Pythonのコードを1行書くだけで誰でも手軽にインタラクティブな地図アプリを作れるLeafmapを使ってみよう - Qiita
※公式サイトのデモ映像です。これがPythonのコード1行で作れます。 https://leafmap.org/ データ確認ってめんどくさくないですか GISデータってよくわからないな、なんだそれ。っていう方がいきなり上司に「いろんなデータが蓄積されてきたから、地図上に可視化して分析してみよう。」とか「誰でも手軽に閲覧できるように、Web上にサイトを構築しよう」なんていう話をされたら多分キレますよね？ GISデータを日常的に利用していてもそれはさほど変わらず… GISデータを取り扱う中で、主にデータの前処理などを行っている方は同じような悩みを抱えているんじゃないかなと思うんですが、データの可視化ってめんどくないですか？ いや、QGISとかデスクトップGISでデータ処理しているならサクッと見れちゃいますし、実際頻繁に使うんですが、サーバーで定期的に行うバッチ処理のためにローカルでプログラミン
ハローワークの求人情報をスクレイピング（Python + Selenium + BeautifulSoup） - ai_makerの日記
この記事は、以下のハローワークインターネットサービスから求人情報を自動で取得する試みを記録したものです: www.hellowork.mhlw.go.jp まずは、ソースコードと実行結果をお見せし、後ほどこの記事を書いた経緯などを話します。 ソースコード：HelloWork_Scraping_ST.py from selenium import webdriver from selenium.webdriver.support.ui import Select import time from bs4 import BeautifulSoup import re # ハローワークインターネットサービスのURL url = "https://www.hellowork.mhlw.go.jp/" # 以下からご自分で使用しているChromeのバージョンに合ったChromeDriverをダウンロ
「GPU・Linuxがなくても、Google Colaboratoryで『Yukarinライブラリ』を使いたい」 - Qiita
概要 「Google Colaboratory」で、『Yukarinライブラリ』become-yukarin, yukarin コマンド解説を実行する方法を紹介します。 音声の収録以外であれば、ほぼ全て Google Colaboratoryで実行できます。 一般に、機械学習には GPU付きのLinux マシンを用意する必要があり、環境設定だけでも一苦労します。しかし、Google Colaboratoryを利用すれば、ブラウザだけで『Yukarinライブラリ』を使用できます。 このアイデアは @BURI55 様がくださいました。 本記事は『GPUがなくても、Google Colaboratory で Yukarinライブラリを使いたい』をリファインした記事になります。 Googleドライブの課金が必要になる場合があります Googleドライブの無料容量は15Gのみなので、音声データを増や
長富蓮実ちゃん元ネタ調査ツールを作りました - いはらいふ
はじめに 『あら、イタズラな風さんが…ふふっ♪ふたりの仲にジェラシーでしょうか』 SSレアの長富蓮実ちゃん登場です！https://t.co/mIoEjCBQs4 #デレステ pic.twitter.com/loELdD6e6w— スターライトステージ (@imascg_stage) 2020年3月19日 蓮実ちゃんお誕生日＆SSRおめでとう。 蓮実ちゃんといえば昭和アイドルの歌詞などを元にした発言が多いことで有名ですが、残念なことに平成生まれの自分は昭和アイドルの知識が足りず元ネタが分からないことが多いです。 「長富蓮実セリフ＋元ネタまとめ」を更新しました！ ①セリフ情報の更新 ・グッドラックマリンズ ・2019アニバーサリー ・2019クリスマス ・2020初詣 ・でれぽ(10/01~01/14) ②各種集計の更新 ・集計 ・交流まとめ ・楽曲データhttps://t.co/2jg5g
女性声優と自動化 - Qiita
この記事は「Wake Up, Girls! Advent Calendar 2019」18日目の記事です この記事では推しの声優の情報を自動的に収集する仕組みである @yoppinews bot の開発や運用についてご紹介します。 1. はじめに: 趣味を自動化して怠惰なファン活動をしよう 声優のファン活動のなかで、どのような作品やイベントに出演するのかといった情報をおさえておくのは重要でありながら意外にも時間やコストを要します。 チケットの争奪戦が予想される場合、オタクはひっそりと情報を仕入れそっと eplus で抽選に申し込みます。気づけば行きたかったイベントの抽選は終わっているなんてことが初期にはよくありました（遠い目）。 だいたい同じ演者を追っている人間を twitter でフォローしておくと関連する情報が入ってきてベンリですが、声優オタク人生は山あり谷あり他界ありで、「お前が一番
ディープラーニング初心者向けの日本語学習サイト、PFNが無償公開
Chainer チュートリアルでは、ブラウザ上でPythonのコードを実行できるGoogleのオープンソースのWebアプリケーション「Google Colaboratory」を用いる。Jupyter Notebook上で教材に登場するコードをそのまま実行し、結果を確認できるため、新たに環境を構築する必要がない。 今後は画像認識、自然言語処理、深層強化学習、デプロイといった機械学習を応用する方法も網羅する予定だ。 関連記事 「AIプロジェクトを担当してくれ」突然の上司のむちゃぶり あなたが最初にやるべきことは？ 「ウチの会社でもAIを使おう」――急に上司からこんなむちゃぶりが飛んできたら、どうすればいい？ AI初心者のビジネスパーソン向けに企業のAI導入について分かりやすく解説する新連載がスタート。 元フィギュアスケート選手とディープラーニングの華麗な出会い 「選手の役に立ちたい」社会人大学
