Python 2系終了のタイムリミット迫る。早く「3系」に切り替えようPython 2系終了のタイムリミット迫る。早く「3系」に切り替えよう：気になるニュース＆ネット記事 2019年も折り返しであと半年。Python 2系統のサポートが終了し、各種ライブラリもPython 2系向けが提供されなくなっていく。そろそろ「Python 3系統」に切り替えよう。
2019年に向けてPythonのモダンな開発環境について考える - 朝日ネット 技術者ブログ
はじめに 開発部の tasaki です。 6 月の記事（「Pythonのパッケージングのベストプラクティスについて考える2018」）では setuptools, pip, venv を使ったパッケージングのフローについて考えました。 techblog.asahi-net.co.jp 今回はモダンな開発用ツールチェーンを持つ他の言語（具体的には JavaScript (Node.js), Go, Rust あたりを意識）と似たような開発フローを Python において構築するにはどうすればよいかということを考えていきます。 はじめに 対象バージョン 備考 TL;DR （結論） pip と virtualenv の統合 (Pipenv) 概要 使い方 インストール Pipenv プロジェクトの新規作成 setup.py との併用 静的な型の検査 (mypy) 概要 設定例 使い方 Lintin
pythonでのデータ分析時、死ぬほど調べるTipsをまとめておく。 - プロクラシスト
こんにちは、ほけきよです。 pythonでデータを取り扱っているとき「あれ、これどうやるんだっけ？？」 ってなること、ありませんか？僕は10分に1回程度なります。 いや、覚えろと自分でも思うんですが、覚えられないんですよね。100回くらい同じコマンドを調べてたりする。 物覚えが良くないので、ココを見れば絶対大丈夫なようにしておこうと思い、まとめてみました。 jupyterで最初に開くときに読み込むモジュールたち datetime 日付⇔文字列の変換 datetimeの足し算引き算 json dict型⇔json jsonファイルの入出力 datetimeをjsonにする時、エラーが出る pandas ～以外を表すやつ andとor inf弾く リストをdfにサクッと変換 datetimeとして読み込み 読み込み時にcodecのエラーが出る DataFrameのfor文 numpy lins
Pythonのパッケージ周りのベストプラクティスを理解する - エムスリーテックブログ
砲撃する自走砲（PzH2000自走榴弾砲）。自走砲は戦車によく似ていますが、戦車ではありません。＊本編とは関係ありません。 こんにちは、エムスリー基盤開発チーム小本です。 Pythonのパッケージ管理周りでは、 「setup.pyでrequirements.txtを読み込むのが普通なんですよね？」 「pipenv があれば venv はオワコンなんですね？」 「pyenvは要らないんですよね！？」 「Pythonは歴史が古い分、Rubyなどに比べてカオス」 みたいな混乱をよく目にします。 実際、複数のツールがあって（一見）複雑です。また「なぜこうした状況にあるのか」がドキュメント化されているわけでもありません。 なので、私なりに整理してみることにしました。 ※「追伸」を追加しました。この記事では汎用プログラミング言語としてPythonを使うケース（Webアプリとか、CLIツールとか、ライブ
2018年版、これを読みたいPython書籍 機械学習６選：機械学習の概念からPythonでの実装・データ分析関連知識まで、PyQ運営のコメント付きで紹介します。 - Python学習チャンネル by PyQ
PyQ開発チームの斎藤です。 現在PyQブログでは、Python言語の2018年のまとめと今後の動向をテーマにした記事を連載しています。 本記事では、機械学習に関連する2018年の書籍を紹介します。 機械学習は、2018年ITジャンルのホットワードですね。AIや機械学習と冠された書籍も目まぐるしく出版されています。 「結局どういうものなの？」という概念的な内容から、 機械学習を学びたい人に向けたPythonでの実装についての技術書、実際に機械学習を運用する上で関連してくる、データ分析・確率・統計の本まで、2018年末の今読んで損のない、PyQ運営お勧め書籍をジャンル別に集めました。 機械学習の概念を知りたい しっかり知りたいビッグデータとAI 書籍情報 推薦メンバーコメント：斎藤努 構成 Pythonプログラマーで、機械学習の入門知識が知りたい ［第2版］Python 機械学習プログラミン
