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WHAT'S NEW 2024/03/29 Algorithms with Python: 分数 にペル方程式を追加 CONTENTS Python Programming 新・お気楽 Python プログラミング入門 新・お気楽 Python/Tkinter 入門 Algorithms with Python (ver 3.0) Python3 Programming お気楽 Python3 プログラミング超入門 PuLP による数理最適化超入門 お気楽 Python3/Tkinter 超入門 お気楽 NumPy プログラミング超入門 お気楽 SymPy プログラミング超入門 Ruby Programming お気楽 Ruby プログラミング入門 お気楽 Ruby/Tk 超入門 Ruby Junk Scripts JavaScript Programming Lua Programmin
PythonでCSVファイルを読み込み・書き込み（入力・出力） | note.nkmk.me
Pythonの標準ライブラリのcsvモジュールを使うと、CSVファイルの読み込み・書き込み（新規作成・上書き保存・追記）ができる。 csv --- CSV ファイルの読み書き — Python 3.11.4 ドキュメント csvというモジュール名だが、カンマ区切りに限らずタブ区切り（TSV）など任意の文字列で区切られたテキストファイル（CSV: Character Separated Value）を処理可能。 すべての引数について触れているわけではないので詳細は公式ドキュメントを参照されたい。 最後に触れるが、CSVファイルから読み込んだデータの平均や合計を算出するなどといった処理を行う場合はNumPyやpandasの使用をオススメする。 本記事のサンプルコードでは、csvモジュールと表示を見やすくするためのpprintモジュールを使う。 関連記事: Pythonのpprintの使い方（リ
scikit-learnのサンプルデータセットの一覧と使い方 | note.nkmk.me
scikit-learnには分類（classification）や回帰（regression）などの機械学習の問題に使えるデータセットが同梱されている。アルゴリズムを試してみたりするのに便利。 画像などのサイズの大きいデータをダウンロードするための関数も用意されている。 7. Dataset loading utilities — scikit-learn 0.24.1 documentation 公式ドキュメントの表記に従い、scikit-learnに同梱されているデータをトイ・データセット（Toy dataset）、ダウンロードが必要なサイズの大きいデータを実世界データセット（Real world dataset）と呼ぶ。 ここでは以下の内容について説明する。 トイ・データセット（Toy dataset）の一覧 実世界データセット（Real world dataset）の一覧 インポー
Iris データで、箱ひげ図boxplotとdotplot, matplotlib, - 続・えちごやん個人メモのブログ
Irisデータは、 例えば次のサイトからcsvデータを入手できる。 https://vincentarelbundock.github.io/Rdatasets/datasets.html というサイトから Package Item Title Rows Cols datasets iris Edgar Anderson's Iris Data 150 5 のCSVをクリック＆ダウンロードで、データ取って来るのが一つの方法で。 pythonで、機械学習のsklearnというライブラリーからdatasetをimportしてって方法もある。 （追記: 2017-05-23） #!/usr/bin/env python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() ax = fig.add_subplo
プログラミング力向上のコツ - みんなのPython第四版のオマケ | TRIVIAL TECHNOLOGIES 4 @ats のイクメン日記
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 みんなのブロックチェーンは，ブロックチェーンの入門書。暗号やハッシュなどを含め，基礎からブロックチェーンの仕組みを学べる書籍です。 いろんな方に「新しい技術を学ぶことの楽しさ」を感じ取ってくれたら著者として嬉しいです:-)。お金は技術的にどのように定義されるのか。 みんなのIoTは，モノのインターネットと呼ばれるIoTの入門書です。IoTの基本について，読者に寄り添って優しく解説しました。裏テーマは一番とっつきやすいPython入門書。サポートページはこちら みんなのPython 第四版は，より分かりやすい入門書を目指し，機械学習やデータサイエンスの章も追加して第三版を大幅に書き換えました。Python 3.6にも華
MacのsayコマンドとPythonでツイート読み上げスクリプト書いた - TaillookTech
経緯 実装 動作 コード 経緯 知り合いのオタクがVOCALOID？のゆかり？にツイート読み上げさせてたのでやってみたかった． 実装 ツイッターのストリーミングAPIを使って取得したツイートの内容をPyhtonのsubprocessモジュールでbashのsayコマンドで読み上げさせる． sayコマンドはOS X独自のコマンドでLinuxとかではGoogleとかの読み上げ機能を使うといいみたい． sayコマンドで使える音声は色々あってデフォルトではKyokoという女の声． ha1f-blog.blogspot.jp ツイッターのストリーミングはこのページのコードを参考にしました． qiita.com sayコマンドの使い方はここを参考にしました， 動作 こんな感じの出力が出てKyokoさんが喋ってくれる． コード # -*- coding: utf-8 -*- import tweepy i
【Python】初心者でもできるプログラミング問題の簡単な解き方 - paiza開発日誌
