2010-06-08 - はるかさん＠はてなダイアリー
結局MacPortsを使ってインストールしなおしました。 なんかもう1回くらいおなじことしないといけない気がするので、忘備録です。 途中メモをとるのをさぼっていたので間違っている可能性があります。 非常に面倒だったので、素直にMacPortsとかでインストールしたほうが良いかもしれません。 でもこうすることで、X11じゃなくてネイティブなGUIを使えます。でも、滅多にGUIなんて使いません。 そもそも、数値計算でもしない限りこういうパッケージは必要ないと思います。 1. MacPythonをインストール Macに標準でついてくるPythonとは別にPythonをインストールします。 うまくやれば、MacのPythonにもSciPyとかインストールできるかもしれませんが、あきらめました。 なので、以下からダウンロードします。 http://www.python.org/download/ d
[Python] eclipseにPython開発環境（PyDev）を構築する - 開発の覚書
当ブログの過去記事として、Pythonのインストール方法を紹介しています。 【参考：過去のブログ記事】 Pythonのダウンロード：http://www.brainchild.co.jp/blog/develop/2010/08/python-download.html Pythonのインストール：http://www.brainchild.co.jp/blog/develop/2010/08/python-install.html しかし、Pythonを動かすだけでしたら上記記事のソフトをインストールしておけば良いのですが、実際にプログラムを開発しようとなると、それだけでは快適な開発環境としてはいまいちです。 開発環境のIDEとして、eclipse上でPythonのプログラムが作成できればかなり快適になると考えています。 そこで、eclipseでPython開発を行うためのプラグイン「P
Python Tips
1. アンダーバーで始まるけど見える・・・ # module1.py def func1(): print "this is func1." # アンダーバーで始まる名前の変数、関数、クラスは # 外部からは見えないけど・・・ def _func2(): print "this is _func2." # __all__ に定義すればモジュールの外から見える。 # 特に意味も無いが。。。 __all__ = ['func1', '_func2'] 2. グローバル変数を無理やり定義しちゃう __builtins__.func = lambda x, y: x * y __builtins__.foo = 'something' print foo print func(5, 8) どこでも利用可能になる。 これは一般的に当然お勧めしないやり方。 どうしてもグローバル変数を使いたいのなら、
Python入門 ～Pythonのインストール方法やPythonを使ったプログラミングの方法について解説します～ | PythonWeb
Python は 1991 年にオランダのプログラマー、グイド・ヴァンロッサムによって開発されたプログラミング言語です。シンプルで直感的な文法と可読性の高さから、初心者から上級者まで幅広く利用されています。現在では Web 開発やデータ分析に加え、 AI や機械学習などの分野でも活用されています。 Python の最大の特徴は、「書きやすさ」と「読みやすさ」です。コードが直感的でわかりやすく、少ない行数で効率的かつシンプルにプログラムを書くことができます。そのため、プログラミング初心者にとって学習しやすく、経験者にとっても生産性の高い開発を行うことが可能です。また Python には豊富なライブラリやフレームワークが揃っており、初心者でも高度なアプリケーションやシステムを容易に開発できるのが魅力です。 Python は多くの企業や研究機関で採用されており、大手 IT 企業でも活用されていま
自然言語処理は Python がいちばん - 武蔵野日記
現在大学1年生の人で3年後には NAIST に (というか松本研に) 来たいという人から「どんなプログラミング言語やっておくといいですか」と質問されたりするのだが、なかなか答えるのは難しい。自分は Perl → Python がメインでときどき C++/C# を使ったりするのだが、どれが一番いいかはなんとも言えないので、自然言語処理以外に転向する可能性も考えると、C とか C++ とか Java とか(授業でそちらをやるのであれば)を最初の武器に選んだ方がいいのでは、と思ってはいる。 そんなこんなで最近 Hal Daume III (機械学習を用いた自然言語処理では非常に有名な人) のブログで Language of Choice というタイムリーなエントリーが出ていたので、紹介すると、「それなりに大きな自然言語処理のプロジェクトでどのプログラミング言語を使うのか」というアンケート結果が出
科学計算のための楽々環境 python(x,y) - 傀儡師の館.Python：楽天ブログ
