FC Pythonでサッカーのデータ分析を学ぶ -パスマップ編- - よしたく blog
「FC Python」 でサッカーのデータ分析を学ぶことができる。 コンテンツは英語しかないが簡単な内容であり、1 つ 1 つのコンテンツも短いので翻訳サイトを使いながらでも進めることはできる。 これが無料で展開されているのはありがたい！ 今回はパスの表現を学んだのでまとめる。 fcpython.com 作るもののイメージ 今回は次のようなサッカーのピッチと 3 本のパスを描く。 「FC Python」のページとしては下記のページを参考にした。 Drawing a Pitchmap - Adding Lines & Circles in Matplotlib | FC Python Drawing a Pass Map in Python | FC Python 開発環境 検証で使う開発環境は手軽に始められる Google Colaboratory を使用する。 colab.researc
Pythonでリアクティブプログラミングしてみる | DevelopersIO
Reactive ExtensionsのPython実装であるRxPyを使ってリアクティブプログラミングに入門してみます。 リアクティブプログラミング WikipediaによればReactive Programmingとは以下のようなものらしいです。 reactive programming is a declarative programming paradigm concerned with data streams and the propagation of change. リアクティブプログラミングはデータストリームと変更の伝播に重きをおいた宣言的なプログラミングパラダイムのことです。 こんな説明もあります。 この「リアクティブプログラミング」（以下、RP）とは、“時間とともに変化していくデータ”（ストリーム）同士の関連性と操作を、“宣言”的に記述するプログラミングの手法です。
Python プログラミングの基本ルール (The Zen of Python)
このページの内容は、はじめてプログラミングを学ぶ、という方はあまり深く考えずに参考程度にみてください。 Python で本格的にプログラミングをするようになってから、戻ってくることをお勧めします。 Python プログラミングの基本ルールとか哲学については、"The Zen of Python" (Python の禅) として記述されています。ティム・ピーター氏が書いたものです。 import this とすると次の内容が表示されます。 日本語訳は私が書きました。参考程度にみてください。原文が正しいです。 >>> import this The Zen of Python, by Tim Peters Beautiful is better than ugly. 醜いより美しいのが良い。 Explicit is better than implicit. 暗黙的より明示的が良い。 Simp
DjangoとFlaskの違いは？PythonのWebフレームワーク2種を比較します - Python学習チャンネル by PyQ
こんにちは。PyQサポートのfuriです。 今回は、「Python製のWebフレームワークのDjangoとFlaskの違い」を解説します。 質問：WebフレームワークDjango,Flaskは、どちらが開発現場で使われていますか？ 回答：Django,Flaskにはそれぞれ特徴があり、どちらもよく使われています DjangoとFlaskの違いは？ Djangoのメリット、デメリット Djangoのメリット Djangoのデメリット Flaskのメリット Flaskのデメリット まとめ この記事を書いた人 質問：WebフレームワークDjango,Flaskは、どちらが開発現場で使われていますか？ DjangoとFlaskは、どちらもWebアプリケーションを作成するときに使用しますが、どちらが実際の開発現場でよく使われているのでしょうか。 回答：Django,Flaskにはそれぞれ特徴があり、
Python ユーザでも『データ可視化入門』で練習できるようにパッケージを作った + Plotnine との互換性ガイド - ill-identified diary
概要 pysocviz が提供する機能 ggplot2 と同じようにできないところとその対策 aes() にクオートされてない変数を指定できない R のように改行できない ggplot2 で使えた色名が使えない ggplot2 で使えた linetype が使えない 文字化けの回避 ggrepel パッケージの利用 scales::percent などの単位・スケール指定 テーマや色パレットのプリセットを変更したい場合 subtitle/caption が表示されない 複数のグラフを連結できない hjust/vjust が使えない グラフ内の図形やテキストの大きさのバランスがおかしい geom_smooth/stat_smooth で一般化加法モデル (GAM) による平滑化ができない geom_quantile の method 指定ができない geom_smooth/stat_smoo
PythonでWebスクレイピングする時の知見をまとめておく - Stimulator
- はじめに - 最近はWebスクレイピングにお熱である。 趣味の機械学習のデータセット集めに利用したり、自身のカードの情報や各アカウントの支払い状況をスクレイピングしてスプレッドシートで管理したりしている。 最近この手の記事は多くあるものの「～してみた」から抜けた記事が見当たらないので、大規模に処理する場合も含めた大きめの記事として知見をまとめておく。 追記 2018/03/05： 大きな内容なのでここに追記します。 github.com phantomJSについての記載が記事内でありますが、phantomJSのメンテナが止めたニュースが記憶に新しいですが、上記issueにて正式にこれ以上バージョンアップされないとの通達。 記事内でも推奨していますがheadless Chrome等を使う方が良さそうです。 - アジェンダ - 主に以下のような話をします。 - はじめに - - アジェンダ
