noseで気軽にテストを書く(+geventの場合) - QiitaDeleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?
PythonForArtificialIntelligence - Python Wiki
This page attempts to collect information and links pertaining to the practice of AI and Machine Learning in python. General AI AIMA - Python implementation of algorithms from Russell and Norvig's 'Artificial Intelligence: A Modern Approach' pyDatalog - Logic Programming engine in Python SimpleAI - Python implementation of many of the artificial intelligence algorithms described on the book "Artif
matplotlibで等高線やら何やらのプロット - たこ焼き食べた.net
今回は等高線や、疑似カラープロット(？)に挑戦です。 今までと違い、x, yのデータの他にz方向のデータを持っています。 以前のお話はこちら matplotlibでグラフを書く - たこ焼き食べた.net 疑似カラープロット(？) 行列の作り方 これは以下の等高線などでも使う知識なので重要です。 今回挑戦するx, y, zの3軸の情報を持つグラフは、今までと若干行列の与え方が異なります。 例えば、5*5の行列をプロットするとすると以下の行列が必要となります。 このように、x, y, zがそれぞれ、5*5の情報を持つ必要があります。 通常、x, y, zは x = arange(5) y = arange(5) Z = array([[24, 32, 12, 16, 21], [23, 24, 25, 26, 27], [43, 36, 32, 26, 25], [30, 32, 25, 2
データ解析作業の救世主！ 超絶☆実験ビルドシステムmafをOSS公開しました - Preferred Networks Research & Development
Photo by midiman under Creative Commons License (original) メリークリスマフ！ 得居です。今日はクリスマスですね。皆様昨日はいかがお過ごしでしたでしょうか？ クリスマスということで、今日は私たちから皆様に、特にデータ解析や論文執筆、手法の比較検証のために計算機上で様々な実験をしている方々に、プレゼントがあります！ Github – pfi/maf 今日、実験結果を「ビルドする」ためのツールmafを公開しました！ mafは、PFIでもよく使われているPythonベースのビルドツールwafを実験に使うための拡張です。大まかな使い方を学ぶために、ドキュメントとサンプルも公開しています。 maf — maf 0.1 documentation サンプル 実験手順をビルドだと思って宣言的に書くこと自体はwaf等既存のビルドツールで可能です。m
コマンドラインオプションの解析 - ひきメモ
from optparse import OptionParser, OptionValueError import os # スクリプトの使用方法を表す文字列 # デフォルト値は"Usage: %prog [options]" # "usage: "で始まらないと自動的に"usage :"が追加される # %progはスクリプト名で置換 usage = "usage: %prog [options] keyword" # OptionPraserのインスタンスを生成 parser = OptionParser(usage) # オプションの追加 # action オプションが見つかった場合に行う処理 # type オプションの型 # dest 引数の保存先 # 省略時は長いオプション名を使用 # それも省略なら短いオプション名 # default オプションのデフォルト値 # 省略した場
異常検知（変化点検出）をPythonで書いてみた | Kitchen Garden Blog
データマイニングについて勉強する機会があり、Python言語の練習がてら「変化点検出」と呼ばれる手法について、近似的ではありますが、試作してみました。 変化点検出とは 変化点検出とは、入力データの時系列的な振る舞いの変わり目（変化点）を検出する方法です（山西健司著『データマイニングによる異常検知』）。 データマイニングによる異常検知 山西 健司 Rank / Rating: 302282 / - ASIN: 4320018826 Price: ￥ 3,990 A unifying framework for detecting outliers and change points from time series (Google Scholar) DoS攻撃や新種のワームの発生による、急激な値の変わり目（トラフィック量の急増等）を検知するのに有効とされる手法です。 id:yokkun
Pythonでクラス内の関数を並列演算させる - 技術の切れはし
オブジェクト指向プログラミング＋multiprocessing.Poolでの並列処理でハマりました。 クラスの中でPoolライクな文法で並列演算を行なうことのできるMyPoolを自作したのでその紹介です。 Pythonでの並列処理について Pythonにはver2.6以降からmultiprocessingという便利なものがあります。 これのPoolという機能を使うと、 test.py # -*- coding: utf-8 -*- from multiprocessing import Pool def fuga(x): # 並列実行したい関数 return x*x def hoge(): p = Pool(8) # 8スレッドで実行 print p.map(fuga, range(10)) # fugaに0,1,..のそれぞれを与えて並列演算 if __name__ == "__main
Python で順列を生成
