“タブレットMac”の姿を勝手に予想してみよう
このところの高業績によるものか、Windows 7のリリース直前というこの時期にあっても、アップルに関連する話題は引きも切らない。世界中で好調な売り上げを記録する「iPhone」に関連する話はもちろんだが、新OSの「Snow Leopard」が今週中に登場するというウワサで、その後も9月恒例となってきたiPodの新ラインアップ発表と続くだろう。 Snow Leopardの発売発表に続いては、既存Macのリフレッシュも行われるかもしれない。さらにはMacのハードウェア更新時には、いよいよBlu-ray Discドライブ搭載モデルが用意されるとのもっぱらの噂だ（アップルがBDドライブを大量発注したことが噂の元）。 もっとも、これらはあらかじめ予想できる範囲といえよう。情報を整理して記事にすることもできるが、それじゃぁ、面白くない。しかし、噂ばかりでよく見えてこない話が1つ残っている。タブレット
高速数値計算ライブラリ「Numpy」覚書き - Pashango’s Blog
Pythonで一番有名で普及しているライブラリと言っても過言ではない「Numpy」の覚書きです。かなり多機能な数値計算ライブラリで、内部はC言語で記述されているため超高速に動作します。 ベクトル ベクトルの長さ＆正規化 import numpy a = numpy.array([[2,2]]) #ベクトルの長さ length = numpy.linalg.norm(a) #length=>2.8284271247461903 #ベクトルの正規化 a / numpy.linalg.norm(a) #=>array([[ 0.70710678, 0.70710678]]) 内積＆外積 import numpy v1 = numpy.array((1,0,0)) v2 = numpy.array((0,1,0)) #内積 numpy.dot(v1,v2) #=> 0 #外積 numpy.cros
sanonosa システム管理コラム集: LinuxでLVMのデータを抜き出す方法
keyword: Linux,LVM,HDD,抜き出し 最近久しぶりにLinux(CentOS)をインストールする機会がありまして、いつの間にかLinuxにもLVM(論理ボリュームマネージャ)が導入されていることを知りました。LVMを使うとソフトウェアRAIDが組めたりパーティションのサイズを変えられたりできるので便利といえば便利です。が、最近ちょっとした事件がありました。オペミスでOSが死亡してしまい、データだけでも救出しようとしたときの話しです。旧来の方法であれば、別HDDにLinuxを入れて、OSが死亡したHDDのデータ用パーティションをmountすれば簡単にデータが抽出できたのですが、LVMだとちょっと面倒くさいです。そこで今回はLinuxでLVMのデータを抜き出す方法をまとめてみました。(今回は多分一部ケアレスミスが含まれていると思います。その場合ご指摘いただけたら幸いです) 【
意外に危ないメーリングリスト運用 ― ＠IT情報マネジメント
メーリングリストはとても便利であるため、多くの組織で日常的に使われているが、何も考えずに運用しているとさまざまな問題を引き起こす。そこで今回はメーリングリストに関する問題を洗い出し、その解決方法を考えてみたい。 メーリングリストが引き起こす問題とは 以下ではセキュリティと社内情報格差というテーマで2つずつ、計4つの問題をケーススタディ形式で紹介する（すべてフィクションである、念のため）。 ケース1 退職者に社内情報が筒抜け 退職者が退職後もメーリングリストを受信できていて、社内情報が筒抜けであったことが発覚した。 解説： メーリングリストのメンバー管理はメーリングリスト作成者が行うところが多い。そのような場合は概してメンバー登録には熱心だが、メンバー削除には無頓着の場合が多い。メーリングリスト作成者の意識の低さも問題だが、そのことを社内のだれもが検知できない状況にも大きな問題がありそうであ
Python Corner
能書き・環境整備 元の "Python Corner" はもう大部古くなってしまったようだ。 何より、現在 (2008-06-07) 主に使っている環境は、Leopard (MacOS X 10.5.3) だったりする……。 なので、すっかり新しくする事にした。 とりあえず、数値計算・プロットを中心に、Leopard 上の環境整備について述べる事にし、GPIB 他のトピックは追々書き足していくつもり。 Leopard に Python をインストールするには色々な手が有るようで、 Leopard についてくるのをそのまま使う。何と、Leopard 10.5.2 には、Python-2.5.1 がついて来た。(/usr/bin/python2.5) MacPort でインストールする。これも 2.5.1。 (/opt/local/bin/python2.5) Python.org から、Ma
<!--Konrad Hinsen's Python Page-->科学者のための Python 入門 目次
訳者より： これは、Konrad Hinsen 氏 による Python for Science の中から、An introduction to Python for scientists の部分を和訳したものです。 この教材中の例題には、PDB ファイル（Protein Data Bank、タンパク質のＸ線構造解析データ）の操作が多く採用されていますが、他分野の方々にとっても有用な題材を豊富に含んでいると思います。 オリジナルに（若干の）改訂がなされていました。改訂箇所は、この色で示してあります。（1999.11.24） これは、グルノーブルの Institute of Structural Biology の同僚たちに行った Python 入門コースの教材です。他の目的に使うのも自由ですし、改善点の示唆も歓迎します。 ただし、これは自習用には作られていないことに注意して下さい。 つまり
