NumPy でつくる俺々データ構造 - StatsFragments
はじめに Python での数値計算の基盤をなす NumPy 、直感的なスライスやブロードキャスト、関数のベクトル適用など大変便利だ。 import numpy as np np.__version__ # '1.9.2' np.array([1, 2, 3]) # array([1, 2, 3]) np.array([1, 2, 3])[:2] # array([1, 2]) np.array([1, 2, 3]) + 1 # array([2, 3, 4]) が、用途によっては NumPy 標準ではその機能を実現できない場合がある。例えば、 配列とメタデータをひとつのクラスで扱いたい 配列への入力や型を制約/検証したい 自作クラスを NumPy の Universal Functions (ufunc) に対応させたい 新しい型 ( dtype ) を作りたい こういったとき、NumP
IT勉強会で懇親会をするとき気をつけること - とあるインフラエンジニアの日常
これまで、江戸前セキュリティ勉強会やまっちゃ445勉強会を中心に、IT勉強会で懇親会の担当をする機会に多く恵まれてきました。 その中で、懇親会を企画する際に、気をつけたほうがいいと思ったこと、これまでうまくできなかったことを、 参画から5年（もうすぐ6年）の節目で、一度まとめておきたいと思います。 色々と教えて頂いたid:ripjyr id:vulcainに多謝！ 予約者数 勉強会参加者の6割が入る箱を探す (9/23追記)上記人数は規模に応じて想定割合は変更する。上記の数字は勉強会出席者が100人の場合の想定 (9/23追記)下記は一例（勉強会参加者が多いほど人数が読みづらいけど、多いほど懇親会出席率は低くなる傾向があると思う） 勉強会参加者＜ 70人 → 0.7-0.8 勉強会参加者＞ 100人 → 0.55くらい(少し少なめ） 当日になってキャンセルが出るのは日常。経験則では5-10
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