Pythonでフォルダ内のファイルリストを取得する - Qiita
3行で 手軽にやるならglob.glob サブディレクトリまで走査するなら、python 3.4以前ならos.walk、python 3.5以降ならglob.glob python 3.4以降で、その後のファイル操作まで考えるなら、pathlibがお勧め 前置き 大量のファイルを一括にリネームする必要があったので、調べたことを忘備録がわりに書いておきます。 あるディレクトリに入っているファイルの一覧を取得します。応用として、特定の条件にマッチするファイルのみ抽出したり、サブディレクトリ内部のファイルまで再帰的に取得することもできます。なお、この例では以下のようなディレクトリ構成になっているとします。 /test_dir └── dir_A ├── hoge.txt ├── huga.txt ├── nyaaan.JPG └── dir_B └── piyo.txt
gensim入門 - Qiita
手軽にトピック分析を実行できるgensimを知ったので、gensimを使用して簡単な文章をトピック分析するチュートリアルを実行してみました。 トピック分析、LDA、gensimとは 詳しく理解してはいないので、簡単に言うと、 トピック分析とは、大量の文章からいくつかのトピックを分類して、与えられた文章がどのトピックに属するかを分類する手法 LDAとは、トピック分析の1種 gensimとは、トピック分析を行うことができるPython製のソフトウェア gensimを使ったトピック分析は、以下の手順で行えるようです。 文章を準備 文章を単語ごとに分割、調整 辞書を作成 コーパスを作成 LDAモデルを作成 分類したい文章をLDAモデルで分類 前提 Docker Python 2環境を作るのが面倒だったのでDockerを使っているだけです。 $ docker version Client: Vers
OpenCVをインストールしてみよう
OpenCVとは、非常に強力なオープンソースの画像動画ライブラリだ。今回は、PythonからOpenCVを利用して、簡単な画像処理を行う方法を紹介する。特に、画像に様々なフィルタ処理を施す方法を見てみよう。 OpenCVを用いて画像にいろいろな処理を行ったところ OpenCVについて OpenCV(Open Source Computer Vision Library)は、画像や動画を処理するのに必要な様々な機能を提供するライブラリだ。画像の変換やフィルタ処理や変形、物体判定や物体認識や顔認識、カメラの入出力など豊富な機能が備わっている。そのため、画像や動画に関係する処理をするときに大変役に立つライブラリだ。 しかも、名前に『オープン』を関しているだけあって、オープンソース(BSDライセンス)であり、商用利用も可能なので、幅広く利用されている。加えて、マルチプラットフォームで、Window
いずれPythonのライバルに？新言語「Julia」の人気が急上昇
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 8月第2週に発表されたTIOBEのプログラミング言語人気インデックスでは、Pythonの人気が今後C++を追い越す可能性が高いとして話題になったが、実はこのとき、まだ新しい言語である「Julia」が、初めて同ランキングのトップ50入りを果たしていた。 開発会社のコンサルティングが専門の調査会社RedMonkの共同創業者Stephen O'Grady氏も、Juliaに対する関心が高まってきていると述べている。同言語は、RedMonkが発表した最新のプログラミング言語人気ランキングで、過去3カ月の間に順位を3つ上げて36位にランクインした。1年前には52位だったJuliaは、同ランキングで4四半期連続で順位を上げている。 O'Grady氏は
カットシステム、OpenCVによる画像、動画処理の解説書「Pythonで始めるOpenCV3プログラミング」発刊｜fabcross
本書は、Pythonの基本レベルの習得者を対象に、コンピュータービジョンと機械学習のためのオープンソースライブラリーである OpenCVによる画像や動画の処理を、Pythonで行う方法についての解説書だ。 データサイエンス向けのPythonパッケージ 「Anaconda」のインストール、統合開発環境 「Spyder」の起動、OpenCVのインストールなど、開発環境の準備と動作確認用の簡単なプログラム作成から始まり、グラフィックス、アフィン変換、色の処理、フィルタ処理、画像合成、動画処理、オブジェクト検出などの処理方法を、サンプルプログラムとともに提示して説明している。学習に使えるサンプルファイルのダウンロードサービスも用意されており、機械学習のディープラーニングを利用したカメラで撮影した手書き数字の解析例の紹介や、関数などについても説明している。 付録には、本書のプログラムをLinux環境
Python使いで『今後はデータビジネスの現場かも』って人、NimData/Arraymancerをさわってみておこう。 - Qiita
Python使いで『今後はデータビジネスの現場かも』って人、NimData/Arraymancerをさわってみておこう。Python機械学習Nimarraymancer創薬ダジャレ はじめに 本エントリーは、主には、python使いな人でデータビジネス界隈でのバッチ処理/ストリーム処理やIoTのエッジ端末側のことが気になっている人の流し読み向けポエムかと。 前提とする近未来像 IoT+AIな開発案件で、サーバー（クラウド）側での学習済モデルを迅速にフィールド展開（モバイル端末やIoTエッジ端末へのデプロイ）することがしばしば求められるようになっている状況。 #参考TensorFlow Liteのliteな話 IBM QやMS Q#など量子コンピューティングな界隈がざわついている年の瀬に地味な話だろうけど 、通信速度に制約ある限り、必要な話。今後の展開先としては、『自律的にふるまうドローン、
