Python

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Python

Pythonでのビット演算の基礎まとめ

ビット演算子は個人的には普段ほとんど使うことはないのですが、知らないといざというときに使えません。今回はPythonでのビット演算と使いこなし方法を基礎からまとめてみました。 ビット演算子超基本シートシート(Python用) ...
Python

トポロジカルソートをとことん理解する

トポロジカルソートについて徹底的に理解してみようと思います。トポロジカルソートは有向閉路を持たない有向グラフの最長経路を求めるのに使えるとあります。まず、有向閉路がよく分かりません。有向グラフとかの言葉も使い慣れないとよく分かりません。競技プログラミングAtCoder歴3カ月の初心者コーダーがかみ砕いて、説明してみました。言語はPythonを使います。
Pandas

価格ドットコムをスクレイピングしてゲーミングPCを調査してみた(後編)

価格ドットコムのゲーミングPCの製品情報をWebスクレイピングで取得して解析をしようとしています。前編では、Webデータを取得して、PandasのDataFrameとして保存するところまでやりました。後半は、データを解析し、ゲーミングPCの価格構造を解析してみます
Pandas

価格ドットコムをスクレイピングしてゲーミングPCを調査してみた(前編)

新しいデスクトップPCの情報収集のために価格ドットコムのサイトをPythonでスクレイピングして、販売中のパソコンの相場感を調べようと思います。スクレイピングの勉強も兼ねて、初めてECサイトのスクレイピングに挑戦しています。試行錯誤していますが、同じようなこれからスクレイピングを始めたい人のご参考になればと思います。
Python

Numpyの基本:生成関数

Numpyは様々な科学計算で必要な操作が様々パッケージされたPythonのライブラリです。今回はNumpyの基礎であるndarrayの「生成関数」についてまとめみました。本当に数多くの生成関数があります。ndarrayの箱を作る部分が充実しているのもnumpyの魅力です。
Python

Pythonのmatplotlibで様々な要素を組み合わせて平面ベクトル図を作成

matplotlibを使うと慣れれば複雑な図も簡単に作ることができます。今回は様々な要素を組み合わせて、XY平面にベクトルなどの様々な要素を組み合わせた図を作ってみました。ベクトルや角度、平行四辺形の領域の塗りつぶし、ギリシア文字の使用など、様々な要素をキャンパスに設置して、考えた通りの構成の図を作ることができます。
Python

Pythonのセット型まとめ

Pythonのセット型についてまとめてみました。1枚に使い方の要点をまとめたPDFもダウンロードできます。要素の管理がしやすいセット型を使いこなしていきましょう。
Python

Newspaper3kでニュースサイトの記事を簡単スクレイピング

PythonのライブラリNewspaper3kを使ってニュースサイトの記事を巡回して収集する方法をまとめます。これを使えば、いろいろなサイトの記事を巡回して取得することができます。法律などのの範囲内で楽しくスクレイピングを使いましょう。
Python

Pythonのリスト型を基本に立ち戻ってまとめてみた

Pythonのリスト型を使いこなし方をまとめてみました。最近始めた競技プログラミングでリスト型でデータを整理する機会が増えたのですが、NumpyやPandasの知識とごちゃごちゃになって頭の整理ができていません。そこで今回、リスト型について、自分用にまとめてました。
Python

Pythonのイテレータについてまとめてみた

Pythonでのイテレータについてまとめてみました。なかなか初心者には難しいイテレータですが、使い方を覚えるとちょっとしたところに使えそうです。いろいろなイテレータの書き方を解説します。
Python

Pythonで自然言語処理ツールWordnetの辞書を使ってみる

Wordnetを使って英語の自然言語処理(Natural Language Process; NLP)をやってみます。Wordnetはプリンストン大学で開発された自然言語処理(NLP)を行うためのシーソーラスという同義語や類義語のような関係を上位と下位との関係性で示した辞書のようなものです。
Pandas

機械学習:Pandas DataFrameの前処理コマンド

scikit-learnなどの機械学習ライブラリに入れる前にデータの前処理で、欠損値の処理やカテゴリ変数の変換などをおこない、ライブラリが扱いやすい形にする必要があります。ここではPythonのPandasでよく使う前処理のコマンドをまとめます。
Python

Quick Sortでアルゴリズムを考える

PythonでQuick Sortというアルゴリズムを使って数字の並び替えをしてみます。並び替える方法を他にもいろいろありますが、このQuick Sortはとても効率的に並び替えることができます。有名なアルゴリズムなのかもしれませんが、アルゴリズム初学者の自分には、非常に斬新に思えたので、まとめてみました。
データ解析

<Pythonでデータ解析>データ解析モデル作成の探索的データ分析(EDA)のクイックリファレンス

データ解析におけるモデル作成の流れについてメモ。pandas, matplotlib, seabornは機能が多彩で使いこなすのはなかなか難しいですが、いろいろ簡単にデータの外観をつかむのに有用なコマンドがあります。
Python

