8bitspell.com djangoで作るオリジナルブログdjangoとPythonを使ってあなただけのオリジナルブログを作ってみましょう。自分で一から作ることで、自由自在に好きな機能をつける事ができます。世界に１つだけのあなただけのオリジナルブログを作ってみましょう！
C#でIronPythonと連携する際にnumpyがimportできない | 詠み人知らずの備忘録
C#からIronPythonを呼び出すために、調べていた際にはまったことをメモ。 簡単なスクリプトやメソッドなら呼び出せるのですがimport numpyやimport waveなどを使用すると 下記のようなエラーが・・・ メッセージ内容を見ると IronPython.Runtime.Exceptions.ImportException はハンドルされませんでした。 Message=No module named numpy とのこと、 DLLのロードができていないようなのですが、 他のサイトでは連携の際に上記現象の記載がない方もいらっしゃるようでこのへんは謎です。 エラーの原因は、IronPythonでロードができていないようです。 強調された箇所を追加することによって実行ができるようになりました。 #もっといい手法あるような気がしますが、調べても出てこないので。。。 ソースは以下のよう
Vimを+luaオプション付きでコンパイル
Vimの最新のパッチのバージョンがついに7.3.1000を超えました。 Vim7.4も近いですね。 しかし、Ubuntuのリポジトリに入っているvimは7.3.547と最新のものではありません。 今回、ソースからコンパイル＆インストールまでしたのでその記録を残しておきます。 特にluaインターフェイスが大変でした・・・ 一応、色々サポートという事でオプションは +perl +python +ruby +lua/dyn +tcl などをつけました。 Luaはいつもお世話になっているneocomplcacheでも使っているとのことで頑張りました。 手順は、基本的にvim-jpの説明に従いました。 他に下記のページを参考にさせていただきました。 http://d.hatena.ne.jp/h_east/20130409/p1 http://d.hatena.ne.jp/thinca/201009
Vimを最強のPython開発環境にする2 - Λlisue's blog
本気でPythonをやりたいならあわせて読みたい「え？君せっかく Python のバージョン管理に pyenv 使ってるのに Vim の補完はシステムライブラリ参照してるの？」 2013-06-23 21:30 おしりに追記しました 2013-06-24 10:00 設定等微修正しました 2013-06-24 15:20 quickrunの設定を修正しました 2013-07-03 14:30 間違い等を修正しました 様々な開発環境を試してきましたが、結局Vimに落ち着いてしまっているAlisueです、どうも。 Vimを最強のPython IDEにするを書いてからかれこれ二年ほどが経ちます。 二年もあると新しいVimプラグインが増えるなどし、先の記事内容では最強ではなくなってしまいました。なのでこの辺でもう一度現在の最強をまとめてみたいと思います。 基本方針 プラグイン関係はすべてNeoBu
Python/Django で役に立つ小粒で気の利いた Vim Plugins - Qiita
Vim で Python のコーディングをするときに、ちょっとした問題を解決してくれる Plugin の紹介です。 python-mode, jedi-vim といった IDE 級の機能を備えた Plugin も素敵ですが、かゆい所に手が届く Plugin もまた良いものです。 python_match.vim % (matchit) を python 向けに強化する Plugin です。 if/elif/else, for/continue/break, try/except/else/finally, while/continue/break などのキーワード間を % で移動できるようになります。 for/else には今の所対応していないようです。 django-template-textobjects 個人的に今回紹介する中で最も Life Changing な Plugin です
pythonの機械学習ライブラリscikit-learnの紹介 - 唯物是真 @Scaled_Wurm
scikit-learn(sklearn)の日本語の入門記事があんまりないなーと思って書きました。 どちらかっていうとよく使う機能の紹介的な感じです。 英語が読める方は公式のチュートリアルがおすすめです。 scikit-learnとは？ scikit-learnはオープンソースの機械学習ライブラリで、分類や回帰、クラスタリングなどの機能が実装されています。 また様々な評価尺度やクロスバリデーション、パラメータのグリッドサーチなどの痒いところに手が届く機能もあります。 インストール scikit-learnの他にもnumpyとかscipyとかが必要です。 Windows 64 bit版の人は以下のURLに色々なインストーラーがおいてあるのでおすすめ Python Extension Packages for Windows - Christoph Gohlke その他の人は以下のURLを見て
まとめ？ブログ Kinect 6 -PyKinect-
【PTVS】 Python Tools for Visual Studio(PTVS)とはMicrosoftが公開したVisual StudioでPythonプログラムを開発するためのツールです． このツールをインストールすると，Visual Studioの新しいプロジェクト作成ウィザードに「Python」が表示されるようになり，他の言語と同様にPythonプログラムの開発を始めることができます． 【PyKinect】 PTVSの公開と同時にPythonでKinectプログラミングができる「PyKinect」が公開されました． もちろんMicrosoft公式なので安心して使うことができます． インタプリタ型の言語であるPythonを使うことで，もともとKinect for Windows SDKがサポートしているコンパイル型の言語(C++，C#，VB.NETなど)よりも気軽に開発することが
Pythonを高速化するCythonを使ってみた - Kesinの知見置き場
突然ですが私はPythonが好きです。でもPythonは遅いです。 何が遅いかというと、致命的なことに四則演算が遅いです。でも他の動的型付け言語でスクリプト言語と呼ばれるPerl, Ruby, Javascript も C, Javaのようなコンパイルを行う静的型付け言語に比べれば圧倒的に遅いです（近年ではJavascriptのように著しく進歩した言語もあるので必ずしもそうだとは言えませんが）。 スクリプト言語が遅い原因の一つは、変数の型が指定されていないので型のチェックを毎回行う必要があるからです。この特性があるおかげ自動的に型を変換してオーバーフローを防いでくれるというメリットもあるのですが、どうしても静的型付け言語よりは速度を出すことができません。 ならPythonのコードに型指定を加えてコンパイルしちゃえばいいじゃん！というのがCythonです。正確にはPythonライクな文法で書
Starting Numerical Computation with Python!
