Numpy and Scipy Documentation — Numpy and Scipy documentation
For newer versions see https://www.numpy.org/doc Numpy (development version) Reference Guide Numpy (development version) User Guide Numpy 1.17.0 Reference Guide, [HTML+zip], [PDF] Numpy 1.17.0 User Guide, [PDF] Numpy 1.16.1 Reference Guide, [HTML+zip], [PDF] Numpy 1.16.1 User Guide, [PDF] Numpy 1.16.0 Reference Guide, [HTML+zip], [PDF] Numpy 1.16.0 User Guide, [PDF] Numpy 1.15.4 Reference Guide, [
25.3. unittest — Unit testing framework — 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. (If you are already familiar with the basic concepts of testing, you might want to skip to the list of assert methods.) The Python unit testing framework, sometimes referred to as “PyUnit,” is a Python language version of JUnit, by Kent Bec
Pycheese | Aplikasi Dan Informasi Terupdate
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[Python] 文書の類似度判定プログラムを作ってみたの話 (後編)
前回は Python で文書の類似度判定を行うプログラムのアルゴリズムについて紹介しました。 今回の話は、前回の類似度判定を行うプログラムの使い方と、前回の記事のアルゴリズムを用いた文書の類似度検索を行うプログラムの設計と類似度判定プログラムの実装について紹介します。 また、作成したプログラムのコードは github [1] に上げました。 まずは使い方。github からコードをダウンロードして、以下のコマンドを叩きます (argparse を使っているので python2.7 以降じゃないと動かないです、あと形態素解析に “MeCab” [2] を使っているので、そっちもインストールしてください) 。
[Python] 文書の類似度判定プログラムを作ってみたの話 (前編)
個人的に Python が熱いです。以前にも同じような事を言った気がしますが。多分デジャブです。 Python といえば、アリエルには言わずと知れた Python 界隈の大物が御座しますが。そんな大物の縄張りで、僕のようなチンピラがこれまた安っちい記事を書くのはかなり恐縮ですが。その辺りは気にせず、図太い精神で書いてこうと思います。 Python は、再帰の途中で内部状態を維持しつつ途中結果を返すジェネレータだったり、(mutable ながら）リストに対して map とか filter とか出来ちゃうところで Lisp を感じられる辺り、かなりオモロい言語です。 せっかくだし何か書きたいなという事で、ベクトル空間モデル [1] を使った類似文書検索プログラムを作ってみました。 出来たものだけ見せると、以下のように動作します。 入力文書は標準入力から受け取ってます。4 行目の「国会図書館は…
PyCon APAC スタッフによる開催レポート
「PyCon APAC 2013 in Japan」レポート：CodeZine（コードジン） こちらはスタッフからの目線で、どのように運営していたか、工夫した点や難しかったところなどが書いてあります。他のイベントを運営している方や、次回スタッフやってみようかなという方にも参考になる内容になっていると思います。 第1回 基調講演とプログラムについて 第2回 プログラム以外の要素 第3回 その時、裏方は見た！ 第4回 総括、そしてさらなる進化へ もう一つは PyCon APAC 2013参加レポート：レポート｜gihyo.jp … 技術評論社 。 こちらは参加者目線で PyCon APAC 2013 in Japan がどんな感じだったのかを伝えています。カンファレンスだけでなく、パーティ、開発スプリント、ランチなどの雰囲気についても書いてあります。 第1回 高エネルギー研究，Dropboxを
数式をnumpyに落としこむコツ
Tokyo.SciPy #2 にて発表した、数式(あるいは数式入りのアルゴリズム)から実装に落とす場合、何に気をつけるのか、どう考えればいいのか、というお話。 対象は、どうやって数式をプログラムすればいいかよくわからない人、ちょっとややこしい数式になると四苦八苦してしまい、コードに落とすのにすごく時間がかかってしまう人、など。 ここでは実行速度についてはひとまずおいといて、簡潔で間違いにくい、ちゃんと動くコードを書くことを目標にしています。
Introduction to NumPy & SciPy
2015年9月18日 (GTC Japan 2015) 深層学習フレームワークChainerの導入と化合物活性予測への応用
私訳「暫定的 NumPy チュートリアル」 - naoya_t@hatenablog
# 原文：http://www.scipy.org/Tentative_NumPy_Tutorial このチュートリアルを読む前に、Pythonについてちょっとは知っているべきだ。記憶をリフレッシュしたいと思うなら、Pythonチュートリアルを見てくるがいい。 このチュートリアルに出てくる例を試したいなら、あなたのPCに少なくとも Python NumPy はインストールされているべきで、他に入ってると便利なのは： ipython は拡張されたインタラクティブなPythonシェルで、NumPyの機能を探検するのにとても便利 matplotlib があると図表の描画が可能になる SciPy はNumPyの上で動く科学計算ルーチンを沢山用意してくれる 基礎 NumPy の主要なオブジェクトは、同じ型（普通は数）の要素のみから成り、正の整数のタプルで添字付けされた、均質なテーブル（というか多次元
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CloudCV
GitHub - gregcotten/pylut: Create and Modify 3D LUTs in Python!
Client Challenge
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http://www.pywidgets.com/
Google Code Archive - Long-term storage for Google Code Project Hosting.
Photoshop scripting with Python
Machine Learning And Analytics Using Python For Beginners | Tech Talks
http://daemon.ice.uec.ac.jp/~shouno/2012.Programming/
画像処理でのPythonの利用
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