Pretty Maps in Python
I have 15 years of consulting & hands-on build experience with clients in the UK, USA, Sweden, Ireland & Germany. Past clients include Bank of America Merrill Lynch, Blackberry, Bloomberg, British Telecom, Ford, Google, ITV, LeoVegas, News UK, Pizza Hut, Royal Mail, T-Mobile, Williams Formula 1, Wise & UBS. I hold both a Canadian and a British passport. My CV, Twitter & LinkedIn. Last year I came
ゼロからはじめるPython(58) 読み放題のネット小説をネガポジ判定で評価してみよう
最近では、古今東西、いろいろな小説がオンラインで公開されている。それらの小説を読み始めたら時間がいくらあっても足りないほどだ。そこで、今回は、簡単なネガポジ判定の手法を使って、その小説を読む前に、小説を解析して好きな小説の傾向を掴む方法を紹介しよう。セットアップ不要でブラウザで使えるPython環境の実行環境Colaboratoryを使うので、気軽に形態素解析や自然言語解析の初歩を実践してみよう。 ネット小説は読み放題！ 今は小説好きには堪らない時代だ。明治以前の文豪たちの作品であれば、多くは著作権が切れているので「青空文庫で読み放題で、オンライン小説の投稿サイトの「小説を読もう！」なら70万を超えるタイトルが読み放題だ。筆者も小説が好きなので、時々読んでいるのだが、とにかくいろいろな種類があるので、どれを選んで良いのか悩むほど。そこで、今回は、ネガポジ判定の手法を利用して、小説を簡単に解
知っているようで意外と知らなかったPython小ネタ集 | DevelopersIO
仕事ではよくPythonを書いています。 よく使うのでそれなりに知っている気になっていたのですが、 コードをレビューしてもらったり本を読んだりしているうちに”もっと早く知っておきたかった・・・”というネタが溜まってきたので、その中から厳選した５つの小ネタをまとめてみました。 ＊この記事で使用しているPythonのバージョンはPython 3.7.3です。 この変数、一体何桁？ 例えばこんな変数があったとします。 num1 = 100000000 num2 = 10000 num3 = 3023204903 こんな変数がたくさんあったらどうしましょう。 桁を数えるだけで目が疲れそうです。 ぱっと見でだいたい何桁あるかわかるといいですよね。 Pythonでは数値型に_を挟んでも、そのまま数値として計算することができます。 >>> num1 = 100_000_000 >>> num2 = 10
【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=
Python: seaborn を使った可視化を試してみる - CUBE SUGAR CONTAINER
今回は、Python の有名な可視化ライブラリである matplotlib のラッパーとして動作する seaborn を試してみる。 seaborn を使うと、よく必要になる割に matplotlib をそのまま使うと面倒なグラフが簡単に描ける。 毎回、使うときに検索することになるので備忘録を兼ねて。 使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.14.4 BuildVersion: 18E226 $ python -V Python 3.7.3 もくじ もくじ 下準備 Relational plots scatter plot (散布図) line plot (折れ線グラフ) Categorical plots strip plot (ストリップチャート) swarm plot (スウォームチャート) box
Python 3.x - Mecabのnode.surfaceの結果が想定通りにならない｜teratail
前提・実現したいこと Mecabのサンプルを動かしている際にnode.surfaceの結果が想定と異なります。 MeCabを使い parseToNodeでnodeに分割した場合に node.surface で表層ではなく 後半部分が取得されてしまいます。 バージョン python: 3.7.1 mecab: 0.996 発生している問題・エラーメッセージ 実際に実行した結果と想定している結果を記載致します。 実行結果 庭には二羽鶏がいる。 BOS/EOS,*,*,*,*,*,*,*,* 庭には二羽鶏がいる。 名詞,一般,*,*,*,*,庭,ニワ,ニワ には二羽鶏がいる。 助詞,格助詞,一般,*,*,*,に,ニ,ニ は二羽鶏がいる。 助詞,係助詞,*,*,*,*,は,ハ,ワ 二羽鶏がいる。 名詞,数,*,*,*,*,二,ニ,ニ 羽鶏がいる。 名詞,接尾,助数詞,*,*,*,羽,ワ,ワ 鶏がい
Python3で形態素解析エンジンMeCabを使ってみた
形態素解析エンジンMeCabをPython3から使ってみましたのでご紹介します。 環境 macOS 10.13.6 Python 3.6.4 準備 MeCabと辞書と、mecab-python3をインストール $ brew install mecab mecab-ipadic git curl xz $ pip install mecab-python3 mecab-ipadic-NEologdのインストール 標準の辞書だとEC2とかS3とかうまく分かち書きができなかったのでWeb上の新語が追加されたシステム辞書 mecab-ipadic-NEologd もインストールしました。 インストール方法の詳細は mecab-ipadic-NEologd : Neologism dictionary for MeCab を確認してみてください。 $ git clone --depth 1 git@
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のパッケージングのベストプラクティスについて考える2018 - 朝日ネット 技術者ブログ
はじめに 開発部の tasaki です。Python 3.7 のリリースが今月末に行われるということで、あらためて 2018 年現在の Python のパッケージ構成におけるベストプラクティスについて検討してみたいと思います。 対象読者 この記事は、 書き捨ての Python スクリプトなら書けるが、ちゃんとしたパッケージの作り方がよく分からない 公式リファレンスのモジュールの章を読んだが、結局具体的にどういう構成にすればよいのか分からない setuptools.setup 関数の大量の引数のどれを使えばよいのか分からない というような人を対象としています。 対象バージョン 処理系とツールチェーンのバージョンは、 Python 3.4 （2014/03/16 リリース）以降 pip 8.1.2 以降 setuptools 19.2 以降 を対象とします。 EPEL の python34,
