PIL/Pillow チートシート - Qiita
PIL/Pillowはコンパクトで高速なPython用の画像ライブラリです。 よく使う処理をまとめました（随時更新） PILとPillowの違い 基本的にPILを使う理由はありません、Pillowの方がリサイズフィルタのバグフィックスがされており高品質です。 Pillowの速度について Pillowは非常に高速にチューニングされており、同様なライブラリであるImageMagickよりも常に高速に動作します。 ただし、getpixel/putpixelは非常に低速です、画像生成以外には使わないようにしましょう。 更に高速なpillow-simdもあります。概ねオリジナルのPillowの4〜5倍の速度が出るようです。 pillow-simd https://github.com/uploadcare/pillow-simd 参考 Imageモード一覧 モード 説明
PEP 8 – Style Guide for Python Code | peps.python.org
PEP 8 – Style Guide for Python Code Author: Guido van Rossum <guido at python.org>, Barry Warsaw <barry at python.org>, Alyssa Coghlan <ncoghlan at gmail.com> Status: Active Type: Process Created: 05-Jul-2001 Post-History: 05-Jul-2001, 01-Aug-2013 Table of Contents Introduction A Foolish Consistency is the Hobgoblin of Little Minds Code Lay-out Indentation Tabs or Spaces? Maximum Line Length Shoul
Python にまつわるアイデア: PEP 8
PEP 8 とは「 Style Guide for Python Code 」ーー Python コードの「書き方ガイド」です。 コードは一般に「書かれる時間」よりも「読まれる時間」の方が長いという事実に基づいて、「スタイルを統一し読みやすいコードを書こう」というアイデアのもとに作られたのがこのガイドです。 レイアウトなどの大きな視点のお話から空白やコメントの使い方といった細かなポイントまで、「こういうときにはこう書こう」という規約が数多く提案されています。 ボリュームが多いのでここではその一部だけをご紹介したいと思います。詳細を確認したい場合はぜひ原文をご確認ください。他の言語で書くときにも参考になる規約です。 まずはレイアウトまわりのポイントから。 レイアウト インデントは「スペース4つ」で統一すること。 OK:
ブロックチェーンを作ることで学ぶ 〜ブロックチェーンがどのように動いているのか学ぶ最速の方法は作ってみることだ〜 - Qiita
この記事について この記事はDaniel van FlymenさんのLearn Blockchains by Building One - The fastest way to learn how Blockchains work is to build oneを本人の許可を得て翻訳したものです。 このブロックチェーンのリポジトリではPython以外での言語の実装者の募集も行われているので、興味がある方は是非どうぞ！ また、この翻訳で出てくる日本語版のリポジトリはこちらにあるので是非参考にしてみてください。 はじめに あなたがここにいるのは、私と同じように、暗号通貨の盛り上がりに対して心構えが出来ているからだ。そしてあなたはブロックチェーンがどのように動いているのか -その裏にある基本的なテクノロジー- を理解したいと思っている。 しかしブロックチェーンを理解するのは簡単ではない、少なくと
Pythonの数値計算ライブラリ NumPy入門
Scientific Computing Tools For Python — Numpy NumPy は Pythonプログラミング言語の拡張モジュールであり、大規模な多次元配列や行列のサポート、これらを操作するための大規模な高水準の数学関数ライブラリを提供する。(via Wikipedia) これまで知識があいまいだったNumPyについて、もう一度おさらいしたいと思います。NumPyはSciPyと併せて科学技術計算でよく利用されています。また、高速に行列演算ができるのでOpenCV(コンピュータビジョンライブラリ)でもNumPyを利用したPythonインタフェースが提供されるようになりました。 OpenCVのPythonバインディングについては去年のエントリーでも取り上げていますので参考までに。 * さくらVPSにOpenCVをインストールしてPythonから使う [2017/04/2
Python でデータサイエンス
このサイトについて このサイトでは、データ加工や集計、統計分析などインタラクティブに実行されるスクリプトやバッチプログラム、本格的な Web アプリケーションの実装まで、多彩な機能を持ちながらも初心者にも扱いやすいプログラミング言語 Python (パイソン) を使ったデータの統計分析の手順や使い方について紹介します。 初めてプログラムに触れる人や、R や SAS, Ruby のような言語のプログラミング経験はあっても、Python をあまり扱った経験のない初心者向けに理解できるような内容としてまとめています。 また、本格的な統計分析（基本統計量や多変量解析、データマイニング、機械学習）を学んだことがない人でも理解できるよう、統計（アナリティクス）の解説も必要に応じて述べています。 このサイトで提供できる情報を通して、皆さんが Python を使ったビッグデータ解析を思いのままに使いこなせ
Pythonを書き始める前に見るべきTips - Qiita
Pythonを使ってこの方さまざまな点につまずいたが、ここではそんなトラップを回避して快適なPython Lifeを送っていただくべく、書き始める前に知っておけばよかったというTipsをまとめておく。 Python2系と3系について Pythonには2系と3系があり、3系では後方互換性に影響のある変更が入れられている。つまり、Python3のコードはPython2では動かないことがある(逆もしかり)。 Python3ではPython2における様々な点が改善されており、今から使うなら最新版のPython3で行うのが基本だ(下記でも、Python3で改善されるものは明記するようにした)。何より、Python2は2020年1月1日をもってサポートが終了した。よって今からPython2を使う理由はない。未だにPython2を使う者は、小学生にもディスられる。 しかし、世の中にはまだPython3に
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Mac Mountain Lion / Macports / Python27: Installed, activated but ImportError
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