numbaでざっくりPython高速化 - Qiita
numbaというライブラリを使うと、Pythonのコードを比較的簡単に高速化できます。 うまくいけば、from numba import jitを書いて、高速化したい関数の前の行に@jitを書くだけで高速化できます。 仕組みとしては、numbaはPythonの仮想マシンコードを取得し、LLVM IRにコンパイルし、LLVMを使ってネイティブコードにするようです。 初回実行時は、コンパイル処理が走るので、若干遅くなりますが、重い処理だと、コンパイル時間を考えてもnumbaの方が速いこともあります。 利点と欠点 先に述べておきます。 利点 場合によっては、コード自体は改造せずに手軽に高速化できる コードの改造があったとしても、軽微な改造で済むことも多い 別ファイルに分けてビルドする、みたいな手間なことが必要なく、手軽に.pyファイルの中で使える 欠点 すべてのPython機能がサポートされてい
2020 年の Python パッケージ管理ベストプラクティス - Qiita
この記事は Python Advent Calendar 2019 の 19 日目の記事です。 🐍 あらすじ Python のパッケージ管理。特にここ数年で新しいツールが多く出たこともあり、一体何を使うべきなのか、少し調べただけでは分からないと思います。本記事では、新しめの管理ツールを独断と偏見で比較します。著者は Poetry 信者なのでバイアスが掛かっているので悪しからず。 本記事で書いていること Pipenv、Poetry、Pyflow の違いと使い方 本記事で書いていないこと Pyenv、Venv、Virtualenv などの既存ツールの説明 著者の環境は以下の通り。 Ubuntu 18.04 Python 3.8.0 Pipenv 2018.11.26 Poetry 1.0.0 Pyflow 0.2.1 特に Poetry と Pyflow は開発途中なので、本記事の内容と違う
Pythonその３ - Qiita Advent Calendar 2019 - Qiita
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Python - Qiita Advent Calendar 2019 - Qiita
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Pythonその2 - Qiita Advent Calendar 2019 - Qiita
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Python その2 - Qiita Advent Calendar 2018 - Qiita
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Python - Qiita Advent Calendar 2018 - Qiita
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Qt.pyでPySideとPySide2を共通コードで使う - Qiita
この記事はMaya-Python Advent Calendar 2017 12月4日の記事です。 普段それほどアウトプットもしてないので、今年もいくつか勉強がてら書いていこうと思います。 はじめに Qtももう5.9までバージョンが進みました。 PythonバインディングはQt4系のPyQt,PySide、Qt5系のPyQt5,PySide2があります。 ちなみに弊社はPySideまたはPySide2で統一していますが、githubのプロジェクトを見渡すとビルド環境の関係からか、PySide2ではなくPyQt5を採用しているケースも見受けられます。 Qt4とQt5ではモジュール構成に変更がありました。 QtGuiから多くのウィジェットクラスが新設されたQtWidgetsに移動になってます。 http://doc.qt.io/qt-5/portingguide.html Autodesk M
MayaとPyCharmと、時々、VIM（前編） - Qiita
タイトル古いなぁ この記事はMaya-Pythonアドベントカレンダー12月3日の記事です。 （何日目、と書くほどに埋まってないのが悲しい） 今日と明日はMayaとPyCharmの連携について書いていこうと思います。 普段私はVIM命なんですが、思うところあってPyCharmのエディット機能についても再確認していこうと思います。 前提条件など PyCharmとは、JetBrains開発のPythonの統合編集環境です。 無料のCommunity版と有料のProfessional版があって、起動中のMaya上でデバッグするリモートデバッグ機能はProfessional版のみの機能となってます。 プログラム開発全般に言えることですが、デバッガーが無い言語はちょっと開発しづらいです。 デバッガーが無いとprintデバッグに頼らざるを得ないし、そこからロガーの管理もおろそかになり、人のコード読みた
MayaとPyCharmと、時々、VIM（後編） - Qiita
この記事はMaya-Pythonアドベントカレンダー12月4日の記事です。 前編からの続きです。 MayaとPyCharmの連携についてですが、今日は思うところあってのエディット機能についての再確認をしていきます。 今日触れる機能については無料のCommunity版でもすべて使用できると思います。 PyCharm 2016.3 Professional Maya 2016 Extension2 VIM愛 昨今自分が使うプログラム言語は Python HTML CSS(lessで書いてるけども) JavaScript(近々TypeScriptに移行予定) DosBatch C++ といったところです。軽く調べてみるとPyCharmはこれらほとんどをサポートしてるんですよね。TypeScriptなんて特に気合入ってる。 私はVIMを長年使ってます。主に使用しているプラグインの中で無いと悲しいの
