ライブラリーリサーチのための対話環境をJupyter Notebookの上につくってみた
（時間がない人のための要約） 対話的開発環境であるJupyter Notebookの上に 作りっぱなしだったいろんな調査ツールをまとめたもの 読書猿のワークベンチなのでMonkeyBenchと名前をつけた。 探しものの際に、自分がやってる手作業のうち、ネットやコンピュータでできそうなことをPythonにやってもらえるように短いプログラムをいろいろ使い捨てして来たが、これらをまとめてJupyter Notebookのマジックコマンドにしたものである。 コードの中身と簡単な使用例をこちらに乗っけた。 http://nbviewer.jupyter.org/gist/kurubushi--rm/231f5dff7e5c6f9a50bb709e0d234dd8 https://gist.github.com/kurubushi--rm/231f5dff7e5c6f9a50bb709e0d234dd
複雑に絡んだ要因を論理の力で解きほぐす／PythonとJupyter でブール代数アプローチをやってみた
計算は、慣れない人のアタマには負担だが、規則通りに進めていけばいいという利点がある。 たくさんの要素を扱ったり、複雑に込み入った推論を進めることもまた、人には負担の大きい作業だが、計算の形に変換することができれば、途中過程を規則的な繰り返し作業に置き換えることができる。たとえば機械に手伝ってもらえる。 今回、紹介するのは、数値化／統計的処理が難しい事象や、質的研究について、計算＝演算の力を導入するとどんなことができるかという一例※である。 ※ 続くかどうかわからないが Sociology on Pythonシリーズの第一弾でもある。 ブール代数アプローチ(boolean algebra approach) ブール代数アプローチは、 Ragin(1989)によって、真理表とブール代数に依拠した比較分析の手法として、質的比較分析(Qualitative Comparative Analysi
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