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東日本大震災で被災された方々、心を痛めた方々に送ります。

Python(パイソン) 〜その21:『Python「超」入門』から学んだこと〜


 今回は、「Python(パイソン) 〜その21:『Python「超」入門』から学んだこと〜」です。

 Python (パイソン) はプログラミング言語です。
 オランダ人のグイド・ヴァンロッサムさんが開発しました。
 名前の由来は、イギリスのテレビ局 BBC が製作したコメディ番組『空飛ぶモンティ・パイソン』です。
 Pythonには次のような特徴があります。
  ・とても読みやすい文法
  ・直感的なオブジェクト指向
  ・広範囲に及ぶ標準ライブラリ
 詳細は、以下のリンクをご参照ください。
  http://www.python.jp/about/
  https://ja.wikipedia.org/wiki/Python

 ※注1
「オブジェクト」は、「データと処理の集まり」です。
「オブジェクト指向」は、「オブジェクト同士の相互作用としてシステムの振る舞いをとらえる考え方」です。
 以下のリンクをご参照ください。
  http://tdak.hateblo.jp/entry/20140406/1396773476

 ※注2
 「ライブラリ」は、一種の「道具箱」です。
 様々なライブラリがPythonで記述されており、テキスト処理、画像処理、音声処理、WEBから情報収集、機械学習など様々な機能を持ったライブラリ(道具箱)を利用することができます。
 →SB Creativeから出版された『Python「超」入門』p158を参照しました。
  本にご興味がある方は下記のリンクをご覧ください。
  http://www.sbcr.jp/products/4797384406.html



 私は人工知能を理解するために、Pythonを学びます。
 Pythonには、人工知能に関連したライブラリが豊富にあります。
 以下の順番で学ぶ予定です。
  ①Pythonの文法を理解し、プログラムを書けるようになること
  ②Pythonの各種ライブラリを理解し、使いこなすこと
  ③人工知能に関連したライブラリを理解し、使いこなすこと
  ④現実の問題を人工知能を使って解くこと
 





 今回は、SB Creativeから出版された『Python「超」入門』について書きます。
 本の中では、Pythonを全く知らない人でも一から学べるように、丁寧に書かれていました。
 ソースコードの例文も豊富で、プログラムを実行しながら、学ぶことができました。
 特に、ライブラリを使ってできることが多く例示されていた点が参考になりました。
 以下では、ライブラリを使ってできることを紹介します。

◆tkinter
 「tkinter」は、GUIアプリケーションをつくるためのライブラリです。
 GUIは、Graphical User Interfaceの略で、コンピュータグラフィックスとポインティングデバイスを用いて、直感的な操作を提供するユーザインタフェースです。
 詳細は、下記のリンクをご参照ください。
 http://qiita.com/nnahito/items/ad1428a30738b3d93762


 Livedoor天気情報を読み込んだ例です。
 Livedoor天気情報からデータを読み込む方法は、以前お伝えしたとおりです。
 tkinterを使って、ウィンドウを開き、 チェックボックスで札幌、東京、大阪、那覇の都市を選択できるようにしました。
 天気予報を知りたい都市を選び、下記のリンク先から天気情報を読み込みました。
 http://weather.livedoor.com/weather_hacks/rss_feed_list
 



 Yahoo!newsのヘッドラインを読み込んだ例です。
 Yahoo!newsからデータを読み込む方法は、以前お伝えしたとおりです。
 tkinterを使って、ウィンドウを開き、 チェックボックスで国際、経済、IT、スポーツの各ニュースを選択できるようにしました。
 知りたいテーマを選び、下記のリンク先からニュースを読み込みました。
 http://headlines.yahoo.co.jp/rss/list





 以上、「Python(パイソン) 〜その21:『Python「超」入門』から学んだこと〜」でした。




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テーマ:プログラミング - ジャンル:コンピュータ

Python(パイソン) 〜その20:『Python「超」入門』から学んだこと〜


 今回は、「Python(パイソン) 〜その20:『Python「超」入門』から学んだこと〜」です。

 Python (パイソン) はプログラミング言語です。
 オランダ人のグイド・ヴァンロッサムさんが開発しました。
 名前の由来は、イギリスのテレビ局 BBC が製作したコメディ番組『空飛ぶモンティ・パイソン』です。
 Pythonには次のような特徴があります。
  ・とても読みやすい文法
  ・直感的なオブジェクト指向
  ・広範囲に及ぶ標準ライブラリ
 詳細は、以下のリンクをご参照ください。
  http://www.python.jp/about/
  https://ja.wikipedia.org/wiki/Python

