Python 次世代の多次元配列パッケージ群 - StatsFragments
このところ、たびたび NumPy 後継が...とか 並列処理が...という話を聞くので、この秋 注目の多次元配列パッケージをまとめたい。 バックエンド系 NumPy のように数値計算処理を自前で実装しているパッケージ。 DyND Blaze プロジェクトのひとつ。C++ 実装 + Python バインディング。GitHub にいくつか Example があがっているが、複合型やカテゴリカル型、GroupBy 操作がサポートされていて熱い。ラベルデータも NumPy より簡単に実装できそうだ。 speakerdeck.com 並列分散系 自身では直接 数値計算処理を行わず、バックエンド ( 主に NumPy )を利用して並列/分散処理を行うパッケージ。1 物理PC/複数コアでの並列計算を主用途とし、NumPy, pandas では少し苦しいが PySpark などを使うほどじゃない...とい
NumPy でつくる俺々データ構造 - StatsFragments
はじめに Python での数値計算の基盤をなす NumPy 、直感的なスライスやブロードキャスト、関数のベクトル適用など大変便利だ。 import numpy as np np.__version__ # '1.9.2' np.array([1, 2, 3]) # array([1, 2, 3]) np.array([1, 2, 3])[:2] # array([1, 2]) np.array([1, 2, 3]) + 1 # array([2, 3, 4]) が、用途によっては NumPy 標準ではその機能を実現できない場合がある。例えば、 配列とメタデータをひとつのクラスで扱いたい 配列への入力や型を制約/検証したい 自作クラスを NumPy の Universal Functions (ufunc) に対応させたい 新しい型 ( dtype ) を作りたい こういったとき、NumP
IPython Notebookをアドホック分析環境として使う
こんにちは、Gunosyのエンジニアの粟飯原です。Gunosyでは、主に広告配信サーバー全般の開発運用インフラを行いつつ、データ集計や分析等を行なっています。 Gunosyのエンジニアブログはこちら http://gunosy.github.io/2014/07/08/iptyhonnotebook.html 今回は、自分が開発業務や分析業務で日常的に利用しているIPython Notebookを便利に使う方法を紹介させて頂きます。 基本的に、pipでライブラリがインストールできる環境とnumpy、scipyの環境が揃っていることが前提で進めます。windows環境であれば、ライブラリのインストールは以下のURLのパッケージ群を利用すると快適です。とはいえこのページで紹介しているライブラリはwindowsでは動かないものもあります。 http://www.lfd.uci.edu/~gohl
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