Python 3 | K-TechLaboゼミ用学習ノート
Python3入門のためのPDFテキストを配布しています． 本書はフリーソフトウェアの書籍です．出典明記していただければ自由に使っていただいて結構です．（印刷，再配布も可） ●書籍情報 「Python3入門 － KivyによるGUIアプリケーション開発，サウンド入出力，ウェブスクレイピング」, 中村勝則, IDEJ出版, 2024年, ISBN978-4-9910291-3-4 C3004 「Python3入門」 （ミラーサイト１）（ミラーサイト２） 公開しているテキストに関する質問やメッセージお待ちしています． 「Python3 ライブラリブック」 （ミラーサイト１）（ミラーサイト２） 【Python3入門の目次】 1 はじめに — 1 1.1 Pythonでできること — 1 1.2 本書の内容 — 1 1.3 本書の読み方 — 1 1.4 処理系の導入（インストール）と起動の方法 —
NumPyの歴史とPythonの並行処理
Python has become a standard for interactive scientific research. NumPy arrays can represent multi-dimensional data and support common operations. Parallel processing can speed up tasks using multiprocessing or multithreading. Executors allow running functions concurrently by mapping tasks to threads or processes.Read less
Python in Excel alternative: Open. Self-hosted. No limits.
Introducing xlwings Lite Run Python code directly in Excel without a local Python installation! xlwings (Open Source) This it the core Python package. It requires a local installation of both Excel and Python and works on Windows and macOS. Write Python scripts to automate Excel Write macros in Python and run them at the click of a button Write user-defined functions (UDFs) in Python (Windows-only
Pythonで英文類似記事検索アルゴリズム : TF-IDF, Cosine類似度 - Qiita
概要 急にリコメンドに興味を持ちまして、ニュースの類似記事検索アルゴリズムを試してみました。 アルゴリズムは、自然言語分野ではよく使われているTF-IDFとCosine類似度を用いました。 TF-IDFとは 文章をベクトル化するアルゴリズムの一つです。 TF : Term Frequency。単語の出現頻度。 IDF : Inverse Document Frequency。直訳すると「逆文書頻度」。 珍しい文字が入ると値が大きくなる為、単語の「希少性」を表しているとも言えます。 各文章の単語を抜き出し、全ての単語に対してTF(その文章が保持する単語数)とIDF(希少性)を掛け合わせたベクトルを作成します。このベクトルを用いることで、文章を用いた情報検索やクラスタリングが可能になります。 詳しくはこちらの記事などが分かりやすいです。 Cosine類似度とは 2つのベクトルがどれくらい同じ向
numpy/dropping-python2.7-proposal.rst at master · numpy/numpy · GitHub
Plan for dropping Python 2.7 support The Python core team plans to stop supporting Python 2 in 2020. The NumPy project has supported both Python 2 and Python 3 in parallel since 2010, and has found that supporting Python 2 is an increasing burden on our limited resources; thus, we plan to eventually drop Python 2 support as well. Now that we're entering the final years of community-supported Pytho
Pythonの数値計算ライブラリ NumPy入門
[python] ## 二次元配列 (行列) >>> a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]]) >>> a array([[ 1, 2, 3], [ 4, 5, 6], [ 7, 8, 9], [10, 11, 12]]) >>> a.flags C_CONTIGUOUS : True ## データがメモリ上に連続しているか(C配列型) F_CONTIGUOUS : False ## 同上(Fortran配列型) OWNDATA : True ## 自分のデータかどうか、ビュー(後述)の場合はFalse WRITEABLE : True ## データ変更可能か ALIGNED : True ## データ型がアラインされているか UPDATEIFCOPY : False ## Trueには変更できないので特に気にしなくて良い >>>
Numba: High-Performance Python with CUDA Acceleration | NVIDIA Technical Blog
Numba is a Python compiler from Anaconda that can compile Python code for execution on CUDA-capable GPUs or multicore CPUs, providing a way to achieve high-performance computing while maintaining Python's flexibility.By using Numba's Just-in-Time (JIT) compilation and function decorators like @vectorize, developers can easily accelerate their Python code on GPUs without needing to rewrite it in an
