Pythonチュートリアル 第3版
TOPICS Programming , Python 発行年月日 2016年03月24日 PRINT LENGTH 260 ISBN 978-4-87311-753-9 原書 Python Tutorial, 3rd Edition FORMAT 本書はプログラミング言語Pythonの作者Guido氏が書き下ろした、Python入門者のための手引き書です。Pythonの言語とシステムの基本的な機能やコンセプトを解説し、さらにPythonの特徴的な機能を数多く取り上げて紹介することで、読者がこの言語の雰囲気とスタイルをつかめるよう配慮しています。今回の改訂では最新の3.5.1版ドキュメントに追随し、また追加された新しい言語機能とライブラリモジュール、仮想環境といった多くの変更に対応しました。本書を読むことで、Pythonのモジュールやプログラムを読み書きできるようになり、ライブラリリファレ
「スマートPythonプログラミング」という本を書きました - CUBE SUGAR CONTAINER
表題の通り Python の本を書いたので、そのご紹介です！ スマートPythonプログラミング: Pythonのより良い書き方を学ぶ 作者: もみじあめ発売日: 2016/03/12メディア: Kindle版この商品を含むブログ (1件) を見る どんな本なの？ ひと言で表すと、自信を持って Python を書けるようになるための本です。 スマートPythonプログラミングなので、略してスマパイって呼んでください。 こんな人におすすめ なんとなく書いてなんとなく動いているコードに不安を覚えている方 入門書は読み終わったけど次に何をして良いか分からない方 Python の初心者から中級者にステップアップしたい方 ベストプラクティスとかアンチパターンって言葉が好きな方 上記に当てはまる方には、本書が少しでも参考になると思います。 どんなことが書いてあるの？ 自分が Python を学び始めた
テストコードとか書いてみてもいいんじゃない？ - Qiita
本記事はテストコードを「書いたことない」、「いらない」、「意義がわからない」 といった方々に、「書いたらちょっとはいいとこあるよ」と紹介する記事です。 そもそも書き方がわからない ※バリバリテスト書いてる人は飛ばしてください テストコードの書き方って習ったことありますか？ そういえばないなーなんか難しいことやるんでしょ？ って方もそれなりの数いるような気がします。 まず結論から言えば、テストコードは基本的に、 割と泥臭いよ！ なんか自動的にソースファイル内の関数引っ張ってきてくれて、 値評価とかもしてくれる。でも難しいんでしょ？ と思ってたりする人もいるんじゃないでしょうか。 そう思っていた時期もありました。 (探せばあると思いますがたぶんお金かかる系。むしろお金取れる系) 簡単に例を挙げますと、 犬の鳴き声を国を指定して取得する関数
Pythonインストールとpipによるパッケージ管理 - Qiita
更新2016/8/5 2行でpythonインストール@Windowsに書き直しました。 目標設定 python最新版(64bit)を使えるようにする パッケージ管理ツールpipを使ってインストールする numpy, scipy, matplotlibを使えるようにする あとはそのほか便利なpythonパッケージ入れる y__sama anaconda入れればこの辺全部入りますよ。 64bit版で全部そろえてくれています データサイエンティストを目指す人のpython環境構築 2016 ↑のあたり見れば完璧じゃないかな PythonでNumpyとMatplotlibを利用する(Windows) - Gobble up puddingによると32bitのほうがいいと書いてあるが今は改善されているのかな？ どうやら公式側が64bit版に歳リビルドするのめんどくさがって公式には32bit版しかない
世界初！美少女キャラがプログラミングを教える Python入門編を無料公開!!
