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SciKits - scikits
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【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6回です。今回は、本連載で用いてるライブラリ群「python(x,y)」のみならず、pythonで科学技術計算を行うためには必須の基盤ライブラリであるscipyとnumpyについて概説します。また、scipyを補間する高度なライブラリscikitsについて紹介します。 ちなみに今回で、本題のOpenCVやsciki-learnの説明に入れるための事前説明の、ようやく最後の回です。ただし、openCVのpythonインターフェースではnu
Pythonの数値計算ライブラリ NumPy入門 - Qiita
この投稿は自分のブログ記事をQiita用に整形したものです。追記事項があればブログの方に書いていきます。 「Pythonの数値計算ライブラリ NumPy入門」 http://rest-term.com/archives/2999/ Pythonの数値計算ライブラリ NumPy入門 Scientific Computing Tools For Python — Numpy NumPy は Pythonプログラミング言語の拡張モジュールであり、大規模な多次元配列や行列のサポート、これらを操作するための大規模な高水準の数学関数ライブラリを提供する。(via Wikipedia) これまで知識があいまいだったNumPyについて、もう一度おさらいしたいと思います。NumPyはSciPyと併せて科学技術計算でよく利用されています。また、高速に行列演算ができるのでOpenCV(コンピュータビジョンライブ
Scipy,Numpy,matplotlibの初心者向けリソースのメモ - cslabの日記
ちなみに、ScipyはNumpyに依存していて、NumpyはN次元配列を効率的にあつかえる機能が実装されている、らしい。 Scipyのとっかかりとしては、「科学技術計算のために Python を始めよう」のリソースがOK http://www.ike-dyn.ritsumei.ac.jp/~uchida/scipy-lecture-notes/index.html roscipy 2010 のチュートリアルからの講義和訳らしい。 scipyのTutorialも必須だろう。 http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/index.html scipyで各種ファイルを読み込む http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/io.html matlabのmatファイル、wekaのar
Pythonの数値計算ライブラリ NumPy入門
[python] ## 二次元配列 (行列) >>> a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]]) >>> a array([[ 1, 2, 3], [ 4, 5, 6], [ 7, 8, 9], [10, 11, 12]]) >>> a.flags C_CONTIGUOUS : True ## データがメモリ上に連続しているか(C配列型) F_CONTIGUOUS : False ## 同上(Fortran配列型) OWNDATA : True ## 自分のデータかどうか、ビュー(後述)の場合はFalse WRITEABLE : True ## データ変更可能か ALIGNED : True ## データ型がアラインされているか UPDATEIFCOPY : False ## Trueには変更できないので特に気にしなくて良い >>>
私訳「暫定的 NumPy チュートリアル」 - naoya_t@hatenablog
# 原文：http://www.scipy.org/Tentative_NumPy_Tutorial このチュートリアルを読む前に、Pythonについてちょっとは知っているべきだ。記憶をリフレッシュしたいと思うなら、Pythonチュートリアルを見てくるがいい。 このチュートリアルに出てくる例を試したいなら、あなたのPCに少なくとも Python NumPy はインストールされているべきで、他に入ってると便利なのは： ipython は拡張されたインタラクティブなPythonシェルで、NumPyの機能を探検するのにとても便利 matplotlib があると図表の描画が可能になる SciPy はNumPyの上で動く科学計算ルーチンを沢山用意してくれる 基礎 NumPy の主要なオブジェクトは、同じ型（普通は数）の要素のみから成り、正の整数のタプルで添字付けされた、均質なテーブル（というか多次元
非公開サイト
サイトの構築。作品の販売。ブログの投稿。この他にもさまざまな機能があります。 ログイン サイトをはじめよう 非公開サイト このサイトは現在プライベート設定になっています。
PythonとかScrapyとか使ってクローリングやスクレイピングするノウハウを公開してみる！ - orangain flavor
2016-12-09追記 「Pythonクローリング&スクレイピング」という本を書きました！ Pythonクローリング&スクレイピング -データ収集・解析のための実践開発ガイド- 作者: 加藤耕太出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2016/12/16メディア: 大型本この商品を含むブログを見る 2015年6月21日 追記： この記事のクローラーは動かなくなっているので、Scrapy 1.0について書いた新しい記事を参照してください。 2014年1月5日 16:10更新： デメリットを修正しました。 以下の記事が話題になっていたので、乗っかってPythonの話を書いてみたいと思います。 Rubyとか使ってクローリングやスクレイピングするノウハウを公開してみる！ - 病みつきエンジニアブログ 複数並行可能なRubyのクローラー、「cosmicrawler」を試してみた - プログラマにな
Python でシェル経由でコマンド実行するときのバッドノウハウ - methaneのブログ
PHPだってシェル経由でないコマンド呼び出し機能が欲しい コマンド実行でシェルが怖いなら使わなければいいじゃない どちらの記事でも Python の subprocess を使ってシェルを介在せずにコマンドを実行する方法が紹介されています。 シェルを介在すると、エスケープの問題考えるのが面倒だったり、 kill してみたらシェルだけ殺して肝心のコマンドがずっと残ってるというアホみたいな問題を避けられるのでお勧めです。 いい子はこれを使いましょう。 この記事ではどうしてもシェルの機能が使いたい場合や、 subprocess の PIPE の組み立てが面倒な場合のための、バッドノウハウを紹介していきます。 ちなみに、バッドノウハウと呼んでるのは、安全安心 one size fits all ではなく、メリット・デメリット・やり方をいちいち調べないといけなくて、しかもその調べる行為がほとんどコン
