Example gallery — seaborn 0.13.2 documentation
Ctrl+K Site Navigation Installing Gallery Tutorial API Releases Citing FAQ GitHub StackOverflow Twitter Example gallery# lmplot scatterplot lineplot displot relplot catplot boxplot violinplot relplot jointplot histplot boxplot stripplot JointGrid jointplot FacetGrid boxenplot scatterplot lmplot FacetGrid heatmap JointGrid kdeplot displot displot lmplot PairGrid PairGrid PairGrid barplot kdeplot ba
User guide and tutorial — seaborn 0.13.2 documentation
Ctrl+K Site Navigation Installing Gallery Tutorial API Releases Citing FAQ GitHub StackOverflow Twitter On this page User guide and tutorial# An introduction to seaborn A high-level API for statistical graphics Multivariate views on complex datasets Opinionated defaults and flexible customization API Overview# Overview of seaborn plotting functions Similar functions for similar tasks Figure-level
Thumbnail gallery — Matplotlib 2.0.2 documentation
You are reading an old version of the documentation (v2.0.2). For the latest version see https://matplotlib.org/stable/
Pyplot tutorial — Matplotlib 2.0.2 documentation
Pyplot tutorial¶ matplotlib.pyplot is a collection of command style functions that make matplotlib work like MATLAB. Each pyplot function makes some change to a figure: e.g., creates a figure, creates a plotting area in a figure, plots some lines in a plotting area, decorates the plot with labels, etc. In matplotlib.pyplot various states are preserved across function calls, so that it keeps track
国旗には何色がよく使われているのか？ - Pythonで色相の頻度分布を調べてみる - roombaの日記
概要 Wikipediaを見ると206カ国の国旗が掲載されていますが、国旗にはどのような色が使われる傾向にあるのでしょうか。 ぱっと見では原色系の派手な色が多いような…？ 国旗の一覧 - Wikipedia 実際はどうなのか、画像処理によって調べてみました。 具体的には、 Python + Beautiful Soupによるスクレイピングで国旗画像を取得 Python + OpenCVによる画像処理で色相の頻度分布を計算 Javascript + Canvasによって頻度分布を分かりやすく可視化 ということを行います。 目次： 概要 方法・結果 基本的な方針 色相 頻度の定義 Pythonによるスクレイピング OpenCVによる画像処理 Javascriptによる頻度の可視化 考察 ソースコード Python（スクレイピング・OpenCV・ファイル出力） HTML, Javascript（
PyStan — pystan 3.9.1 documentation
PyStan¶ Release v3.9.1 PyStan is a Python interface to Stan, a package for Bayesian inference. Stan® is a state-of-the-art platform for statistical modeling and high-performance statistical computation. Thousands of users rely on Stan for statistical modeling, data analysis, and prediction in the social, biological, and physical sciences, engineering, and business. Notable features of PyStan inclu
Reload Python inside uWSGI as fast as humanely possible
The Django development web server you get when you execute ./manage.py runserver optimizes for one thing; fast hot reloading when you change your Python code. It does almost nothing else well, by design. DO NOT USE THIS SERVER IN A PRODUCTION SETTING. It has not gone through security audits or performance tests. (And that’s how it’s gonna stay. We’re in the business of making Web frameworks, not W
Gevent チュートリアル
はじめに このチュートリアルはある程度の Python の知識を前提としていますが、 それ以上の知識は前提としていません。 並列プログラミングの知識も必要ありません。 このチュートリアルの目的は、 gevent を扱う道具を提供し、 読者がすでに持っている一般的な並列プログラミングの問題を手なづけて 非同期プログラムを書き始められるように手助けすることです。 寄稿者 時系列順の寄稿者: Stephen Diehl Jérémy Bethmont sww Bruno Bigras David Ripton Travis Cline Boris Feld youngsterxyf Eddie Hebert Alexis Metaireau Daniel Velkov そして Denis Bilenko に、 gevent の開発とこのチュートリアルを作る上での 指導について感謝します。 この共
How could I use requests in asyncio?
