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2to3を使ってコードをPython 3に移植する - Dive Into Python 3 日本語版
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Python チュートリアル — Python 3.3.6 ドキュメント
Python チュートリアル¶ Python は簡単に習得でき、それでいて強力な言語の一つです。 Python は高レベルなデータ構造を効率的に実装していて、オブジェクト指向プログラミングに対しても、単純ながら効果的なアプローチをとっています。洗練された文法とデータ型を動的に決定する機能、そしてインタプリタであるという特徴から、 Python はほとんどのプラットフォームの幅広い対象領域において、スクリプティングや迅速なアプリケーション開発のための理想的な言語になっています。 Pythonインタプリタ自体と膨大な標準ライブラリは、ソースコード形式や、主要なプラットフォーム向けのバイナリ形式で、Python Web サイト http://www.python.org/ から無料で入手でき、かつ無料で再配布できます。また、Python Webサイトでは、無料で手に入るたくさんのサードパーティ製
python3.3環境構築 — kaiyori 1.1 documentation
§ python3.3¶ python3.3.0からpython3.3.1に変更し、日本語ファイル名も問題なく利用できるようになりました。 ダウンロード python.org python3.3.1 インストール方法 「Windows x86 MSI Installer (3.3.1) 」をダウンロードして実行するだけ。 † 環境変数pathの設定¶ 追加方法 「コントロール パネルすべてのコントロール パネル項目システム」で設定の変更 「詳細設定」タブから「環境変数」を選択 「システム環境変数」の「Path」を編集して次の４つを追加 631 名前：デフォルトの名無しさん[sage] 投稿日：2012/12/21(金) 17:20:46.70 pyファイル名に日本語を使ったら python: failed to set __main__.__loader__ と怒られて実行できないのですが
scikit-learn: machine learning in Python — scikit-learn 0.13.1 documentation
News scikit-learn 0.13.1 is available for download. See what's new and tips on installing. Presentations Get into the spirit with videos from Scikit-Learn tutorials. Participate Fork the source code, join the mailing lists, report bugs to the issue tracker or participate in the next coding sprint. Read More... Funding Generous funding provided by INRIA, Google and others. Read more ... Citing If y
数理最適化とPython
【第40回AIセミナー】 「説明できるAI 〜AIはブラックボックスなのか？〜」 https://www.airc.aist.go.jp/seminar_detail/seminar_040.html 【講演タイトル】 機械学習モデルの判断根拠の説明 【講演概要】 本講演では、機械学習モデルの判断根拠を提示するための説明法について紹介する。高精度な認識・識別が可能な機械学習モデルは一般に非常に複雑な構造をしており、どのような基準で判断が下されているかを人間が窺い知ることは困難である。このようなモデルのブラックボックス性を解消するために、近年様々なモデルの説明法が研究・提案されてきている。本講演ではこれら近年の代表的な説明法について紹介する。
Download Anaconda Distribution | Anaconda
Distribution Free Download* Register to get everything you need to get started on your workstation including Cloud Notebooks, Navigator, AI Assistant, Learning and more. Easily search and install thousands of data science, machine learning, and AI packages Manage packages and environments from a desktop application or work from the command line Deploy across hardware and software platforms Distrib
Orange Data Mining
Data Mining Fruitful and FunOpen source machine learning and data visualization. Download Orange 3.37.0 May 30, 2024 Document embeddings vs. Bag of wordsWhen to use document embeddings instead of a bag of words. May 14, 2024 Orange Data Mining uses the fastest t-SNE implementation in PythonJournal of Statistical Software published a paper describing our state-of-the-art implementation openTSNE. Ap
Kivy: Cross-platform Python Framework for NUI
Kivy has been built to be easy to use, cross-platform and fast. With a single codebase, you will be able to deploy apps on Windows, Linux, macOS, iOS and Android. Business Friendly Kivy is released under the MIT License, is 100% free to use, and is professionally developed, backed and maintained. Companies and individuals are using Kivy for their projects every day.
