GDALのインストール
GDALはcondaで簡単にインストールできると書いてあるサイトもありますが、私の環境ではうまくいかず、ちょっとしたコツが必要でしたので、この記事を書きました。 なお、最新バージョンではありませんが、GDALはQGISのOSGeo4W Shellからも利用できます（スタートメニューのOSGeo4Wフォルダの中のOSGeo4W Shellをクリックして起動）。 この記事の手順でGDALをインストールし、使用していましたが、Windowsのアップデートのせいかなにかで、急に使えなくなってしまったので、2022年11月に再インストールしました。その際、記事を執筆した2020年8月当時と変更となっている箇所がありましたので、一部修正しました。 Anacondaのインストール 以下のページを参考に、Windows向けの最新の64Bit版をインストールします。 チェックを付ける箇所がありますが、初期値
【簡単】PythonにうまくGDALをインストールする方法
「pip install GDAL==3.1.3」などのコマンドでインストールするとうまくいかない場合があります。 これはインストール時にビルドを行っていて、環境によって依存しているライブラリなどが不足しているためです。 ※エラーは下部に掲載しています。 こういった場合はwhlを使うことでインストールすることができます。 手順 インストールされているGDALと同じバージョンをインストールする必要があるのでGDALのバージョンを確認しておきます。 gdalinfo --version GDAL 3.1.3, released 2020/09/01 つぎに下記のサイトからインストールしたいGDALのwhlファイルをダウンロードします。 ＞＞lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#gdal Pythonは3.6を使用しているため下記をダウンロードしました。 GDAL-3.
How to Install GDAL for Python with pip on Windows – OpenSourceOptions
Installing GDAL for Python with pip , the package installation package, is not as easy as it may seem. If you try to install GDAL to a python environment with a command like python -m pip install gdal it will initially seem like the installation is going to happen. However, you will receive a message that pip failed to build the python wheel file, then a long, verbose error message. Not to worry.
Python言語による実務で使える100+の最適化問題 | opt100
指針 厳密解法に対しては、解ける問題例の規模の指針を与える。数理最適化ソルバーを使う場合には、Gurobi かmypulpを用い、それぞれの限界を調べる。動的最適化の場合には、メモリの限界について調べる。 近似解法に対しては、近似誤差の指針を与える。 複数の定式化を示し、どの定式化が実務的に良いかの指針を示す。 出来るだけベンチマーク問題例を用いる。OR-Libraryなどから問題例をダウンロードし、ディレクトリごとに保管しておく。 解説ビデオもYoutubeで公開する． 主要な問題に対してはアプリを作ってデモをする． 以下，デモビデオ： 注意 基本的には，コードも公開するが， github自体はプライベート そのうち本にするかもしれない（予約はしているが， 保証はない）． プロジェクトに参加したい人は，以下の技量が必要（github, nbdev, poetry, gurobi); ペー
文系大学生が機械学習を０から始めて９か月でKaggle銀メダルを獲得するまで - Qiita
今回自分は０から始めて９か月でコンペで銀メダル(6385分の249位,top4パーセント)を獲得できました。 自分の今までの流れをおさらいしていきます。 それまでの僕のスペック 数3と行列はほぼ何も分からない プログラムはrubyとjavaはそこそこに書ける、pythonは知らん 勉強の流れ １２月末 機械学習を始めると決心、とりあえず何をやればいいかよく分からないがpythonが必要らしいのでprogateでpythonをやってみる １月 数学が必要らしいので、行列と微分積分について１から学んでみる。今から考えると、行列の基礎をさらえたのは良かったですが、それ以外はこの時間は絶対いらなかったなと考えています。 微分積分 行列 ２月 Udemyで多くの講座を受ける、詳細は以下の記事にまとまっています https://qiita.com/HayatoYamaguchi/items/c8051
condaによるポータブルなPython環境構築のすすめ - Qiita
概要 最近はデータ分析などのためにPython環境を手っ取り早く構築する際にAnacondaがよく使われているようです。 Anacondaおよびそれを最小構成にしたMinicondaでは、付属のパッケージマネージャcondaを用いてPython本体を含む環境全体を管理することができます。 従来のPython開発では、次のように用途に応じて個別のツールを使い環境を構築することが必要でした。 pip: パッケージの管理 virtualenv | venv: 複数のパッケージを含む環境の管理 pyenv: Python本体の管理 Anaconda/Minicondaではこれらをcondaのみで行うことが可能です。 conda create でPython本体を含めた環境を作成 conda install でパッケージを追加 チーム開発を行っていたり、成果物を本番サーバで稼働させるような場面では、
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.
