IPython clusterによるバカパラ（分散並列処理） - Qiita
分散並列処理の基本かつ強力なアプローチとして，Single Program Multiple Data (SPMD) があります．これは，複数のプロセッサが同一のプログラムを実行し，その際に各プロセッサは別々のデータを処理する，というモデルです．大規模なデータを独立で処理できる単位に分割し，小分けのデータを複数のプロセッサで並列に処理することで，データ全体の処理時間を大幅に短縮できます． 例えば，a01.txt, a02.txt, a03.txt, a04.txtを入力ファイルとしてjobというコマンドを実行し，実行結果（出力）をそれぞれ，b01.txt, b02.txt, b03txt, b04.txtに格納することを考えます．次のコードは，この処理をbashシェルスクリプトで実現するものです． このforループ内の処理内容は互いに独立ですので，容易に並列化できますし，全体に要する処理時
IPython の豊富な機能を使いこなす - Qiita
IPython は非常に強力な対話環境で、探索的なデータ分析には欠かせません。対話的な操作環境からコードを実行することができ、インタプリタ言語の生産性を十二分に体感することができるでしょう。似たような環境として Ruby における pry が挙げられるかと思いますが、インタラクティブシェルの完成度においても IPython が一歩リードしているのではないかと思います。 最新の IPython を使う IPython コミュニティは開発のスピードが速く、昨年 2013 年の夏にリリースされたバージョン 1.0 から今年 2014 年 4 月にリリースされた IPython 2.0 までの間に 650 のプルリクエストがマージされ 400 のイシューと 4000 のコミットがされています。また現在は 3.0 系が開発中でそのロードマップは GitHub で知ることができます。シングルコードベー
IPython Notebookのススメ - Qiita
最近自分の中で熱いIPython Notebookについてその魅力をまとめてみます。 インストールや簡単な使い方については公式の記述にしたがっていけば大丈夫なはずなので、興味の湧いた方はそちらを参考にしてぜひインストールして使ってみてください。 このエントリーはIPython Notebookを使ったことのない方やちょっと使ったけど何したらいいかよくわからん、という方に向けて書いており、具体的な使い方は他の方の記事や公式のドキュメントを参考にしてみてください。 Installing IPython — IPython: Quickstart — IPython 2.3.0 documentation: IPython Notebookで何ができるの? IPython Notebookはウェブベースのインタラクティブな計算環境です。Notebook上ではコードとその実行結果、マークダウン記法
iPython notebookで研究開発生活 - Qiita
PythonのWebインタフェースであるiPython notebookを使って，自宅やスターバックスにこもりつつ作業するためのメモです．気が向いたときに更新していきます． リモートサーバ上のnotebookにアクセスできるようにする 職場のワークステーション上でnotebookを起動しておけば，いつでもスターバックスで研究開発ができるようになります．導入にあたっては，ここを参考にします．c.IPKernelApp.pylab = 'inline' がとりわけ重要で，これをしておくことで，matplotlibで描画したものがnotebook上で表示できるようになります． スターバックスで無料Wi-fiを利用する場合はこちら スターバックスの美味しいコーヒーが飲める店舗はこちら プログラムを実行する テストごとに新しいnotebookを作るようにすると混乱しなくなります． デバッグの際には以
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