Python 割と使うライブラリ集 - Qiita
背景 Pythonでよく使うライブラリ集です。 簡単なソースと学習に役立つサイトのリンクを記載しています。 GitHubで公開されているものに関してはライブラリ名にリンクを貼っています。 基本的には趣味レベルのみでの利用なので専門的情報が欲しい方は戻るボタン推奨。 標準ライブラリ 公式ドキュメントにありますのでこちらをご参照ください。 https://docs.python.jp/3/library/index.html 数学系 NumPy ベクトルや行列計算を行うためのライブラリ 内積、フーリエ変換。行列計算などプログラミング知識が少なくても簡単に使用できるのが特徴。 少ないコード量で効率よく高速に数値計算 学習サイト：https://qiita.com/jyori112/items/a15658d1dd17c421e1e2 # -*- coding: utf-8 -*- import
Python機械学習クックブック
Pythonによる機械学習を進める上で、頻繁に遭遇すると思われる200超の問題とその解決策を紹介。データ構造（ベクトル、行列、配列）、数値データ、カテゴリデータ、テキスト、画像、日時データの取り扱いといったデータ分析の基本から、特徴量抽出、次元削減、モデルの評価と選択、線形回帰、決定木、ランダムフォレスト、k-最近傍法、SVM、ナイーブベイズ、クラスタリング、ニューラルネットワーク、訓練済みモデルのセーブとロードなど、幅広い内容をカバー。巻末に日本語版付録「日本語テキストの取り扱い」を収録。「やりたいこと」「困っていること」に答えてくれる一冊です。 はじめに 1章 ベクトル、行列、配列 レシピ1.0 はじめに レシピ1.1 ベクトルの作成 レシピ1.2 行列の作成 レシピ1.3 疎行列の作成 レシピ1.4 要素の選択 レシピ1.5 行列の性質を取得する レシピ1.6 要素に対する計算 レシ
O'Reilly Japan - 問題解決のPythonプログラミング
MITで20年にわたり教鞭を執る著者が、1、2年生を対象としたプログラミングの授業で実際に使っている教材をもとに執筆したものです。「楽しみながらアルゴリズム的思考とプログラミングスキルを鍛える」という意図に基づき、著者が選んだ21の数学パズルを解くことを通じて、論理的な思考と柔軟な発想力を身に付けることができます。掲載されているコードはすべてダウンロード可能。また、章末の練習問題で習熟度を確認できます。「閃きの瞬間」が訪れたときの喜びを体感し、プログラミング本来の楽しみを知ることができる一冊です。 日本語版まえがき 謝辞 1章 帽子を全員で揃える 同じ考えの人のシーケンスを求める 文字列、リスト、タプル アルゴリズムからコードへ コードの最適化 リストの作成と変更 スコープ制御 アルゴリズムの最適化 1パスアルゴリズム 応用分野 練習問題 2章 パーティーに行くタイミング 時間をもう一度チ
2018年のPythonプロジェクトのはじめかた - Qiita
4/30 公開 5/1 増補改訂: 大幅加筆しました。 この記事では、2018年以降に実現可能になったモダンなPythonプロジェクトのはじめかたを整理して紹介します。 PythonにもPipenvという公式推奨の高機能なパッケージマネージャーが登場し、さらに2018年に入ってからの機能向上で、npmやyarnのような開発体験が得られるようになってきました。 私はここしばらくはフロントエンドやNode.jsに携わっていて、npmやyarnに慣れきっていたせいか、pipenv導入以前はvirtualenvやpipを組み合わせた開発が面倒で仕方なかったですが、Pipenv導入によって一変しました。 これからはPythonのプロジェクトがよりクリーンかつ簡単にはじめられるようになり、開発体験も向上するでしょう。 それでは、まずはPythonのインストールからです。 Pythonのインストール P
Pythonデータサイエンスハンドブック
第3刷正誤表 2020年12月7日更新 p.69、脚注 【誤】 https://raw.githubusercontent.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook/master/notebooks/data/preident_heights.csv 【正】 https://raw.githubusercontent.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook/master/notebooks/data/Seattle2014.csv 目次 訳者まえがき はじめに 1章 IPython：Pythonより優れた Python 1.1 シェルか notebookか 1.1.1 IPythonシェルの起動 1.1.2 Jupyter notebookの起動 1.2 IPythonのヘルプシステムとドキュメント 1.2.1 ?文字を
