Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 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
みなさんは何のためにプログラミングをしていますか？ 仕事のため、何かをつくるため。 それも良いけれど、「強くなる」ためにプログラミングしてみませんか。 様々なジャンルのプログラミングコンテストとまだ見ぬライバルたちがあなたを待っています。 今回はアルゴリズム/AI/機械学習/セキュリティ等の様々なジャンルのコンテストとその始め方について紹介したいと思います。 ※これはPyConJPでの発表を文字におこしたものです。が、Pythonの話は殆どないです。 プログラミングコンテストとは？ すべてのコンテストに共通する、「コンテストに参加する利点」 1. 自分と同じ問題を解いた、他の人の解法を知ることができる 2. 同じコンテストに出ていた、たくさんのライバルと知り合える アルゴリズムのコンテスト 問題1 問題2 TopCoder Single Round Match CodeForces AtC
このブログ中の pandas 関連のエントリをまとめた目次です。 最近 pandas 開発チーム と PyData グループ の末席に加えていただき、パッケージ自体の改善にもより力を入れたいと思います。使い方についてご質問などありましたら Twitter で @ ください。 目次につけた絵文字は以下のような意味です。 🔰: 最初に知っておけば一通りの操作ができそうな感じのもの。 🚧: v0.16.0 時点で少し情報が古く、機能の改善を反映する必要があるもの。 🚫: 当該の機能が deprecate 扱いとなり、将来的に 代替の方法が必要になるもの。 基本 簡単なデータ操作を Python pandas で行う 🔰 Python pandas でのグルーピング/集約/変換処理まとめ 🔰 また、上記に対応した比較エントリ: R {dplyr}, {tidyr} Rの data.tab
コマンドラインで作業をしていると、タイプミスや誤入力でエラーが表示されて「イラッ」とした経験を持つ方もいるかと思います。 こんな時、海外ならば「Fuck!(クソッ)」という汚い言葉使いになってしまうでしょう…。 ところが、それを逆手にとって「fuck」とそのまま入力するだけで、誤ったコマンドを自動修正して再実行してくれる便利ツール「The Fuck」が公開されていたのでご紹介！ 使い方！一体どのように使うのか、いくつか事例が掲載されているので見ていきましょう。 例えば、何らかのツールをインストールしようとして、管理者権限「sudo」を付け忘れてエラー…、みたいなよくあるパターン。 $ apt-get install vim E: Could not open lock file /var/lib/dpkg/lock - open (13: Permission denied) E: Una
PyData.Tokyo第1回チュートリアルイベント開催！ PyData.Tokyoオーガナイザーのシバタです。 PyData.Tokyoは「Python＋Dataを通じて、世界のPyDataエクスパートと繋がれるコミュニティーを作る」ことを目的として設立され、これまでに行ってきた勉強会は、質の高い登壇者と参加者が「濃い」議論をできる場として、広く知られるようになりました。イベントを管理しているconnpass上では500人を超えるメンバー登録があり、CodeZineでの連載もたくさんの方に読んでいただいております。 PyData.Tokyoで当初目標としていたのは、レベルの高いデータサイエンティストの集まる会を作ることに加え、これからデータサイエンティストになることを目指している方々の育成です。データサイエンティストの不足はあらゆるところで聞かれ、一方で幸いにも多くの方が今後データサイエ
近年、ChefやPuppetなどの構成管理ツールが人気だが、新たに注目されつつある構成管理ツールとして「Ansible」がある。Ansibleは設定ファイルがシンプルで、管理対象サーバーに特別なソフトウェアをインストールすることなく利用できるなど、最小限の手間で各種設定を自動化できるのが特徴だ。今回はこのAnsibleについてその基本的な使い方を紹介する。 小規模な環境でも手軽に使えるAnsible あらかじめ用意しておいた設定ファイルに従って、ソフトウェアのインストールや設定ファイルの修正、サービスの起動/停止、ネットワーク設定といったサーバーの各種設定を自動的に実行するソフトウェアを構成管理ツールと呼ぶ。代表的なものとしては、さくらのナレッジでも過去に取り上げているChefやPuppetがある。 関連記事： サーバー設定ツール「Chef」応用編：knife-soloとData Bagを
"Speaker: Curtis Lassam Our trusty friend, the hash function, is as crucial to programming as linked lists or recursion, but it doesn't always get the press that it deserves. We're going to talk about hash functions, some data structures involving hash functions, the stately bloom filter, and the security implications of password hashing. Slides can be found at: https://speakerdeck.com/pycon2
