Ubuntu 14.04 に Mecab と mecab-python3 をインストール - QiitaDeleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?
Bitcoinchartsでbitcoinの過去の取引履歴を取得し可視化する - yag's blog
今回はbitcoinの取引所での取引履歴のデータを取得してみます。 前回bitFlyer LightningのAPIを使えるパッケージを作った時のように、各取引所が公開しているデータや提供しているAPI等がありますが、今回はBitcoinchartsから取得してみます。Bitcoinchartsは各取引所の各通貨のデータを収集、可視化しているウェブサイトで、そこで利用しているデータも公開しています。 Bitcoincharts データ取得 WebAPIから取得する 1つ目の方法として、URLを叩いてWebAPIから取得する方法があります。データを取得するには、以下のURLにアクセスするだけです。SYMBOLの所には取得したい取引所&通貨の情報を指定します。取得対象とするデータの開始日をあわらすstart=UNIXTIMEは必須ではありません。 http://api.bitcoinchart
PoloniexのAPIを使ってBitcoin価格データの取得 - Pythonと機械学習
Poloniexは仮想通貨の取引所です。かなり規模が大きく色々な仮想通貨を取り扱っています。 Python用のAPIを公開しているので、Python上からPoloniexにアクセスしていろいろな事ができるみたいです。 PoloniexのサイトでAPIの使い方を調べてみましたがよくわからないのでWeb上を検索していたら、PoloniexへのアクセスをまるごとPythonのモジュール化してくれるコードをGithubで見つけました。 インストール方法や使い方など丁寧に書かれてあるので、すごくわかりやすいです。 ページ右上のClone or downloadタブよりDownload ZIPでzipファイルをダウンロードします。 ダウンロードしたpython-poloniex-master.zipを解凍し、解凍されたフォルダ内でsetup.pyを実行します。 python setup.py inst
bitFlyer LightningのAPIをPythonから使えるパッケージ「pybitflyer」を作りました - yag's blog
最近ようやく重い腰をあげてBitcoinに入門しました。最初はBlockchainの仕組みなどを"Mastering Bitcoin"で学んでいたのですが、実際に取引してみないとピンと来ないということで、bitFlyerという取引所に口座を開設し、日本円をBitcoinに換金して遊ぶことに。 素人が売り買いをして価値がだんだん下がっていく数字を見ながら悲しんでいたのですが、そうなるとエンジニアとしてはシステムトレードがしたくなるのが世の常です(?)。幸いにもbitFlyerには、HTTP APIというURLを叩くことで情報を得たり取引をしたりできるシステムがあるではありませんか。しかしながらその仕組みは複雑で、セキュリティのための暗号化が必要だったり、HTTP APIで返ってくるものを処理したりと、そのまま扱うには何かと大変です。 そこで、bitFlyerのREST APIをPythonか
Keras loading color images
I have 3 folders with color images. Name of the folder is label for the images inside. cls1 |____img_0.png |____ ... |____img_n.png cls2 |____img_0.png |____ ... |____img_n.png cls3 |____img_0.png |____ ... |____img_n.png I would like to use Keras library to create Convolutional neural network for classification, but I can't find, how to create dataset from color images. Can you help me?
Python + Pillow(PIL)で、透過したpng画像を作成する
やりたいのは、例えばこんな画像 黒い文字の縁取り以外を透過させたい。 サンプル 元画像と同じサイズの透過画像を用意。 1ピクセルずつ読みながら、白以外のピクセルを用意した画像に転記します。 # -*- coding:utf-8 -*-from PIL import Image# 透過したい画像を読み込みorg = Image.open( 'original.png' )# 同じサイズの画像を作成trans = Image.new('RGBA', org.size, (0, 0, 0, 0))width = org.size[0]height = org.size[1]for x in xrange(width): for y in xrange(height): pixel = org.getpixel( (x, y) ) # 白なら処理し
Python 3.5 対応画像処理ライブラリ Pillow (PIL) の使い方 - Librabuch
Pillowとは Pillow は、Python の画像処理ライブラリで、Python Imaging Library (PIL)の fork プロジェクトです。 PIL は開発が停滞し Python 2.7 までの対応にとどまっていますが、Pillow は Python 3.3 に対応しています。 2016-04-14 追記：Python 3.5.1 に対応しています。 Pillow 環境 pip インストール可能です。 $ pip install pillow Windows の場合、error: Unable to find vcvarsall.bat というエラーが出て、これは Visual C++ のなにがしを導入すると解消するらしいのですが、僕の環境で2008やら2012やらを入れても解消できなかったので諦めて Mac でやりました。 2013-05-07 追記：Windows
Udemyの「実践 Python データサイエンス」を受けてみた - Qiita
このブログはjupyter notebook Advent Calendar 2016の3日目のエントリーです。 Udemyというオンライン学習サービスがあり、「実践 Python データサイエンス」が2,300円だったので、ぽっちってみました。17.5時間コースで、「Pythonスタートブック」の著者である辻真吾さんが日本語で解説してくれていて、とても分りやすいコースです。まだ全てのセクションを聞いていないのですが、こちらのコースについて紹介します。 このコースでは基本的にJupyter Notebookを使ってほぼ全てのセクションを説明しているので、このコースで紹介しているJupyter Notebookの機能？について交ながら紹介します。 前半は、Pythonのデータ解析用ライブラリの利用の仕方を説明しながら進める形になっています。その後、データ解析、可視化について説明し、後半では実
Online Courses - Learn Anything, On Your Schedule | Udemy
Sorry, this course is no longer accepting enrollments.
Deep Learning Courses - Master Neural Networks, Machine Learning, Data Science, and Artificial Intelligence in Python, TensorFlow, PyTorch, and Numpy
What Order Should I Take Your Courses In? Welcome to the "Lazy Programmer Course Order" page! When it comes to learning data science and machine learning, there is no “one size fits all” solution. Different people have different goals and different ways of learning. So, for those of you who’ve asked me, “what order should I take your courses in?”, the answer is: it depends! Are you interested in c
スクレイピングでDMMのサイトに載っているAV女優一覧を取り出す |
早速ですが、DMMのサイトに載っているAV女優一覧を取り出すコード例を通してスクレイピングの楽しさを味わっていただければ幸いです。 def write_women(self): suffixes = [ "a","ka","sa","ta","na","ha","ma", "ya","ra","wa" ] res = "" for suffix in suffixes: base_url = "http://www.dmm.co.jp/digital/videoa/-/actress/=/keyword=" url = base_url + suffix + "/" r = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(r.text) if soup.find("ul",{"class":"act-box-100"}) is None: continue r
Modeling and generating sequences of polyphonic music with the RNN-RBM — DeepLearning 0.1 documentation
Modeling and generating sequences of polyphonic music with the RNN-RBM¶ Note This tutorial demonstrates a basic implementation of the RNN-RBM as described in [BoulangerLewandowski12] (pdf). We assume the reader is familiar with recurrent neural networks using the scan op and restricted Boltzmann machines (RBM). Note The code for this section is available for download here: rnnrbm.py. You will need
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pythonのビットコイン取引ライブラリをasync/awaitで使えるようにした - soy-curd's blog
Broken jupyter notebook kernel integration with conda environments · Issue #245 · jupyter/jupyter
Debugging Python(Twisted) with Emacs — Twisted 15.0.0 documentation