Python2.7 on Windowsでファイル名だけでPythonスクリプトを実行した際にsys.argvが渡されない問題の対処法 - QiitaDeleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?
python unittestのテンプレート - Qiita
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
データサイエンティストを目指す人のpython環境構築 2016 - Qiita
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
テストコードとか書いてみてもいいんじゃない？ - Qiita
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
Pythonインストールとpipによるパッケージ管理 - Qiita
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
windowsでpython環境構築 - Qiita
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
Shotgun API でのフィルタの書き方を考える - Versionsへの問い合わせ - Qiita
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
PythonでPandasのPlot機能を使えばデータ加工からグラフ作成までマジでシームレス - Qiita
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
ウェブアプリケーションフレームワーク Flask を使ってみる - Qiita
Ruby は柔軟なプログラミング言語であり Sinatra のような手軽で軽量なウェブアプリケーションフレームワークがあります。いままで分析用の言語として主に Python で統計やデータの可視化をおこなってきましたが、もちろん Python にも多種多様なウェブアプリケーションフレームワークがあります。 数値計算などを Python でおこなう仕組みをウェブシステムとして提供したい場合、わざわざ別の言語を利用するよりウェブの部分も同じ言語で作ってしまったほうが一貫性があります。 そこで今回は Flask という Python の小規模なフレームワークを利用し、ごく簡単なウェブアプリケーションを作ってみます。 Flask には日本語訳された親切なユーザーガイドがあります。 https://a2c.bitbucket.io/flask/ とても丁寧に書かれているので、基本的にはこのドキュメン
画像処理の数式を見て石になった時のための、金の針 - Qiita
$k$は定数で、だいたい0.04~0.06くらいです。Rの値によって以下のように分類できます。 Rが大きい: corner Rが小さい: flat R < 0: edge 図にすると、以下のようになります。 CSE/EE486 Computer Vision I, Lecture 06, Corner Detection, p22 これで手早くcornerを検出できるようになりました。ここで、corner検出についてまとめておきます。 cornerは複数のedgeが集まる箇所と定義できる 変化量をまとめた行列の固有ベクトルからedgeの向き、固有値の大きさから変化量の大きさ(edgeらしさ)がわかる 2つの固有値の値を基に、edge、corner、flatを判定できる 固有値の計算は手間であるため、判定式を利用し計算を簡略化する なお、Harrisはedgeの向きである固有ベクトルを考慮す
必見「OpenCV-Python Tutorials」 - Qiita
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Chainerで顔イラストの自動生成 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? PFNのmattyaです。chainerを使ったイラスト自動生成をやってみました(上の画像もその一例です)。 20日目の@rezoolabさんの記事(Chainerを使ってコンピュータにイラストを描かせる)とネタが被っちゃったので、本記事ではさらに発展的なところを書いていきたいと思います。一緒に読んでいただくとよいかと。 概要 Chainerで画像を生成するニューラルネットであるDCGANを実装した→github safebooruから顔イラストを集めてきて学習させた 学習済みモデルをconvnetjsで読み込ませて、ブラウザ上で動くデ
「OpenCV-Python Tutorials」と「実践 機械学習システム」 - Qiita
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pythonの内包表記を少し詳しく - Qiita
Python Pandasでのデータ操作の初歩まとめ − 前半：データ作成＆操作編 - Qiita
pythonでマルチコア並列処理をする方法 - Qiita
Pythonっぽい書き方(イディオム) Part1 - Qiita
わかっちゃいるけど、やめられない - Pythonあるある凡ミス集 - Qiita
Pythonでの正規表現の使い方 - Qiita
