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メッシの全ゴールデータを、BigQueryとData Portalで可視化する

Nishipy メッシとロナウドのこれまでの得点データを、Data Portalを用いて、綺麗に可視化してみます。 1. やりたいこと 2019年5月1日、チャンピオンズリーグ準決勝のリバプール戦において、メッシがクラブ通算600ゴ...
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メッシの全600ゴールデータをスクレイピングする

Nishipy メッシとロナウドがクラブ通算600ゴール達成したらしいので、これまでの得点データをスクレイピングしてみます。 1. はじめに 概要 2019年5月1日、チャンピオンズリーグ準決勝のリバプール戦において、メッシがクラ...
GCP

BigQueryに読み込んだTwitterデータを、Datalabで分析・可視化する

Nishipy AWSしか触ったことのない私が、BigQueryに読み込んだデータを、Google Datalabを用いて可視化してみます。 1. やりたいこと BigQueryにデータを読み込み(前回やった) BIgQuery上...
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自分のツイートから名詞一覧を取得する方法+いいねが多いツイートの分析

Nishipy せっかくMeCabをGoogle Colabで使えるようにしたので、久々にツイートの分析をしてみます。 1. はじめに 前回やったこと ↓の記事で、私(@iamnishipy)の全てのツイートを取得し、いいねが多い...
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クラス分類したいなら混合行列を忘れないこと

Nishipy Confusion matrix忘れがちなので、備忘録としてまとめます。 1. はじめに クラス分類のモデルを評価する指標として、混同行列(Confusion Matrix)が重要らしいです。 知ってはいるけど、...
MeCab

Google ColabでMeCabを使うまで。node.surfaceバグへの対処添え

Nishipy MeCabをGoogle Colabで使いたくなったときの備忘録です。2019年1月時点の最新バージョンだと、node.surfaceがうまく動かないことに注意します。 1. はじめに MeCabとは Wikipe...
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Pythonで自分のツイートをすべて取得する方法と、いいねが多いツイートの特徴

Nishipy 本ブログ用に作ったTwitterアカウントのフォロワーが1000人を超えました! 良い節目ですので、自分の今までのツイートをスクレイピングします。 そして、"いいね"数が多いツイートの傾向について、見ていきます。 ...
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J1とLaLigaのクラブ間格差を、Pythonで分析でしてみた[Python]

Jリーグは、どのチームが優勝する、専門家でも予想が難しいそうです。 一方、スペインのLaLigaは、優勝チーム(Barcelona or Real Madrid)や上位に入るであろうチームが、容易く予想できることで有名です。 今回は、統計学の基礎であるローレンツ曲線を書くことで、上記2つのリーグを比較してみました。
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[Python]2018年Jリーグの得点データをスクレイピングして描画してみる[ジョー編]

Jリーグのデータをスクレイピングし、描画してみる
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[Python]モンテカルロ法で円周率を近似してみる

Nishipy Python歴2ヶ月位の私が、とあるきっかけで、モンテカルロ法を思い出しました。 懐かしいのでPythonで実装してみて、円周率(π)を近似してみます。図を描く練習にもなりました。 1. きっかけ Pythonを...