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言語処理100本ノック

第2章: UNIXコマンドの基礎 hightemp.txtは,日本の最高気温の記録を「都道府県」「地点」「℃」「日」のタブ区切り形式で 格納したファイルである.以下の処理を行うプログラムを作成し,hightemp.txtを入力ファイルとして実行せよ. さらに,同様の処理をUN…

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読了 7、8、10章は省いた

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09. Typoglycemia スペースで区切られた単語列に対して,各単語の先頭と末尾の文字は残し,それ以外の文字の順序をランダムに 並び替えるプログラムを作成せよ.ただし,長さが4以下の単語は並び替えないこととする. 適当な英語の文(例えば"I couldn't be…

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1,2章読み終わり 機能たくさんありすぎ

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読み終わり

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08. 暗号文 与えられた文字列の各文字を,以下の仕様で変換する関数cipherを実装せよ. 英小文字ならば(219 - 文字コード)の文字に置換 その他の文字はそのまま出力 この関数を用い,英語のメッセージを暗号化・復号化せよ. def cipher(sentence): result =…

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18章終了

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07. テンプレートによる文生成 引数x, y, zを受け取り「x時のyはz」という文字列を返す関数を実装せよ.さらに,x=12, y="気温", z=22.4として,実行結果を確認せよ. def generation_string(x,y,z): return "{x}時の{y}は{z}".format(x=x,y=y,z=z) generati…

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17章まで終了

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06. 集合¶ "paraparaparadise"と"paragraph"に含まれる文字bi-gramの集合を,それぞれ, XとYとして求め,XとYの和集合,積集合,差集合を求めよ.さらに,'se'というbi-gramがXおよびYに含まれるかどうかを調べよ. def n_gram(s,n): sentence = s.split() r…

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13章まで終了

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05. n-gram 与えられたシーケンス(文字列やリストなど)からn-gramを作る関数を作成せよ.この関数を用い,"I am an NLPer"という文から単語bi-gram,文字bi-gramを得よ def n_gram(s,n): sentence = s.split() result = [] len_sentence = len(sentence) f…

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04. 元素記号 "Hi He Lied Because Boron Could Not Oxidize Fluorine. New Nations Might Also Sign Peace Security Clause. Arthur King Can."という文を単語に分解し,1, 5, 6, 7, 8, 9, 15, 16, 19番目の単語は先頭の1文字,それ以外の単語は先頭に2文字…

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04. 元素記号 "Hi He Lied Because Boron Could Not Oxidize Fluorine. New Nations Might Also Sign Peace Security Clause. Arthur King Can."という文を単語に分解し,1, 5, 6, 7, 8, 9, 15, 16, 19番目の単語は先頭の1文字,それ以外の単語は先頭に2文字…

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02. 「パトカー」+「タクシー」=「パタトクカシーー」 「パトカー」+「タクシー」の文字を先頭から交互に連結して文字列「パタトクカシーー」を得よ. str1 = "パトカー" str2 = "タクシー" str = [] for s1,s2 in zip(str1,str2): str.append(s1) str.ap…

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5章終了

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4章終了

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第1章: 準備運動 01. 「パタトクカシーー」 「パタトクカシーー」という文字列の1,3,5,7文字目を取り出して連結した文字列を得よ. str = "パタトクカシーー" print(str[0::2])

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第1章: 準備運動 00. 文字列の逆順 文字列"stressed"の文字を逆に(末尾から先頭に向かって)並べた文字列を得よ. str = "stressed" length= len(str) rev = [] for i in range(length): rev.append(str[length-i-1]) print("".join(rev)) desserts

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1,2,3章終了

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install http://www.oracle.com/technetwork/java/downloads/jdk8-downloads-2133151.html でlinux x64 jdk-8u101-linux-x64.tar.gzをダウンロードした tar zxvf jdk-8u101-linux-x64.tar.gzで解凍したらjdk1.8.0_101フォルダができた。 mv jdk1.8.0_101 /us…

「JS+Node.jsによるWebクローラーネットエージェント」をpythonで実装

Sqlite3を使ってみる import sqlite3 conn = sqlite3.connect('test.sqlite') c = conn.cursor() c.execute('''CREATE TABLE items (name text, price real)''') fruit = [('Banana', 300), ('Apple', 150), ('Mango', 250) ] c.executemany('INSERT INTO st…