Pythonの正規表現re総復習まとめ

スクレイピングの必須のPythonの正規表現reを総復習して、早見表を作ってみました。これで忘れてもすぐに思い出せます。PDFでダウンロード可能なので、よかったら参考にしてください。
Python

WindowsでPythonの競プロ環境を作ってみる

アルゴリズムの勉強のために競技プログラミング(競プロ)のサイトで練習問題にチャレンジしてみようと思い、環境構築から始めてみました。手順をメモに残します。
Python

Requestsのレスポンスの文字化け対策メモ

PythonでWebスクレイピングでrequestsで得たレスポンスの文字化け対策のメモを残します。
Python

MeCab解析結果から複合名詞の出現回数をカウント

MeCabで形態素解析した文章をPandasのMultiIndexのDataFrameに整理したデータをベースとして、複合名詞(2つ以上の名詞がつながった名詞)の出現回数をカウントしてみます。
Pandas

MeCabの出力をPandasのMultiIndexのDataFrameに変換してみた

MeCabで出力したテキストデータをpythonのpandasのMultiIndexのDataFrameに変換して、利用しやすくしてみましたので、その手順をメモに残します。
Docker

Dockerで日本語形態素解析エンジンMeCabのPython開発環境を構築~後半

Dockerで日本語形態素解析エンジンMeCabのPython開発環境の構築に挑戦してみます。(前回の続き)
Docker

Dockerで日本語形態素解析エンジンMeCabのPython開発環境を構築~前半

Dockerで日本語形態素解析エンジンMeCabのPython開発環境の構築に挑戦してみます。
Python

独学教材 京都大学『プログラミング演習Python』をおすすめする理由

タカが学んだ最初にPythonを学ぶ切っ掛けとなった教材を紹介します。京都大学の先生が作っている京大生のための教科書『プログラミング演習Python』のおすすめポイントを紹介します。すでに、多くの方に絶賛されているので、その優秀さは言うまでもありませんが、これからPythonを学ぶ方の参考になればと思います。
Python

Pythonを使った特許解析:IPC活用(4)

Pythonのpandasを使って国際特許分類(IPC)からその説明を出力する関数を作っている。前回はHセクションのデータから、IPCを入力すると、その説明を出力する関数を作成した。今回は、Hセクション以外についても、IPCの情報をDat...
Python

Pythonを使った特許解析:IPC活用(3)

Pythonのpandasを使って国際特許分類(IPC)の活用方法を検討している。前回は、特許庁のwebサイトからダウンロードしたHセクションをExcelファイルを解析して、各行の階層の分類を行った。今回は、その分類を元に、IPCの記号を入れたら作成したDataFrameから対象のIPCを見つけて、それを戻り値として返す関数を作ってみることにする。
Python

Pythonを使った特許解析:IPC活用(2)

Pythonのpandasはデータの解析に有用なツールである。今回は、国際特許分類(IPC)の整理をpandasで行い、特許解析に役立てたい。前回は、特許解析に役立つ国際特許分類(IPC)について、まとめてみました。今回は、特許庁のwebサイトからダウンロードしたIPCのExcelファイルのデータをpandasで加工して、利用可能な関数するための、行の分類までを行います。
Python

Pythonを使った特許解析:IPC活用(1)

Pythonのpandasはデータの解析に有用なツールである。今回は、国際特許分類(IPC)の整理をpandasで行い、特許解析に役立てたい。その前準備として、国際特許分類(IPC)について調べて、まとめてみた。
Python

venvによる軽量なPython仮想環境構築

venvを使うとプロジェクト毎に異なるPythonのパッケージ環境を構築できるので、簡易的に仮想環境を作ることができます。今回は、venvで仮想環境の作成、venvで作成した仮想空間をアクティブにする、venvへのライブラリのインストール、仮想空間を削除をしてみます。
Flask

Conoha WingでFlaskを使ってみた

今回は、Flaskを使って、Conoha WingのWebサイトに新しいページを作ってみます。Conoha Wingは最初からPython 3.6.9が入っているので、そこに、Flaskを入れて、「Hello World」を表示させてみます。Flaskのインストール、Flaskページの準備、Flaskの実行結果、関連ページ。
Python

AnacondaをアンインストールしてPythonのパッケージからインストール

最近、Anacondaが重いような気がするので、Anacondaをアンインストールして、AnacondaなしでPythonを使えるようにしてみます。Aacondaは”大規模な"商用利用には有償化ということで、個人で使うなら全く問題はないのですが、そろそろAnacondaを卒業しようかと思ったタカです。今回、Pythonのインストーラーを用いて、Pythonを導入してみました。Anacondaのアンインストール、パッケージ版のPythonをインストール、pipのアップグレード、Jupyter Labのインストール
Python

レンタルサーバーでPythonのHello, World

レンタルサーバー『conoha wing』のwebページでHello, Worldを表示してみます。また、フォームを使って、Pythonのスクリプトに値を受け渡すことにも挑戦してみます。サーバーの設定(ディレクトリ構成と.htaccessの準備)、HTMLファイルの準備、Pythonスクリプトの準備、ファイルのパーミッション設定、結果確認。
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