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Pythonのcollectionsモジュールが地味に便利 - 唯物是真 @Scaled_Wurm
PythonのcollectionsモジュールにはdefaultdictやCounterなどの便利なデータ構造があります。 いくつかメモ代わりに紹介しておきます defaultdict 辞書にキーが含まれない場合のデフォルト値を指定できます。 リストをデフォルトで持つ辞書などが作れます。 defaultdictへの引数としては初期値のものを返す関数を与えます from collections import defaultdict d = defaultdict(list) d['Hello'].append('World') 変わった使い方としては以前別の記事でも紹介しましたが単語にIDを割り振るのに便利です 単語などをIDにマッピングする - 唯物是真 @Scaled_Wurm 以下のようなコードを書くと未知の単語が辞書に与えられたら、その単語に新たなIDを振っていくことができます。 w
numpyでのKLダイバージェンスとJensen-Shannonダイバージェンスの実装 | Vingow 開発チームブログ
scipyには距離を測るための手続きが用意されています(scipy.spatial.distance)。ユークリッド距離やcosine距離(cosine類似度)などもあるのですが、確率分布間の距離とも言うべきKLダイバージェンスやJensen-Shannonダイバージェンスなどは実装されていません。ということで、実装してみました。 実装コードだけ見たいという場合は、最後まで読み飛ばしてください。 KLダイバージェンスとJensen-Shannonダイバージェンスについて KLダイバージェンス(カルバック・ライブラー情報量; Kullback–Leibler divergence; 相対エントロピー)とは、分布と分布の差異の大きさ(≠距離)を測るものです。分布と分布があったとき、のに対するKLダイバージェンスは で定義されます。また、クロスエントロピーを使って と定義することもできます。クロ
機械学習や統計に関する情報収集 - Qiita
本日は少し趣向を変えて、機械学習や統計に関する情報収集源についてまとめてみたいと思います。 機械学習 機械学習界隈の情報収集方法 http://d.hatena.ne.jp/kisa12012/20131215/1387082769 いきなりですが上記の記事に機械学習に関する有力な情報源がまとまっています。まずはここを参考にするのが良いかと思います。ただ情報が多すぎですので、筆者は Wikicfp と arXiv.org あたりの論文、それにはてなブックマークをチェックしています。 また論文については機械学習の論文を探すにも良い情報がまとまっています。こちらも参考になります。 機械学習は日進月歩の世界ですので、最新の査読済み論文を追って概略だけでも理解する能力を身に付けると良いかと思います。 書籍としては次の 2 冊が聖書とも言える必読書で、本気で機械学習をやりたければ必ず参考になるかと思
Pythonらしいコードの書き方 - Kesinの知見置き場
はてなブログに移行して最初の記事はやはりPythonネタにしました。 はてなブログいいですね。デザインの編集がやりやすくなったのと、Markdownで書けるのが素晴らしいです。 PyCon 2013の動画を見ていたら、素晴らしい"Transforming Code into Beautiful, Idiomatic Python"という発表を見つけたのでそのまとめです。 今どきのPythonコードのベターな書き方を紹介しています。 Transforming Code into Beautiful, Idiomatic Python ... スライドはこちらにありました 結構長くなってしまったので、知ってる項目は読み飛ばしてもらえばと思います。 ループの基本 整数のループ まずは基本のループ。 Cのfor int i=0; i<6; i++をPythonで単純に書くとこうなります。 for
vertical & horizontal lines in matplotlib
I do not quite understand why I am unable to create horizontal and vertical lines at specified limits. I would like to bound the data by this box. However, the sides do not seem to comply with my instructions. Why is this? # CREATING A BOUNDING BOX # BOTTOM HORIZONTAL plt.axhline(y=.4, xmin=0.25, xmax=0.402, linewidth=2, color = 'k') # RIGHT VERTICAL plt.axvline(x=0.402, ymin=0.4, ymax = 0.615, li
30 Python Language Features and Tricks You May Not Know About
Since I started learning Python, I've kept a list of "tricks". Any time I saw a piece of code that made me think "Cool! I didn't know you could do that!" I experimented with it until I understood it and added it to the list. This post is a summary of that list. If you are an experienced Python programmer, chances are you already know most of these but you might still find a few surprises. If you a
