Python言語による実務で使える100+の最適化問題 | opt100
指針 厳密解法に対しては、解ける問題例の規模の指針を与える。数理最適化ソルバーを使う場合には、Gurobi かmypulpを用い、それぞれの限界を調べる。動的最適化の場合には、メモリの限界について調べる。 近似解法に対しては、近似誤差の指針を与える。 複数の定式化を示し、どの定式化が実務的に良いかの指針を示す。 出来るだけベンチマーク問題例を用いる。OR-Libraryなどから問題例をダウンロードし、ディレクトリごとに保管しておく。 解説ビデオもYoutubeで公開する． 主要な問題に対してはアプリを作ってデモをする． 以下，デモビデオ： 注意 基本的には，コードも公開するが， github自体はプライベート そのうち本にするかもしれない（予約はしているが， 保証はない）． プロジェクトに参加したい人は，以下の技量が必要（github, nbdev, poetry, gurobi); ペー
Pythonのlinter/formatterを誰でも手軽に設定できるようにするためのPFN社内ツール “pysen” の紹介 - Preferred Networks Research & Development
Home Blog Pythonのlinter/formatterを誰でも手軽に設定できるようにするためのPFN社内ツール “pysen” の紹介 Python向けのlinter/formatter設定ツール「pysen」を pypi.org および github.com で一般公開しました。 このツールは主にPython向けのlinter/formatterの設定を一元管理し、Preferred Networks社内でよく使われているツール環境を誰でも簡単に設定できるように支援するツールです。チームごとに分散しうるようなツールに関するノウハウをコードとして集約し、PFN社内での共有を促進させることを目的として開発しています。pysenは実際にPFN社内で使われており、2020年4月に開発がスタートしてから、2021年3月現在でおよそ100を超える社内リポジトリに導入されています。 上図:
Visual Studio CodeがPython対応強化。Jupyter Notebooksネイティブ編集、Pythonファイルの直接実行など
Visual Studio CodeがPython対応強化。Jupyter Notebooksネイティブ編集、Pythonファイルの直接実行など オープンソースのコードエディタ「Visual Studio Code」が10月のアップデートでPython関連機能の強化などを行いました。機能強化はおもにPython拡張機能を通じて提供されます。 The October release of the #Python extension for @code is here! Try out native editing of #JupyterNotebook files , a button to run Python files in the terminal ▶, and improvements to the Python Language Server. Learn more on our
Python 3.8 の概要 (その1) - Assignment expressions - atsuoishimoto's diary
古来、Pythonでは「代入は文であるべき！」と一貫して主張してきました。 C言語などでは、代入は足し算や掛け算と同じ、値を計算する「式」で、たとえば a = (b=100) / 2; と書くと、b には 100 を代入し、a に 100/2=50 を代入します。1+1 は 2 という値になる 式 ですが、b=100 も同様に値が 100 となる 式 なのです。 Pythonでは、代入は式ではないので、こういう書き方はできません。 Pythonの代入は、足し算などの演算子の仲間ではなく、if や for のような制御文の仲間で、あまり自由な書き方は出来ないのです。 Python FAQ では、その理由として Python の式中での代入を許さない理由は、この構造によって起こる、他の言語ではありがちで見つけづらいバグです: if (x = 0) { // error handling } e
Python3.8の新機能 | Yakst
[Python]原文 What's new in Python 3.8? - DeepSource (English) 原文著者 Sanket Saurav 原文公開日 2019-07-26 翻訳依頼者 翻訳者 hiroya 翻訳レビュアー doublemarket msh5 meiq 原著者への翻訳報告 1415日前 原文へのコメントで報告済み 1415日前 原著者承諾済み 編集 はじめに もうすぐPythonの最新バージョンのベータ版が公開される予定です。最終の安定版が利用可能になるまでは、もう少し時間がありますが(リリーススケジュールはこちら)、どのような新機能が追加されているのかを調査することには十分価値があります。Python 3.8 では、言語としての構文の追加、既存の挙動に関しての軽微な変更、そして全体的な速度の改善が追加されています。これらの変更は、以前の3.7のリリースま
【Python】 機械学習の可視化が捗るライブラリ「Yellowbrick」 - フリーランチ食べたい
機械学習Podcast「TWiML＆AI」で先週取り上げられた可視化ライブラリ「Yellowbrick」が非常に便利だったので紹介します！ちなみにPodcastには作者の1人であるRebecca Bilbroさんが出演しているので興味持った方は是非聞いてみてください。 twimlai.com www.scikit-yb.org Yellowbrickとは 一言で言うと、機械学習に特化した可視化ライブラリです。実装的な面で言うと(こちらの方がわかりやすいかもしれません)、scikit-learnとmatplotlibをラップして、scikit-learnライクなAPIで使うことができるものです。 例えば相関行列のヒートマップをプロットしたい場合は次のように書くだけでグラフを作ることができます。 visualizer = Rank2D(features=features, algorithm=
