Pythonは何故やめとけと言われているのか？原因とおすすめできる理由を解説
Pythonやめとけは本当なのか？AI市場が活況な今、大きく話題になっているプログラミング言語であるPythonは現職のエンジニアの方でない方もご存知なのではないでしょうか。インターネット上では、初心者向けであったり、稼げる言語、易しいなどエンジニア未経験の方におすすめできるような声が上がっていますが、その一方で「やめとけ」という声があるのも事実です。 本記事では、インターネット各所でおすすめされているPythonがなぜ「やめとけ」と言われているのか、その理由を解説し、逆におすすめできる理由を紹介していきます。 Pythonは入口としては優秀結論から言うと、Pythonは未経験者にもおすすめできる言語であり、AIをはじめとして様々な分野で活躍でき、全面的に否定されるべきものではありません。 しかし一方でPythonだけやれば、エンジニアとして活躍できる、年収がアップする、など安易なことを考
3. Pythonによる自然言語処理 3-1. 重要語抽出ツール TF-IDF分析［原定義］ - Qiita
自然言語処理を行うとき、具体的な狙いの一つとして「ある文章を特徴づけるような重要語を抽出したい」ということがあります。 単語を抽出するとき、まずはテキスト内で出現回数の多い単語を拾います。出現頻度順のリストの上位に挙がってくるのは、あらゆる文章に共通して頻繁に使われる語ばかりです。 品詞情報を使って名詞に限定しても、例えば「事」や「時」などのように特定の意味をなさない汎用的な単語が上位に多数出てくるので、それらをストップワードとして除外するなどの処理が必要です。 ⑴ TF-IDFという考え方 TF-IDF（Term Frequency - Inverse Document Frequency）、直訳すると「用語頻度 - 逆文書頻度」です。 出現回数は多いが、その語が出てくる文書の数が少ない、つまりどこにでも出てくるわけではない単語を特徴的で重要な語であると判定する考え方です。 多くは単語を
日本語テキストをワードクラウドで可視化する
GMOアドマーケティングのT.Oです。 今回は日本語テキストをワードクラウドで可視化します。 開発環境として、Google Colaboratory（以下、Colabと略）を利用します。 またワードクラウドを生成するためのPythonライブラリであるWordCloudを使用します。 0.ワードクラウドとは？ ワードクラウドはテキストに含まれるキーワードの出現頻度にあわせて文字の大きさを変えて視覚化したものです。どのような単語がよく使われているか視覚的にとらえやすくなります。 1.MeCabのインストール Colabに日本語を形態素解析するためのツールであるMeCabをインストールします。 !apt-get -y install mecab libmecab-dev mecab-ipadic mecab-ipadic-utf8 !git clone --depth 1 https://git
日本語自然言語処理のData Augmentationライブラリdaajaを作りました - 農園
概要 こんにちは@kajyuuenです。 日本語自然言語処理のData Augmentationライブラリdaajaを作成しました。 この記事ではdaajaが実装しているData Augmentation手法についての解説とその使い方について紹介します。 ソースコードは以下のリポジトリで公開しています。 github.com また、このライブラリはPyPIに公開しているのでpip install daajaでインストールが可能です。 はじめに Data Augmentationとは Data Augmentationとは元のデータから新しいデータを生成し、データ数を増やす手法です。 日本語ではデータ拡張という名前で知られています。 ラベル付きデータを擬似的に増やすことによって、アノテーションコストを必要とせずにモデルの汎化性能や精度の向上が期待できます。 対応している手法 現在daajaは
PHP, Python, Golang を NGINX Unit で動かしてみた - /var/log/study
NGINX Unit ホームページは以下 www.nginx.com もしくはミラーだけどGitHubが以下となる github.com RestAPIやJSONで設定できる、phpのPHP-FPMやpythonのwsgiサーバーなど言語ごとのアプリケーション・サーバーを集約したアプリケーションサーバーという感じ。なのでNginxの後ろで動くサーバーという認識で大丈夫なのかな? まだversionは0.1なので、今後どんどん成長していくはず。 現状は以下に対応しているとのこと Python 2.6, 2.7, 3 PHP 5, 7 Go 1.6 or later ざっくりとした所感 プロダクトに関して 言語ごとのミドルウェア運用がNGINX Unitに集約されて嬉しい可能性がある Docker + NGINX Unit も嬉しいが、NGINX Unitだけでも十分に嬉しいかも ベンチマーク
keras seq2seq でサクッと英日翻訳をやってみる | cedro-blog
今回は、keras のサンプルプログラムを使って、英語を日本語に翻訳してみたいと思います。 こんにちは cedro です。 最近、自然言語処理にはまってます。ところで、Seq2Seq（Sequece to Sequence）というモデルをご存知でしょうか。seq2seq は、系列を入力として系列を出力するモデルです。 例えば、英語の単語の系列を受け取り、それと同じ意味のフランス語の単語の系列を出力すれば、英仏の翻訳が出来ます。また、日本語の単語の系列を受け取り、それに応答する日本語の単語の系列を出力すれば、チャットボットの様な事が出来ます。 ということで、今回は、keras のサンプルプログラムを使って、英語を日本語に翻訳してみたいと思います。 データセットを準備します 今回使うサンプルプログラムは、lstm_seq2seq.py でオリジナルは英語をフランス語に翻訳する仕様になっています
