Python向け自然言語処理ライブラリ「spaCy 3.0.0」がリリース
「spaCy 3.0.0」では、新機能としてマルチタスク学習をサポートするトランスフォーマーベースのパイプラインや、18以上の言語用に再トレーニングされたモデルファミリーと5つのトランスフォーマーベースパイプラインを含む計58のトレーニング済みパイプラインが追加されている。 ほかにも、サポートされているすべての言語用に再トレーニングされたパイプラインとともに、マケドニア語とロシア語用の新しいコアパイプライン、新しいトレーニングワークフローと構成システム、PyTorch、TensorFlow、MXNetといった機械学習フレームワークを使用したカスタムモデル、前処理からモデル展開までのエンドツーエンドのマルチステップワークフローを管理するためのspaCyプロジェクトが実装された。 機能改善としては、データバージョン管理（DVC）、Streamlit、Weights＆Biases、Rayなどとの
競プロ等におけるpython3の標準入力 - Qiita
import sys a = [] for l in sys.stdin: a.append(int(l))
The right and wrong way to set Python 3 as default on a Mac
There are several ways to get started with Python 3 on macOS, but one way is better than the others. I've been dipping my toe back into Python development as I get ready to head to PyCon US. (If you're headed there as well and want to share your Python story, let me know!) When I installed a module to tinker around with, I got a reminder that I needed to install Python 3 soon. $ pip install todois
2020 年の Python パッケージ管理ベストプラクティス - Qiita
この記事は Python Advent Calendar 2019 の 19 日目の記事です。 🐍 あらすじ Python のパッケージ管理。特にここ数年で新しいツールが多く出たこともあり、一体何を使うべきなのか、少し調べただけでは分からないと思います。本記事では、新しめの管理ツールを独断と偏見で比較します。著者は Poetry 信者なのでバイアスが掛かっているので悪しからず。 本記事で書いていること Pipenv、Poetry、Pyflow の違いと使い方 本記事で書いていないこと Pyenv、Venv、Virtualenv などの既存ツールの説明 著者の環境は以下の通り。 Ubuntu 18.04 Python 3.8.0 Pipenv 2018.11.26 Poetry 1.0.0 Pyflow 0.2.1 特に Poetry と Pyflow は開発途中なので、本記事の内容と違う
Python, Pillowで二枚の画像をマスク画像に従って合成 | note.nkmk.me
Pythonの画像処理ライブラリPillow(PIL)のImageモジュールに、二枚の画像をマスク画像に従って合成する関数composite()が用意されている。 Image Module — Pillow (PIL Fork) 4.2.1 documentation ここでは以下の内容について説明する。 Image.composite()の引数 Image.composite()のコード例 全面を一律の割合で合成 図形描画でマスク画像を作成 既存の画像をマスク画像として使用 Pillow(PIL)のインストール、基本的な使い方などは以下の記事参照。 関連記事: Pythonの画像処理ライブラリPillow(PIL)の使い方 なお、composite()は同じサイズの2枚の画像を合成する関数。サイズの異なる画像を合成する場合はpaste()メソッドを使う。小さい画像をマスクして大きい画像の
Python: デコレータについて - CUBE SUGAR CONTAINER
Python の特徴的な構文の一つにデコレータがある。 便利な機能なんだけど、最初はとっつきにくいかもしれない。 そこで、今回はデコレータについて一通り色々と書いてみる。 先に断っておくと、とても長い。 これを読むと、以下が分かる。 デコレータの本質 デコレータはシンタックスシュガー (糖衣構文) に過ぎない デコレータの作り方 引数を取るデコレータと取らないデコレータ デコレータの用途 用途はラッピングとマーキングの二つに大別できる デコレータの種類 デコレータは関数、メソッド、インスタンスで作れる デコレータの対象 デコレートできるのは関数、メソッド以外にクラスもある 今回使った環境は次の通り。 尚、紹介するコードの中には、一部に Python 3 以降でないと動作しないものが含まれている。 $ python -V Python 3.6.6 デコレータについて まずはデコレータのおさら
「PyCon JP 2018 ひろがるPython」登壇者座談会 ～わたしのPythonのひろげかた～ (1/3)：CodeZine（コードジン）
はじめに PyCon JP 2018のテーマは「ひろがるPython」。今回の座談会では、PyCon JP初登壇のスピーカー、ベテランスピーカーをお招きし、「わたしのPythonのひろげかた」と題して、日々どのように知識や人との関わりをひろげているのか、そしてPythonがこれからどのようにひろがっていくのかといったテーマでお話しいただきました。 記事の構成 第1部では、「わたしの知識のひろげ方」をテーマに、Pythonを始めたきっかけや、日々どのように勉強をしているか、どうやって情報収集をしているかを取り上げます。 第2部は、「コミュニティへのひろげ方」ということでコミュニティ活動について。コミュニティの主催者側、参加者側双方の視点からコミュニティ活動についてお話しいただきました。 第3部では、「これからPythonでやっていきたいこと」として、Pythonの未来についても話がおよびまし
How do I read image data from a URL in Python?
