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実践Pythonデータサイエンス@Udemyの値引き
最近、Udemyで「実践Pythonデータサイエンス」というコースを公開しました。

もとは、英語版だったものを翻訳したのですが、Pythonを使ったデータ解析の方法を、網羅的に学べます。全部で17時間
のコースなので、結構見るだけでも大変ですが、このスキルを習得できれば、さまざまなシーンで応用可能だと思います。

そんなUdemyですが、2016年の4月4日から、価格が改定されるらしいです。いくらになるかまだ決まっていないようですが、だいぶ安くはなるようなので、ここでは先行して、先着100名様に45ドルキャンペーンをやります。今のレートでだいたい5,000円くらい。2016年3月31日まで有効なクーポンで、以下のリンクから購入することで割引になります。

https://www.udemy.com/python-jp/?couponCode=201603D45

もし、Pythonとデータ解析に興味がありましたら、是非、お試しください。
【2016/03/04 11:58】 | Python | トラックバック(0) | コメント(0) | page top↑
統計学が分かる本
みんなのPython勉強会#9で、統計の話をしながら、相変わらず統計がよくわからんと思っていたところに、とんでもなく分かり易い入門書を発見したので、記録しておきます。



Amazonでの評価が異常に高かったので、購入してみましたが、読んでびっくり!
私も、理数系の大学をでているので、この本に出てくることで知らないことは1つもありません。正規分布、χ2分布、t分布、チェビシェフの不等式...
しかし、説明の仕方や順番を工夫するだけで、ここまで物事を分かり易く伝えることができるものなのかと、感動しました。著者の小島寛之先生、説明の天才だと思います。

分かるように伝えるということの重要性を改めて認識しました。いやー、しかし久しぶりに凄い本に出会った。
【2016/02/19 00:40】 | 数学 | トラックバック(0) | コメント(0) | page top↑
SublimeText3 タブ スペース インデント
SublimeText3、結構手に馴染んできて、良い感じです。

気なっていたのが、インデントの幅。
Pythonでは、タブキーを押したとき、スペース4つ分のインデントにして欲しいですが、HTMLだと、インデントが深くなる傾向にあるので、2つにしたい。もちろん、そんな設定も思いのまま。やっぱり、本家のドキュメントが参考になります。

Packages/User/Preferences.sublime-settings
と同じディレクトリに、
Packages/User/Python.sublime-settings
Packages/User/HTML.sublime-settings
などを用意すれば良いだけです。

ちなみに、共通の設定には、タブや半角スペースが見えるように、
"draw_white_space": "all",
を入れてあります。
Python用には、
{
"tab_size": 4,
"translate_tabs_to_spaces": true,
}
HTML用には、
{
"tab_size": 2,
"translate_tabs_to_spaces": true,
}
とすれば良いだけです。

余談ですが、元の設定ファイルをコピーしたり、renameしたりするのも、AdvancedNewFileで出来ます。すごい便利なんですが、設定ファイルの在処が深いので、AdvancedNewFileの設定で、
"default_root": "current",
と変更しました。いま操作しているファイルと同じディレクトリが基本になるので、こちらの方が、しっくり来ます。
【2016/02/10 17:32】 | Sublime | トラックバック(0) | コメント(0) | page top↑
SublimeText3のカスタマイズ
なかなか昔の彼女が忘れられないダメな男みたいに、数ヶ月前に捨てたEmacsが気になっていたのですが、すこし本気でSublimeを設定することで、Emacsと距離を置く作戦。

まずは、困っていたことの解決から。ATOKで日本語を入力している時、「よろしく」までうって、「よろしくお願いいたします。」が候補として出てくることがありますが、これをタブで選択しようとすると、Sublimeにとられて、全部消えるという悲劇が。定型文の入力を助けてくれるsnippetの機能を犠牲にすることでこれは解決できます。

参考サイト
http://beadored.com/sublime-text-3-suggest-tab/
http://futago-life.com/sublime-text3-wiki/first-step/japanese/mac-osx

