![Amazon.co.jp: 初めてのPython 第3版: Mark Lutz (著), 夏目大 (翻訳): 本](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/416f345a465032505edc0754a8e57af33271a62d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fm.media-amazon.com%2Fimages%2FI%2F51NEcEa4PiL._SL500_.jpg)
著者陣の一人であるCMSコミュニケーションズの寺田さんより献本いただきました。 普通、10日でおぼえるシリーズというのはプログラムの超初心者の読むものだと思っていたけど、多様化した各種言語の乱立の時代においては、プログラム経験者がまずは基本やお作法を押さえていくために結構役に立つと思う。 というのも、イマドキのプログラム言語で一番大事なのは、リファレンスを見ればすぐわかる文法じゃなくて、「その言語のトレンドを知ること」だと思う。 フレームワークとか、イケてる書き方か、コミュニティとか。 そういう意味では、「Pythonの今」がどうトレンドであるかと言えば、そうGoogle App Engineへの対応であろう。 本書の構成は以下のようになっている。 1日目 Pythonはじめの一歩 2日目 Pythonを本格的に使ってみよう 3日目 Web APIを使ってみよう 4日目 日本語とファイルの
PageRank とか HITS といったリンク解析ではグラフの計算が頻発するのだが、Python でそのあたり書くときの話をまとめてみる。グラフは行列で表現できる(ノード×ノード次元の行列 A を考えて、ノード i からノード j にエッジがあるとき、A[i,j] に値を入れておけばよい。無向グラフのときは A[i,j] = A[j,i] なので対称行列になる)ので、要は行列を手軽に扱えるライブラリの紹介である。 実は Python の行列演算ライブラリはどれも lapack/blas を内部的に呼んでいるので、C/C++ 等と比較してもそんなに遅くない。それどころか、自動的に並列化できるところは並列化してくれたりするので、まれに C より速いこともあるらしい。特に巨大なグラフを作る場合、ほとんどの処理は C などで書かれた関数に飛ぶので、速度的な問題は無視してもいいくらいである(逆に、
現在大学1年生の人で3年後には NAIST に (というか松本研に) 来たいという人から「どんなプログラミング言語やっておくといいですか」と質問されたりするのだが、なかなか答えるのは難しい。自分は Perl → Python がメインでときどき C++/C# を使ったりするのだが、どれが一番いいかはなんとも言えないので、自然言語処理以外に転向する可能性も考えると、C とか C++ とか Java とか(授業でそちらをやるのであれば)を最初の武器に選んだ方がいいのでは、と思ってはいる。 そんなこんなで最近 Hal Daume III (機械学習を用いた自然言語処理では非常に有名な人) のブログで Language of Choice というタイムリーなエントリーが出ていたので、紹介すると、「それなりに大きな自然言語処理のプロジェクトでどのプログラミング言語を使うのか」というアンケート結果が出
matplotlibを使うなら参照せずにはいられないmatplotlibのサイトにあるドキュメントですが、今日もドキュメントを探索してたら、Howtoという記事を見つけました。読んでみると気になる項目が。ちょっとメモしておきます。 Make a movie(動画の作り方) matplotlibでは出来ないと思ってました。どうやって作るんでしょうか。 If you want to take an animated plot and turn it into a movie, the best approach is to save a series of image files (eg PNG) and use an external tool to convert them to a movie. ざっくり言うと、「PNGをいっぱい作って、外部のソフトで動画に変換してください」ってことです
散布図を描画してほしいとの指示が。しかも、要求が多かったので(色分けなどなど)、兼ねてから使いたかったmatplotlibを使って作ってみた。matplotlibのダウンロード、インストール、使い方などは Matplotlib: Python plotting — Matplotlib 3.1.0 documentation を参照してください。 作った散布図はこちら↓ 今回は、windowsで動かしました。普段はサーバー上でpythonを動かすためにCUIが多いので、matplotlibのGUIにちょっと驚きました。 ソースは以下。 # encoding=UTF-8 from matplotlib.pyplot import *; C = 4; # クラス数 f = open("data.csv"); # x座標,y座標,色を決める数値 のデータ datas = f.readlines(
2つのリストの要素から回帰直線を導出して、MatplotlibでプロットするプログラムをPythonで書いてみた。たぶんへんてこなプログラムだと思うけど、気にしない。 ※ 追記 sum = 0 lst = [1, 2, 3] for i in lst: sum += i のようなことやってるけど、sum(lst)でよかったね。 from pylab import * def meanList(lst): """ return the mean of lst """ sum = 0.0 for i in lst: sum += i return sum / len(lst) def a_slope(X, Y): """ X, Y : List return a of regression equation y = ax + b """ L, s1, s2 = len(X), 0.0, 0.0