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The Python Challenge
The first programming riddle on the net There are currently 33 levels. Click here to get challenged What people have said about us: "These sorts of things are in my opinion the best way to learn a language.", brberg at Media Cloisters "It's the best web site of the year so far.", Andy Todd at halfcooked "Addictive way to learn the ins and outs of Python.. a must for all programmers!", salimma at s
pythonで心理実験 目次
Pythonで心理実験¶ はじめに¶ さまざまなOSでフリーで利用できるpythonを使った心理実験プログラム入門？です。 今まで何度かきちんとしたものを作ろうとして挫折しているので、挫折しないように深く考えずテキトーに書き散らかしています。 解説中では一応pythonの文法について簡単な説明がありますが、かなりいい加減な記述もありますので、まっとうなpythonの入門書も参考にしながら読んでください。 注釈 追記 (2019年6月) 「例題1」を書いてから約10年の月日が流れ、Pythonでの心理実験作成を取り巻く状況も大きく変化しました。例題17まではVisionEggを使うことを前提として書いていたのですが、現在のPC環境でVisionEggを使用することが困難になってきたため、それらの記述は今から学ぶ人にとってほとんど役に立たないものとなってしまいました。最近は内容を更新するための
【シリーズ】「pythonとOpenCVを用いたCVプログラミング」... | DERiVE コンピュータビジョン ブログ
このサイトについて DERiVEはコンピュータビジョン、画像認識が専門のMasaki Hayashiがお送りしている、コンピュータビジョン(Computer Vision)を中心としたITエンジニア、研究向けのブログです。※「DERiVE メルマガ別館」は2015/9月で廃刊致しました、 シリーズ、「pythonとOpenCVを用いたCVプログラミング」の第4回です。（SEO対策で、シリーズ名を変えました） 今回は、前回に紹介したiPythonの基本的な操作説明を行います。同時に、SpyderというIDEの中で、どのようにIPythonのインタープリターを使用できるかについて説明して行きます。 最低限のことしか説明しませんので、 それ以上の詳しい機能の使い方は以下の公式ドキュメントや、公式サイトでリンクされているチュートリアルビデオなどをご覧ください。また、インタラクティブシェルについて今
Python で一番最初に入れるべきパッケージ setuptools と pip
追記 20170227: pip は Python 3.4 以降では Python 本体に同梱されるようになったとのことで、以下の作業は不要になりました。Python 本体をインストールすれば pip がモジュールとして次の形式ですぐに利用できます。 次のページが参考になります。 Python モジュールのインストール 注: ここでは setuptools を紹介してますが、現在 setuptools は更新がストップしています。代わりに distribute というパッケージが開発されていて、それが setuptools の代わりになるので、以下、 setuptools の部分を distribute で読み替えていただくとよいかと思います。基本的な使い方は同じです。 Python の魅力のひとつに、世界中で開発されている豊富なパッケージ（ライブラリ）群があります。 すばらしいパッケージ
1.4. Matplotlib: plotting — Scipy lecture notes
Tip Matplotlib is probably the single most used Python package for 2D-graphics. It provides both a very quick way to visualize data from Python and publication-quality figures in many formats. We are going to explore matplotlib in interactive mode covering most common cases. Tip IPython is an enhanced interactive Python shell that has lots of interesting features including named inputs and outputs
2.10. Sympy : Python での記号計算 — Scipy lecture notes
Objectives 任意精度での数式の評価。 記号表現の代数的な操作の実行。 基本的な微積分(極限, 微分 , 積分) を記号表現で行なう。 多項式や超越方程式の求解。 いくつかの微分方程式の求解。 SymPy とは? SymPy は Python の記号計算ライブラリです. コードのシンプルに保ち理解しやすく簡単できる上に, 商用の代替ソフト(Mathematica, Maple)と直接張り合うことのできる十分な機能を持った代数計算システムを目指しています. SymPy は全て Python で書かれていて外部ライブラリを必要としません. Sympy のドキュメントとインストール用パッケージは http://sympy.org/ にあります
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How to return cost, grad as tuple for scipy's fmin_cg function
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