十河研究室

    PsychoPy Builderで作る心理学実験¶ PsychoPy Builderの使い方を解説した文書です。学部生や大学院生の方で、「パソコンを使った実験を初めて作りたいけれど、プログラミングとか経験ないし、周りに教えてくれる人もいない」という方の役に立つようにと思って書きました。「文字コード」や「相対パス」などのコンピューターを使う上での基礎知識なども解説したつもりですが、十分かどうかは自信がありません。 4章までマスターすればシンプルな恒常法の手続きを用いた実験は出来るようになると思います。5章からプログラミングの要素が入ってきて、7章あたりからはプログラミングの経験がないと難しく感じられるかもしれません。12章、13章は高度な内容で、ここまで必要とする方は少ないでしょう。 なお、この文書はBuilderの使い方に特化しているので、すでに他のプログラミング言語でばりばりと実験を書い

    tomo_thumb
    tomo_thumb 2017/04/29
    心理学
  • Python x 自然言語処理でアシアルブログの単語ランキングを算出する

    conda 4.3.16 ->パッケージ管理に使用 spyder 3.1.2 -> IDE jupyter notebook 4.3.1 -> 対話式にコードを実行し、グラフ等も即時に可視確認できる 最初に結果です! ・処理概要 下記ソースコードにも記載してあるのですが、アシアルブログのTOPページ(http://blog.asial.co.jp/)から「/[0-9]{4}」形式のリンクのみをスクレイピングで抽出し、ブログの詳細記事をクローリングして全てのブログ記事からBODYタグを抽出して、さらにそこから全角の一般名詞のみを抽出してます。 ・考察 最終的にTF解析で上位10件を円グラフで頻出単語ランキングとして表示させています。 さすがOnsenUIの効果でしょうか。「温泉」が1位の143個でした! 2位の「アプリケーション」は汎用的すぎて弾いても良かったですね^^; コンポーネントは最

    Python x 自然言語処理でアシアルブログの単語ランキングを算出する
  • Pythonコードを使用して、Pythonコードを書く方法を人工知能に学習させる | POSTD

    ここでは少しの間、自律走行車のことは忘れてください。物事は深刻になってきています。この記事では、独自のコードを書くマシンを作ることに的を絞って話を進めていきたいと思います。 GlaDoS Skynet Spynetを使用します。 具体的に言うと、Pythonのソースコードを入力することで、自分でコードを書くように、文字レベルでのLong Short Term Memoryニューラルネットワークを訓練していきます。この学習は、TheanoとLasagneを使って、EC2のGPUインスタンス上で起動させます。説明が曖昧かもしれませんが、分かりやすく説明できるように頑張ってみます。 この試みは、 こちらの素晴らしいブログ記事 に触発され行うに至りました。皆さんもぜひ読んでみてください。 私はディープラーニングのエキスパートではありませんし、TheanoやGPUコンピューティングを扱うのも初めてで

    Pythonコードを使用して、Pythonコードを書く方法を人工知能に学習させる | POSTD
  • python & Django 環境構築手順 - AWS / PHP / Python ちょいメモ

    Ubuntu, CentOS 上に連続で環境構築をした時のメモ。Linux系は、ディストリビューションによって、結構ポリシーが違いますね(対象OSの新しさにもよりますが)。 ディストリビューション別の環境 今回、構築したのはこんな環境です。Djangoの管理を、何に任せるかは検討事項ですね。 Ubuntu 14.04 Pythonは、最初から2.7.x系をサポートしているので簡単。ポイントは、Djangoをどこで管理するかだけでしょうか?今回はDjango1.6.x系で大丈夫と考えて、apt-getで管理されているものを利用する事にしました。 OS: Ubuntu 14.04 LTS Python: 2.7.x (apt-getにて) Django: 1.6.x (apt-getにて) OSパッケージ管理: apt-get (導入済み) Pythonパッケージ管理: pip (手動導入)

    python & Django 環境構築手順 - AWS / PHP / Python ちょいメモ
  • SCLをログイン時に有効にする方法(和訳) - Qiita

    ※ 2017/04/13 追記 記事で和訳した手法より、scl-utilsパッケージに含まれるscl_sourceコマンドを利用した方がよさそうです。 $ cat /etc/profile.d/enablepython33.sh #!/bin/bash source scl_source enable python33 注意: この方法で設定した場合、コレクションを後から無効化できません。 参考URL: http://qiita.com/yunano/items/eb1a052d1663a0078e57 https://access.redhat.com/ja/solutions/2112231 ※ 2017/04/13 追記終了 SCLはRHEL/CentOSで最新のプログラミング言語やデータベースを利用するための仕組みです。 SCLでインストールされたパッケージを利用するには以下のよ

    SCLをログイン時に有効にする方法(和訳) - Qiita
  • Pythonからはじめる数学入門

    Pythonは書きやすくて読みやすい、使うのが楽しいプログラミング言語です。書では、学生や生徒、プログラミングの初心者が、数学の問題を具体的に解く楽しみをPythonを用いて体験します。方程式の解を求めたり、統計や確率を計算したり、放物線運動をプロットしたり、フラクタル図形を描いたり、フィボナッチ数と黄金比の関係を探ったりします。同時に、matplotlibとSymPyの使い方も学びます。数学とプログラミングの両方の知識と技術を身につけることができる、まさに一石二鳥の一冊です。 目次 日語版まえがき 謝辞 はじめに 1章 数を扱う 1.1 基数学演算 1.2 ラベル:名前に数を割り当てる 1.3 さまざまな種類の数 1.3.1 分数を扱う 1.3.2 複素数 1.4 ユーザ入力を受け取る 1.4.1 例外と不当入力の処理 1.4.2 分数と複素数を入力 1.5 数学を行うプログラムを

    Pythonからはじめる数学入門
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