こんにちは、小澤です。 今回はKerasというDeepLearningのライブラリについて書かせていただきます。 Kerasとは 公式のドキュメントによると以下のようになっています。 Kerasは，Pythonで書かれた，TensorFlowまたはTheano上で実行可能な高水準のニューラルネットワークライブラリです． Kerasは，迅速な実験を可能にすることに重点を置いて開発されました． 可能な限り遅れなくアイデアから結果に進められることは，良い研究をする上で重要です． Keras Documentationより Kerasを利用するとDeepLearningの背後にある数学的な部分をスクラッチで実装しなくても、各層で利用するアルゴリズムとパラメータを指定するのみなど、比較的短いコードで目的のネットワークを表現することができます。 そのため、研究領域において非常に流れが早く企業などでも素
ord: アスキーコードを取得 >>> ord("a") 97 ユニコードオブジェクトの場合は、ユニコードを整数で返す。(python2) >>> ord(u"あ") 12354 >>> hex(ord(u"あ")) 0x3042 >>> u"\u3042" == u"あ" True python3の場合は、文字列がはじめからユニコード文字列なので、uを付けなくてもよい。 >>> ord("あ") 12354 chr: アスキーコードから文字へ >>> chr(97) 'a' ユニコードはunichr(python2) >>> unichr(12354) u"\u3042" python3でははじめから文字列がユニコードなのでunichr関数は存在せずに、chr関数で文字コードから文字を得られる。（出力結果はpython2と違うが同値） >>> chr(12354) "あ" 関連記事: 文
pipでなんやかやパッケージを入れているのだが、これまで何をいれたのか忘れる。アップデートがあるとかそういったものは当然のように忘れる。ということで管理方法などを調べた。 パッケージの管理 まずはpipでできるコマンドから。 パッケージリストの表示 pip list 結果 click (6.6) cycler (0.10.0) decorator (4.0.10) entrypoints (0.2.2) first (2.0.1) ipykernel (4.3.1) 略 更新状況を知りたかったらオプションを追加する pip list --o 更新あるよというパッケージだけが出力される ipykernel (4.3.1) - Latest: 4.4.1 [wheel] ipython (5.0.0) - Latest: 5.1.0 [wheel] jupyter-client (4.3.0)
2018年4月25日をもちまして、 『CodeIQ』のプログラミング腕試しサービス、年収確約スカウトサービスは、 ITエンジニアのための年収確約スカウトサービス『moffers by CodeIQ』https://moffers.jp/ へ一本化いたしました。 これまで多くのITエンジニアの方に『CodeIQ』をご利用いただきまして、 改めて心より深く御礼申し上げます。 また、エンジニアのためのWebマガジン「CodeIQ MAGAZINE」は、 リクナビNEXTジャーナル( https://next.rikunabi.com/journal/ )に一部の記事の移行を予定しております。 今後は『moffers by CodeIQ』にて、 ITエンジニアの皆様のより良い転職をサポートするために、より一層努めてまいりますので、 引き続きご愛顧のほど何卒よろしくお願い申し上げます。 また、Cod
効率的な開発を行うためには、自分で作ったプログラムをライブラリ化して再利用することが重要です。複数のライブラリを名前の衝突なく利用するために、Pythonではモジュールを使います。 Pythonでは一つのプログラムが一つのモジュールに相当します。作成したモジュールは、import文を使って他のモジュールから再利用することができます。今回はモジュールの作成と利用方法、モジュールを使う上での注意点について説明します。 モジュールの作成 .pyの拡張子をもつファイル（Pythonのスクリプトファイル）はPythonのモジュールとして他のモジュールから利用することができます。次のような簡単なモジュールを作ってみます。 以下のプログラムをtest_module.pyとして作成します。 class Test: def sayStr(self, str): print str if __name__ =
1 クラスのメソッド定義の第一引数には必ずselfが必要。 class MyClass: def my_method(self): # 処理 尚、第一引数の名前は別にselfでなくてもよい。ただ慣習的にselfが使われる。 2 クラスをインスタンス化するには関数表記を使う。 class MyClass: def my_method(self): return 1 m = MyClass() # インスタンス化 m.my_method() => 1 ちなみにメソッドコールの時はselfは不要。暗黙的に現在のオブジェクトが渡される。 3 クラス名の一文字目は小文字でもよい。 よいけど、慣習的に大文字にしてるのだとか class my_class: def my_method(self): return 1 m = my_class() m.my_method() => 1 ちなみにモジュール名
ruby に慣れていて python に慣れていないんだけど、python を書く機会が増えてきたので備忘録のような感じで。 python は完全に初心者。 python 3。python 2.x のことは気にしないことにした。 手元の処理系 ruby 2.4.0p0 (2016-12-24 revision 57164) [x86_64-darwin16] Python 3.5.2 :: Anaconda 4.2.0 (x86_64) で確認している 長さ ary_len = [1,2,3].size # [1,2,3].length でもいい hash_len = {a:1}.size # {a:1}.length でもいい string_len = "hoge".size # "hoge".length でもいい range_len = (1..9).size # Range#len
