主観的な観点からPythonとRの比較した記事は山ほどあります。それらに私たちの意見を追加する形でこの記事を書きますが、今回はこの2つの言語をより客観的な目線で見ていきたいと思います。PythonとRを比較をしていき、同じ結果を引き出すためにはそれぞれどんなコードが必要なのかを提示していきます。こうすることで、推測ではなく、それぞれの言語の強みと弱みの両者をしっかりと理解できます。 Dataquest では、PythonとRの両方の言語のレッスンを行っていますが、データサイエンスのツールキットの中では両者ともそれぞれに適所があります。 この記事では、NBA選手の2013/2014年シーズンの活躍を分析したデータセットを解析していきます。ファイルは ここ からダウンロードしてください。解析はまずPythonとRのコードを示してから、その後に2つの異なるアプローチを解説し議論していきます。つま
Each of these videos and books was recorded or written by me, Matt Makai. These books and courses were created by fellow Python developers. I have used each one myself and recommend them all if you are looking to buy high quality resources. Django: Extensions, Plug-ins and Related Libraries & Example Projects and Code django.apps.config AppConfig django.conf settings, urls.url django.contrib.admin
Python の クラス(class)は次のように定義します。クラス名は慣習的に大文字で始めます。 class MyClass: """A simple example class""" # 三重クォートによるコメント def __init__(self): # コンストラクタ self.name = "" def getName(self): # getName()メソッド return self.name def setName(self, name): # setName()メソッド self.name = name a = MyClass() # クラスのインスタンスを生成 a.setName("Tanaka") # setName()メソッドをコール print(a.getName()) # getName()メソッドをコール クラス定義の冒頭には、"""...""" で ドキュ
はじめに pythonにはcmdという非常に便利なクラスがある。これは簡単に言うと、オリジナルなコマンド待ち受けが作れてしまう。特に自分が気にっているのはアクションの補完機能が勝手に付加されるところ。 何かシンプルなツールを作る時、それは何かのファイルをパースしたり、簡単なデータを送ったり、もちろん普通にスクリプトで書いてもいいと思う。もし、シェルスクリプトなどで作るのが飽きたならば、気分転換でpythonのcmdクラスを使ってみてもいいかもしれない。 実装 ここではシンプルな実装にする。 from cmd import Cmd class testCmd(Cmd): prompt = "hoge) " def __init__(self): Cmd.__init__(self) def do_exe(self, arg): print "do anything" def help_exe
今年の7月に開催されたSciPy2015の講演動画がEnthoughtのチャンネルで公開されている。今年も面白い講演が多いのでいろいろチェックしている。 今年の目標（2015/1/11）にPythonの機械学習ライブラリであるscikit-learnを使いこなすというのが入っているので、まずはscikit-learnのチュートリアルを一通り見ることにした。 Part IとPart IIを合わせると6時間以上あり非常に充実している。IPython Notebook形式の資料やデータは下記のGitHubアカウントで提供されている。ノートブックをダウンロードし、実際に手を動かしながらチュートリアルを進めると理解がより進むかもしれない。 あとで振り返りやすいように内容を簡単にまとめておきたい。 1.1 Introduction to Machine Learning 機械学習システムの流れ。教師あ
インプレスグループで理工学分野の専門書出版事業を手掛ける株式会社近代科学社（本社：東京都新宿区、代表取締役社長：小山透）は、2015年5月15日に、『Python言語によるプログラミング・イントロダクション』出版記念「Python活用セミナー」を開催いたします。 Pythonは初心者にも扱いやすい上に実際の開発にも利用実績を持つ優れた言語として、注目を集めています。このたび近代科学社では『Python言語によるプログラミング・イントロダクション』を刊行いたしました。またこれまでに『あたらしい数理最適化 －Python言語とGuroubiで解く』を刊行しております。今回これらの書籍の監訳、執筆にあたられた久保幹雄先生（東京海洋大学 教授）を中心に、「教育現場におけるPythonの利用」「最適化問題におけるPythonの有効性」をテーマにセミナーを開催いたします。 この機会に本セミナーにご参加
そろそろちゃんと機械学習を勉強しようと思い、ついでに Python をやり始めています そういえば、大学生のときに Python を勉強しようと思って本を買ったことがあったんですが、当時はあんまりやる気もなくちょっとしか手をつけていませんでした あの時ちゃんと勉強しとけばよかったなぁとか思ったり・・・ とりあえず、手持ちの Mac 上に数値計算や機械学習を実行できる環境を構築したのでその際の手順をまとめました ※以下の環境で動作することを確認しています OS X Mavericks (10.9) OS X Yosemite (10.10) この記事では 1. 概要 2. Python とライブラリのインストール 3. PyDev のインストールとセットアップ 4. Hello Python !!! 5. まとめ について説明します 1. 概要 今回は Python を使って数値計算、機械学
