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【2023年5月改訂版】実践 Python データサイエンス
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Qt Designer の使い方 - Qiita
Qt Designer を使ってポトペタでウィンドウを作成しました。 そのときに調べたことをメモとして残します。 ツールバーの設定の仕方 ツールバーはウィンドウ上のコンテキストメニューの [ツールバーの追加] で追加できます。 最初はそこにツールボタンをドラッグ＆ドロップで配置するのかと思ったのですが違っていました。 ツールバーにボタンを配置するために、そのボタンに対応したアクションを作ります。 そのアクションをツールバーにドラッグ＆ドロップすることでボタンを配置できます。 アクションはアクションエディタの [新規] ボタンを押すことで作成できます。 ボタンに画像を表示する場合は、アイコンにリソースの画像を設定します。 ボタンに画像を設定する場合は、リソースとして画像を登録し、それを設定します。 ツールバーのボタンのイベント処理 ツールバーのボタンが押されたときのイベント処理を PySid
Python3.6の新機能 - Qiita
はじめに 以前、Python3.5の新機能という記事を書いたが、3.6もα版が出て来たので、3.6の機能を先取りして確認してみようと思う。 開発ロードマップ(PEP-494)によると 3.6.0 alpha 1: 2016-05-17 (完了) 3.6.0 alpha 2: 2016-06-13 (完了) 3.6.0 alpha 3: 2016-07-11 (完了) 3.6.0 alpha 4: 2016-08-15 (完了) 3.6.0 beta 1: 2016-09-12 (完了・新機能追加はここまで) 3.6.0 beta 2: 2016-10-03 3.6.0 beta 3: 2016-10-31 3.6.0 beta 4: 2016-11-21 3.6.0 candidate 1: 2016-12-05 3.6.0 candidate 2: 2016-12-12 (必要であれば)
ソフトウェアエンジニアは一般的な人々と比べてどのくらい稼ぐのか : Pythonでのデータ収集・処理・可視化 | POSTD
(訳注：2016/7/15、記事を修正いたしました。) 本記事では、世界50カ国におけるソフトウェアエンジニアの年収の中央値と国内の年収の平均値（1人当たりのGDP）を比較します。その方法は、まず lxml を使ってWebページからデータを収集し、 Pandas のデータフレームに変換した後、クリーニングを行います。そのデータに対し matplotlib を使い、全体としての傾向を可視化する散布図と棒グラフを作成するというものです。一般的な人々と比較するとソフトウェアエンジニアはどのくらい稼いでいるのか、その収入が高い国と低い国を比較してみましょう。 データは PayScale と 国際通貨基金（IMF） から得たもので、2014年5月に Bloomberg に掲載されたものです。そこに、PayScaleが最も入手しやすい50カ国の統計データが含まれていました。ソフトウェアエンジニアに関す
自然言語処理ー古典的手法から言語モデルまでー 森山 直人
【DL輪読会】High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models
パイプライン構築支援フレームワーク Pyblish 入門 その１ 概説編 - Qiita
pyblish とは 公式サイト： http://pyblish.com/ 動作ムービ： https://www.youtube.com/watch?v=j5uUTW702-U 動作ムービ： https://www.youtube.com/watch?v=-MKujcU88W8 説明： https://github.com/pyblish/pyblish/wiki/What-is-publishing 開発ガイド： https://pyblish.gitbooks.io/developer-guide/content/ Abstract Factory社 の開発する、映像・ゲーム制作向けの パイプライン構築支援フレームワーク 。単体でも、DCCにも組み込みでも動く。Shotgun / FTrack / 5th Kind / Tactic などとは 違い 大規模な管理を狙うものではない。名前
WebGLを使ってブラウザ上で3Dモデルを描画した話 - DMM.comラボエンジニアブログ
皆様、はじめまして！DMM.com Labo システム本部 事業サービス開発部の久野です。この度、社内の勉強会のLTで話した内容をまとめてみました！ 内容はWebGLというJavaScriptのAPIを使って、ブラウザ上で3Dモデルをアニメーション付きで描画するために何を行ったのか、です。 ▼実際に動作するデモです。 テクスチャを大量に読み込まなければならないので表示まで時間がかかるかもしれません。 ▲ブラウザによっては動作しない可能性がありますがデモプログラムなので悪しからず。 WebGLとはなんぞや？ WebGLとはKronos Groupが管理するOpenGL ES 2.0をブラウザ上のJavaScriptから扱えるようにしたAPIです。GPU(グラフィックカードまたはグラフィックボード)の機能を駆使して高度な3D描画を高速に行うことが出来、昨今のPC、スマートフォン等の主要なブラウ
NeuPy — NeuPy
NeuPy is a python library for prototyping and building neural networks. NeuPy uses Tensorflow as a computational backend for deep learning models. User Guide Install NeuPy Check the tutorials Learn more about NeuPy in the documentation Explore lots of different neural network algorithms. Read articles and learn more about Neural Networks.
