Mayaviの3D画像データX3DをWebGLでレンダリングしてブログで動かしてみる。 - プログラム日記φ(．．)
3Dグラフィックのための強力なエンジン ( VTK ) を搭載した対話的3次元プロットパッケージ『Mayavi』のこんな感じの3Dグラフィックをブログ上で表示してみました。 Pythonスクリプトをディスクトップ上で動かす場合、最近ではjupyter notebookのブラウザー上で動かすことも多くなってますが、jupyter notebookでMayaviの画像を以下のようにインライン表示した場合、これってどうやっているのだろう調べてましたら、 HTML5準拠の最近のブラウザーでは、WebGL、すなわち、３次元グラフィックス規格OpenGLのサブセットを表示する機能を標準で備えてますから、それを利用して、 XML形式の3Dデータ交換フォーマットX3DをWebGLでレンダリングする為のライブラリー「X3DOM」でHTML5のDOM要素に変換してMayaviから書き込まれた画像情報をブラウ
PythonのWeb frameworkのパフォーマンス比較 (Django, Flask, responder, FastAPI, japronto) - Qiita
PythonのWeb frameworkのパフォーマンス比較 (Django, Flask, responder, FastAPI, japronto)PythonFlaskwrk2responderFastAPI 以下のPython Web frameworkを使って単純なAPIを立てて、負荷試験をしてみました。 Django (2.X) Flask FastAPI responder japronto 結果的に、ざっくりと以下が分かりました！ performanceは「japronto >>> FastAPI > responder >>> Flask ~ Django」だと言えそう FastAPIとresponderはsingle workerだと秒間100~1000程度のrequestであればpython界で圧倒的なperformanceを誇るjaprontoとほとんど同水準 （検
Uvicorn
An ASGI web server, for Python. Introduction¶ Uvicorn is an ASGI web server implementation for Python. Until recently Python has lacked a minimal low-level server/application interface for async frameworks. The ASGI specification fills this gap, and means we're now able to start building a common set of tooling usable across all async frameworks. Uvicorn currently supports HTTP/1.1 and WebSockets.
Python logging 各種出力ハンドラーの使い方について
Pythonのloggingモジュールについてちょっと調べてみました。 Python loggingモジュールの基本的な使い方 コンソールへの出力とファイルへの出力を試しましたが、それ以外の 出力ハンドラーについても調べたのでメモしておきます。 よく使うハンドラーの種類とimport元 よく使うであろうハンドラーはこんなかんじでしょうか。 loggingパッケージ StreamHandler(コンソールへの出力) FileHandler(ファイルへ出力) logging.handlersパッケージ SMTPHandler(メール送信) RotatingFileHandler(容量によりローテーションするログファイルへ出力) TimedRotatingFileHandler(時間によりローテーションするログファイルへ出力) SocketHandler(TCPソケットへ出力) Datagram
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Theano 入門
Theano 入門¶ 本文書ではPython用の数値計算ライブラリTheanoの使い方を説明します. 応用例としてRestricted Boltzmann Machineを実装します. はじめに¶ Theano はPython用の数値計算ライブラリです. PythonではNumpyが数値計算ライブラリの事実上の標準となっていますが, TheanoではNumpyのように計算手続きを記述するのではなく, 数式そのものを記述します. このことによって, 計算対象となる行列等の実体のプログラム内での引き回しを考える事なく, 最適化やGPUによる高速化の恩恵が受けられます. また, Theanoでは数式そのものを記述するので, 微分を (数値的ではなく) 解析的に実行する事が出来ます. TheanoはLinux, Mac OSX, Windows上で動作します. Theanoはモントリオール大学のB
Welcome — Theano 0.9.0 documentation
Welcome¶ Theano is a Python library that allows you to define, optimize, and evaluate mathematical expressions involving multi-dimensional arrays efficiently. Theano features: tight integration with NumPy – Use numpy.ndarray in Theano-compiled functions. transparent use of a GPU – Perform data-intensive computations much faster than on a CPU. efficient symbolic differentiation – Theano does your d
Welcome — Pylearn2 dev documentation
Warning This project does not have any current developer. We will continue to review pull requests and merge them when appropriate, but do not expect new development unless someone decides to work on it. There are other machine learning frameworks built on top of Theano that could interest you, such as: Blocks, Keras and Lasagne. Don’t expect a clean road without bumps! If you find a bug please wr
pipの使い方 (2014/1バージョン) — そこはかとなく書くよん。 ドキュメント
pipの使い方 (2014/1バージョン)¶ 以前 pipの使い方 と いう記事を書いたのですが、これは2011年の1月と、ちょうど3年前です。これ から随分変わったので、ここでもう一度まとめたいと思います。 pip: http://www.pip-installer.org/ ここで述べているpipのバージョンは1.5です。お使いのpipのバージョンが古い場合は pip install -U pip として、更新してください。 警告 大きな変更点: pip 1.5から"pre"や"b"などがバージョンに付いているパッ ケージはデフォルトで検索やインストールの対象からはずされました。その ため、1.5未満のバージョンのpipでインストールしたパッケージが1.5では 入らない場合があります。 --pre を付けることで、これらのバージョンを入れることができます。
Home Page — Pysparse 1.0.2 documentation
Pysparse is a fast sparse matrix library for Python. It provides several sparse matrix storage formats and conversion methods. It also implements a number of iterative solvers, preconditioners, and interfaces to efficient factorization packages. Both low-level and high-level interfaces are available, each with different strengths. The only requirement to install and use Pysparse is Numpy. Be sure
pythonでオフィス快適化計画
日本マイクロソフト株式会社 Digital Sales 事業本部 Digital Cloud Solution Architect 上坂 貴志 クロスプラットフォームに対応した .NET Core、.NET 5 を得てリリースされた .NET 6は待望の LTS (Long-term Support)です。新規開発であれば .NET 6 での開発を検討できますが、.NET Framework で作成された既存のシステムはどうすれば良いでしょうか。 .NET Framework は version 4.8 を最後に新機能の追加予定は今のところありません。今後のことを考えて .NET 6 へのアップグレードを検討したいところですね。 このセッションでは .NET Framework から .NET 6 へのアップグレードについての様々な情報をお伝えします。
pandas - Python Data Analysis Library
pandas is a fast, powerful, flexible and easy to use open source data analysis and manipulation tool, built on top of the Python programming language. Install pandas now!
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Optimizing your code with NumPy, Cython, pythran and numba | Frolian's blog
Jupyter Notebook Tools for Sphinx — nbsphinx version 0.7.0
GitHub - jupyter/nbconvert: Jupyter Notebook Conversion
GitHub - emeryberger/scalene: Scalene: a high-performance, high-precision CPU, GPU, and memory profiler for Python
Show the progress of a Python multiprocessing pool imap_unordered call?
Matplotlibで綺麗な論文用のグラフを作る - Qiita
Pythonとdeep learningで手書き文字認識
GitHub - docker/docker-py: A Python library for the Docker Engine API