I want to do parallel http request tasks in asyncio, but I find that python-requests would block the event loop of asyncio. I've found aiohttp but it couldn't provide the service of http request using a http proxy. So I want to know if there's a way to do asynchronous http requests with the help of asyncio.
Python3.4 の新機能 asyncio を使ってみる - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
山本泰宇です。こんにちは。 運用本部では最近 Python3 への移行を進めています。そちらの話は別途ご紹介する予定ですが、今回は Python3.4 で追加された asyncio モジュールの使いかた(というか落し穴)を解説します。先に結論を書いておくと、Python3.5 の改良を待つのが吉という話です。 サンプルとして複数の SSH を一斉に呼び出してうまいこと処理してくれる passh を GitHub で公開しています。実際に社内で利用しているものをデチューンして使いやすくまとめたものです。 本題の asyncio ですが、Python3 で非同期 I/O 処理を実現するために追加されたイベント駆動処理のフレームワークです。最初に書いておきますが、以下で言及する難ありな点のいくつかは Python3.5 で改良される予定のようです。[PEP-0492, PEP 492 vs. P
Machine Learning with Scikit Learn (Part I) - 人工知能に関する断創録
今年の7月に開催されたSciPy2015の講演動画がEnthoughtのチャンネルで公開されている。今年も面白い講演が多いのでいろいろチェックしている。 今年の目標（2015/1/11）にPythonの機械学習ライブラリであるscikit-learnを使いこなすというのが入っているので、まずはscikit-learnのチュートリアルを一通り見ることにした。 Part IとPart IIを合わせると6時間以上あり非常に充実している。IPython Notebook形式の資料やデータは下記のGitHubアカウントで提供されている。ノートブックをダウンロードし、実際に手を動かしながらチュートリアルを進めると理解がより進むかもしれない。 あとで振り返りやすいように内容を簡単にまとめておきたい。 1.1 Introduction to Machine Learning 機械学習システムの流れ。教師あ
Djangoのユーザ認証まとめ - c-bata web
追記: 使用しているDjangoのバージョンをはじめ、いくつか古くなってきている点があります。DjangoCongress JP 2018で認証に関する発表を行ったのですが、ブログ記事も用意しています。そちらを参照してください nwpct1.hatenablog.com 追記終わり Djangoでユーザ認証をしたかったので調べてみると，DjangoではUserモデルがはじめから用意されているらしい．そこでDjangoの提供する機能をそのまま使ってログイン・ログアウトを実装してみた． さらに調べてみるとpython-social-authというライブラリを使えば、TwitterやFacebook，Google、Github等のアカウントを使ったOAuth認証が簡単に実装できるみたいなのでそれも試しておく． ソースコードはGithubで公開してます． https://github.com/c-
Pythonで音声信号処理 - 人工知能に関する断創録
今年の目標（2011/1/1）の1つに音声認識技術の深耕というのを立ててます。いきなり音声認識をやるのは知識不足でかなり大変だということが分かったので、まずは音声のいろんな性質や信号処理の技術を一つ一つ試しながら習得していくことにしました。 音声信号処理ではよくMatlabが使われるようなのですが、 Matlabは高くて買えない（フリーのOctaveってのもあります） すでに使っているPython、Rと文法が似ていて混乱する というわけでMatlabはやめてPythonを使います。SciPyにフーリエ変換の機能があったのでたぶん同じようなことができるでしょう。Pythonのいろんな音声関係のライブラリなんかも紹介できればと思います。 当面の目標は、簡単な類似楽曲検索システムを作ることです。その後は、いろんなツール（HTKなど）を駆使して音声認識システムを作りたいと思ってます。 このページは
PythonでAmazon Product Advertising APIを使う - 人工知能に関する断創録
以前、Amazon Web Serviceで書籍情報を取得する（2008/12/20）というエントリを書きましたが、2009年8月15日から新しく認証が導入されてそのままでは使えなくなっていることに気がつきました。サービス名もProduct Advertising APIに変更されたそうです。AmazonのWebサービスはときどき使いたくなるのでPythonから使う方法を改めて調べてみました。以下のサイトを参考にさせていただきました。 Product Advertising API アマゾンAPIを使うのに2009年8月15日から認証が必要になるらしい AmazonアソシエイトWebサービス改めProduct Advertising APIの電子署名について調べてみました Python + Amazon = Pyzon amazon.py まず、Pyzonを参考にアイテムID（ASIN、I
最近 Python で時間を扱うモジュールは『arrow』がブームらしいメモ - 牌語備忘録 -pygo
(python==2.7, arrow==0.3.5) crsmithdev/arrow · GitHub Arrow: better dates and times for Python — Arrow 0.4.4 documentation Arrow - better date & time manipulation for Python : Python <-作者さんが質問に答えてる。名前の由来とか。 dateutilあるけど、arrowもいいらしい。 こっちの方がモダンっぽいらしい。 id:Voluntas師匠に教えてもらった。 >>> import arrow # 現在 >>> arw = arrow.utcnow() >>> arw <Arrow [2013-09-05T15:06:49.312975+00:00]> # 翌月（年月日を複数形で指定して増減） >>> arw.
