pandas + matplotlib による多彩なデータプロッティング - Qiita
科学技術計算用言語としての Python そもそもなぜデータ分析などの科学技術計算を Python でやるのでしょうか。主に次の二点によります。 NumPy, pandas, matplotlib など豊富なライブラリが揃っている 汎用性の高いグルー言語として利用できる データフレームを利用した計算とそのグラフ描画 (プロッティング) のみであれば R のほうがどちらかといえば簡単かもしれません。しかし統計解析を汎用性の高い Python で完結させることで様々な分野へのより幅広い応用が可能になります。 NumPy 統計解析の多くはベクトル演算を伴います。 NumPy は高速でメモリ効率の良い多次元配列の実装である ndarray を備えています。プログラミング言語に元から備わっている配列・ハッシュオブジェクトでは到底かなわないような高次元のベクトル演算を可能にします。またファンシーインデ
Verilog HDLのデザイン解析・コード生成のためのPythonベースのオープンソースツールキットPyverilogをリリースしました - shtaxxx日記
Pyverilogは，ハードウェア記述言語Verilog HDLで記述されたハードウェアデザインの解析とコード生成を行うための，Python実装のツールキットです． githubからダウンロード Pyverilog: Python-based Hardware Design Processing Toolkit for Verilog HDL 構成 Pyverilogは4つのツールで構成されています． 構文解析器 (vparser) データフロー解析器 (dataflow) コントロールフロー解析器 (controlflow) コード生成器 (ast_code_generator) すべてのコードはPythonで記述されており，全体で12,000行程度とコンパクトなツールに仕上がっています． 構文解析器 構文解析器は，最もポピュラーなコンパイラコンパイラLex-YaccのPython実装の
PyCoRAM by shtaxxx
PyCoRAM Python-based Implementation of CoRAM Memory Architecture for AXI4 Interconnection on FPGAs Download ZIP Download TAR View On GitHub This project is maintained by shtaxxx What's PyCoRAM? PyCoRAM is yet another implementation of CoRAM (Connected RAM) memory architecture for FPGA-based computing. PyCoRAM generates AXI4 IP-core design from your computing kernel logic and memory access pattern
Pyverilog by shtaxxx
Python-based Hardware Design Processing Toolkit for Verilog HDL Download .zip Download .tar.gz View on GitHub What's Pyverilog? Pyverilog is open-source hardware design processing toolkit for Verilog HDL. All source codes are written in Python. Pyverilog includes (1) code parser, (2) dataflow analyzer, (3) control-flow analyzer and (4) code generator. You can create your own design analyzer, code
QuickStart — llvmpy
llvmpy is a Python wrapper around the llvm C++ library which allows simple access to compiler tools. It can be used for a lot of things, but here are some ideas: dynamically create LLVM IR for linking with LLVM IR produced by CLANG or dragonegg build machine code dynamically using LLVM execution engine use together with PLY or other tokenizer and parser to write a complete compiler in Python Quick
llvm-py を使ってみた。 - moriyoshiの日記
llvm-pyはドキュメントがめちゃくちゃよく書けているのはいいんだけど、バインディングとしての完成度は…普通かな。 0 から 9 までの値をそれぞれ 2 倍したものを表示するサンプルを書いてみた。実は with を初めて使った。 basic block (BB) のセマンティクスとか、定義済み外部関数で、かつ可変引数である printf の呼び出し方とかが参考になるといいなと思う。 文字列定数の扱いはひょっとしたら間違ってるかもしれない。ドキュメントいろいろ漁ったけどよくわからなかったので。 出力結果は次のようになるはず。printf 呼び出しがインライン化されたりしているのは最適化パス (PASS_FUNCTION_INLINING) のおかげ。いろいろパスを足したり除いたりして、どう最適化が効いてくるのかを見るのもおもしろい。 BEFORE: define void @loop()
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
3.4.7 数値型をエミュレーションする
これらのメソッドは、二項算術演算 ( +, -, *, //, %, divmod(), pow(), **, «, », &, ^, |) を実現するために呼び出されます。例えば、式 x+y の場合、x が __add__() メソッドをもつクラスのインスタン スであれば、x.__add__(y) が呼び出されます。 __divmod__() メソッドは、__floordiv__() と __mod__() を使った場合と等価にならなければなりません; __truediv__() (下記参照) と関連づける必要はありません。 組み込みの三項演算子バージョンの関数 pow() をサポートする場合には、 __pow__() は、オプションとなる第三の引数を受け取れなくては なりません。 こらのメソッドが渡された引き数に対する操作を提供していない場合には、 NotImplemented を送出