Pythonを始めたばかりのユーザーの多くが、どちらのバージョンを使えばいいのか迷っています。私の答えは、「気に入ったチュートリアルに書かれているバージョンにしましょう。そして、あとで違いを調べてください」という言葉につきます。 それでは、新しいプロジェクトを始めるときにはどちらを選べばいいのでしょうか？ 使おうとしているライブラリを全てサポートしているなら、2.7.x系と3.x系のどちらを使ってもよいでしょう。そうはいっても、この2つのメジャーバージョンについて大きな違いを見ておくのは良いでしょう。どちらかのみでコードを書いたり、プロジェクトに使おうとしている時によくある落とし穴を避けられるからです。 __future__ モジュール Python 3.x で導入されていて Python 2 で使えないキーワードについては、 __furute__ モジュールをインポートすることで Pyt
Pythonを使ってこの方さまざまな点につまずいたが、ここではそんなトラップを回避して快適なPython Lifeを送っていただくべく、書き始める前に知っておけばよかったというTipsをまとめておく。 Python2系と3系について Pythonには2系と3系があり、3系では後方互換性に影響のある変更が入れられている。つまり、Python3のコードはPython2では動かないことがある(逆もしかり)。 Python3ではPython2における様々な点が改善されており、今から使うなら最新版のPython3で行うのが基本だ(下記でも、Python3で改善されるものは明記するようにした)。何より、Python2は2020年1月1日をもってサポートが終了した。よって今からPython2を使う理由はない。未だにPython2を使う者は、小学生にもディスられる。 しかし、世の中にはまだPython3に
http://patshaughnessy.net/2013/10/24/visualizing-garbage-collection-in-ruby-and-python Pat Shaughnessyが、ブタペストで開催されたRUPY2013でのプレゼンの前半を自らのブログで紹介しています。 ガベージコレクタは、「ゴミを集める」という行為だけでなく、「新しいオブジェクトのためにメモリをあてがう。」「不要なオブジェクトを見つける」「不要なオブジェクトからメモリを取り戻す。」という、人間の心臓が血液を浄化するような働きをしている。 この簡単なコードサンプルを見ると、RubyとPythonの記述はよく似ているが、それぞれの言語の内部でのインプリの仕組みは違う。 1) Rubyのメモリ Rubyは、コードが実行される前に、数千のオブジェクトを先につくり、それをリンクされたfree listに置
(python==2.7, arrow==0.3.5) crsmithdev/arrow · GitHub Arrow: better dates and times for Python — Arrow 0.4.4 documentation Arrow - better date & time manipulation for Python : Python <-作者さんが質問に答えてる。名前の由来とか。 dateutilあるけど、arrowもいいらしい。 こっちの方がモダンっぽいらしい。 id:Voluntas師匠に教えてもらった。 >>> import arrow # 現在 >>> arw = arrow.utcnow() >>> arw <Arrow [2013-09-05T15:06:49.312975+00:00]> # 翌月（年月日を複数形で指定して増減） >>> arw.
POST /post HTTP/1.1 Host: localhost Content-Type: application/x-www-form-urlencoded Content-Length: 7 foo=bar 1行目は request-line で、 method URI HTTP-version の形をしています。URIはホストを含めた絶対URIの場合と、ホストを含めない絶対パスの場合がありますが、絶対パスの方が一般的です。 2行目から空行までが request-header です。各行は field-name: field-value の形をしています。 field-name は大文字小文字を区別しません。 request-line から request-header とそれに続く空行まで、改行は CR LF になってます。Windowsでよく見る改行コードですね。 meth
ゴクロの大平と申します。はじめまして。 ４月からjoinさせていただいた、特に特記事項の無い平凡なプログラマです。さだまさしが好きです。 SmartNews開発者ブログをご覧になる方々は、サービスの裏側で動作するクローラーや多種多様な機械学習のロジックであったり、フロントエンドのUIの話であったり、サービス固有の話に興味が有る方が多いと存じますが、都合上（原稿の担当順番の都合上）、今回は一般的な話をさせていただきます。 ※先掲の話題については次回以降取り上げられますので、お楽しみに。 一般的な話題とはいえ、大企業とスタートアップでは取り巻く環境や解決すべき課題も異なっていますので、その辺もあわせてお伝え出来ればなと思います。 なお、今回のテーマは、サーバー/ミドルウェアの構成管理ツールとして最近有名になってきた「chef」と「fabric」です。 かなり長文のエントリーになってしまい
whyILeftHeroku.rst 何故私は Heroku から離れたか、および新しい AWS セットアップのメモ 原著者:Adrian Holovaty 原文:Why I left Heroku, and notes on my new AWS setup 金曜日、私は Heroku から Amazon Web Services(AWS) を直接使うように Soundslice を移行しました。私はこの変更ができてとても、そうとても嬉しくて、私がどうやったかということと、もし皆さんが同じような立場だったら何故それを検討すべきかということについて広く伝えたいと思います。 私の Heroku 体験 Soundslice はサイトを立ち上げた2012年11月からずっと Heroku 上にありました。いくつか理由があって、私は Heroku を使おうと決めました: システム管理者でいるのは趣味
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
