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
世界初！美少女キャラがプログラミングを教える Python入門編を無料公開!!
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
【ディープラーニング】10時間でChainerの基本を身につける - あれもPython,これもPython
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
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
Pythonで unicodedata.normalize を使って全角半角を正規化する方法
（この記事は 2008年03月14日に別のブログに投稿した記事を移動・編集したものです。） インターネット上の日本語を扱っていると、全角半角が統一されていない事による表記揺れをなんとかしたい場面に出くわします。半角で書かれた iPod も、全角で書かれたｉＰｏｄも同じものとして扱いたいときや、あるいは単に見た目がきれいになるように、英数字は半角に、カタカナは全角にそろえたい、という場合です。 Python では setomitsさんによる zenhan.py を使うと、文字種ごとに全角半角を選択して変換することができ、除外文字も設定できるので便利です。ただ、そこまで柔軟でなくても良く、単に表記揺れがなくなれば良い、という場合も多いかと思います。その場合はPythonの標準ライブラリに含まれる unicodedata モジュールの normalize 関数を使うと便利です。 >>> impo
どうすればPythonをJuliaと同じくらい速く動かせるのか？ : 様々なやり方で計算の高速化を図る | POSTD
どうすればPythonをJuliaと同じくらい速く動かせるのか？ : 様々なやり方で計算の高速化を図る Julia対Python 科学技術計算には、Pythonなどの言語よりもJuliaを使った方がいいのでしょうか？ http://julialang.org/ に載っているベンチマークを見ると、どうしてもそんな風に思ってしまいます。というのも、Pythonなどの高水準言語は、スピード面で大幅に劣っているのです。けれども、これは私が最初に感じた疑問ではありません。私が気になったのは、「Juliaのチームが書いたPythonのベンチマークは、Pythonに最適なものだったのか？」ということです。 こういった多言語の比較について、私の考えを述べましょう。まずベンチマークというのは、実行するタスクによって定義されるものです。よって、そのタスクを実行するための最適なコードを、各言語に精通した人々が最
PythonでスタンドアロンなGUIアプリを作る - Sing it out
Mac Yosemite 上に構築する。 下準備 Homebrewのインストール クロスプラットフォームなGUIアプリを作るためにQtというライブラリを利用する。 Qtをインストールするのにbrewコマンドが必要となる。 Homebrew このページの先頭にあるスクリプトをコピーしてターミナル上で実行する。 virtualenvのインストール GUIアプリを作るには大規模なpythonライブラリのインストールが必要となるので、 既存の環境にあれこれインストールして汚したくない。 python環境を目的に合わせて切り分けられるvirtualenvをインストールする。 sudo pip install virtualenv virtualenvwrapper vitualenv環境作成 mkvirtualenv pygui workon pygui 必要なもののインストール Qt4 PySid
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
Pythonのジェネレータ、コルーチン、ネイティブコルーチン、そしてasync/await | POSTD
(訳注:2016/3/9、いただいたフィードバックを元に記事を修正いたしました。) 注意： この記事で書かれている機能は、大部分がPython 3.4で導入されたものです。ネイティブコルーチンとasync/await構文はPython 3.5でサポートされました。そのため、本記事に記載されているコードを試す場合はPython 3.5の利用をお勧めします。 ジェネレータは値を 生成する 関数です。普通、関数は return で値を返したあと、その下層のスコープは破棄します。関数を再度呼び出す場合、その関数はゼロから起動されることになります。つまり1回限りの実行となります。しかしジェネレータ関数は値を yield で返し、関数の実行を一時停止します。その後、関数を呼び出したスコープにコントロールが移ります。関数を再び呼び出して次の値を(存在すれば)得たい時は、実行を再開することができます。では
Pythonの新しい文字列フォーマット : %記号、str.format()から文字列補完へ | POSTD
「ほとんどの状況への対処について、一つの正しいやり方にフォーカスする」言語であるPythonですが、その文字列フォーマットは非常に悩ましく、また年々、多様化が進んでいます。 Python 3.6 では、文字列をフォーマットする方法には3通りあります（簡単な結合や string.Template の使用を除きます）。 %演算子 str.format関数 文字列の補完 （もし、この記事を全部読むつもりがないようであれば、 2016年2月に開催されるPyGrazの会合 に関する記事で、追加の例を含めてもう少し幅広くご紹介したいと思います） %形式の文字列フォーマット %形式は、少なくとも1.0バージョンからPythonに組み込まれているフォーマットです。Python 3以前のバージョンから使用している方には馴染みがあるでしょう。 多少の相違はあるものの、これはC言語の sprintf と同等の関
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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
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