pythonで空の多次元配列を作るにはどのようにしたらよいでしょうか？ - [[None]*5]*5はやってはいけないで... - Yahoo!知恵袋
[[None] * 5] * 5 はやってはいけないです。 格納されている要素が全部同じリストを参照してしまうので、その中の一つを書き換えるとそれが全体に伝播します。 >>> a = [[None] * 2] * 3 >>> a [[None, None], [None, None], [None, None]] >>> a[0][0] = 0 >>> a [[0, None], [0, None], [0, None]] となってしまいます。 Pythonクックブックで奨められている書き方は a = [[None for col in range(2)] for row in range(3)] です。 >>> a = [[None for col in range(2)] for row in range(3)] >>> a [[None, None], [None, None], [
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pythonで標準出力されたデータを取得する - ゲシュタルト崩壊間近
pythonにおいて、printステートメントなどで出力されるデータは、標準出力ストリームに書きこまれます。 では、一度printステートメントで出力した文字列を取得することはできるんでしょうか。 結論を言えば、できます。 ならどうやって取得するのか標準出力ストリームに出力しているもの、それがsys.stdoutです。 この標準出力ストリームを、別のオブジェクトにしてやればいいのです。 つまり、 >>> import sys >>> sys.stdout = open("tmep.txt","w") こうすることによって、printステートメントなどで出力されるデータをtemp.txtというファイルの中にしまうことができます。 したがって、 >>> print "HELLO WORLD!" #この時点でtemp.txtに"HELLO WORLD!"がwriteされている >>> sys.s
Pythonで基本的な統計量を出力してみる
01_aggregation.py �$�ª� 0ª� # -*- coding:utf-8 -*- import numpy from scipy import stats n = 200 #正規分布にあてはまる乱数を生成 score_x = numpy.random.normal(171.77, 5.54, n) score_y = numpy.random.normal(62.49, 7.89, n) #適当にちょっとノイズ入れる score_x.sort() score_x = numpy.around(score_x + numpy.random.normal(scale=3.0, size=n), 2) score_y.sort() score_y = numpy.around(score_y + numpy.random.normal(size=n), 2) #最大値 pr
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
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。
Pythonでグラフ描画：matplotlib（６）
トップページ > フーリエ変換入門（FFT入門） > Pythonでグラフ描画：matplotlib（６） マーカーを設定する マーカーを変える plot()関数を呼ぶ際に，パラメータとして“marker”を指定することでマーカーを設定することができます。 plt.plot(x, y, color="k", marker="o")
Post by @momijiame
一昔前なら Python のパッケージを配布するときに使われる形式は Egg だった。 けど最近 Egg は現状に則さない部分が出てきたので、次世代の配布形式として Wheel (PEP-427) が使われ始めているようだ。 今回はその使い方を紹介する。 まずは Wheel を PyPI からインストールしておく。
Christoph Gohlke
Christoph Gohlke cgohlke@cgohlke.com • Irvine, California Windows Binaries These repositories provide rare, preview, or alternative binaries of open-source Python packages for the Windows operating system: Wheels for Python for Windows on ARM64 Wheels for Python on Windows, linked to oneAPI MKL: numpy, scipy, numexpr, etc. Geospatial library wheels for Python on Windows: GDAL, rasterio, Fiona, etc
第6回 Numpyの導入 | gihyo.jp
今回は第3回の冒頭で紹介した、Numpyの導入方法と簡単な使い方について説明します。次回で様々な分布を扱うためにNumpyの準備をしておきましょう。 Numpyの導入 Numpyはオープンソースの拡張モジュールで行列や多次元配列と、それらを操作するための数学関数ライブラリを提供しています。Numpyの内部はC言語で実装されているため、普通にPythonで実装した時と比較するとはるかに高速に実行することが可能です。 ここではインストールの仕方とNumpyの簡単な実行例を確認しておきましょう。 インストール WindowsとMacOSXのPCにNumpyをインストールする場合は、NumpyのサイトのDownloadのページの上の方にあるNumPyのProjectからインストール先のマシンのOSに対応したファイルをダウンロードして実行してください。 しかし、MacOSXにデフォルトでバインドされ
pip と wheel を windows でも使いこなす - Qiita
この投稿で作成する環境は https://bitbucket.org/toruuetani/venv_base で構築できる。 hg clone して cmd.bat を実行すると、 Fabric がインストールされた virtualenv 環境が構築される。 前提 windows PC で開発し、それを動作させるのは別の windows PC 。ただし、その PC はオフライン環境で動作する。 なぜ今頃 pip を使いだすのか pip はバイナリからインストールできないから。 pure python でないパッケージはソースからコンパイルしないといけないが、 linux と違って windows には C コンパイラがないことが多いため、 そういうパッケージをインストールできない。そのため windows 向けにバイナリパッケージが用意されている(XXX-1.2.1.win32-py2.
PythonでNumpyとMatplotlibを利用する(Windows) - Gobble up pudding
追記 (2018年7月3日) この記事はすさまじく古いです。 現在Windows環境でならAnaconda(+Jupyter notebook)を使うかPythonの標準パッケージマネージャーのpipを使うほうが賢明です。 PytnonでnumpyとmatplotlibをWindows上で使う場合のメモです。 いや、全部書いちゃっているからむしろ Windows上でPythonを使うメモのほうが適切かもしれません。 Visual Studioを利用してPythonを使っている方など参考にしていただければ。 Windows 64bitの場合でもPython 32bit版を使ったほうが良いと思います。 このあたりは好みの問題ですが……。 このあたりのインストール方法は下記記事が詳細に書かれていてわかりやすいです。 このあたりの手順はむしろLinuxやMacのほうが楽ですねきっと。 ええ、私はマ
<Python, pip> pipのアップグレード - ねこゆきのメモ
seabornが待望の0.6をリリースしたようなので、Winpythonをアップグレードしようかなと、、 まずはローカルのバージョンチェック。 [501:~]>pip freeze | grep seaborn You are using pip version 6.1.1, however version 7.1.0 is available. You should consider upgrading via the 'pip install --upgrade pip' command. seaborn==0.5.1 pipも新版がでたらしい、、、ではお勧めにしたがいupgrade pip が、なにやら、エラー出た。。。 [505:~]>pip install --upgrade pip You are using pip version 6.1.1, however version
root権限がないときのpython・numpy・scipyのソースからのインストール on Linux - Qiita
root権限がない一般人が，python2系列をインストールする手順についてのメモ． 一言概要 ソースからビルドします． なぜ必要か root権限を持つユーザはこんなことを考える必要はほとんどない． しかし，root権限のないただの人の場合，pipやeasy_installなどでたった1行で済むパッケージのインストールすらできない（というのは一部嘘ですが :-p ）．また，共用マシン環境の場合，自分の都合だけで勝手にpythonのバージョンを上げたりパッケージを追加更新したりできない点もネックになる． インストールする インストール先: /home/akisato/src/downloads/python-2.7.6rc1とする． python: ちょっと古いけど，python 2.7.6 RC1を想定． OS: CentOS 6系列を想定するが，たぶん他のlinux OSでもOK. bz
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Weirdness when I try to import scipy.optimize · Issue #4005 · scipy/scipy
pylab_examples example code: filledmarker_demo.py — Matplotlib 1.3.1 documentation