hou で覚える Houdini - Qiita
この記事は Houdini Advent Calendar 2017 の15日目の記事です。 Houdini初心者が hou モジュールについて学んだこと、 デキる先輩方の Houdini を python の面から再整理してまとめてみました。 今年のアドベントカレンダーも記事がハイレベルで大変萎縮していますが、気にせず行きます😇 前置き 業務ではMayaを使っていますが、個人で使えるDCCツールを検討した結果、Houdiniを覚えることにしました。 indie版と書籍を買ったものの、覚えるためにイマイチとっかかりが掴めなかったので、 3Dツールを知るには、それに搭載されているスクリプト言語を覚えるのが一番近道 DCCツールでよく使われるコマンドの数は、パレートの法則に近似する という経験則(要出典)を用いて、スクリプトから Houdini を覚えることにしました。 Houdiniを含む
ちょっとしたツールを作るのに便利なPythonライブラリ - Qiita
この記事は、LIFULL Advent Calendar 2017の2日目の記事です。 おはようございます。新UX開発部の二宮( @ninomiyt )です。 LIFULLではデータ解析や最適化の用途、もしくはAWS Lambda上の簡易ツール実装用途などでPythonがそれなりに普及してきました。数値計算寄りの（いわゆるデータサイエンティスト的な）メンバーも今はPythonを使うことが多く、コード量としては小規模なプロジェクトが多く、簡単なAPIやバッチ処理の実装までやってもらうこともあります。 そのレビューをやっていく中で、「これ使うともっと簡単に実装できるよね」っていうライブラリがいくつかまとまってきたので紹介します。 click コマンドラインパーサー用のライブラリで、デコレータを使って関数を簡単にCLI化できます。 標準ライブラリのargparseがありますが、clickではバリ
Maya Python - Qiita Advent Calendar 2017 - Qiita
The Qiita Advent Calendar 2017 is supported by the following companies, organizations, and services.
初心者がchainerで線画着色してみた。わりとできた。
ﾃﾞｰﾌﾟﾗｰﾆﾝｸﾞはコモディティ化していてハンダ付けの方が付加価値高いといわれるﾋﾟ-FNで主に工作担当のtai2anです。 NHKで全国放送されたAmazon Picking Challengeでガムテべったべたのハンドやロボコン感満載の滑り台とかを工作してました。 とはいえ、やっぱりちょっとディープラーニングしてみたいので1,2か月前からchainerを勉強し始めました。 せっかくなので線画の着色をしたいなーと思って色々試してみました。 線画の着色は教師あり学習なので線画と着色済みの画像のデータセットが(できれば大量に)必要です。 今回はOpenCVでカラーの画像から線画を適当に抽出しています。 抽出例 → カラーの画像を集めて線画を作ればデータセットの完成です。（今回は６０万枚くらい使っています） ネットワークの形ですが、U-netという最初の方でコンボリューションする時の層の出
Chainerで顔イラストの自動生成 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? PFNのmattyaです。chainerを使ったイラスト自動生成をやってみました(上の画像もその一例です)。 20日目の@rezoolabさんの記事(Chainerを使ってコンピュータにイラストを描かせる)とネタが被っちゃったので、本記事ではさらに発展的なところを書いていきたいと思います。一緒に読んでいただくとよいかと。 概要 Chainerで画像を生成するニューラルネットであるDCGANを実装した→github safebooruから顔イラストを集めてきて学習させた 学習済みモデルをconvnetjsで読み込ませて、ブラウザ上で動くデ
機械学習初心者が、素早く学べるコンテンツとライブラリ19選（Python編） -
Photo by Horia Pernea こんにちは。谷口です。 最近「機械学習に興味がある」「いつかやろうと思ってるんだよね……」と言うエンジニアの方をよく目にします。また、その倍ぐらい「機械学習難しすぎて挫折した」という方も見ます。 弊社のITエンジニアにも機械学習を勉強中という人がいますが、特に最初は難しすぎて何から手を付けたらいいのかよく分からず、とても悩んだと言っていました。そこで同じような悩みを抱えている方の参考になればと思い、初心者の頃に参考になった機械学習入門者の方に役立ちそうな記事やスライドを聞いてきました。 また、Pythonには機械学習のためにデータを処理するライブラリ（数値演算をするためのライブラリや図を作成するためのライブラリなど……）がそろっていて、呼び出したり組み合わせて処理したり……といったことがしやすいため、多くの人が機械学習で使っています。コードも短く
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