C vs Python vs Ruby vs Haskell（無意味な処理deベンチマーク） - しんちゃんの日記
「Haskell入門以前」のネタバレになってしまいますが、[ [1,2,3],[4,5,6],[7,8,9] ]を受け取って、各要素を反転させた[ [3,2,1],[6,5,4],[9,8,7] ]を受け取り、その最後尾の要素の最後尾（このデータでは7）を表示する処理を作り、なるべく大きなデータを渡して実行時間を計測してみました。 （自分のPCでは4000x4000のデータを渡してます） Haskellのコードは他の言語のコードとは全く違う発想で書かれています。どうして同じ結果になるかを考えてみたりすると関数型言語と手続き型言語の違いに気付くかも知れません。 （この辺が「Haskell入門以前」のネタバレ。気付けなかったら、「Haskell入門以前」と言う電子書籍がブクログのパブーより出てますので、読んでみて下さい） まずは、各言語のコードを書きます。 C言語 #include #incl
Python in Excel - DataNitro
//Automate Excel Process data with Python, not VBA - or by hand. Do you need to work with a database or a website? Python has libraries for that. //Build better spreadsheets Build live streaming dashboards and complex mathematical models, all in Excel. You can use DataNitro to turn a spreadsheet into a database GUI - or a web server backend. //Interactive Shell >>> CellRange("A1:A10").value = [x**
pandas: powerful Python data analysis toolkit — pandas 0.23.4 documentation
pandas documentation# Date: Jan 20, 2024 Version: 2.2.0 Download documentation: Zipped HTML Previous versions: Documentation of previous pandas versions is available at pandas.pydata.org. Useful links: Binary Installers | Source Repository | Issues & Ideas | Q&A Support | Mailing List pandas is an open source, BSD-licensed library providing high-performance, easy-to-use data structures and data an
RhodeCode
RhodeCode 1.3.6 Released Posted on May 19th, 2012 | Read more RhodeCode 1.3.5 Released Posted on May 13th, 2012 | Read more RhodeCode 1.3.4 Released Posted on March 29th, 2012 | Read more RhodeCode 1.3.3 Released Posted on March 3rd, 2012 | Read more RhodeCode 1.3.2 Released Posted on February 28th, 2012 | Read more RhodeCode is a fast and powerful management tool for and GIT with a built in push/
Hashnote - Vimを最強のPython IDEにする
pythonbrewによるフレキシブルなPython環境の構築 Vimの設定とかはあまり関係ないですが最強を詠うために最強のPython環境が必要なので構築します。最強の環境とは インストールされているPythonのバージョンが違うことによって不可解なバグが発生しない インストールされているライブラリのバージョンが違うことに不可（ｒｙ インストールされているライブラリ同士が干渉して不可解な（ｒｙ だと思っています。これらを解決するために pythonbrew という素晴らしいソフトを利用します。 ただこのソフトはシェルが前提となっているのでWindowsをお使いの方は代わりに virtualenv をインストールして先に進んでください。 Pythonには大きく分けて2.x系と3.x系の大きなバージョンがあり、この二つは相容れないものとなっています。 2.x系はずっと使われてきたもので外部ラ
何段にも深くなるループを絶対に一段で書く方法 - 今川館
ループの中でループを回す処理は読みにくい 例えば友達が5人いて、サンドイッチが3種類あって、2種類の飲み物を配る処理を作るとします。 こういう場合、for文を何段にもネストするプログラムを書かざるを得ないときがありますよね。 for friend in friends: for sandwich in sandwiches: for drink in drinks: do_something(friend, sandwich, drink) そもそも、こういうプログラムを書く前は、本当にそういう処理で正しいのか考えた方がいいですが、とにかくこんなコードは読みにくいです。 ループの中でループを回すプログラムを字下げして書くことが読みにくさに寄与していると思うのですが、pythonだと字下げは必須なので悩ましいものです。 itertools.productを使えば絶対に1段で書ける しかし、こ
scikit-learn: machine learning in Python
Simple and efficient tools for predictive data analysis Accessible to everybody, and reusable in various contexts Built on NumPy, SciPy, and matplotlib Open source, commercially usable - BSD license Classification Identifying which category an object belongs to. Applications: Spam detection, image recognition. Algorithms: Gradient boosting, nearest neighbors, random forest, logistic regression, an
CS61A, Spring 2012 Online Textbook
CS61A: Online Textbook This book is derived from the classic textbook Structure and Interpretation of Computer Programs by Abelson, Sussman, and Sussman. John Denero originally modified if for Python for the Fall 2011 semester. It is licensed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 license. Contents HTML Versions Chapter 1: Building Abstractions with Functions Chapter 2: Building Abs
Windowsへのインストール(スタンドアロンインストール) — Python製ドキュメンテーションビルダー、Sphinxの日本ユーザ会
注釈 Windows Vista以降で管理者権限が必要な場所へのインストールを行う場合は「右クリックして管理者権限で実行」してください。(管理権限は要求しないように作っています) If you need privilege to install on WIndows Vista or after, You need to install with administrator privilege (right click and choose one). これでパス設定を含めたインストールが行われます。 スタートメニューから、コマンドプロンプトを起動するか、「名前を指定して実行」で cmd と入力してみましょう。ウィンドウが表れたら、 python[Enter] とタイプします。インストールしたPythonのバージョンを表す文章に続いて、 >>> という文字が表示されればインストールは成功で
dstatの万能感がハンパない - （ひ）メモ
サーバーのリソースを見るにはグラフ化は重要ですが、推移ではなくリアルタイムな状況、例えば秒単位のスパイキーな負荷を見るには、サーバー上でvmstatやiostatなどの*statファミリーを叩く必要があります。 さて、vmstatはメモリの状況やブロック数単位のI/O状況は見られますが、バイト単位のI/O状況やネットワークの送信、受信バイト数を見ることはできません。 # vmstat 1 procs -----------memory---------- ---swap--- -----io----- --system-- -----cpu------ r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st 3 1 0 4724956 355452 726532 0 0 54 484 3 3 1 0 99 0 0 2 0 0 47
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ブロック図生成ツール blockdiag — blockdiag 1.0 ドキュメント