 ※注1
「オブジェクト」は、「データと処理の集まり」です。
「オブジェクト指向」は、「オブジェクト同士の相互作用としてシステムの振る舞いをとらえる考え方」です。
 以下のリンクをご参照ください。
  http://tdak.hateblo.jp/entry/20140406/1396773476

 ※注2
 「ライブラリ」は、一種の「道具箱」です。
 様々なライブラリがPythonで記述されており、テキスト処理、画像処理、音声処理、WEBから情報収集、機械学習など様々な機能を持ったライブラリ(道具箱)を利用することができます。
 →SB Creativeから出版された『Python「超」入門』p158を参照しました。
  本にご興味がある方は下記のリンクをご覧ください。
  http://www.sbcr.jp/products/4797384406.html



 私は人工知能を理解するために、Pythonを学びます。
 Pythonには、人工知能に関連したライブラリが豊富にあります。
 以下の順番で学ぶ予定です。
  ①Pythonの文法を理解し、プログラムを書けるようになること
  ②Pythonの各種ライブラリを理解し、使いこなすこと
  ③人工知能に関連したライブラリを理解し、使いこなすこと
  ④現実の問題を人工知能を使って解くこと
 





 今回は、SB Creativeから出版された『Python「超」入門』について書きます。
 本の中では、Pythonを全く知らない人でも一から学べるように、丁寧に書かれていました。
 ソースコードの例文も豊富で、プログラムを実行しながら、学ぶことができました。
 特に、ライブラリを使ってできることが多く例示されていた点が参考になりました。
 以下では、ライブラリを使ってできることを紹介します。

◆BeautifulSoup4
 「BeautifulSoup4」は、スクレイピングするためのライブラリです。
 スクレイピングは、クローリングして集めたデータから必要な情報を抽出する処理です。
 クローリングは、ウェブサイトから情報を取得する処理です。
 詳細は、下記のリンクをご参照ください。
 https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/


 今回は、「Yahoo!ニュース」のRSSをスクレイピングします。
 RSSは、ウェブサイトのタイトルなどをXML形式にまとめたものです。

 下記のリンク先は、「Yahoo!ニュース」のRSSです。
 http://headlines.yahoo.co.jp/rss/list

 その中から、「スポーツ」を選択しました。
 http://news.yahoo.co.jp/pickup/sports/rss.xml
 
 まずは、全体を取得しました。



 次に、各記事のタイトルだけを取得しました。

 



 以上、「Python(パイソン) 〜その20:『Python「超」入門』から学んだこと〜」でした。




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Python(パイソン) 〜その19:『Python「超」入門』から学んだこと〜


 今回は、「Python(パイソン) 〜その19:『Python「超」入門』から学んだこと〜」です。

 Python (パイソン) はプログラミング言語です。
 オランダ人のグイド・ヴァンロッサムさんが開発しました。
 名前の由来は、イギリスのテレビ局 BBC が製作したコメディ番組『空飛ぶモンティ・パイソン』です。
 Pythonには次のような特徴があります。
  ・とても読みやすい文法
  ・直感的なオブジェクト指向
  ・広範囲に及ぶ標準ライブラリ
 詳細は、以下のリンクをご参照ください。
  http://www.python.jp/about/
  https://ja.wikipedia.org/wiki/Python

 ※注1
「オブジェクト」は、「データと処理の集まり」です。
「オブジェクト指向」は、「オブジェクト同士の相互作用としてシステムの振る舞いをとらえる考え方」です。
 以下のリンクをご参照ください。
  http://tdak.hateblo.jp/entry/20140406/1396773476

