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Nothing is perfect from the beginning. We want to support the growth of documents from hatching to completion. 最初から完璧なものなんてない。 esaは情報の一生を見守りたい。

人間の心の中には生まれつきある音楽が流れていてそれに似た曲を人は好きになるんだとか。「自分の曲」は何だろうといつも考えながら歌詞を和訳しています。 I have heard that every one of us has a special music running deep inside our soul and whatever music we love in our lives has something in common with it. I always translate English lyrics into Japanese, wondering what my music sounds like. 題名は"Wake Me Up!"（目覚めさせて）なのですが，実際には「もっと年を取るまではこのまま夢を見ていたいので，邪魔せず放っておいてくれ」で，この曲に登場するwa

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F#をはじめてみたい人向け、2015年初頭現在の言語関連情報への参照をまとめてみます。 おおむね日本語です。 オンラインドキュメント F# 言語リファレンス 困ったときのMS公式。よく参照しています。 いきなり全部読もうとするとかなりヘビーなので、他の記事や書籍と合わせて徐々に読むのもいいと思います。 F# コア ライブラリ リファレンス Microsoft.FSharp.Collections名前空間以下、Array/List/Seqあたりはよく使う割にすぐ忘れるので、特に参照します。 入門系Webサイト・記事 F#で初めての関数型プログラミング － ＠IT bleisさんによる2012年の記事です。 F#の特徴を掴むにはちょうどよく、分量もさほど多くないので、ひとまず一通り眺めておくと良いと思います。 F#入門 よくまとまっている入門サイトです。 多少情報が古いところもありますが、現在

なんかぼやぼやしているうちにひさびさの pandas エントリになってしまった。基本的な使い方については網羅したい気持ちはあるので、、、。 今回は データの連結 / 結合まわり。この部分 公式ドキュメント がちょっとわかりにくいので改訂したいなと思っていて、自分の整理もかねて書きたい。 公式の方はもう少し細かい使い方も載っているのだが、特に重要だろうというところだけをまとめる。 連結 / 結合という用語は以下の意味で使っている。まず憶えておいたほうがよい関数、メソッドは以下の 4 つだけ。 連結: データの中身をある方向にそのままつなげる。pd.concat, DataFrame.append 結合: データの中身を何かのキーの値で紐付けてつなげる。pd.merge, DataFrame.join 連結 (concatenate) 柔軟な連結 pd.concat ふたつの DataFram

先日、Python の静的型チェッカーとして mypy を紹介しました。 mypy で静的型付け Python プログラミング - forest book 私には難しくてまとめきれないため、Guido が参照している漸進的型付け (Gradual Typing) も含め、また別の機会に、、、。 とか言っているうちに1ヶ月ほど経ってしまいました。 そうこうしているうちに PEP のドラフトも出てきたので区切りとしてまとめておきます。一通り調べたことを基にして書いていますが、私の誤解や勘違いもあるでしょうから怪しいところがあったら調べ直してみてください。もちろんツッコミも大歓迎です。 型ヒント (Type Hints) を導入するという提案 PEP 483 - The Theory of Type Hints | Python.org PEP 484 - Type Hints | Python

データベースにテーブルやカラムがたくさんあったり、そのデータベースをはじめて扱う場合、欲しいデータがどこにあるのか探すのになかなか手間がかかることがあります。 そんな場合に役に立ちそうなdb.py と言うツールを見つけたので試してみました。 https://github.com/yhat/db.py 直接SQLで探索する方法は以下の記事を参照。 SQLでデータベース探索 db.pyでできること db.py を使うと以下のようなことが簡単にできます。 テーブル名やカラム名の検索 クエリの実行 データのサンプリング よく使うデータベースの接続情報の保存 pandasの機能を使用したクエリ結果の処理 データベースに格納されているデータの全体像を把握したり、欲しい情報がどこにあるのか探すために使うと便利です。 インストール db.pyのインストール db.pyはPython で書かれておりpip

