1. Python 始めました。
2013/01/25
Tokyo.R #28
Matsui Hiroki
(@Hiro_macchan)
2013/01/25 Tokyo.R#28 1

2. はじめに
このプレゼンテーションは個人の見解で
有り、いかなる所属組織の公式見解ではあ
りません。
あと、個人の感想ですので技術的情報な
どは一切含まない物としてお聞き下さい。
2013/01/25 Tokyo.R#28 2

3. 自己紹介
• Matsui Hiroki （ＲＰＴ，ＭＰＨ）
• 出身：琵琶湖 住まい：荒川 職場：都内
赤門
• 職業：医療政策に関する研究をしています。
• Twitter: Hiro_macchan
未熟者ですので間違い等は指摘して下さい。
（できれば、お手柔らかに。。）
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4. 背景
• 本日、思いっきり遅刻して申し訳ありま
せんでした。
• 何をしていたのか？
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5. 背景
• 本日、思いっきり遅刻して申し訳ありませ
んでした。
• 何をしていたのか？
2013/01/25 Tokyo.R#28 5

6. 背景
• 本日、思いっきり遅刻して申し訳ありま
せんでした。
• 何をしていたのか？
• 巳年なんで。
• 個人的にR以外の言語についても少し知っ
ていた方が良いと思ったので。
2013/01/25 Tokyo.R#28 6

7. このLT でお話したいこと
• TokyoScipy に参加した感想を述べたいと思
います。
2013/01/25 Tokyo.R#28 7

8. TokyoScipy #5 タイムスケジュー
ル
時刻 題名 発表者
13:00-13:15 オープニング
13:15-14:15 計算ソフト PythonSf 小林 憲次
データ分析コンペサイ
14:15-14:45 小嵜 耕平 @smly
ト Kaggle と scikit-learn
14:45-15:15 休憩
Pandas 利用したソー
15:15-16:00 シャルwebのデータ解析 柏野 雄太 @yutakashino
とNumba
16:00-16:15 Python for Economics @AntiBayesian
16:15-16:30 休憩
Wrapping a C++ library
16:30-17:00 @fuzzysphere
with Cython
17:00-17:30 レプリカ交換モンテカ @teramonagi
ルロ法で乱数の生成
OpenCV と scikit-learnで
17:30-17:45 杜 世橋 @lucidfrontier45
顔認識
17:45- クロージング
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9. TokyoScipy #5 タイムスケジュー
ル
時刻 題名 発表者
13:00-13:15 オープニング
13:15-14:15 計算ソフト PythonSf 小林 憲次
データ分析コンペサイ
14:15-14:45 小嵜 耕平 @smly
ト Kaggle と scikit-learn
14:45-15:15 休憩
Pandas 利用したソー
15:15-16:00 シャルwebのデータ解析 柏野 雄太 @yutakashino
とNumba
16:00-16:15 Python for Economics @AntiBayesian
16:15-16:30 休憩
Wrapping a C++ library
16:30-17:00 @fuzzysphere
with Cython
17:00-17:30 レプリカ交換モンテカ @teramonagi
ルロ法で乱数の生成
OpenCV と scikit-learnで
17:30-17:45 杜 世橋 @lucidfrontier45
顔認識
17:45- クロージング
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10. Pandasについて
• Wes McKinney さん作
• どうも、話を聞いた感じではPython で Rの
Dataframe like なデータを扱えるライブラ
リっぽい。
• 階層的インデキシングは何かよさげ。
– インデックスを階層的に持たせられるので、
Excelの結合セルとうまくつきあえるかもしれ
ない。
– ちなみに今は、結合セルとはうまく向き合え
ません。
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11. Pandasについて
• まだ使ってないので何とも言えないけれ
ど、Python はR には無い良い点を持ってそ
う。
– メモリ管理しっかりしてそう
– サーバーで運用するとき楽そう
– 構文がきれいに書けそう
– Webアプリとか作れそう
– 結構はやそう
2013/01/25 Tokyo.R#28 11

12. Pandasについて
• もちろん、RにはRの良さがある。
– R周りに出来てるパッケージはそうそう簡単
に捨てられない。R にある高度な統計的関数
がPython にどれくらいあるのかはまだわかん
ない。。。
2013/01/25 Tokyo.R#28 12

13. Pandasについて
• 詳しくは
– “Python for Data
Analysis.” Wes
McKinney. →
• Kindle 版あります。
– Pycon 2012 のビデオ
• http://pyvideo.org/vide
o/696/pandas-powerful-
data-analysis-tools-for-
python
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14. 感想
• エンジニアでない人間だから、ほんわかし
た感想しか持てなかった。
• 取りあえず、Pandasは面白そうだから追っ
かけたい。
• 目指せ Python 使い！！
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15. 謝辞
• TokyoScipy 幹事の皆様、発表者の皆様、そ
して参加者の皆様、有益な情報をありが
とうございました。
• 今後も是非参加させて頂きたいです。
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16. Thank you!!
2013/01/25 Tokyo.R#28 16