1. 順列の意味 順列 – Wikipedia によると、 組合せ数学における順列（じゅんれつ、permutation）は、あるひとつの集合から要素を選び出して、順番に意味を持たせて並べる (ordering) ときの、その並び（ordered list, sequence; 有限列）のことである。 うーん、ややこしそう。 (+_+) 数学苦手。どうやって生成するんだろう。 2. アルゴリズム 順列の生成とList内包表記 - 趣味的にっき によると、 与えられたリストから要素を1つ取り出して、残りの要素から再帰的に順列を求めて、それらを結合するアルゴリズムです。 (…) まずHaskellの場合。 (…) perms :: Eq a => [a] -> [[a]] perms [] = [[]] perms xs = [ h : t | h <- xs, t <- perms (xs \
移植性の高い Python スクリプトを書く - ny23の日記
以前 Lua の処理系 LuaJIT が速くて羨ましいという話を書いたが，最近は Python でも JIT コンパイラ PyPy の性能向上が著しいようだ．どれぐらい速いかというと，以前実験した PA-I（機械学習）で LuaJIT での実行速度を上回るぐらい*1．Python はもともとスクリプト言語の中では実行速度が速い方だったが，PyPy の急速な性能向上によって Perl や Ruby といった競合言語に対して（実行速度の点で）差を広げつつあるようだ． そういうわけで，最近スクリプトを Python で書く機会が増えている．Python でコードを書く上でやっかいなのは（まともな）ワンライナーが書けないこと*2と，（処理系のバラつきに起因する）移植性の問題である．前者はどうにもならないので，perl / ruby / sed + awk などで回避することになるが，後者は公開する
動く変分混合ガウス分布（実装編）- 動く PRML シリーズ（２） - Next MIDI Project
こちらもどうぞ - 動く変分混合ガウス分布（導出編） 実装には python, SciPy と matplotlib を使います。 テストデータには Old Faithful 間欠泉データを使います。 また、データの読み込み、プロットは混合ガウス分布の際に実装したものを再利用しますので、こちらからダウンロードしておいてください。 必要な関数の読み込み はじめに、必要な関数を読み込みます。 from gmm import faithful_norm, init_figure, preview_stage from scipy import arange, array, exp, eye, float64, log, maximum, ones, outer, pi, rand, zeros from scipy.linalg import det, inv from scipy.maxent
DOM Based Content Extraction via Text Densityのbindingを書いたよ - y_tagの日記
SIGIR 2011のDOM Based Content Extraction via Text Densityが、シンプルなアルゴリズムながら良さそうな結果を示していたので、著者のコードを改変してSWIGでPerlとPythonのbindingを作った。 下手な英文メールにも関わらず、コードの利用を快く認めて下さったFei Sunさん、ありがとうございます！ cpp-ContentExtractionViaTextDensity - GitHub これは何をするものかというと、タイトルどおり、DOMツリー上でText Densityという指標を用いてウェブページの本文抽出を行うもの。機械学習とかではなく、単純に決められた方法で計算されたText Densityを用いるだけのシンプルなアルゴリズムである。 Text DensityはDOMノードごとに計算され、シンプルにテキストの文字数をタ
PythonでWeb開発入門 みんなのPython Webアプリ編 HTML版(無料) | TRIVIAL TECHNOLOGIES 4 @ats のイクメン日記
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー 一部読者から高い評価をいただき，絶版となりながら中古市場でプレミア価格がついていた拙著「みんなのPython Webアプリ編」のHTML版をお送りします。Pythonを使って，Webアプリを開発するための方法を，基本的な事柄から積み重ね式に解説した書籍をHTMLにしたのが本コンテンツです。 編集部のご厚意で作ってもらった配布用PDFをベースに作っています(PDF作成だけでなく，出版契約の解除など必要な手続きを快く受けて頂いた担当様にはとても感謝しております)。構成などは著書をベースにしていますが，HTML化する過程で少し手直ししてあります。特にPython 2.7で動かないサンプルコー
Python で構文木を端末に描画してみる - ny23の日記
巷にある構文解析器には，解析結果を木構造で端末に表示する機能がある．あった方が良いだろうなと思いつつ，自分で実装するのはいかにも面倒そうだと感じて，今まで後回しにしていた．いい加減そろそろ無いと困ると感じるようになってきたので，先日の通勤電車の中で暇つぶしに書いたら，思いの外あっけなく実装できたので，メモ代わりに残しておく．最初 Ruby でワンライナーで書けないかなと思ったが，流石に難しかったので，練習も兼ねて Python で実装してみた． #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # Usage: lattice_to_tree.py < in.KNP # translate parser output into human-readable dependency tree structure import sys # customi
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Multivariate normal density in Python?
python-geohashで座標をエンコード/デコード/範囲指定して取得する方法 - 森薫の日記
http://fseoane.net/blog/2012/learning-to-rank-with-scikit-learn-the-pairwise-transform/
oceanmarine.org
Python 2.4 ドキュメント - June 27, 2006
http://www.python-forum.org/pythonforum/viewtopic.php?f=3&t=26821
Optimization and root finding (scipy.optimize) — SciPy v1.14.1 Manual