 ※注2
 「ライブラリ」は、一種の「道具箱」です。
 様々なライブラリがPythonで記述されており、テキスト処理、画像処理、音声処理、WEBから情報収集、機械学習など様々な機能を持ったライブラリ(道具箱)を利用することができます。
 →SB Creativeから出版された『Python「超」入門』p158を参照しました。
  本にご興味がある方は下記のリンクをご覧ください。
  http://www.sbcr.jp/products/4797384406.html



 私は人工知能を理解するために、Pythonを学びます。
 Pythonには、人工知能に関連したライブラリが豊富にあります。
 以下の順番で学ぶ予定です。
  ①Pythonの文法を理解し、プログラムを書けるようになること
  ②Pythonの各種ライブラリを理解し、使いこなすこと
  ③人工知能に関連したライブラリを理解し、使いこなすこと
  ④現実の問題を人工知能を使って解くこと
 





 今回は、SB Creativeから出版された『Python「超」入門』について書きます。
 本の中では、Pythonを全く知らない人でも一から学べるように、丁寧に書かれていました。
 ソースコードの例文も豊富で、プログラムを実行しながら、学ぶことができました。
 特に、ライブラリを使ってできることが多く例示されていた点が参考になりました。
 以下では、ライブラリを使ってできることを紹介します。

◆requests
 ライブラリ「requests」を使えば、簡単にインターネットにアクセスできます。
 今回は、livedoorが提供するお天気情報「Weather Hacks」から天気予報情報を取得します。
 「Weather Hacks」の「お天気Webサービス」というWeb APIサービスを利用します。
 下記のウェブサイトに行くと、サービスの仕様を確認できます。
 取得する情報を確認します。
 http://weather.livedoor.com/weather_hacks/webservice

 場所については、下記のウェブサイトを参照します。
 今回は、札幌を選びました。
 http://weather.livedoor.com/forecast/rss/primary_area.xml

 下記のとおり、札幌の今日(1/15現在)、明日、明後日の天気予報を確認できました。





 以上、「Python(パイソン) 〜その19:『Python「超」入門』から学んだこと〜」でした。





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Python(パイソン) 〜その18:『Python「超」入門』から学んだこと〜


 今回は、「Python(パイソン) 〜その18:『Python「超」入門』から学んだこと〜」です。

 Python (パイソン) はプログラミング言語です。
 オランダ人のグイド・ヴァンロッサムさんが開発しました。
 名前の由来は、イギリスのテレビ局 BBC が製作したコメディ番組『空飛ぶモンティ・パイソン』です。
 Pythonには次のような特徴があります。
  ・とても読みやすい文法
  ・直感的なオブジェクト指向
  ・広範囲に及ぶ標準ライブラリ
 詳細は、以下のリンクをご参照ください。
  http://www.python.jp/about/
  https://ja.wikipedia.org/wiki/Python

 ※注1
「オブジェクト」は、「データと処理の集まり」です。
「オブジェクト指向」は、「オブジェクト同士の相互作用としてシステムの振る舞いをとらえる考え方」です。
 以下のリンクをご参照ください。
  http://tdak.hateblo.jp/entry/20140406/1396773476

 ※注2
 「ライブラリ」は、一種の「道具箱」です。
 様々なライブラリがPythonで記述されており、テキスト処理、画像処理、音声処理、WEBから情報収集、機械学習など様々な機能を持ったライブラリ(道具箱)を利用することができます。
 →SB Creativeから出版された『Python「超」入門』p158を参照しました。
  本にご興味がある方は下記のリンクをご覧ください。
  http://www.sbcr.jp/products/4797384406.html



 私は人工知能を理解するために、Pythonを学びます。
 Pythonには、人工知能に関連したライブラリが豊富にあります。
 以下の順番で学ぶ予定です。
  ①Pythonの文法を理解し、プログラムを書けるようになること
  ②Pythonの各種ライブラリを理解し、使いこなすこと
  ③人工知能に関連したライブラリを理解し、使いこなすこと
  ④現実の問題を人工知能を使って解くこと
 





 今回は、SB Creativeから出版された『Python「超」入門』について書きます。
 Pythonを全く知らない人でも一から学べるように、丁寧に説明されていました。
 ソースコードの例文も豊富で、プログラムを実行しながら、学ぶことができました。
 特に、ライブラリを使ってできることが多く例示されていた点が気に入りました。
 以下では、ライブラリを使ってできることを紹介します。

