StreamlitのChat APIで漫才っぽいLTできるんじゃね?と思って試したら150行ちょいのコードでやれた件 - Lean Baseball
※この記事はChatアプリをPythonだけで作る記事です, Open AI（Chat GPT）等の生成AIそのものの記事では有りません. 漫才に憧れあるのでAIでどうにか（小声） いつかは野球AIと一緒に漫才風にLTをしたいと思っている人です, ネタじゃなくてマジです*1. shinyorke.hatenablog.com 以前Open AIでやるチャットアプリのバックエンドどうしよう?的な記事を書いたのですが, AIで何かをやるからにはバックエンドのAPIだけじゃどうしようもできない（そら、そうよ）. Open AIやGoogle CloudのAI（まだ使ったこと無いが）で何かやるんだったらチャットもしくは検索エンジン風のUIが無いと成立しない. まずやりたいのはお遊びで作って動かす（コンサル風に言うとPoC）程度なので本格的なUI（フロントエンド）を作るのはちょっと🤔 と思っていた
「toC企業におけるデータ活用」登壇報告 @ PyData.Okinawa + PythonBeginners沖縄 合同勉強会 - Retty Tech Blog
以下の勉強会にて発表してきました。 python-beginners-okinawa.connpass.com 今回の投稿は参加報告です。 PyData.Okinawa ＆ Python Beginners沖縄 合同勉強会について Python+Dataをテーマにした「濃い」勉強会 in Okinawa のテーマのもと沖縄で開催されている勉強会コミュニティのひとつです。 これまでに以下のような勉強会が開かれています。 python-beginners-okinawa.connpass.com 毎回ではないですが、僕のように沖縄外部の方がお呼ばれして登壇したりします！ この勉強会を通して はじめて1時間程度を喋るという経験をさせていただきました！ 好き勝手、喋らせていただきましたが、勉強会設営、当日参加いただいたみなさまには改めて感謝の意を示させてください。 当勉強会への参加は今回はじめての
toC企業でのデータ活用 (PyData.Okinawa + PythonBeginners沖縄 合同勉強会 2019) - Speaker Deck
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PyCon mini Sapporo 2019で登壇した - Simple-Spotify: Pythonでシンプルに楽曲データを扱うライブラリ - 蛇ノ目の記
5月11日に札幌で開催されたPyCon mini Sapporo 2019で登壇した。 PyCon mini Sapporo 2019 札幌市産業 13:35A 「Simple-Spotify: Pythonでシンプルに楽曲データを扱うライブラリ」by @NaoY_py 横山 直敬 氏#pyconsap pic.twitter.com/vprg2vF3xS— PyCon mini Sapporo 2019 (@pyconminisap) May 11, 2019 写真撮る人がめっちゃ上手くて影とかいい感じになっててすごい。正装(オサカナTシャツ)もばっちり写っている。 テーマは3ヶ月くらい前から作っていたSpotify Web APIのラッパーライブラリSimple-Spotify。懇親会ではUKロック好きな@shinyorkeとSimple-Spotifyのいい感じな使い方の話で盛り上が
Pandasを使ったデータ操作の基本 - ぴよぴよ.py
データ分析の会社に転職してから3ヶ月。 最初の1ヶ月はPandasの扱いに本当に困ったので、 昔メモしてたことを簡単にブログに記録しておく(o ･ω･)ﾉ 【追記】2017/07/31 0:36 データが一部間違ってたので修正しました Pandasとは pandasでよく使う型 テストデータについて 余談 Pandasでのデータ操作入門 pandasのload データ(csv)のロード データのサイズ データのカラム 行列から必要な列(カラム)を取り出す 条件にマッチするデータを取り出す 1. DataFrame.queryで取り出す True/FalseのSeries型を指定し、Trueの行だけを取り出す 追記(2017/12/14) 行列から必要な行番号を指定してを取り出す グループ分けと集計 新たな列を追加する 固有値を追加する 他の列を加工して新たな列を作る 他の複数列を加工して新
うわっ…私のpandas、遅すぎ…?って時にやるべきこと（先人の知恵より） - Lean Baseball
