PyFormat: Using % and .format() for great good!
Python has had awesome string formatters for many years but the documentation on them is far too theoretic and technical. With this site we try to show you the most common use-cases covered by the old and new style string formatting API with practical examples. All examples on this page work out of the box with with Python 2.7, 3.2, 3.3, 3.4, and 3.5 without requiring any additional libraries. Fur
Pythonに型付けして代数拡大を実装する (1) 〜モノイド・群・環・整数環〜 - Qiita
はじめに Python 3.5で型ヒント機能が導入され，型を意識できるようになりました。しかし，型ヒントの付いたコードを目にする機会は殆どありません。自分も当初は「Pythonに静的型付けは必要なのか？」と懐疑的でしたが，自分のコードに型ヒントを付けてみたところ，"oh my(py)!" と思ってしまい，広めたいと思ったのでこの記事を書くことにしました。 これから3回に分けて，型ヒントを活用して，Pythonで体の拡大を実装していきます。実装に際して，taketo1024さんの記事「Swiftで代数学入門」を大変参考にしました。 ちなみに筆者は代数拡大には疎いので（結城浩著「数学ガール/ガロア理論」を読んだ程度），誤りがあれば教えていただけますと幸いです。 代数拡大については，taketo1024さんの記事やその他のWebページに丁寧に書かれているので，この記事では数学的な話にはあまり触れ
Pythonのライブラリとかをちょっと試したい時にtryってツールが便利 - Blank File
GitHubの Trending を眺めていたりすると時たま気になるpython製のツールやライブラリがあって試したくなったりします。 でもよく知らないし試したらすぐ消すようなものを普段の環境に入れるのも抵抗があって、その都度仮想環境を作ったりしていました。 try はそんな時に手軽に仮想環境を作って使い終わったらさくっと廃棄してくれる便利ツールです。 インストール tryで作る環境は2.7などでもいいようですが、try自体はPython3.4以上の対応のようです。 python3 -m pip install trypackage これ（またはpip3など）でインストールでき、コマンドラインからtryコマンドが使えるようになります。 使い方 try [試したいライブラリ名] [[ライブラリ2] [ライブラリ3] ...] これで新しい仮想環境が作られてライブラリがインストール＆impor
PythonでWebスクレイピングする時の知見をまとめておく - Stimulator
- はじめに - 最近はWebスクレイピングにお熱である。 趣味の機械学習のデータセット集めに利用したり、自身のカードの情報や各アカウントの支払い状況をスクレイピングしてスプレッドシートで管理したりしている。 最近この手の記事は多くあるものの「～してみた」から抜けた記事が見当たらないので、大規模に処理する場合も含めた大きめの記事として知見をまとめておく。 追記 2018/03/05： 大きな内容なのでここに追記します。 github.com phantomJSについての記載が記事内でありますが、phantomJSのメンテナが止めたニュースが記憶に新しいですが、上記issueにて正式にこれ以上バージョンアップされないとの通達。 記事内でも推奨していますがheadless Chrome等を使う方が良さそうです。 - アジェンダ - 主に以下のような話をします。 - はじめに - - アジェンダ
Interface as Mimesis – nishimotzの日記
Brenda K. Laurel: “Interface as Mimesis”, User Centered System Design, pp.67-85, Lowrence Erlbaum Aassociates, Inc., 1986. を読んだら面白かったので簡単に内容をまとめます。 インタフェースは本質的にミメシスである インタフェースの科学は成立していない？演劇や詩など「ミメシスの芸術」における理論はインタフェースにも有用なはず 対話的ソフトウェアの目的＝人間にいろんなことをさせること インタフェースは、演劇と同じく、理解されうる世界を、わかりやすく表現すべき ミメティックとは 偶然や気まぐれではない。写実よりデフォルメがよい場合もある 対象はリアルな事物でも仮想現実でもよい システムは閉じていること。世界観が一貫していること 閉じた世界だからこそ拡張できる：スタートレックの
How to Use Static Type Checking in Python 3.6
One of the most common complaints about the Python language is that variables are Dynamically Typed. That means you declare variables without giving them a specific data type. Types are automatically assigned at based on what data was passed in: In this case, the variable president_name is created as str type because we passed in a string. But Python didn’t know it would be a string until it actua