Pipenv: 人間のためのPython開発ワークフロー
Pipenv: 人間のためのPython開発ワークフロー¶ Pipenv は、全てのパッケージングの世界 (bundler、composer、npm、cargo、yarnなどなど。) における最高のものをPythonの世界にもたらすことを目的としたツールです。 我々の世界ではWindowsは第一級市民です。 Pipenvは、手動でパッケージのインストールおよびアンインストールを行うのと同じように Pipfile に対してパッケージの追加および削除を行うのに加え、自動でプロジェクト用の仮想環境を作成し管理します。 またPipenvは、いかなるときも重要な Pipfile.lock を生成し、これを利用しビルドが常に同じ結果になるようにします。 Pipenvは主にアプリケーションのユーザーと開発者に、簡単に作業環境を作れる方法を提供するためのツールです。 ライブラリとアプリケーションの違いや、
2018年のPythonプロジェクトのはじめかた - Qiita
4/30 公開 5/1 増補改訂: 大幅加筆しました。 この記事では、2018年以降に実現可能になったモダンなPythonプロジェクトのはじめかたを整理して紹介します。 PythonにもPipenvという公式推奨の高機能なパッケージマネージャーが登場し、さらに2018年に入ってからの機能向上で、npmやyarnのような開発体験が得られるようになってきました。 私はここしばらくはフロントエンドやNode.jsに携わっていて、npmやyarnに慣れきっていたせいか、pipenv導入以前はvirtualenvやpipを組み合わせた開発が面倒で仕方なかったですが、Pipenv導入によって一変しました。 これからはPythonのプロジェクトがよりクリーンかつ簡単にはじめられるようになり、開発体験も向上するでしょう。 それでは、まずはPythonのインストールからです。 Pythonのインストール P
HomebrewのPython2とPython3でvirtualenv環境を作成する手順メモ · hnakamur's blog
2015-07-26 はじめに ここしばらくriywo/anyenvとyyuu/pyenvでPython 2.7.10をPython 3.4.3を使い分けてきたのですが、私の用途だと2系と3系の最新だけ使えればいいことがわかりました。 そこで、pyenvを止めてhomebrewのpython2と3を使うことにしました。自分用にPython2のvirtualenvとPython3のvenvで仮想環境を作る手順のメモを書いておきます。 事前準備 Python2とvirtualenvのインストール。 brew install python pip install virtualenv Python3のインストール。 brew install python3 インストールされるコマンドはpythonとpipがPython2用で、python3とpip3がPython3用となっています。 Pytho
食わず嫌いしてたpyenvを使ってみたら便利過ぎて腰を抜かした話 - Qiita
【追記】この記事は2014年に書かれたものであり、内容については現在では歴史的意義以外の価値はありません。今からPython始めるならPython3でvenv使わないと怖い人たちに殴られるのでそうしましょう。 食わず嫌い、ダメ。ゼッタイ。 過去にPythonの開発環境について記事を書いた時、「pyenv? 別にPythonのバージョン切り替えたいニーズないから(ﾟ⊿ﾟ)ｲﾗﾈ」とかほざいてましたがこれは大きな間違いでした。お詫びして訂正いたします。 pyenv is 何 pyenv lets you easily switch between multiple versions of Python. Pythonのバージョンを簡単に切り替えられるツールです。要はrbenvと同じで、Pythonを複数バージョンインストールして、ディレクトリ毎に使用するバージョンを指定できます。 お前vitr
pyenvが必要かどうかフローチャート - Qiita
pyspaの統合思念体の渋川です。 「pyenv使いましょう！」系の記事、全部ゴミ — Yoshifumi YAMAGUCHI (@ymotongpoo) September 29, 2016 これはpyenvがダメではなくて、pyenvをとりあえずインストールしておきましょう記事がダメという意味だそうです。すでにとんぷーが5年前にこの問題について書いています。これを読んで分かる人には不要です。 この記事では「便利」と「必要」は分けて考えています。後者にフォーカスしています。 前提知識 Environment Isolation Tool(環境分離ツール)というカテゴリの開発補助ツールがあります。pip install Sphinxとか書いたら、ライブラリはグローバル空間に入っちゃいます。複数バージョン入れられません。そんなときに使うのが、この環境分離ツールです。最近はいろいろな言語がこれ
Pythonのfor文は遅い？ - atsuoishimoto's diary
bicycle1885.hatenablog.com こちらの記事を拝見していて、ちょっと気になったので注釈。 PythonやRを使っている人で、ある程度重い計算をする人達には半ば常識になっていることとして、いわゆる「for文を使ってはいけない。ベクトル化*1しろ。」という助言があります。 これは、PythonやRのようなインタープリター方式の処理系をもつ言語では、極めてfor文が遅いため、C言語やFortranで実装されたベクトル化計算を使うほうが速いという意味です。 昔からよくこういう言い方がよくされるが、本当にPythonのfor文は遅いのだろうか。 聞くところによるとRのfor文はガチで遅いそうだが、Pythonの計算が遅いのはインタープリタ方式だからでも、for文が遅いからでもない。もちろん、Pythonはインタープリタなので遅いし、for文だって極めて遅い。しかし、これはPyt
