[B! Python] misshikiのブックマーク

［pandas超入門］DataFrameをソートしたり行や列を入れ替えたりしてみよう

本シリーズと本連載について本シリーズ「Pythonデータ処理入門」は、Pythonの基礎をマスターした人を対象に以下のような、Pythonを使ってデータを処理しようというときに便利に使えるツールやライブラリ、フレームワークの使い方の基礎を説明するものです。

misshiki 2024/07/19

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［解決！Python］mathモジュールを使ってlog（対数）を計算するには

mathモジュールのmath.log関数、math.log1p関数、math.log2関数、math.log10関数を使って対数を求める方法と、それぞれの関数の違いを紹介する。 import math # 10の自然対数︵eを底とする︶を求める x = 10 result = math.log(x) print(f'math.log({x}): {result}') # math.log(10): 2.302585092994046 # math.eの自然対数︵eを底とする︶を求める x = math.e result = math.log(x) print(f'math.log({x}): {result}') # math.log(2.718281828459045): 1.0 # math.log関数で2を底とする対数を求める x = 0b0100 # 4 base = 2 r

misshiki 2024/07/16

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「Pythonのドキュメントでも読むか～」「え、何その裏技」 - Qiita

読み飛ばしてくださいおはようございます、しなもんです。 Pythonの公式ドキュメントを読んでたら、なんか知らない便利機能がたくさん出てきました。なんだこれ。というわけでまとめてみました。参考になれば幸いです。 f-stringsの拡張機能 f-strings、便利ですよね。大好きです。そんなあいつには裏技があるみたいです。デバッグ用の=演算子 Python 3.8以降、f-stringの中で=演算子を使用することで変数名とその値を同時に表示できるらしい。

misshiki 2024/07/16

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「Rust」が初めて13位に上昇、「Python」は首位を独走　2024年7月版プログラミング言語人気ランキング

ソフトウェア品質の評価と追跡を手掛けるTIOBE Softwareは、2024年7月版の﹁TIOBEプログラミングコミュニティーインデックス﹂︵通称﹁TIOBEインデックス﹂︶を発表した。TIOBEインデックスは、プログラミング言語の人気を示す指標で、同社が毎月1回更新している。レーティングと順位 2024年7月のランキングでは﹁Python﹂が16.12％のレーティングで首位を堅持し、6月に﹁C﹂を抜いて史上初めて2位につけた﹁C++﹂が、引き続き2位を占めた︵10.34％︶。Cは7月も3位となった︵9.48％︶。4～6位は2023年7月以降、順位変動がなく、﹁Java﹂︵8.59％︶、﹁C#﹂︵6.72％︶、﹁JavaScript﹂︵3.79％︶と続いた。上位20言語のレーティングの前年同月との変動を見ると、1ポイント以上の上昇を示したのは、Python︵2.70ポイント増︶と﹁

misshiki 2024/07/12

“1ポイント以上の上昇を示したのは、Python（2.70ポイント増）”

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Crawlee for Python · Fast, reliable crawlers.

Reliable crawling 🏗️Crawlee won't fix broken selectors for you (yet), but it helps you build and maintain your crawlers faster. When a website adds JavaScript rendering, you don't have to rewrite everything, only switch to a browser crawler. When you later find a great API to speed up your crawls, flip the switch back. Crawlee is built by people who scrape for a living and use it every day to scr

misshiki 2024/07/11

“Crawleeはウェブスクレイピングとブラウザ自動化ライブラリですCrawleeはウェブスクレ”

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「Python Editor」が「Excel Labs」を卒業、新しくなって「Excel」にビルトイン／「Microsoft 365 Insider」のBetaチャネルで先行体験

misshiki 2024/07/11

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［解決！Python］小数点以下の有効桁数を指定して浮動小数点数値を文字列化するには

