100万倍速いプログラムを書く - Qiita
この記事はなんなの プログラミングを始めたばかりで高速化の大枠が全くわからず意味不明なことをしていた在学時、こんな資料があったら良かったのになあ、と思って書いたもの。 書いて、在学時研究室に押し付けた後紛失したと思われていたものが発掘されたもの。 要約 ライブラリがあるならそれを使う。 ライブラリが無ければ、ボトルネック部分を探してそこだけ高速な言語で書きなおすか、可能なら事前コンパイルする。 最初から全てを Low-Level な言語で書くと大変、でも結果のプログラムは速い。 以下の時間の計測ではインポートにかかる時間は除いています。 使用するもの Python（3系） Numba Scipy Line Profiler Fortran（gfortran） QUADPACK QUADPACK以外の導入方法の説明は色んな所にあるので各自でお願いします。上3つに関しては、個人的にはAnaco
Python pandas で日本の株価情報取得とローソク足チャート描画 - StatsFragments
以下の記事を読んでいて、pandas 標準では日本株式の情報が直接とれないことに気づいたのでやり方をまとめたい。 この記事では以下 2 点の処理について書く。 Yahoo! ファイナンス からの株価取得 ローソク足チャートの描画 補足 標準の v0.15.2 で簡単に動きをみているが、ちゃんとテストはしてない。特にローソク足チャートについては pandas の plot クラスにかなり依存しているため、バージョンが変わると動かなくなる可能性がある。 1. 株価の取得 まず、pandas には標準機能として外部サイトのデータを DataFrame で取得する機能 DataReader がある。DataReader では 日本株の情報は直接はとれないが、簡単に動きを書いておく。 DataReader での取得 DataReader では、0.15.2 現在で以下 6 つのデータソースをサポート
Django+MongoDB開発環境整備 (書き途中) - Qiita
cd [プロジェクトルート] # アプリケーション配置用 mkdir apps touch apps/__init__.py # テスト用データなど mkdir fixtures # 国際化対応po/moファイル置き場 mkdir -p local/ja/LC_MESSAGES mkdir -p local/en/LC_MESSAGES # Put project-specific requirements here. # See http://pip-installer.org/requirement-format.html for more information. mkdir requirements # This directory is used to store static assets for # your project. User media files (FileFi
Pythonで常に意識すべき非直感的な振る舞い
Pythonには独特の仕様がいくつかあります。 その中には、他のLLを習得している方ほど気が付きにくく、認識を誤りやすいものがあります。 そこで、Pythonで頻繁に用いる仕様の中から、意外と知る機会の少ない仕様を七つ取り上げます。 Pythonって愛嬌がありますよね はじめまして、寺坂です。 ビザスクのエンジニアです。 業務的にはビザスクのエンジニアの例に漏れず、主にPythonと{ECMA,Type}Scriptを喋ります。 私はLinuxユーザーであることも相まって2006年頃に趣味としてPythonを触り始めたときから、 なかなかに面倒くさいこの言語に日々愛嬌を感じずにはいられません。 とはいえ業務で書くとなると愛嬌では済まされない部分もあります。 ビザスクの開発チームでは、管理しているコードのうちプログラミング言語に限れば60%が、そこから{ECMA,Type}Scriptを除く
【Python】データサイエンティストのためのPython開発記事紹介 - 歩いたら休め
後輩が数値計算を使う、簡単なバッチ処理をPythonで書き始めました。 一応私もPythonの知識ならそれなりにあるのでいろいろ教えられることは（まだ）あります。 そのための予行練習としていろいろまとめておきます。 正直、自分よりもっと数値計算やプログラミングに関する知識と経験豊富なエンジニアがいれば、 彼ももっといろいろなことができるようになっているんじゃないかと思ってしまい、申し訳なさを感じています。 Pythonの言語のイディオムを覚えよう まずは、道具であるプログラミング言語を使いこなせるようになりましょう。 おすすめは『Pythonチュートリアル第3版』です。 Pythonチュートリアル 第3版 作者: Guido van Rossum,鴨澤眞夫出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2016/03/24メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログを見る WEB
Python使いをJuliaに引き込むサンプル集 | mwSoft
前書き Juliaという言語をご存知ですか？ Pythonと同じ動的型付け言語ですが、実行時にコンパイルされることでC並の速度で動くこともあるとかないとか言われている話題のプログラミング言語です。比較される言語としてよくRやPythonが挙げられることからもわかる通り、統計や機械学習などの分野で力を発揮します。 2012年生まれとまだ若く、RやPythonが持つ多様なライブラリの力には及ばないところはありますが、CやPythonのコードを手軽に呼べる機能が用意されていたり、iPython NotebookやPyLabを呼ぶ為のインターフェースが用意されていたりと、既存の資産へのアクセス方法を用意することでその弱点をカバーしようとしています。 本記事では、Juliaのサンプルコードを紹介しながら、PythonユーザがJuliaに移った際に得られるメリットを紹介していきます。 Pythonの実
WEB屋の自分が機械学習株価予想プログラムを開発した結果