マイクロソフト、「Visual Studio Code」の「Python」拡張機能をアップデート
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます Microsoftは、絶大な人気を誇る「Python Extension for Visual Studio Code」のアップデート版をリリースした。 この更新されたPython拡張機能は、Microsoftの「Visual Studio Code（VS Code）」のマーケットプレースからダウンロード可能だ。 Python拡張機能は現在、オンラインストアから800万回以上インストールされている。合計ダウンロード数は4100万回だ。次いで人気の高い「ESLint」「C/C++」などの拡張機能は、ダウンロード数が2000万回にも満たない。 Pythonは、データサイエンティストや機械学習アプリケーションが頼りにする言語となったが、「Wi
PythonインタプリタをWebAssemblyへコンパイル、Webブラウザで稼働するPython環境「Pyodide」。Mozillaが開発中
Mozillaは、WebブラウザでPythonインタプリタや数値計算ライブラリのNumPyなど、Pythonの標準的なデータサイエンス環境をほぼそのまま実行可能にする「Pyodide」（パイオダイドと発音されているようです）を開発中です。 Mozilla Hacksのブログに投稿された記事「Pyodide: Bringing the scientific Python stack to the browser」で、このPyodideの詳細と現状が報告されています。 Pyodideは、データサイエンス環境をWebブラウザ上で実現しようというMozillaのプロジェクト「Iodide（アイオダイド、と発音されているようです）の関連プロジェクト。 Pyodideの最大の特徴は、標準のPythonインタプリタのフル機能をWebブラウザ上で実現しようとしている点にあります。下記はブログから。 Pyo
これでprintデバッグから卒業！VS CodeでPythonデバッグ入門 - karaage. [からあげ]
追記：VS Codeの入門書をZennでリリースしました ブログで扱ったVS Code関連の記事をまとめて、無料の電子書籍としてZennというプラットフォームでリリースしました。よければ、こちらも参考にしてみてください。 printデバッグから卒業したい！ プログラムを書いて問題があったとき必要なのがデバッグですね。私はいつも問題が起こったとき、問題ありそうなところで print(ほにゃらら)として、気になるものを一つずつ中身を確認していました。 デバッガという言葉は知っていて、何度か試したことはあるのですが、いちいちコマンドを打つのが大変で、次にデバッグが必要なときは既にデバッガの使い方を忘れてしまい、結局また1からprintデバッグをするという体たらくでした。 しかし、いい加減もうちょっとレベルアップしないといけないと思い立ったのと、VS Codeというエディタを使いこなすと結構楽にデ
![これでprintデバッグから卒業！VS CodeでPythonデバッグ入門 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9774b3310e690eda1669fae9a094d513dc4713c5/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20190210%2F20190210135909.png)
AWSサービス毎の請求額を毎日Slackに通知してみた | DevelopersIO
事前準備 下記の設定を行います。 AWS請求の設定 Slackの設定 AWS請求の設定 ルートアカウントでログインし、設定画面から「コストエクスプローラ」を有効にします。 Slackの設定 チャンネルの作成 通知先のチャンネルを作成します。ここでは、チャンネル名を#aws-billingとしています。 Incoming Webhookの追加 Incoming Webhookの設定を行います。 通知先チャンネルから「アプリを追加する」を選択します。 アプリとしてIncoming Webhookを検索します。 「設定を追加」を選択します。初回であれば画面は違うかもしれません。 投稿先のチャンネルを選択し、「incomming Webhookインテグレーションの追加」を選択します。 作成されたWebhook URLをメモしておきます。このURLに対して、特定フォーマットでPOSTすれば、Slac
pythonによる日本語前処理備忘録 | ブログ一覧 | DATUM STUDIO株式会社
はじめにこんにちは。DATUM STUDIOの安達です。 最近社内で日本語のテキストを用いた自然言語処理でよく質問を受けるのですが、前処理についてはそこそこ同じような内容になるため、本記事では社内共有の意味も込めて前処理に関して用いてきた＆用いれそうな手法を列挙します。 比較的同じ内容を扱った既存の記事としては以下のようなものもあり、読者の方はこれらも参考にされて要件に合わせて取捨選択してください。 自然言語処理における前処理の種類とその威力 – Hironsan自然言語処理の前処理・素性いろいろ 本記事における使用言語、環境は以下の通りです。 ・osx 10.13.6・anaconda 5.2.0・python 3.5.2Table of contents ・形態素解析段階での前処理 ・文字表現の正規化 ・URLテキストの除外 ・Mecab + neologd 辞書による形態素解析 ・形
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
人間のためのイケてるPython WebFramework「responder」、そして作者のKenneth Reitzについて - フリーランチ食べたい