Python言語による実務で使える100+の最適化問題 | opt100
はじめに 本書は，筆者が長年書き溜めた様々な実務的な最適化問題についてまとめたものである． 本書は，Jupyter Laboで記述されたものを自動的に変換したものであり，以下のサポートページで公開している． コードも一部公開しているが，ソースコードを保管した Github 自体はプライベートである． 本を購入した人は，サポートページで公開していないプログラムを 圧縮ファイル でダウンロードすることができる． ダウンロードしたファイルの解凍パスワードは<本に記述>である． 作者のページ My HP 本書のサポートページ Support Page 出版社のページ Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (1) ―グラフ理論と組合せ最適化への招待― Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (2) ―割当・施設配置・在庫最適化・巡回セールスマン― Pythonによる実務で役立つ
地理空間情報を扱うなら知っておきたいPythonライブラリ、GeoPandas入門~基礎編~ | 宙畑
さまざまなデータを地理空間情報として重畳する上で有用なPythonのライブラリであるGeoPandas。前編ではGeoPandasを用いたデータの描画方法など基礎的な扱い方を紹介し、後編では衛星データと組み合わせて解析結果を可視化する方法を紹介します。 Pythonで地理空間情報を行う場合、GeoPandasの使い方を覚えておくととても便利です。 例えば、都道府県別の気象データを持っていたとします。そのテーブルデータ(csv)には地理情報と言えば、都道府県の名称くらいしかありません。このような場合、これを日本地図の上に重畳して可視化することはできません。 しかし、このデータに地図上に描画できる情報を与えることさえできれば、好きなデータを地図の上に重ねることができます。このようなことをしたい場合に、GeoPandasの使い方を知っておけば助けになります。 今回は、簡単な例を通じて、GeoPa
Python自然言語処理テクニック集【基礎編】
自分がよく使用する日本語自然言語処理のテンプレをまとめたものです。 主に自分でコピペして使う用にまとめたものですが、みなさんのお役に立てれば幸いです。 環境はPython3系、Google Colaboratory（Ubuntu）で動作確認しています。 Pythonの標準機能とpipで容易にインストールできるライブラリに限定しています。 機械学習、ディープラーニングは出てきません！テキストデータの前処理が中心です。 前処理系 大文字小文字 日本語のテキストにも英語が出てくることはあるので。 s = "Youmou" print(s.upper()) # YOUMOU print(s.lower()) # youmou 全角半角 日本語だとこちらのほうが大事。 全角半角変換のライブラリはいくつかありますが、自分はjaconv派。 MIT Licenseで利用可能です。 import jaco
形態素解析の結果を利用してTF法により特徴抽出をする - Qiita
はじめに 本記事では、文書分類器を実装するための特徴抽出方法としてのTF(Term Frequency method)法について解説する。 1. 形態素解析 文書分類では、文書内の単語の情報を利用する。日本語は英語のように単語の区切りが明示された分かち書き言語ではなく、非分かち書き言語であり、そのため、文書内の各文を単語に分割する必要がある。文を単語に分割し、各単語の品詞を推定することを形態素解析という。 ここでは、オープンソース形態素解析ソフトウェア MeCab(めかぶ)を使う. • http://taku910.github.io/mecab/ 2. 特徴抽出 分類問題を扱う際、一般に、データ中の、分類に利用する情報のことを特徴量と呼び、この特徴量をデータから抽出する作業を特徴抽出と呼ぶ。 文書の分類では、文書中の単語が特徴量として利用される。 文書内の各単語の出現頻度は、しばしば、単
apkLeaks - APKファイルを解析してURLやシークレット情報を取り出す MOONGIFT
アプリは一つのパッケージでリリースします。そのため、完全に暗号化されており、機密データも安全に扱われていると考えてしまいがちです。実際にはそんなことはなく、さまざまな情報が読み取れます。 今回紹介するapkLeaksはAndroidのAPKファイルを読み込み、そこに書かれたURLやエンドポイント、シークレット情報があるかチェックします。 apkLeaksの使い方 とあるAPKファイルで実行した結果です。 $ python apkleaks.py -f "Example.apk" _ ____ _ ___ _ / \ | _ \| |/ / | ___ __ _| | _____ / _ \ | |_) | ' /| | / _ \/ _` | |/ / __| / ___ \| __/| . \| |__| __/ (_| | <\__ \ /_/ \_\_| |_|\_\_____\__
テスト用にダミーデータを用意する手段色々 - Qiita
