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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)
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
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
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
pyvenvとは何か - Qiita
pyvenv とは 開発に必要なライブラリセットを、用途に応じて別々に持つ仕組み 使用例 １つの開発機で２つのプロジェクト(ProjectAとProjectB)を開発するケースの例 プロジェクトAでは、libray A の ver.1.0 と、library B のver.1.0 を使いたい プロジェクトBでは、libray A の ver.2.1 を使いたい 同じ開発機でプロジェクトAとプロジェクトBを開発したいが、それぞれの開発で環境を使い分けたい。 使い分ける理由の例 library A は ver違いをプロジェクトごとに使い分ける プロジェクトB ではlibrary B をインストールしたくない（不要なものをインストールして処理を重くしたくない、プロジェクトのコードと競合する、などの理由） 環境（必要なライブラリセット）を分けるためにpyvenvを使う pyvenv prj_a_e
Feedy(Python)でRSSフィードをいい感じに処理する - c-bata web
最近、RSSフィードをfetchしてゴニョゴニョ処理したいと思うことが多かったのですが、特に気にいるライブラリが無かった *1 のでFeedyというライブラリを作ってみました。 個人的には結構気に入っていて、便利に使えているので紹介します。 もともと欲しかった機能・特徴としては、 デコレータベースでシンプルに記述できる 当然、前回fetchした時間からの更新分のみの取得も可 RSSフィードのリンク先のhtmlも自動で取得して、好きなHTMLパーサ(個人的にはBeautifulSoup4)でいい感じに処理したい 具体的には↓のように記述します from feedy import Feedy feedy = Feedy('./feedy.dat') # 前回フェッチした時間とかを格納(Redisとかに自分で置き換えることも可能) @feedy.add('https://www.djangopa
GithubにPythonのライブラリをあげてpipでインストールする | junion blog
概要 Githubで独自のPythonライブラリを管理して，pipでインストールができるようにする方法です． ディレクトリ構成 まずは，pipでインストールできる構成にするために，ディレクトリを以下のように構成します． pip_github概要 Githubで独自のPythonライブラリを管理して，pipでインストールができるようにする方法です． ディレクトリ構成 まずは，pipでインストールできる構成にするために，ディレクトリを以下のように構成します． pip_github_test |--pip_github_test | |--__init__.py | |--test.py |--README.md |--setup.py 各要素の説明 __init__.py pip_github_testがPythonライブラリであることを示すためのファイルです．中身は空でも良いのですが，ライブ
Electron as GUI of Python Applications · Fleeting Years
Electron as GUI of Python Applications 21 Jun 2015 important notice Do NOT need to read this post. Please checkout the updated post for a better solution and a better explanation. what Electron (formerly Atom Shell) is a desktop node.js-powered “shell”. It is designed by Github and used to build Atom Editor. Python is a simple and powerful programming language. This post is a note about how to use
MyEnigma
ＬＩＦＥ ＳＨＩＦＴ（ライフ・シフト）―１００年時代の人生戦略 LIFE SHIFT ＬＩＦＥ ＳＨＩＦＴ２―１００年時代の行動戦略 LIFE SHIFT 目次 目次 はじめに ツイートメモ 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに かなり面白かったので、 すぐにアクセスできるように、 関連ツイートをまとめておきます。 続きを読む 現場で使える！Python科学技術計算入門 NumPy/SymPy/SciPy/pandasによる数値計算・データ処理手法 目次 目次 はじめに SciPyのサブモジュール scipy.cluster: クラスタリング scipy.constants: 物理数学定数 scipy.datasets: データセット scipy.differentiate: 数値微分 scipy.fft: フーリエ変換 scipy.integrate: 数値積分 s
PythonのGUIライブラリKivyによるクロスプラットフォームGUIアプリ作成入門 - MyEnigma
Kivyプログラミング ―Pythonで作るマルチタッチアプリ― (実践Pythonライブラリー)posted with カエレバ原口 和也 朝倉書店 2018-06-25 Amazonで探す楽天市場で探すYahooショッピングで探す 目次 目次 はじめに Windowを作る アクションバーを作る テキスト入力ボックスを作る ボタンのUIを作る スライダーUIを作る チェックボックスのUIを作る matplotlibのグラフをkivyの一部として利用する 二次元の地図データを埋め込む 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに 先日、 PythonのマルチプラットフォームGUIライブラリである Kivyを紹介しましたが、 myenigma.hatenablog.com myenigma.hatenablog.com 今回は、Kivyによる基本的なGUIシステムの 作り方を紹
Pythonからはじめる数学入門
Pythonは書きやすくて読みやすい、使うのが楽しいプログラミング言語です。本書では、学生や生徒、プログラミングの初心者が、数学の問題を具体的に解く楽しみをPythonを用いて体験します。方程式の解を求めたり、統計や確率を計算したり、放物線運動をプロットしたり、フラクタル図形を描いたり、フィボナッチ数と黄金比の関係を探ったりします。同時に、matplotlibとSymPyの使い方も学びます。数学とプログラミングの両方の知識と技術を身につけることができる、まさに一石二鳥の一冊です。 目次 日本語版まえがき 謝辞 はじめに 1章 数を扱う 1.1 基本数学演算 1.2 ラベル：名前に数を割り当てる 1.3 さまざまな種類の数 1.3.1 分数を扱う 1.3.2 複素数 1.4 ユーザ入力を受け取る 1.4.1 例外と不当入力の処理 1.4.2 分数と複素数を入力 1.5 数学を行うプログラムを
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VSCodeでPythonをデバッグする - Qiita
pip 7.1 で追加された constraints file の使いドコロ - Qiita
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