「JS+Node.jsによるWebクローラーネットエージェント」をpythonで実装

4章03 yaml形式を読み込む 元のyamlファイルの中身 title: Fruits Database version: 3.2 price-define: - &one-coin 100 - &two-coin 200 - &three-coin 300 items: - name: Tomato price: three-coin - name: Banana price: two-coin - name: Apple price:…

「JS+Node.jsによるWebクローラーネットエージェント」をpythonで実装

4章03 json形式のファイルをpython形式にする import json #ファイルを読み込んでjson形式に変換 fp = open("test.json",encoding="UTF-8") js = json.dumps(fp.read()) #もとに戻す print(json.loads(js)) <結果> { "title" : "Fruits Database", "versio…

統計学入門

4.6ガリレイの問題 p9 = [] p10 = [] for x in range(1,6+1): for y in range(1,6+1): for z in range(1,6+1): if (x + y + z) == 9: p9.append((x,y,z)) if (x + y + z) == 10: p10.append((x,y,z)) print("p9= ",len(p9)) for p in p9: print(p) print("p1…

統計学入門

練習問題 4-1 4回サイコロを投げて、6の目が少なくとも1つ以上でる確率と1回もでない確率 import scipy.misc as scm import scipy.special as scs #4回サイコロを振って6がでない確率 print((5./6)**4) #6の目が少なくとも1つ以上でる確率 print(1-(5.0…

「JS+Node.jsによるWebクローラーネットエージェント」をpythonで実装

画像キャプチャを撮る import webbrowser import pyautogui import time webbrowser.open('google.com') time.sleep(2) s = pyautogui.screenshot() s.save("screenshot.png")

「JS+Node.jsによるWebクローラーネットエージェント」をpythonで実装

(週間天気予報RSSを取得してみよう) from bs4 import BeautifulSoup import requests url = "http://rss.weather.yahoo.co.jp/rss/days/13.xml" r = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(r.text.encode(r.encoding),"xml") ch = soup.find_all('channe…

統計学入門

3章練習問題 練習問題3.1 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data = np.array([[41.4,76.3,59.2,51.8,52.5,53.2,62.4,55.0,57.7,63.2,37.5,48.5,32.4,20.5,47.9,68.9,68.5,52.5,63.3,58.8,59.7,48.4,40.7, 51.0,50.9,34.3,25.8,32.1,34.4…

「JS+Node.jsによるWebクローラーネットエージェント」をpythonで実装

(Node.jsでXMLを扱う方法) BeautifulSoupでxmlをパースするには第二引数に"xml"を指定する from bs4 import BeautifulSoup xml_str = "<fruits shop='AAA'>" + "<item price='140'>Banana</item>" + "<item price='200'>Apple</item>" + "</fruits>" soup = BeautifulSoup(xml_str,"xml") print(soup.prettify()) <結果>

統計学入門読み始め

P57 図3.20の自己相関係数計算 %matplotlib inline import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data = np.array([4.96,11.15,14.37,9.25,1.01,-0.38,7.49,16.83,11.21,3.11, 3.03,8.7,16.47,14.29,1.89,-7.99,-5.91,6.58,12.30,14.35, 4.65,-1.31,…

「JS+Node.jsによるWebクローラーネットエージェント」をpythonで実装

(画像ファイルを抽出してみよう) from bs4 import BeautifulSoup import requests from urllib.parse import urljoin import urllib.request from os import path url = "http://ja.wikipedia.org/wiki/イヌ" r = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(r.…

「JS+Node.jsによるWebクローラーネットエージェント」をpythonで実装

(相対URLを絶対URLに変換しよう) 簡単な例 from urllib.parse import urljoin base_url = "http://kujirahand.com/url/test/index.html" abs_url = urljoin(base_url,"a.html") print(abs_url) base_url = "http://kujirahand.com/url/test/index.html" ab…