Pythonで機械学習アプリケーションの開発環境、具体的にはNumpy/Scipy/scikit-learnを導入する手順について解説します。 なお、環境はPython3ベースを想定しています。 Minicondaベース(推奨) 機械学習系のパッケージはコンパイルが面倒なものが多いため、コンパイル済みバイナリをインストールできるconda(Miniconda)での環境構築を推奨します。 まずはPython本体(Python3想定)、パッケージ管理ツールであるpip、仮想環境を作成するvirtualenv、といった基本的な環境の構築を行います。 ※virtualenvについては今回(condaを使う場合)は不要ですが、Pythonで開発を行うなら入れておくべきパッケージなので併せて入れておきます。 Mac/Linux デフォルトのPythonと分けてインストールするため、pyenvを利用しま
Amazon.co.jp: パーフェクトPython (PERFECT SERIES 5): Pythonサポーターズ, 露木誠, ルイス・イアン, 石本敦夫, 小田切篤, 保坂翔馬, 大谷弘喜: 本
Photo by photobom こんにちは。谷口です。 プログラミングをこれから学ぼうとしている方や、これから研修や実務に入る新人ITエンジニアの皆さんの中には「Pythonを学習したい」という方も多くいらっしゃるかと思います。 Pythonは1990年代前半からオランダ人のグイド・ヴァンロッサムによって開発されたオブジェクト指向スクリプト言語です。 Pythonは文法が必要最小限に抑えられており、ITエンジニアの学習の負担が軽減された開発言語と言われています。 海外では、近年Pythonによる開発が急速に増加しており、各種モジュール等が充実しています。Googleの開発に置けるメインのスクリプト言語ともされています。 日本国内でも、読みやすさ（＝保守性）を重視する企業や、スマートフォンのバックエンド等では積極的に取り入れる企業が増加してきており、これからの一層の普及が期待される言語で
※このエントリーの内容ですが、ソースコード公開含めパワーアップして別のエントリーにまとめました！！！新しい方を見るといいかもです！！！！ shinyorke.hatenablog.com 春季キャンプスタート!&週ベ*1野球選手名鑑号発売で球春がやってきましたねこんばんは！ PepperやらRaspberry Piやらに浮気をしていた私*2ですが、なんだか面白い野球のデータを見つけた&Hackしたいキモチが高まったので久々に野球Hackをしてみました！ とりあえずデータをクリーニングして使える所まできたのでレポート書きますねー 最強の野球オープンデータ「Retrosheet」 野球のデータといえばやはり「スコアブック」で、試合の結果、打者の打席結果、投手の投球内容を一挙手一投足追いかけたい訳で、そんなデータ無いかなぁ、、、と探してたらありました！！！ Retrosheet http://w
2ヶ月前のエントリーにはてブが入りまくった件で「そういえば続編書いてないや」と気が付き、エントリーしますた。 「誰でも」の定義および、このエントリーの対象読者について 「誰でも」というのは、 （エンジニアなら）誰でも という意味です。 より具体的には、 野球愛溢れるエンジニアにとって、Vagrant + Ansibleでのサーバー構築の練習&Pythonでのプログラミングという趣味実益を兼ねたいい感じのお勉強なるかつ、趣味の野球でhackが出来る二度美味しい内容です 野球に興味が無い方にとっては野球愛溢れるエンジニア同様サーバー構築&Pythonネタとしていい勉強になるかもです。ただ、他にももっといいエントリーがあると思います 非エンジニアの野球ファンの皆さまにとっては（小難しい的な意味で）ヘビーな内容となっていますので、覚悟してお読みください！ただ、プログラミングを覚えたい方にとっては凄
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 前回、株式の時系列データを分析する話で、後半にちょっとだけ機械学習の話をしました。今日は機械学習ライブラリ scikit-learn に触れます。 scikit-learn といえば以前にも簡単なクラスタリングの例をあげたり、サポートベクトルマシンやクラスタリングで問題を解く、 TF-IDF を計算する、回帰モデルの可視化、 DBSCAN によるクラスタリングといったことをしてきましたが、あらためてライブラリの機能を整理します。 機械学習と言うと難しい数学を駆使するイメージがつきまといますが、完成度の高いライブラリを使えば利用者が機械学
The type for this book is set in 18px / 1.5 Adobe Serif, Sans, and Code. Buy Learn Python the Hard Way, 5th Edition When you buy Learn Python the Hard Way, 5th Edition directly from the author, Zed A. Shaw, you'll get access to the digital content for all 60 exercises, plus all 60+ videos that are normally sold separately. You'll also have access to direct help from Zed via Discord chat and live s
from requests_oauthlib import OAuth1Session from requests.exceptions import ConnectionError, ReadTimeout, SSLError import json, datetime, time, pytz, re, sys,traceback, pymongo #from pymongo import Connection # Connection classは廃止されたのでMongoClientに変更 from pymongo import MongoClient from collections import defaultdict import numpy as np KEYS = { # 自分のアカウントで入手したキーを下記に記載 'consumer_key':'**********', '
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