Raspberry Piでアプリを作成するためにライブラリを探してみたところ、Python製のものが結構ありました。 そのため、慣れているVisual Studio + Python Tools for Visual Studio(以下、PTVS) でPythonを書いてみようと考えました。 Microsoft/PTVS - GitHub Python Tools for Visual Studio - Home codeplexには PTVS supports CPython, IronPython, editing, browsing, Intellisense, mixed Python/C++ debugging, remote linux/MacOS debugging, profiling, IPython, Django, and cloud computing with c

ついにガロアが死んだ年齢を超えてしまったことに気がつき、自分がまだ何も成し遂げていないことを悲しく思う今日このごろです。 さて、今日はGoogleが出した機械学習ライブラリのTensorFlowの使い方について軽く説明しつつ、ゆるゆりの制作会社の識別を行おうと思います。 TensorFlowとは TensorFlowはGoogleが11/9に公開したApache 2.0ライセンスで使える機械学習ライブラリです。Googleは様々なところでプロダクトに機械学習を活用していますが、TensorFlowは実際にGoogle内部の研究で使われているそうです（TensorFlow: Google 最新の機械学習ライブラリをオープンソース公開 - Google Developer Japan Blog）。 Googleのネームバリューは恐ろしいもので、GitHubのStar数はすでにChainerやC

Twitter APIで「他人の全ツイート」は取得できない さて先日から書いてるように、PythonのTweepyというライブラリを使うと、簡単にTwitterのREST APIを操作することができますので、研究で何か分析するときも、これを使えば手軽に分析用のデータが取得できます。レスポンスのデータの中身を読むのが大変ですが、それなりに理解はできてきました。 statsbeginner.hatenablog.com statsbeginner.hatenablog.com ところで、特定のユーザのツイートの傾向を見たいと思った場合、APIで全ツイートを取得したいところですが、残念ながら最新のものから数えて3200件までしか取得することができません。 「自分のツイート」であれば、Twitterが公式に過去の全件を出力する機能を付けてくれていますが（付属情報がほとんど入って来ませんが）

News about the programming language Python. If you have something to teach others post here. If you have questions or are a newbie use r/learnpython https://arstechnica.com/gadgets/2023/06/reddits-new-api-pricing-will-kill-off-apollo-on-june-30/ https://www.theverge.com/2023/6/5/23749188/reddit-subreddit-private-protest-api-changes-apollo-charges

会社の先輩から「これ使ったらいい感じにデータ取ってこれるよ」と渡されたものが、 dplyrとかstringrとかよくわからないパッケージをガンガン導入した自由奔放なRのコードで困っています。 R言語自体にも慣れていないため、 「コードを使って何を表現したいのか」と「そのRのパッケージで何をできるのか（またどういう使いどころなのか）」を両方読み解かなければならず、けっこう大変です。 そのコードの中で「いくつか関数の入ったリストを高階関数に渡してfilterかける」ような操作をしていてしっかり読み解いてみたいのですが、 そのコードで取ってきたデータを使いたいだけなので、どうしても後回しにしてしまいます。 というわけで、Rの勉強は家でやることにしました。 「言語処理100本ノック」として、ちょうど勉強したいライブラリ（dplyrなど）をいい感じに使ってるRのコードがあったので、 これを題材にしよ

「ITエンジニアのための機械学習理論入門」で提供しているサンプルコードに含まれるデータ分析ライブラリ（NumPy/pandasなど）を解説した資料です。 下記の書籍のサンプルコードが理解できるようになることが目標です。 - ITエンジニアのための機械学習理論入門(技術評論社) - http://www.amazon.co.jp/dp/4774176982/ 2015/10/25 ver1.0 公開 2015/10/26 ver1.1 微修正 2016/05/25 ver1.4 subplotの順番を修正 2016/11/15 ver2.0 改訂版公開 2016/11/16 ver2.1 改行幅修正 2017/01/10 ver2.2 微修正 2017/01/12 ver2.3 微修正

サーバーレスを活用しよう！ IoTプラットフォームの設計とDevOpsノウハウ_AWS サーバーレスで世界中のデバイスとつなぐ

PyCon JP 2015

もっとお手軽にしませんか？ マルチステージ環境のアカウント管理_AWS サーバーレスで世界中のデバイスとつなぐ

(訳注：2016/1/5、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) よくある主観的で痛烈な意見を題名に付けたクリックベイト（クリック誘導）記事だろうと思われた方、そのとおりです。以前指導してくれた教授から教わったある洞察/処世術は、些細でありながら私の人生を変えるマントラとなったのですが、私がこの記事を書いたのはそれによるものです。「同じタスクを3回以上繰り返す必要があるなら、スクリプトを書いて自動化せよ」 そろそろ、このブログはなんだろうと思い始めているのではないでしょうか。半年振りに記事を書いたのですから。ツイッターで書いた Musings on social network platforms（ソーシャル・ネットワークプラットフォームについてじっくり考える） はさておき、この半年の間書き物をしていないというのはうそです。正確には、400ページの 本 を書きました。