↓に便乗してPython版も書いてみました。 Perl基礎文法最速マスター - Perl入門〜サンプルコードによるPerl入門〜 Ruby基礎文法最速マスター - Route 477 PHP基礎文法最速マスター - Shin x blog ほとんど上記の記事と同じような内容で書いたのでPython入門記事としては色々抜けていたりしますがご了承ください。 Pythonは現在3.x系がリリースされていますが本記事では基本的にPython2.6について書きます。 参考文献: 初めてのPython (asin:4873113938) Python Documentation Index http://www.python.org/doc/ Python 和訳Document http://docs.python.jp/2/ 0. 対話環境として使う 対話環境 pythonはそのまま実行すると対話環
概要¶ これは Google Python Style Guide Revision 2.29 を日本語に訳したものです。 本家ガイドは CC-By 3.0 ライセンス の基で公開されています。また、本ガイドも同ライセンスを継承します。 本家ガイドの著者は以下の通りです。 Amit Patel Antoine Picard Eugene Jhong Jeremy Hylton Matt Smart Mike Shields また、本ガイドの翻訳者は以下の通りです。 Kosei Kitahara 本ガイドに誤植、誤訳があった場合は issue で教えてください。 その他本ガイドに関する問い合わせは、サイト最下部に記載のメールアドレスか @Surgo にお願いします。 はじめに¶ Python は Google で使われている主要なスクリプト言語です。 このスタイルガイドは Python によ
multiprocessingモジュール multiprocessingモジュールは、Python2系列では2.6以降、3系列では3.0以降に標準となったモジュールです。このモジュールはthreadingモジュールに似たAPIでプロセス間通信などの機能を提供します。このモジュールにより、GILの問題を回避することができ、複数のCPUやCPUコアの性能を生かすことができます。また、このモジュールはローカルのみならず、リモートでのプロセス間通信も行うことが可能で、簡単に分散処理などを実装することができます。 まず、GIL(Global Interpreter Lock)とはPythonのインタプリタ上で一度に1つのスレッドだけが動作するよう保証するためのロックです。このロックによって、同時に同じメモリにアクセスするスレッドが存在しないことを保証します。 しかしながら、このロックによって、一度に
西尾泰和(にしお ひろかず) http://www.nishiohirokazu.org/ サイボウズ・ラボ株式会社に勤務。 プログラマのためのコロシアム「どう書く?org」をβ公開中。 2005年、Lightweight Language Day and Nightにて出された 「計算機を作れ」というお題に対して、Jythonで「関数を定義できる関数電卓」を作成。 2006年、Lightweight Language Ringにて「ネットワーク通信をしてじゃんけんを戦う エージェントプログラムを作れ」というお題に対して Pythonのワンライナーで参戦。(動画) 2007年、Lightweight Language SpiritにてJython担当としてパネルディスカッションに参加、 Jythonでフィボナッチ数列を曲にするデモなどを行う。 本書の「はじめに」を転載します。 みなさんはど
2006年11月23日22:00 カテゴリLightweight Languages perl, python & ruby - chr() vs. Unicode というわけで、404 Blog Not Found:There's more than one language to cook your problemsでPython & Ruby Cookbooksを一気読みしたので、気になる点を少しずつ書いて行くことにする。 まずは、文字の扱い。文字列でない点に注意。 少なくとも、文字列をバイト列と見なして相互変換することは、LLに限らずたいていの言語で出来るようになったのだけど、文字を文字として扱うという点に関しては各言語ともまちまちで、多言語派の私としては結構頭のいたいところ。 ここでは、私が一番流暢なPerlを軸に、RubyとPythonではどうなっているのかを調べてみた。 数値
文字列操作の比較表: Ruby, Python, JavaScript, Perl, C++ Ruby, Python, JavaScript, Perl, C++ の文字列操作の比較表を作りました。配列操作の比較表の続編です。間違いなどがあったらご指摘いただけると助かります。 Ruby (String) Python (str) JavaScript (String) Perl C++ (std::string)
Nuxeoは同社の主力プロダクトであるECM(Enterprise Content Management)プラットフォームを、これまでのZopeアプリケーションサーバベースからJavaプラットフォームベースに移行していくという。同社Vice PresidentであるEric Barrocaが自身のブログで明らかにしたもの。NexeoのサイトにはPythonからJavaへの移行について、そのメリットなどを説明するコーナーも設けられている。 同社は2000年、主力プロダクトのプラットフォームとしてPythonで開発されたZopeを選択。以後6年間、ZopeおよびPythonにもっとも注力している企業のひとつとして注目されてきた。 成長を続けてきた同社は、その顧客から高いレベルでの性能、可用性、統合性などが求められるようになってきており、いくつかのプラットフォームに対する調査の結果、Javaが要
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