Pythonで単語の数え上げとかするならCounterを使うと便利なはなし - QiitaDeleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?
boto v2.32.0 — boto v2.49.0
Note You are viewing the documentation for an older version of boto (boto2). Boto3, the next version of Boto, is now stable and recommended for general use. It can be used side-by-side with Boto in the same project, so it is easy to start using Boto3 in your existing projects as well as new projects. Going forward, API updates and all new feature work will be focused on Boto3. For more information
Pythonを書き始める前に見るべきTips - Qiita
Pythonを使ってこの方さまざまな点につまずいたが、ここではそんなトラップを回避して快適なPython Lifeを送っていただくべく、書き始める前に知っておけばよかったというTipsをまとめておく。 Python2系と3系について Pythonには2系と3系があり、3系では後方互換性に影響のある変更が入れられている。つまり、Python3のコードはPython2では動かないことがある(逆もしかり)。 Python3ではPython2における様々な点が改善されており、今から使うなら最新版のPython3で行うのが基本だ(下記でも、Python3で改善されるものは明記するようにした)。何より、Python2は2020年1月1日をもってサポートが終了した。よって今からPython2を使う理由はない。未だにPython2を使う者は、小学生にもディスられる。 しかし、世の中にはまだPython3に
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
scikit-learnとgensimでニュース記事を分類する - Qiita
こんにちは、初心者です。 適当なニュース記事があったとして、ニュースのカテゴリを推測するみたいな、よくあるやつをやってみました。Python3.3を使いました。 何をやるの？ データセットはlivedoorニュースコーパスを使いました。 http://www.rondhuit.com/download.html#ldcc クリエイティブ・コモンズライセンスが適用されるニュース記事だけを集めてるそうです。 トピックニュース、Sports Watch、ITライフハック、家電チャンネル 、MOVIE ENTER、独女通信、エスマックス、livedoor HOMME、Peachy というクラスがあります。 データは、1記事1テキストファイルの形式で、クラス別のディレクトリにいっぱい入っています。 これを学習して、未知の文章に対して、お前は独女通信っぽい、お前は家電チャンネルっぽい、みたいに、分類が
Python用のトピックモデルのライブラリgensim の使い方(主に日本語のテキストの読み込み) - 唯物是真 @Scaled_Wurm
gensimは前に以下の記事でも使ったPython用のトピックモデルなどの機能があるライブラリです。 小説家になろうのランキングをトピックモデルで解析(gensim) - 唯物是真 @Scaled_Wurm 以前紹介した以下の論文でもgensimが使われていました 論文紹介 “Representing Topics Using Images” (NAACL 2013) - 唯物是真 @Scaled_Wurm deep learningで話題になったword2vecの機能も取り入れてたりして面白いライブラリです Radim Řehůřek : Deep learning with word2vec and gensim 入力の作り方がすこしわかりにくいかなぁと思ったので、メモっておきます。 コーパスの作り方 以下の公式の例で説明します この例ではリスト内のそれぞれの要素が1つの文書となります
PythonでBag of WordsとSVMを使ったタイトルのカテゴリ分類 - stMind
cc licensed ( BY ) flickr photo shared by Loco Steve 週末に試そうのコーナー。 ちょうど良いチュートリアルがあったので、データセットを用意してやってみました。 問題 How can I get a computer to tell me what an article is about (provided methods such as bribery and asking politely do not work)? ある記事が何について書かれているのか、コンピュータに理解させるにはどうすれば良いか? チュートリアルでは手動で作ったデータを使って犬もしくはサンドイッチの2クラス分類をしています。 ここでは、Google NewsでiPadのニュース、ソチ五輪のニュースとカテゴリ分けされている記事のタイトルを使って、 あるタイトルがiPa
PyData founded by NumFOCUS - Numpy Foundation for Open Code for Usable Science
A community for developers and users of open source data tools
argparse – コマンドラインオプションと引数の解析 - Python Module of the Week
argparse モジュールは optparse に置き換わるものとして Python 2.7 で追加されました。 argparse の実装は optparse へ簡単に追加されない機能を提供しますが、後方互換性のない API の変更を必要とします。そのために optparse に置き換わる新たなライブラリとして設けられました。 optparse もそのままサポートされますが、新しい機能が実装されることはないと思われます。 optparse と比較する¶ argparse の API は optparse が提供するものとよく似ています。そして、多くのケースでは argparse はクラス名やメソッドを変更すると、そのまま置き換えて使用できます。そうとは言え、そのままでは使用できない互換性のない新機能も少しだけあります。 既存のプログラムをアップグレードするかどうかは、基本的にケースバイケ
コマンドラインオプションの解析 - ひきメモ
from optparse import OptionParser, OptionValueError import os # スクリプトの使用方法を表す文字列 # デフォルト値は"Usage: %prog [options]" # "usage: "で始まらないと自動的に"usage :"が追加される # %progはスクリプト名で置換 usage = "usage: %prog [options] keyword" # OptionPraserのインスタンスを生成 parser = OptionParser(usage) # オプションの追加 # action オプションが見つかった場合に行う処理 # type オプションの型 # dest 引数の保存先 # 省略時は長いオプション名を使用 # それも省略なら短いオプション名 # default オプションのデフォルト値 # 省略した場
PythonJS now faster than CPython