ESP32ボードでmicropythonを使う – Visuariddim
ESP32ボードでmicropythonを使う場合の環境構築メモ。 Firmwareのインストール 作業はパソコン上で行うが、僕はmacOSなので以下説明は全てmacOSの場合。Windowsでもそれほど違いはない。 必要なツール esptool.pyというPythonのツールが必要。ということはPython環境が必要。Python環境の構築については割愛するが、macの場合、標準で使えるはずなのでそれで事足りるはず。esptool.pyはArduino ESP32に付属しているのでArduino環境を構築している場合は、それを使うことができる。そうでない場合は、 https://github.com/espressif/esptool からダウンロードするか、pipでもインストールできる。ターミナルで sudo pip install esptool 当然pipがインストールされている必
BBC micro:bit MicroPython ドキュメンテーション — BBC micro:bit MicroPython 1.1.1 ドキュメント
BBC micro:bit MicroPython ドキュメンテーション ようこそ！ BBC micro:bit は子どものための小さなコンピュータデバイスです。このデバイスで使える言語の１つは、よく知られた Python プログラミング言語です。BBC micro:bit で動作する Python は MicroPython というものです。 このドキュメンテーションには、学校の先生向けのレッスンと開発者向けの API ドキュメンテーションから成っています（左側の目次を参照）。MicroPython を使って BBC micro:bit の開発を楽しんでいただければ幸いです。 プログラミング初心者、学校の先生、どこから始めてよいのかわからない人は、 チュートリアル から始めてください。micro:bit のプログラミングには micro:bit Python エディタ を使ってみてくだ
Pythonの学び方と,読むべき本を体系化しました2018〜初心者から上級者まで - Lean Baseball
【2021/1/11】2021年版を公開しました 【2020/1/9】2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ 【2019/8/12】一部書籍のリンクを最新版に更新しました 【2018/12/24追記】最新版を公開しました！「Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball」 機械学習にWebアプリ,そしてFintechと,今年（2017年）は昨年（2016年）以上にPython界隈が賑やかな一年でした. Pythonでお仕事と野球データ分析を生業としている@shinyorke（野球の人）ですこんにちは. このエントリーでは,そんなPythonの学び方・本が充実した今年から来年（2018年）に移るにあたり, 最短距離でPythonレベルを上げるための学び方・読むべき本の選び方〜2018 をまとめてみました.
Make: Japan | すぐはじめられるようになったESP32のMicroPython
マイコン用プログラミング環境 “MicroPython” を低価格で高性能なWiFi/Bluetooth内蔵マイコン “ESP32” で使ってみたいと思う人は多かったんじゃないでしょうか。しかし、少し検索すると、ソースからビルドする方法ばかりヒットして、ちょっと大変そうな気配。それで敬遠してしまった人もいるはず。かく言うワタクシがそうでした。 この状況は変わりました。いつからかは分かりませんが、MicroPython.orgでESP32用のバイナリが配布されるようになったのです。ありがたい！ 試してみたところ、とても簡単に自分のESP32ボードをMicroPythonマシンに変身させることができました。以下はその方法です。 1. バイナリをダウンロード http://micropython.org/download#esp32 上記に最新のバイナリが置かれています。ここでは、執筆時の最新版
Nim言語感想&概説 - Qiita
Nim言語を少しやってみた感じの感想&概説です。Nimの日本語での情報は少ないので書いてみた次第です。 他のほとんどの言語にもあるような基本的な構文などについては省略します。 構文については、他の方が書かれたSyntax of Nim (Gist)が参考になると思います。 公式: http://nim-lang.org/ 追記 この記事は0.14.2時点の情報です。 Nimの特徴 ネイティブコンパイル 静的型付けで型推論あり ジェネリクス GCあり Python+Ruby風構文 強力なメタプログラミング機構 簡単なサンプルコードです。 proc fib(n: int): int = if n < 2: result = n else: result = fib(n - 1) + fib(n - 2) echo fib(38) 「Nim言語」で検索して最初に出てくる記事で目を引くのはベンチマ
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ftplib storbinary with FTPS is hanging/never completing
MacにPython3をインストールし環境構築【決定版】 - Qiita
GitHub - fragcolor-xyz/nimtorch: PyTorch - Python + Nim
