Python 次世代の多次元配列パッケージ群 - StatsFragments
このところ、たびたび NumPy 後継が...とか 並列処理が...という話を聞くので、この秋 注目の多次元配列パッケージをまとめたい。 バックエンド系 NumPy のように数値計算処理を自前で実装しているパッケージ。 DyND Blaze プロジェクトのひとつ。C++ 実装 + Python バインディング。GitHub にいくつか Example があがっているが、複合型やカテゴリカル型、GroupBy 操作がサポートされていて熱い。ラベルデータも NumPy より簡単に実装できそうだ。 speakerdeck.com 並列分散系 自身では直接 数値計算処理を行わず、バックエンド ( 主に NumPy )を利用して並列/分散処理を行うパッケージ。1 物理PC/複数コアでの並列計算を主用途とし、NumPy, pandas では少し苦しいが PySpark などを使うほどじゃない...とい
py.testのおすすめプラグイン - WonderPlanet DEVELOPER BLOG
サーバーエンジニアの原です。 今回は、Python製テスティングフレームワークpy.testの数あるプラグインのうち、おすすめプラグインをご紹介します。 Python 3.4、pytest 2.7.0を前提とします。 pytest-flakes pytest-flakesは、Pythonの文法/コードスタイルチェッカーであるpyflakesをテスト時に実行できるようになるプラグインです。 例えばこのような（全く役に立たない）テストコードがあったとします。 # -*- coding: utf-8 -*- def test(): a = 5 assert 1+2 == 3 これを--flakesオプションを付けてテストを実行すると、未使用の変数があるため、テストが失敗します。 $ py.test --flakes ===================================== te
Pythonでバウンドインナークラスを使う (Python Advent Calendar 2013 最終日) — hirokiky's blog
Pythonでバウンドインナークラスを使う (Python Advent Calendar 2013 最終日) Python Advent Calendar 2013 25日目のブログ記事です｡ Python Advent Calendarでは例年最終日にはゲストをお迎えして記事を書いてもらっています｡今年は Python 3.4 のリリースマネージャーである Larry Hastings さんに書いていただきました｡ Bound Inner Classes For Python Larry, thank you very much for your posting to this Python Advent Calendar! ここでは日本語訳を書いていきたいと思います! Pythonでバウンドインナークラスを使う Python において､関数をクラス中に定義した際にはある魔法が起こりま
Python & matplotlibでソートアルゴリズムを可視化 - Soleil cou coupe
主語を大きく括った割にバブル、挿入、クイックの三種類しか用意してないです。 参考：python - Updating a matplotlib bar graph? - Stack Overflow テンプレート import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from random import randint N = 60 # 配列の数 y = np.random.rand(N)*100 # ランダムな列をソートする # ここに処理を書く def animated_func(): ... # 描画更新 for rect, h in zip(rects, x): rect.set_height(h) fig.canvas.draw() ... fig = plt.figure() win = fig
Python とマクロ、インポートフックと抽象構文木 - forest book
どちらがきっかけだったのか忘れてしまいましたが、wikipedia:メタプログラミング か wikipedia:抽象構文木 について調べているうちに マクロ が出てきました。 私の中では、マクロと聞くと、C 言語の、プリプロセッサ (コンパイルの前処理) でコードに置き換えるものを漠然とイメージします。改めてマクロって何だったっけ？何が嬉しいのだっけ？と考えてみると、基本的なことが分かっていないことに気付いたのでマクロについて調べ直してみました。 マクロとは wikipedia からマクロの定義を引用します。 A macro (short for "macroinstruction", from Greek μακρο- 'long') in computer science is a rule or pattern that specifies how a certain input s
Python で TDD してみる - methaneのブログ
RSpec の入門とその一歩先へ がとてもよい記事だったので、 Python で写経させてもらいました。 https://github.com/methane/pytest-tut Ruby コミュニティと Python コミュニティの考え方の違いも見えて面白いと思います。 環境は Python 3.3 で、実行には py.test コマンドを使いましたが、 py.test の機能は特に使っていないので nose でもなんでも大丈夫です。 ファイルの作成 まずは空の実装とテストを作ります。 message_filter.py class MessageFilter: pass message_filter_test.py 最初のテストを書く py.test は .should といったメソッドを勝手に生やしたりはしません。普通に assert 文を書きましょう。 --- a/messege
The History of Python.jp
今日は何度も「なぜPythonの整数の割り算はC言語のようにゼロに向けて丸めるのではなく、切り捨てなのか？」と聞かれた。 数値が両方とも正の場合には、何も驚くようなことは発生しない。 >>> 5//2 2 しかし、どちらかの数値が負の場合、結果は切り捨てられる。言い換えると、ゼロから遠い方向(負の無限大方向)に向けて丸められる。 >>> -5//2 -3 >>> 5//-2 -3 この挙動は何人かの人を混乱させたようであるが、このような実装になっているのは数学的な根拠がある。整数の割り算の演算子(//)と、その弟の余りを計算する演算子(%)は、次のような数学的な関係を保っている。すべての変数は整数とする。 a/b = q あまり r これは、次のような関係性を持っている。 b * q + r = a かつ 0 <= r < b (ただし、a, bはともに0以上の整数) もしも、この式の関係
29.6. contextlib — with 文コンテキスト用ユーティリティ — Python 3.4.3 ドキュメント
29.6. contextlib — with 文コンテキスト用ユーティリティ¶ ソースコード: Lib/contextlib.py このモジュールは with 文に関わる一般的なタスクのためのユーティリティを提供します。詳しい情報は コンテキストマネージャ型 と with文とコンテキストマネージャ を参照してください。 29.6.1. ユーティリティ¶ 以下の関数とクラスを提供しています: @contextlib.contextmanager¶ この関数は with 文コンテキストマネージャのファクトリ関数を定義するために利用できる デコレータ です。新しいクラスや __enter__() と __exit__() メソッドを別々に定義しなくても、ファクトリ関数を定義することができます。 簡単な例（実際に HTML を生成する方法としてはお勧めできません!）: from contextl
SQLAlchemy - When do I construct a Session, commit, and close it? - mumumu の日記