pexpectの挙動について - Project Purity
pexpect - Noah.org pexpectとは、PythonでLinux等のexpectコマンドみたいな機能が使えるべんりな野郎です。 インストールとかしなくても、pexpect.pyを入手して同じディレクトリに置けば使えちゃうので導入がめっちゃ手軽なのがポイント。 TelnetとかSSHとかFTPとかをPythonで扱いたい日でもコレで安心！ で、今日は日本語の情報が少なめなのと、挙動で悩んだ点があったので自分用メモがてら記録します。 import pexpect # 同じディレクトリに置いたらこれだけで使える。 c = pexpect.spawn("telnet 192.168.0.2") # spawnした時点から、pexpectは入力に対する出力(=stdout?)の内容を内部的に保持する。 c.expect("login: ") # expectした時点で、内部的に保持
nose documentation
nose is nicer testing for python nose extends unittest to make testing easier. Note to Users¶ Nose has been in maintenance mode for the past several years and will likely cease without a new person/team to take over maintainership. New projects should consider using Nose2, py.test, or just plain unittest/unittest2. Installation and quick start¶ On most UNIX-like systems, you’ll probably need to ru
使い捨て python コードの書き方
2. お前誰よ？ • Sho Shimauchi ( @shiumachi ) • Cloudera の問い合わせ担当 • 技術質問から人生相談まで幅広く対応 3. サポートに必要なもの • Linux コマンド – sed, awk, grep, find, sort … – これで対応できるなら問題なし • シェルスクリプト – for i in `ls` と for i in `seq N` があればなんとかなる • 正規表現 – 最強 – 最強と使いやすいかどうかは別問題 • 軽量言語 – 上記3つで簡単に対応できない場合はこれを使う – 特に集計処理とか入ると正規表現ブン回すより簡単だし 再利用しやすい 4. ユースケース • ほとんどがパース・集計処理 – ログ内の特定の文字をカウントする – シーケンスIDをピックアップし、ギャップを検出、カ
python -i の魔力
2013/06/06 00:10 ※ 商品のリンクをクリックして何かを購入すると私に少額の報酬が入ることがあります【広告表示】 パーフェクトPythonの読書会が始まったようです。 パーフェクトPython読書会 01 #perfectpython ありがたいですね。 さて、職場でPythonのインタラクティブシェルを使っていたときに -i の魔力を別言語の人に自慢したいたところ、PyPIから最近メールを受け取った人も知らなかったりしたので書いておきましょう。 パーフェクトPythonを謎の方法で入手した同僚も知らなかった（つまり読んでない）ので、きっと有用でしょう。 Pythonは、pythonコマンドを引数なしで実行するとインタラクティブシェルモードに入ります。引数にスクリプトを渡すと、スクリプトを実行して終了します。 botoのラッパ関数を詰め込んだモジュールを作って、インタラクティ
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