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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
Structuring Your Project — The Hitchhiker's Guide to Python
Structuring Your Project¶ By “structure” we mean the decisions you make concerning how your project best meets its objective. We need to consider how to best leverage Python’s features to create clean, effective code. In practical terms, “structure” means making clean code whose logic and dependencies are clear as well as how the files and folders are organized in the filesystem. Which functions s
PythonでWebスクレイピングする時の知見をまとめておく - Stimulator
- はじめに - 最近はWebスクレイピングにお熱である。 趣味の機械学習のデータセット集めに利用したり、自身のカードの情報や各アカウントの支払い状況をスクレイピングしてスプレッドシートで管理したりしている。 最近この手の記事は多くあるものの「～してみた」から抜けた記事が見当たらないので、大規模に処理する場合も含めた大きめの記事として知見をまとめておく。 追記 2018/03/05： 大きな内容なのでここに追記します。 github.com phantomJSについての記載が記事内でありますが、phantomJSのメンテナが止めたニュースが記憶に新しいですが、上記issueにて正式にこれ以上バージョンアップされないとの通達。 記事内でも推奨していますがheadless Chrome等を使う方が良さそうです。 - アジェンダ - 主に以下のような話をします。 - はじめに - - アジェンダ
matplotlibだけで画像からマウスで指定した領域を抜き出す - Qiita
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 押した時 def Press(event): global x1,y1,DragFlag # 値がNoneなら終了 if (event.xdata is None) or (event.ydata is None): return # 丸める cx = int(round(event.xdata)) cy = int(round(event.ydata)) x1 = cx y1 = cy # フラグをたてる DragFlag = True # ドラッグした時 def Drag(event): global x1,y1,x2,y2,DragFlag # ドラッグしていなければ終了 if DragFlag == False: return # 値がNoneなら終了 if (event.xd
musicinformationretrieval.com
musicinformationretrieval.com Introduction About This Site (Start here!) About the book Fundamentals of Music Processing About the CCRMA Workshop on Music Information Retrieval What is MIR? Python Basics and Dependencies Jupyter Basics Jupyter Audio Basics SoX and ffmpeg NumPy and SciPy Basics Music Representations Sheet Music Representations Symbolic Representations Audio Representation Tuning Sy
Reproducible Data Analysis in Jupyter | Pythonic Perambulations
Jupyter notebooks provide a useful environment for interactive exploration of data. A common question I get, though, is how you can progress from this nonlinear, interactive, trial-and-error style of exploration to a more linear and reproducible analysis based on organized, packaged, and tested code. This series of videos presents a case study in how I personally approach reproducible data analysi
pivottablejs
Unverified details These details have not been verified by PyPI Project links Homepage Meta License: MIT License (MIT) Author: Nicolas Kruchten Tags pivot, table, grid, pivottable, pivotgrid, pivotchart, crosstab Classifiers Development Status 4 - Beta Environment Web Environment Framework IPython Intended Audience Developers End Users/Desktop Science/Research License OSI Approved :: MIT License P
Python Graph Gallery
👋 The Python Graph Gallery is a collection of hundreds of charts made with Python. Graphs are dispatched in about 40 sections following the data-to-viz classification. There are also sections dedicated to more general topics like matplotlib or seaborn. Each example is accompanied by its corresponding reproducible code along with comprehensive explanations. The gallery offers tutorials that cater
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GitHub - rougier/numpy-100: 100 numpy exercises (with solutions)
GitHub - gtzan/mir_book: Support material for Music Information Retrieval by George Tzanetakis
GitHub - iranroman/musicinformationretrieval.com: Instructional notebooks on music information retrieval.
GitHub - louisabraham/python3-midi: Python MIDI library
東京大学グローバル消費インテリジェンス寄付講座 - Chair for Global Consumer Intelligence