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Rust Part7
Pythonのお勉強 Part56
- 1 ：2018/02/24 〜 最終レス ：2018/06/10
- Pythonオフィシャルサイト
http://www.python.org/
■前スレ
Pythonのお勉強 Part55
https://mevius.2ch.sc/test/read.cgi/tech/1513919747/
- 2 ：
- Pythonオフィシャルサイト
http://www.python.org/
まとめWiki
http://python.rdy.jp/
関連スレ
http://find.2ch.sc/?BBS=ALL&TYPE=TITLE&STR=python
( http://find.2ch.sc/search?q=python )
日本Pythonユーザ会 (※英語わかる人は上記のオフィシャルの方を見ることをお薦めします)
http://www.python.jp/
日本語の扱いで戸惑ったらこちらをどうぞ（バッドノウハウ集で笑える）
ttp://atomic.jpn.ph/prog/etc/encode.html
ttp://d.hatena.ne.jp/kakurasan/20100330/p1
PythonのUnicodeEncodeErrorを知る
ttp://lab.hde.co.jp/2008/08/pythonunicodeencodeerror.html
- 3 ：
- くだすれPython(超初心者用) その36
https://mevius.2ch.sc/test/read.cgi/tech/1514805522/
Kivy Pythonライブラリ
https://mevius.2ch.sc/test/read.cgi/tech/1518036253/
- 4 ：
- お2
- 5 ：
- 俺らの場合はプログラム言語、英語を...と言う以前に、超低脳ために日本語ですらコミュできないレベルだろ。
そんな奴はPythonのお勉強をしてもいつまでも超初級ぬけだせないよな。
だから入門スレがないからな。
- 6 ：
- >>5
くだすれPython(超初心者用) その36
https://mevius.2ch.sc/test/read.cgi/tech/1514805522/
- 7 ：
- お前らはどんなふうにPyrthonの勉強をしているんだ？
低脳だと勉強の仕方わからん・勉強する能力もろくにないからいつまでも超初級ぬけだせないような感じだろ。
普通脳なら英語は問題にならないから、
https://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-0001-introduction-to-computer-science-and-programming-in-python-fall-2016/
とかでさっとやるみたいだが。
mit.eduは比較的レベルの低い連中が来る大学らしいから、アホでもわかるようなものにしてくれているらしい
- 8 ：
- >>7
あれ？いつのまにか scheme から python に変わったんだ？！
- 9 ：
- >>8
より低脳(レベルの低い連中)にもプログラムをとなったらpythonの方が良いと判断したんだろう。
だから2chにも超低脳用スレあるんだろうな。
pythonなら低脳で他の言語は無理な奴でも少しはできるようになる可能性があると
- 10 ：
- (´・ω・｀)エクセルのマクロもpythonで書けるようになるってことは
もう小学生レベルからpythonを勉強するしかないって感じかな？
くわしいひとどうなの？
- 11 ：
- python が際立って優れている点などないが…
- 12 ：
- >>10
そんな質問をしているお前も俺も小学生レベルすら達してないだろ
無理してPythonを勉強しても実のところ意味がないレベルなんだが…
そんなレベルでもしたければすれば良いだろ
- 13 ：
- >>11
いま流行りと言うことでpythonの勉強をしているつもりの小学生未満が多いからね
俺もだが
- 14 ：
- 小学生ぐらいの人だと、Python読めなくてピットホン言語とか呼んでそうｗ
- 15 ：
- コード量の冗長性と、モジュール量と費用効果で言語選び。
ライブラリの一部として利用されるpythonには可読性と汎用性が高いと言うだけで、優れている。と言えなくも無い。
- 16 ：
- >>11
大手企業がPythonを推しまくり
ライブラリが豊富
機械学習に向いている
- 17 ：
- 決して言語として優れているとは言わんがまぁ便利ではあるな。
- 18 ：
- 優れているのは
可読性と小学生でも1ヶ月で習得できる学習コストの低さでしょ
- 19 ：