◆calendar
 カレンダーを出力できる。
 以下の例では、2017年4月のカレンダーを出力した。



◆datetime
 時刻に関する情報を出力できる。
 以下の例では、様々な形式で年月日を出力した。



◆Pillow(Python Imaging Library)
 ‏様々な画像処理を実行できる。
 例えば、以下のグレースケールの元画像を・・・


 白黒二値画像に変換したり・・・、 


 左右を反転したりできる。


 Pillowについては、下記のリンクをご参照ください。
 https://python-pillow.org/




 以上、「Python(パイソン) 〜その18:『Python「超」入門』から学んだこと〜」でした。




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Python(パイソン) 〜その17:Python-izmから学んだこと〜


 今回は、「Python(パイソン) 〜その17:Python-izmから学んだこと〜」です。

 Python (パイソン) はプログラミング言語です。
 オランダ人のグイド・ヴァンロッサムさんが開発しました。
 名前の由来は、イギリスのテレビ局 BBC が製作したコメディ番組『空飛ぶモンティ・パイソン』です。
 Pythonには次のような特徴があります。
  ・とても読みやすい文法
  ・直感的なオブジェクト指向
  ・広範囲に及ぶ標準ライブラリ
 詳細は、以下のリンクをご参照ください。
  http://www.python.jp/about/
  https://ja.wikipedia.org/wiki/Python

 ※注1
「オブジェクト」は、「データと処理の集まり」です。
「オブジェクト指向」は、「オブジェクト同士の相互作用としてシステムの振る舞いをとらえる考え方」です。
 以下のリンクをご参照ください。
  http://tdak.hateblo.jp/entry/20140406/1396773476

 ※注2
 「ライブラリ」は、一種の「道具箱」です。
 様々なライブラリがPythonで記述されており、テキスト処理、画像処理、音声処理、WEBから情報収集、機械学習など様々な機能を持ったライブラリ(道具箱)を利用することができます。
 →SB Creativeから出版された『Python「超」入門』p158を参照しました。
  本にご興味がある方は下記のリンクをご覧ください。
  http://www.sbcr.jp/products/4797384406.html



 私は人工知能を理解するために、Pythonを学びます。
 Pythonには、人工知能に関連したライブラリが豊富にあります。
 以下の順番で学ぶ予定です。
  ①Pythonの文法を理解し、プログラムを書けるようになること
  ②Pythonの各種ライブラリを理解し、使いこなすこと
  ③人工知能に関連したライブラリを理解し、使いこなすこと
  ④現実の問題を人工知能を使って解くこと
 





 今回は、ウェブサイト「Python-izm」について書きます。

 「Python-izm」は、Pythonの習得を目的としたウェブサイトです。
 Pythonを学べる分かりやすそうなウェブサイトを探す中で、見つけました。
 サンプルコードは、Python 2系で書かれています。
 http://www.python-izm.com/



 「Python-izm」の中で、参考になったことを紹介します。

◆Numpy
 「Numpy」は、Pythonで数値計算を効率的に行うためのライブラリである。
 「Numpy」は行列を計算できる。

・行列計算について
 以下で、一次方程式を行列計算する例を示す。

 二つの一次方程式(x + y = 1, x - y = -1)の答えは、x = 0, y = 1である。
 行列を使うと、以下のとおり計算できる。
 



 上記のとおり、逆行列を計算すると、xとyを計算できる。
 この例では、二つの方程式(2×2の行列)の計算なので、手でも簡単に計算できるが、n個の方程式(n×nの行列)で、nが大きい数だと手で計算できない。
 Numpyを使うと、n個の方程式(n×nの行列)の計算も可能である。

・ndarrayについて
 http://www.python-izm.com/contents/numerical/numpy/ndarray.shtml
 配列オブジェクトであるndarray(N-dimensional array)は、NumPyの効率的な数値解析を実現する最も基本的なクラスである。
 「numpy.array」は配列オブジェクトを指定してndarrayを作成する。
 「numpy.linalg.inv」は、逆行列を計算する。
 「numpy.linalg.solve」は、逆行列の積を計算する。





 以上、「Python(パイソン) 〜その17:Python-izmから学んだこと〜」でした。




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