※あくまでもイメージです（適当） 仕事じゃなくて、趣味の方の野球統計モデルで詰まった時にやったメモ的なやつです.*1 一言で言うと、 約19万レコード（110MBちょい）のCSVの統計処理を70秒から4秒に縮めました. # 最初のコード $ time python run_expectancy.py events-2018.csv RUNS_ROI outs 0 1 2 runner 0_000 0.49 0.26 0.10 1_001 1.43 1.00 0.35 2_010 1.13 0.68 0.32 3_011 1.94 1.36 0.57 4_100 0.87 0.53 0.22 5_101 1.79 1.21 0.50 6_110 1.42 0.93 0.44 7_111 2.35 1.47 0.77 python run_expectancy.py events-2018.c
2018年版、これを読みたいPython書籍 機械学習６選：機械学習の概念からPythonでの実装・データ分析関連知識まで、PyQ運営のコメント付きで紹介します。 - Python学習チャンネル by PyQ
PyQ開発チームの斎藤です。 現在PyQブログでは、Python言語の2018年のまとめと今後の動向をテーマにした記事を連載しています。 本記事では、機械学習に関連する2018年の書籍を紹介します。 機械学習は、2018年ITジャンルのホットワードですね。AIや機械学習と冠された書籍も目まぐるしく出版されています。 「結局どういうものなの？」という概念的な内容から、 機械学習を学びたい人に向けたPythonでの実装についての技術書、実際に機械学習を運用する上で関連してくる、データ分析・確率・統計の本まで、2018年末の今読んで損のない、PyQ運営お勧め書籍をジャンル別に集めました。 機械学習の概念を知りたい しっかり知りたいビッグデータとAI 書籍情報 推薦メンバーコメント：斎藤努 構成 Pythonプログラマーで、機械学習の入門知識が知りたい ［第2版］Python 機械学習プログラミン
回の先頭打者を四球/死球/単打で出塁させたときどれが一番やばいかを調べる - 下校時刻
こんにちは。 毎日生きていると、しばしばやばいことが起こりますね。締め切りがやばい、事務仕事を完全に無視してるのでやばい、働きたくないけど働かなければいけないのでやばい、あらいにたばこの匂いがついているのでやばい（海原雄山）、一番うまい刺身は鯖だと言い出すやつがあらわれたのでやばい（海原雄山）、ポン酢のポンとは一体なんなのだ（海原雄山）など。 その中でも一番やばいのは、応援している野球チームの投手が回の先頭打者を塁に出してしまったときだと思います。 今日は、この点についてもう少し詳しく考えてみます。 回の先頭打者の出塁 回の先頭打者を塁に出してしまうとなんとなく得点をとられそうな気がしてやばいと思いますが、その出し方によってなんとなくやばさに違いがないでしょうか。 出塁のしかたとして、主に 四球（フォアボール） 死球（デッドボール） 安打（ヒット） があると思います。 この中でも、なんとな
すべてのエンジニアに「言語化」「選球眼」の大切さを伝えたい！という話 #PyDataOkinawa #PyBegiOkinawa - Lean Baseball
ワールドカップと野球、絶妙にタイムゾーンが違ってて丸一日楽しい私ですこんばんは.*1 沖縄から帰ってまいりました.*2 以前のエントリーで「基調講演するよ！」と話をさせてもらった 「PyData.Okinawa + PythonBeginners沖縄 合同勉強会」ですが、（悪天候にも関わらず）沢山の方々にお越しいただき*3、本編から懇親会（二次会含む）まで楽しくやらせていただき無事終わりました. pydataokinawa.connpass.com PyData.Okinawaおよび、Python Beginners沖縄の皆さま、スタッフそして応援していただいた皆さま誠にありがとうございました！ このエントリーでは、そんな合同勉強会の振り返りと、私のエンジニア哲学である「言語化」「選球眼」について軽くポエムしたいと思います. TL;DR データサイエンスの人もWebの開発者も、すべてのエン
ホームランのひみつ（MLB編）〜バレルゾーンをPythonとBigQueryで可視化してみた - Lean Baseball
このグラフは2017年MLB（メジャーリーグベースボール）の打球データ約11万レコード(球)を打球速度×打球角度で可視化したものです. ちょっとした傾向が見えますね,,,それを解説するのがこのエントリーのゴールです. こんにちは,野球エンジニアです. TL;DR 「ホームランになりやすい打球速度と打球角度」の組み合わせを「Barrel Zone（バレル・ゾーン）」と呼ぶ 長打を飛ばす上で,打球速度と打球角度を意識して飛ばすが重要！というのが今のトレンド 打球を転がす（抜ける）ような当たりを目指すのはもう昔のお話（ただし否定はしない） この手のデータの楽しみを知ってほしい！！！...のでみんなBaseball Geeksを読んでね！（宣伝） なお,弊社「ネクストベース」が運営しているメディア「Baseball Geeks」の応援コンテンツであり, 先日（3/10）に開催しました「Python
野球データ分析を支えるPythonなノウハウ〜Jupyter notebookとpandas,SQLを添えて - Lean Baseball