この記事は Python その2 Advent Calendar 2018 - Qiita の1日目です。 responderとは GitHub - kennethreitz/responder: a familiar HTTP Service Framework for Python 2018年10月に公開された イケてるPython WebFramework です。 requestsやpipenvなどの開発者である Kenneth Reitz が(おそらく)今年のHacktoberfest 2018 - DigitalOcean 用に開発したものだと思われます。 GitHubのタグを見ると(Topic: hacktoberfest2018 · GitHub )、hacktoberfestで2位 今年10月に公開されたのに関わらず既にStarが2000以上付いており、かなり勢いがあります
機械学習入門 - 基本のPythonライブラリ、9つを触って学ぶ - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
機械学習入門 - 基本のPythonライブラリ、9つを触って学ぶ 機械学習を学ぶために、まず知っておきたいPythonライブラリを、機械学習エンジニアの「ばんくし」こと河合俊典さんに厳選し、そのエッセンスをつづってもらいました。機械学習入門に向けたスタートアップガイドです！ こんにちは。機械学習エンジニアの「ばんくし」こと河合俊典（かわい・しゅんすけ／ @vaaaaanquish ）です。 近年の機械学習関連の開発では、多くの場合Pythonが用いられます。 本記事は、「機械学習をこれから初めてみたいけど何から始めればいいか分からない」「基本のキから学びたい」という方に向けて執筆しました。プログラミング言語「Python」の中でも、特に機械学習における使用頻度の高いライブラリを厳選し、その解説を目的としています。 「この記事の内容に沿ってPythonを学習すれば、機械学習エンジニアとして入
PythonでWeb APIを利用し、データを収集する方法【おすすめのAPIも紹介します】 | Dividable
先に結論から。Youtubeのチャンネル登録をして、この動画を見ればPythonで自動化できることが分かりやすく解説しているので、これを見れば一発です。 ※追記 2019年6月7日 これ以外にもプログラミングの解説動画があるので、ぜひ以下のリンクからチャンネル登録して、ほかの動画も見てみてください！ Youtubeでチャンネル登録して動画を見てみる Pythonでは、Web APIを利用すると、データの自動収集ができるようになります。しかし、Web APIと言われてもよくわからないですよね。今回は、 PythonでAPIを利用する方法を知りたい。どうやったら呼び出すことができるの？ Pythonで使えるAPIってどんなものがあるの？ PythonのAPIを使えるようになるためには、どうすればよいの？ という疑問に答えられるよう、PythonでWeb APIを利用する方法について詳しくまとめ
Python でデータ分析するのに適したグラフツール3選
概要 Python でのデータ分析作業に向いたグラフ作成ツールの機能比較です。Python のグラフ作成ツールといえば matplotlib ですが、正直言って煩雑な構文で、こういった作業に向かないと思います。そこで、今回は使えそうな以下の3つ+α1のパッケージについて、大雑把に紹介します。 plotnine altair seaborn (pixiedust) グラフ作成ツールに求められる要件 サンプルコードと結果だけ見たい場合はここは読み飛ばしても問題ないです。 たとえば pandas-profiling はデータフレーム内の全ての列に対して記述統計量をとり、簡易的なヒストグラムなんかも表示してくれますが、多くの場合それだけでは不十分です。高次元のデータから変数間の関係を読み取ることを意図していました。いわゆる探索的データ解析 (EDA) に近いものだと思います2。変数どうしの関係を様
Pythonで学ぶ『ブロックチェーンプログラミング入門』が良すぎた話 - 🎃toricago🎃
ブロックチェーンの社会実装の勢いが止まらない。テック市場に特化したイギリスの調査会社Juniper Researchが、今年の夏に発行した調査レポートの結果によると、 大企業の６５％がブロックチェーンの導入を検討しているか、導入している最中 大企業の５０％程度がイーサリアム上で分散型アプリケーションを立ち上げを予定 大企業の２５％程度はProof of Conceptを終え、商品化を終えたか、その段階に差し掛かっている （大企業＝１万人以上） とのことだ。 え！導入比率、意外に高くない？国内でも例えば、つい昨日は日本経済新聞の朝刊にLINEがトークンエコノミー構想の詳細を明らかにしたことが話題になったりして、たまに見かけるけど、まさかここまで来ていたとは驚きだ。ここまで来てしまうと、そろそろ私のような一介のサラリーマンであっても、ブロックチェーンを理解しておかないといけない雰囲気が漂ってき
Pythonでできることを、現役エンジニアが解説してみた - DAINOTE
プログラミングを知らない人でも、Pythonという言葉を聞いたことがある人は多いのではないでしょうか。 書店などに行くと、Pythonに関する書籍があふれていますが、プログラミングを知らない人からするとPythonを学ぶと何がうれしいのか、 さっぱりわかりませんよね。 そこで今回は、Pythonを学ぶとどんなことができるようになるのかを、普段プログラミングに触れていない人にもわかりやすくまとめてみたいと思います。一緒にどうやればできるようになるのかについても解説します。 ちなみに！先に言っておきますが、Pythonができると めちゃくちゃ 便利です！また、初学者でも学びやすい言語なので、エンジニアではない人でも非常に重宝します。 このツイートに書いたとおり、Python使えると本当に便利なんですよね～ では、Pythonではどういうことができるのでしょうか。結論からいうと、 Webスクレイ
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型ヒントでPython開発を加速 ～Microsoft、VS Code向けの拡張機能「Pylance」を発表／“IntelliSense”による強力な入力補完や型チェック、モジュールの自動インポートが利用可能に
Pythonで日常業務の自動化を実現する解説本「できる 仕事がはかどるPython自動処理 全部入り。」発売 