2009.10.21 科学計算のための楽々環境 python(x,y) テーマ：プログラミング言語 Python を使う(339) カテゴリ：Python Python をインストールしたあとに、必要な環境をあれこれとそろえていくのは意外に面倒。あれをインストールして、これをインストールして...と。setuptools/easy_install 等でだいぶ楽になったとはいえ、新しい環境を作ったときにまとめて落ちなくインストールするのも手間がかかるし、Windows の場合、Cコンパイラとかもインストールしておきたいとかなると、また面倒。Qt とかも使えるようにしようと思ったら、大変大変。 ということで、以前 Windows 環境では Enthought Python を使っていた(といってもたいしたことはしていない)のだが（Enthought Python が新しくなった (2008/0
Pythonが最高である3つの理由 (1/3)
Pythonを使ったプログラミングについて、今回から解説します。PerlやRubyと比べると、Pythonは日本ではまだマイナーな印象がありますが、「Google三大言語」（C++、Java、Pythonのこと）のひとつでもあり、Facebookをはじめとしたメジャーなサイトでの事例が急速に増えていることから、日本でも今後普及する可能性が高いです。私が社長をしているゼロスタートコミュニケーションズという会社では、設立当時（4年ほど前）から自社製品にはPythonを使っており、ここ半年間、周囲でPythonを使用しているケースが増えているのは嬉しい限りです。 Pythonに限らず、プログラミング言語が日本で普及するかどうかの鍵を握っているのは、（幸か不幸か）日本語情報の多寡であると思います。Rubyの事情は正直よくわかりませんが、たとえばPerlがこれだけ日本でメジャーになったのは、Perl
Python-izm
プログラミング言語Pythonの習得を目的としたサイト、Python-izmです。 入門編、基礎編、応用編などカテゴリ分けされていますが、すでにPythonの基本構文、実行方法等を習得されている方は入門編を飛ばしてご利用ください。これからPythonを学習する、という方は入門編 – Pythonとはより順にご利用ください。また本サイトは主にPython 3系を用いていますが、3系と比較して大きく異なる場合は Python 2系のコードも掲載しています。バージョン2系と3系の違いは2系と3系の違いを参照してください。 お知らせ 2018/01 サイトのリニューアルに伴い、Python 3系への対応、SSL化を行いました。今後ともPython-izmを宜しくお願い致します。 Pickupコンテンツ 各プログラミング言語の実行までの手順をまとめました。Pythonは他の言語と比較しても容易に実行
python での線形代数
python での行列・ベクトル数値計算 python で行列ベクトル演算が可能です。でも、実際に行列ベクトル計算をしようとしたとき戸惑わされました。python での行列ベクトル演算について手頃な解説がありませんでした。コード例も殆どなく、試行錯誤で使う必要がありました。回り道をしました。特に Matrix と array の使い分けに戸惑いました。結論は「慣れるまでは Matrix を使わずに array の範囲だけで使っとけ。」です。慣れた後でも Matrix を使うメリットは限られます。array だけで済ましたほうが余分なことを考えずに済みます。 このような遠回りをすることなく python での数値計算を手っ取り早く始められるようにように、この Web page を書きました。C 言語や数値計算についての素養はあるが python は使い始めの方、早急に行列 ベクトル演算を行う
DSAS開発者の部屋
12/27 から年末年始をはさんだ5日間で、技術系インターン「KLabサーバーサイドキャンプ」を開催しました。 今春3月に第2回も企画しているので、 その宣伝も兼ねて開催報告をします。 （尚、エントリー最終締切日が1/24（月）に迫っているので興味を持って頂けた方はお早めにご応募ください） キャンプの目的 このキャンプは、主にこれから就職活動を始める学生を対象にサーバーサイド開発を体験してもらい、今後の進路を考える上で参考にしてもらうことを目的としています。 そのため、Pythonでのある程度のプログラミング経験は前提としつつ、SQLやSSHなどを触ったことがない方でも参加できるように講義や課題を準備していました。 キャンプの内容 題材として、実際に遊べるリズムゲーム（音ゲー）を用意しています。 このゲームにはユーザー登録機能と、複数人で同一曲を同時にプレイする機能があります。この2つの機
Mac OS X 10.6 Snow Leopardのeasy_installでPILをビルドするときに気をつけることなど
Mac OS X 10.6 Snow Leopardのeasy_installでPILをビルドするときに気をつけることなど Snow LeopardにPIL(Python Imaging Library)をインストールしようとして見事にハマりましたので、後学のために事の顛末を記しておきます。 ■まず最初に、調べて分かった結論 Snow LeopardでPythonを使うときは、デフォルトで付属しているPython 2.6.1を使用すること。Snow LeopardにはPython 2.5.4も付属しているが、こちらは使用するべきではない。Snow LeopardのPython 2.5.4のdistutilには不具合？があり、UnixCCompilerクラスがC言語のモジュールを64bitでビルドしてくれないため、Snow Leopardでは動作しなくなるしたがって、C言語のモジュールを使用