Photo by Aeris Secure こんにちは。倉内です。 paizaではプログラミング問題を解いて、プログラミングスキルをS・A・B・C・D・Eの6段階にランクづけするスキルチェックというサービスを提供しています。 ランクを取得するとpaizaの就職・転職サービスで書類選考なしに求人へ応募できますが、ご自身のプログラミングスキルを測る腕試し感覚で利用してくださる方も多いです。 プログラミング初心者の方は、まずDランクの取得を目指してみてください。Dランク問題はプログラミング言語の基礎文法が習得できていれば解くことができます。 続いてCランクに挑戦していただきたいところですが…Cランクの問題はプログラミングを始めたばかりですとなかなか難しいと感じる方も多いようです。 そこで今回は、Dランクを取得した方が初めてCランク問題にチャレンジする際にどのように取り組んだらよいかを詳しく解説し
Pythonで高速にGUIを作りたければ,PySimpleGUIの一択 - Flow-Developers
おすすめです！ PySimpleGUI、良いです！ Pythonで高速にGUIを作りたければ、PySimpleGUIの一択 !!! 兎に角すぐ！ pythonでGUIが作れます。 github.com サンプルコードはこちら [https://github.com/MikeTheWatchGuy/PySimpleGUI/tree/master/DemoPrograms:title] ここを時間を取って読んでみてください！ 「とっても簡単！」ですよ。 「Tkinter」と「Qt」を選ぶこともできます～ こんなのすぐ作れます！ やばいです。。。 リンク openCVと連携させたい方はこれ！ 88行でOpenCV用のGUIが作れますよ。 [https://github.com/MikeTheWatchGuy/PySimpleGUI/blob/master/DemoPrograms/Demo_Op
pythonで小さなツールを作る時のtips - Qiita
自分で小さいツールを作る時に心に留めているtipsです． 書き始めたときは「どうせ書捨てだし」と思って書き始めると意外と長い間，もしくはいろんなところで使うことになったりするので，気をつけておくと後から楽になるというような小技です．大規模なソフトウェアの開発ではまた違った流儀があると思います． メインルーチンを関数にする 関数名はなんでもいいのですが，自分は趣味で main() という名前の関数を用意し，メインルーチンは全てそこに書くようにしています． #!/usr/bin/env python def main(): print('hello, hello, hello!') if __name__ == '__main__': main() pythonの小さなサンプルコードを見たりすると関数外の部分にベタで実行コードが書かれていたりします．もちろんそれでも動くのですが，以下の2点で後
pythonを勉強しています。return文と戻り値について教えていただけませんか？ - もうちょっと詳しく質問した方が良い回答も... - Yahoo!知恵袋
もうちょっと詳しく質問した方が良い回答もらえると思います。 関数では処理したあとにその結果を知らせたい時にreturnを使って値を返すことができます。 簡単な例をあげると、階乗を計算するための関数を作るとしましょう。 def factorial(n): __result = 1 __for i in range(1,n+1): ____result *= i を書けば、結果がresultには入りますが、関数から出たらその結果がなくなります。この結果が関数の実行が終わる時に使えるように return result を書けばいいわけです。そうしたら、 a = factorial(5) と書けば、aに求めた結果が入ります。 そのreturnで返した値は戻り値（または返り値）と言います。 returnを書かないで同じこと書けば、この関数から何も戻ってこないので、aにNoneが入ってしまいます。
Python初心者によるPythonのいいところ、はまりどころのまとめ - Webtech Walker
Python勉強し始めて一ヶ月くらいたったんで一度復習を兼ねてまとめてみようと思います。僕が今までPHPとかPerlとかJavaScriptを使っていて、Pythonはこうやるのかーとか、これは便利だなーと思ったところ、開発していてはまったところなどピックアップしてみました。 初めてのPythonを読んで初心者向け勉強会に参加した程度の知識です。とりあえず初めてのPythonがかなりいいのでこれ読むだけで大体基礎は習得できた気がします。基本的な文法の説明だけでなく、大事なことは何回も繰り返し書いてあったり、Pythonの思想などにも触れているのでなぜこういう実装になっているかということも理解できます。これオススメ。 尚、このエントリーではPythonのバージョンは2.5をベースにしてます（主にGoogleAppEngineで使ってるので）。間違えなどあったらツッコミお待ちしてます。 文法、
Pythonの可視化パッケージの使い分け - Qiita
Pythonで可視化といえばMatplotlibだけど、APIがごちゃちゃしていて覚えにくいのが難点かな。BokehがAPIもうまく整理されていて一番使い勝手がいい気がするけど、まだまだ日本語の情報が少ないのが惜しいところ。 これからはWebにも対応できるBokehが伸びてくるんじゃないかと勝手に期待している。 おすすめの使い分け方 簡単なデータを手早くプロットするなら Matplotlib MATLABからPythonに乗り換えたなら Matplotlib かっこよく人に見せたいなら Bokeh 対話操作を入れたいなら Bokeh グラフ上のデータ点の数値を確認したいなら Bokeh Plotly 3D形状をプロットするなら Plotly Mayavi 統計分析するなら seaborn Matplotlib 良い点 簡単なデータをプロットするのは楽。 プロットの機能が充実している（気がす
ファイル名、ファイル内テキスト一括置換スクリプト 2 （Python2/3対応, その他改善版） - Make it possible with Python.
