python入門チートシート - ナマアシタノム
内容 python初学者向けの頻出アイテムチートシートを作成してみました。 A4用紙に印刷してちょうどいいように必要事項をみっしりと敷き詰めています。pythonプログラミングのお供にどうぞ。 目次 if文 while文 for文 continue/break文 論理演算 算術演算 関数 リスト ディクショナリ map タプル モジュール クラス 例外 の基本的なことをできるだけたくさん盛り込みたかったので記述順番はぐちゃぐちゃしてしまった感じです。 記述ミスあったらごめんなさい。指摘あれば直します 最新版のDLは こちらからどうぞ(v1.1)。 (zip/約50kb/中身はpdf) 古いバージョン v1.1 コメントのid:t-tanakaさん指摘を修正 b:id:cu39さんのコメント「M+2VM+IPAG circleですね。」を見てフォントを「M+2VM+IPAG circle」に
いやなブログ: 配列操作の比較表: Ruby, Python, JavaScript, Perl, C++
配列操作の比較表: Ruby, Python, JavaScript, Perl, C++ プログラムを書いていると、他のプログラミング言語の記憶とごっちゃになって、「配列の後ろに要素を追加するのは push だっけ、 append だっけ」などと混乱することがあります。特に Ruby, Python, JavaScript はコードの書き方が似ているので、この問題が起きがちです。 そこで、備忘録として、 Ruby, Python, JavaScript, Perl, C++ の配列操作の比較表を作りました。一番慣れている Ruby を基準にしています。間違いなどがあったらご指摘いただけると助かります。他の言語のもあるといいなあ。 Ruby (Array) Python (list) JavaScript (Array) Perl (@) C++ (std::vector)
Python基礎文法最速マスター - D++のはまり日誌
↓に便乗してPython版も書いてみました。 Perl基礎文法最速マスター - Perl入門〜サンプルコードによるPerl入門〜 Ruby基礎文法最速マスター - Route 477 PHP基礎文法最速マスター - Shin x blog ほとんど上記の記事と同じような内容で書いたのでPython入門記事としては色々抜けていたりしますがご了承ください。 Pythonは現在3.x系がリリースされていますが本記事では基本的にPython2.6について書きます。 参考文献： 初めてのPython (asin:4873113938) Python Documentation Index http://www.python.org/doc/ Python 和訳Document http://docs.python.jp/2/ 0. 対話環境として使う 対話環境 pythonはそのまま実行すると対話環
エキスパート Python プログラミング — エキスパート Python プログラミング v0.9 documentation
1章: 始めよう¶ Pythonのインストール Pythonの実装系 Jython IronPython PyPy その他の実装 Linux へのインストール パッケージインストール ソースコンパイル Windows へのインストール Python のインストール MinGW のインストール MSYS のインストール Mac OS X へのインストール パッケージインストール ソースコンパイル Python プロンプト インタラクティブプロンプトのカスタマイズ iPython: より良いプロンプト setuptools のインストール 動作原理を理解する EasyInstallを使ったsetuptoolsのインストール distutilsにMinGWのフックを入れる 作業環境 エディターと補助ツールを使う コードエディター Vimのインストールと設定 その他のエディタを使う その他のバイナ
NLTK Bookで教師なし形態素解析 - nokunoの日記
意外と知られていないようなので、NLTK BookのSegmentationの節にある教師なし形態素解析（単語分割）について紹介してみます。 この手法では、テキストを「単語の辞書」と「単語IDの列」で表したときにその合計サイズが最小になるように単語分割の位置を最適化します。言い換えれば、単語の出現確率に一様分布を仮定して圧縮したときに、その圧縮効率を最大とするように単語を分割します。持橋さんの研究よりはるかに単純なモデルですが、原理としては近いものになります。最適化にはシミュレーテッドアニーリング（焼きなまし法）を使っていて、適当に初期化してからランダムに単語分割位置を変えて、評価関数にかけて良い結果になったら採用する、という操作を繰り返し行うものです。 NLTK Bookでは、英語のテキストからスペースを取り除いたものを用いて単語を抽出しています。これはかなり恣意的に選ばれたテキストで、
Python/Swig - PukiWiki
python † C で書かれた関数を python から呼び出す C のソース /* hello.c */ int print_hello() { printf("hello\n"); return 0; } hello.i を作成 /* hello.i */ %module hello %{ /* Put header files here (optional) */ extern int print_hello(); %} extern int print_hello(); こうやる $ swig -python hello.i $ gcc -c hello.c hello_wrap.c -I/usr/include/python2.3 $ ld -shared hello.o hello_wrap.o -o _hello.so python $ python >>> import