Vagrant + VirtualBox + Python + ライブラリで簡単に仮想環境を作って実装してみました。 rubyでソーシャルグラフや行列を扱っていて、扱いにくいことが多々あったので、Pythonで行列計算やグラフの可視化などをやってみたら、めちゃくちゃ簡単且つ実用的だったので、まとめました。 ##利用したPythonライブラリについて ###1. Scipy scipyは、パッケージは科学技術計算での共通の問題のための多様なツールボックスがあります。サブモジュール毎に応用範囲が異なっています。応用範囲は例えば、補完、積分、最適化、画像処理、統計、特殊関数等。 scipy は GSL (GNU Scientific Library for C and C++) や Matlab のツールボックスのような他の標準的な科学技術計算ライブラリと比較されます。 scipy は Pyth

半年ほど前にLinkedIn上で、この人↓からメッセージが来た。 おおっ、ハンサム！しかも、先日触れたテレビドラマ、Mad Menの主役、Don Draper↓にそっくりである。というか生き写しである。 メッセージの内容は下記の通り： 2036 Riverside Ave, Mineapolis, Minnesota 55454 LONDON, UK. Phone No: +447452017709. My name is Dr. Frank Heinz. from Newcastle, LONDON. I served in United States of America Military Hospital in Iraq. I am an orthopedic surgeon, and I compelled to contact you concerning a business

昨日のBritneyストーカー話の続きで、日本にどれほど、驚くほど、信じられないほど、たまげるほど、開いた口がふさがらないほど痴漢がいるかについて。 私の試算では｢東京には朝の通勤列車だけで、activeな痴漢が2万人以上いる」のだ。 東京は安全な都市だ（orだった）と何の疑念も持たずに信じている人が多いのだが、少なくとも女性が一人暮らしをするには、決して安心な場所ではなかった。アメリカは犯罪のあるところとそうでないところがきっかりと分かれているから、今住んでいるところのほうが、碑文谷で一人暮らしをしていた頃よりずっと安心できる。 特に東京でひどかったのは痴漢である。 20代の前半、とても混んだ電車に乗って通勤していた。車内は時々骨折する人が出るくらいの混雑ぶりである。大変情けないことに、とある海外の国の高校生用教科書に｢日本の殺人的通勤ラッシュ」というタイトルで掲載される写真に選ばれたの

エレベータの開閉ボタン 2004-03-20-3 使いやすさ日記『213. エレベータの開閉ボタンに“ふりがな”』 <http://usability.novas.co.jp/diary/213.html> (via <http://www.hyuki.com/tf/?20040320071704>) エレベータの「開くボタン」はいらないです。必要だとしても「閉じボタン」の横にある必要はまったくないでしょう。そんなとこにあるから押し間違いがおこるのであって、根本的な原因を解決せずに対処法を考えてもしょうがないような気がします。というわけで、エレベータの開閉ボタンのデザインはどうすれば良いか、という話題にはあまり興味がありません。まあ、今使ってるエレベータをなんとかしたい、という意味では有意義ですが。 開くボタンの代わりに、扉にセンサーがあれば良いだけ。手で押さえて開けたままにする人もいます

fladdictさんところで話題になっていた『エレベーターの閉じる／開くボタン、間違って押す。あそこのUIはよくない』という話。いろんな人を巻き込んで、こういうUIなら閉じる／開くを押し間違えないぞ、というUIアイディアコンテスト状態に。なんて面白いことやってるんだ俺も混ぜろ！ってことで考えてみたのだけれど、どうにもデザインを提案しているみなさんの方向性が皆して『ひらくボタンを目立たせよう、大きくしよう』という方向に。詳細はこちらのNAVERまとめ参照。 ........なんでやねん！と。100回言いたい。 何十年と使い込まれたエレベーターを見て、とじるボタンのほうが明らかに押されまくって印刷がかすれたり、傷だらけになったりしているのをみんな知ってるだろうに。ひらくボタンは緊急性が高いから目立たせようという話なんだろうけど、だったら故障時の緊急呼び出しボタン（係員と電話するアレ）のほうが1