※2017/12/19 20:45 この分析結果の詳細スライドを追加 Top写真（サムネイル）は雰囲気です,あまり気にしなくてOK.*1 Jupyter Advent Calendar 2017 19日目の記事です. ここでは,本年私がやった野球ネタの主に分析環境まわりについての話をサンプルや選定理由を絡めて紹介します. 本日開催されたBaseball Play Study 2017冬の発表資料「うわっ...アイツの年俸、高すぎ...？」を作った時のコードスニペットから作成しています. speakerdeck.com Python初学者〜中級者および,私と同じく野球が好きでたまらないンゴな方の参考になると嬉しいです. 上級者および強者の方には是非もっといい方法があったらコメント頂けると嬉しいです. 申し遅れましたこんにちは,私が「野球の人」ことshinyorke（シンヨーク）です. この記
＼横浜優勝／が未遂に終わった件をデータでふりかえる-日本シリーズの続き - Lean Baseball
来年は...＼横浜優勝／なんだ(^○^) 今年もプロ野球とMLB終わっちゃいましたねこんばんは.*1 プロ野球は日ハム,MLBはアスレチックス推しの私ですが両方共8月から教育リーグに旅立ってしまったので（涙）*2, イチ野球ファンとして何のプレッシャーもなく楽しんだ日本シリーズ...に出場したホークスとベイスターズについて, 打撃 投球 お金（年俸） をもとに,何故日本シリーズで＼横浜優勝／できなかったのか？,をふりかえりたいと思います. 結論をざっくりいうと 最後まで読めない方はここをさっくり読んでグラフを眺めてもらえるといいかもです. ホークス強すぎぃ,下克上はそもそも無理ゲーだった, 今年は！ ベイスターズは（地味に）打撃でもベイスボールをしていた,なお打線はかなりイケてる 投手陣は質量ともにホークス とはいえホークスは圧倒的投資で勝ってる,投資対効果はベイスターズの方がイケてる!?
PlaySQLAlchemy: SQLAlchemy入門
PlaySQLAlchemy: SQLAlchemy入門1. SQLAlchemy 入門 for Kobe Python Meetup #13 2017/09/15 Kobe Japan 2. Yasushi Masuda PhD ( @whosaysni ) Tech team, Core IT grp. IT Dept. MonotaRO Co., LTD. Pythonista since 2001 (2.0～) • elaphe (barcode library) • oikami.py （老神.py） • PyCon JP founder 翻訳もろもろ 3. アジェンダ よくある誤解 SQLAlchemyを3行で エンジンの基礎 (+hands-on) SQL式を使う (+hands-on) ORMの基礎 (+hands-on) 4. 参考文献 オンラインドキュメント: http
「人とWebに優しい」Scrapyの使い方サンプル〜 #PyConJP 2017のつづき(なお野球) - Lean Baseball
※2019/8/12 書籍のリンクを最新版に更新 PyCon JP 2017で発表した野球×Pythonの分析ネタの詳細解説です.*1 プレゼンテーション：野球を科学する技術〜Pythonを用いた統計ライブラリ作成と分析基盤構築 | PyCon JP 2017 in TOKYO speakerdeck.com youtu.be 時間および諸々の都合（察し）で公開できなかった*2, 「人とWebに優しい」Scrapyアプリのサンプル（なお野球） を作って公開したのでその紹介と,PyConのプレゼンで発表しきれなかった部分を簡単に紹介します. おしながき おしながき 対象の読者 参考文献 Scrapyを用いた日本プロ野球データ取得Exampleアプリ ポイント 全体像 「人とWebに優しい」settings.pyの書き方 Spider（クローラー本体）について〜Itemも添えて Spider.
最強の野球オープンデータ「Retrosheet」をPython+Vagrant+Ansibleで誰でも使えるようにしました - Lean Baseball
2ヶ月前のエントリーにはてブが入りまくった件で「そういえば続編書いてないや」と気が付き、エントリーしますた。 「誰でも」の定義および、このエントリーの対象読者について 「誰でも」というのは、 （エンジニアなら）誰でも という意味です。 より具体的には、 野球愛溢れるエンジニアにとって、Vagrant + Ansibleでのサーバー構築の練習&Pythonでのプログラミングという趣味実益を兼ねたいい感じのお勉強なるかつ、趣味の野球でhackが出来る二度美味しい内容です 野球に興味が無い方にとっては野球愛溢れるエンジニア同様サーバー構築&Pythonネタとしていい勉強になるかもです。ただ、他にももっといいエントリーがあると思います 非エンジニアの野球ファンの皆さまにとっては（小難しい的な意味で）ヘビーな内容となっていますので、覚悟してお読みください！ただ、プログラミングを覚えたい方にとっては凄
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NumPyの歴史 と Pythonの並行処理 - atsuoishimoto's diary