- ライブラリもそれなりに豊富だしね
- 20 ：
- 俺はPythonを10年前から職場で検品装置の制御と事務処理に使ってるよ
機械学習とかやったことないや
- 21 ：
- 機械学習にはPythonの様なスクリプト言語がよい
- 22 ：
- 機械学習って、身近な所でなんか面白い使い方とかある？
- 23 ：
- オセロとか
株価予想とか
競馬予想とか
エロ画像収集とかｗ
データ収集とか
- 24 ：
- 文章のクセやら書き込み時間帯やらのデータを収集して2chに書き込んでる奴を過去ログと結びつけて識別するAIとか
確かハセカラが人力でそんな事やってるよね
- 25 ：
- >>23はそれらを実際にやっているのか？
>>18
逆言うとPythonをそれなりに勉強してもろくに使えないようでは
どうしようもない奴ということだよな
- 26 ：
- >>25
俺は株価予想（研究中）と
ニュース記事を収集・分類するプログラムを作って遊んでるよ
強いオセロAIは今年の目標だね
- 27 ：
- >>26
>ニュース記事を収集・分類するプログラム
は興味あるから公開してくれくれ
- 28 ：
- >>27
まだ公開できるような代物じゃない。研究中だから。
株価予想もやっと6割あたるようになったレベル。
- 29 ：
- >>28
それでもOK
どのように分類するのかって興味ある(理解できないかとしれないが)
分類なんかはpythonが得意の機械学習のよい例なんだろうが
- 30 ：
- ニュースの分類は既に実用化されてるし
株価の予測は成功する訳ないんだから
変に絡むのやめれ気色悪い
- 31 ：
- ttps://qiita.com/yasunori/items/31a23eb259482e4824e2
ttps://qiita.com/3000manJPY/items/a0652d488ce3c956613d
この辺を参考に勉強してみ
- 32 ：
- >>31
かなり少ないコーディング量でできるのか
もう理論は勉強しなくてもえらい人が作ったライブラリの使い方を学べばOKな感じなのかな。
>>30
>株価の予測は成功する訳ないんだから
100%は無理だろうが、でも
株価予想もやっと6割あたるようになったレベルならすごいレベルじゃないのか？
- 33 ：
- 機械学習はアルゴリズムより
説明変数をどう与えるかが重要
これは俺の先生が言ってた
アルゴリズムはお偉いさんのライブラリを拝借すればいいよ
アルゴリズムは複雑だけど誰が作っても殆ど変わらないらしい
- 34 ：
- Pythonが機械学習に向いてるのは
コードの書き換えが容易だから何度でもやり直しがきくため
- 35 ：
- 株価は、明地文男『最強 3点チャージ投資法』という本が最強！
公式サイトでも、公開してる
勝率は、95% ぐらいありそう。
だって、大暴落の時しか買わないからw
漏れの感覚では、日経平均が3割下がったら、買いかな
- 36 ：
- 株はさっぱり分からんが
>最強 3点チャージ投資法
これをえらい人がPythonライブラリにしてくれれば良いんだろうな
- 37 ：
- 普段、下がる時は、日経平均が25日平均線よりも、5%下方へ乖離するけど、
大暴落時は、15%ぐらい乖離する。
その時、225個別銘柄は、25%乖離する
その底値を買って、翌日売ると、1日で数%上がる。
つまり、過度に売られ過ぎの状態が、元に戻る、瞬間を捉えた方法
ただし、つぶれない大企業に限る。
つぶれる会社は、ドンドン下がっていくだけだから、ダメ
『最強 3点チャージ投資法』は、明地文男の公式サイトでも、公開してる
- 38 ：
- ライブラリにするまでもなく数値の変化率を記録して条件に一致した時に購入、くらいなら割と簡単に組めるでしょ
問題はその「確実に勝てる数式」を求めて色んなトレーダーやファンドが予算や専門家を動員して凌ぎを削ってる世界にお手製オンボロマシンで乗り込む勇気があるかどうかよ
- 39 ：
- ライブラリにして皆が使ったら成り立たないだろ
取引するタイミングの運になってしまう
- 40 ：
- 100兆円にレバレッジ100なら、1円ぐらい上がるシミレーション。
- 41 ：
- 日経平均が3割ぐらい下がれば、24,000 → 17,000
たぶん、多くの企業で『3点チャージ投資法』の買いシグナルが出る
8,000 〜 12,000 〜 17,000 〜 24,000
これが各グループの値動きの幅。
17,000で、下げ止まらない場合は、下の階層へ突入する
- 42 ：
- >>28
公開したコードを丸パクリしてブログに掲載するヤツいるから気をつけよう
- 43 ：
- qiitaの悪口はそこまでだ
- 44 ：
- >>42
丸パクリでもライセンス的に問題ならよいんだろうが
ライセンス不明のコードをコピペして俺プログラムの一部に使って公開するとやばいことになりそうだからな。