NetworkX — NetworkX documentation
NetworkX is a Python package for the creation, manipulation, and study of the structure, dynamics, and functions of complex networks. Software for complex networks Data structures for graphs, digraphs, and multigraphs Many standard graph algorithms Network structure and analysis measures Generators for classic graphs, random graphs, and synthetic networks Nodes can be "anything" (e.g., text, image
【統計学】初めての「標準偏差」（統計学に挫折しないために） - Qiita
統計をこれから学ぼうという方にとって、非常に重要な概念ですが理解が難しいものに「標準偏差」があると思います。「平均」くらいまでは馴染みもあるし、「わかるわかるー」という感じと思いますが、突如現れる「標準偏差」 の壁。結構、この辺りで、「数学無理だー」って打ちのめされた方もいるのではないでしょうか。 先にグラフのイメージを掲載すると、下記の赤い線の長さが「標準偏差」です。なぜこの長さが標準偏差なのか、ということも解き明かしていきます。 (code is here) 本記事では数学が得意でない方にもわかるように１から標準偏差とはなにか、を説明してみようという記事です。 数式はわかるけど、イマイチ「標準偏差」の意味わからんという方にも直感的な理解がしてもらえるような説明もしていきますので、ぜひご覧ください。 （※ この記事では標準偏差の分母に $n$を使用しています。$n-1$を使用するケースも
e-Stat を使って統計情報を取得してみる - Qiita
はじめに 今日 (2014/10/31) から政府の統計情報にアクセスできる Web API が公開されたらしい。 http://www.e-stat.go.jp/api/ 利用できるデータの一覧は下記 URL にある。 国勢調査から勤労統計からいっぱいある。 http://www.e-stat.go.jp/api/api-info/api-data/ なんか面白そう！ ということで使ってみた記録。 登録 まずは、このページにアクセスして、利用者登録を行う。 http://www.e-stat.go.jp/api/regist-login/ メールアドレスと名前なんかを入力。 メールアドレスにお知らせが届いているのでクリックしてアクティベート。 次に、ログイン。アプリケーション ID をゲット。一人 3 ID までらしい。これ以降、アプリケーション ID を xxx とする。 データ取得と
3DモデリングソフトBlenderでプログラミング（導入編） - 三日坊主のエンジニアBlog
何故か最近3Dモデルを作成してゲームなど作る機会があって、Blenderという3Dモデリングソフトを使っています。*1 他ソフトと連携させるためにモデルのオブジェクト名を連番で並べたり、頂点の座標情報を取ってきてゴニョゴニョしたりプログラマブルなことをやりたいなと思っていましたが、Blenderには、Pythonでスクリプトを実行したり、アドオンの開発をしたりする機能が備わっていることを思い出しましてBlenderのPythonブログラミングに手を出し始めたところです。 この辺のことに関しては、まだネット上の情報は多くないので、情報共有も兼ねて(私も完全に把握できてはいませんが)、調べつつ書き留めていきたいと思います。 当ブログで想定している環境 Blender 2.65a Windows7 Prefessional 32bit Blender http://www.blender.org
Google App Engineで動かすTwitter Botをつくってみた
先日（もう去年ですが）「BOTつくろう会＃5」の勉強会に参加させていただいた。＠tetsunosukeさんの初心者教室でPythonでのBot作成について教えていただいたので、そのままPythonでBot作りに挑戦してみた。 最初にどうゆうBotを作ろうかと考えた時、いつも勉強会の参加時にお世話になっているATNDの新着イベントをつぶやく＠atnderが頭に浮かんだ。ATND以外に「こくちーず」というサイトでもちょっとだけIT系の勉強会の告知／募集が行われている。では、＠atnderの「こくちーず」版を作ってみたらどうだろうか。というわけで、Botの大枠は決まった。 次に、Botの要件をつめていこう。ATNDはAPIが公開されていて、開催イベントについて色々な情報の取得が容易になっている。一方こくちーずの方は、新着情報のRSSがある程度。まずは「新着イベントをRSSから取得し、イベント名と
Google App EngineでRSSをツイートするbotをつくるまで – Yuyak
はじめに Pythonです。Javaじゃないです。Pythonはすごく良い言語です。 Go言語も出るとかいう話でますます盛り上がりを見せそうですね、Appengine。 以下、Macな環境ですすめます。ちなみにPython2.5がいります。 下準備 Google App Engine SDK for Pythonのセットアップ こちらからダウンロードし、Applicationsフォルダにつっこみます。 Macの場合、一度起動するとシンボリックリンクはるか聞かれるのではいと答えておきましょう。 Applicationを作成する 今度はこちらでApplicationを作成しておきます。 Kay Frameworkのダウンロード ここからダウンロードできます。 （Kayについて詳しくは公式ドキュメント（日）を参照してください） プロジェクトの作成 では、早速プロジェクトを作成します。 先程
