Pythonでの正規表現の使い方 - QiitaDeleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?
「OpenCV-Python Tutorials」と「実践 機械学習システム」 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 「OpenCV-Python Tutorials」についての訳に関連して、他の書籍と比較を行いました。 ###OpenCV入門 OpenCV-Pythonチュートリアル入門 OpenCV-Pythonを始めてみよう OpenCV-PythonをWindowsにインストールする OpenCVをwindowsで使えるようにする。 OpenCV-PythonをFedoraにインストールする OpenCVをFedoraで使えるようにする。 ###OpenCVでのGUIの特色 画像操作を始めてみよう 画像を読み込むこと、表示すること、保存すること
Logging HOWTO — Python 2.7.18 documentation
This document is for an old version of Python that is no longer supported. You should upgrade and read the Python documentation for the current stable release. Basic Logging Tutorial¶ Logging is a means of tracking events that happen when some software runs. The software’s developer adds logging calls to their code to indicate that certain events have occurred. An event is described by a descripti
Python標準ライブライリを使い倒す(logging編) - HDEラボ
Javaにはlog4j、.NETにはlog4netがあるように当然Pythonにもログ機能(以下からloggingとします。)は存在しますが、Pythonの場合は標準ライブラリにすでに組み込まれています。 今回はその機能を使用したサンプルを紹介します。 loggingではいくつかのログ出力方式を指定することが可能ですが、今回はログファイルのサイズ指定とローテート指定の行える「RotatingFileHandler」を使用してサンプルを作成します。 その他のログ出力方式は、Python用ロギング機能 を参照してみてください。 今回は、ログ出力用のプログラムファイル(log.py)と設定ファイル(log.conf)を作成します。 注) 設定ファイルを使用せずにプログラムファイルで設定を行うことも可能ですが、一般的にログ設定ファイルを作成しますので今回は設定ファイルを作成します。 また、logg
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
続・あなたのPythonを爆速にする７つの方法
以前にあなたのPythonを爆速にする７つの方法を書いた時に、 collections.deque とheapq.heappop の存在にも触れておくべきだと思う というご指摘を頂きましたので、新たにcollections.dequeとheapq、プラスcollections.Counterのベンチマークを追加しました。 1. heapqとdequeについて heapq まずheapqですがPythonの公式ドキュメントによると、下記のように記されています。 このモジュールではヒープキューアルゴリズムの一実装を提供しています。優先度キューアルゴリズムとしても知られています。 ヒープとは、全ての親ノードの値が、その全ての子の値以下であるようなバイナリツリーです。この実装は、全ての k に対して、ゼロから要素を数えていった際に、 heap[k] <= heap[2*k+1] かつ heap[k
PySide Tutorials by Experience Level/ja - Qt Wiki
This article may require cleanup to meet the Qt Wiki's quality standards. Reason: Auto-imported from ExpressionEngine. Please improve this article if you can. Remove the {{cleanup}} tag and add this page to Updated pages list after it's clean. 日本語 English 한국어 PySideのチュートリアル このwikiページでは経験レベル毎にチュートリアルをまとめています。まったくの初心者向けのチュートリアルから、中級開発者向けのもの、さらには厄介な問題のシンプルな答えをちょうどお探し中といった上級者向けのチュートリアルがあります。 初心者向けのチュー
Landscapers Boston MA | Best Landscaping Services for Homes & Businesses
Landscaping is more than just planting flowers or mowing the lawn—it involves careful planning, design, and execution to create outdoor spaces that are functional, beautiful, and sustainable. While some may attempt a DIY approach, hiring a professional landscaper offers numerous benefits that go beyond saving time. Here’s why enlisting an expert can be the right choice for your property. Save Time
画像を特徴色を調べる – taichino.com
ちょっと画像の類似度を使って分類実験したいと思います。 それでどうやって画像の類似度を測ろうかなぁと悩んだのですが、その画像を代表する幾つかの色でパレットを作って、その距離でもって類似度にするのが簡単そうなのでやってみることにしました。 なお画像の特徴色は正式な言葉ではありません。英語だとDominant Colorという単語はあるようですが、対応する日本語はわかりませんでした。この記事ではDominant Colorの意味で特徴色と書きたいと思います。 Median Cut じゃあどうやって特徴色を抜き出そうかなと色々調べていると、よくよく考えてみると当たり前なんですが、画像の減色処理で同じような事が行われているというのが分かりました。そして減色処理で使われてるらしいアルゴリズムにMedian Cutというのがあります。 Wikipediaに説明が無いので、ざっと書くと以下のようなアルゴ