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。
pep8 が pycodestyle に変わった話 - Qiita
概要 pep8 が pycodestyle というパッケージ名に変わってた Guido氏の提案が事の発端。 https://github.com/PyCQA/pycodestyle/issues/466 pycodelint という案も出てたが、pylint と区別がつかないので却下になってた 同時に pep257 も pydocstyle という名前に変わった https://github.com/PyCQA/pydocstyle/issues/172 自分の周りの影響範囲を軽く調べてみた。 追記(2018/02/27) ツール(ライブラリ)の pep8 の名前が pycodestyle という名前に変わったというだけで、PEP8 そのものには何も変更はないので気をつけてください。 pep8がスタイルガイドのPEP8と一緒だと混同しやすいのでツールは名前を変えようという話です。 pep2
Full Stack Python
Learn to Build, Deploy and Operate Python Applications You're knee deep in learning Python programming. The syntax is starting to make sense. The first few ahh-ha! moments hit you as you learn to use conditional statements, for loops and classes while coding with the open source libraries that make Python such an amazing programming ecosystem. Now you want to take your initial Python knowledge and
How to Build Your First Slack Bot with Python
Post updated by Matt Makai on December 13, 2017. Originally posted on June 04, 2016. Bots are a useful way to interact with chat services such as Slack. If you have never built a bot before, this post provides an easy starter tutorial for combining the Slack API with Python to create your first bot. We will walk through setting up your development environment, obtaining a Slack API bot token and c
SyntaxDB - Programming Syntax Database
SyntaxDB lets you easily look up syntax for your favourite programming language. Now supporting Java, C, C++, C#, JavaScript, Swift, Python, Ruby, and Go.
機械学習のためのPythonの基礎「NumPy」を学ぶ - learning.ikeay.net
機械学習といえば「Python」です。なぜPythonなのかというと、数値演算や機械学習に関するライブラリがたくさん揃っているからだそう。行列がとても扱いやすいNumPy、グラフ描画が簡単にできるmatplotlib、機械学習のscikit-learnなどなど… 機械学習ではこの３つのライブラリを大いに活用します。 まずは今回はscikit-learnを使った機械学習ではかなり重要になってくる「NumPy」を学びます。 私はPythonもはじめてなのでまずはPythonの概要を把握しつつ、「100 numpy exercises」というNumPyを基礎から学べる問題集を写経して学習したいと思います。 環境構築 まずは環境構築です。詳しくは下記のリンクに飛んで確認いただきたいのですが、Macの場合は、Pythonのバージョン管理システムである「pyenv」と、分析環境を構築するのに便利な「A
Pelican って何？
「Pelican」は、Python製静的サイトジェネレータです。 「reStructuredText」「Markdown」「AsciiDoc」といったマークアップ言語を用いて、 好きなエディタでコンテンツを記載し、作成したコンテンツを付属のCLIツールで手軽に公開する事ができます。 似たようなツールとして、Ruby製の Jekyll や Octopress、 Middlemanが有名ですが、なんとなく「Python製の静的サイトジェネレーターが無いかなー」と探していたところ出会ったのがPelicanでした。 Pelicanと出会った瞬間 触ってみて、Pelicanの良い所は「Pythonさえあれば動く！（ぴゅあぱいそん！）」「シンプル！」「動作が軽快！」ってところなのかもしれませんが、まぁ、とりあえず 名前がかっこいい って事で使い始めました。 （ロゴは適当ですが・・・） ちなみに「Pel
静的サイトジェネレータ Pelican で Blog を書こう - いままでのこと
先日ブログを Wordpress から Pelican に移行しました。 Wordpress は機能が充実していて、使っていてスゲー！と思うところは多々あったのですが、利用者が多いせいか、なにかと攻撃の的になりやすく、セキュリティ面での管理にわずらわしさを感じていました。 この辺りの不満は静的サイトジェネレータで解消できそうだったので、そのうちのひとつである Pelican に移行してみました。 Pelican は Python で書かれた OSS です。似たようなツールに Ruby で書かれた octopress というのがあるようですが、特に比較検討はしていません。 Pelican は Markdown 形式や reStructuredText 形式でブログ記事を書けて、そこから HTML ファイルを自動生成できます。ちょっとした作業メモなどを普段からそれらの形式で書いていれば、サクッ
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