Raspberry Piでおうちサイネージを作ってみよう！ - inajob's blog
おうちサイネージとは おうちサイネージというのは、家のリビングなどに設置するスマートディスプレイのことです。 日常生活で役に立つ情報をいい感じに表示することで、生活がより便利になります。 おうちサイネージの要件 ここで扱うおうちサイネージに求める要件はこんな感じです。 常時起動せず必要な時に起動する（電気代削減） ディスプレイをほかの機器と共用する 直近の予定を表示する 時刻を表示する 基本的な構成 基本的な構成はRaspberry PiとPCモニタです。 Raspberry Pi3 Model B+ ボード＆ケースセット 3ple Decker対応-Physical Computing Lab (Clear) メディア: エレクトロニクス (いま新たに買うならRaspberry PI 4のほうがおすすめですが、我が家にはRaspberry Pi 3が転がっていたのでこれを使っています。)
[テンプレ付き]PythonでCLIツールを作るときのTips | DevelopersIO
こんにちは、どんな作業もターミナルで行うことが多めの平野です。 最近はパイプに流すようなCLIアプリもPythonで作ることが多いので、 そこで必要になったいくつかの要素をまとめてみます。 パイプライン処理として実装しよう BrokenPipeの表示を消す argparseによる引数とオプションのパース この辺を考慮すれば、あとは文字列変換の主要なロジックだけを実装すればOKかと思います。 パイプライン処理として実装しよう パイプライン処理とだけ言うと色々な意味がありそうですが、ここで言っている意味は データの先頭行の処理の結果は最終行が入力される前でも取り出せるようにしよう ということです。 パイプ (コンピュータ)#シェルからの使用 - Wikipedia 複数行のテキストが入力されてきた時に、 それぞれの行の文字数をカウントするアプリケーションを作ったとします。 この時、以下のような
CPU律速なRuby/Pythonコードはデフォルト設定のdocker上で遅くなる - まめめも
English version 要約 dockerはデフォルトでセキュリティ機構（Spectre脆弱性の対策）を有効にします。この影響で、RubyやPythonのようなインタプリタは速度が劣化します。特にCPU律速なプログラムで顕著に遅くなります（実行時間が倍くらいになることがあります）。 現象 Rubyで1億回ループするコードを、直接ホスト上で実行する場合と、docker上で実行する場合で実行時間を比較してみます。 直接ホスト上で実行した場合： $ ruby -ve 't = Time.now; i=0;while i<100_000_000;i+=1;end; puts "#{ Time.now - t } sec"' ruby 2.7.1p83 (2020-03-31 revision a0c7c23c9c) [x86_64-linux] 1.321703922 sec docker
著名Pythonista清水川貴之氏が語る「独学プログラマー」が陥る落とし穴の回避法 - エンジニアtype | 転職type
2018.03.26 スキル 「この本ではPythonについて扱っていますが、決してPythonだけを学ぶ本ではありません」 そう語るのは、2018年2月に出版された『独学プログラマー Python言語の基本から仕事のやり方まで』（日経BP社）（以下、『独学プログラマー』）の監訳を務めた清水川貴之氏だ。清水川氏は、Pythonの専門家集団として名高いビープラウドのIT Architectであり、公私にわたってPythonの普及拡大に尽力している人物でもある。今回、同著の内容と清水川氏自身の経験を交えながら、本のタイトルにもある「独学」に臨むエンジニアが心に留めておくべきポイントを聞いた。 株式会社ビープラウド IT Architect 一般社団法人PyCon JP 会計理事 清水川貴之氏(@shimizukawa) 電気通信大学情報工学科卒業後、大手通信キャリア、ソフトウェア開発会社などを
なぜpython使いは単純なfor文より醜悪なリスト内包表記を好むのか - 静かなる名辞
煽りっぽいタイトルだが、この記事は真剣である。リスト内包表記にはpython哲学の本質に関わる問題が潜んでいる。 python使いはリスト内包表記を好む。他の言語の使用者なら「for文で書きゃ良いのに」と思うような処理を、リスト内包表記で書くことを好む。 それはなぜなのか。 # 1~10の値を2乗して合算し、表示する # よくあるpythonコード print( sum([pow(x, 2) for x in range(1, 11)]) ) # こうきゃ良いのにと思う人が世間には多い（と思う） n = 0 for i in range(1, 11): n += pow(i, 2) print(n) # 他の言語の使用者が「ぎゅうぎゅうしててわかりづらいよ」と文句をいうと、python使いは不満げに改行して「これでいいだろ、上等だ」という表情を見せる print( sum([pow(x,
1
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
『今いちばんオススメしたいPython本 2022 - 初心者からプロまで仕事に活かせる3冊 + α - Lean Baseball』へのコメント
コロナ失職したアラフォーおっさんが自作のWEBサービスを公開するまで