Google Python スタイルガイド
概要¶ これは Google Python Style Guide Revision 2.29 を日本語に訳したものです。 本家ガイドは CC-By 3.0 ライセンス の基で公開されています。また、本ガイドも同ライセンスを継承します。 本家ガイドの著者は以下の通りです。 Amit Patel Antoine Picard Eugene Jhong Jeremy Hylton Matt Smart Mike Shields また、本ガイドの翻訳者は以下の通りです。 Kosei Kitahara 本ガイドに誤植、誤訳があった場合は issue で教えてください。 その他本ガイドに関する問い合わせは、サイト最下部に記載のメールアドレスか @Surgo にお願いします。 はじめに¶ Python は Google で使われている主要なスクリプト言語です。 このスタイルガイドは Python によ
findとPerlワンライナーで複数ファイルの文字列を一括置換 - hogehoge foobar Blog Style Beta
あるディレクトリ以下のファイルの文字列を一括置換する方法。 find,xargs,perlで一括置換 カレントディレクトリ以下のテキストファイル(*.txt)の文字列"hoge"を"foo"に置き換えする場合。 $ find . -type f -name '*.txt' | xargs perl -i -pe 's/hoge/foo/g' 置換前のファイルをバックアップとして残しておきたい場合、perlの-iの後ろにバックアップファイルの拡張子を付けます。 (サンプルでは.bakとしてバックアップファイルを作成) $ find . -type f -name '*.txt' | xargs perl -i.bak -pe 's/hoge/foo/g' $ $ ls -l total 32 -rw-r--r-- 1 foo bar 1100 8 21 00:57 test.txt -rw-
readwrite.jp
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cx_Freeze
About cx_Freeze cx_Freeze is a set of scripts and modules for freezing Python scripts into executables, in much the same way that py2exe and py2app do. Unlike these two tools, cx_Freeze is cross platform and should work on any platform that Python itself works on. It supports Python 3.5 or higher (for Python 2.7 use cx_Freeze version 5). Download/Install Version 6.1, released January 4, 2020 Insta
Think Complexity
by Allen B. Downey Buy this book from Amazon.com. Download this book in PDF. Read this book online. The second edition of this book is available here. Description This book is about complexity science, data structures and algorithms, intermediate programming in Python, and the philosophy of science: Data structures and algorithms: A data structure is a collection that contains data elements organi
Python(NumPy, SciPy)でフォルマント分析を行う
RubyMotionブームが俺の中で巻き起こり、社内で布教活動をしていました。「やっぱり自分でアプリを作ってリリースまで持っていかないと、きちんと評価できないよね」ということで、前から作りたかった音声解析アプリを作り始めました。 そのために信号処理のアルゴリズムを勉強しましたが、む、難しい。 さて、RubyMotionはvendorディレクトリに適当に.mと.hを突っ込んでおいて、Rakefileで指定しておけばObjective-Cのコードをコンパイルしてくれます。 信号処理はなるべく高速化したいので、Objective-C(というか、C言語)で書きたいです。RubyMotionでは、そういった用途にも比較的楽に対応できる感じになっているわけです。 信号処理アルゴリズムを俺がC言語で実装する必要性 C言語で複雑な信号処理のアルゴリズムの実装は難しいです。 インターネットに落ちている実装s
Python用のトピックモデルのライブラリgensim の使い方(主に日本語のテキストの読み込み) - 唯物是真 @Scaled_Wurm
gensimは前に以下の記事でも使ったPython用のトピックモデルなどの機能があるライブラリです。 小説家になろうのランキングをトピックモデルで解析(gensim) - 唯物是真 @Scaled_Wurm 以前紹介した以下の論文でもgensimが使われていました 論文紹介 “Representing Topics Using Images” (NAACL 2013) - 唯物是真 @Scaled_Wurm deep learningで話題になったword2vecの機能も取り入れてたりして面白いライブラリです Radim Řehůřek : Deep learning with word2vec and gensim 入力の作り方がすこしわかりにくいかなぁと思ったので、メモっておきます。 コーパスの作り方 以下の公式の例で説明します この例ではリスト内のそれぞれの要素が1つの文書となります
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scikit-learn: machine learning in Python — scikit-learn 1.8.0 documentation
http://kwatch.houkagoteatime.net/blog/2013/12/07/python-tips/
atsuhiro-me.net
Think Python, first edition – Green Tea Press