Pythonでデータ分析するのに必要なツールのまとめ - Qiita
この記事について Pythonでデータ分析を行う際に役立つセットアップを紹介します。 データ分析に興味がある方はこちらも合わせてどうぞ データサイエンティストに興味があるならまずこの辺りを見ておきな、って文献・動画のまとめ（随時追加） - Qiita 実行環境 Jupyter(旧iPython Notebook) http://jupyter.org/ インタラクティブ（対話的）なコード実行のための環境 データ分析に非常に適していて、慣れると他のIDEなどでは分析ができなくなる。 任意に分けたコードブロックごとに実行し、結果を都度表示出来るほか、 ・グラフのインライン表示 ・数式の記述（Latex） ・マークダウン方式の文章記載 などの機能を備えており、模索しながらの分析作業や、結果の共有・保管などに非常に適する。 iPythonで文章と図表を描くことで論文のような形式で書くことも出来るた
時間城年代記:execのスコープ
また例によってexecの話（私も好きだなぁ……コレ） Python 3000では、exec文がexec関数になったので、いろいろと注意が必要。 いやまぁ、基本的には、exec文もスコープって面ではいろいろ面倒だったんで、 あんまり変わらないと言えば変わらないのだが…… 例えば、 >>> a = 5 >>> exec('a = 6') >>> a 6 は、OK。多分想像通り。 でも…… >>> def xxx(a): ... exec('a = 100') ... return a ... >>> xxx(200) 200 と、反応が返ってくると、おや？と思う。 関数内のスコープじゃないからか、と思い、 >>> def xxx(a): ... b = a ... exec('b = 3000') ... return b ... >>> xxx(5) 5 と書いても同じ。 正解は、まぁ、関数
Introduction — Python-evdev
Introduction This package provides bindings to the generic input event interface in Linux. The evdev interface serves the purpose of passing events generated in the kernel directly to userspace through character devices that are typically located in /dev/input/. This package also comes with bindings to uinput, the userspace input subsystem. Uinput allows userspace programs to create and handle in
Python Tips: 文字列を評価したい
Pythonで文字列を評価する方法をご紹介します。 Pythonコードとして文字列を評価（eval）する方法としては大きく「eval」と「exec」の2つがあります。 ざっくり区別すると evalは単一の式を評価（evaluate an expression） execは複数の文を実行（execute statements） するためのものです。 順に見ていきます。 eval result = eval("5") # 5 result = eval("3 + 4") # 7 result = eval("'%s is a %s' % ('tama', 'cat')") # tama is a cat
267:文字列をPythonスクリプトとして実行する
267:文字列をPythonスクリプトとして実行する exec 文を用います。現在のスコープ内で実行されます。 >>> exec '''def hello(): ... return 'Hello World.' ... ''' >>> hello() 'Hello World.' 閉じた環境を用意する場合 in を用います。 >>> G = {} >>> L = {} >>> exec '''def hello(): ... return 'Hello World.' ... ''' in G, L >>> hello() Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> NameError: name 'hello' is not defined >>> L['hello']() 'Hello
c/c++をラップしてpythonで使えるように - Python | Welcome to underground
