
Cython(pythonライクな文法のcのメタ言語)を自分でコンパイルする方法がわかりにくかったのでメモ http://ja.wikipedia.org/wiki/Cython pythonとほぼ同じ文法 それをcythonがc/c++言語に変換してくれる 変換されて出てきたc/cppファイル(libpython2.6にのみ依存)は自由にコンパイルして使える cの自動生成機としてだけではなく、pythonとのインターフェースも充実(本来的にはこっちが大事) 基本的にcライブラリしかcallできないが、numpyは使える←重要 ただし型情報を追加しないと普通のnumpy同様遅い http://omake.accense.com/static/doc-ja/cython/src/tutorial/numpy.html 自分でコンパイルする方法を調べた理由は、nvcc(cudaのc++コンパイ
I am trying to run some code with Python 3.5 on Windows 10 with the use of cygwin (mingw). To be precise I am using the PyDSTool module, where I call the dopri integrator. The problem is, I am having trouble with distutils not recognizing Microsoft Visual Studio 2015. Is there a way to avoid this (without going back to older versions of Python, Windows, Visual Studio). The full Error can be seen b
注意:この記事は古い情報です。 下記のページを代わりに読んでください。 データサイエンティストを目指す人のpython環境構築 2016 - Qiita 以下は、上記を読んで足りない場合のみ、読むようにしてください。 この記事は、他の言語でのプログラミング経験はあるけどPythonは初めての人向けに、Pythonを使ったデータ解析プログラミングを始めるまでのおすすめルートを示すものです。 対象者は、WindowsまたはMacユーザです。Linuxユーザは自分でできると思うので割愛。 データ解析に必要なもの・ライブラリ Python本体 NumPy: 配列データ(ベクトルや行列)を簡単に扱うためのライブラリ SciPy: 科学計算用ライブラリ matplotlib: グラフの作図ライブラリ pandas: Rみたいなデータフレームが使える (オプション)IPython: 便利な対話環境+レポ
こんにちは、得居です。最近は毎晩イカになって戦場を駆けまわっています。 本日、Deep Learning の新しいフレームワークである Chainer を公開しました。 Chainer 公式サイト GitHub – pfnet/chainer Chainer Documentation Chainer は、ニューラルネットを誤差逆伝播法で学習するためのフレームワークです。以下のような特徴を持っています。 Python のライブラリとして提供(要 Python 2.7+) あらゆるニューラルネットの構造に柔軟に対応 動的な計算グラフ構築による直感的なコード GPU をサポートし、複数 GPU をつかった学習も直感的に記述可能 ニューラルネットをどのように書けるか 次のコードは多層パーセプトロンの勾配を計算する例です。 from chainer import FunctionSet, Vari
Twitterのフォロワーさんが「こんなサービスあったらいいな」と呟いておりまして。 いっちょ俺が作るか!という事で、作業記録を残してみようかと思います。 最近MacをOS再インストールし、ほぼまっさら、xcode(使わないけどgit有効化に必要)とemacsだけが入ってるような状態からのスタートです。 Webサービスってどうやって作っていくんだろと思われてる方の参考になれば幸いです。なお、いつもの通りDjango&Heroku構成です。 ※これ見て何かを作れるという訳ではなく、こんな流れで作ってるよという説明ですので、詳細は結構省き気味です。 ※作るときのポイントを先に言ってしまいますが、いきなり完成系を目指すんじゃなくて、ちょっと作って動かしてを繰り返すのがポイントになってくるんじゃないかなと思ってます。僕はSI屋なんですが、新人君とかでもいきなり全部コーディングして、いざ動かすと動か
The document describes various probability distributions that can arise from combining Bernoulli random variables. It shows how a binomial distribution emerges from summing Bernoulli random variables, and how Poisson, normal, chi-squared, exponential, gamma, and inverse gamma distributions can approximate the binomial as the number of Bernoulli trials increases. Code examples in R are provided to
目次 魔法少女まどか☆マギカ NLTK NLTKコーパス まど☆マギ台詞単語解析 まど☆マギ台詞形態素解析 魔法少女まどか☆マギカ NLTK練習の題材として2011年の大ヒットアニメ?「魔法少女まどか☆マギカ」の台詞を用いる。通称まど☆マギで知られる本作品であるが、第15回文化庁メディア芸術祭アニメーション部門大賞、既に映画かも決まっておりテレビシリーズの総集編前後編と完全新作の全3作品の製作が予定されている。いわゆるダークファンタジーの世界観で台詞の中にも絶望を彷彿させるマイナス思考な台詞が多いように思う。事前の予想では「いやだ」とか「助けて」などの台詞が頻繁に使われていると考えたが、それらをNLTKを用いて検証してみる。この記事の前半はNLTKの設定、後半がまど☆マギの台詞を単語/形態素の両面で解析している。尚使用するサンプルコードは全てgithubに挙げているので、そちらを参照して欲
これはAizu Advent Calender 2014の9日目の記事です! Aizu Advent Calender 2014 前の人: @MiZuKi_Sonoko mizukindevelop: Hackathonに参加しよう {Aizu Advent Calendar 2014 [8]日目} 次の人: @a_r_g_v はじめに FF10はみんな知ってるよね? FF10には七曜の武器っていう伝説の武器みたいなものがあって、入手方法がゲーム中のミニゲームをなんかすごいやるみたいな感じ。 例) サブイベントの「とれとれチョコボ」をタイム0:0:0でクリアする(ティーダ) サブイベントの「サボテンダーの里」をクリアする(リュック) 召喚獣バトルに全部勝利する(ユウナ) その中で巨乳おっぱいさんルールーの「雷平原のサブイベント・雷除けを200回連続で成功する」というものがある。 おっぱいさ
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 これはクローラー/スクレイピング Advent Calendar 2014の7日目の記事です。 Pythonでクローリング・スクレイピングするにあたって、いろいろなライブラリがあるので一覧でまとめてみます。 以下の4つのカテゴリにわけて紹介します。 Webページを取得する Webページからデータを抜き出す Webページの自動操作 総合的なフレームワーク なんでこれが載ってないの?この説明はおかしい!などありましたらお気軽にお知らせください。なお、この記事はいろいろなライブラリを紹介することを目
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