本格的にPythonのコーディングにSublimeを使うにはどうしたらいいか探していたら、このサイトがとっても役に立ちました。SubimeText3でPython環境を構築するのに特化した記事です。
Setting Up Sublime Text 3 for Full Stack Python Development

ここで紹介されているものから、AnacondaとAdvancedNewFileをインストール。Anacondaは、データ解析に関するライブラリを強化したお馴染みのAnacondaと名前が同じで紛らわしいですが、別物です。入力補完などをしてくれる開発用ツール。ただ、ここで問題が。入力候補を強制的に出すときのキーが、Ctrl+Space。これは、もちろんEmacs出身の私としては、MarkSet以外考えられない。そこで、ドット(.)で候補が出てくるように変更。
以下のドキュメントで、「Autocompletion on dot(.)」のところです。
http://damnwidget.github.io/anaconda/IDE/

PEP8の規約に反していると、いちいちハイライトしてくれるのは、まあ良いのですが、1行のコードが長いと言われて怒られるのは、仕方無い時の方が多いので、設定ファイルの以下を変更。
// Maximum line length for pep8
"pep8_max_line_length": 120,

AdvancedNewFileは、EmacsでのC-x C-fをかなり再現してくれるパッケージ。ファイルがあれば開くし、無ければ作るっていう動作ですが、Sublimeを使い始めてから、これが無くて相当面倒な思いをしていたので、探してみるもんだと感謝。ファイルをGUIではなく、ファイル名の直接入力で指定できるところがグッドです。
Sublemacsproのキーバインドを一部無効にして、おなじくUserの設定に、以下を追加します。
{"keys": ["ctrl+x", "ctrl+f"], "command": "advanced_new_file_new"},

実は、SublemacsProでCtrl+Spaceで範囲を選択するときに、色が付かないなーと思っていたのですが、設定一つで変えられることが判明。
"sbp_active_mark_mode" : true
とするだけ。調べて見るもんです。
https://github.com/grundprinzip/sublemacspro/issues/100

最後に、Sublime3でちょっと気になっていた、キーリピートが少し遅いという件は、Macではシステム全体のキーリピート速度を調節するしか内容で、他のアプリでの慣れが必要かも。

でもかなり馴染んできたので、Sublime3本格的に使っていこうかと思っています。

2016/2/5 追記
markdown記法で書かれたファイルをブラウザで見せてくれるMarkdown Previewも便利。

AdvancedNewFileがファイルを開くときのダイアログで、デフォルトではファイル名を補完してくれないので、Defaultの設定で以下を変更。
// A boolean value specifying if regular files should be included in the auto
// complete options.
"show_files": true,
【2016/02/01 19:02】 | Sublime | トラックバック(0) | コメント(0) | page top↑
ipyparallelで分散並列処理
1日に3エントリーも書いて、ただのブロガーみたいになってますが、ipyparallelが素敵すぎるので、メモ。

ipyparallelのページはこちら。その名の通り、並列処理を簡単にやってくれるライブラリです。
ドキュメントにある通り、インストールは至って簡単。

pip install ipyparallel

その後、.jupyter/jupyter_notebook_config.pyに以下を追加。

c.NotebookApp.server_extensions.append('ipyparallel.nbextension')

そうすると、notobookを起動した時に、IPython Clustersのところが使えるようになっています。
ipyparallel


import ipyparallel as ipp
# 設定した個数のクライアントが返ってくる
rc = ipp.Client()
#クライアントのIDを出力
rc.ids
lv = rc.load_balanced_view()
rs = lv.map_async(なんかの関数, 処理するデータのリスト)
# これが素敵。1秒ごとに進捗を表示してくれる
rs.wait_interactive()
# 修了したら、結果がこのリストに格納されます。
rs.result


すこし、使ってまた書きます。
【2015/11/26 19:56】 | Python | トラックバック(0) | コメント(0) | page top↑
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