PIL/Pillow チートシート - Qiita
PIL/Pillowはコンパクトで高速なPython用の画像ライブラリです。 よく使う処理をまとめました（随時更新） PILとPillowの違い 基本的にPILを使う理由はありません、Pillowの方がリサイズフィルタのバグフィックスがされており高品質です。 Pillowの速度について Pillowは非常に高速にチューニングされており、同様なライブラリであるImageMagickよりも常に高速に動作します。 ただし、getpixel/putpixelは非常に低速です、画像生成以外には使わないようにしましょう。 更に高速なpillow-simdもあります。概ねオリジナルのPillowの4〜5倍の速度が出るようです。 pillow-simd https://github.com/uploadcare/pillow-simd 参考 Imageモード一覧 モード 説明
pipでUnicodeDecodeErrorが発生(Windows環境) - Qiita
Windowsでpipを使ってPyYAMLをインストールしたらUnicodeDecodeErrorが発生してインストールできなかったのでその解決方法です。 Windows 7 Professional SP1 64bit Python 3.6.1 (64bit) pip 9.0.1 エラー内容 PyYAMLをインストールしようとするとUnicodeDecodeErrorが発生してしまう・・・。 >pip install PyYAML Collecting PyYAML Using cached PyYAML-3.12.tar.gz Installing collected packages: PyYAML Running setup.py install for PyYAML ... error Exception: Traceback (most recent call last): F
pythonで小さなツールを作る時のtips - Qiita
自分で小さいツールを作る時に心に留めているtipsです． 書き始めたときは「どうせ書捨てだし」と思って書き始めると意外と長い間，もしくはいろんなところで使うことになったりするので，気をつけておくと後から楽になるというような小技です．大規模なソフトウェアの開発ではまた違った流儀があると思います． メインルーチンを関数にする 関数名はなんでもいいのですが，自分は趣味で main() という名前の関数を用意し，メインルーチンは全てそこに書くようにしています． #!/usr/bin/env python def main(): print('hello, hello, hello!') if __name__ == '__main__': main() pythonの小さなサンプルコードを見たりすると関数外の部分にベタで実行コードが書かれていたりします．もちろんそれでも動くのですが，以下の2点で後
ねこと画像処理 part 3 – Deep Learningで猫の品種識別 – Rest Term
ねこと画像処理。 (みかん – 吉祥寺 きゃりこ) 前回の ねこと画像処理 part 2 – 猫検出 では画像内の猫の顔を検出する方法を紹介しましたが、今回はディープラーニングの技術を用いて猫の品種を識別したいと思います。 学習データ ねこと画像処理 part 1 – 素材集めでは、自分で撮影した写真を学習データとして使うと書いたのですが、都内の猫カフェ等で出会える猫に限ってしまうと品種の偏りが大きくなってしまうので、ここではしぶしぶ研究用のデータセットを使うことにします。。ただ、Shiba Inuがあるのに日本が誇るMike Nekoが含まれていないのでデータセットとしての品質は悪いと思います。 The Oxford-IIIT-Pet dataset オックスフォード大学が公開している動物画像のデータセットです。その内猫画像は2400枚、クラス数は12で1クラスにつき200枚あります。今
pythonの機械学習ライブラリscikit-learnの紹介 - 唯物是真 @Scaled_Wurm
scikit-learn(sklearn)の日本語の入門記事があんまりないなーと思って書きました。 どちらかっていうとよく使う機能の紹介的な感じです。 英語が読める方は公式のチュートリアルがおすすめです。 scikit-learnとは？ scikit-learnはオープンソースの機械学習ライブラリで、分類や回帰、クラスタリングなどの機能が実装されています。 また様々な評価尺度やクロスバリデーション、パラメータのグリッドサーチなどの痒いところに手が届く機能もあります。 インストール scikit-learnの他にもnumpyとかscipyとかが必要です。 Windows 64 bit版の人は以下のURLに色々なインストーラーがおいてあるのでおすすめ Python Extension Packages for Windows - Christoph Gohlke その他の人は以下のURLを見て
scikit-learn Tutorials
Note Doctest Mode The code-examples in the above tutorials are written in a python-console format. If you wish to easily execute these examples in IPython, use: in the IPython-console. You can then simply copy and paste the examples directly into IPython without having to worry about removing the >>> manually.
python - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
python一般† python.org：公式サイト Wiki Package Index iOS用Python環境 Computable Python for iOS Python Math PyPad Pythonista 英語資料 Python Course：Python のいろいろなトピックについての講義を集めたサイト Python Quick Reference @ Richard Gruet (旧版 日本語訳) Google's Python Class OLamp.com -- Python Dev Center：O'Reillyのpython関連ニュース Python Miro Community：チュートリアル講演ビデオのポータル Wikipedia:Python_(programming_language) Python tools that everyone shou
Python3.3でナイーブベイズを実装する - Qiita
これは現実逃避アドベントカレンダー2013の1日目の記事です 機械学習 はじめよう 第三回 ベイジアンフィルタを実装してみようで紹介されたナイーブベイズを実装した。 ただし、この記事のコードはちょっと読みにくい。具体的には、変数名が word という単数形の単語なのに型がlistであったりと、罠が多い。さらに、3ページ目のリスト7で比較演算子の < と > を間違えるという凡ミスも見つかった。たぶん、自分でコードを実行していないのだと思う。 そこで、この記事で紹介されたベイジアンフィルタを Python 3.3で Yahoo!デベロッパーズネットワークの日本語形態素解析ではなくMeCabを使って よりリーダブルに 実装しなおした。 追記 この記事で作ったベイジアンフィルタを使って、Bing APIを利用して取得したWebページを利用した学習と分類を行いました。 http://qiita.c
全てのwebエンジニアがPythonを勉強するべき2013年到来
あけおめ！今年は巳年。へび。へびと言えばPython。そう今年は全てのwebエンジニアがPythonを勉強する最高の環境が整った年なのです。 既にPerlやRubyを習得してるけど、それに加えてPython必要？必要です！必要だと思います。もはやPythonはwebエンジニアにとって必修言語となりつつあると思います。Linuxの多くの箇所でシステム言語として用いられ、可読性の高さから多くの技術系書籍のサンプルコードとして用いられ、科学技術系分野におけるエコシステムの充実っぷりはますます磨きがかかっており、様々なライブラリがどんどん出てくる現状を「Pythonわからないから自分には関係無い」と遠巻きに眺めるのはもったいないです。 習得するのにどのくらい時間かかるの？あなたが既に他の言語に慣れ親しんでいるなら、特にRubyなどに精通していれば「1週間」で基本的な読み書きは出来るようになるでしょ
ついに顕在化しはじめたArrayリスク : 404 Blog Not Found
2013年03月11日18:15 カテゴリTipsLightweight Languages ついに顕在化しはじめたArrayリスク JavaScript: The Definitive Guide (Kindle ed.) David Flanagan [邦訳:JavaScript 第6版] 以下のようにした理由は、実はJavaScriptのArrayが配列ではないことに起因します。 404 Blog Not Found:Algorithm - Ruby 2.0 や Haskell の遅延リストを JavaScript で これに対して、List.Lazyではmapやfilterを関数合成で実現しています。JavaScriptのArrayが、(整数個のデータ構造が順序よくならんだ古典的な意味での)配列でないことは、以下のように確認できます。 JavaScript var ary = ne
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PyConJP2017に参加しました #pyconjp
scikit-learnを用いた機械学習チュートリアル
http://kwatch.houkagoteatime.net/blog/2013/12/07/python-tips/
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