【xkcd】pythonコードにたった一行で漫画のようなグラフを作る！ - プロクラシスト
xkcdとは 世界一で最も人気のあるウェブ漫画の一つです xkcd: Code Quality 3 ランダル・マンローが2005年9月に開設 皮肉や風刺が得意。理系ネタが結構多い。 現在は週3回更新されている キャラやフォントが特徴的 これとか皮肉が効いてていいですね！好きです A : 寝ないの？ B : 寝られないんだ、大事なことがある A : なによ？ B : 誰かがインターネットでボロを出してるんだ xkcd: Duty Calls 実はmatplotlibを使えば、グラフをxkcd風に仕立てられます。しかもたった一行で！今回はその紹介をします xkcdとは matplotlibで、xkcd requirement 使い方 MatplotlibのHPもxkcd風に サンプルを見てみる 3D 円グラフ 最後に matplotlibで、xkcd requirement matplotli
Pythonをやるときに参考になりそうな情報 - のんびりSEの議事録
最近あんまり触っていなかったので、久々にPythonをやろうと思ったときにいろいろ忘れてたり、新しく知ったりしたこともあったので、Pythonやるときに参考になりそうな情報をまとめました (但し、今回はデータ分析系のライブラリ関連は除いています) Pythonの言語仕様や基本等 概要 — Python 3.5.2 ドキュメントdocs.python.jp qiita.com www.python-izm.com 2系と3系の違い postd.cc qiita.com コーディング規約 はじめに — pep8-ja 1.0 ドキュメント ドキュメント生成 azunobu.hatenablog.com ドックストリング """ 3重ダブルクォートを使用して記載する。 ドックストリングに記述したテキストは関数やクラスオブジェクトの__doc__に保存される def hello(): """Out
初心者でも簡単にできるPythonの環境構築とエディタで実行する方法 - paiza times
秋山です。 今日はPythonの初歩的な環境構築について、公式サイトに従ったインストール手段の補足やAtomでの使い方とかを書いてみます。 バージョン管理、パッケージ管理などの話はひとまず置いておき、手元でPythonが実行できるまでを解説します。 環境構築というと難しいイメージのある方も多いかもしれませんが、Python初心者＆プログラミングの環境構築初心者の方の参考になればと思います。 ■MacOSの場合 MacOSには、デフォルトでPython2.7系がインストールされています。 ちょっとしたコードの実行や学習目的など、「それで充分」という人は、Terminalを起動して、下記のPythonコマンドを打てばそのまま使えちゃいます。 $ python --version python 2.7.10 $ which python /usr/bin/python ◆最新版を入れたい場合 ※
映画制作におけるPython | POSTD
Python は、近年、映画を作成する上で不可欠なものになってきているプログラム言語の1つです。スクリーンに絶大な効果を与えることになるPythonを活用していない長編アニメーションやVFXを用いた映画はほとんどないと言っていいでしょう。 映画について考える際、プログラマは映像を生み出す芸術性について考えることがあります。しかし、映画業界の技術面を気にする人はほとんどいません。 そのようなこともあり、これまで幸運にも私が携わることのできたいくつかの有名な映画でどのようにPythonを使用したかを記事にまとめ、ブログに投稿してきました。これにより、Pythonがどれだけ映画全般に貢献しているかを示すことができれば幸いです。 また、最近私は、アーティストに Python For Maya（Mayaで使うPython) のオンライン講座を udemy に公開しました。この業界でのスキルの重要性が
統計: 変動係数で値のバラつきを比べる - CUBE SUGAR CONTAINER
まず初めに、次のようなヒストグラムがあったとする。 このヒストグラムには、青色と緑色のふたつのグループが含まれている。 それぞれのグループは、平均値や度数が異なるようだ。 果たして、それぞれのグループはどちらの方が値のバラつきが大きいのだろうか？ 標準偏差だけでは比較できない 通常、データセットの値のバラつきは分散や標準偏差、四分位数といった統計量で表される。 しかし、これらの統計量は、平均値や単位などが異なると単純に比較することはできない。 例えば、あるカブトムシの大きさの標準偏差が 1 cm で、あるクジラの大きさの標準偏差が 1 m だとしよう。 クジラの方が標準偏差にして 100 倍の大きさがある。 しかし、だからといってクジラの方がバラつきも大きいとは限らない。 元々、その生物がだいたいどれくらいの大きさなのかが分からなければ判断がつかない。 先ほどの例であれば、カブトムシがだい
Excelで佐々木希を描く with python - Qiita
#【環境】 windows8.1 Excel 2013 python2.7 opencv3 #【概要】 佐々木希の写真から色の情報を取得して、Excelのセルに塗りつぶします。 #【フォルダ構成】 |---sasaki_excel |---sasaki_excel.py |---sasaki_nozomi.jpg（佐々木希の画像） |---sasaki_nozomi.xlsx（描画用のエクセル） こちらの画像を使用しました。 #【プログラム】 # -*- coding:utf-8 -*- import cv2 from openpyxl import load_workbook from openpyxl.styles import PatternFill # 画像読み込み image = cv2.imread("sasaki_nozomi.jpg") # エクセルファイル読み込み wb