c/c++ wrapper for python c/c++の遺産をpythonでも使いたい！ そんなあなたに朗報！ 今お使いのものがpythonでもe使えますよ！ しかも無料ですよ！ 参考にすべきリンク先 PythonからCプログラムを呼び出す | 象歩 PythonからMinGWで作ったCの関数を呼んでみる | BTY備忘録 SWIGでPythonラッパを書いてみる - 睡眠不足?! SWIG and Pythono Boost.Python - Boost 1.49.0 boost.python - Pythoninfo Wiki Boost.Python の機能をざっと紹介してみる 1,2はPython.hを使った伝統的な方法． 3,4はSwigを使ってユーザーが楽する方法． 5はc++もライブラリBoostの中のPythonを使ってかなり効率的に作る方法． 6もboost.pyt
Boost.Python の機能をざっと紹介してみる - moriyoshiの日記
Boost の一部ながらも「実用的」すぎるため、とかくテンプレートメタプログラミングを愛好する諸兄から黙殺されてきた不幸のライブラリ、Boost.Python。Boost.勉強会でこいつの魅力を伝えようと思ったのだけど、時間の都合で無理だったので、簡単に紹介してみたい。 Boost.Python の基礎 Boost.Python は C++ のクラスや関数をラップする Python モジュールを恐ろしく簡単に書けるようにする、強力なライブラリである。 特に、Pyrex や Cython と比べて何がうれしいのかというと、 Python側にいちいちラッパ関数を書かなくてよい (テンプレートにより自動的に定義される) コンバータを登録することで、Python⇆C++の型の透過的な変換が容易にできる C++ のクラスを分かりやすい形で Python のクラスとして見せることが可能 といった点が挙
threading – スレッドによる並列処理を管理する - Python Module of the Week
ページコンテンツ threading – スレッドによる並列処理を管理する Thread オブジェクト カレントスレッドを決める デーモンと非デーモンスレッド 全てのスレッドを列挙する スレッドをサブクラス化する タイマースレッド スレッド間でシグナルを送る リソースへのアクセスを制御する 再入可能なロック コンテキストマネージャとしてのロック スレッドを同期する リソースへの同時アクセスを制限する スレッド固有のデータ ナビゲーション コンテンツテーブル 前: オプション OS サービス 次: mmap – メモリマップファイル This Page Show Source サンプルプログラム PyMOTW の全てのサンプルプログラムの出力は、 注記されていない限りは Python 2.7.2 で生成されています。 標準ライブラリの初期のバージョンでは利用できない機能も紹介している 可能性
SOTA » 動くグラフを描写する
時間軸を持ったグラフを描写するときに，実際にどのように変化するのかアニメーション的に見れるとよい．そんな動くグラフをPythonのpylabを使って描写してみる．プログラムはここを参考にした． とりあえず書いてみる まずは，プログラムを回しながらグラフの変化を逐一表示する方法．ここでは例としてsin波の変化を描写する． #!/usr/bin/env python #-*- coding: utf-8 -*- import pylab import math import time pylab.ion() x = pylab.arange(0, 2*math.pi, 0.01) line, = pylab.plot(x, pylab.sin(x)) for i in pylab.arange(1,200): line.set_ydata(pylab.sin(x+
Pythonを書き始める前に見るべきTips - Qiita
Pythonを使ってこの方さまざまな点につまずいたが、ここではそんなトラップを回避して快適なPython Lifeを送っていただくべく、書き始める前に知っておけばよかったというTipsをまとめておく。 Python2系と3系について Pythonには2系と3系があり、3系では後方互換性に影響のある変更が入れられている。つまり、Python3のコードはPython2では動かないことがある(逆もしかり)。 Python3ではPython2における様々な点が改善されており、今から使うなら最新版のPython3で行うのが基本だ(下記でも、Python3で改善されるものは明記するようにした)。何より、Python2は2020年1月1日をもってサポートが終了した。よって今からPython2を使う理由はない。未だにPython2を使う者は、小学生にもディスられる。 しかし、世の中にはまだPython3に
Pythonを快適に編集できるようvimを設定する - 玉虫色に染まれ!!
