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はじめに pythonにはvirtualenvという仮想環境が簡単に作れるモジュールがある。お試しに何かモジュールをインストールしたい場合、virutalenvで環境を作ってそちらにインストールして試せば、システム環境は無傷で使える。いくつも環境が作れるのでpythonのバージョンで分けたりと色々と便利なのだ。 気に入らなければその環境を消すか使わなければいいだけ。 virtualenvとそれを簡単に管理できるvirtualenvwrapperをセットで導入するのが便利なのでそちらをメモ。 ubuntu14.04 Mac OSX Yosemite(10.10.3) install and setup ubuntu # pipがなければインストール $ sudo apt-get install python-pip # pythonを使うなら依存関係でエラーが出るかもしれないのでこちらもイン
Ubuntuでpytonを使う必要性が出てきたのでインストール方法など。 参考になるサイト 開発環境の整備(virtualenv + pip) - kariostroの日記 numpyとmatplotlibのインストール - matsulibの日記 今後のためにvirtualenvを使った仮想環境を構築する。 Ubuntuにはデフォルトでpythonが入っているのでバージョンを気にしなければなにもしなくてよい。 まずは、パッケージ管理のpipをインストールする。 sudo apt-get install python-pip pipを使って仮想環境構築に必要なものを入れる。 sudo pip install virtualenv sudo pip install virtualenvwrapper このままではvirtualenvのコマンドが使えないので.bashrcに以下を追記。 #vi
Boost の一部ながらも「実用的」すぎるため、とかくテンプレートメタプログラミングを愛好する諸兄から黙殺されてきた不幸のライブラリ、Boost.Python。Boost.勉強会でこいつの魅力を伝えようと思ったのだけど、時間の都合で無理だったので、簡単に紹介してみたい。 Boost.Python の基礎 Boost.Python は C++ のクラスや関数をラップする Python モジュールを恐ろしく簡単に書けるようにする、強力なライブラリである。 特に、Pyrex や Cython と比べて何がうれしいのかというと、 Python側にいちいちラッパ関数を書かなくてよい (テンプレートにより自動的に定義される) コンバータを登録することで、Python⇆C++の型の透過的な変換が容易にできる C++ のクラスを分かりやすい形で Python のクラスとして見せることが可能 といった点が挙
進捗を示すためにshell上にプログレスバーを表示したいことがよくあります. 50% (200 of 400) |############ | こんなやつです. Pythonでも,重い処理をforループで回すときに欲しくなります. 当然同じことを考える人がいるので,すでにパッケージがあります. 「python progressbar」で検索して一番上に出てくるパッケージ(progressbar)はpython3に対応してない上,開発がだいぶ前に止まっているので,今回は別のパッケージ(progressbar2)を使います. インストール pip install progressbar2 [^1 : Mac/Linuxの人はsudo pip install progressbar2] 使い方 例1:オプション無しのデフォルト挙動 >>> from progressbar import Prog
サポートベクトル回帰(Support Vector Regression, SVR)の理論が大体脳内整理出来たので、実践もしたいぞと、そしてちょいとpythonを使う別件があるので、慣れの意味も込めてR言語ではなくpythonとその機械学習ライブラリであるscikit-learnを使ってやるぞとそういうことです。 scikit-learn自体のインストールはこの記事の最下部にある日本語のLINKを見れば良いと思う。 俺はpip使ってインストールしたような気がするけど、なにぶんずいぶんと昔なので忘れてしまった。pipで入れるなら pip install scikit-learnでOK。裏でコンパイルが走っていたような記憶があるので、C++のコンパイラいれておかないとだめかも。 windows用のバイナリファイルだと Scikit Learn - Browse Files at SourceF
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