概要
本記事では、実務レベルで活用されているPythonコードをご紹介いたします。
Pythonの様々な機能やライブラリを駆使した、実践的なコードを集めてみました。
皆様の業務にお役立ていただければ幸いです。
詳細内容
以下に、実務レベルで使用されているPythonコードの一例を4つご紹介いたします。
## 1. イメージ解析画像解析は、人工知能や機械学習の分野で広く用いられています。
OpenCVというライブラリを使用することで、Pythonで簡単に画像解析を行うことができます。
以下は、OpenCVを使用して画像の輪郭を抽出するコードです。
python
import cv2
image = cv2.imread("sample.jpg")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
edged = cv2.Canny(blurred, 30, 150)
cv2.imshow("Original", image)
cv2.imshow("Edged", edged)
cv2.waitKey(0)
このコードでは、まず画像を読み込み、グレースケールに変換します。
次に、画像のぼかしをかけてから輪郭を検出します。
最後に、元の画像と輪郭が付いた画像を表示します。
## 2. データ処理データ処理において、Pandasというライブラリを使用することが一般的です。
以下は、CSVファイルから特定のデータを抽出するコードです。
python
import pandas as pddata = pd.read_csv("sample.csv")
filtered_data = data[(data["age"] > 20) & (data["gender"] == "M")]
print(filtered_data.head())
このコードでは、CSVファイルを読み込み、20歳以上の男性のデータだけを抽出して表示します。
## 3. APIリクエストWebサイトやAPIを使用する際には、requestsというライブラリが便利です。
以下は、Google Maps APIを使用して、指定された住所の緯度と経度を取得するコードです。
python
import requestsurl = "https://maps.googleapis.com/maps/api/geocode/json"
params = {
"address": "東京都千代田区丸の内1-9-1",
"key": "API_KEY"
}
response = requests.get(url, params=params)
data = response.json()location = data["results"][0]["geometry"]["location"]
print(location["lat"], location["lng"])
このコードでは、Google Maps APIに住所を渡してリクエストを送信し、レスポンスをJSON形式で取得します。
そして、取得したJSONデータから緯度と経度を取得して表示します。
## 4. 自然言語処理自然言語処理には、NLTKというライブラリを使用することが一般的です。
以下は、テキストファイルから文章を読み込み、単語の出現頻度を調べるコードです。
python
from nltk import FreqDist
from nltk.tokenize import word_tokenizewith open("sample.txt") as f:
text = f.read()tokens = word_tokenize(text)
freq = FreqDist(tokens)print(freq.most_common(10))
このコードでは、テキストファイルを読み込んで単語に分割し、単語の出現頻度を調べます。
最後に、出現頻度の高い単語トップ10を表示します。
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