AnacondaのNumPyとpipによるNumPyの速度の違い | CCT-recruit
こんにちは、エンジニアのtetsuです。 Pythonで機械学習をおこなう人はAnacondaを使っている方も多いのではないのでしょうか。 Anacondaを使えば、一発でNumPyやscikit-learn、Matplotlib、Pandasといった便利なライブラリを導入することができるので人気なのもうなずけます（一方で不便な面もありますが）。しかしながら、Anacondaを使うメリットはそれだけではありません。 NumPyで呼び出される行列演算を実際に担うBLAS (Basic Linear Algebra Subprograms)というものには様々な実装法が存在しているのですが、その一つがIntel社が開発しているIntel MKL(Math Kernel Library)となります。実はAnacondaによってインストールされたNumPyから呼び出されるBLASはMKLになっていま
pipで管理しているパッケージを一括でアップデートする - 元RX-7乗りの適当な日々
StackOverflowのウケウリです。これ。 python - Upgrading all packages with pip - Stack Overflow やり方を大きく分けると、以下の2通り。 pip-toolsを使う ワンライナーを書いて実行 個人的には、動作保障的な意味で、全パッケージのバージョンを一括でアップデートすることはそうないのですがｗそれぞれ、メモがてらやり方を書いておきます。 pip-toolsを使う (追記有り) まず、pipを使ってサクっとインストールします。 $ sudo pip install pip-tools 2015/11/30 追記 下記の pip-review コマンドは、既に pip-tools から削除された機能となっています。 https://github.com/nvie/pip-tools/issues/185 現在は、そこから派生・
Pin Your Packages
Be explicit, pin all your dependencies, and let pip-tools keep them fresh. In building your Python application and its dependencies for production, you want to make sure that your builds are predictable and deterministic. Therefore, always pin your dependencies. Update: A newer blog post about the future of pip-tools is available too: Better Package Management. Pin Explicitly ¶ Don’t ever use thes
python-distribute.org - python distribute リソースおよび情報
This webpage was generated by the domain owner using Sedo Domain Parking. Disclaimer: Sedo maintains no relationship with third party advertisers. Reference to any specific service or trade mark is not controlled by Sedo nor does it constitute or imply its association, endorsement or recommendation.
pipの使い方 - そこはかとなく書くよ。
注意 この内容はすでに古くなっています。 pipの使い方 (2014/1バージョン) を参照してください。 pipとは、Pythonにおけるパッケージ管理システムです。easy_installというツールもあるのですが、pipはこのeasy_installを置き換えるものとして開発されています。rubyのgem、perlのcpan的な位置づけです。 同じパッケージ管理ツールとしてsetuptools置き換えのdistributeというものもあるのですが、こちらはsetuptools全体を置き換えるものとして開発されており、pipはsetuptoolsの一部であるeasy_installを置き換える形です。 なお、現在のpipのバージョンは0.8.2で、このエントリはこのバージョンを使っています。 なにかおかしい点があれば、ご指摘ください。 > 識者の方々 pipのinstall まずはea
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
pythonパッケージの依存関係をgraphvizで可視化 - Qiita
