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Python には依存関係を管理するツールがたくさんあります。 Python も歴史あるプログラミング言語なので仕方ないですが、情報が多すぎて特に初心者は混乱してしまいます。 結局の所、pip、virtualenv (venv) を使えば十分な場合が多いので、まずはこれらの使い方を学習しましょう。 近頃は Pipenv という依存関係管理ツールが登場して人気です。 日本語でも Pipenv の情報をよく見かけるようになりました。 さらに、最近になって Poetry という依存関係管理とパッケージングを支援するツールが登場しました。 意外と Poetry に関する日本語の情報がないようなので、簡単に紹介してみようと思います。 各ツールの機能をまとめた表 が公開されていたので参考にしてください。 Pipenv 2017 年 1 月に Pipenv というツールが登場しました。 Pipenv に
砲撃する自走砲(PzH2000自走榴弾砲)。自走砲は戦車によく似ていますが、戦車ではありません。*本編とは関係ありません。 こんにちは、エムスリー基盤開発チーム小本です。 Pythonのパッケージ管理周りでは、 「setup.pyでrequirements.txtを読み込むのが普通なんですよね?」 「pipenv があれば venv はオワコンなんですね?」 「pyenvは要らないんですよね!?」 「Pythonは歴史が古い分、Rubyなどに比べてカオス」 みたいな混乱をよく目にします。 実際、複数のツールがあって(一見)複雑です。また「なぜこうした状況にあるのか」がドキュメント化されているわけでもありません。 なので、私なりに整理してみることにしました。 ※「追伸」を追加しました。この記事では汎用プログラミング言語としてPythonを使うケース(Webアプリとか、CLIツールとか、ライブ
はじめにこんにちは。TIG/DXチームの栗田です。夏休み自由研究連載14日目の記事です。 最近業務ではGoを書くことが増えてきましたが、私は以前Pythonをよく書いていました。 今回はPythonの開発をスムーズに行っていく方法について記載します。 この文章の目的機械学習やDeep Learnigに後押しされ、今やPythonは非常に人気の言語です。初学者でも扱いやすく、学生の方も数値計算や競技プログラミングあるいは研究で利用しています。 一方で触りやすいがために「Pythonは書ける」のと「Pythonで何かを開発できる」には、意外なギャップが生まれることがあります。 ここではそういった「Pythonは書けるし実際書いているけど独学だったしアプリは作ったことがない」ような人をターゲットとして、初学者向けに紹介されるようなツールをどのように組み合わせていくかを記載します。 目次 venv
以下のような、インスタンス変数としてval1とval2を持つMyClassというクラスを考えます。 class MyClass: def __init__(self, val1, val2): self.val1 = val1 self.val2 = val2 以下のように、このクラスのインスタンスを作り、printしてみます。 mc = MyClass(10, 20) print(mc) すると以下のような文字列が表示されるだけで、インスタンスのもつインスタンス変数は表示できません。 <__main__.MyClass object at 0x00000000043E4A90> インスタンス変数を全部表示するには、vars()を使うとよいようです。 print(vars(mc)) とすると、 {'val1': 10, 'val2': 20} と、インスタンス変数が表示できました。 ただし
PyImageSearch You can master Computer Vision, Deep Learning, and OpenCV - PyImageSearch Let me tell you an embarrassing story of how I wasted three weeks of research time during graduate school six years ago. It was the end of my second semester of coursework. I had taken all of my exams early and all my projects for the semester had been submitted. Since my school obligations were essentially nil
単純な回転 pythonのopencvで画像を回転させようと思い「python opencv 回転」で検索すると、 回転した後の画像がクロップされてしまっているものが多くヒットする。 画像参考: PythonでOpenCVを使う (画像変形編) このように回転する方法 元の画像内に収まらない部分も残す。 ポイントは以下の2点。 回転後の画像サイズを計算し指定する 指定したサイズにうまく収まるように回転・平行移動させる こんなイメージ。 import cv2 import numpy as np # 画像読み込み img = cv2.imread("lena.png") h, w = img.shape[:2] size = (w, h) # 回転角の指定 angle = 40 angle_rad = angle/180.0*np.pi # 回転後の画像サイズを計算 w_rot = int(
このページでは、Pandas で作成したデータフレームを操作して、特定の行・列を取得し、目的の形へ加工する手順について紹介します。 なお、特定の行、列を除外する方法については、「Pandas のデータフレームの特定の行・列を削除する」の記事をご参照ください。 特定の列を取得する カラム名 (列名) を指定して、特定の列を抽出できます。
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