Google App Engine / Python 上での開発で最初から知ってればよかった、ってことをいくつか - Masatomo Nakano Blog
ここ数ヶ月、Google App Engine/Pythonを使い、初めてちょっとしたものを作ってみているのだけど、開発初期から知っておけばよかったなー、と思うノウハウ/tips的なものをずらずらと書いてみる。 基本的な環境設定は、 以前書いた まま。 0. 公式ドキュメントを良く読む 言うまでもなく、だけど、 マニュアル はもちろん、 この辺 の下の読み物も、流し読みだけでもしておいたほうがいい。 datastoreとmodel的なところ 1. key nameを使いこなす key nameは、レコードの作成時に指定できる(RDBでいう)primary keyの別名みたいなもの。primary key自体は自動的で作成されるので開発者が指定できるのはkey nameだけ。 key nameをうまく使うことで、datastoreを使いやすくすることができる。特にdatastore上で"un
Python による日本語自然言語処理
はじめに この文書は、 Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper 著 萩原 正人、中山 敬広、水野 貴明 訳 『入門 自然言語処理』 O'Reilly Japan, 2010. の第12章「Python による日本語自然言語処理」を、原書 Natural Language Processing with Python と同じ Creative Commons Attribution Noncommercial No Derivative Works 3.0 US License の下で公開するものです。 原書では主に英語を対象とした自然言語処理を取り扱っています。内容や考え方の多くは言語に依存しないものではありますが、単語の分かち書きをしない点や統語構造等の違いから、日本語を対象とする場合、いくつか気をつけなければいけない点があります。日本語を扱う場合にも
hadoopの話とpythonでデータマイニングをする話 - gumi Engineer’s Blog
gumiの粟飯原です。 データマイニングやってます。しかしながら最近はあまりデータをいじる時間がなく社内でプレゼンばかりする日々で、社内でも私がなにやってるのかわからないというもっぱらの評判。そこで今回は一応データ解析もやってはいるんだよということを内外に主張するためにもデータマイニングの話をしようと思います。 アプリの基本的な日々の統計データ取得などは別の方々はやられているので、私からはhadoopを使った大規模解析の話や、そこで得られたデータを分析する環境の話をしたいと思います。コードを併記した具体例などは今回載せられないのですが、今後また紹介していければと思います。 大規模データの解析 日々のログ解析やDB解析はcronによる処理で毎朝レポーティングを行っているのですが、新しい情報を過去のアクセスログからまとめてどかんと取得したいと言う時はHadoopによる大規模解析を実行しています
Nothing is impossible : 簡単！たった８行のコードで HTML取得＆解析をするPythonスクリプト
June 07, 201010:49 カテゴリwork 簡単！たった８行のコードで HTML取得＆解析をするPythonスクリプト 簡単！たった１３行のコードで HTML取得＆解析をするPerlスクリプト を見てPythonならもっと簡単だなーと思ったので書いてみる。 import urllib2 from lxml import etree url = 'http://www.yahoo.co.jp' opener = urllib2.build_opener() opener.addheaders = [('User-agent','Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 6.1; Trident/4.0)')] tree = etree.parse(opener.open(url),parser=etree.HTMLParser()
Google APP Engine Python入門(2010年2月版） - TechTalkManiacs
Google APP Engineについては初期のころのまとめはあるのですが、Pythonですとリリースからそろそろ2年近くになり内容も大きく様変わりしています。最速マスターシリーズでもGoogle APP Engineについてのまとめが無く、そろそろアップデートの必要があると思いまとめてみました。 基本的にwindows環境中心です。 最初に ドキュメントを見るときは必ず英語版を見ましょう。日本語版があるのはありがたいのですが、バージョンとしてはかなり古く、特に歴史の長いPython版では現行の内容とはかなりの隔たりがあります。 Google APP EngineのドキュメントのURLは以下のようなパターンになっています。 http://code.google.com/intl/ja/appengine/docs/**** これのうちjaが言語を表すコードになっていますので、これをenに
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爆速python-fire - Qiita
Amazon.co.jp: 集合知プログラミング: Toby Segaran (著), 當山仁健 (翻訳), 鴨澤眞夫 (翻訳): 本
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