会員制サービスのテストデータとして、いい感じの個人情報を入力したい。 また、クチコミや問い合わせメッセージなど、ある程度長文もダミーで用意したい。 姓名の欄が「あああ あああ」とか「テスト テスト」はやめたい。 実際にありそうなものは本物を使っていると誤解されかねないので、ある程度嘘っぽいのが良いかも ダミー個人情報の取得 本番データを加工 本番データを特定の文字列で置換する。 「山田太郎」→「＊田＊郎」にする。 「山田太郎」→「黄井田太郎」と苗字だけ変える。 「山田太郎」→「鈴田次郎」とランダムで数文字変える。 ありえない文字が入ってしまっては、現実的ではない。 また、完全に個人情報を隠しきるのは難しいので漏れがある。 そもそも本番データを流用するのは厳しい場合が多い。 数字の連番にする 会員IDもしくは出力順に数字で「山田一郎」〜「山田一二三郎」と振っていく。 この場合、名前が長くなっ
1582年10月4日の翌日は？ - たくあんメモ
はじめに 以下の記事を読んでたら、 1582/10/4の翌日がほんとに1582/10/15になるかを確かめたくなった。 nagise.hatenablog.jp というわけで、今回はJavaとPHPとPythonとGoで検証をしてみた。 結論 Javaのみ1582/10/4の翌日が1582/10/15になった。 PHPとPythonとGoは1582/10/4の翌日が1582/10/5だった。 各言語のバージョン ローカルPCに入っているバージョンを使用。*1 Java 1.8 PHP 7.4 Python 3.7 Go 1.13 検証 ■Java Javaは内部的にユリウス暦とグレゴリオ暦の切り替えを行っている。 ソースコード import java.util.Calendar; import java.util.GregorianCalendar; public class Test {
Oracle CloudのVMインスタンスにpython3を設定 - ITips
無料で使えるAlways Freeで有名なOracle Cloud（オラクルクラウド）。 コンピュートインスタンス（VMインスタンス）も無料枠があるので、アカウントを持っている人も多い。 VMインスタンスではプログラムを動かすことができるので、Pythonを使いであればPythonを動かしたい。 しかしVMインスタンスのデフォルトはPython2.7。 Python2.x系は古いので、Python3.x系を使いたい。 今回はOracle CloudのVMインスタンスにpython3を設定する方法を紹介する。 Oracle CloudのVMインスタンスのデフォルトはPython2.7 2020年7月現在のOracle CloudのVMインスタンス（Oracle Linux）に入っているPythonは2.7系。 しかしPython2系は既に古く、Python3系が出て久しい。 そしてPytho
自然言語を簡単に可視化・分析できるライブラリ「nlplot」を公開しました - ギークなエンジニアを目指す男
こんにちは。たかぱい（@takapy0210）です。 本日は自然言語の可視化を手軽にできるようにしたパッケージnlplotをPyPIに公開したので、これのご紹介です。 nlplotとは？ nlplotで何ができるか 使い方 使用データ 事前準備 ストップワードの計算 N-gram bar chart N-gram tree Map Histogram of the word count wordcloud co-occurrence networks sunburst chart まとめ nlplotとは？ 自然言語の基本的な可視化を手軽にできるようにしたパッケージです。 現在は日本語と英語で動作確認済みです。 基本的な描画はplotlyを用いているため、notebook上からインタラクティブにグラフを操作することができます。 github.com （スター★お待ちしております🙇♂️）
Overview
Stanza – A Python NLP Package for Many Human Languages Stanza is a collection of accurate and efficient tools for the linguistic analysis of many human languages. Starting from raw text to syntactic analysis and entity recognition, Stanza brings state-of-the-art NLP models to languages of your choosing. Table of contentsAboutGetting StartedLicenseMain ContributorsCiting Stanza in papersLinks About
python selenium chromedriver beautifulsoup - Qiita
import time from selenium import webdriver import chromedriver_binary driver = webdriver.Chrome() driver.get('https://xxx') time.sleep(2) # 2秒のウェイト driver.close() driver.quit() from bs4 import BeautifulSoup import time from selenium import webdriver import chromedriver_binary from selenium.webdriver.chrome.options import Options option = Options() option.add_argument('--headless') driver = webdriv
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
SpotifyがPythonオーディオエフェクトライブラリ「Pedalboard」をオープンソース化 - すでに約1年間の社内使用を経ていてstage ready
プログラミング入門 w/ MLB - Qiita
中国語形態素解析エンジンのjiebaを使ってみる - Qiita