ここではPythonで数値計算の環境を整える際にやるべきことをまとめておきました。 詳ししい情報はhttp://www.scipy.org/Installing_SciPyなどを参照のこと。 また、Pythonを使った数値計算のチュートリアルとしてはEuroScipy Tutorial Team謹製のものがあります。 Python Scientific Lecture Notes その日本語訳 [Windows] 1. Pythonをインストール 公式HPや日本語の公式HPからver 2.x系統のインストーラーをダウンロードし、ダブルクリックして指示に従ってインストールしてください。 ver 3.x以降は2.xと互換性がなく、numpy関連も怪しいので必ず2.x系統にしてください。 2. setuptools,numpy,scipy,pyreadline,ipython,matplotli
[Mac][Vim][Evernote]vimでevernote編集
ちょこちょこevernoteの利用頻度が増えている今日この頃なのですが、 如何せんevernoteのテキスト編集機能は物足りない。 後、Evernoteの公式アプリ使ってると余計なメニューやカラムが見えてて邪魔である。 かといって、わざわざ新しいエディタを用意するのも嫌なので、 vimでevernoteを編集できる方法を探した。 で、見つけたのがevervim。 https://github.com/kakkyz81/evervim http://wp.krks.net/2011/05/vim%E3%81%8B%E3%82%89evernote%E3%82%92%E7%B7%A8%E9%9B%86%E3%81%99%E3%82%8B%E3%83%97%E3%83%A9%E3%82%B0%E3%82%A4%E3%83%B3evervim%E3%82%92%E4%BD%9C%E6%88%90%
![[Mac][Vim][Evernote]vimでevernote編集](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8d71ff5111e05619a10d29bb40d7aebaa75c8fbc/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fs0.wp.com%2Fi%2Fblank.jpg)
Pythonのscikit-learnでRandomForest vs SVMを比較してみた - Y's note
Random Forest メディア: ペーパーバック クリック: 27回この商品を含むブログ (1件) を見る Random Forest Random Forestとは Random forest - Wikipedia Random forests - classification description 機械学習の方法論の一つで決定木ベースの集団学習アルゴリズムを取り入れたものです。説明変数の依存が少ないことや学習が高速であることが特徴として挙げられています。英語サイトの方で特徴として紹介されているRFの内容について記述します。 Features 大きなデータに対して効率よく処理される。 変数の削除をすることなく入力した数千の変数を扱う事ができる。 どの変数が分類に対して重要なのかを計算して与えてくれる。 木の構築処理中に一般的なエラーの偏りの無い計算を生成する。 高い割合でデータ
Python-izm
プログラミング言語Pythonの習得を目的としたサイト、Python-izmです。 入門編、基礎編、応用編などカテゴリ分けされていますが、すでにPythonの基本構文、実行方法等を習得されている方は入門編を飛ばしてご利用ください。これからPythonを学習する、という方は入門編 – Pythonとはより順にご利用ください。また本サイトは主にPython 3系を用いていますが、3系と比較して大きく異なる場合は Python 2系のコードも掲載しています。バージョン2系と3系の違いは2系と3系の違いを参照してください。 お知らせ 2018/01 サイトのリニューアルに伴い、Python 3系への対応、SSL化を行いました。今後ともPython-izmを宜しくお願い致します。 Pickupコンテンツ 各プログラミング言語の実行までの手順をまとめました。Pythonは他の言語と比較しても容易に実行
VimでPythonを書こう。 - シルファとぱそこん
いつもvimでPythonを書いている。 この前エキスパートPythonをたちよみしたんだけどvimが載ってた。 でも……。 だめだ。あれは。 どうダメかっていうといくつか.vimrcにたくさん書いてたりハック的な方法を使っているんだ。 だから正しい方法をここに記しておこうと思う。 もしかしたら俺だけが間違っているのかもしれないな。 俺は俺が正しいと思う。 だから犠牲者が増えないことを願う。 急いでいる人のために.vimrcと.vim/を固めたZipを置いておく。 vimに慣れている人はそれを使ってもらいたい。 ここでは一応vimを使ったことはあるけど.vimrcをちょっとイジっただけとか fileplugin？なにそれという人を対象にしている。 あとUbuntu向けだからMacの人とかは別の作業が必要になるかもしれない。 Zipはここからダウンロードしてくれ。 さ、はじめ
csvデータの加工 - 程よくネガティブ、適度にポジティブ
いつものように備忘録として。。。 csvファイルの読み込み python SCRIPTFILE csv_file elements という感じで使うことを前提。elementsは抽出したい要素を指定(複数可) csvファイルの書式は下の通り ID,SEX,AGE,Pref,... 1,0,33,25,... 2,1,24,10,... ... まずはファイルを読み込んで内容を返す関数を作成 def readFile(filename): print 'reading ',filename,'...' read_file = open(filename,'r') reader = csv.reader(read_file) list = [] for line in reader: list.append(line) return list まずハマったのは、csv.readerで取得したオ
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VimでPython環境をいい感じに整える | 遥か彼方の彼方から
田窪研究室ホーム - 研究紹介ページ
3D Histogram in Python (2)
初心者なプログラミング及び雑談: 非線形SVMをpythonでやってみる（Ubuntu）
Algorithms with Python
http://physics.tp.chiba-u.jp/~omatsu/wiki/Python%E9%96%8B%E7%99%BA%E7%92%B0%E5%A2%83%E6%95%B4%E5%82%99.html