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科学者(専門家)の細分化された専門領域の苦悩と皮肉 〜19世紀までの認識としてたこつぼ化した科学者とは何かという問題 - 日々是〆〆吟味
科学者(専門家)の苦悩と皮肉 〜19世紀までの認識 ミミズの頭と専門家 【ニーチェ『ツァラトストラかく語りき』】 生涯を賭けた結果と、他の可能性 【小林秀雄初期文芸論集】 【ヘーゲル『精神現象学』】 科学者自身の自己認識 【エンゲルス『反デューリング論』】 【オルテガ『大衆の反逆』】 前回のお話 https://www.waka-rukana.com/entry/2020/01/15/190041 科学者(専門家)の苦悩と皮肉 〜19世紀までの認識 大衆と専門家が違うようでいて思いのほか似たもの同士の存在であることがオルテガによって指摘されましたが、それには多分思想史的な背景があるように思います。 ミミズの頭と専門家 ニーチェといえば『ツァラトストラ』ですが、この中に有名な一節があります。それは主人公ツァラトストラが旅に出た時に出会う科学者で、その科学者はミミズの頭(だったっけ？ 回虫だっ
0話残念たこつぼ@なんかどうでもよくなった on Twitter: "これ見て驚いたのは、日本共産党が、「モトがとれないから止めろ」と言ってること。 住民サービス、公共施設、工事なんてのは、モトが取れないから民間がやらないわけでさ。 日本共産党の理屈は、維新か、竹中平蔵の新自由主義者と同じじゃんか。 https://t.co/1mLZ9q19p0"
これ見て驚いたのは、日本共産党が、「モトがとれないから止めろ」と言ってること。 住民サービス、公共施設、工事なんてのは、モトが取れないから民間がやらないわけでさ。 日本共産党の理屈は、維新か、竹中平蔵の新自由主義者と同じじゃんか。 https://t.co/1mLZ9q19p0
2021年くらい(?)から、200人規模以上の会社でAnacondaを使う場合は有償になったみたい。（細かな条件は公式を要確認） より厳密には、「Anacondaの公式リポジトリ（repo.anaconda.com）を使う」ことに対する有償化のようなので、それを使わなければOK。 具体的には、MiniCondaをインストール→デフォルトリポジトリを例えばconda-forgeに設定すると大丈夫という見解を、公式では無いものの、Anaconda共同創立者の一人 Peter Wang (pwang99)氏がコミュニティのやりとりで語っている。
pandasは、DataFrameの値の取得方法がいろいろあるため、値の代入更新もつい「この書き方でいいんだっけ」と混乱する。 基本的には（一般的な代入と同じく）左辺で更新するデータ範囲を、右辺で値を指定するのだが、左辺のデータ範囲の指定方法が様々あるのに加え、右辺での値の指定にも複数方法がある。 df.loc[df['col1']==3, ['col2', 'col3']] = df['col4'] col1 が 3 である行の col2,col3 列を、ともに同行の col4 の値にする 大別すると以下の感じ。 左辺のアクセス関数に例えば配列を渡しても、関数の種類や配列の中身によって、名前か、添字か、どのように解釈されるか異なってくるのがややこしさの元となる。
Pythonの統計ライブラリpandasでは、データフレームを読み込む際、一度にメモリ上に展開するので、巨大なデータ＆非力なPCではメモリが圧迫される。 また、ある程度は型推論してくれるが、多少メモリ効率の悪い部分がある。 もし読み込みたいカラムが限定されていたり、データ型が判明しているカラムがあれば、読み込み時に指定することで、メモリを削減できる。
転倒数 [いかたこのたこつぼ]
具体的な例でイメージすると、$(3,10,1,8,5)$ のような数列を昇順にソートする時、「正しい順序になっていないペアの数」のことである。 これは、隣り合う2数の交換を繰り返すことでソートするバブルソートにおいて、その必要な最小回数と一致する。 例の場合、$(3,1)(10,1)(10,8)(10,5)(8,5)$ の5つの組で、左にある数字が右より大きくなっているので、転倒数は5である。 実際にやってみると、 3 10 1 8 5 × 3 1 10 8 5 × 3 1 8 10 5 × 3 1 8 5 10 × 1 3 8 5 10 × 1 3 5 8 10 たしかに5回で並び替えられる。 数列の各要素について、独立に考えることが出来る。 つまり、「自分より右にある、自分より小さな数の個数」を全要素求めて足し合わせると、それが転倒数となる。 3→ 10 1 8 5 : 1 の 1つ
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DataFrame読込時のメモリを節約 - pandas [いかたこのたこつぼ]
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