The Development of Python HDBSCAN Compared to the Reference Implementation in Java
The Development of Python HDBSCAN Compared to the Reference Implementation in Java¶Or, why I still use Python for high performance scientific computing¶Python is a great high level language for easily expressing ideas, but people don't tend to think of it as a high performance language; for that you would want a compiled language -- ideally C or C++ but Java would do. This notebook started out as
PyPy.js
PyPy.js is an experiment in building a fast and compliant python environment for the web. It uses the PyPy python interpreter, compiled for the web via emscripten, with a custom JIT backend that emits asm.js code at runtime. Try it out below, or see the links above for benchmarks and download information.
PyPy.js - PyPy Python in Your Browser
Imagine a future where you are building that rich, client-side web app. You start by creating some backend services in Flask or Node, an HTML page, throw in a few divs and uls, and then you type [script src="main.py" language="Python"]. That future might just be possible, for the right types of applications, with Ryan Kelly's pypy.js project. Links from the show: PyPy.js: What? How? Why? - PyCon 2
Pythonで機械学習アプリケーションの開発環境を構築する - Qiita
Pythonで機械学習アプリケーションの開発環境、具体的にはNumpy/Scipy/scikit-learnを導入する手順について解説します。 なお、環境はPython3ベースを想定しています。 Minicondaベース(推奨) 機械学習系のパッケージはコンパイルが面倒なものが多いため、コンパイル済みバイナリをインストールできるconda(Miniconda)での環境構築を推奨します。 まずはPython本体(Python3想定)、パッケージ管理ツールであるpip、仮想環境を作成するvirtualenv、といった基本的な環境の構築を行います。 ※virtualenvについては今回(condaを使う場合)は不要ですが、Pythonで開発を行うなら入れておくべきパッケージなので併せて入れておきます。 Mac/Linux デフォルトのPythonと分けてインストールするため、pyenvを利用しま
オンラインアルゴリズムで平均値の逐次計算 - Qiita
オンラインアルゴリズムとは、データが逐次的に入ってきた時にも計算できるアルゴリズムのことである。 データを全て見た上で計算するバッチ(オフライン)アルゴリズムと対比してこう呼ばれる。 オンラインアルゴリズムは、すべてのデータをメモリ上に保持しておくのが厳しいような大規模データを扱う場合などによく使われる。機械学習の文脈でよく見かけるかもしれない。機械学習の文脈だと割と理論的に難しい物が多いが、平均、分散、サンプリングなどは簡単なシステムを作るときにも割とよく使うので、データが逐次的に来ても処理が書けるようになっておくと幸せになれることもあるはず。 今回は、平均値の逐次計算についてだけやり方を書いておく。 平均値の逐次計算 averageを求めたい平均値、totalを今までに処理したデータの個数として、 以下の形で記述できるようにすることを目標とする。
正月の酔っ払い物理学者が数学者の皮を被った天使に出会うお話 | カメリオ開発者ブログ
あけましておめでとうございます。白ヤギの物理担当、シバタアキラ(@punkphysicist)です。 皆様はどんなお正月を過ごされましたか？日本の正月といえば、おせち、日本酒、おばあちゃん、そしてパズル、ですよね。私の正月はそんな感じでした。お節をたらふく食べ、美味しいお酒でほろ酔い気分になっている私の横で、黙々とおばあちゃんがパズルをやっているのに気づいたのです。部屋中をフワフワしている私とは全く対照的に、微動だにせずパズルを続けるおばあちゃん。御年迎えられると辛抱強さが半端ない。 そんなおばあちゃんがやっていたのはかわいいチョコレートのピースとは裏腹にこんな挑発的な文言の書かれたパズルです（この記事はアフィリエイトではありませんが、写真をクリックすると買えます） 何時間たっても答えが出ないおばあちゃん、辛抱強さは人一倍強いですが、私も何とか助けてあげたいと思いトライ。しかし日本酒が・・
Pythonディープラーニングライブラリのツートップ「Pylearn2」「Caffe」とは～PyData Tokyo Meetup #1イベントレポート
PyData Tokyoは「Python＋Dataを通じて、世界のPyDataエクスパートと繋がれるコミュニティーを作る」ことを目的として設立されました。その達成に向けた活動の一つとして、月1回のペースで勉強会を開催しています。勉強会はゲスト講師による講演＋ディスカッションという構成です。2014年10月に開催された第1回勉強会「PyData Tokyo Meetup #1 - Deep Learning」では、非常に活発な議論が行われ、今後の発展が期待できる内容となりました。 本連載では、勉強会を含む活動を通じてPyData Tokyoが得た「Python＋Data」の可能性やナレッジを、読者の方にお届けしていきます。機械学習や大規模データ解析など、幅広いテーマを取り扱っていく予定です。 データ解析に関心を持つ人たちのコミュニティ 「PyData Tokyo」の設立 こんにちは。PyDa
紹介マニアどらふと版: Python の __new__ や __init__ はコンストラクタではない
