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English version is available atgithub PyCall はRuby の中から既存のPython ライブラリを使うにはとても便利なライブラリです。 とはいえ、これはRuby からPython の関数を呼ぶためのライブラリなので、Python の関数を１回呼ぶ度にRuby に制御が戻ってきます。 これが元でちょっと間違えやすいこともあるようです。 例えば下のような記事を見つけました。Ruby×PyCallでTensorflowのMNISTチュートリアル「連想配列の違いで手間取った」 そこでRuby の柔軟な構文を活かして、Python っぽいコードをRuby プログラムの中に埋め込んでおくと、そこだけまとめて切り出してPython に送って実行する DSL を作ってみました。 Yadriggy を使って作っています。 この DSL の実装は
#Pythonだと、 import matplotlib pyimport :matplotlib pyimport 'matplotlib' # 上ではシンボルを使ったが、文字列でも同じ #Python だと import matplotlib.pyplot as plt pyimport 'matplotlib.pyplot', as: :plt plt = PyCall.import_module('matplotlib.pyplot') # 上はこのような記法でも同じ #Python だと from janome.tokenizer import Tokenizer pyfrom 'janome.tokenizer', import: :Tokenizer #Python だと from keras.layers import Dense, Dropout pyfrom '
In thisblog post I will show how to implement OCR (optical character recognition) using a Random Forest classifier inRuby. As our dataset we will be using the MNISTdatabase of handwritten digits and for our Random Forest implementation we will be usingPython’s sci-kit learn library. This post also shows how easyit is to integrate the plethora of data science tools fromPython intoRuby applic
『るびま』は、Ruby に関する技術記事はもちろんのこと、Rubyist へのインタビューやエッセイ、その他をお届けするウェブ雑誌です。Rubyist Magazine について 『Rubyist Magazine』、略して『るびま』は、Rubyist のRubyist による、Rubyist とそうでない人のためのウェブ雑誌です。 最新号Rubyist Magazine 0064 号 バックナンバーRubyist Magazine 0064 号Rubyist Magazine 0063 号Rubyist Magazine 0062 号 Kaigi onRails 特集号RubyKaigi Takeout 2020 特集号Rubyist Magazine 0061 号Rubyist Magazine 0060 号RubyKaigi 2019 直前特集号Rubyist
# データ加工 ymd = [] month = [] wday = [] hour = [] (0..PyCall.len(df)-1).each do |i| dt = Date.parse(df.DATE.ix[i]) ymd << dt month << dt.month wday << dt.wday hour << df["TIME"].ix[i].split(":")[0] end df["HOUR"] = hour df["MONTH"] = month df["WEEK"] = wday df.head.()
開発部 R&D グループで研究開発をしている CRuby コミッターの村田 (mrkn) です。 2/23 に渋谷で開催されたRuby Business Users Conference 2017 *1 でキーノートスピーカーとして講演をさせていただきました。 内容は、Ruby で統計分析や機械学習ができない現状についての解説と、その状況を打破するために私が現在開発を進めている pycall.gem のデモンストレーションでした。 カンファレンス当日に使用した資料は私個人の Speaker Deck で公開していますので、そちらをご覧ください。 カンファレンスの発表後、当日カンファレンスで一緒だった YassLab の安川さんがデモ部分の動画を facebook で公開し、twitter で拡散してくださいました。 .@mrkn さんの PyCall を使ったデモがスゴい！😆 #RBU
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