線形二次レギュレータ(Linear-Quadratic Regulator:LQR)の概要とPythonサンプルコード - MyEnigma
はじめての現代制御理論 改訂第2版 (KS理工学専門書) 目次 目次 はじめに LQRの概要 PythonによるLQRの制御シミュレーション Githubリポジトリ LQRのパラメータのチューニング方法 チューニング方法１ チューニング方法２ チューニング方法3 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに 最近、ロボットの制御や経路生成の勉強をしているのですが、 しばしば出てくる技術として、 線形二次レギュレータ(Linear-Quadratic Regulator:LQR)があります。 今回はこのLQRの概要とLQRによる 簡単なPython制御シミュレーションコードを紹介したいと思います。 LQRの概要 LQRは最適制御と呼ばれれる制御手法の一つです。 Linear–quadratic regulator - Wikipedia 下記のような線形システムに対して、 下記
超簡単！Pythonを使って中学・高校レベルの数学問題を解いてみた -
秋山です。 PythonはNumpyとかSympyとか、数値計算が得意なライブラリが充実しています。もちろん中学・高校の数学で習うレベルの計算もすぐにできちゃいます。 というわけで今回はPythonでプログラミングをして、中学・高校で習う数学の問題を解いてみました。 Pythonが使えるようになれば、中学・高校レベルの数学では困らずに済む。かもしれない。 ■中学2年生レベル ◆連立方程式 ◇問題 x + y = 3 x + 3y = 13 のとき、xとyを求めよ。 Numpyを使って、連立方程式を行列計算で解いてみました。 ■中学3年生レベル ◆2次方程式 ◇問題 x^2 - 10x + 24 = 0 のとき、xを求めよ。 昔の授業では (x - 4)(x - 6) = 0 x = 4 , 6 このような解法を習ったと思います。 この問題は、NumpyのPolynomialを使って式を作り
データ分析初心者向け、Pythonでデータ取得＆グラフ描画する方法 -
秋山です。 サービスを運営していると、いろいろなデータから必要な情報だけを取得して分析するような機会もたくさんあるかと思います。 分析に使えるツールは世の中にたくさんあるので、どれが使いやすいかは人それぞれですが、今回は「分析を始めたばかりで何をどうすればいいのかわからない…！」という方のために、Pythonを使って初心者向けのデータ分析のやり方を紹介します。 ■使用する環境 paizaでは、Pythonを使ってスキルチェック問題の回答データや、ユーザーの情報等の分析をしています。（R言語を使っていたときもありましたが、私がPythonのライブラリにある便利機能を使いたかったのと、R言語があまり得意ではなかったので移行しました） 今回は、Python3がインストール済みの環境を想定しています。これから出てくるコードもPython3を推奨しています。 下記のライブラリを使用します。 Jupy
機械学習でも定番のPythonライブラリ「NumPy」の初心者向け使い方チュートリアル -
秋山です。 私は主にPythonを使って開発をしているので、以前Pythonの便利なライブラリやフレームワークを紹介する記事を書いたのですが（後でリンク貼りますね）、今回はその記事でも紹介したNumPy（なむぱいと読みます）という数値計算用ライブラリの使い方チュートリアルを書きたいと思います。 NumPyは機械学習やディープラーニングなどを学ぶ上でも前提知識とされることが多いため、これからその辺の分野の勉強をしてみたい人の参考になればと思います。 チュートリアルの実行環境は、ブラウザだけでPythonもNumPyも使えるオンラインのプログラミング実行環境「paiza.IO (パイザ・アイオー)」を使っていきます。 ■NumPyにおける配列 NumPyにおける配列は"ndarray"という形式になっていて、このndarrayはいろいろな機能を持っています。 まず、普通のリストをndarray
3.3. Scikit-image: 画像処理 — Scipy lecture notes
3.3. Scikit-image: 画像処理¶ 著者: Emmanuelle Gouillart scikit-image は画像処理に特化した Python 画像ライブラリで、 NumPy 配列を画像オブジェクトをネイティブに扱います。この章では scikit-image を多様な画像処理タスクにどう利用するかや NumPy や Scipy などの他の Python の科学技術モジュールとの連携についても扱います。 参考 基本的な画像操作、たとえば画像の切り抜きや単純なフィルタリングなど、多くの単純な操作は NumPy や SciPy でも実現できます Numpy と Scipy を利用した画像の操作と処理 を参照して下さい。 この章を読む前に前の章の内容について慣れておく必要があります、マスクやラベルといった基本操作は準備として必要です。
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pandas - Python Data Analysis Library
Taipy — Build Python Data & BI web applications
GitHub - microsoft/vscode-gather: Gather for the Python Extension
GitHub - JohannesBuchner/imagehash: A Python Perceptual Image Hashing Module
GitHub - joblib/joblib: Computing with Python functions.
GitHub - numba/numba: NumPy aware dynamic Python compiler using LLVM
rawpy · PyPI
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