2017/09/13 参考リンク追加 2017/07/25 微修正 pythonで画像処理 いつも画像処理のプログラムはProcessingで組んでいたのですが、諸事情によりpythonで画像処理をやってみることにしました。まずは環境設定とテストをしたのでその記録です。最終的にはRaspberry Piで動かしたいのですが、プログラムはMacで組みたいので同じプログラムが動く環境をRaspberry PiとMac両方で構築しています。WindowsでもAnaconda等を使えば同じような環境を構築できると思います。以下のサイトが参考になるかもしれません（私はWindows機もっていないので未確認です）。 機械学習のためのPython入門 | キカガク技術ブログ「一日一遊」 | キカガク技術ブログ「一日一遊」 画像処理のライブラリには、OpenCVとPILを使用する前提です。 Macでの環境

はじめに Python での数値計算の基盤をなす NumPy 、直感的なスライスやブロードキャスト、関数のベクトル適用など大変便利だ。 import numpy as np np.__version__ # '1.9.2' np.array([1, 2, 3]) # array([1, 2, 3]) np.array([1, 2, 3])[:2] # array([1, 2]) np.array([1, 2, 3]) + 1 # array([2, 3, 4]) が、用途によっては NumPy 標準ではその機能を実現できない場合がある。例えば、 配列とメタデータをひとつのクラスで扱いたい 配列への入力や型を制約/検証したい 自作クラスを NumPy の Universal Functions (ufunc) に対応させたい 新しい型 ( dtype ) を作りたい こういったとき、NumP

この記事の目指すところ 現在 Python はバージョン 2.x 系と 3.x 系という、一部に互換性のないふたつのメジャーバージョンが併用されている。 その上で、この記事にはふたつの目的がある。 ひとつ目は、2.x 系と 3.x 系の違いについてまとめること。 現状、それぞれのバージョン毎の違いはまとまっているところが少ない。 自分用に、このページだけ見ればひと通り分かる！っていうものがほしかった。 ふたつ目は、2.x 系と 3.x 系の違いを吸収するソースコードの書き方についてまとめること。 こちらも Web 上にナレッジがあまりまとまっていない。 これについては今 python-future というパッケージがアツい。 尚、サポートするバージョンは以下の通り。 2.x 系: 2.6 と 2.7 3.x 系: 3.3 と 3.4 本題に入る前に、最近の Python 事情についてまとめ

ここHumanGeo社ではPythonを使うことが多く、それは極上の楽しみでもあります。美しく機能的なコードを短時間で記述するのにPythonはうってつけで、私個人にとっても一押しの言語です。仕事に限らずプライベートでも使っています。そんな素晴らしいPythonですが、欠点がないわけではありません。それはあまりにも遅いことです。幸いPythonには、コードをプロファイリングするための優れたツールがいくつかあるので、コードの美しさと速さを共存させることができます。 HumanGeoで働き出した頃、実行に長時間を要すプログラムのボトルネックを探り、何とかしてそれを速くさせるという仕事を担当しました。その内容は、 cProfile や PyCallGraph （ ソース ）、はたまたPyPy（高速なPython用代替インタプリタ）などの各種ツールを使って、プログラムを最適化するためのベストな方法

最近、 Visual Studio 2015 がリリースされました。Pythonにも対応しており、 Python Tools for Visual Studio （PTVS）を使うことで、編集やインテリセンス、デバッグ、プロファイリング、Azureへのパブリッシングなど、ほとんど全ての機能が利用可能です。その詳細や ビデオチュートリアルの一部、ドキュメンテーション、その他のソース はvisualstudio.comで見ることができます。また、 Python Tools 2.1 や Python Tools 2.2 beta についてはリンク先のブログ記事をご覧ください。今回の投稿では、Pythonで仕事を始める際にVisual Studioの使用を検討すべき理由について話していきたいと思います。 非常に便利なインテリセンス 何だかインテリセンスについてはいつも話していますね。Visual

Python, Machine Learning, and Language Wars. A Highly Subjective Point of View Oh god, another one of those subjective, pointedly opinionated click-bait headlines? Yes! Why did I bother writing this? Well, here is one of the most trivial yet life-changing insights and worldly wisdoms from my former professor that has become my mantra ever since: “If you have to do this task more than 3 times just

こんにちわ。ふぃふぃです。 今日はPythonを使って、GUIアプリを作ります。環境はMacです。ネイティブアプリ？のようなものをつくります。 最近はPythonにばかり興味があるので、QtというGUIアプリ用ツールのPython版?であるPyQtを使って作ります。 事前調査 PyQtとは PyQtは、クロスプラットフォームなGUIツールキットであるQtのPythonバインディングにして、PythonでGUIプログラミングをするときの選択肢の一つである。PyQtの他には、PySide・PyGTK・wxPython・TkinterなどのGUIツールキットが存在する。Qtと同様にPyQtはフリーソフトウェアである。PyQtはPythonのプラグインとして実装されている。PyQtはクロスプラットフォームなツールキットであり、Windows・Linux・OS Xなどをサポートしている[4]。 Py

dlibを用いたselective searchで紹介したSegmentation as Selective Search for Object Recognitionを読んだところ、selective searchした候補領域に対してHOG特徴量を取ってSVMで物体かどうかの判定を行っていたのでHOG+SVMによる物体検出器を使ってみます。 ここではdlibの実装を使います。 dlibのPythonラッパーのインストールはdlibを用いたselective searchを参照してください。 教師データの作成 ラベリング用プログラムはOpenCVでの物体検出器作成にあるものを使います。 出力をこのプログラムでxmlに変換します。 #include <iostream> #include <fstream> #include <string> using namespace std; int