エムアウトグループのギノ株式会社（本社：東京都港区、代表取締役社長：片山良平）は、動画で学べるオンラインプログラミング学習サイト「paiza動画ラーニング https://paiza.jp/learning」にて、2016年3月7日（月）より「Python入門編１，２ 」を無料で一般公開いたしました。paiza動画ラーニングは2016年3月時点で63本の動画を揃え、総受講数13万受講を超える人気プログラミング学習サービスです。 Pythonは、ユーチューブ、ドロップボックス、インスタグラムなど、多くのWebサービスや機械学習等で利用されている人気プログラミング言語です。「Python入門編 」では、paizaの人気美少女キャラクター霧島京子（cv:上間江望）が、かわいい声で優しく・楽しく・わかりやすくPythonプログラミングを教えてくれます。「霧島京子による1本３分のレッスン動画」に加え
windowsでpython環境構築 - Qiita
WindowsでLinuxやMac環境のようにpythonを使うための手順 参考 コマンドプロンプトからの脱却 cmder インストール http://cmder.net/ でDownload Fullからダウンロード これでgitとかsshとかcdとかlsとか．．．使えるようになる chocolatey インストール cmderで以下実行 @powershell -NoProfile -ExecutionPolicy Bypass -Command "iex ((new-object net.webclient).DownloadString('https://chocolatey.org/install.ps1'))" && SET PATH=%PATH%;%ALLUSERSPROFILE%\chocolatey\bin これでchoco install ~ で色々インストールできるよ
Shotgun API でのフィルタの書き方を考える - Versionsへの問い合わせ - Qiita
これはなに？ Shotgun APIを使って、「Versions」エンティティの情報を取得してみたいと思います。 前提 これまでの流れを踏まえて http://qiita.com/it_ks/items/e026f61fb8c3683ac035 Shotgun APIをPython環境に導入済み Shotgun上にスクリプトユーザ作成済み …というところから始めたいと思います。 Versionsエンティティ Shotgun的には、レビューを受けたりクライアントへの進捗報告時等に出す成果物（映像・画像。途中も含む）を「バージョン」と呼びます。 （ちなみに作業者が適当な作業段階でつける区切りは「スナップショット」という呼び方で保持します） 前者はクラウドへ上げたりして管理/共有しますが、後者は作業者の範疇というか裁量で好きに扱う感じです。 チェック対象となるバージョン＝「バージョン」＝クラウド
【ディープラーニング】10時間でChainerの基本を身につける - あれもPython,これもPython
ディープラーニングは色々な知識が必要です。 「チュートリアル動かしました」で止まったままの人も多いでしょう。 そこで、自分がchainerを理解しながら動かした時の方法を書きます。 大前提 とは言ったものの、誰でも入門は無理なので。 以下が最低限の前提です。 数学:微分積分、行列、確率とか聞いても「ああ、あれね・・・」くらいには思う IT:Pythonがそれなりに分かる。numpyはそこそこ分かる。 機械学習:説明変数とか、目的変数とか分類とかが何となく分かる やる気:引っかかった時に、調べる気力がある ゴール chainerを自分で色々試せるレベルになる。 あくまで試せるレベルになるだけです。 それでも千里の道も一歩からです。 一緒に頑張りましょう。 ちなみになぜchainerか、というと、 入門者が触るには、バランスは良さそうに見えたからです。 最初の最初 ディープラーニングは歴史から
PythonでPandasのPlot機能を使えばデータ加工からグラフ作成までマジでシームレス - Qiita
Pandasのグラフ描画機能 この記事ではPandasのPlot機能について扱います。 Pandasはデータの加工・集計のためのツールとしてその有用性が広く知られていますが、同時に優れた可視化機能を備えているということは、意外にあまり知られていません。 この機能は Pandas.DataFrame.plot() もしくは Pandas Plot と呼ばれるものです。 Pandas Plotを使いこなすことが出来るようになれば、 データの読み込み、保持 データの加工 データの集計 データの可視化 というデータ分析の一連のプロセスを全てPandasで完結させることが出来る、つまり分析の「揺りかごから墓場まで」を実現することが出来ます。 Pandasのプロット以外の機能について この記事ではPandasのデータハンドリングなどに関わる機能は説明しません。 そちらにも興味がある方は下記の記事などを
音割れ音源、機械学習で復元したくない？その1 〜短時間フーリエ変換と近接勾配法〜 - cocuh's note
このまえHな講義*1を受けてたあとに、@polamjag 氏とダベってたら 「音割れ音源復元できないか」 みたいな話がでて面白そうだったので趣味研究してみた成果だったりします。 信号解析初経験な上に片手間でやった研究なので、かなり穴だらけだと思うのでお気づきのことがありましたら、ご指摘お願いします。 背景 話によると、そこらへんで買った音源って音割れしてるらしい。 audacityで[view]->[show clipping]をオンにすると音割れ箇所を可視化してくれる。 ノーポイッを見てみた図。 (amazon mp3で購入、買ってない方ぜひ買いましょう。 http://www.amazon.co.jp/dp/B017BAK632 ) あかい。。。 ということで、ｻｰﾍﾞｲするこくたんであった。 目的 音割れしている音源(5分ぐらいの)をいい感じに補完して 人間の耳にやさしく 補完する。
