Python でグラフ・(疎)行列計算するためのライブラリを紹介するよ - 武蔵野日記
PageRank とか HITS といったリンク解析ではグラフの計算が頻発するのだが、Python でそのあたり書くときの話をまとめてみる。グラフは行列で表現できる(ノード×ノード次元の行列 A を考えて、ノード i からノード j にエッジがあるとき、A[i,j] に値を入れておけばよい。無向グラフのときは A[i,j] = A[j,i] なので対称行列になる)ので、要は行列を手軽に扱えるライブラリの紹介である。 実は Python の行列演算ライブラリはどれも lapack/blas を内部的に呼んでいるので、C/C++ 等と比較してもそんなに遅くない。それどころか、自動的に並列化できるところは並列化してくれたりするので、まれに C より速いこともあるらしい。特に巨大なグラフを作る場合、ほとんどの処理は C などで書かれた関数に飛ぶので、速度的な問題は無視してもいいくらいである(逆に、
Pythonの定番モジュール集 — TRIVIAL TECHNOLOGIES 2.0
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー wiki.python.orgにはUsefulModules(Pythonの定番モジュール集)というリストがある。「開発者に有益な情報を提供するため」と注意書きがあるだけあって，これがなかなか網羅的で便利なので，翻訳しながらご紹介しましょう:-)。 リストを見ると，Web開発やテキスト処理はもちろん，数値解析，ビジュアライズ，ゲーム，GUIライブラリなどバリエーション豊かで，Pythonの全方位ぶりがよく見えてくる。他のカテゴリページへのポインタは，適宜リストをインラインに展開してあるものもあります。べたっと訳しちゃったので，間違いなどあるかも。コメントなどでご指摘いただけるとありがた
Python力を高めるためのライブラリコードリーディング - Doge log
id:yuroyoroがpython力を高めるとか言ってたのを聞いて、自分の場合どうだったかなあと。 思い入れがあるものを簡単に。まあ参考になれば。 pure python系 まずはpure python系 django 結構python初心者のころからdjangoのソースは読んでた。 多分、今ほど大きくなかったからだと思う。 学べることはPEP8、__import__の使い方、デコレータによるトランザクション管理などなど多岐にわたる。 但し、いきなりモデル周りに手を出すときついのでWEB側の入り口である方 django.core.handlers.base.py ぐらいがいいかなと。 middlewareってどうやって呼び出し、実行してるか、urlの解決方法などから入ると割りととっつきやすいかと。 フルスタック故カバーしてる範囲が多いのでずっと参考になる。 標準ライブラリのソース あんま
Google Python スタイルガイド
概要¶ これは Google Python Style Guide Revision 2.29 を日本語に訳したものです。 本家ガイドは CC-By 3.0 ライセンス の基で公開されています。また、本ガイドも同ライセンスを継承します。 本家ガイドの著者は以下の通りです。 Amit Patel Antoine Picard Eugene Jhong Jeremy Hylton Matt Smart Mike Shields また、本ガイドの翻訳者は以下の通りです。 Kosei Kitahara 本ガイドに誤植、誤訳があった場合は issue で教えてください。 その他本ガイドに関する問い合わせは、サイト最下部に記載のメールアドレスか @Surgo にお願いします。 はじめに¶ Python は Google で使われている主要なスクリプト言語です。 このスタイルガイドは Python によ
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