Python入門：デコレータとは
前から常々思っていることだが、何かについて勉強する一番効率的な方法はそれを誰かに教えること。人に教えようとすると、それなりに準備をしなければならないし、自分の頭の中を整理しなければならない。また教える過程でするどい質問をされたり間違いを指摘されて、さらに勉強を強いられることもある。 私がこの手の「入門編エントリー」を書くのは、ほとんどの場合「自分自身の理解をより深めたい」ことが一番の目的であるが、ブログの場合、教室などと違って「その道の達人」みたいな人たちがツッコミを入れてくれるケースもしばしばあるので、そのメリットは何倍にもなる。 先日のクロージャに関するエントリーなどは良い例で、「そんな用途にはmemoizeというデコレータが便利」などの指摘がいただけだけであれを書いた価値があるというもの。 そこで、今日はPythonのデコレータに関して。デコレータがPythonという言語に導入された
Pythonの辞書は存在しないキーでアクセスしてはいけない → 改め、存在しないキーでアクセスする場合はget()を使う - すぎゃーんメモ
Perlではハッシュから存在しないキーで値を取り出そうとするとundefが返ってくる。それを評価してプログラムを書いても動く。 $ perl -w %hash = (foo => 'hoge', bar => 'fuga'); print $hash{baz} ? "あるよ！\n" : "ないよ！\n" ^D ないよ！ Pythonの場合、存在しないキーで値を取り出そうとした瞬間にエラーが発生してしまう。 >>> hash = {'spam': 'hoge', 'ham': 'fuga'} >>> print 'あるよ！' if hash['eggs'] else 'ないよ！' Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> KeyError: 'eggs' ので、"has_key()"関数で辞書
PythonでCのラッパを書く - YAMAGUCHI::weblog
動機 ふと思い立った。簡単なサンプルを書いたつもりだったけど、思わぬところでちょっとはまったからメモ。 方法 サンプルコード 基本的にはこちらの写経。 PythonからCプログラムを呼び出す | 象歩 Cのラッパを書いたのは2度目だけど、前回はバインディング部分はほとんど書いてなかったし、そもそもMacではなかったんで今回は新鮮。コードは上記サイトがなくなった時のために写させてもらいます。 test.c #include <stdio.h> int add(int x, int y) { return x + y; } void out(const char* address, const char* name) { printf("こんちはー、おいどんは%sの%sです。\n", address, name); } testWrapper.c #include "Python.h" ext
Não Aqui! » 10行強で書けるロジスティック回帰モデル学習
ロジスティック回帰（logistic regression）の学習が，確率的勾配降下法（SGD: stochastic gradient descent）を使って，非常に簡単に書けることを示すPythonコード．コメントや空行を除けば十数行です． リストの内包表記，条件演算子（Cで言う三項演算子），自動的に初期化してくれる辞書型（collections.defaultdict）は，Python以外ではあまり見ないかも知れません． リストの内包表記は，Haskell, OCaml, C#にもあるようなので，結構メジャーかも知れません． [W[x] for x in X] と書くと，「Xに含まれるすべてのxに対し，それぞれW[x]を計算した結果をリストにしたもの」という意味になります．sum関数はリストの値の和を返すので，変数aにはXとWの内積が計算されます． Pythonでは，三項演算子を条
自然言語処理は Python がいちばん - 武蔵野日記
現在大学1年生の人で3年後には NAIST に (というか松本研に) 来たいという人から「どんなプログラミング言語やっておくといいですか」と質問されたりするのだが、なかなか答えるのは難しい。自分は Perl → Python がメインでときどき C++/C# を使ったりするのだが、どれが一番いいかはなんとも言えないので、自然言語処理以外に転向する可能性も考えると、C とか C++ とか Java とか(授業でそちらをやるのであれば)を最初の武器に選んだ方がいいのでは、と思ってはいる。 そんなこんなで最近 Hal Daume III (機械学習を用いた自然言語処理では非常に有名な人) のブログで Language of Choice というタイムリーなエントリーが出ていたので、紹介すると、「それなりに大きな自然言語処理のプロジェクトでどのプログラミング言語を使うのか」というアンケート結果が出
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SWIG and Python
Google Code Archive - Long-term storage for Google Code Project Hosting.
Algorithms with Python