Rubyist が pyenv を使うときに知っておいてほしいこと - Qiita
はじめに 機械学習ブームなどにより、 Python を触り始める Rubyist が増えてきたと思います。その際に問題になりやすいのが環境構築です。Rubyだと rbenv がデファクトスタンダードになっているのに、なぜか Python には pyenv に否定的な意見が多いんですよね。 私は pyenv を使っていますし、便利だと思っています。また、 Ruby は殆ど使わないのですが、RubyとPythonのツールスタックの違いについても調べました。 (参考: gem, bundler と pip, venv の比較) その視点から、 Rubyユーザーが自分でpyenvの使い方を自分で決める上で知っておいた方が良いだろうなと思う Ruby と Python の環境の違いをまとめてみます。 tl;dr 丁寧に解説しても、「Python使うにはこんな長い記事を読まないといけないの」とすぐに否
どうすればPythonをJuliaと同じくらい速く動かせるのか？ : 様々なやり方で計算の高速化を図る | POSTD
どうすればPythonをJuliaと同じくらい速く動かせるのか？ : 様々なやり方で計算の高速化を図る Julia対Python 科学技術計算には、Pythonなどの言語よりもJuliaを使った方がいいのでしょうか？ http://julialang.org/ に載っているベンチマークを見ると、どうしてもそんな風に思ってしまいます。というのも、Pythonなどの高水準言語は、スピード面で大幅に劣っているのです。けれども、これは私が最初に感じた疑問ではありません。私が気になったのは、「Juliaのチームが書いたPythonのベンチマークは、Pythonに最適なものだったのか？」ということです。 こういった多言語の比較について、私の考えを述べましょう。まずベンチマークというのは、実行するタスクによって定義されるものです。よって、そのタスクを実行するための最適なコードを、各言語に精通した人々が最
Linear algebra cheat sheet for deep learning
During Jeremy Howard’s excellent deep learning course I realized I was a little rusty on the prerequisites and my fuzziness was impacting my ability to understand concepts like backpropagation. I decided to put together a few wiki pages on these topics to improve my understanding. Here is a very basic intro to some of the more common linear algebra operations used in deep learning. NEW: check out
Pythonistaの使い方
Pythonista is a Python IDE for iOS that includes Python 2.7 and 3.5 interpreters. It provides a GUI toolkit and tools to access iOS device features like BLE, the camera, and location services. The app bundles commonly used Python libraries like NumPy, Beautiful Soup, and Requests. It allows using Python on iOS to build GUI apps, process sensor data, and more through its access to iOS APIs. The Pyt
画像のカラーハーフトーン処理について - Qiita
Pythonの画像ライブラリ「pillow」を使って、画像のカラーハーフトーン処理を実装しました。 写真をアメコミ調に変換したいときに、スクリーントーンのような陰影を再現したいときなどに使います。 ハーフトーンは、アメコミのような画風にしたり、ポップなデザインによく使われる効果です。 カラーハーフトーンはCMYKに色分解し、角度をずらしたハーフトーンを重ねる処理です。 カラーの印刷物のような効果になります。 当初は簡単に実装できるだろうとタカをくくっていたのですが、意外と面倒な処理でした。日本語の技術資料はほとんどなかったため、共有＆精度向上のためにメモしておきます。 ハーフトーン処理の概要 ハーフトーンは、画像をある角度で配置された単色ドットでグラデーションを擬似的に表現するものです。 角度45°で、pitchはドットの間隔、rはドットの最大半径とすると、下図のようになります。 ここで問
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Great Hiroshima with Python 170830
機械学習ゴリゴリ派のための数学とPython
jmettraux.skepti.ch - yahoo proxy with python
GitHub - pymc-devs/pymc: Bayesian Modeling and Probabilistic Programming in Python
Python vs Ruby 『ゼロから作るDeep Learning』 まとめ - Qiita
http://www.mathgram.xyz/entry/plotly
Python 3.6.1 日本語ドキュメントを Dash.app に追加する
2to3を使ってコードをPython 3に移植する - Dive Into Python 3 日本語版
Pythonで動かして学ぶ機械学習入門_予測モデルを作ってみよう