概要 結構 Python の「__new__」や「__init__」をコンストラクタと記述する人がいるが、厳密にはコンストラクタではない。 コンストラクタの定義 コンストラクタの定義は「Constructor (object-oriented programming) - Wikipedia, the free encyclopedia」や「コンストラクタ - Wikipedia」を見るのが良いかもしれない。 コンストラクタの定義は、厳密には以下だと思われる。 オブジェクトを生成する またオブジェクトの生成とは以下を示す。 allocation(メモリ割り当て) initialization(初期化) 「コンストラクタ」はオブジェクト生成のために呼ばれる物の事を指すので、全ての最初に呼ばれる物を指す。 「__new__」と「__init__」がコンストラクタでないことの証明 以下は「__
[Python][お勉強] Python入門(59) - 新スタイルクラス
メモ代わり。てきとーに。 いや、ですからてきとーですって。 2年前ぐらいにPythonあたりでメールくれた方、ごめんなさい。メール紛失してしまい無視した形になってしまいました。。。 ビルトインオブジェクトを継承したクラスは新スタイルクラスとなる。 そうでは無いクラスはクラシッククラスという。 新スタイルクラスはPython2.2で導入されたもの。 新スタイルクラスとクラシッククラスの違い オブジェクトツリーの検索順が違う新スタイルクラスではスタティックメソッド、クラスメソッドが使用できる新スタイルクラスでは__slots__属性が使用できる。新スタイルクラスでは「プロパティ」を使用することができる。新スタイルクラスでは__getattribute__メソッドを使用することができる。 オブジェクトツリーの検索順 クラシッククラスの場合 class A: pass class B(A): pa
新スタイルクラスの内部の話
原文：http://python-history.blogspot.com/2010/06/inside-story-on-new-style-classes.html 原文投稿者：Guido van Rossum [注意：この投稿はとても長くて技術的です] 表面上は、新スタイルクラスは、元々のクラスの実装と非常に似通って見えるが、新スタイルクラスでは次のような数々の新しいコンセプトが導入されている。 __new__()という名前の低レベルのコンストラクタ 属性アクセスのカスタマイズを一般的にできるようにするデスクリプタ 静的メソッドとクラスメソッド プロパティ(演算してから結果を返す属性) デコレータ(Python 2.4から導入) スロット 新しいメソッド解決順序(Method Resolution Order, MRO) このエントリーでは、これらのコンセプトについて光を当てていこう
新スタイルクラス
原文：http://python-history.blogspot.com/2010/06/new-style-classes.html 原文投稿者：Guido van Rossum 以前、Pythonへのクラスの追加は、本質的には後付であったという説明を行った。実装の選択は、Pythonの「手抜きをする」という哲学に従って行われた。しかし、Pythonが進歩するに従い、エキスパートのPythonユーザは、クラスの実装の問題について頻繁に不満を述べるようになってきた。 クラスの実装の1つの問題は、組み込み型のサブクラス化を行う方法がなかったということである。例えば、リスト、辞書、文字列やその他のオブジェクトは何か「特別」なもので、サブクラス化して、一部を特殊化することができなかった。この制限は、「オブジェクト指向である」と主張していた言語にしては、奇妙に見えてしまっていた。 他の問題は、型
Unifying types and classes in Python 2.2
Notice: While JavaScript is not essential for this website, your interaction with the content will be limited. Please turn JavaScript on for the full experience. Python Version: 2.2.3 Guido van Rossum This paper is an incomplete draft. I am soliciting feedback. If you find any problems, please write me at guido@python.org. Table of Contents Change Log Introduction Subclassing built-in types Built-
Pythonを書き始める前に見るべきTips - Qiita
Pythonを使ってこの方さまざまな点につまずいたが、ここではそんなトラップを回避して快適なPython Lifeを送っていただくべく、書き始める前に知っておけばよかったというTipsをまとめておく。 Python2系と3系について Pythonには2系と3系があり、3系では後方互換性に影響のある変更が入れられている。つまり、Python3のコードはPython2では動かないことがある(逆もしかり)。 Python3ではPython2における様々な点が改善されており、今から使うなら最新版のPython3で行うのが基本だ(下記でも、Python3で改善されるものは明記するようにした)。何より、Python2は2020年1月1日をもってサポートが終了した。よって今からPython2を使う理由はない。未だにPython2を使う者は、小学生にもディスられる。 しかし、世の中にはまだPython3に
Parallel Programming in Python
An introduction to parallel programming using Python's multiprocessing module -- written by Sebastian Raschka June 20, 2014 Tweet CPUs with multiple cores have become the standard in the recent development of modern computer architectures and we can not only find them in supercomputer facilities but also in our desktop machines at home, and our laptops; even Apple's iPhone 5S got a 1.3 Ghz Dual-co
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http://kwatch.houkagoteatime.net/blog/2014/08/24/python-pitfalls/
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Issue 21784: __init__.py can be a directory - Python tracker