import os # 読み込むフォルダのパスを指定 folder_path = '/Users/xxxxx/Documents/' # フォルダ内の.txtファイルを取得 files = # ファイ...

事前に、OpenAIのプラットフォームでAPI-KEYを取得しておき、exportコマンドで変数設定 export OPENAI_API_KEY=ここにapi-keyを設定する #注意! 通常の変数の...

事前に、OpenAIのプラットフォームでAPI-KEYを取得しておき、exportコマンドで変数設定 export OPENAI_API_KEY=ここにapi-keyを設定する #注意! 通常の変数の...

以下へアクセス https://platform.openai.com/tokenizer Tokenizerの画面が表示されるので、モデルを選択して、トークン数を数えたいプロンプト（文字）を入力する...

# ライブラリをインポート import pandas as pd # データフレームを準備 train_df = pd.read_csv('train.csv') # 特定項目を削除(削除したい項目...

RMSEを最適化する場合のコード例 # optunaをインストール !pip install optuna # ライブラリをインポート import optuna import numpy as np...

RMSEを最適化する場合のコード例 # optunaをインストール !pip install optuna # ライブラリをインポート import optuna import numpy as np...

以下は、NLTK(Natural Language Toolkit)を利用した自然言語(英語)の類似性を調べるコードです import nltk from nltk.corpus import sto...

metabase(BIツール）で内部に作成したSQL情報はAPI経由で一括抽出できたのでサンプルコードを残します。 用途としては、特定文字列が入ってるmetabaseのカードを洗い出す場合に使います。...

# pandasのimport import pandas as pd # 項目のデータ別件数を取得 result = df.value_counts() # 項目のデータ別件数比率を取得 perce...

## 特定項目から4分位数を算出する ## 以下ではscore項目から0,25%,50%, 75%, 100%の値を算出する df.quantile() > 0.00 0.0000 > 0.25 7....

## dfから70%のデータをランダムサンプリングする df.sample(frac=0.7)...