Writing Clean Python With Namedtuples – dbader.org
Python comes with a specialized “namedtuple” container type that doesn’t seem to get the attention it deserves. It’s one of these amazing features in Python that’s hidden in plain sight. Namedtuples can be a great alternative to defining a class manually and they have some other interesting features that I want to introduce you to in this article. Now, what’s a namedtuple and what makes it so spec
What is the pythonic way to read CSV file data as rows of namedtuples?
What is the best way to take a data file that contains a header row and read this row into a named tuple so that the data rows can be accessed by header name? I was attempting something like this: import csv from collections import namedtuple with open('data_file.txt', mode="r") as infile: reader = csv.reader(infile) Data = namedtuple("Data", ", ".join(i for i in reader[0])) next(reader) for row i
非再帰型Segment TreeのPythonによる実装 - Qiita
はじめに タイトルのとおり、この記事ではPythonによる非再帰型Segment Treeの実装を紹介したいと思います。 前提知識を「ほぼ」1 必要としないようにSegment Treeの説明から入るので、もう知ってるという方は読み飛ばしてください。→非再帰型Segment Treeの実装 Segment Treeとは 通称セグ木、セグメント木などと呼ばれているデータ構造で、長さ $N$ の配列{$a_i$}$_{i=0}^{N-1}$に対して、モノイド $(S,•)$ に関する次の2つの操作がどちらも時間計算量が $O(logN)$ で行えます。 $update(i, x)$: $a_i$ を $x$ に変更する $query(l, r)$: 半開区間 $[l,r)$ に対して $a_l•a_{l+1}•$…$•a_{r-1}$ を返す モノイドとして、一般的な足し算を考えると、$q
Tensor Developer Summit 2020
Tensor Developer Summit 2020 March 19–20, Berkeley Institute for Data Science, Berkeley In consideration of the health of our participants and the community, the Tensor Developer Summit has been postponed. A new event date will be announced later. Timeline 20 February: Registration has closed 24 February: Participant selection has been announced 19 March: The Tensor Developer Summit! About Tensor
実験の再現性と効率化の話（Docker と Serialization 周辺）
2016-07-04 ビッグデータ基盤勉強会での発表資料です．Kaggle Tokyo Meetup #1 の資料から主に Serialization の Blosc まわりの説明を加筆しています．
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