魅惑のPython
このサイトの情報は極力汎用性のある記述をしますが、Mac OS X 環境に重点がおかれています。 since 2001.10.08 ■Python Document 翻訳 Python Document 翻訳 ■Python入門 文書はまだ作成中です。 Mac OS XへのPythonの導入 Python簡易チュートリアル wxPythonによるGUIアプリケーションの作成 ■参考リンク ほかにもたくさんあるが、まとめきれないのでとりあえず。。 Python Language Website(http://www.python.org/) Python Japan User's Group(http://www.python.jp/) Python Documentation Online(http://web.pydoc.org/) ■古い文書 Pythonの紹介とMac OS 9へのイ
mono's Tech Blog » PyFFmpeg ～PythonでFFmpegを操る～
PyFFmpegとは？ PyFFmpegは，FFmpegのPython用のラッパー． 今年よくお世話になっているフランス人の方のオープンソースライブラリの一つで，研究などでも使わせていただいている． FFmpegは，平たく言うと非常に多くのフォーマットに対応した動画や音声を変換することのできるソフトウェアであるが，詳しくはWikipediaに頼る． FFmpeg（エフエフエムペグ）は動画と音声を変換することのできるフリーのソフトウェアであり、libavcodec (動画/音声のコーデックライブラリ)、libavformat (動画/音声のコンテナライブラリ)、libswscale (色空間・サイズ変換ライブラリ)などを含む。 携帯動画変換君, WinFFなどのソフトウェア（GUIラッパー）や、WindowsやLinuxのコマンドラインから使用することができる。 対応コーデックが多く、多彩
mono's Tech Blog » Pythonによる数値計算
Python ～入門編～の続き． 実際にPythonを使って数値計算をしてみる・ ライブラリのインストール 今回インストールするのは以下の3つ． NumPy 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．MATLABと書き方が似ているため，その代替物として使われたりもする． SciPy 数学、科学、工学のための数値解析ソフトウェア． NumPy を基礎にしていて，統計、最適化、積分、線形代数、フーリエ変換、信号・イメージ処理、遺伝的アルゴリズム、ODE (常微分方程式) solver、特別な関数、その他のモジュールを提供する． Matplotlib NumPyの拡張で，グラフとプロットするためのライブラリ． NumPyとSciPyはここから，Matplotlibはここ(downloadリンクは右に地味にあって見にくい)からダウンロードで
映像奮闘記
Introduction ご存知の通り，C++は画像処理などの大規模計算に適した言語であり，Pythonはこれらの結果を簡単にscipyやmatplotlibを使って可視化できます．そのため，多くの研究者はコアの計算をC++で行う一方で，データ整理や実験結果の可視化にはPythonを用いるアプローチが一般的でした． その際に重要となってくるのは，Numpy標準のファイル形式である.npyファイルを読み書きするための，C++ライブラリの存在です．これまでにもlibnpyなどに代表されるいくつかのライブラリが存在していましたが，予めコンパイルする必要があるため気軽に使えない，またMSVCなどの環境で使用できないなどのいくつかの欠点がありました． Numpy.hppはこれらの問題を解決するために作られたライブラリです．Numpy.hppの特徴は次の2つです． Header-only: Numpy
Yahooの株価をPythonの正規表現で取る — lights on zope
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PythonRecipe
このページは、Rubyレシピブック (詳細) をPythonで書こうというたくらみです。内容は当たり前のことばかりですが、たまにしかコードを書かない人間は、こうしたことがわからなくてイライラしてしまいます。10行くらいのプログラムならさっと見てさっとかけるようにするのが目標です。 2008年1月21日19：00 ロボットによる荒らし対策を施しました。 レシピブック作成にご協力いただける方がいらっしゃいましたら、最初にユーザー登録をお願いします。 レシピブックを修正する際は、一度ログインをしてください。ログインすると右肩の部分に編集の項目が現れます。 記述方法は、structuredText もしくはreStructuredText でお願いできればと思います。 WEB上の情報 Python クイックリファレンス日本語訳 pythonライブラリリファレンス pythonチュートリアル Per
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