※この投稿はwordpress.comから実験的に移植したものです https://stofublog.wordpress.com/ Sedによる文字列置換（ファイル読み込み・書き込みあり）をPowershellで再現したコードが遅すぎるという話（このシリーズ、パイプの処理速度全般に関して書いてるんですけど、前回と今回は比較対象がsedのような処理） 前回は パイプのかわりにBlockingQueueをバッファとしてファイル読み込み・文字列置換・差いる書き込みをするコマンドレットを作ってみたところ、実行速度が最大で6.3倍になった。（C#コマンドレットをPowershellから起動） 今回はF#で同様なパイプ処理を書いてみようと思います ・今回のF#コード open System open System.Collections.Concurrent open System.Threadin

先日から某作業にかかりっきりでPowerShell 漬けの日々でした。 さて、その中でこれまでずっと不思議だった状況に一筋の流れが見えたので記事にしておきます。 はじまり PowerShell = 処理速度が遅い これは、利用した誰もが感じることであり、私自身ずっと頭を痛めている問題です。 が、海外を含めて見ると、意外とその事例が少ないと感じたのがそもそもの始まりでした。 そして、開発環境として利用していたAWS 環境 と 本番環境として同一インスタンスのAWS 環境で、同一コマンドレットを実行したのに、あからさまに処理速度が違ったことでその疑いが大きくなったのは自然な流れでした。 続報 その後、調査をしたところ、 原因の大半が Write-Progress とわかりました。 Write-Progress は完了後、 -Complete を付けて実行しないとコンソールに表示され続けます。P

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import pandas.io.data as web import matplotlib.pyplot as plt import datetime # 取得する日の範囲を指定する start = datetime.datetime(2014, 1, 1) end = datetime.datetime(2014, 9, 1) # Yahoo ファイナンスから、 ^N225 (日経平均株価指数) を # とってくる。 f = web.DataReader('^N225', 'yahoo', start, end) plt.title('Nikkei 255 from 2014.1.1 to 2014.9.1') # fill_between でその日の最高値と最低値をプロットする plt.fill_between(f.index, f['Low'], f['High'], color=

株とサイバーって相性良いすよね。 こんにちは。 マツコ・デラックスの面白さに最近はまっているvsannaです。 あの超ニッチなおすすめ商品紹介する番組めっちゃ面白くないすか? 前回記事(【スクレイピングのやり方#1】周りに勧められてスクレイピングなるものをしてみたいけど何すればいいのかわからなかったあの日の自分へ)作成のためのスクレイピングの勉強中に面白いgemを発見したので、今回はそのご紹介です。 対象は、 Rubyの環境がある。(読み書き実行がある程度できる) ドットインストールのRubyを通し見でOK 株価分析に興味がある。 という方です。 でははりきって参りましょう。 今回やってみること ご紹介するのはyahooファイナンスをスクレピングしてくれるgemのjostock。 なお株についてあまり詳しくないので、数字の理解や扱いについては深く突っ込まないていただけると嬉しいです… あ

C#でzipファイルを解凍する方法は幾つかあるようですが 以下の条件で絞って探してみました。 ・Framework2.0以降で利用できること ・とにかく簡単なこと ・J#などに依存しないこと 2011年7月の現時点ではオープンソースで開発されている DotNetZip ライブラリを利用するのがお手軽そうです。 まずは DotNetZip のサイトより 必要なランタイムDLLをダウンロードしてください。 DotNetZipトップページはこちら トップページを開いたら Downloads タブを選択します。 ファイルが何種類か並んでいますが とりあえず必要なのはランタイムのみなので DotNetZipLib-Runtime-v1.9.zip のようにランタイムが圧縮されたファイルをダウンロードし 適当なフォルダに解凍してください。 （バージョン番号やファイル名は今後変更されると思います） 展開