python-igraph を触ってみた：Rで学ぶデータサイエンス８ ネットワーク分析を python で：その１
ネットワーク分析 (Rで学ぶデータサイエンス 8)
グラフ分析とかグラフ理論とかっていうと、Facebook とかのソーシャルメディアが真っ先に思い浮かぶ感じだが、レコメンドとかコンテンツの分析とか、もっと色々応用できそうな感じ。
ただ本のレビューするのもつまんないので、書籍でRで紹介されているサンプルを python だったらどうやるのか？を考えつつ、読んでいく、そのログ。
Anaconda 環境作成 Error: No packages found in current os x-64 channels matching の解決方法
Anaconda の conda create コマンドで新しい環境を作ろうとしたところ、次のようなエラーが出ることがある。
Error: No packages found in current os x-64 channels matching: xxxx
xxxx の部分はパッケージ名なのだが、削除したはずのパッケージ名でこのエラーが何度も発生する・・・場合の解決方法メモ。
続きを読むGoogle App Engine上に Twilio の API を使ったサンプルアプリを作る
Twilio というユニークなクラウドサービスがある。
簡単に言えば、クラウド上に電話番号を発行することができて、その電話番号に電話をかけると、Twilio の API を通じていろんな処理ができる、というものである。
面白そうだなー、と思っていたら、Google Cloud のドキュメントに Twilio の API を使ったアプリのサンプルがあって興味深かったのでやってみた。
だけど、ドキュメントの通りにやってもちゃんと動かないので色々調べた結果のメモ。
Google Datalab 上で Highcharts を使う その２ - ワザワザ IPython.display.HTML を import しなくてもよかった件
前回記事で紹介した、Google Datalab 上で Highcharts を使ってグラフを描く話。
notebook 常に HTML を出力する方法として from IPython.display import HTML によってインポートされた機能を使って HTML を出力してたが、もっと簡単にできた・・・
Google Cloud Datalab でリッチな Data Visualization を！ - Highcharts を Datalab 上で使う
お手軽に使えるデータ分析環境の一つ、Google Cloud Datalab がなかなかいい感じなんだけど、可視化しようとした時に選択肢が Google Charts か matplotlib しかない。
Google Charts は今風な Look & Feel とインタラクティブなところがイイのだが、描けるグラフの種類は限られてる。
matplotlib は複雑なグラフもかけるけど、インタラクティブなグラフは描けない。また実装もちょっと面倒。
ピュア JavaScript でインタラクティブでいろんなグラフが描ける（Google Charts 以外の）ライブラリがないか探したところ、Highchartsがイイ感じだったので、Google Cloud Datalab 上で Highcharts にチャレンジしてみた。
最近よく見る Vim のトラブル対応のまとめ・フリーズ、neobundle#rc() is removed function 、neobundle directory is empty 、neosnippet-snippets 、emmet-vim
Vim、言わずと知れたプログラマ御用達のテキストエディタ。アスキー書籍の「実践Vim」
Treasure Data の無料の分析ガイドブック（Hiveガイド）がわかりやすくてしかも超実践的
Treasure Data が「お年玉分析ガイドブック」なるものをネット上で配布してるのですが、わかりやすくてお役立ちな資料じゃないですか、え、無料なんですか？
・・・ってことでそんな太っ腹な Treasure Data さんの分析ガイドブックのまとめ。
続きを読むYou do not have permission to modify this app (app_id=u's~xxxxxx'). 403 Error で Google Cloud Datalab 環境の新規作成に失敗した場合の解決方法
Google Cloud Datalab は Google が提供するクラウド上の iPython Notebook 環境で、ブラウザから簡単に環境構築ができるのでとても手軽に機械学習などの分析環境が手にはいる。ところが、セットアップしようとすると、たまにいつまでたってもデプロイが完了しないことがある。
そんな時、ログファイル（ブラウザのデプロイ画面にログファイルへのリンクがある）を開くと次のようなエラーメッセージが記載されている場合は以下の手順で解決することができる。
続きを読むstartupscript: WARNING: If this is your first deployment, please try again.
startupscript: ERROR: (gcloud.preview.app.deploy) Server responded with code [403]:
startupscript: Forbidden Unexpected HTTP status 403.
startupscript: You do not have permission to modify this app (app_id=u's~xxxxxx').
startupscript: Step deploy datalab module failed.
Google Cloud Datalab の git リポジトリをバックアップする方法
Google Cloud Datalab は Google が提供するクラウド上の iPython Notebook 環境。
そこに作った個別のノート（ipyhone notebookのファイル）はブラウザからダウンロードできるが、一式ダウンロードはできず、いちいちダウンロードするのも面倒くさい・・・
そこで公式ドキュメントを見ると、Datalab 上に作ったソースやコンテンツ一式を Google Cloud 上の git リポジトリとして管理する方法がある、というので、リポジトリを作成して一式を clone しようとしたのだが、意外とはまったのでメモを残しておく。
Anaconda 環境に Google の人工知能オープンソース Tensorflow をインストールしてみた
Anaconda 環境に Google の Tensorflow をインストールしようとしたら微妙につまづいたので、解決方法をメモしておく。
** R ユーザーの人はこちらをどうぞ↓
背景
Tensorflow は Google が発表した 機械学習や Deep learning のオープンソースライブラリ。
pip でインストールできるようになっているが、公式ガイドでは既存環境に影響を与えないように、virtualenv や docker 環境を用意してそこにインストールすることを推奨している。
当然ながら Tensorflow のモジュールは Anaconda 環境に元からインストールされているわけではない。そこで下記の過去記事で紹介した方法で pip を使ってインストールしてみたところちょっとつまづいたので解決方法のメモ。
続きを読むGoogleアナリティクスのAMP対応を利用する際に注意すべきたった一つのこと
ずいぶん前になってしまったが、前回GoogleアナリティクスのAMP対応について紹介した。
実装自体は JSON 形式で計測したいデータ項目を記述していくだけなのでそんなに難しくないけど、デベロッパーガイドをよく読むと少し注意が必要なようだ・・・
GA こと Google アナリティクス が AMP に対応したようだ
みんな大好き GA こと Google アナリティクス 。ブロガーから企業サイトまでほとんどの Web サイトで使われているであろう、現代の Web アナリティクスの（ほぼ）デファクトスタンダード。
ところが、昨年10月に同じく Google から AMP なるものが発表されて、GA はどうなるんだろうと思っていたら、ひっそり対応が発表されていたのでメモ。
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