Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
ゆるいPython会
Search
Aruneko
November 09, 2017
Technology
0
230
ゆるいPython会
2017/11/09に学内で開催したゆる(くな)いPython会の資料です
Aruneko
November 09, 2017
Tweet
Share
More Decks by Aruneko
See All by Aruneko
RedmineをDockerに載せてみた
aruneko
1
2.3k
NFCとしゃべってみよう
aruneko
0
120
Haskell入門ハンズオン
aruneko
1
1.5k
北海道における学生ITコミュニティの紹介
aruneko
0
150
ゼロからわかるポインター
aruneko
0
970
Dockerでドカドカ on FuraIT #36
aruneko
1
770
Other Decks in Technology
See All in Technology
EventHub Startup CTO of the year 2024 ピッチ資料
eventhub
0
110
サイバーセキュリティと認知バイアス:対策の隙を埋める心理学的アプローチ
shumei_ito
0
380
スクラム成熟度セルフチェックツールを作って得た学びとその活用法
coincheck_recruit
1
140
Lexical Analysis
shigashiyama
1
150
なぜ今 AI Agent なのか _近藤憲児
kenjikondobai
4
1.3k
New Relicを活用したSREの最初のステップ / NRUG OKINAWA VOL.3
isaoshimizu
2
580
適材適所の技術選定 〜GraphQL・REST API・tRPC〜 / Optimal Technology Selection
kakehashi
1
160
マルチモーダル / AI Agent / LLMOps 3つの技術トレンドで理解するLLMの今後の展望
hirosatogamo
37
12k
Security-JAWS【第35回】勉強会クラウドにおけるマルウェアやコンテンツ改ざんへの対策
4su_para
0
170
Terraform未経験の御様に対してどの ように導⼊を進めていったか
tkikuchi
2
430
信頼性に挑む中で拡張できる・得られる1人のスキルセットとは?
ken5scal
2
530
Exadata Database Service on Dedicated Infrastructure(ExaDB-D) UI スクリーン・キャプチャ集
oracle4engineer
PRO
2
3.2k
Featured
See All Featured
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
26
1.4k
Become a Pro
speakerdeck
PRO
25
5k
Bash Introduction
62gerente
608
210k
Scaling GitHub
holman
458
140k
Optimising Largest Contentful Paint
csswizardry
33
2.9k
Easily Structure & Communicate Ideas using Wireframe
afnizarnur
191
16k
Six Lessons from altMBA
skipperchong
27
3.5k
XXLCSS - How to scale CSS and keep your sanity
sugarenia
246
1.3M
5 minutes of I Can Smell Your CMS
philhawksworth
202
19k
The Cult of Friendly URLs
andyhume
78
6k
Save Time (by Creating Custom Rails Generators)
garrettdimon
PRO
27
840
Speed Design
sergeychernyshev
24
610
Transcript
ΏΔ͘ͳ͍1ZUIPOձ *UFSBCMF(FOFSBUPS-BNCEB !BSVOFLP
ࠓͷ༰ w *UFSBCMF(FOFSBUPS w -BNCEBࣜ
αϯϓϧίʔυ w IUUQTHJUBSVOFLPOFUBSVOFLPSPVHI@QZUIPO
*UFSBCMF w *UFSBCMFͬͯʁ w ܁Γฦ͠ॲཧ͕Ͱ͖Δͷ w MJTUUVQMFEJDUFUD w 1ZUIPOʹ͓͍ͯɺ*UFSBUPSͱҧ͏Α w
*UFSBUPSJUFS Λͬͯ*UFSBCMFͳͷ͔Βੜͯ͠ ΛOFYU ͰݸͣͭऔΓग़ͭ͢ w શ෦ు͖ग़ͨ͠ޙʹOFYU ΛݺͿͱྫ֎Ͱམͪ·͢
(FOFSBUPS w (FOFSBUPSͬͯʁ w *UFSBUPSͷҰछ w Λੜ͢ΔϧʔϧΛ͍࣋ͬͯͯɺݺΕΔʹॱ൪ʹు͖ग़ͭ͢ w ࠷ޙ·Ͱు͖ग़ͨ͠ޙʹ͏ҰճݺΜͰམͪ͠ͳ͍͚ͲԿు͔ͳ͍Α w
ཁ͢ΔʹԆධՁ w MJTUͳͲσʔλ͕શ෦ϝϞϦʹͬͯ͠·͏ͷͰɺ ͕ଟ͍ͱ͖(FOFSBUPSͷํ͕লϝϞϦ w ͍͔ͨͩ͠Ͳ͏͔ผ
(FOFSBUPSΛ࡞ͬͯΈΔ def gen_odd_numbers(min: int, max: int) -> [int]: for n
in range(min, max): yield 2 * n + 1 nums = gen_odd_numbers(0, 100) for n in nums: print(n)
࿅श w 'J[[#V[[Λు͖ग़͢δΣωϨʔλΛ࡞ͬͯΈΑ͏ʂ w 'J[[#V[[ͱɺҎ্ͷྻʹରͯ͠ w ͷഒ'J[[ w ͷഒ#V[[ w
ͷഒ'J[[#V[[ w ͦΕҎ֎ࣗͷ w Λग़ྗ͢ΔͰ͢
-BNCEBࣜ w ͍͍ͪͪؔΛ࡞Δ·Ͱͳ͍ͱ͖ʹ͏ؔϦςϥϧ w ϦςϥϧͬͯͷมʹೖͰ͖ΔͷࣄͶ w ؔΛҾʹऔΔؔʹ͏ͱΑ͛͞ w ͜͏͍͏ؔΛߴ֊ؔ )JHIFS0SEFS'VODUJPO
ͬͯݺͿΑ
1ZUIPOͷߴ֊ؔ w *UFSBCMFͳΦϒδΣΫτΛҰׅͰૢ࡞͢Δؔ w NBQ GVOD JUFS w pMUFS
GVOD JUFS w GVODUPPMTSFEVDF GVOD JUFS w ҙॱͰͷιʔτ w TPSUFE JUFS LFZLFZ@GVODUJPO w άϧʔϓ͚ w JUFSUPPMTHSPVQCZ JUFS LFZLFZ@GVODUJPO w ͍ͭ͜ΒͷฦΓશ෦(FOFSBUPSͳͷͰऔѻҙ w Ҿͷॱ൪ʹҰ؏ੑ͕ͳ͍ͷಥͬࠐΜͰ͍͚ͳ͍
ͬͯΈΑ͏ import urllib.request iris_url = 'https://raw.githubusercontent.com/uiuc-cse/data-fa14/gh-pages/data/iris.csv' with urllib.request.urlopen(iris_url) as res:
splitted_response = res.read().split() decoded = map(lambda l: l.decode('UTF-8'), splitted_response) iris_csv = list(map(lambda l: l.split(','), decoded)) header = iris_csv[0] iris_data = iris_csv[1:] iris = map(lambda i: { header[4]: i[4], header[0]: float(i[0]), header[1]: float(i[1]), header[2]: float(i[2]), header[3]: float(i[3]) }, iris_data ) for l in sorted(iris, key=lambda i: i['sepal_width']): print(l)
࿅श w JSJTQZΛվ͠Α͏ w ଞͷͰιʔτͯ͠ΈΑ͏ w SFEVDFΛͬͯͭͷ TFQBMͱQFUBMͷXJEUIͱMFOHUI ͷ ฏۉΛͦΕͧΕٻΊͯΈΑ͏
TVNറΓ w ࠓՖͷछྨ͝ͱʹಉ͡ࣄΛͬͯΈΑ͏ HSPVQCZ