f-strings の使用例 - Qiita
この記事は？ Python 3.6 で追加された f-strings (フォーマット済み文字列リテラル) の使用例です。式展開 の機能が存在する Ruby や JavaScript などの言語から移住してきた身なので重宝しています。ただ、書式指定文字列 の文法をしばしば忘れてしまうので備忘録として残します。 number = 123 # ゼロパディングする。 f'{number:0>10}' # 右寄せ #=> '0000000123' f'{number:0^10}' # 中央寄せ #=> '0001230000' f'{number:0<10}' # 左寄せ #=> '1230000000' # パディングのための文字列を指定しない場合は、半角スペースで埋められる。 f'{number:>10}' #=> ' 123' f'{number:^10}' #=> ' 123 ' f'{nu
pip を閉域環境で利用する - 日記
はじめに 今回は諸般の事情で pip というか、Python 環境を外部通信が不可能な環境で用意する必要が出てきたので、やり方を調べた時の備忘録です。 環境構築の流れ 作業順としては次のような流れです。 外部通信可能な環境で、pypi からパッケージを取得する 環境構築対象のサーバにモジュールをコピー pip install を実行する Python や pip 、virtualenv は、dpkg や rpm でがんばってインストールしてね☆ pypi からパッケージを取得からコピーまで 既に requirements.txt に必要なパッケージが書かれている状態で次のコマンドを実行します。 $ mkdir pip-cache $ pip download \ --only-binary=:all: \ --platform manylinux1_x86_64 \ --python-ve
sklearn.pipeline.Pipeline
sklearn.pipeline.Pipeline¶ class sklearn.pipeline.Pipeline(steps, *, memory=None, verbose=False)[source]¶ Pipeline of transforms with a final estimator. Sequentially apply a list of transforms and a final estimator. Intermediate steps of the pipeline must be ‘transforms’, that is, they must implement fit and transform methods. The final estimator only needs to implement fit. The transformers in th
Seven Things You Might Not Know about Numba | NVIDIA Technical Blog
One of my favorite things is getting to talk to people about GPU computing and Python. The productivity and interactivity of Python combined with the high performance of GPUs is a killer combination for many problems in science and engineering. There are several approaches to accelerating Python with GPUs, but the one I am most familiar with is Numba, a just-in-time compiler for Python functions.
Python の依存パッケージ管理/環境切り分けツール pipenv の紹介 - 私が歌川です
この記事は 2017/9 に書かれたものであり、2019/11/26 現在とは状況が変わっています。公式ドキュメント(日本語訳)を参照してください。 時代は pipenv や— うたがわきき🔰💊 (@utgwkk) September 5, 2017 もう誰も，requirements.txt や，source ENV/bin/activate に頭を悩まされる時代は終わった！ というわけで virtualenv の時代は終わり*1，pipenv の時代になりました． この記事は Python を書く人間が全員 pipenv を使うべきだという思いを込めて書きました．日本語で書かれた記事がまだぜんぜんないという事情もあります． pipenv とは Python のパッケージ管理ツールの pip と，環境切り分けツールの virtualenv を融合させたツールです．Ruby でいうとこ
Pythonメモ : better-exceptionsで例外情報を見やすくする - もた日記
better-exceptions インストール 使い方 better-exceptions github.com better-exceptionsを使用すると例外情報が図のようにみやすくなる。 インストール pipでインストールできるので下記コマンドを実行。 $ pip install better_exceptions 使い方 以下のようにbetter_exceptionsをインポートすればよい。 import better_exceptions 試しに下記コードを実行した場合の出力を比べてみる。 import better_exceptions foo = 52 def shallow(a, b): deep(a + b) def deep(val): global foo assert val > 10 and foo == 60 bar = foo - 50 shallow(b
コサイン類似度に基づくソート処理の実装方法とその性能比較
文書の類似度を計算する方法に「コサイン類似度」を用いる方法があります。 これは、出現する単語を出現回数などで数値化して、空間ベクトルに変換した上でベクトル同士の類似度を計算する、という手法です。 コサイン類似度 http://www.cse.kyoto-su.ac.jp/~g0846020/keywords/cosinSimilarity.html 最近、このコサイン類似度を使って、似ているデータを検索するWebアプリを試しに作っていたのですが、ふと、 「このコサイン類似度を使ったソート処理をPostgreSQLでどのように実装するともっとも高速な実装になるのだろうか。また、現実的なパフォーマンスを考えた時にデータ量や次元のサイズはどこまで増やせるのだろうか」 ということが気になりました。 PostgreSQLは、その拡張性の高さがウリの一つですが、そのため「UDFを作る」ということを考え
Grumpy(Go running Python)を試してみた。 - Qiita
序 「すごくスケールする」、とかうまく書くものだなぁ、と 以下のニュースにある意味感心したので、Grumpy(Go running Python)を試してみることに。 マイナビニュース : Google、すごくスケールするPython実行環境をGoで開発 ネタ元のブログを読む。 上記事の中身、《すごくスケール》という見出しを作るために元ブログを抜き書きした気がしたりするので、ネタ元のブログ(元ブログ)の方も斜め読みしておこう。。 Fibベンチマークにおける高スケーラビリティについて 《すごくスケール》での記述 : 「Grumpy」はまだ実験段階とされているものの、CPythonと比較してFibベンチマークで高いスケーラビリティを発揮している。 => 元ブログでの記述。 In particular, Grumpy has no global interpreter lock, and it
blessings
Meta License: MIT License (MIT) Author: Erik Rose Tags terminal, tty, curses, ncurses, formatting, style, color, console Requires: Python >=2.7, !=3.0.*, !=3.1.*, !=3.2.*, !=3.3.* Coding with Blessings looks like this… from blessings import Terminal t = Terminal() print t.bold('Hi there!') print t.bold_red_on_bright_green('It hurts my eyes!') with t.location(0, t.height - 1): print 'This is at the
Installing — Fabric documentation
Note Users looking to install Fabric 1.x should see Installing (1.x). However, upgrading to 2.x is strongly recommended.
How to have one colorbar for all subplots
I've spent entirely too long researching how to get two subplots to share the same y-axis with a single colorbar shared between the two in Matplotlib. What was happening was that when I called the colorbar() function in either subplot1 or subplot2, it would autoscale the plot such that the colorbar plus the plot would fit inside the 'subplot' bounding box, causing the two side-by-side plots to be
pandasでRDBの読み書きをする | mwSoft
参考資料 mysqlやsqliteについてはstackoverflowの下記記事参照 http://stackoverflow.com/questions/10065051/python-pandas-and-databases-like-mysql 尚、上記で使っているframe_queryはdeprecatedになっていて、現在ではread_queryを使うらしい。 postgresqlとの接続 psycopg2を使う pip install psycopg2 SELECTする際の適当なサンプルコード import psycopg2 as pg with pg.connect(database='db_name', user='user_name', host='host_name', port=5432) as conn, conn.cursor() as cur: cur.exec
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How to include .pyx file in python package
Typed Memoryviews — Cython 3.1.0a0 documentation
GitHub - mbrochh/django-reactjs-boilerplate: An example how you can use ReactJS with your Django project.
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.value_counts.html
GitHub - minrk/ipython_extensions: My IPython extensions
Python and OpenCV Example: Warp Perspective and Transform
Jupyter notebookのタブ幅を4から2に変更する - kg86 Laboratory
InstallingOnWindows