c/c++をラップしてpythonで使えるように - Python | Welcome to underground
c/c++ wrapper for python c/c++の遺産をpythonでも使いたい！ そんなあなたに朗報！ 今お使いのものがpythonでもe使えますよ！ しかも無料ですよ！ 参考にすべきリンク先 PythonからCプログラムを呼び出す | 象歩 PythonからMinGWで作ったCの関数を呼んでみる | BTY備忘録 SWIGでPythonラッパを書いてみる - 睡眠不足?! SWIG and Pythono Boost.Python - Boost 1.49.0 boost.python - Pythoninfo Wiki Boost.Python の機能をざっと紹介してみる 1,2はPython.hを使った伝統的な方法． 3,4はSwigを使ってユーザーが楽する方法． 5はc++もライブラリBoostの中のPythonを使ってかなり効率的に作る方法． 6もboost.pyt
Theano の 基本メモ - Qiita
ブログ投稿の続きとして、スライドに書けなかったTheanoの細かい部分についてもう少しまとめておこうと思います。 まず、Theano 解説 はTheano特徴を簡潔に表現されているので、一読をオススメします。 ここでも書かれていますが、Theanoの特徴として、 実行時にCコードを生成してコンパイル GPUでの実行のサポート(要CUDA) 自動微分 などがあげられると思います。 Theanoの超簡略チュートリアル http://deeplearning.net/software/theano/tutorial/index.html#tutorial の乱暴な要約です。 まず常にImportしておく３つ この３つはお約束です。 これだけ知っておけば概ね大丈夫 以下の事柄がだいたい理解できれば、Deep Learningの実装を読んで理解したり、変更を加えたりすることができると思います。 T.
python向けHTTP関連モジュールのrequestsが便利すぎる - yattのブログ
(追記 2015/04/19) コードは既に互換性が無くなっているので、以下を参考に読み替えて下さい。 pythonのrequestsライブラリの更新に追従 大幅に改善強化されたurllib2ことrequestsモジュールを使ってみたら便利すぎて驚いたので報告。 urllib2で面倒だった処理がどれだけ簡単になるのか。 クッキーの処理 セッションを維持したままHTTPアクセスをする場合、urllib2だと cookielib.HTTPCookieJarのインスタンス作成し、 urllib2.HTTPCookieProcessorのコンストラクタに渡して、 urlib2.build_openerでOpenerDirectorインスタンスを作成し、 そのインスタンスのadd_handler()の呼び出しで2.で作成したurllib2.HTTPCookieProcessorのインスタンスを渡す。
Pythonで5分で便利なことをするレシピ - 西尾泰和のはてなダイアリー
5分でわかる Python を知らない人が Python の便利さを学べる記事をかいたよ | HIROKI.JPが、Pythonの説明なのにところどころ「Rubyでは」になっていたり、そもそも無理やりPHP的なことをしようとしていていまいちなのでTwitterでひどいなぁと言っていたら @bellonieta: ここは是非とも@nishioさんに正しい5分記事を書いてもらいたいところ… と言われてしまった。まー、ぼやくのは生産的じゃないからねぇ。Pythonを使ってて色々便利なことはあるけど、一番手軽そうなものを軽く説明してみよう。たとえばなんか書類をつくっているとするじゃない、こんな感じの。 社長: 山田太郎 支社長: 田中一郎 部長: 山川三郎面倒なので3人分しか書いてないけど本当はもっとたくさん30行くらいあるとしよう。さー書けた、と思ったらそこに上司が来て「あーあー、そうじゃないよ
システム標準のpythonとは異なるバージョンを使いたい。 — ExSoft
動機 最近のunix系システムでは、標準でpythonがインストールされている事が多いです。 インストールされているpythonのバージョンが運良く自分が使用したいものだった場合は良いのですが、そうじゃない場合に皆さんはどうされていますか？ システム標準のpythonのバージョンを変更する事はできない事が多いので、今回は標準のpython環境に影響を与えずに、別バージョンのpythonを安全にインストールする方法を見ていきます。 インストール 今回は、自分のhomeディレクトリに自分専用のpythonをインストールしてみたいと思います。 まずは、以下からお目当てのバージョンを探します。 http://www.python.org/download/releases/ 今回は例として、2.7.2をインストールします。 $ wget http://www.python.org/ftp/pyth
How to install the latest version of Python on CentOS - Daniel Eriksson
This tutorial will show you how to install the latest version of Python 2 and Python 3 on CentOS by compiling from source. The examples below are for Python 2.7.14 and Python 3.6.3, but the procedure is the same for any modern version of Python. If you are using CentOS 6 you can use this tutorial to install both Python 2.7.x and Python 3.6.x. For CentOS 7 only the Python 3.6.x instructions below a
