【Python】バージョン別便利機能10選 - Qiita
python3.13のリリースが近づいてきたということで、今回は各バージョンの便利機能をおさらいしたいと思います。 ちなみにPython3.13は現在candidate版が公開されています。candidate版は正式版になる予定のバージョンのことです。 Actual: 3.13 development begins: Monday, 2023-05-22 3.13.0 alpha 1: Friday, 2023-10-13 3.13.0 alpha 2: Wednesday, 2023-11-22 3.13.0 alpha 3: Wednesday, 2024-01-17 3.13.0 alpha 4: Thursday, 2024-02-15 3.13.0 alpha 5: Tuesday, 2024-03-12 3.13.0 alpha 6: Tuesday, 2024-04-09 3
PythonのException発生時のTracebackを綺麗に見る - Stimulator
- はじめに - PythonでOSSパッケージ等を利用していると、Exceptionが発生した際に表示されるTraceback(正確にはスタックトレース)がかなり長い場合がある。 例えば、以下の簡易なコード実行で表示されるTracebackの行数は30近くなる。 import pandas as pd df = pd.DataFrame(dict(a=[1,2,3])) df['b'] 引用 : python - Shorten large stack traces when using libraries - Stack Overflow より複雑なプログラムにおいては、この比ではない。 にも関わらず、記述ミスのようにTraceback上位部にエラーの重要な内容がある場合もあれば、パッケージ内部のValidationで下位部が重要な場合もある。 得てしてPython開発環境として利用さ
Effectively Using Matplotlib - Practical Business Python
Taking care of business, one python script at a time Introduction The python visualization world can be a frustrating place for a new user. There are many different options and choosing the right one is a challenge. For example, even after 2 years, this article is one of the top posts that lead people to this site. In that article, I threw some shade at matplotlib and dismissed it during the analy
Pythonで動かして学ぶ機械学習入門_予測モデルを作ってみよう
2. Copyright Shiroyagi Corporation. All rights reserved. 自己紹介 堅田 洋資 (データサイエンティスト＠白ヤギコーポレーション ) 日本では数少ない米国大学のデータサイエンス修士号を保有。 白ヤギコーポレーションにて、社内のデータはもちろんクライアントのデータ分析を 支援するコンサルタントとして活躍。 これまで機械学習を用いたレコメンデーション、アプリユーザーの行動分析や機械 学習を用いたプッシュ通知の最適化、交通系IoTのデータ分析などを担当。 白ヤギコーポレーション参画前は、監査法人トーマツにてデータ分析コンサルタン ト、生体センサスタートアップでサービス・アルゴリズム開発の取締役、KPMG FAS にて事業再生コンサルタント、外資系メーカーでの経理・マーケティングなど幅広い 経験を持つ。 学歴 ● University of
初心者がPythonを覚える為の本の選び方を体系化してみた(2017版) - Lean Baseball
【2020/1/9更新】2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ 【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」 ※2017/12/24 最新版をこちらに上げました、この内容は古いのでこちらを見ていただけると幸いです🙇♂️ 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 こんにちは.野球(とグルメ)の人です. 会社と仕事はメッチャ楽しいのですが,今日はそれと関係なくPythonの話題を久々に.*1 昨年から,「AI（えーあい）」だの「でぃーぷらーにんぐ」だの「機械学習」といったワードとともにPythonを覚えようとしている方が多いらしく, 何から学ぶべきか 何の本がオススメか 簡単に覚えて僕もいっちょ前に「えーあい
Moved to: https://github.com/JeffPaine/beautiful_idiomatic_python
beautiful_idiomatic_python.md Moved Now located at https://github.com/JeffPaine/beautiful_idiomatic_python. Why it was moved Github gists don't support Pull Requests or any notifications, which made it impossible for me to maintain this (surprisingly popular) gist with fixes, respond to comments and so on. In the interest of maintaining the quality of this resource for others, I've moved it to a p
覚えるだけでPythonのコードが少し綺麗になる頻出イディオム - タオルケット体操
まえがき 今年の春から今まで、2年ぶりにPythonを沢山書いているわけなんですが、JavaScriptのクソに頭をやられて久しぶり書くだけあって基本的なところから色々と頭から抜け落ちていたわけです。 そんで何か思い出すたびに会社のwikiを使ってメモっていたのですが、せっかくなので少々訂正をしてブログにも書きます。 また、弊社はPython2を使っているので、2が前提の記述になっているところがいくつかあります。なるべくフォローしていますが、参考にする場合は自分が使っているバージョンを確認することをおすすめします。 また、今から新しくPythonでプロジェクトを始めようと思っている人は3系を使いましょう。 知ってる人は当然知ってる、でも結構長いことPythonを書いてても知らなかったりするような小技を載っけました。 なお、メタプログラミングとかの黒魔術っぽい記事のまとめはこちら: hach
python で pry と同等にREPL をコードの途中から入れるデバッガ - それマグで！