［解決！Python］小数点以下の有効桁数を指定して浮動小数点数値を文字列化するには：解決！Python f = 0.123456789012345 print(f) # 0.123456789012345 # 固定小数点表記 # format関数を使って小数点以下の桁数を指定する result = format(f, '.10f') # 有効桁数10桁 print(result) # 0.1234567890 # formatメソッドを使って小数点以下の桁数を指定する result = '{:.10f}'.format(f) print(result) # 0.1234567890 result = '{0:.10f}'.format(f) print(result) # 0.1234567890 result = '{f:.10f}'.format(f=f) print(resu

misshiki 2024/07/09

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GENIAC: 172B 事前学習知見

はじめに東京工業大学の藤井です。今回は、GENIACにてNII 国立情報学研究所が現在(2024/7/1)も学習している172Bモデルに関連した事前学習パートに特化した学習知見について共有させていただきます。この成果は、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（ＮＥＤＯ）の助成事業（JPNP20017）の結果得られたものです。 GENIACプロジェクトにおける分散学習環境の整備に関しても同様に記事を作成しています。ぜひご覧ください。 LLMの学習大まかにLLMを作成するための手順を下記に記しました。今回は、これらの中でも特に"事前学習"に焦点を絞って知見の共有を行います。現在の学習状況まず、GENIACで学習しているモデルの現在の学習状況についてです。 2024/06/30現在、約1.45 T Token(1.45兆トークン)を事前学習にて学習済みです。以下がそ

misshiki 2024/07/09

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Python対応を強化した「Visual Studio Code 1.91」がリリース～2024年6月更新／「プロファイルエディター」などの実験的機能にも注目

misshiki 2024/07/05

“「Python」関連では、新環境検出ツール「Python environment tools」が導入された。このツールは...必要なすべての環境情報の収集を一度で行い、I/O操作を最小限に抑えることで、全体的なパフォーマンスを大幅に向上させる。”

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Visual Studio Code June 2024

Version 1.91 is now available! Read about the new features and fixes from June. June 2024 (version 1.91) Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the June 2024 release of Visual Studio Code. There are many updates in this version that we hope you'll like, some of the key highlights include: Preview: Incoming/Outgoing changes graph -

misshiki 2024/07/05

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Python業務歴1年目から5年目でコードはこう変わった - Qiita

class DBClient: PATH = 'hoge/fuga' @classmethod def insert(cls, recs): for rec in recs: # ここでは仮でprintするだけとする print(f"PATH: {cls.PATH}, name: {rec['name']}, age: {rec['age']}") records = [ {"name": "Taro", "age": 20}, {"name": "Jiro", "age": 18}, {"name": "Saburo", "age": 12} ] DBClient.insert(records) import dataclasses from typing import Final @dataclasses.dataclass class Record: name: str age: i

misshiki 2024/07/04

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［解決！Python］qrcodeモジュールを使ってQRコードを作成するには

qrcodeモジュールが提供するmake関数やQRCodeクラスを使ってQRコードを作成する方法を紹介する。また、作成したQRコードの内容を読み取る方法も簡単に紹介する。 # 一番簡単な方法 import qrcode url = 'https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/series/20263/index.html' img = qrcode.make(url) img.save('test.png') # QRCodeクラスを使う方法 from qrcode import QRCode url = 'https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/series/20263/index.html' qr = QRCode() qr.add_data(url) qr.make() # QRコードを生成 img = qr.make_im

misshiki 2024/07/03

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Web上のPython実行環境「Google Colab」の有料プランが組織単位で導入可能に／

misshiki 2024/07/02

“米Googleは6月25日（現地時間）、Web上でPythonを実行できるサービス「Google Colaboratory（Google Colab）」の有料プランが「Google Workspace」の組織で購入可能になったことを発表した。”

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Pythonのif文やfor文の終わりを明示せずにインデントに意味を持たせる記法、いつまで経っても慣れない話→インデントと視認性について賛否両論

ミック @copinemickmack Pythonのif文やfor文の終わりを明示せずにインデントに意味を持たせる記法、いつまで経っても慣れないな…これ視認性悪くてバグの温床だと思うんだけど、みんな平気なん？

misshiki 2024/07/02

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Pythonの爆速化！　ピュアPythonに組み込まれている機能でコードの最適化を実現するには

