Ideas - O'Reilly MediaSteering around blockchain hype When we finally find the best use cases for blockchains they may look like nothing we would have expected.
IPython notebookサイコオオオオオオオオオオオオオオオオオオオオオオオオオ - 盆栽日記
IPython notebook、昔々触ったときは「コンセプトは良いけどまだまだですナ。ハハハ」みたいな感じで流してたのだがちゃんと触ってみるとなにかと便利だったので未来の自分が別PCに導入することも考えてメモしておく。 インストール Anacondaでインストールした。 http://continuum.io/downloads 使う コマンドラインでipython notebookと打ち込めばブラウザ上に立ち上がる。 とりあえず以下の３点を覚えておけば快適。あとはショートカットキーを覚えていけば良い。 Escでcommand modeへ、EnterでEdit modeに移行する。 command modeでhを打てばショートカットキー一覧が出る。 dを２回打てばセルを消去、zを打てば元に戻る、sで保存。 html埋め込み系の話はmarkdownで対応するとすっきりする。 例えばtwit
不正論文を減らす仕組みがここにある。iPython Notebookで作るデータ資料。 - Qiita
不正論文を減らす仕組みが必要。 最近、不正論文問題がマスメディアで騒がれました。 アカデミアの世界に限らず、 入力データ -> 統計処理 -> 出力結果の一貫性を確保した資料を作る事は大切です。 しかし、人間である以上は間違える事もあります。 ただ、その間違いを減らす仕組みがあります。それこそが、iPython Notebookです。 iPython Notebookは、コード実行結果付き文書を作るツール。 データサイエンス分野で主流のプログラミング言語「Python」には、 「iPython Notebook」というツールがあります。 iPython Notebookは、ブラウザ向けの文書をMarkdown記法で書くツールです。 ただし、他とは違い、書いた文書の中にPythonコード（又はRコード）とその結果を埋め込む事ができます。 実際にiPython Notebookで作られた文書を
iPython notebookでPRMLのグラフを再現する
先週のPRML復々習レーン#9でPRML下巻の図6.1がいまいち理解できなかったので、Pythonのコードで再現してみた。基底関数と特徴空間への写像の内積で定義されるカーネル関数をxでプロットした図である。 最初Excelのグラフでやってみたが、ありえない事に気づきOctaveに方針変更。それでも、コードと結果を見くらべながら試行錯誤しにくかったので、最終的に@__youki__氏に教えてもらったiPython notebookに落ちついた。 iPython notebookはiPythonのWebクライアント。グラフを試行錯誤しながらガンガンプロットして保存しておける。セットアップは若干面倒だがそのうちfabricのfabファイルとか出てきそう。結果はnbconverterでHTMLに変換できる。コード、結果の共有はもちろん、ブラウザから実行できるので一度サーバーを立ててしまえばどこでも
イヌダイスキ: IPython notebook + youtube はとても良い勉強環境かもしれない というメモ
2013年2月11日月曜日 IPython notebook + youtube はとても良い勉強環境かもしれない というメモ IPython は快適にinteractive(対話的？)にコードを書く事が出来て 、柔軟性に優れるよみたいに紹介されています。 でも、そもそも英語を話せないし、対話って言われましても。。。 日本語で書ければそりゃあ対話型で良いですよ、とか思いつつ、あまり使うことが出来ませんでした。 (まあ実際日本人でも、"Aに10を浮動小数点で代入"とか"リストAを積分"とか書くほうが面倒くさいけど。) 参考： Pythonで心理実験 例題10-1 http://www.s12600.net/psy/python/10-1.html 本で勉強する時には、資料やgoogle先生を参考にしながら打ち込んでいるし 資料で分からない単語が出たら辞書を引いたりしてるから、遅遅
Pythonを使って簡単にデータを視覚化する
世の中のことをもっと知るにはどうしたら良いだろうと思うときがある。世の中の多くの事柄はログやデータに落とされる。Googleなどの検索サイトは良い例だろう。さて、そのログやデータをどうすれば良いのか? 多くの場合、視覚化が有効な手段となる。 まずは身の回りの日常的なデータやログを何とかしたい。ただ、日常のデータを視覚化するのに数十行以上のコードは書きたくない。まるで息をするかのごとく自然に視覚化を行いたいのだ。そのためには1～2行、長くて数行で済ませることが必要だ。そこでPythonとmatplotlibを使う。加えて、IPythonがあればなお良い。IPythonの導入については以前のブログ記事であるIPythonの埋め込みプロットが素晴らしいを参考にして欲しい。 まずは事前にnumpyとmatplotlibをインポートしておく。できればscipyも。 >>> from numpy im
もうすぐIPython Notebookが流行る気がするので - Soleil cou coupe
不在通知票を貼っておく。というか日本語の情報に飢えているので誰か包括的な解説を書いてほしいです。なんかできることが多すぎて私の手には余る。 MatplotlibのグラフやSympyの数式がインタラクティブ表示できる Markdown形式で文章を挿入できMathJaxも普通に使える 無駄にYouTubeや画像を埋め込む機能までついてる なんかしらんけどRubyやBashやRやOctaveも実行できるし（！） nbconvertを使えば、普通にブログ記事としてBloggerやOctopressに貼り付けられる nbviewer使えばgithub/gistにホストしたファイルを記事化できる SAGEの最新版にも取り入れられる予定？ ほかにもいろいろ、いろいろできることがあるみたいです*1。 利用例 『これなら分かる応用数学教室―最小二乗法からウェーブレットまで』の例題を解いてみました。他にもいろ
IPythonのインタラクティブシェルに学ぶ使いやすさ。 - 或阿呆のブログ
GUIとかだと、アップルの製品が多いに参考になるんだけどCUIだと何が参考になる？となれば、Linuxとかだろうね。コマンドの補完とか、エイリアスとか、シェルとか、ものすごく勉強になるね。あれを使いこなせれば、仕事効率は間違い無く上がる。 Pythonにはインタラクティブシェルがあるから、それも使いやすいUIの勉強には参考になる。PerlにもRubyにも、対話型インターフェースはあるが、Pythonの場合は、それがすごく重要視されているというところがポイントが高い。Pythonと言ったらこれだからね。 IPythonはとにかくすごい。Linuxの基本コマンドは打てるし、Pythonモジュールも叩ける。 In [1]: import sys モジュールをインポート In [2]: sys. sys.api_version sys.hexversion sys.argv sys.long_in
ipython と virtualenv を同時に使う方法
概要 python の皆さんはみんな使っている ipython は virtualenv を使う時に virtualenv に入っているモジュールをインポートできないことが起こります。 ipython は特に virtualenv に対応していないわけです。 ipython をグローバルじゃなくて、virtualenv 毎にインストールすると解決できるのですけど、 ipython を落とすのが重いし、PIP_DOWNLOAD_CACHE ( pipを使うべきだぞ ) を使わない限り、絶対にイライラする。 ipython と virtualenv を使う方法第一 ということで、第一方法は PIP_DOWNLOAD_CACHE を設定して、virtualenv を作る時に、virtualenvwrapper ( virtualenvwrapperも使うべきだぞ ) のフックを使って ipyth
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