「JS+Node.jsによるWebクローラーネットエージェント」をpythonで実装

(2章 HTML ファイルのリンクを抽出してみよう) from bs4 import BeautifulSoup import requests r = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(r.text.encode(r.encoding)) aref = soup.find_all('a') for a in aref: print(str(a.string) + " : " + str(a…

「JS+Node.jsによるWebクローラーネットエージェント」をpythonで実装

(2章 HTML ファイルをダウンロードしてみよう) from bs4 import BeautifulSoup import requests url = "http://www.aozora.gr.jp/index_pages/person81.html" r = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(r.text.encode(r.encoding)) print(soup.find("b…

Pythonデータサイエンスクックブック

(2順目) レシピ15.1 完了 レシピ15.2 2項 4項 5項 6項 8項 Mのままだとエラーになるがprint(M)とするとちゃんと表示する。 9項 レシピ15.3 2項 3項 4項 5項 6項 7項 8項 レシピ15.4 3項 4項 5項 6項 7項 8項 9項 レシピ15.5 6項 7項 8項 レシピ15.6 3項 5,7…

Pythonデータサイエンスクックブック

(2順目) レシピ14.3 対象となるデータはここからダウンロードする。 debian.zipファイルを展開してipythonのフォルダに置く。 debian.zipの中はapt.jsonファイルがありjson形式のデーターが延々あった。 { "libgcc1": [ "gcc-4.6-base", "libc6", "multiar…

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(2順目) レシピ14.1 NetworkxはすでにAnacondにinstallすみ。 2項 adjリストの中身は [(0, 1), (1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 5), (5, 6), (6, 7), (7, 8), (8, 9), (9, 0), (0, 2), (1, 3), (2, 4), (3, 5), (4, 6), (5, 7), (6,8), (7, 9), (8, 0), (9, …

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(2順目) レシピ13.1 5項 ステップ数を増やしてみる。 nsteps = 100000 衰退して安定する? 8項 レシピ13.2 5項 6項 8項 レシピ13.3 4項 レシピ13.4 7項 8項

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(2順目) レシピ12.1 初期値:x0=0.00001 レシピ12.2 レシピ12.3 m=1.0 m=2.0 初速度を2倍にしてみる。 v0[2] = 8. v0[3] = 20. よく飛ぶ。 レシピ12.4 8項 シュミレーションを繰り返すごと新しい模様ができる

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(2順目) pydubをinstall(音声信号等を操作できるライブラリ) C:\Users\user-name\Downloads>pip install pydub Collecting pydub Downloading pydub-0.16.4-py2.py3-none-any.whl Installing collected packages: pydub Successfully installed pydub-0…

Pythonデータサイエンスクックブック

(2順目) レシピ11.5 Windows用のopencvライブラリの場所 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ python-3.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whlを選択(Windows64bit python3.5) C:\Users\user-name\Downloads>pip install opencv_python-3.1.0-cp35-cp35m-wi…

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(2順目) レシピ11.4 対象となるデータはここからダウンロードするhttps://github.com/ipython-books/cookbook-data 3項 4項 5項 6項

Pythonデータサイエンスクックブック

(2順目) レシピ11.3 3項 4項 大津のアルゴリズムの解説記事(http://opencv.blog.jp/algorithm/otsu_thresholding) 5項 閾値:70 閾値:80 閾値:90 閾値:100 閾値:110 閾値:120 閾値:130 閾値:140 閾値:150 6項 7項 9項

JavaScript Web開発パーフェクトマスター

(1順目) Chapter10 完了 Chapter11 完了 Chapter12 記載してあるURLではYoutube DATA APIページにはいけなかった。 Google Developers(https://developers.google.com/)にいってGoogle Developers Console をクリックしてAPI ManagerのなかにあるYoutubeを選…

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(1順目) Chapter9 完了

JavaScript Web開発パーフェクトマスター

(1順目) Chapter7 完了 Chapter8 完了

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(2順目) レシピ11.1 対象となるデータはここからダウンロードするhttps://github.com/ipython-books/cookbook-data 画像処理するライブラリーにscikit-imageを使用するとある。Anacondにはすでにinstallしてあった。 2項 plt.imreadはmatplotlibの関数、画…

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(1順目) Chapter7.2 完了

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(1順目) Chapter6 終了