Python を開発に利用するための環境設定 : 紹介マニア
Python は高機能で安定したプログラム言語ですが、本格的に開発するには環境を適切に設定しなければいけません。 ここではPython の開発環境構築手順を記述します。 内容はMac OS X 10.7 Lion でテストしています。 基本部分は他のプラットフォームでも利用できるように配慮していますが、主にMac向けです。 目次 Python のインストール ライブラリ管理 easy_install pip virtualenv 文字コード関連 補完の設定 ライブラリ類のインストール Docutils Pygments PIL(Python Imaging Library) PyObjC nose Trac Pythonをソースコードからコンパイルする Mac OS X 変更履歴 Python のインストール Python は 2.x系と 3.x系のバージョンが存在します。 Mac は L
SciKits - scikits
See the source. Created page in 1.070 seconds. Sign in Designed by Janto Dreijer. Appearance based on Sphinx and Phuzion icons.
Python による日本語自然言語処理
はじめに この文書は、 Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper 著 萩原 正人、中山 敬広、水野 貴明 訳 『入門 自然言語処理』 O'Reilly Japan, 2010. の第12章「Python による日本語自然言語処理」を、原書 Natural Language Processing with Python と同じ Creative Commons Attribution Noncommercial No Derivative Works 3.0 US License の下で公開するものです。 原書では主に英語を対象とした自然言語処理を取り扱っています。内容や考え方の多くは言語に依存しないものではありますが、単語の分かち書きをしない点や統語構造等の違いから、日本語を対象とする場合、いくつか気をつけなければいけない点があります。日本語を扱う場合にも
Python 2.7 on CentOS 6.2 with Setuptools
First check the python version that is currently install on CentOS 6.2: python Before installing the python, please install these packages: sudo yum install gccgcc-c++.x86_64 compat-gcc-34-c++.x86_64 openssl-devel.x86_64 zlib*.x86_64 wget make setuptool Now download the Python 2.7 (In my case, I will download it in tmp directory): cd /tmp/ wget http://www.python.org/ftp/python/2.7/Python-2.7.tar.b
1.1. Linear Models
>>> from sklearn import linear_model >>> reg = linear_model.LinearRegression() >>> reg.fit([[0, 0], [1, 1], [2, 2]], [0, 1, 2]) LinearRegression() >>> reg.coef_ array([0.5, 0.5]) The coefficient estimates for Ordinary Least Squares rely on the independence of the features. When features are correlated and the columns of the design matrix \(X\) have an approximately linear dependence, the design ma
NumPy, SciPyをちゃんとインストールする（CentOS+Python2.7+easy_install） - Kesinの知見置き場
研究室に新しくRedHatの計算機が来るそうなので、自分のMacBookにVirtualBoxを使用してCentOSを入れて自分の環境づくり＆来年入って来る後輩にPythonを布教するための練習メモ。 目標：システムとは別のPythonをソースからインストール。yumでATLAS、easy_installでnumpyとscipyをインストールしてちゃんとATLASを使用するnumpy, scipy環境を構築する 1. NumPy, SciPy RedHat, CentOSだとyumでインストールできるnumy, scipyがPython2.6と古く、システムで使ってるものを汚さない方がいいと思うので自分のユーザローカルにPython2.7を入れて、安定版のnumpyとscipy（執筆当時は1.6.1と0.10.0）をインストールします。 numpyとscipyは行列を高速に計算してくれるモ
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