2020/02/01 追記 [コード付き]誰も知らない関連銘柄を、機械学習を使って素早く見つける こちらに最新の結果を載せました！ 気づいたんですけど、私みたいな貧乏人はショッピングモールでおしゃれなゴミをせっせと買い漁るんですが、お金持ちの人って株を買うらしいんですよね。 考えてみれば貧乏人が欲しがるものって、百均のちょっとしたものから家や車やバイクやゲーム機など、買ったらお金が減るものばかりなんです。 それに比べて、お金持ちが買うものって、株や投資用の土地や、リスクこそあるものの貧乏人が欲しがらないわりに買ったらお金が増える可能性のあるものばかりなんですよねー。 これは悔しい！休日になるたびにせっせとショッピングモールにお金を運んでゴミを買い漁ってる自分を見てお金持ちはきっと笑っているに違いない！いやお金持ちには自分のような人間は視界にすら入らないのか、これはさっそく株を買わないと！と
Pythonの数値計算ライブラリ NumPy入門
Scientific Computing Tools For Python — Numpy NumPy は Pythonプログラミング言語の拡張モジュールであり、大規模な多次元配列や行列のサポート、これらを操作するための大規模な高水準の数学関数ライブラリを提供する。(via Wikipedia) これまで知識があいまいだったNumPyについて、もう一度おさらいしたいと思います。NumPyはSciPyと併せて科学技術計算でよく利用されています。また、高速に行列演算ができるのでOpenCV(コンピュータビジョンライブラリ)でもNumPyを利用したPythonインタフェースが提供されるようになりました。 OpenCVのPythonバインディングについては去年のエントリーでも取り上げていますので参考までに。 * さくらVPSにOpenCVをインストールしてPythonから使う [2017/04/2
PythonでYahooファイナンスから株価を取得 - 武器商人＠Pythonのブログ
移転しました。 2017/10/13 Pythonスクレイピング関連の書籍についてアップデート 2017/03/24 Pythonスクレイピング関連の書籍についてアップデート コードを引数にして株価を取得したい 株価の情報はYahoo!ファイナンスから 株価詳細ページ サンプルコード 実行結果 たくさんのコードを渡してみる。 実行結果 出力結果をテーブルに吐いてみた 実行結果 スクレイピングについて興味をお持ちの方は コードを引数にして株価を取得したい 株価を取得したいというニーズは昔からある様子。2000年以前の書籍を見ても、株価を取得するサンプルコードがあった。htmlのタグ付けなど大きく変わっているだろうから、そのままは使えない。Pythonで書き直してみることに。 株価の情報はYahoo!ファイナンスから 他のサイトでもいいんだけど、URL設計がしっかりとしていて、タグ付けがちゃん
ランダムフォレストの理論と重要な特徴量の選定 - drilldripper’s blog
ランダムフォレストと決定木学習 ランダムフォレストを理解するためには、決定木学習の手法について理解する必要があります。まず最初に決定木学習の理論について説明します。 決定木学習 決定木は親から順に条件分岐を辿っていくことで、結果を得る手法です。下は決定木のイメージです。 決定木学習とはデータの応じて上の図のような決定木を構成し、分類を行う機械学習の手法のことを指します。 決定木学習は、データの種類に応じて決定木を成長させていきます。 決定木の分類条件は、データを分類したときの情報利得IG(Infomation Gain)が最大になるようにすることです。情報利得は式(1)で表されます。 は親のデータ、はノード、は注目しているデータを表します。 は木を分割するノード数です。一般的に決定木は二分木として実装されるので、ほとんどの場合はとなります。 は不純度という指標で、含まれるデータに偏りがある
データサイエンティストを目指す人のpython環境構築 2016 - Qiita
pythonの環境構築について "python 環境構築"でググると20万件くらいヒットしますが、割と内容が古いです。 タイトルにはデータサイエンティストと書いてありますが、データサイエンティスト以外にもanacondaはおすすめです。 2.x or 3.x? 3.xは動かないライブラリが多いので2.x推奨 > 3.xで動かないライブラリがある、くらいまで来ました。 easy_installでpipを入れて、setuptoolsも入れて、でもwheelというのもあって... > 古いです。 virtualenv 必須 > そんなこともないです。 winでは64bitは不具合が多いので32bit推奨 > 古いです。 winでは非公式バイナリからダウンロードしてインストール > お世話になりましたが、最近は使っていません。 2016版 OS毎python環境構築法決定版 Windows: an
Python 2.7.18 documentation
Welcome! This is the documentation for Python 2.7.18. Parts of the documentation: What's new in Python 2.7? or all "What's new" documents since 2.0 Tutorial start here Library Reference keep this under your pillow Language Reference describes syntax and language elements Python Setup and Usage how to use Python on different platforms Python HOWTOs in-depth documents on specific topics Installing P
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Python2で競技プログラミングする時に知っておきたいtips(入出力編) - Qiita
機械学習の Python との出会い — 機械学習の Python との出会い
Pythonによる機械学習入門 ～Deep Learningに挑戦～