【保存版】エンジニアが機械学習を学ぶために読むべき厳選書籍4冊【機械学習 入門書】
機械学習を含む人工知能を扱えるITエンジニアの人材不足は深刻で、GoogleやAppleなどのIT大手の会社は挙って人材獲得競争を行なっています。 米大手人材サービスのglassdoorによると、アメリカでの機械学習エンジニアの平均年収は$120,931（約1350万円）となっています。未経験者〜1年までの機械学習エンジニアの年収でも、$100,551（約1121万円）と非常に高額です。 対して、日本のリクルートTech総研が実施した30代前半のエンジニアの年収調査では、システム開発（Web・オープン系）の平均年収で512万円というデータがあります。 冒頭でも触れた通り、これから機械学習エンジニアの不足は明らかであり、より一層、給料の高騰が期待できるわけです！現在、ソフトウェアエンジニアとして活躍されている方々も、キャリアップを目指して機械学習を勉強されている方も多いはずです。 そこで、本
世界標準MIT教科書 Python言語によるプログラミングイントロダクション第2版 データサイエンスとアプリケーション
関連サイト本書の関連ページが用意されています。 世界標準MIT教科書 Python言語によるプログラミング イントロダクション第2版（近代科学社ウェブサイト）内容紹介最新にして最強!! MIT人気講義の教科書、第2版！ 大変好評を得ている，MITのトップクラスの人気を誇る講義内容をまとめた計算科学の教科書の第2版。 今回の改訂では，後半の内容が大幅に増え，新たに5章が追加されている。特に「機械学習」を意識して，統計学の話題が豊富になっている。Python言語を活用して，計算科学を学ぶ読者必携の書！ Python Ver3.5に対応。 書誌情報 著者: John V. Guttag(著), 久保 幹雄(監訳), 麻生 敏正, 木村 泰紀, 小林 和博, 斉藤 佳鶴子, 関口 良行, 鄭 金花, 並木 誠, 兵藤 哲朗, 藤原 洋志 発行日: 2017-08-31 (紙書籍版発行日: 2017
Amazon Linux2にvenv/Anacondaで隔離されたPython3環境を構築 | DevelopersIO
Amazon Web Services (AWS) が提供しているAmazon Linuxに新世代のAmazon Linux 2(以下AL2)がリリースされました。 AL2にはデフォルトでは Python 2.7 系がインストールされているため、Python3 を利用したい開発者向けに Python インストール後に venv で環境構築 Anaconda で Python まるごとまるっとインストール それぞれで Python 3.6 向けの環境を構築する方法を紹介します。 環境構築は一部宗教論争的な側面もありますが、個人的には venv : Python で何かやりたい人向け Anaconda : ソフトウェアが Python で書かれているので Python 実行環境が必要な人向け というような印象を持っています。 AL2デフォルトのPythonは2.7.14 AL2にはデフォルトで
Pythonの学び方と,読むべき本を体系化しました2018〜初心者から上級者まで - Lean Baseball
【2021/1/11】2021年版を公開しました 【2020/1/9】2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ 【2019/8/12】一部書籍のリンクを最新版に更新しました 【2018/12/24追記】最新版を公開しました！「Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball」 機械学習にWebアプリ,そしてFintechと,今年（2017年）は昨年（2016年）以上にPython界隈が賑やかな一年でした. Pythonでお仕事と野球データ分析を生業としている@shinyorke（野球の人）ですこんにちは. このエントリーでは,そんなPythonの学び方・本が充実した今年から来年（2018年）に移るにあたり, 最短距離でPythonレベルを上げるための学び方・読むべき本の選び方〜2018 をまとめてみました.