python でも rubyのpry と同じことをしたい・・・・ require 'pry' Thread.new{|t| do_something binding.pry } マルチスレッドの処理をするには、pry があるととても楽。 python で同じことをするには IPython 探してみたら、IPython.embed があった。 from IPython import embed a=1 embed() これでpryと同じように、好きな場所でデバッガ起動できる。楽チン まぁ、スレッド起動してスレッド内で、eval 噛ませば、pry もIPythonなんてなくたって、デバッガ起動できるんだろうけど。 自作するより既存のものを使った方が楽だよねってことで。 急ぐときはコレ 急ぐときは、こっちを使うほうがインストールの手間がなくていい。 import pdb; pdb.set_tra
Python アプリ依存パッケージ管理 ベストプラクティス集 - Qiita
$ pip install flake8 $ pip freeze > requirements.txt $ cat requirements.txt flake8==2.5.4 mccabe==0.4.0 pep8==1.7.0 pyflakes==1.0.0 $ pip install -r requieremnts.txt 必要なパッケージをインストールした後、インストールされているすべてのパッケージとそのバージョンを出力します。 あまり便利ではなく、ベストプラクティスとは言えないかもしれません。ですが、最もよく見かける方法であるため、ここに挙げました。 requirements.txt $ echo "python-dateutil" > requirements.txt $ echo "flake8" > testRequirements.txt $ pip install -r
たのしいPython 主成分分析（PCA）の結果をプロット
Author:辻真吾（つじしんご） www.tsjshg.info いまは、大学の研究室を主な拠点に、色々やってます。このブログはPythonの話題が中心ですが、どちらかというと日々の仕事で使う知識を、自分のためにメモしたものです。万が一どなたかの役に立てば光栄です。 最近の記事 macでタブレット使う時はInkをOFFに (02/20) SSDで無音NASを作ってみた (12/26) Pythonで学ぶアルゴリズムとデータ構造（講談社） (08/31) Visual Studio CodeのTexでスニペット (12/05) macOS Sierraでsudoしているのに、Operation not Permittedとか言われる件 (10/21) 最近のコメント 辻真吾（つじしんご）:ダイクストラ法ですべての最短経路を求める (08/02) 師子乃:ダイクストラ法ですべての最短経路を求
【Python】いつまでprintデバッグで消耗してるの？ - らっちゃいブログ
Python を初めて間もない頃、自分も print デバッグしてました。効率の悪さを認識しつつも、IDEを導入してデバッグする方法を調べてセッティングして、という手順が面倒でずっと放置してました。 // 普段は vim で開発してます そうこうしてたら print デバッグではどうにもならないバグにぶち当たり、仕方なくデバッグポイントを置く方法を調べたわけです。するとどうでしょう。 ソースコード中に以下の一文を入れるだけではないですか。 import pdb; pdb.set_trace() たったこれだけで、上の一文を挿入した行で処理が停止し、コンソール上でステップ実行が出来るようになります。最高かよ。 個人的にですが、デバッガー起動中によく使うコマンドとしては以下です。 コマンド 説明 s(tep) ステップイン n(ext) ステップオーバー r(eturn) ステップアウト l(
データ分析・解析をやりたいエンジニアにおすすめ！Pythonの入門スライド13選
Pythonには「NumPy」や「Pandas」などデータ分析に役立つライブラリが充実しており、中にはPythonからRを呼び出すことができるライブラリもあります。 これからデータ分析を始めるエンジニアのために、Pythonでのデータ分析に関する入門スライドを13個まとめてご紹介いたします。 データ分析の初心者向けのスライドを中心にピックアップしていますので、これからデータ分析を学びたいというエンジニアの方はぜひご覧ください。 【ご自身のデータ分析スキルの価値を知りたい方はご相談ください】 ・市場価値を知りたい方の個別相談会 ・キャリアアップを目指す方の個別相談会 ・転職のタイミングや業界動向を知りたい方の相談会 10分でわかるPythonの開発環境 10分でわかるPythonの開発環境 from Hisao Soyama Pythonを書く前にやっておくべき開発環境の構築についてまとめた
Remove output from IPython notebook from the command line (dev version 1.0)
remove_output.py )A�U ���@�U """ Usage: python remove_output.py notebook.ipynb [ > without_output.ipynb ] Modified from remove_output by Minrk """ import sys import io import os from IPython.nbformat.current import read, write def remove_outputs(nb): """remove the outputs from a notebook""" for ws in nb.worksheets: for cell in ws.cells: if cell.cell_type == 'code': cell.outputs = [] if __name__
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
WindowsでのPython外部モジュール導入のはまりどころ - Qiita
ちゃお……† 先日のこと､急に｢自分がPyPIで公開してるモジュールたちはWindowsでも動くのかな？｣と疑問が頭によぎったので調べました。(普段はMac使ってます) 結論から言うと､全部使えました！ ですが、試行錯誤が過酷だったのでノウハウを共有したいと思います。 文字コードの問題 CやC++などのファイルをコンパイルできない場合 ファイルをなかなか離してくれない問題 文字コードの問題 PythonのモジュールはUTF-8前提のものがほとんどですが､ WindowsではCP932という文字コードを前提にしているので､ setup.pyでのインストール時に他のファイルを読み込むと下記のようなエラーが起こります｡ C:\Users\yukino>pip install jctconv Collecting jctconv Downloading jctconv-0.1.tar.gz Com
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機械学習と自動微分 (2023)
Jupyter Notebook Viewer
Eight New Tools for the Python Data Ecosystem | Hack Reactor
Results for “Which version of Python (2.x vs 3.x) do London Data Scientists use?”
Getting started with conda — conda 24.5.1.dev38 documentation