Python
Pythonには、読みやすく、それでいて効率もよいコードをなるべく簡単に書けるようにするという思想が浸透しており、Pythonコミュニティでも単純で簡潔なコードをよしとする傾向が強い。
日本語の文字コード (EUC-JP, Shift_JIS, MS932, ISO-2022-JP) に対応したコーデックも作成されている。Python 2.4からは、日中韓国語用のコーデックが標準でディストリビューションに含まれるようになったため、現在では日本語の処理に関する問題はほとんどなくなった。ただしGUIライブラリであるTkinterや統合開発環境のIDLEは、プラットフォームにもよるが、まだきちんと日本語に対応していないものもある。
ソースコードの文字コードには、ASCIIと互換性があり、Pythonが対応しているものを使用する。ソースコードのデフォルトエンコーディングは、Python 3.xではUTF-8(ソースコード以外のPython 3のデフォルトエンコーディングは複雑になっている)、Python 2.xではASCIIであるが、デフォルトエンコーディング以外の文字コードを使う場合は、ソースファイルの1行目か2行目に一定の書式でコメントとして記述することになっており、しばしば以下のようにEmacsやVimなどのテキストエディタにも認識可能な書式で記述される(次の例は Emacs が認識できる書式)。
Python Scikit-learn(sklearn)ツールキットと実際の運動データを使用して教師あり機械学習手法を探索し、機械学習アルゴリズムと運動結果の予測方法の両方を理解する。サポートベクターマシン(SVM)、決定木、ランダムフォレスト、線形回帰およびロジスティック回帰、アンサンブルなどの方法を適用して、NHLやMLBなどのプロスポーツリーグからのデータを調べる。また、Apple Watchや慣性測定ユニット(IMU)などのウェアラブルデバイスも含まれる。分類と回帰の手法を使用して、運動活動やイベント全体であるスポーツ分析を可能にする方法を幅広く理解できるようになる。スポーツコンテストのカテゴリ別結果変数(つまり、勝ち、引き分け、負け)を処理する際の回帰モデル、線形確率モデル(LPM)を、その理論的基礎、計算アプリケーション、および経験的制限の観点からモジュールは、カテゴリ従属変数のLPMのより良い代替として、ロジスティック回帰をし、デモンストレーションする。順序付けられたロジットモデルと公開されている情報を使用してEPLサッカーゲームの結果を予測する方法を示す。ベッティングオッズに対してこれらの予測の正確さを評価し、それらが非常に正確であることを示す。北米の3つのチームスポーツリーグ(NHL、NBA、MLB)のコンテキストでモデルを複製することにより、前週に取り上げたEPL予測モデルの有効性を評価する。具体的には、順序付けられたロジットモデルと公開されている情報を使用して、NHL、NBA、MLBのレギュラーシーズンゲームの結果を予測する。
ABC(インデントによる構文)
Modula-2, -3(モジュール機能、オブジェクト指向)
Icon(辞書、スライス演算子など)
SETL(リストの内包表現)
C, C++(基本的な構文)
Smalltalk(仮想マシン機構、動的性)
Lisp, Scheme(関数型言語の機能)
構造的パターンマッチング
デバッガなどでより正確な行番号を表示
型ヒント ユニオン型を X | Y と書けるようになった : TypeAlias を付与した明示的な型エイリアス 引数仕様変数
zip関数の追加パラメータ