Pythonプログラマーというか、元々Python（ときどきR、C言語）で数値シミュレーションをしていた学生が、就職してRubyでWeb開発を行うにあたって勉強したことを書き連ねていくだけの記事です。 もし自分と同じような立場の人（これから後輩としてもどんどん増えていくかも！）がいたら、「ここを押さえておけばRubyは問題なく書けるよ」と教えられるように書いておきます。というのも、レビューを行っていた先輩とのプログラミングのスキルとの開きがあり、先輩も私も「どこが分かってないのか説明できない」状態になってしまってお互いに困ってしまった経験があるからです。 RubyとPythonはよく似ているのですが、思想や見た目で違う部分が多く、片方を勉強するともう片方の理解も深まります。 たまに2ちゃんねるのオカルト板である「見たことある世界によく似た異世界に迷い込んだ」みたいな感覚で、なかなか面白い経
「インデント強制」はプログラマの自由を奪う？ 確かに不自由な事にはまれに遭遇します。 ぱっと貼り付けて仮に実行とかワンライナー記述ができなかったり。 これは、やってみるしかないでしょうね。 やってみれば、変則的な記述の時しか 不自由を感じないことがわかっていただけると思います。 ぱっと貼り付けたコードを整形し忘れたまま コミットしちゃったといったことありませんか？ ちゃんと読みやすいコード書くように心がけている人は、 「読みやすく記述するには」と考えるたり整形する手間を必要とします。 しかしこの制約のおかげで深く考えなくてもよくなり 周囲への周知などの手間が省け省力化に つながることが実感できると思います。 多少の不自由から開放されるメリットよりも、 コードの可読性が自然と確保されるというのは 大きなメリットだと思います。 「self記述省略不可」はOOPでないから？ OOPでなかったころ
エンジニアのキャリアを考える際、企業が求めるスキルを兼ね備えているかどうかが、ひとつのポイントとなります。では、企業はどんなスキルを持ったエンジニアと仕事がしたいと思っているのでしょうか。 そこで今回は、エンジニア・クリエイターに特化した求人案件を提供するレバレジーズの「レバテック」の協力を得て、2016年の求人データを収集。今年の結果をもとに、レバテック事業部長の林英司さんに、2017年のエンジニア市場を予測してもらいました。（HRナビ編集部） 幅広い業種・サービスの開発に対応できるJava、PHPが今年も圧倒的シェアを占める エンジニア向けの業務委託案件や求人のうち、今年最も多くの割合を占めたのはJavaでした。Javaは全体の約3割を占めており、次いでPHPが17.9%という結果でした。年ごとに見てもJavaとPHPのシェア率はほぼ変わっていません。 Javaは金融系や物流系といった
python でも rubyのpry と同じことをしたい・・・・ require 'pry' Thread.new{|t| do_something binding.pry } マルチスレッドの処理をするには、pry があるととても楽。 python で同じことをするには IPython 探してみたら、IPython.embed があった。 from IPython import embed a=1 embed() これでpryと同じように、好きな場所でデバッガ起動できる。楽チン まぁ、スレッド起動してスレッド内で、eval 噛ませば、pry もIPythonなんてなくたって、デバッガ起動できるんだろうけど。 自作するより既存のものを使った方が楽だよねってことで。 急ぐときはコレ 急ぐときは、こっちを使うほうがインストールの手間がなくていい。 import pdb; pdb.set_tra
リスト内包表記とは、あるリストを元にして別のリストを作るための記法のことです。ループ、Map、Filterなどを使っても同じ操作をできますが、リスト内包表記には以下の利点があります。 コードがシンプルになる ⇒行数へります。 可読性が高まる ⇒慣れてしまえば読みやすいです。 実行速度が高速 ⇒forループと比べて2倍程度高速です。 Pythonを使うのであれば早めにマスターしておかないと後悔しますよ！では、さっそく使ってみましょう！ リスト内の要素を2倍にする リスト内の値を2倍にします。リスト [1,2,3,4,5] から、リスト [2,4,6,8,10] を作る操作です。 ループ ループを使った“普通”なやりかたです。Pythonユーザにとっては異常なやり方です。
B! 7 0 2 0 今更ながらPythonでのstrのメソッド、rstripを間違った 方法で使っていたのに気づいたという話。 str.rstrip() まとめ str.rstrip() rstripは引数無しで使うと文字列の最後の空白を取り除いてくれます。 >>> x = " xxx " >>> print "X" + x.rstrip() + "X" X xxxX こんな感じ。 引数には文字列を入れてあげることが出来て、 >>> x = "abcdefg" >>> print x.rstrip("efg") abcd こんな感じで最後の方から見て与えた文字があれば消します。 が、ここで注意なのは、ここではefgという文字列を消してるわけではなく、 abcdefgという文字列の最後の文字から順に e、f、gのいずれかに当たる文字を探し、 もし該当すれば削除、しなければそこで作業終了、と
Pythonを使う上で、withステートメントは、やはり見逃せない機能の１つであると思います。 Python2.5〜3.xまで網羅しているようにしたつもりです。 基本 まず、一番身近なファイル操作の例を載せておきます。 with open("...") as f: print(f.read()) これは、以下と同等です。 f = open("...") print(f.read()) f.close() withステートメントを使うと、withを抜けた時に、自動的にf.closeされます。 asは必須ではありません。 f = open("...") with f: print(f.read()) これも先ほどのコードと同等です。 withに対応したクラスを作る 使うだけでは理解も深まらないので、作る方も見てみましょう。 withに渡すのは__enter__と__exit__の2つのメソッド
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