Python写経（標準モジュール）
['__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__'] builtinsモジュールに組み込み関数や変数の名前が定義されています ArithmeticError AssertionError AttributeError BaseException BlockingIOError BrokenPipeError BufferError BytesWarning ChildProcessError ConnectionAbortedError ConnectionError ConnectionRefusedError ConnectionResetError DeprecationWarning EOFError Ellipsis En
データサイエンティストを目指す人のpython環境構築 2016 - Qiita
pythonの環境構築について "python 環境構築"でググると20万件くらいヒットしますが、割と内容が古いです。 タイトルにはデータサイエンティストと書いてありますが、データサイエンティスト以外にもanacondaはおすすめです。 2.x or 3.x? 3.xは動かないライブラリが多いので2.x推奨 > 3.xで動かないライブラリがある、くらいまで来ました。 easy_installでpipを入れて、setuptoolsも入れて、でもwheelというのもあって... > 古いです。 virtualenv 必須 > そんなこともないです。 winでは64bitは不具合が多いので32bit推奨 > 古いです。 winでは非公式バイナリからダウンロードしてインストール > お世話になりましたが、最近は使っていません。 2016版 OS毎python環境構築法決定版 Windows: an
100分の1の確率でアタリが出るくじを100回引いたとき、100回すべてがハズレになる確率を求めよ。
100分の1の確率でアタリが出るくじを100回引いたとき、100回すべてがハズレになる確率を求めよ。 問題 \(100\)分の\(1\)の確率でアタリが出るくじを\(100\)回引いたとき、\(100\)回すべてがハズレになる確率を求めよ。 解答 \(1\)回目で、ハズレになる確率は、 \[ 0.99 \] である。 \(1\)回目でハズレになり、さらに\(2\)回目でもハズレになる確率は、 \[ 0.99 \times 0.99 = 0.99^2 = 0.9801 \] である（前提：毎回の試行の独立性）。 \(1\)回目から\(100\)回目までずっとハズレ続ける確率は、 \[ \underbrace{0.99 \times 0.99 \times \cdots \times 0.99}_{\text{$100$個の積}} = 0.99^{100} = 0.3660\cdots \]
概要 — Python 3.4.1 ドキュメント
Python 3.12.6 documentation Welcome! This is the official documentation for Python 3.12.6. Documentation sections: What's new in Python 3.12? Or all "What's new" documents since Python 2.0 Tutorial Start here: a tour of Python's syntax and features Library reference Standard library and builtins Language reference Syntax and language elements Python setup and usage How to install, configure, and u
「スマートPythonプログラミング」という本を書きました - CUBE SUGAR CONTAINER
表題の通り Python の本を書いたので、そのご紹介です！ スマートPythonプログラミング: Pythonのより良い書き方を学ぶ 作者: もみじあめ発売日: 2016/03/12メディア: Kindle版この商品を含むブログ (1件) を見る どんな本なの？ ひと言で表すと、自信を持って Python を書けるようになるための本です。 スマートPythonプログラミングなので、略してスマパイって呼んでください。 こんな人におすすめ なんとなく書いてなんとなく動いているコードに不安を覚えている方 入門書は読み終わったけど次に何をして良いか分からない方 Python の初心者から中級者にステップアップしたい方 ベストプラクティスとかアンチパターンって言葉が好きな方 上記に当てはまる方には、本書が少しでも参考になると思います。 どんなことが書いてあるの？ 自分が Python を学び始めた
Python 3 is Winning Library Developer Support - Python
https://notebooks.azure.com/library/rJUgQ81mnpo In 3 months, Python 3 will be better supported than Python 2. Are you using Python 3 for your development? It has been out for 7+ years at this point. So, if you aren’t using it, why not? Since December of 2008, the initial release of Python 3, it seems the new version of Python has lived in the shadow of Python 2. And here we are, 7 years later, sti
Pythonの練習
Pythonの練習 ブログ記事 R vs Python：データ解析を比較を読みつつ、Pythonの練習を少し。 $ brew install python3 $ pip3 install --upgrade pip setuptools $ brew linkapps python3 $ pip3 install pandas $ pip3 install seaborn $ pip3 install sklearn $ wget https://www.dropbox.com/s/b3nv38jjo5dxcl6/nba_2013.csv?dl=0 import pandas import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.decomp
Pythonの新しい文字列フォーマット : %記号、str.format()から文字列補完へ | POSTD
「ほとんどの状況への対処について、一つの正しいやり方にフォーカスする」言語であるPythonですが、その文字列フォーマットは非常に悩ましく、また年々、多様化が進んでいます。 Python 3.6 では、文字列をフォーマットする方法には3通りあります（簡単な結合や string.Template の使用を除きます）。 %演算子 str.format関数 文字列の補完 （もし、この記事を全部読むつもりがないようであれば、 2016年2月に開催されるPyGrazの会合 に関する記事で、追加の例を含めてもう少し幅広くご紹介したいと思います） %形式の文字列フォーマット %形式は、少なくとも1.0バージョンからPythonに組み込まれているフォーマットです。Python 3以前のバージョンから使用している方には馴染みがあるでしょう。 多少の相違はあるものの、これはC言語の sprintf と同等の関