特に法人(会社・学校)で使う場合は個人使用であってもライセンス不明のコードは使ってはいけないからな
- 45 ：
- >>10
センター試験は昨日までN88basicだったから期待薄
- 46 ：
- pythonの機械学習用ライブラリどれ使うのが得策？
- 47 ：
- 機械学習初めてならscikit-learnしとけ
どうせ挫折するだろ
- 48 ：
- >>47
簡単なの？それ
tensorflow熱いって聞いたけど難しいの？
- 49 ：
- tensorflowで機械学習云々言う奴は99%tensorflowが何なのかすら分かってない
- 50 ：
- >>49
機械学習用のライブラリじゃないの？
違ったらごめん
- 51 ：
- tensorflowはマニュアル車だから、初心者だと動かすのが面倒
keras、tflearn、scikit-learnあたりがオートマ車みたいな感じ
chainerは国産車だから、海外では通用しないw
- 52 ：
- >>51
ありがと
為になりました
- 53 ：
- >>50
ほんとだ
わかってなかったｗ
- 54 ：
- Python 入門で検索してすぐ出てくるQiitaの記事
アフィとし情報商材の紹介ばっかで笑う
こういうの邪魔だわ
- 55 ：
- >>51
判りやすいので
あなたが本を書け
- 56 ：
- >>54
adblock入れてると出ないよ
- 57 ：
- カバ「Pythonはヘビな感じ」
バカ「判りやすい！」
- 58 ：
- >>56
μBlock origin使ってるけど出るよ
アマゾンのリンクと有料商材サイトへのリンクだから
- 59 ：
- プログラミング初心者が最速でPythonをマスターする方法
https://qiita.com/Morio/items/0d6c30b63547af6e9cc2
これな
Python 入門
で検索して2番目にあったから思わず開いたけど
- 60 ：
- >>58
adblockを入れてないってことじゃん
- 61 ：
- ゼロから作るディープラーニングっていうオライリーの本なんだけど、前提として必要な数学の知識何？
数三までしか学習してないけど可？
- 62 ：
- ガロア理論、リーマン幾何学、ルベーグ積分あたりはおさえておいたほうがいい
- 63 ：
- >>62
んーガロア理論ってディープラーニングのどこに使うの？
ルベーグ積分？変てこな関数を使うとは思えないんだが、これも使いどころがわからない
- 64 ：
- ベクトルの偏微分、線形代数、高階テンソル、エントロピー、双曲線関数ぐらい
- 65 ：
- あの本バキバキの文系でも理解できていくように書かれてる名著だから
分からないとこまできたらそれを調べたらいい
詳解なんとかかんとかは一通りの数学要るけど
- 66 ：
- 検索文字を入力し、フォルダ内にある全てのCSVファイルをループし一行一行検索文字が含まれていれば表示していくってどんな感じで作ります？
- 67 ：
- >>66
検索文字を含むファイルが大半ならglobでファイル全部持ってきてそれぞれforループで1行ずつ検索する
数が少ないならgrepかもっと高速なツールで文字列を含むファイルだけ取得して、それぞれforループで1行ずつ検索
- 68 ：
- >>66
どんな感じで作りますかってきいても
2chのpythonスレでそんなのがpythonで作れる奴はほとんどいない。
python以外の言語スレならたくさんいるんだろうが。
- 69 ：
- >>68
あんた低能すぎるだろ…
- 70 ：
- >>68
そんな奴はpythonで何してんだよ
何もできねーじゃねえか
- 71 ：
- pythonでオセロ作れないけどディープラーニングの勉強してる俺
そんな奴他にいる？
- 72 ：
- pythonでオセロを作ることとディープラーニングの関係が分からん。
GUI作ろうと思うといろいろあるしねぇ。
- 73 ：
- オセロの手をディープラーニングで教えたいっていう意味じゃないかな
- 74 ：
- >>71
ディープラーニングの奴にはそんな奴が多いだろう
本当にやりたいのはPythonではなく、ディープラーニング！
で、ディープラーニングによく使われているからとPythonを覚えると
いう感じだろ。
Winを大メインに使っている俺が普通に言語覚えるならPythonよりC#が良いんだろが、
raspberry piを弄るために、これで激よく使われていると言うことで
俺、Pythonを始めた
>>72
WinでGUIものならPythonよりWinを作っているところのVS + C#が良いだろうからな
- 75 ：
- ボードゲーム用のAIは教師付き学習じゃなくて強化学習になるから、単純な分類問題より難易度が高い
Q学習のパラメーター設定が出来なくて挫折する人が多いと思う
- 76 ：
- すいません。
jupyter notebookを昨日から使い始めました。