今日はさっくり小ネタ。 最近私はPythonを勉強中なのですが、「このての軽量言語はさっと書いてさっと実行できなきゃだめ」という信念のもと、編集にはvimを使っています。 とはいえ、Pythonは実はかなり「エディタを選ぶ」言語です。インデントによってブロックを表現するので、インデントがきちんと表示されないと困りますし、タブとスペースが入り交じってしまわないようなエディタの補助も欲しいところです。 というわけで、今日は、そんなPythonをすっきり快適に編集できるような vim の設定をご紹介します。 いきなり結論 私は以下のような記述を ~/.vimrc に追記しました。 autocmd FileType python setl autoindent autocmd FileType python setl smartindent cinwords=if,elif,else,for,wh
Pythonコミュニティに無償のPython IDE、PyCharm 3.0をお届けします！ | Post Blog
PyCharm 3.0をリリースしました！JetBrainsの提供するPython IDEの最新バージョンです。主な新機能は以下の通りです: SQLAlchemy サポート Pyramid & Web2Py web フレームワークサポート 内蔵ターミナル 設定可能な language injections Python、Djangoコード解析の改善 PyQt、PyGTKコード解析の改善 しかし何より一番大きなニュースは: PyCharmは二つのエディション、コミュニティとプロフェッショナルをリリースしました。 そう、つまりオープンソースかつ無償のPyCharmの登場です！ JetBrainsはPythonが長い間科学計算や教育、公共福祉目的で人気のある言語だと認識しています。これらはJetBrainsが伝統的に支持してきたユーザーカテゴリになります。PyCharmの主要機能をより多くの方に
Pythonで5分で便利なことをするレシピ - 西尾泰和のはてなダイアリー
5分でわかる Python を知らない人が Python の便利さを学べる記事をかいたよ | HIROKI.JPが、Pythonの説明なのにところどころ「Rubyでは」になっていたり、そもそも無理やりPHP的なことをしようとしていていまいちなのでTwitterでひどいなぁと言っていたら @bellonieta: ここは是非とも@nishioさんに正しい5分記事を書いてもらいたいところ… と言われてしまった。まー、ぼやくのは生産的じゃないからねぇ。Pythonを使ってて色々便利なことはあるけど、一番手軽そうなものを軽く説明してみよう。たとえばなんか書類をつくっているとするじゃない、こんな感じの。 社長: 山田太郎 支社長: 田中一郎 部長: 山川三郎面倒なので3人分しか書いてないけど本当はもっとたくさん30行くらいあるとしよう。さー書けた、と思ったらそこに上司が来て「あーあー、そうじゃないよ
実行時間計測
1 実行時間計測の基本 パフォーマンスチューニングの基本はプロファイリングして ボトルネックをなくすことであるが、 実行時間を計測をすることが重要になる。 Pythonで実行時間を計測するには、timeitモジュールを使用する。 まず基本的な使用方法を見てみよう。 >>> import timeit >>> >>> setup=''' ... def foo(x): ... return x*2 ... ''' >>> stmt = 'foo(1)' >>> >>> t = timeit.Timer(stmt, setup) >>> t.timeit() 0.53254254381492616 >>> >>> t.repeat(3, 1000000) [0.53528088067059088, 0.53709172534497895, 0.554314
C# から IronPython を実行する - present
IronPython を試した事が無かったので、超簡単なサンプルを作ってみました。IronPython だけ使っては芸がないので、C# からスクリプトを呼び出すようにしています。その代わり Python スクリプトは手抜き。 Python 側 print('Sample.py Called') message = 'Hello, IronPython' C# 側 using System; using System.Reflection; using System.IO; using IronPython.Hosting; using Microsoft.Scripting.Hosting; namespace PythonSample { class Program { static void Main(string[] args) { // スクリプトファイルのパスを求める Assem
Python基礎文法最速マスター - D++のはまり日誌
↓に便乗してPython版も書いてみました。 Perl基礎文法最速マスター - Perl入門〜サンプルコードによるPerl入門〜 Ruby基礎文法最速マスター - Route 477 PHP基礎文法最速マスター - Shin x blog ほとんど上記の記事と同じような内容で書いたのでPython入門記事としては色々抜けていたりしますがご了承ください。 Pythonは現在3.x系がリリースされていますが本記事では基本的にPython2.6について書きます。 参考文献： 初めてのPython (asin:4873113938) Python Documentation Index http://www.python.org/doc/ Python 和訳Document http://docs.python.jp/2/ 0. 対話環境として使う 対話環境 pythonはそのまま実行すると対話環
programming/python/C言語でPython拡張 - PukiWiki
2008-07-20 - subversion 2008-07-08 - Kubuntu 2008-07-04 - scipy 2008-05-25 - apache 2008-05-09 - ctypes 2008-04-26 - ファイルシステム - Linux - ループバックデバイス 2008-04-21 - コマンド 2008-04-03 - emacs 2008-03-17 - itertools 2008-03-14 - python - RecentDeleted - cvs 2008-03-10 - .bashrc 2008-02-06 - PIL 2008-01-21 - cron 2008-01-17 - popen2 2008-01-12 - sip 2008-01-10 - 初級編 C言語によるPython拡張 Pythonは書き
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Ubuntu 10.04 でwxPythonとwxGladeプレビュー編
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Pythonの良いところ、悪いところ - ANS-PROG