2009-01-02
Pythonは科学計算にもよくつかわれるようだ。 科学者に必要なpythonモジュールはなにか 科学者のための Python 入門 とりあえず、Python本体に加えて以下のモジュールをインストールしてみる。 Python SetupTools モジュールを簡単インストールできる numpy 行列などを扱える SciPy 数値計算など Matplotlib: Python plotting — Matplotlib 3.0.3 documentation グラフプロットなど。easy_installでインストール PIL 画像処理ライブラリ。easy_installでインストール http://ipython.scipy.org/moin/:pyreadline IPythonで使用するモジュール IPython インタラクティブシェル。easy_installでインストール 準備 Pyt
2009-01-02
Pythonは科学計算にもよくつかわれるようだ。 科学者に必要なpythonモジュールはなにか 科学者のための Python 入門 とりあえず、Python本体に加えて以下のモジュールをインストールしてみる。 Python SetupTools モジュールを簡単インストールできる numpy 行列などを扱える SciPy 数値計算など Matplotlib: Python plotting — Matplotlib 3.0.3 documentation グラフプロットなど。easy_installでインストール PIL 画像処理ライブラリ。easy_installでインストール http://ipython.scipy.org/moin/:pyreadline IPythonで使用するモジュール IPython インタラクティブシェル。easy_installでインストール 準備 Pyt
NumPy — NumPy
NumPy is the fundamental package for scientific computing with Python. It contains among other things: a powerful N-dimensional array object sophisticated (broadcasting) functions tools for integrating C/C++ and Fortran code useful linear algebra, Fourier transform, and random number capabilities Besides its obvious scientific uses, NumPy can also be used as an efficient multi-dimensional containe
Numerical Python の紹介
Numerical Python は Python言語に Numeric ライブラリを拡張したものです。 Numerical Python は 数値配列を Python に提供しています。 線形代数、FFT などのライブラリを簡潔なインターフェースで提供しています。 配列の操作も for 文のループで添字を操作する必要がなくなり、見通しのよい簡潔なコーディングが可能になっています。 動作環境は各種 MS-Windows, MacOS, 各種 Unix です。 Numerical Python はしばしば Numeric Python とか NumPy と表記されることがあります。 Numerical Python の簡単すぎる説明 Numerical Python のサイト http://www.pfdubois.com/numpy/ Numerical Python のソースの入手先 h
型チェックをする - YAMAGUCHI::weblog
動機 Pythonに限らず動的型付けな言語は変数を扱うときに型に気をつける必要があります。いままでは割とざーっと作ってしまっていたので型の扱いはKnownでやっていたのですが、ソースを公開したりしているので多少気をつけていこうかなと思いました。 方法 typesをimportします。 5.15 types -- 組み込み型の名前 下記に一覧をメモしておきます。たいてい<型名>Typeな感じです。 型 定義された名前 None NoneType Boolean BooleanType 整数 IntType バイト文字列 StringType Unicode UnicodeType 文字列(Byte & Unicode) StringTypes リスト ListType 辞書 DictType, DictionaryType 関数 FunctionType, LambdaType ジェネレータ
Pythonで変数の型をチェックする方法（Javaでいうinstanceofが使いたい）
リスト、辞書、タプルのようなイテレータが使える型には__iter__属性がある ただし文字列には__iter__がない Javaでいうinstanceofがやりたいときは、組み込み関数isinstance(obj, type)を使う issubclass(obj, type)というのもある 基本的にPythonではあまり変数の型を気にしないようなのですが、 それでもどうしても型チェックがやりたくなるときはあります。 引数が本当にリストなのかどうかチェックしたりとか、引数をfor()文でループさせたいときとか。 そういった場合にPythonではどうすればいいのか調べてみました。 以下、すべてPython2.5.2で動作確認しています。 Javaでいうinstanceofに相当するPythonの組み込み関数はisinstance(obj, type)です。このメソッドを使えば、引数がリストか、
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