fabricのenvって辞書が頭良かったので再実装してみた - 憧れ駆動開発
fabric は Python製のデプロイなどを行うスクリプト 公式ドキュメントは以下 参考::Fabric — Fabric 1.4.4 pre-alpha (76f466d) documentation あとは @IanMLewis さんのドキュメントが詳しい 参考::Fabric デプロイツールのPythonicな書き方 - Ian Lewis で、ここでもでてくるとおりに from fabric.api import env という環境を設定できる辞書のようなものがある。これが不思議で普通 dict なら dct[key] = value としなければならないのに、 env.key = value のようにできているから不思議だった。たしかに env.key = value だと簡単だ。なのでこれの fabric の実装を見てみたら案外単純な仕組みで「ほえー」となったのでかく。 イ
Fabricタスクをモジュール分割して楽々composer更新 - k-holyのPHPとか諸々メモ
Windows7 (MinGW / MSYS) で Fabric シリーズ記事です。 Windows7 (MinGW / MSYS) に Python 2.7 + virtualenv + Fabric を入れたメモ Windows7 (MinGW / MSYS) に virtualenvwrapper を入れたメモ Fabricで接続情報を指定する方法いろいろ＆FabricからPHPスクリプトを実行してみたメモ 真性PHPerでも分かった？FabricでWindowsからファイルアップロード 今回は（今回も？）Fabricの使い方としてはPHP無関係ですが、タスクの内容が composer コマンドなのでPHPer向けといえばPHPer向けです。 fabfile.pyをパッケージにしてタスクをモジュール分割 公式ドキュメント Fabfile construction and use —
fabfileの構成と使い方 — Fabric ドキュメント
fabfileの構成と使い方¶ このドキュメントはfabfileに関する雑多なセクションを含んでいます。優れたfabfileの作成方法と作成後の利用の仕方の両方も含みます。 fabfileの探索¶ FabricはPythonのモジュール(例えば fabfile.py)やパッケージ(例えば __init__.py を含んでいる fabfile/ ディレクトリ)を読み込むことができます。デフォルトでは、(Pythonのインポート機構にしたがって) fabfile と名付けられた fabfile/ もしくは fabfile.py を探します。 fabfileの探索アルゴリズムは、起動しているユーザーのカレントワーキングディレクトリやその親ディレクトリを探します。したがって、"プロジェクト" ユース周り指向で、例えばコードツリーのルートに fabfile.py を保持しておきます。こうしたfabf
第3回 Python編 | gihyo.jp
インストール インストールは、LinuxやMac OS Xではリスト1の手順で行ってください。Windowsの場合は、http://pyyaml.org/download/pyyaml/にあるWindows installerを使ってください。 リスト1 PyYAMLのインストール $ wget http://pyyaml.org/download/pyyaml/PyYAML-3.05.tar.gz $ tar xzf PyYAML-3.05.tar.gz $ cd PyYAML-3.05/ $ sudo python setup.py install 使い方 PyYAMLの使い方はリスト2のようになります。日本語を含む場合は必ずUnicodeにデコードしなければならない点に注意してください。詳細はリファレンスマニュアルを参照してください。 リスト2 PyYAMLの使い方（ex-pyyam
Requests: 人間のためのHTTP — requests-docs-ja 1.0.4 documentation
Requests: 人間のためのHTTP¶ リリース v1.0.4. (Installation) Requestsは、人が使いやすいように設計されていて、Pythonで書かれている Apache2 Licensed ベースのHTTPライブラリです。 Pythonの標準の urllib2 モジュールは、必要とされるほとんどのHTTPの機能を備えていますが、APIがまともに 使えません 。 様々なウェブ用途に合わせて作られていて、何回も修正されてきました。 簡単なことを行う(メソッドの上書きでさえ)のに、 かなり の量の作業が必要になります。 それはPython的ではないので、そんなに複雑にするべきではありません。 >>> r = requests.get('https://api.github.com/user', auth=('user', 'pass')) >>> r.status_c
