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pythonのflaskでwordpress apiを使ったレンダリング[python]

目的 pythonを使ったAPI Viewerの作成をしてみたかった。 最近流行の兆しを見せつつあるHeadless CMSにpythonで対応してみよーという単なる思いつき。 web frameworkはflaskを採用。小さいプロジェクトには使いやすいですからね。 環境 OS: macOS Catalina python: Python 3.6.10 :: Anaconda module: p...
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見えるぞ!私にも未来が見える!Google AnalyticsのデータをFBProphetで予測させてみた。[prophet][python][Google Analytics]

pythonのfbprophetという時系列予測ライブラリを使って、Google Analyticsのセッション数予測を行ってみました。 このfbprophetというライブラリはpandasのdataframe形式にてを与えるだけで、未来の数値予測をしてくれるライブラリです。 例えばどんなことができるのか、というとこんな事ができます。
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[Qlik Sense]モナコイン(monacoin)のマイニング状況を見える化してみた[Python]

神田ラウンジからこんにちわ。 先日書いた「モナコインのマイニングを始めてみた。」のAPIを使って、DBにマイニングした結果をため込むことにしました。 で、早速そのため込んだデータをQlik Senseで見える化してみた。
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[python]モナコイン(monacoin)のマイニングを始めてみた。[MPOS API(VIP POOL API)]

興味本位で先日から仮想通貨のマイニングを始めました。 選んだコインは比較的difficulty(発掘難易度)が低めの「モナコイン(mona coin)」です。 いくらdifficulty(発掘難易度)が低めとは言え、我が家のPC程度ではソロマイニングでブロックを発見する事はほぼ無理なため、マイニングプールを利用することとしました。 選んだプールは「VIP POOL」です。
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[python]TensorFlow Object Detection APIのチュートリアルをやってみた[windows]

前回の記事でTensorFlow Object Detection APIのwindowsにおける環境構築を紹介しました。 今回の記事では、この環境内にあるチュートリアルを進めていきます。
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[python]TensorFlow Object Detection APIの環境構築手順メモ[windows]

手順1 とりあえずanacondaの仮想環境を構築し、tensorflowをインストール。 conda create -n pytest anaconda activate pytest conda install tensorflow 手順2 protocとmodels-masterをダウンロードして解凍する。
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[python]NOBY APIで人工知能と会話してみた

CotoGotoが開発した人工知能、NOBYとNOBY APIを経由して会話してみました。 ソースコードはこんな感じです。
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[python]A3RT(AIチャットボット)と会話してみた

リクルートテクノロジーズが開発した人工知能、A3RTのTalk APIを使ってAIと会話してみました。 ソースコードはこんな感じです。
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[python]matplotlibの使い方 初歩編

先日、pythonでbitcoinの平均相場を取得するという記事をアップしましたが、今回はその取得した値をグラフとして表示してみます。 使うライブラリはpythonのグラフ描画で有名なmatplotlibです。 では早速コードです。
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[python]numpyの使い方 初歩の初歩編

pythonの基本的なところを勉強中で、numpyライブラリの初歩の初歩を備忘録的に書いておきます。 numpy配列は通常の配列(list型)とは異なる配列となる。 イメージ的には計算をしやすいような配列である。 つまりどういう事かというと以下の通り。
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[python]bitcoinの平均相場情報を10秒おきに取得してみた

bitcoin平均相場取得の経緯 bitcoinのデイトレードを始めたのですが、いずれシステムトレードもやってみたいなーと思い、pythonの勉強がてら相場情報の取得を開始しました。 まぁ先月から既にC#で取得開始してたので、単なるそのリプレイスなのですがw とりあえず必要になるライブラリをインストールします。 今回は、pybitflyerとmysqlclientを利用します。
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[python]jupyterの導入手順(サーバー環境での実装)

jupyter導入の経緯 前回の記事でmatplotlibのエラー回避策について書きましたが そもそもjupyter環境を用意すれば気にしなくて済むという事を知ったので用意してみました。 anacondaを利用した環境を使っているので、jupyterは既にインストール済みです。 なので、環境実装のための設定と手順のみ記載しておきます。
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[python]matplotlibのエラー解消方法

前回の記事で記載した 当初はsshでVPSに接続して試していたのですが、CUIベースなのでグラフを出せず。 というか、「お前ディスプレイないじゃん!どうすんの!?」的なエラーに苛まれて しまったので、やむなくWindows上での実行としました。 のエラー回避策を備忘録的に記載します。
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[python]DeepLearningの基礎を身に付けるためにpython始めました。

python始めました。 とある知人から「DeepLearningを知るなら↓がオススメ(´∀`)」という事を聞いたので、pythonを勉強し始めてみました。 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
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