【2023年5月改訂版】実践 Python データサイエンス
このコースは、Pythonを使ってデータを解析し可視化するために必要なスキルを網羅しています。Pythonと科学計算のためのライブラリの使い方が完璧に理解できるようになっています。 このコースを習得すれば、次のような事ができるようになります。 - Pythonプログラミングへの知識が深まります。 - NumPyを使って、アレイを使った数値計算ができるようになります。 - pandasを使った効果的なデータ解析ができるようになります。 - Matplotlibとseabornを使って、出版にも使えるほど綺麗なデータの可視化が可能になります。 - Pythonを使って実際にデータを解析する方法論が身につきます。 - 機械学習への理解が相当高まります。 2023年5月にコースの大幅改訂を行いました。ほとんどすべての動画と資料が更新されています。 17時間以上、100本を超えるビデオと、すぐに使え
Pythonで学ぶ 基礎からのプログラミング入門(1) Pythonでプログラミングを学ぶ理由とは?
みなさんはプログラミングは得意ですか。わざわざこのような記事を見ているということは、もしかしたら得意なかたかもしれませんね。ただ、何年もプログラミングを仕事や研究で経験されていないと「得意でない」「わからない」という場合がほとんどではないでしょうか。 本連載ではそのようなプログラミングを得意としていない人を対象に、Pythonと呼ばれるプログラミング言語を使ってプログラミングの概念や文法について学んでもらいたいと考えています。そこで、Pythonの文法について教科書のように詳細に記載するというよりも、「プログラミングの普遍的な概念を理解したうえで、Pythonのコードを実際に書く」という実践的なスタイルで解説していきます。最終的には、Python以外の、CやJavaといった言語を学びたい方でも有用なコンテンツとなるよう、心がけていきます。 なお、本連載はシスコシステムズ Japanの社内で
Python: Iris データセットを Matplotlib で可視化してみる
Iris は統計の分野では有名なデータセットらしい。 データセットにはあやめという花の三品種 (Setosa, Versicolor, Virginica) の特徴量が記録されている。 含まれる特徴量は、Sepal (がく片) と Petal (花びら) の長さと幅だ。 今回はこのデータセットを Matplotlib で可視化してみる。 まずは Iris データセットを入手するために scikit-learn と本題の Matplotlib をインストールする。 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import itertools from matplotlib import pyplot as plt from sklearn import datasets def main(): iris = datasets.load_iris
pythonと遺伝的アルゴリズムで作るFX自動売買システム その1 - Qiita
base_domain = MODE.get('production') url_base = 'https://{}/v1/candles?'.format(base_domain) url = url_base + 'instrument={}&'.format(currency_pair.name) + \ 'count=5000&' +\ 'candleFormat=midpoint&' +\ 'granularity={}&'.format(granularity.name) +\ 'dailyAlignment=0&' +\ 'alignmentTimezone=Asia%2FTokyo&' +\ 'start={}T00%3A00%3A00Z'.format(start) response = requests_api(url) def requests_api(url, p
Python 次世代の多次元配列パッケージ群 - StatsFragments
このところ、たびたび NumPy 後継が...とか 並列処理が...という話を聞くので、この秋 注目の多次元配列パッケージをまとめたい。 バックエンド系 NumPy のように数値計算処理を自前で実装しているパッケージ。 DyND Blaze プロジェクトのひとつ。C++ 実装 + Python バインディング。GitHub にいくつか Example があがっているが、複合型やカテゴリカル型、GroupBy 操作がサポートされていて熱い。ラベルデータも NumPy より簡単に実装できそうだ。 speakerdeck.com 並列分散系 自身では直接 数値計算処理を行わず、バックエンド ( 主に NumPy )を利用して並列/分散処理を行うパッケージ。1 物理PC/複数コアでの並列計算を主用途とし、NumPy, pandas では少し苦しいが PySpark などを使うほどじゃない...とい
常勝のFXシステムトレードのコードが書けたっぽい? with Python and PyAlgoTrade - Ryoの開発日記 Neo!
