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
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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