Pythonの爆速化を可能にするにはどうすればいいのか。ツールやライブラリに頼る前に、まずはピュアPythonに組み込まれている機能を使い、コードの最適化を図るべきです。なぜなら、処理速度の課題を解決できる可能性が高いからです。今回はPythonのパフォーマンスを劇的に向上させるためのテクニックを解説した﹃爆速Python﹄︵翔泳社︶から、Pythonの組み込み機能のパフォーマンスを引き出す方法を紹介します。本記事は﹃爆速Python﹄の﹁Chapter 2　組み込み機能のパフォーマンスを最大限に引き出す﹂から一部を抜粋したものです。掲載にあたって編集しています。 ※本書はTiago Rodrigues Antãoによる﹃Fast Python: High performance techniques for large datasets﹄︵Manning Publications︶の邦

misshiki 2024/07/01

“本記事は『爆速Python』の「Chapter 2 組み込み機能のパフォーマンスを最大限に引き出す」から一部を抜粋したものです。掲載にあたって編集しています。”

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［pandas超入門］DataFrameに対して行や列を追加したり削除したりしてみよう

pandasには、assignメソッドやinsertメソッド、concat関数、dropメソッドなど、DataFrameオブジェクトに対して、行や列を追加したり削除したりする方法が用意されています。それらの基本的な使い方を見ていきましょう。

misshiki 2024/06/28

“pandasには、assignメソッドやinsertメソッド、concat関数、dropメソッドなど、DataFrameオブジェクトに対して、行や列を追加したり削除したりする方法が用意されています。それらの基本的な使い方を見ていきましょう”

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［解決！Python］python-dotenvモジュールを使って.envファイルを基に環境変数を設定するには

［解決！Python］python-dotenvモジュールを使って.envファイルを基に環境変数を設定するには：解決！Python プログラムで使用する各種設定を.envファイルに記述してあるときに、それらを基に環境変数を設定したり、辞書オブジェクトとして保持したりする方法を紹介する。 # 環境変数FOOが設定されていないことを確認 import os print(os.getenv('FOO')) # None # .envファイルの内容を表示 from pathlib import Path print(Path('.env').read_text()) # 出力結果： #FOO=foo #BAR=bar #EM AIL=kawasaki@example.com # .envファイルから環境変数の設定を読み込む from dotenv import load_dotenv load_d

misshiki 2024/06/25

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「Python」と「Go」を徹底比較　どちらのプログラミング言語を学ぶべき？

ダウンロードはこちら世の中には幾つものプログラミング言語が存在する。開発者がこれから学ぼうとするプログラミング言語を選ぶことは簡単ではない。そこで指標になるのが、近年の勢いだ。開発者の間で人気が高まっているプログラミング言語を選ぶことは、トレンドに追従したり、求人市場でより良い職を得たりする際に役立つ可能性がある。﹁Python﹂と﹁Go﹂︵﹁Golang﹂とも︶は、どちらも近年人気のプログラミング言語だ。それぞれ独自の文法や仕組みを持っており、適する用途も異なる。本資料は、サンプルコードと共にPythonとGoの違いをさまざまな面から解説する。両者の違いを理解し、適切なプログラミング言語を選ぶための手掛かりを得よう。中身を読むには、﹁中身を読む﹂ボタンを押して無料ブックレットをダウンロードしてください。連載‥﹁Python﹂と﹁Go﹂の違いを比較

misshiki 2024/06/24

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植物フェノタイピング技術書『Pythonで実践・植物画像解析ハンズオン』を発売します

植物フェノタイピング技術書﹃Pythonで実践・植物画像解析ハンズオン﹄を発売します株式会社フィトメトリクスは、植物画像解析に特化した技術書﹁Pythonで実践・植物画像解析ハンズオン﹂を発売します。近年、機械学習、特に深層学習を活用した画像解析技術が植物科学や農学分野で活用され始めています。しかし、これらの分野の研究者は、コンピュータサイエンスの知識を体系だって習得してきていないことが多く、技術を研究開発に活かすことが難しい現状があります。特に基礎的なプログラミング言語を習得しても、実応用のため次に何を学べばよいか分からないという声が多く聞かれます。バイオインフォマティクス、化学、統計学、医療画像解析など、他の専門分野ではPython言語を使った実践的な教材が豊富に存在します。しかし、植物科学や農業分野では、同様の教材が不足しているのが現状です。そうしたギャップを埋めるために、画像