What I'm trying to do is fairly simple when we're dealing with a local file, but the problem comes when I try to do this with a remote URL. Basically, I'm trying to create a PIL image object from a file pulled from a URL. Sure, I could always just fetch the URL and store it in a temp file, then open it into an image object, but that feels very inefficient. Here's what I have: Image.open(urlopen(ur
Prophetで遊んでみる - Qiita
どういう話かというと，時系列解析は色々ややこしくて良くわからないけど，とりあえずデータは持っているので試してみたいといったときにオススメのライブラリProphet1 2の紹介です． Prophetとは Facebook謹製の時系列解析ツール 時系列解析に詳しくなくてもデータを突っ込むだけで解析してくれる． RとPythonで使える． 性能を発揮させやすい条件 数ヶ月(可能なら1年)の時系列データがある イベントのタイミングは既知 すごいところ 欠損値や異常値があっても大丈夫 傾向の変化にも対応してくれる． 熟練した分析者と同程度の性能をデフォルト値で出せたこともある． 時系列解析が苦手な人でも使える． Prophetの仕組み 下記4つの重ね合わせによって予測． 自動検出した傾向の変化点 年間の大まかな流れ 週ごとの流れ ユーザー提供のイベント情報 インストール
Django・WSGIミドルウェア入門/django-congress-jp-2018-talk
Django Congress JP 2018の発表資料です
できる！Djangoでテスト!
Use the left and right arrow keys or click the left and right edges of the page to navigate between slides. (Press 'H' or navigate to hide this message.)
Python Elasticsearch Client — Python Elasticsearch client 8.15.0 documentation
Python Elasticsearch Client Official low-level client for Elasticsearch. Its goal is to provide common ground for all Elasticsearch-related code in Python; because of this it tries to be opinion-free and very extendable. Download the latest version of Elasticsearch or sign-up for a free trial of Elastic Cloud. Installation Install the elasticsearch package with pip:
バーチャルのじゃロリ狐娘Youtuberおじさんにハマる人の傾向をWord Cloudで可視化する - Qiita
バーチャルのじゃロリ狐娘Youtuberおじさんって誰？ バーチャルYoutuberの火付け役となった、けもみみが大好きなおじさんです。 そもそもバーチャルYoutuberって何？ 3Dの CGキャラクターに生身の人間の声を当てて配信する新しい形のYoutuber、それがバーチャルYoutuberです。（言葉の定義自体がまだ定まってませんが、こんな感じであってると思います。） 2016年12月にキズナアイというキャラクターが誕生して以来、ミライアカリ、電脳YoutuberシロなどのバーチャルYoutuberが誕生しましたが、最近まで注目されることはありませんでした。しかし2017年12月、あるブログがバズって以来、バーチャルYoutuber界隈は日に日に盛り上がりをみせています。 そのブログで紹介されていたバーチャルYoutuberが、バーチャルのじゃロリ狐娘Youtuberおじさん（ねこ
Pythonによるデザインパターン5原則 - Qiita
参考 @kidach1 さんの投稿をPythonに書き換えてるだけです。 @kidach1 さん、いつもありがとうございます。 https://qiita.com/kidach1/items/4b63de9ad5a97726c50c 概要 改めて基本を学ぶ。 参考「Rubyによるデザインパターン第1章」→この投稿はPython デザインパターンとは プログラミングにおいて繰り返し現れる問題に対する、適切解のパターン。 無駄無く設計されたオブジェクト指向プログラムの実現をサポート。 パターンとしてカタログ化されていることで 車輪の再発明を防ぐ デザインパターンの根底にある5つの考え 変わるものを変わらないものから分離する プログラムはインターフェイスに対して行う（実装に対して行わない） 継承より集約 委譲、委譲、委譲 必要になるまで作るな（YAGNI） 変わるものを変わらないものから分離する
pandasのDataFrameのデータ操作をよくわすれるので、よく使用する操作を自分のためにまとめた - Qiita
pandasのDataFrameのデータ操作のかんたん早見表を作成したので、データ操作に役立ててください。また最後に、データ分析の流れを経験できるオススメ学習コンテンツを紹介したので、ご参考ください。 事前にimport
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Python 3.9 時代の型安全な Pythonの極め方 / Mastering Type Safety in Python 3.9 Era
Batavia— BeeWare
GitHub - google/python-fire: Python Fire is a library for automatically generating command line interfaces (CLIs) from absolutely any Python object.
Removing control characters from a string in python
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