ExcelにPython搭載、マイクロソフトが検討。アンケートを実施中
Excelユーザーの要望をとりまとめるサイトで、ExcelへのPython搭載の要望が相次いだ。その結果、マイクロソフトは検討のためのアンケートを開始した。 Excelは業務アプリケーションとしてもっとも使われ、普及している製品のひとつでしょう。そのExcelを今後も発展させていくために、マイクロソフトはユーザーが要望を提案できるコミュニティサイト「Excel’s Suggestion Box」（英語）を公開しています。 このコミュニティサイトに2015年11月、Excelのスクリプティング言語としてPythonを搭載してほしいという要望「Python as an Excel scripting language」がポストされました。 それから2年以上が経過し、現時点でこの要望は2位以下を大きく引き離す3862票の賛成票（2017年12月17日現在）を獲得して要望リストのトップにあがってい
dfltweb1.onamae.com – このドメインはお名前.comで取得されています。
このドメインは お名前.com から取得されました。 お名前.com は GMOインターネットグループ(株) が運営する国内シェアNo.1のドメイン登録サービスです。 ※表示価格は、全て税込です。 ※サービス品質維持のため、一時的に対象となる料金へ一定割合の「サービス維持調整費」を加算させていただきます。 ※1 「国内シェア」は、ICANN(インターネットのドメイン名などの資源を管理する非営利団体)の公表数値をもとに集計。gTLDが集計の対象。 日本のドメイン登録業者(レジストラ)（「ICANNがレジストラとして認定した企業」一覧（InterNIC提供）内に「Japan」の記載があるもの）を対象。 レジストラ「GMO Internet Group, Inc. d/b/a Onamae.com」のシェア値を集計。 2023年5月時点の調査。
日本語版最速！? jupyter notebookをgoogleが神改造 colaboratoryについてまとめてみた。 | Aidemy | 10秒で始めるAIプログラミング学習サービスAidemy［アイデミー］
こんにちは、たくやです。最近すっかりニュース担当として定着してしまいましたね。 今回はgoogle が公開した教育と研究のための研究ツールである Colaboratory について解説していきたいと思います。 ざっと検索してみたところ英語版でしかまだ記事が出ていないようでしたので、日本語版最速と題させていただきました。 ニュース概要 ColaboratoryはJupyter notebookを基盤としたオープンソースプロジェクト。現在、ColaboratoryはChromeのデスクトップ版でのみ動作する。優れたユーザーエクスペリエンスを提供するために、当初はノートブックの作成や編集へのアクセスを制限して いる。そのため、利用するには申し込みをしなくてはいけない。ColaboratoryノートブックはすべてGoogleドライブに保存される。既存のJupyter / IPythonノ
Pythonの環境構築を自分なりに整理してみる
機械学習ブームなどにより、 Python を触り始める Rubyist が増えてきたと思います。その際に問題になりやすいのが環境構築です。Rubyだと rbenv がデファクトスタンダードになっているのに、なぜか Python に… 私の立ち位置もともとは、数年前まで 年に一回Python3でNLTKやらscikit-learnやら機械学習や自然言語処理の環境を作ろうと試みては失敗してPython使うものかと思っていた人でした。それが、Anacondaで環境導入すると、面倒なことは何も考えずに済むということを知り、CookpadではAnacondaを前提に環境構築を勧めていました。 今は、ymotongpooに「郷に入っては郷に従え」と言われたため、pip+virtualenv/venvで全てをこなしていますが、これで困ったことは特にありません。macOS, Windows, Linuxそ
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