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Creating a Python virtual environment allows you to manage dependencies separately for different projects, preventing conflicts and maintaining cleaner setups. With Python’s venv module, you can create isolated environments that use different versions of libraries or Python itself. This tutorial guides you through creating, activating, and managing these environments efficiently. By the end of thi
背景 pythonには標準モジュールの中にunittestが含まれるのですが、使い方がすぐに分からなかったため、他のプロジェクトでもコピペできるようにテンプレートを備忘録として残しておきます。 *注意事項 python2.7以上からunittestではsetUpClass, tearDownClassというテストクラスの初期化時に実行されるメソッドを用いることができるようになりました。 python2.6以下の場合は、unittest2というモジュールをインポートすることでこれらのメソッドを使うことができます。 コードのテンプレート ポイント unittest.main()では、setUpClass → (setUp → tearDown) *ループ → tearDownClass が実行されます。 test用のメソッドは名前の先頭を test から始めなければなりません。e.g. tes
pythonの環境構築について "python 環境構築"でググると20万件くらいヒットしますが、割と内容が古いです。 タイトルにはデータサイエンティストと書いてありますが、データサイエンティスト以外にもanacondaはおすすめです。 2.x or 3.x? 3.xは動かないライブラリが多いので2.x推奨 > 3.xで動かないライブラリがある、くらいまで来ました。 easy_installでpipを入れて、setuptoolsも入れて、でもwheelというのもあって... > 古いです。 virtualenv 必須 > そんなこともないです。 winでは64bitは不具合が多いので32bit推奨 > 古いです。 winでは非公式バイナリからダウンロードしてインストール > お世話になりましたが、最近は使っていません。 2016版 OS毎python環境構築法決定版 Windows: an
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
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
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
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
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
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
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
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、サーベ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。
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
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