Pythonのジェネレータ、コルーチン、ネイティブコルーチン、そしてasync/await | POSTD
(訳注:2016/3/9、いただいたフィードバックを元に記事を修正いたしました。) 注意： この記事で書かれている機能は、大部分がPython 3.4で導入されたものです。ネイティブコルーチンとasync/await構文はPython 3.5でサポートされました。そのため、本記事に記載されているコードを試す場合はPython 3.5の利用をお勧めします。 ジェネレータは値を 生成する 関数です。普通、関数は return で値を返したあと、その下層のスコープは破棄します。関数を再度呼び出す場合、その関数はゼロから起動されることになります。つまり1回限りの実行となります。しかしジェネレータ関数は値を yield で返し、関数の実行を一時停止します。その後、関数を呼び出したスコープにコントロールが移ります。関数を再び呼び出して次の値を(存在すれば)得たい時は、実行を再開することができます。では
Pythonで書ける便利な書き方を紹介します。 - のんびりしているエンジニアの日記
皆さんこんにちは お元気ですか。私は元気です。 今日はPythonにおける便利記法を書いてみます。 他の言語しか使ったこと無い人もぜひ ※1/25間違いかと思われる箇所の加筆修正を実施 リストに関するイテレーション enumerate（インデックスとオブジェクトのループ） zip（同時に２つのオブジェクトでループ） yield（途中で一旦返す） for-else（forで途中で停止しない場合の条件） リスト内包表記 Collections Counter default dict（辞書のデフォルト値設定） Sort（ソート） sorted if文の書き方 Fileに関する処理（with） in（オブジェクトに存在しているかどうか） 関数について 返り値を複数返す。 関数のオブジェクト化 参考文献 リストに関するイテレーション enumerate（インデックスとオブジェクトのループ） enu
iOS上で動作する革命的ものづくり環境「Pythonista 3」の魅力をとくと語る
iOS用のアプリは通常、開発アカウントを取得し、Macを使って開発します。 開発アカウントを取得するほどではないが、iOSデバイス上で何かやりたい処理がある、という人はいるでしょう。 あるいは、プログラム好きな人なら率先してiOSデバイス上でプログラミングをしたいと思うのではないでしょうか。 そうしたニーズに存分にこたえることができる、iOSデバイス上で動作する統合開発環境がPythonista 3です。 2016年9月21日に開催されたPyCon JP 2016で @equal_001 さんがPythonistaについて発表されていたのでご紹介。 Python支持者のことをPythonistaといいますが、アプリ名はそこから取ったんでしょうね。 正真正銘のPythonが内蔵されていて、ローカルで動きます。 [参考] Kazuhiro AbeさんはTwitterを使っています: 「インタプ
現代のエンジニアのための強力なメモ帳 Jupyter notebookのすゝめ - クックパッド開発者ブログ
会員事業部の有賀(id:chezou)です。 今年一年、社内では勝手に"Jupyterの伝道師"を標榜してJupyter notebookの普及活動を展開してきました。 先日、社内でハンズオンも行ったおかげもあり、かなり社内のマシンにPython環境が構築されてきました :) Jupyter notebookとは？ ひとことで言うとブラウザで動くすごい便利なREPL*1です。 百聞は一見にしかず、見てみましょう。 このように、Rubyの対話環境であるpryを触っているようにインタラクティブにコードを書くことができます。 以降で説明をしますが、Jupyter notebookは記録・共有・再現がとても得意です。特に図表があるときにその効果を発揮します。 Jupyter notebookの良い所 過去のコードを改変、再実行できる セルと呼ばれる入力部分にはMarkdownやコードが記述できます
Top 10 Python libraries of 2015
Everyone and their grandma seems to be writing top 10 lists, so we couldn't be less and compiled our own. Here is a list of the best 10 Python libraries you should know about that we have used in 2015, in no particular order. We try to avoid most established choices such as Django, Flask, Django Rest Framework, etc. and go for libraries that might not be as well known. Fasten your seatbelt, here w
Lambda PythonでAWS CLIコマンドを実行する方法 - プログラマでありたい
スケジュール機能の登場や最大稼働可能時間の延長で、バッチ的なタスクでLambdaを使いたいという要望が増えてきています。このバッチを新規で作る場合は良いのですが、既にAWS CLIで作りこんでいるという場合も多いでしょう。そうなるとPythonやNode.jsに移植するより、そのまま使いたいはずです。しかし、2015年10月現在ではLambdaではAWS CLIはサポートされていません。 しかし、非公式ですがAWS CLIについても使おうと思えば使えます。チラッと手順を紹介するので、興味がある人は自己責任で試してください。 AWSの設定 AWS絡みでは、下記の設定が必要です。特にCLI特有という訳ではないので、サラッと紹介だけしておきます。 Lambdaプロジェクトの作成 IAM Roleの作成 SNS関係の設定 Lambdaのエンジンは、Pythonを選択します。理由としては、AWS C
Python製深層学習ライブラリ「Keras」の紹介 (with TensorFlow) - amacbee's blog
皆様こんにちは，@a_macbeeです． （大分時間ギリギリになってしまいましたが）この記事はAdvent Calendar 2015 - VOYAGE GROUP 2日目の担当分になります． 2015年は良くも悪くも深層学習がバズワードとなって盛り上がった年でした． 面白い論文が続々発表されたり，関連書籍が次々出版されたり，最近だとGoogleが発表した深層学習ツールTensorFlowが話題となってます． このビッグウェーブに乗るしかないということで，この記事では自他共に認めるPython大好きな私がPython製の深層学習ライブラリである「Keras」について紹介します． Keras KerasはPython製の深層学習ライブラリです． もともとはバックエンドとしてTheanoを採用していたのですが，つい最近TensorFlowも選択できるようになりました．ここでは，折角なのでTen
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