初学者のためのプログラミング学習サイトプログラミング|<<前のページ...45678...次のページ>>|[Pythonプログラミング]たった2行で機械学習の精度検証が出来ちゃうLazypredictを試してみた2022年10月01日カテゴリ:プログラミングPython今回はたった2行で機械学習の精度検証が出来ちゃうLazypredictを試してみました解説動画はこちらこのライブラリは機械学習用のモデルを自動作成して複数のモデルを比較してくれますこれがgithubですLazypredictドキュメントとしてはそれほど情報量が多くないようですコードなどもシンプルでかなり使いやすい印象ですねGoogleColabで動かせるので使いたい方はコードを参考にしてみてください。lazypredict30秒くらいでインストールも終わります。GoogleColabなら追加のインストールが無くても動くと思います。:pythonプログラミング機械学習lazypredictAutoML[Pythonプログラミング]文字列検索のための正規表現について2022年09月17日カテゴリ:Pythonプログラミング今回は文字列の検索をする際に役立つ正規表現についてです。解説動画はこちら正規表現とはさて正規表現とは何でしょうか?正規表現は「いくつかの文字列を一つの形式で表現するための表現方法」ですメタ文字と呼ばれる記号を用いて複数の文字列を1つのパターンで表現していきます。メタ文字には次のようなものがあります。]正規表現のパターンのルールは細かく一気に覚えるのが大変です。基本的なものだと次のようなものがあります。定義済みの正規表現パターンは次のようなものがあります。特定位置の正規表現パターンだと次のようなものがあります。これらを組み合わせて色々な文字列を1つのパターンで表します。Python言語で正規表現を使う方法Pythonで正規表現を使うにはreライブラリを用いますライブラリを読み込み正規表現パターンを指定してreライブラリの検索メソッドで検索対象の文字列からパターンを探します。text)reライブラリの検索メソッドは結構たくさんあります。searchメソッドです。これは正規表現に当てはまる箇所を位置で返します。結果はmatchオブジェクトになるのでこの中から、必要なものを取り出す形になります。25)otupy@otupy.comotupy@otupy.com次はfindallメソッドですこれは正規表現に当てはまる部分をリストで返します。text)print(results)['otupy@otupy.com']次はsubメソッドですこれはパターンに当てはまる部分を他の文字列に置換することができます。text)print(result)私のメールアドレスはmail_addressです最後はsplitメソッドですこれはパターンに当てはまる部分で文字列を分割してリスト化します。'です']reの検索メソッドは、目的に応じて使い分けるのが良いでしょう。正規表現のパターンサンプルここからは、正規表現のパターンサンプルを見ていきましょう。検索メソッドとしては「findall」を主に使用します。text)print(results)['2022年01月10日']日付などはちゃんと日付の妥当性も考えるともう少し複雑なパターンを考える必要が出てきます。まとめ正規表現はどんなプログラム言語でも共通的に使える表現なので覚えておくと便利です。正規表現を作り込めば複雑なコードを書かなくても正規表現で妥当性のチェックを行うことができ短いコードで良くなります。ググれば、正規表現の様々なパターンを探すことができるので自分の作りたいパターンに似たものを流用しながら作るのが良いと思います。覚えるのが少し大変ですが覚える価値は有るかと思いますね。今回はここまでですそれでは。Colabで試してみました解説動画はこちらさて、こちら最近公開されたようなのですがテキストから画像を生成してくれるという優れものです使えるようにするには少しコツがいるので手順を紹介します。face最初はhuggingfaceというサイトのアカウントが必要ですSignUpからメアドとパスワードで登録しましょう。登録したらメールが来ると思うのでリンクをクリックして認証確認をします。cardというものの使用許可がいるため申請をする必要があります。repositoryをクリックします。token」をクリックして適当な名前で「token」を作成します。出来上がったら、コピーボタンがあるのでそれをコピーします。Colabの設定です。Colabのランタイムの変更CPUでは動かないので、ランタイムを設定変更します。