Scheduling Jobs with python-crontab
Let's see some examples: * * * * * means: every minute of every hour of every day of the month for every month for every day of the week. 0 16 1,10,22 * * tells cron to run a task at 4 PM (which is the 16th hour) on the 1st, 10th and 22nd day of every month. Installing Crontab Crontab is not included in the standard Python installation. Thus, the first thing we have to do is to install it. This is
Python 3誕生の理由 ― つまり、なぜunicode/str/bytesの仕様は変更されたのか | POSTD
12月、私は PuPPy(the Puget Sound Python users group)の会合でQ&A セッション を行いました。そこでようやくPython 3が誕生した理由と、string/bytesに関する全てを説明しました。Python 3が作られた理由をユーザはもう知っているはずだと思っていたので、私はこの説明で称賛を得たことに、ちょっと驚きました。後で考えてみると、Pythonに詳しい人もそうでない人も含めて大多数の人が、その理由を探すように言われたり、好奇心からその理由を探し当てられるなどと考えた私が愚かでした。ですから、このブログの記事で、Python 3が存在する理由をわかりやすく説明します。後方互換性の全くない unicode / str / bytes の仕様変更は、Python 3のコードの移植の中でも本当に難解な部分ですので、私たちがその仕様変更を選択した理
PythonとSheets API v4でGoogleスプレッドシートを読み書きする - kumilog.net
PythonからSheets APIを使ってGoogleスプレッドシートを操作してみました。Pythonのクイックスタートの内容を中心に紹介します。 Google Sheets API を使うための準備 Google API コンソールでSheets APIを有効化 認証情報を作成 Pythonパッケージのインストール APIを使ったGoogleスプレッドシートの読み書き OAuth認証 スプレッドシートからデータを読む スプレッドシートにデータを書き込む さいごに Google Sheets API を使うための準備 まずはじめにAPIを使うためにいくつかの準備を行います。 Google API コンソールでSheets APIを有効化 Google API コンソールでSheets APIを有効化します。こちらのページにアクセスして、任意のプロジェクトを選択するとSheets APIを
Pythonでの数値計算ライブラリNumPy徹底入門
NumPyは、多次元配列を扱う数値演算ライブラリです。機械学習だけでなく画像処理、音声処理などコンピュータサイエンスをするならNumPyを学んでおくことで、あなたの日々の研究や開発の基礎力は格段にアップするはずです。 プログラミングの初心者から、Webエンジニア、これから研究する人など、初学者にも分かりやすく優しく説明することを心がけて必要な知識が身につくように解説しています。 腰を据えて学習する時間と余裕のある方は、Step1から順に進めていくことで、苦手意識のあった方でも一通り読み終わる頃には理解できなかったPythonとNumPyのソースコードがスラスラと読めるようになるはずです。 上級者の方は、分からない記事だけ読むだけでも、力になると思われます。あなたのプログラミング能力を向上する手助けになることをお約束します。このサイトを通して、コンピュータサイエンスに入門しましょう。 Ste
リスト内包のひみつ - atsuoishimoto's diary
こちらのTweetが Python.jp slack でちょっと話題になっていた。 どういうこと？ pic.twitter.com/BxyyWbyvQo— ahuglajbclajep (@ahuglajbclajep) 2018年1月24日 次のようなコードだ >>> a = [lambda: print(i) for i in range(3)] >>> for i in a: i() 2 2 2 結論としては cocoatomo さんの書かれているように、変数の評価タイミングの問題で、 初めまして. そこは Python のループでよくハマるポイントで, i の値の評価が後で行われるのが混乱の原因です. ループの本体の中で一度 i を別の変数に入れるなどして, 評価を走らせると回避できます. FAQ → https://t.co/5iCqdIIhUZ— tomo🐧 (@cocoat
Pythonアプリの起動を高速化する : DSAS開発者の部屋
pipenv 9.0.2 のリリースでCLIの大幅な高速化をしたというアナウンスを見かけました。 Just released Pipenv v9.0.2, which includes massive CLI speedups! https://t.co/AGD8Hkq1EG — Kenneth Reitz 🐍 (@kennethreitz) 2018年1月16日 興味を持ってすぐに試してみたのですが、あまり速く感じられませんでした。そこで Python 3.7 の新機能を使って速度を調査することにしました。 この記事ではその新機能と実際の使い方を紹介します。 起動時間 ≒ import時間 pipenv -h のようなコマンドの実行時間は、実際にヘルプメッセージを表示するための時間よりもずっと長くなります。 アプリケーションが起動するときには、設定ファイルの読み込みなど一定の処理が必要
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Rank items in an array using Python/NumPy, without sorting array twice
mecab-python3でnode.surfaceが単語ではなく文章全体を返してきます
SlackのボットをPythonで作ってみる
Download the pictures from a Twitter feed using Python