forで繰り返すプログラムを実行（run）したところ
プログラムを中断（停止）できなくなりました。
どうすれば停止するんでしょうか？
ブラウザを閉じればプログラムは止まるのですが
毎回、ブラウザを閉じるのがしんどくなりました。。。
停止ボタン（■）を押しても止まりません。
英語がわかりません。
どなたかお助けを。。。
- 77 ：
- 電源をね、抜く
- 78 ：
- Ctrl+W 作業中のブラウザを閉じる
- 79 ：
- ありがとうございます。
ショートカットキーからブラウザを閉じる事もできるんですね。
マウスを使うよりこっちの方が楽そうです。
もう1つ質問させてください。
for i in range(100):
これを実行する場合、0から順番に開始されますが。
この順序をランダムや降順にする方法はありませんか
- 80 ：
- ググってから聞いてな。
a=[]
b=[]
[a.append(i) for i in range(1,11)]
[b.append(i) for i in range(10,0,-1)]
print(a)
print(b)
- 81 ：
- 普通に書くなら、こうか。
a=[i for i in range(1,11)]
b=[i for i in range(10,0,-1)]
- 82 ：
- 内包表記が地団駄を踏んで悔しがっておるw
- 83 ：
- オラッ、ランダム早ぅせいや！
- 84 ：
- for i in range(10)[::-1]: #降順
import random
for i in random.sample(range(10), 10): #ランダム
- 85 ：
- import random
l=[random.randint(1,99) for i in range(10)]
random.shuffle(l)
print(l),print(l[0])
なんつってｗｗ
- 86 ：
- ありがとうございます。
勉強になりました。
- 87 ：
- 俺も、何の参考にも勉強にも成らなかった時に
ありがとうございます。
参考になりました。
と、書いてるな。
- 88 ：
- いえ。とても勉強になりましたｗ
ぜひ使わせていただきます。
- 89 ：
- Ruby では、( ) でRange を表す。
to_a でArray へ変換する
(0..5).to_a.reverse
#=> [5, 4, 3, 2, 1, 0]
(0..5).to_a.shuffle
#=> [5, 1, 3, 0, 2, 4]
- 90 ：
- RailsのDSLさんはスレ違い
- 91 ：
- >>89
ここpythonスレなんですけど、
jsの場合、cの場合、vbaの場合、ひまわりの場合、なんかも書いたほうがいいんでしょうか。
- 92 ：
- Rubyの奴は激スレ荒らしの基地外なんだから、激基地外とわかるようにコテつけろだよな
- 93 ：
- NGWord: [Rr][Uu][Bb][Yy]
- 94 ：
- 数字や記号が含まれる可変長☆数字や記号が含まれる可変長♡
というような文字列を正規表現とかで処理して
match[1]=前半部分の可変長
match[2]=後半部分の可変長
のように取得したい
任意の文字(☆や♡)の手前までr"\S+"などとやりたいんだけど、どうやったら良いでしょうか
- 95 ：
- import re
target = "Torch_Gymnast-Overlord"
result = re.split("[_-]", target) # >>>result = ['Torch', 'Gymnast', 'Overlord']
こんな感じで
- 96 ：
- あー調べたら先読みとか後読みというものがあるんですね
r"(\S+(?=[記号たち]))(\S)"
的な感じでやるのか
…と思ってたら、正規表現でsplitできるんですね。勉強になりました
- 97 ：
- functoolsのreduce って使ってますか？
replaceをまとめられないかなと調べていたら出くわしました
- 98 ：
- >>78
Ctrl+cじゃない。
- 99 ：
- >>97
使うか使わないかで言えば使う
- 100 ：
- 萌え絵を自動で集めるには、どうすれば良いですか？
webサイトを開かずに広告などの邪魔な画像を弾きたい。画像名が連番ではない所に注意
二次元ぱんつ。検出について
二次元のぱんつを検出するには、どうしたら善いですか？
学習済みぱんつデータは何処に有りますか？
紐ぱん はぱんつ として、検出可能でしょうか？
以前にダークフレームワークを通したら、
素晴らしいﾑﾁﾑﾁニーソー&はみ出し太ももが
バックパックとして検出されました。
100〜のスレッドの続きを読む
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