「ランタイム」から「ランタイムタイプの変更」ハードウェアアクセラレーターを「None」から「GPU」へ変更します。Tokenをコードに入力して実行する最後に次のコードをコピペしてTokenを打ち込んで実行します。するとコード類のセットアップが走り2-3分すると終わります。use_auth_token=token)pipe.to("cuda")あとは下記のコードをコピペして英文のテキストを入力して画像を生成しましょう。Image,displaydisplay(Image(img_path))画像は画像保存で指定したパスに保存されます。artstation結構それなりに、いい感じに出来ていると思います。ColabのGPU使用は無料版だと12時間ほどかと思うので結構な枚数は作成できるんじゃないかと思います。したイラストなんかは自動で生成出来てしまいますね。やりたい方は試してみてくださいねそれでは。勝利に貢献する指標は何か2022年08月20日カテゴリ:Pythonプログラミング今回はセイバーメトリクスについて少し調べてみました。解説動画はこちらさて今回はセイバーメトリクスについてです知らない方もいるかもしれないので簡単な説明ですがセイバーメトリクスとは野球においてデータを統計学的見地から客観的に分析し選手の評価や戦略を考える分析手法のことです。考えると勝つためにデータ分析しましょうってことですね。​なので、今回は勝利に貢献する指標を見つけてみようと思います。データに関してはこちらのサイトのデータを参考にしています。プロ野球データFreakさて、チームの成績データを見てみましょう。TSVやCSVに取得したデータをまとめていれば、ファイルの読み込みが出来ます。51)今回使用するのは、こんな感じのデータです。2022年8月20日までのデータです。次は、最近のリーグ成績を見てみましょう。こんな感じのコードで時系列での成績をまとめることが出来ます。順位(Y軸)は反転させておくといい感じになります。kind='line')g.fig.axes[0].invert_yaxis()g.fig.set_figwidth(12)こちらはパリーグですこれで見ると、セリーグは順位変動が激しくパリーグは特にソフトバンクが強いですねここ最近は5位以下になったことが無さそうです次は勝率を見てみましょう。groupby['試合']groupby.sort_values('勝率',ascending=False)パリーグはソフトバンクセリーグは巨人の勝率が良いですねとはいえ、べらぼうに差があるわけでは無いようです。次はこの勝利数に貢献する指標を見てみましょう。-0.30572213281469424勝利数に貢献しそうな指標としては得点が一番関係性が高そうです。相手チームよりもたくさん点を取った方が勝つので得点数は勝利に貢献するのは当たり前でしょうね。次はこの得点に貢献する指標を見てみましょう。0.5156269035543274OPSは得点数だと0.870平均得点だと0.956という高い相関係数になります。sluggingの略で野球において打者を評価する指標の1つで出塁率と長打率を足し合わせた値になります。いった指標を一つ一つ検証しどんな指標が貢献するのかを探るのもセイバーメトリクスの醍醐味かと思います。得点に関してはOPSが高い貢献度があることが分かりました。次回はこの、OPS周りを詳しく深掘りしていきたいと思います。今回はここまでですそれでは。毎日アイスを食べたくなりますねそんなわけでアイスの価格のデータを見てみることとしました。弁当」というのが今回使用したデータです。アイスは「ハーゲンダッツ・バニラ」(295円,税込318円)を基準にしているようでした。e-statのデータはこんな感じでエクセルファイルになっていますがまだエクセルなのは0点だとしてもヘッダーに文章が有ったり縦積みしなければいけない所を横積みにしていたりと相当なゴミっぷり-100点です。2回の整形、加工が必要でした。このエクセルから必要な部分だけをコピーしてTSV形式で保存しなおします。aice.tsv次はこのデータの横積みされている所から縦積みに直します。こんな感じのコードで整形です。data2.append(tmp)さて、このデータを見ていきましょう。データフレームに読み込みします。「浦安市」が安くなっていました。アイスを安く買いたければ「浦安市」のスーパーが安い可能性が高いですね。自分は安い時にまとめ買いしてます。今年は消費量が多いのでデータから家計を守るのも大事と思います。CodeWhispererで爆速コーディングコーディングに迷った際に役に立ちWEB検索する時間を無くして作業時間を効率化できます。