PHPとPythonとRubyの連想配列のデータ構造が同時期に同じ方針で性能改善されてた話 - hnwの日記
PHPとPythonとRubyの連想配列のデータ構造がそれぞれ4〜5年ほど前に見直され、ベンチマークテストによっては倍以上速くなったということがありました。具体的には以下のバージョンで実装の大変更がありました。 PHP 7.0.0 HashTable高速化 (2015/11) Python 3.6.0 dictobject高速化 (2016/12) Ruby 2.4.0 st_table高速化 (2016/12) これらのデータ構造はユーザーの利用する連想配列だけでなく言語のコアでも利用されているので、言語全体の性能改善に貢献しています1。 スクリプト言語3つが同時期に同じデータ構造の改善に取り組んだだけでも面白い現象ですが、さらに面白いことに各実装の方針は非常に似ています。独立に改善に取り組んだのに同じ結論に至ったとすれば興味深い偶然と言えるでしょう2。 本稿では3言語の連想配列の従来実
Jupyter Notebook と VS Code でバッハの平均律第1番を分析する - miso_soup3 Blog
Jupyter Notebook で、楽譜を表示したり、その楽譜を再生してみたり、曲を分析したりしてみました。そのことについて書きます。分析といっても簡単なものです。 目次 Code, .ipynb 環境 VS Code で Jupyter Notebook music21 とは 曲の作成と表示 バッハの平均律を分析 分析 後半 参考 追記 Code, .ipynb Jupyter Notebook: https://mybinder.org/v2/gh/hhyyg/miso.py.music21bach/master ここにある2つの .ipynb ファイルから確認できます ただし、画像・音声生成部分などは再実行ができません GitHub: https://github.com/hhyyg/miso.py.music21bach 環境 Mac Visual Studio Code Pyt
仮想通貨自動取引入門 - Qiita
本記事はU-TOKYO AP Advent Calendar 2017の17日目です. はじめに 年の瀬が近づき何かと出費がかさむ季節になりましたね. 財布の中も真冬です. 実は2ヶ月ほど前から年越しに備えて仮想通貨で資産運用をしています. 他の資産運用と比べたときの仮想通貨取引のメリットは「少額でも大きな利益を得るチャンスがあること」と「24時間365日取引ができること」でしょうか. ということで, その時に自動取引についていろいろと試行錯誤をしたので, 勉強したことをまとめて記事にしたいと思います. 具体的には, PythonでbitFlyerのAPIを叩いてチャートを描画し, 決められたアルゴリズムに従って自動でビットコインの売買をする, という一連の流れを紹介します. ごく簡単な紹介にとどめるので, その先は各々で試して自分なりのやり方を考えてほしいです. *僕は仮想通貨に関しても
Python で音楽を作って楽しもう - Qiita
概要 この記事では、Python を使って シンセっぽい音を合成したり、MIDI 入出力をいじったり、和音を扱ったりして、音楽を楽しむ方法を紹介します。音楽や MIDI に関する基本的な知識は持っているけどプログラムから制御する方法は分からないという方や、Python で音が出せるのって面白そうだと思う方に読んでいただけると嬉しいです。 Python でシンセっぽい音を合成する Python でアナログシンセのような波形を生成して再生したり、音声ファイルとして書き出したりできる synthesizer というライブラリを作りました(macOS と Ubuntu しかサポートしていません、Windows の方、ごめんなさい)。このライブラリは Python から簡単に波形を生成・編集できるのが特徴ですが、サポートしている機能は現在のところ非常に限定的です。オープンソースのアナログシンセシミュ
漸進的型付けの未来を考える - -
この記事はCAMPHOR- Advent Calendar 2017 11日目の記事です． アブストラクト 漸進的型付けは，ひとつの言語の中で静的型付けと動的型付けをスムーズに組み合わせるための技術です． よく知られた特徴は any 型を使った静的型付けで， TypeScript や Python といったプログラミング言語には既に実装されています． しかし，理論と実際のプログラミング言語の間には大きなギャップが存在します． 特に，漸進的型付けの理論で提案されているキャストを用いた動的型検査が実装されていないために， 静的型付けの恩恵を十分に得られていないという問題があります． この記事では，まず漸進的型付けの理論をコード例を用いて紹介し， 現状の漸進的型付き言語が抱える問題を解説します． そのあとで，漸進的型付き言語が目指すべき目標を理論的視点から論じます． それらの目標は，静的型付けを
Sympyを使ってセンター試験の問題を解く&類似問題を生成する | PSYENCE:MEDIA
この記事は RECRUIT MARKETING PARTNERS Advent Calendar 2017 の投稿記事です。 こんにちは。データエンジニアの大西です。 最近SymPyというPythonのライブラリにハマっています。この記事では、それを使ってセンター試験の問題を解いたり類似問題を生成させる小ネタをご紹介します。 Sympyの紹介 SympyはPython上で数学の代数計算を実施できるライブラリです。方程式を解いたり、微分を計算したりといった数学的な操作がPythonで計算できます。 SymPy インストール Python3系がインストールした環境であれば、$ pip install sympy でOKです。その他の環境の場合は公式のドキュメントを参照ください。 シンボル操作と代数計算 Sympyを使うとxやyを数学で計算する時の変数として定義して操作できます。 In [1]:
のび太と学ぶ「機械学習」～FX予測プログラムを作成～【第1話】if文作戦 - Qiita
本シリーズでは、「FXの予想プログラム」を作りながら、機械学習・ディープラーニングを解説します。 （注）のび太くんは有名漫画のキャラとは一切関係ありません。 あらすじ 「のび太と機械学習」は、20歳の大学生、のび太くんが主人公です。 大学生のび太くんは、お小遣い欲しさにFXに興味を持ちます。 そんなのび太くんに、家庭教師のすぐるさんが、機械学習を解説し、FX予測プログラムを一緒に作ります。 残念なことに、FX予測プログラムは、ちょっとしか儲かりませんでした。 ・ ・ ・ のび太くんはその後、学んだ機械学習を生かして、D-mind社を起業し、汎用人工知能を作り上げます。 高齢になったのび太くんは、D-mind社をTMR社に売却し、TMR社の工場で22世紀、汎用人工知能搭載型ロボットが誕生します。 この物語は、そんな汎用人工知能搭載型ロボット誕生につながる、のび太くんの機械学習・勉強記録です。
PythonでWebスクレイピングする時の知見をまとめておく - Stimulator
- はじめに - 最近はWebスクレイピングにお熱である。 趣味の機械学習のデータセット集めに利用したり、自身のカードの情報や各アカウントの支払い状況をスクレイピングしてスプレッドシートで管理したりしている。 最近この手の記事は多くあるものの「～してみた」から抜けた記事が見当たらないので、大規模に処理する場合も含めた大きめの記事として知見をまとめておく。 追記 2018/03/05： 大きな内容なのでここに追記します。 github.com phantomJSについての記載が記事内でありますが、phantomJSのメンテナが止めたニュースが記憶に新しいですが、上記issueにて正式にこれ以上バージョンアップされないとの通達。 記事内でも推奨していますがheadless Chrome等を使う方が良さそうです。 - アジェンダ - 主に以下のような話をします。 - はじめに - - アジェンダ
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Python 3.9 時代の型安全な Pythonの極め方 / Mastering Type Safety in Python 3.9 Era