1. Command line and environment — Python 2.7.18 documentation
1.1.1. Interface options¶ The interpreter interface resembles that of the UNIX shell, but provides some additional methods of invocation: When called with standard input connected to a tty device, it prompts for commands and executes them until an EOF (an end-of-file character, you can produce that with Ctrl-D on UNIX or Ctrl-Z, Enter on Windows) is read. When called with a file name argument or w
Fabric の run() メソッドと sudo() メソッド - 科学と非科学の迷宮
この記事では、Fabricの主要メソッドである run() と sudo() について解説します。 サンプルコードは https://github.com/shiumachi/fabric-sample にあります。 run() と sudo() の基本 読みやすくするため、以後は必要がない限り run() メソッドのみを取り上げます。run() で出来ることはほぼ全て sudo() でも出来ます。断りが無い限り、run() は sudo() と読み替えることができます。 from fabric.api import run でインポート可能 run([コマンド文字列]) で、任意のコマンド文字列を実行可能 sudo([コマンド文字列]) とすれば、任意のコマンド文字列を sudo できる エラーハンドリング run() で実行したコマンドが失敗した場合、fab コマンド自体がその場で中断
オペレーション — Fabric ドキュメント
注意!!!! このドキュメントはFabricバージョン1.10.1の日本語訳で、古いものです。 最新のFabric2.xのドキュメントはオリジナルの英語ドキュメントhttp://www.fabfile.org/を参照してください。 オペレーション¶ fabfile内とその他のコア以外のコードで使われるrun()/sudo()などの関数です。 fabric.operations.get(*args, **kwargs)¶ リモートホストから一つもしくは複数のファイルをダウンロードします。 get はダウンロードしたすべてのローカルファイルへの絶対パスを含む反復可能オブジェクトを返します。これはもし local_path がStringIOオブジェクトの場合には空になります(StringIOオブジェクト利用時についての詳細は下の方を参照してください)。このオブジェクトはまた、ダウンロードに失敗
実行モデル — Fabric ドキュメント
注意!!!! このドキュメントはFabricバージョン1.10.1の日本語訳で、古いものです。 最新のFabric2.xのドキュメントはオリジナルの英語ドキュメントhttp://www.fabfile.org/を参照してください。 実行モデル¶ 概要とチュートリアル をすでに読んでいるのなら、Fabricが基本的なケース(単一のホストに対する単一のタスク)でどのように動作するのかお分かりかと思います。しかし、多くの場合、複数のタスクおよび/または複数のホストに対する実行を望むことでしょう。大きなタスクを小さくて再利用可能なパーツに分けたり、一群のサーバで古いユーザを削除したりすることを望むかと思います。そのようなシナリオでは、いつ、どのようにタスクを実行するかの特定のルールが必要になってきます。 このドキュメントではFabricの実行モデルを説明します。メインの実行ループ、ホストリストの定
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Can Anaconda be packaged for a portable zero-configuration install?
Documentation/templates.html – Genshi
Documentation/text-templates.html – Genshi
意識の低い自動化