Node Editor Prototype |
Last week while at Siggraph I attended a talk that mentioned ILM’s BlockParty. This is their internally developed modular rigging system. Modular rigging is an old idea, one I’ve been using for over a decade now, but the difference with BlockParty is how they chose to visualize the modules. They use a node layout similar to Maya’s Node Editor. Each node containing some visual queue as to what it i
ウェブアプリケーションフレームワーク Flask を使ってみる - Qiita
Ruby は柔軟なプログラミング言語であり Sinatra のような手軽で軽量なウェブアプリケーションフレームワークがあります。いままで分析用の言語として主に Python で統計やデータの可視化をおこなってきましたが、もちろん Python にも多種多様なウェブアプリケーションフレームワークがあります。 数値計算などを Python でおこなう仕組みをウェブシステムとして提供したい場合、わざわざ別の言語を利用するよりウェブの部分も同じ言語で作ってしまったほうが一貫性があります。 そこで今回は Flask という Python の小規模なフレームワークを利用し、ごく簡単なウェブアプリケーションを作ってみます。 Flask には日本語訳された親切なユーザーガイドがあります。 https://a2c.bitbucket.io/flask/ とても丁寧に書かれているので、基本的にはこのドキュメン
Pythonで unicodedata.normalize を使って全角半角を正規化する方法
（この記事は 2008年03月14日に別のブログに投稿した記事を移動・編集したものです。） インターネット上の日本語を扱っていると、全角半角が統一されていない事による表記揺れをなんとかしたい場面に出くわします。半角で書かれた iPod も、全角で書かれたｉＰｏｄも同じものとして扱いたいときや、あるいは単に見た目がきれいになるように、英数字は半角に、カタカナは全角にそろえたい、という場合です。 Python では setomitsさんによる zenhan.py を使うと、文字種ごとに全角半角を選択して変換することができ、除外文字も設定できるので便利です。ただ、そこまで柔軟でなくても良く、単に表記揺れがなくなれば良い、という場合も多いかと思います。その場合はPythonの標準ライブラリに含まれる unicodedata モジュールの normalize 関数を使うと便利です。 >>> impo
どうすればPythonをJuliaと同じくらい速く動かせるのか？ : 様々なやり方で計算の高速化を図る | POSTD
どうすればPythonをJuliaと同じくらい速く動かせるのか？ : 様々なやり方で計算の高速化を図る Julia対Python 科学技術計算には、Pythonなどの言語よりもJuliaを使った方がいいのでしょうか？ http://julialang.org/ に載っているベンチマークを見ると、どうしてもそんな風に思ってしまいます。というのも、Pythonなどの高水準言語は、スピード面で大幅に劣っているのです。けれども、これは私が最初に感じた疑問ではありません。私が気になったのは、「Juliaのチームが書いたPythonのベンチマークは、Pythonに最適なものだったのか？」ということです。 こういった多言語の比較について、私の考えを述べましょう。まずベンチマークというのは、実行するタスクによって定義されるものです。よって、そのタスクを実行するための最適なコードを、各言語に精通した人々が最
PythonでスタンドアロンなGUIアプリを作る - Sing it out
Mac Yosemite 上に構築する。 下準備 Homebrewのインストール クロスプラットフォームなGUIアプリを作るためにQtというライブラリを利用する。 Qtをインストールするのにbrewコマンドが必要となる。 Homebrew このページの先頭にあるスクリプトをコピーしてターミナル上で実行する。 virtualenvのインストール GUIアプリを作るには大規模なpythonライブラリのインストールが必要となるので、 既存の環境にあれこれインストールして汚したくない。 python環境を目的に合わせて切り分けられるvirtualenvをインストールする。 sudo pip install virtualenv virtualenvwrapper vitualenv環境作成 mkvirtualenv pygui workon pygui 必要なもののインストール Qt4 PySid
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Python Pandasでのデータ操作の初歩まとめ − 前半：データ作成＆操作編 - Qiita
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