過去に作ったテキスト置換スクリプトを、手直ししました。 過去スクリプト：ファイル名とファイル内テキストを置換するpythonスクリプト - Make it possible with Python. photo by Mathias L. このスクリプトは、ファイル名、拡張子の指定条件に一致する複数のテキストファイルのファイル名と内容の一括置換してくれます。 今回改善した点は以下です。 Python3 / 2.7 両対応（のはず） 文字コードをShift-JISから、Windows用Shift-JISコードであるcp932に変更 出力ファイルが元ファイルと混在しないよう、リネームファイルは新規フォルダ内に生成 出力ファイル上書き防止のため、同一ファイル名作成時にはエラーと、ファイル名先頭にduplicatedを付与 .iniファイルに条件、置換文字列を記載（exeにして配布時のため） いま
開発者がビッグデータ分析にPythonを使う時によくやる間違い | POSTD
システムの構築、新しい技術の習得、PythonやDevOpsなどに情熱を注ぐソフトウェア開発者です。現在はチューリッヒを拠点とするビッグデータのスタートアップで働いており、データ分析およびデータ管理ソリューションのためのPythonの技術を磨いています。 1 はじめに Python は開発時間を短縮できるという点で一般的に評価の高い言語です。しかし、Pythonを使って効率よくデータ分析をするには、思わぬ落とし穴があります。動的かつオープンソースのシステムであるという特徴は、初めは開発を容易にしてくれますが、大規模システムの破綻の原因になり得ます。ライブラリが複雑で実行時間が遅く、データの完全性を考慮した設計になっていないので、開発時間の短縮どころか、すぐに時間を使い果たしてしまう可能性があるのです。 この記事ではPythonやビッグデータで作業をする時に、最も時間を無駄にしがちな事柄につ
How to make beautiful data visualizations in Python with matplotlib | Dr. Randal S. Olson
Published on June 28, 2014 by Dr. Randal S. Olson graphic design matplotlib python tutorial visualization 14 min READ Want to learn more about data visualization with Python? Take a look at my Data Visualization Basics with Python video course on O'Reilly. It's been well over a year since I wrote my last tutorial, so I figure I'm overdue. This time, I'm going to focus on how you can make beautiful
Python GUIツールキット個人的な比較のまとめ - YATTSUKE BLOG
Python用に色々とあるGUIライブラリですが、個人的にはQtと迷って結局wxPython（wxWidgetsのPythonバインディング）を使ってますが、もしかしたらQtにしておけばよかったのかなぁと多少後悔もしつつも、wxでかなり満足していたりもします。Qtに多少浮気した結果、Qtの大量の個別インポートは理にかなっているとは思いつつもなんか好きになれず、やっぱりwxの方が性にあっていると思う今日此の頃。 まあ、研究者むけのGUIライブラリのまとめというのはそうなさそうじゃないだろうかということで、使ったことのあるものないものも含めいろいろと聞き及んだことを書いてみます。とは言え、主に汎用GUIライブラリの話なので一般的にも参考になるかと思います。 GUIプログラムが初めてで、いまから始めるならPython3にも対応しているQtがいいんじゃないかと思います。（追記：最近wxPython
OSネイティブなGUIが構築できるPython用GUIツールキット「toga」 | ソフトアンテナ
Pythonを使ってMac/Ubuntu/Windows/iOSなど様々な環境で動作するGUIアプリを作成することができるGUIツールキット「toga」がリリースされています(GitHub、Hacker News)。 togaの特徴はOSネイティブなGUIを構築できること。すなわち、OS XではCocoaを、UbuntuではGTK+をといった風にOSごとのネイティブなGUIライブラリを呼び出すことができるため、クロスプラットフォームのライブラリにありがちな見た目の不自然さがないことが売りのようです。 またこのプロジェクトは「BeeWare Suite」と呼ばれるPythonのIDEを含む開発環境の一部に含まれていて、ツール感での連携も考えられている様子。Python使いなら結構便利なライブラリかもしれません。 ということで早速OS Xでデスクトップ版のデモを動かしてみました。 デモ＆ライブ
PythonからRを使いたい -だがRPy2おめーはダメだ- - 盆栽日記
経緯 とある事情でランダムフォレストを使いたいのだがrandomForestパッケージは因子のレベルが32までというFORTRAN実装を引きずっており今回のデータには合わない。 ならばとpartyパッケージのcforestを使ってみたが今度はメモリが足りなくなった。 諦めて因子のレベルを32以内にすればいいのだろうが、せっかくなのでPythonを使ってみたい。 で、Scikit-learnにランダムフォレストが実装されてるとのことなので入れてみた。 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scikit-learn Scikit-learnについてはこれでおしまい。 ところで、↑のサイトを眺めているとRPy2がある。 RPy2に関しては当方Win7の64bit環境だが以前は32bitのものしかなくインストールすらうまくいかなかったことを思い出した
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「Python 3 エンジニア認定データ分析実践試験」が発表、2024年から本試験実施
Pythonにおけるリストのコピー | レコチョクのエンジニアブログ