pystone benchmark PythonJS using the dart backend is 6x faster than CPython. pystone.py nbody benchmark PythonJS using the fast javascript backend is faster than CPython and even 2x faster than PyPy. nbody.py richard's benchmark PythonJS using the dart backend is 7x faster than CPython. richards.py float benchmark PythonJS using the dart backend is 3x faster than CPython. float.py Micro-Benchmarks
pythonでGPUとMCMC(とR) - xiangze's sparse blog
GPUでモンテカルロ法の計算をしたくなったりした場合には普通CUDA,OpenCLを使うことになります。 C++でプログラミングする必要があるのですが、変数の確保、解放などで記述が長くなりがちです。pythonを用いると記述を簡潔にできるところが多いらしいので関連するライブラリを紹介します。 実務的にはPyMCからTheanoが呼べるらしいのでそれを使用するのが良さそうですが、現段階では実装されていない機能もあります。 @beroberoさん http://heartruptcy.blog.fc2.com/blog-entry-152.html id:breakbeeさん http://breakbee.hatenablog.jp/entry/2014/05/20/121722 がインストール、実行に関して解説されているのでここでは実装面を少し説明します。というか備忘録です。 PyCUDA
chefからansibleに乗り換えた5つの理由｜TechRacho by BPS株式会社
1年くらいchefを使ってサーバ構築をしていたのですが、最近ansibleに乗り換えたので紹介記事を書いてみます 1. サーバ側に何もインストールする必要がない chefは管理対象ノードにchef-clientをインストールする必要がありますが、ansibleはPython 2.4が入っていて、sshでログインできればOKです。 chefもパッケージや,knife bootstrapコマンド等があるので始めやすいですが、何もする必要がないansibleの方が敷居が低いのかなと思ってます。 例えばsshでログインできれば、以下のコマンドを打てば10.0.10.1～10.0.10.3サーバの情報をとってくれます(カーネルバージョン,CPU,メモリ,ディスクサイズ,ディストリビューション等)。 この機能はchefで使われているohai相当のことをしてくれます。 echo 10.0.10.1 >
Pythonの勉強をまったく始められないあなたと私に送る8つのタスク
Google App EngineでのPythonの勉強と開発は進んでいますか？ GAEでPythonを始めるときに知りたい4つのまとめ これを書いた本人はというと…まったく進んでいません。 Learn Python The Hard Wayを少し読んだ程度です。 言い訳なんていくらでも出来ますね。 えーっと、仕事が忙しいから、仕事が忙しいから、そして仕事が忙しいから。 しっかり、仕事以外の勉強の時間を取ってやらないと、あっと言う間に置いてかれます。 そして、”新しいことを学ぶ”というのは日々のモチベーションに繋がりますから。 前置きはここまでにして、今日はタイトル通り、 Pythonの勉強をまったく始められないあなたと私に送る8つのタスク を紹介します。 もし、タイトルに期待して、”これさえやればPythonマスターになれる！”と思ってきた方にはごめんなさい。 99%は”Pyt
Jaccard指数を使ったリコメンドシステムをPythonで書いてみた | hexacosa.net
Hacker Newsあたりに流れてておもしろそうだったので、Pythonで書いてみました。 元の記事は以下です。 Simple recommendation system written in Ruby Jaccard(ジャッカード)指数は サンプル群間の類似度を比較するためのものとのこと 。 A集合とB集合で、AとBの両方に出現ものを分子、AとBのどちらかに出現するものを分母として算出します。 Pythonを使うと set.intersection と set.union で表現できます。 日本語の単語抽出には mecab を使いました。 # coding: utf-8 import re import MeCab class Book(object): def __init__(self, title): self.title = title # original #self.wor
登場! Python 3.0 - 2系との違いを比較
2008年12月3日(オランダ時間)、プログラミング言語Pythonの最新版となるPython 3.0が公開された。3.0は意図的に後方互換性が失われた初のバージョン。これまでのリリースよりも多くの変更が実施されており、すべてのPythonユーザに影響がある。しかし言語仕様が大幅に変更されたわけではない。これまで問題視されていた部分が変更されたといったもので、以前のバージョンよりも言語としての一貫性は向上している。以降で2系と3系の違いで特に注目されるポイントをかいつまんで紹介する。 最も目につく変更はprint命令がprint関数へ変更されたことだ。3.0ではprint命令は提供されていない。出力するにはprint関数を使う必要がある。表記方法が関数の文法に変わっているほか、ソフトスペース機能もなくなっている。次にPython 2.5で動作する表記と3.0の表記例を示す。 リスト1 pr
Python 3が後方互換性を捨ててでも求めたもの
Python 3が後方互換性を捨ててでも求めたもの：よりPythonicなPythonを目指して（前編）（1/2 ページ） Python 3.0では、Python 2で書かれたスクリプトが動かなくなるような実装が行われた。なぜ、後方互換性を崩してまで大きな仕様変更を行ったのか。それは、PythonがよりPythonらしくあるためだ。 2008年12月4日、Python 3.0がリリースされました。これまで「Python 3000」や「Py3k」という愛称で呼ばれ、Pythonの次期メジャーバージョンとして開発されていたものです。 メジャーバージョンアップといっても、基本的な文法、インデントを使ったブロック表記や基本的な機能の多くはPython 2から引き継いでいます。Pythonの持つシンプルで一貫性のある設計思想を受け継ぎ、よりPythonicなPythonへと言語をステップアップさせる
NLTKで日本語コーパスを扱う方法 - nokunoの日記
オライリーの「入門自然言語処理」の12章はHTML版がWebで公開されています．Python による日本語自然言語処理というわけで，NLTKで日本語でコーパスを扱う環境を整えました． NLTKのインストール公式サイトを見ながらインストールする．最新版はNLTK2.0で，オライリーの書籍のときと比べてChasen形式のパーザなどが追加されています．Download - Natural Language ToolkitMac OSXの場合はPortでもインストールできるらしいのですが，うまくいかなかったのでパッケージをダウンロードしました． コーパスのダウンロードnltk.download()を実行して必要なコーパスをダウンロードします．$ python>>> import nltk>>> nltk.download()jeitaとknbcをダウンロード NLTKを日本語コーパスで使う場合の注
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