Polars
01 Fast Polars is written from the ground up with performance in mind. Its multi-threaded query engine is written in Rust and designed for effective parallelism. Its vectorized and columnar processing enables cache-coherent algorithms and high performance on modern processors. 02 Easy to use You will feel right at home with Polars if you are familiar with data wrangling. Its expressions are intuit
Open3D – A Modern Library for 3D Data Processing
Introduction Open3D is an open-source library that supports rapid development of software that deals with 3D data. The Open3D frontend exposes a set of carefully selected data structures and algorithms in both C++ and Python. The backend is highly optimized and is set up for parallelization. Open3D was developed from a clean slate with a small and carefully considered set of dependencies. It can b
【 Python で 時系列分析 】どちらが原因で、どちらが結果 か ？ を 統計学的 に 検証したいとき は、「Grangerの因果性テスト」が 使える - Qiita
from statsmodels.tsa.stattools import grangetcausalitytests as granger results = granger(data, maxlag=15) SM StatsModels Statistics in Python, Time Series analysis tsa, Descriptive Statistics and Tests SM StatsModels Statistics in Python, statsmodels.tsa.stattools.grangercausalitytests メソッドの使い方 【 引数 】 影響関係の方向性を確かめたい２つの時系列データセットを1列目と２列目にもつデータ・オブジェクト （ numpy.array 型 ） 【 戻り値 】 dict 型オブジェクトが返される。key は
Neuroimaging in Python — nitime 0.9.dev documentation
Granger ‘causality’ of fMRI data¶ Granger ‘causality’ analysis provides an asymmetric measure of the coupling between two time-series. When discussing this analysis method, we will put the word ‘causality’ in single quotes, as we believe that use of this word outside of quotes should be reserved for particular circumstances, often not fulfilled in the analysis of simultaneously recorder neuroscien
【機械学習】ディープラーニング フレームワークChainerを試しながら解説してみる。 - Qiita
今話題のDeep Learning(深層学習)フレームワーク、Chainerに手書き文字の判別を行うサンプルコードがあります。こちらを使って内容を少し解説する記事を書いてみたいと思います。 (本記事のコードの全文をGitHubにアップしました。[PC推奨]) とにかく、インストールがすごく簡単かつ、Pythonが書ければすぐに使うことができておすすめです！ Pythonに閉じてコードが書けるのもすごくいいですよね。 こんな感じのニューラルネットワークモデルを試してみる、という記事です。 主要な情報はこちらにあります。 Chainerのメインサイト ChainerのGitHubリポジトリ Chainerのチュートリアルとリファレンス 1. インストール まずは何はともあれインストールです。ChainerのGitHubに記載の"Requirements" ( https://github.co
機械学習ライブラリ Chainerの紹介 - のんびりしているエンジニアの日記
皆さんこんにちは お元気ですか。私は元気です。 Chainerと呼ばれる機械学習ライブラリを紹介しようと思います。 Chainerについて Chainerとは？ ChainerはPreffered Networksが開発したニューラルネットワークを誤差伝播で学習する ライブラリです。(Python)chainer.org 特徴として、Chainer は、「実際に Python のコードを用いて入力配列に何の処理が適用されたかだけを記憶しておき、それを誤差逆伝播の実行に使います」だそう。 Install sudo pip install chainer 基本的にこれだけのインストールが非常に簡単なソフトウェアです。 他のライブラリとの比較 ディープラーニングが活かすIoTより抜粋。 個人的に注目した違いは以下の3点 CaffeもTheanoも勉強することが多い。（設定ファイルとか） 短く書け
Gensim: topic modelling for humans
class gensim.models.doc2vec.Doc2Vec(documents=None, corpus_file=None, vector_size=100, dm_mean=None, dm=1, dbow_words=0, dm_concat=0, dm_tag_count=1, dv=None, dv_mapfile=None, comment=None, trim_rule=None, callbacks=(), window=5, epochs=10, shrink_windows=True, **kwargs)¶ Bases: Word2Vec Class for training, using and evaluating neural networks described in Distributed Representations of Sentences
Gensim: topic modelling for humans
✔ Train large-scale semantic NLP models ✔ Represent text as semantic vectors ✔ Find semantically related documents from gensim import corpora, models, similarities, downloader # Stream a training corpus directly from S3. corpus = corpora.MmCorpus("s3://path/to/corpus") # Train Latent Semantic Indexing with 200D vectors. lsi = models.LsiModel(corpus, num_topics=200) # Convert another corpus t
pyPdf
Out of date! This page is no longer updated. Development and maintenance of this project has continued and you can find the most recent information here: https://pypi.org/project/pypdf/. About A Pure-Python library built as a PDF toolkit. It is capable of: extracting document information (title, author, ...), splitting documents page by page, merging documents page by page, cropping pages, merging
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GitHub - Uberi/speech_recognition: Speech recognition module for Python, supporting several engines and APIs, online and offline.
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