Genetic Programming and a LLVM JIT for restricted Python AST expressions | Terra Incognita
Genetic Programming and a LLVM JIT for restricted Python AST expressions A small intro on the rationale So I’m working on a Symbolic Regression Machine written in C/C++ called Shine, which is intended to be a JIT for Genetic Programming libraries (like Pyevolve for instance). The main rationale behind Shine is that we have today a lot of research on speeding Genetic Programming using GPUs (the GPU
graph-tool
graph-tool is a en efficient python module for graph analysis and manipulationWelcome to graph-tool! graph-tool is an efficient python module for manipulation and statistical analysis of graphs (a.k.a. networks). With graph-tool you can do the following: Easily create directed or undirected graphs and manipulate them in an arbitrary fashion, using the convenience and expressiveness of the python
ast — Abstract Syntax Trees
ast — Abstract Syntax Trees¶ Source code: Lib/ast.py The ast module helps Python applications to process trees of the Python abstract syntax grammar. The abstract syntax itself might change with each Python release; this module helps to find out programmatically what the current grammar looks like. An abstract syntax tree can be generated by passing ast.PyCF_ONLY_AST as a flag to the compile() bui
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
PLY (Python Lex-Yacc)
原文 Documentation version: $Header: /cvs/projects/PLY/doc/ply.html,v 1.3 2004/05/27 17:30:56 beazley Exp $ PLY Version: 1.5 目次 Introduction PLY概要 Lexの例 Lex実装ノート 基本的なパージング yaccの例 文法規則関数の結合 空生成規則 曖昧文法を扱う parser.out ファイルについて 構文エラーの処理 行番号の追跡 ASTの構築 Yacc 実装ノート パーサとLexer State Management Pythonの最適化モードを使用する 次にすべきこと Introduction PLYはポピュラーなコンパイラ構築ツールであるlexとyaccのピュアPython実装である。この実装は、先人の
Clang の構文解析インターフェースを Python から叩いてみようという話
iOS App 開発担当の松本です。 Sleipnir for Mac をお試しいただいた皆様、ありがとうございます。まだの方は是非！ さて、先日の記事にもあるように、Apple は LLVM を基盤とした開発環境を着々と整備してきています。今日は LLVM 関連ツールの中でも特に注目されている Clang で少し遊んでみたいと思います。 Clang は LLVM をバックエンドとした C/C++/Objective-C のコンパイラです。GCC に比べてコンパイルが速かったり、生成されたバイナリがより最適化されてたりと、色々と優れているのですが、中でも面白いのがコンパイル途中で生成される構文木に、アクセスする為のインターフェースが用意されている点です。Xcode ではお馴染みの「コード補完」や「リファクタリング」などの機能が、このインターフェースを利用して実装されていて、方法次第でかなり
Introduction — PyObjC — the Python ⟷ Objective-C bridge
The PyObjC project aims to provide a bridge between the Python and Objective-C programming languages. The bridge is intended to be fully bidirectional, allowing the Python programmer to take full advantage of the power provided by various Objective-C based toolkits and the Objective-C programmer transparent access to Python based functionality. The most important usage of this is writing Cocoa GUI
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3.11 inspect -- 使用中オブジェクトの情報を取得する
https://funini.com/kei/py/thread.shtml