Development, Translation, daily life, thoughts, and so on. 以下は、SQLAlchemy の When do I construct a Session, when do I commit it, and when do I close it? の全訳である。この文章はデータベースへのクエリを発行するのに使う Sessionクラス を原則的にどう扱うべきかを説明しているが、途中でスコープという概念を持ち込んで説明しているので異常に英語がわかりづらくなっている。 さらに、scoped_session というヘルパ関数も持ち込んでいるので、一見しただけだと scoped_session がなんのためにあるのか非常にわかりづらくなっている。こうしたことから、全訳してメモとして残しておく。 まとめ ・ SQLAlchemy における Ses
Python pandas パフォーマンス維持のための 3 つの TIPS - StatsFragments
pandas でそこそこ大きいデータを扱う場合、その処理速度が気になってくる。公式ドキュメントではパフォーマンス向上のために Cython や Numba を使う方法を記載している。 Enhancing Performance — pandas 0.16.2 documentation が、軽く試したいだけなのに わざわざ Cythonや Numba を使うのは手間だし、かといってあまりに遅いのも嫌だ。そんなとき、pandas 本来のパフォーマンスをできるだけ維持するためのポイントを整理したい。 pandas に限らず、パフォーマンス改善の際にはボトルネックの箇所によってとるべき対策は異なる。pandas では速度向上/エッジケース処理のために データの型や条件によって内部で処理を細かく分けており、常にこうすれば速くなる！ という方法を出すのは難しい。以下はこの前提のうえで、内部実装からみ
pip-install-t
By Eric Reynolds and Felix Zumstein, Partners at Zoomer Analytics (Jun 25, 2015) ▼ Comments Tweet TL;DR Often, virtualenv is overkill for the basic task of installing project dependencies and keeping them isolated. We present a simple alternative consisting of: adding ./.pip to your PYTHONPATH using pip install -t .pip to install modules locally executing python from your project’s root directory
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次世代標準非同期I/Oフレームワーク asyncio (Tulip) - methaneのブログ
Python Advent Calendar 2013 の4日目です。 Python 3.4 で標準ライブラリに追加される asyncio を触ってみます。 なお、 Tulip とは asyncio のリファレンス実装のプロジェクト名です。 背景 Python はよく非同期 I/O プログラミングに使われます。 Twisted, Tornado, gevent, eventlet, pyuv などのフレームワークがあります。 これらのフレームワークの問題点として、ライブラリの再利用性の低さが挙げられます。 たとえば Twisted 用に書かれた XMPP ライブラリは、そのままでは Tornado で 利用することができません。 この問題の解決策として、良くイベントループの乗り入れが行われます。 GUIアプリケーションに組み込む場合などを考えて、多くのフレームワークが最初から イベントルー
パターン認識と機械学習（PRML）まとめ - 人工知能に関する断創録
2010年は、パターン認識と機械学習（PRML）を読破して、機械学習の基礎理論とさまざまなアルゴリズムを身につけるという目標（2010/1/1）をたてています。もうすでに2010年も半分以上過ぎてしまいましたが、ここらでまとめたページを作っておこうと思います。ただ漫然と読んでると理解できてるかいまいち不安なので、Python（2006/12/10）というプログラミング言語で例を実装しながら読み進めています。Pythonの数値計算ライブラリScipy、Numpyとグラフ描画ライブラリのmatplotlibを主に使ってコーディングしています。実用的なコードでないかもしれませんが、ご参考まで。 PRMLのPython実装 PRML読書中（2010/3/26） 多項式曲線フィッティング（2010/3/27） 最尤推定、MAP推定、ベイズ推定（2010/4/4） 分類における最小二乗（2010/4/
MicroPython - Python for microcontrollers
MicroPython MicroPython is a lean and efficient implementation of the Python 3 programming language that includes a small subset of the Python standard library and is optimised to run on microcontrollers and in constrained environments. The MicroPython pyboard is a compact electronic circuit board that runs MicroPython on the bare metal, giving you a low-level Python operating system that can be u
Welcome to Click — Click Documentation (8.1.x)
Welcome to Click¶ Click is a Python package for creating beautiful command line interfaces in a composable way with as little code as necessary. It’s the “Command Line Interface Creation Kit”. It’s highly configurable but comes with sensible defaults out of the box. It aims to make the process of writing command line tools quick and fun while also preventing any frustration caused by the inability
GitHub - pypa/sampleproject: A sample project that exists for PyPUG's "Tutorial on Packaging and Distributing Projects"
A sample project that exists as an aid to the Python Packaging User Guide's Tutorial on Packaging and Distributing Projects. This project does not aim to cover best practices for Python project development as a whole. For example, it does not provide guidance or tool recommendations for version control, documentation, or testing. The source for this project is available here. The metadata for a Py
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PyCharm での type hinting を使いこなす - Qiita
Idiomatic multiindex column assignment in pandas
https://pyvideo.org/video/622/introduction-to-interactive-predictive-analytics/
https://pyvideo.org/video/645/pytest-rapid-and-simple-testing-with-python/