ログ出力のための print と import logging はやめてほしい - Qiita
はじめに Python入門系の記事では概して、Pythonのロギング機能の紹介で最初にlogging.debug()といったloggingモジュール付属の関数を呼ぶ方法を案内しています。 Python本家が提供するloggingの「基本チュートリアル」でもこの点で大差ありません。Python本家の基本チュートリアルでは、print()関数を使用する方法もロギングの手段として有効であるとし、タスクに応じてprint()やlogging.debug()を使いわけよう、という流れで記述されています。 コマンドラインスクリプトやプログラムで普通に使う、コンソール出力の表示 : print() そのような「基本」の説明の後「上級」チュートリアルになってようやく、Python言語付属のロギングメカニズムの説明が始まります。「上級」では4+1種類のデータ構造が紹介され、ここで「基本」で多用されていたlo
Python - Qiita Advent Calendar 2015 - Qiita
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Python その2 - Qiita Advent Calendar 2015 - Qiita
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【Python 備忘録】イテレータ と ジェネレータ 概要 & 用途 うまく整理して解説しているウェブサイトまとめ - Qiita
Pythonの イテレータ と ジェネレータ について、時間をおいて使う度に調べるのは効率良くないため、親切な分かりやすい解説サイトにインデックスを張りました。備忘録まで。 【 要点 】イテレータ と ジェネレータ（yield文） list型などの組込みイテレータ・オブジェクトは、呼び出されたときに、すべての要素の値を一括計算して、全要素をまとめて返す。それに対して、ジェネレータ。オブジェクトは、呼び出されたとき、要素１つ分だけ（ずつ）値を算出して、（呼び出される度に）１つだけ要素を返す。 1の仕組みにより、ジェネレータオブジェクトは、要素を無限個含む（無限数列のような）コレクションを生成できる（要素を１つずつ生成（算出）するので、その処理をfor文ループ処理や、常にTrueにしかならない条件を含むwhile文などで、無限回、実行すればよい） ジェネレータ・オブジェクトは、（2回目以降の呼
Python: chardet でテキストファイルの文字コードを検出する - CUBE SUGAR CONTAINER
マルチバイト文字の含まれたテキストファイルを扱おうとすると、文字コードがまず問題になる。 そのファイルがいったい何でエンコードされているか分からないと、それを適切に扱うことは到底できない。 そんなとき使うと便利なのが、今回紹介する chardet というサードパーティ製のパッケージ。 今回の検証環境には Mac OS X を使った。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.11.1 BuildVersion: 15B42 インストール まずは pip を使って chardet をインストールする。 $ pip install chardet 下準備 次に、文字コードを検出するのに使うテキストファイルを用意しよう。 $ cat << EOF > helloworld.txt こんにちは、世界 EOF 上記のコマンドで作ったテキスト
パフォーマンスチューニングでprofiler使わないのは損してると思う - Qiita
print文を仕込んで実行時間を出力していくパフォーマンスチューニング作業は辛いのでもう止めにしようってお話です。 プログラムで実行速度が遅いロジックを特定できれば改善は容易です。profilerを利用すると簡単に原因が特定できるので使い方を紹介します。前半はline_profilerを利用した実行速度が遅いロジックの特定方法、後半はPythonでの高速化テクニックです。 どの行が重いかprofilerで特定する ローカル環境でprofilerを使いどの行が重いのかを特定していきます。Pythonには様々なprofilerが存在しますが、個人的にはline_profilerが必要十分な機能を持っていてよく利用しています。ここで特定するのは『どの行がN回実行されていて、全体でM%の実行時間が掛かっている』という点です。 line_profilerの使用例 実行に10秒くらい掛かるサンプルコー
Pythonでcallbackに引数を使う方法と注意点
B! 20 0 0 0 Pythonでcallbackを使う時に引数を取り扱う方法について。 Pythonでcallback callbackに引数を渡す callbackへ渡す引数に変数を使う時の注意 Pythonでcallback Pythonでcallbackを使う方法として最も簡単な形としては以下の様な感じ。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 >>> class CallbackExecutor(): ... ... def __init__(self, callback): ... self.callback = callback ... ... def execute(self): ... self.callback('execute') ... ... def echo(v): ... print 'echo: %s' % v ... >>>
Pythonの数式処理ライブラリSymPyをWolfram Alpha(Mathematica, Maxima)の代わりに使う方法 - MyEnigma
Mathematicaクックブックposted with カエレバSal Mangano オライリージャパン 2011-04-25 Amazonで探す楽天市場で探すYahooショッピングで探す 目次 目次 Wolfram Alphaの問題点 Sympyとは？ ブラウザでSympyを使う JupyterでSymPyを使う インストール Sympyの数式処理の例題 多項式展開 方程式をある変数で解く 連立方程式を解く 数値を代入する 微分 積分 テイラー展開 極限 その他 Sympyを使ったエンジニアリング例題 三次元の回転行列を計算する SymPyによるCコードの出力 SymPyはJupyterと一緒に使うとかなり便利 参考資料 MyEnigma Supporters Wolfram Alphaの問題点 以前、Wolfram Alphaがすごいという記事を書きましたが、 myenigma.h
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機械学習の Python との出会い — 機械学習の Python との出会い
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