https://www.facebook.com/shen.l.liang/posts/10204224244113198 移動平均線ベースのテクニカルに基づいたトレードルールです。 一緒にお金持ちになりたい人は、積極的にプルリク送りましょう。 from pyalgotrade import strategy from pyalgotrade import plotter from pyalgotrade.stratanalyzer import sharpe from pyalgotrade.barfeed import yahoofeed from pyalgotrade.barfeed import csvfeed from pyalgotrade.barfeed import Frequency from pyalgotrade.technical import ma from p
Pythonでつくる検索エンジン(Webクローラ, Mecab, MongoDB, Flask) - c-bata web
検索エンジン自作入門 ~手を動かしながら見渡す検索の舞台裏 作者:山田 浩之,末永 匡発売日: 2014/09/25メディア: 単行本（ソフトカバー） (この記事で紹介しているのはTF-IDFとかの計算もない簡素なものです。) はじめに Webサービスのプログラミングに必要なことのだいたいは、スクレイピングに学んだ - Line 1: Error: Invalid Blog('by Esehara' ) この前↑の記事をみかけました。クローリングやスクレイピングは、色々と応用が効きそうなのでしっかり勉強したい。 PythonではScrapyという有名なクローリング・スクレイピング用のライブラリがありますが、今回は勉強としてScrapyを使わずに実装してみる。流れとしては以下のとおり Webクローラの構築 Mecabで日本語の形態素解析 検索エンジンの構築 データをMongoDBに格納 Fl
必要なのはブラウザだけ。Python使ったWebサービス構築（画面を作ってみよう編） - 今日学んだこと
前回の続きになります 。きっと反響が少なかったのはタイトルが悪かったんだな！ということでタイトル変えました。(もし「お、いいかも」と思いましたら、ハテブよろしくです。モチベーション上がるので・・・) 前回で、環境を作ることができました。今回はページを作っていきます。 前回は「写経しよう！」が主な内容でしたが、今回からは好きなものを作っていこう！を主眼としようかと思います。 その前に・・・Webサービスってどうやって動くの？ 好きなものを作っていこう！と言いましたが、まずはWebサービス（プログラム）の概念的なイメージを抑えていた方がいいと思いまして。 基本的に、プログラムは単純化すると 入力→計算/保存→出力 というプロセスを経ることになります。これが、Webだと 画面で入力して→サーバーで計算/保存して→画面に描画する といった形になります。画面が２回出てくるので 画面をどうつくるか サ
話題のクローラー・スクレイピング！PythonならScrapyが超優秀な件
Rubyによるクローラー開発技法 読書会 第2回(兵庫県)に参加しました Nov 1st, 2014 1:05 pm | Comments 11月1日 Rubyによるクローラー開発技法 読... [amazonjs asin="4797380357" locale="JP" tmpl="Small" title="Rubyによるクローラー開発技法 巡回・解析機能の実装と21の運用例"] こういう会に参加すると、自分の知識の狭さを痛感してもっと勉強しなきゃなぁという気になります。また次回も参加させてもらいたいです。参加者の皆さん、色々ご教示いただき、ありがとうございました。 読書会では本の内容から広がった話がとても面白かったです。個人的には、Rubyのクローラー本の中身を実際に使うということは少ない気がしましたが、他の人がどのようにスクレイピングをしているのかということを知ることができたのは
Pythonで掲示板を作り公開する方法 その１ - ばぐばぐわーるど
無料のレンタルサーバをでPythonで書いた自作の掲示板を設置します。 まずはPythonの使えるレンタルサーバを探しましょう。 僕はwkey.meを使わせていただきました。Python以外にもRuby,Perl,PHPも使えます。（ちなみに現在はメンテナンス中につき新規会員登録はできないようです。予定ではもうじき再開します） 以下の設定等は他のレンタルサーバでは上手くいかない部分があるかも知れません。 wkey.meでは公式のマニュアルを見ればホームページを作るとこまでは簡単にいけます。 まず完成したのがこれです。 bbs.py ブラウザで戻ると再び書き込んでしまう、リロード時にも書き込んでしまうなどの問題はありますが、最低限の掲示板のふりはしています。removeを押すと全削除になります。 作るまでわかりにくかったとこ、困ったことを書いてきます。 掲示板自体はわりとすぐ作れましたが、C
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