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
Python Tips: ライブラリ・モジュールの場所を調べたい
Python でライブラリ（モジュールやパッケージ）がどのディレクトリに入ってるのか、その場所を調べる方法についてご紹介します。 ライブラリの場所は、モジュールの __file__ アトリビュートか __path__ アトリビュートで調べることができます。
conda で python の環境つくり
stfuawsc_itg_advent2014_4_conda.md これは stfuawsc_itg Advent Calendar 2014 4日目の記事です。 プログラミングをしていると、いろいろなバージョンの環境を行ったり来たりしたくなることがあります。たとえば言語処理は python 2 へ nltk を入れてやりたい。シミュレーションは python 3 へ numpy 入れてやりたいとか。 そういうふうに言語やモジュールのバージョンをいろいろ組合せた環境を気軽に切り替えられると便利です。 実際そういうことを可能にするツールはたくさんあります。virtualenv, pyenv など。 ここで紹介する conda というツールもその1つです。 virtualenv などでは、モジュールを入れるときは通常の python の流儀でインストールするのですが、インストールがうまくいか
epub形式 口語訳聖書
epub形式 口語訳聖書(1954/1955/1956年版) 聖書(新約・旧約・地図の合本) 新約聖書(1954年版) 旧約聖書(1955年版) 旧約聖書 モーセ五書 (創世記～申命記) 旧約聖書 歴史書 (ヨシュア記～エステル記) 旧約聖書 詩歌 (ヨブ記～雅歌) 旧約聖書 預言書 (イサヤ書～マラキ書) 聖書地図(1956年版) 携帯だと、旧約聖書全巻版はやや大きすぎるかもしれません。 大きすぎる場合は四分割版をご利用ください。 現在のepub版口語訳聖書の最終更新日は2010/09/12です。 更新履歴: 2010/09/12: 旧約聖書を四分割 2010/09/07: 合本 試作 2010/09/07: 新約聖書/旧約聖書 試作 2010/09/06: 地図 試作 Kindle(.mobi)形式 口語訳聖書 新約聖書(約1.3MB) 旧約聖書(約3.7MB) Kindle touc
PDF版 口語訳新約聖書
口語訳新約聖書(1954年版) 新約聖書全巻(約3.0MB/417頁) [縦書二段組 ルビ付 フォント埋込] 新約聖書全巻(約3.2MB/959頁) [(試作9)小さな画面(106x134mm)用 縦書一段組 ルビ付 フォント埋込] 以下のファイルはフォントを埋め込んでいません マタイによる福音書 マルコによる福音書 ルカによる福音書 ヨハネによる福音書 使徒行伝 ローマ人への手紙 コリント人への第一の手紙 コリント人への第二の手紙 ガラテヤ人への手紙 エペソ人への手紙 ピリピ人への手紙 コロサイ人への手紙 テサロニケ人への第一の手紙 テサロニケ人への第二の手紙 テモテヘの第一の手紙 テモテヘの第二の手紙 テトスヘの手紙 ピレモンヘの手紙 ヘブル人への手紙 ヤコブの手紙 ペテロの第一の手紙 ペテロの第二の手紙 ヨハネの第一の手紙 ヨハネの第二の手紙 ヨハネの第三の手紙 ユダの手紙 ヨハネの
標準Pythonが好きです。でも、Anacondaのほうがもっと好きです。 - Pychef's Diary
お疲れさまです。夏休み最終日のpychefです。 きのう、『ビジネス活用事例で学ぶ データサイエンス入門』第3章のggplot2エラー対処法 - pychef’s diaryをid:rep0oooさんにツイートしていただき、著者のid:yokkunsさんにまでRTして頂いたことで、今朝はアナリティクスを見てすこし幸せになることができました。ありがとうございます。なにより、同じ箇所でつまづいた方がいたと知ることができて、書いて良かったと感じました。 さて、きょうはPythonディストリビューションの一つであるAnacondaを軽く紹介します。個人的には、必要にして十分なモジュールの数々をオールインワンでインストールできる最強のディストリビューションだと思っています。 きっと、以下の方々がAnacondaによって幸せになれるはずです これからPythonを始めたい人 標準Pythonをいれたけ
Python数値計算環境Anacondaの導入
AnacondaはPythonの数値計算環境を構築するために様々なパッケージをまとめた無料のディストリビューションです。 インストールを行うことで、NumPy，SciPy，matplotlibはもちろん、機械学習ライブラリscikit-learn等のパッケージをインストールできます。 NumPyやSciPyはインストールのためにコンパイルが必要ですがこれがLinuxだろうがWindowsだろうが骨が折れます。 この苦労をスキップできる上に、NumPyが標準パッケージよりもやや早いという特徴があります。 また、さらなる高速演算や複数計算機での並列演算が必要であれば有料ライセンスの購入で対応できます。 なお、アカデミック用途では無料です。
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