PEP 8 – Style Guide for Python Code | peps.python.org
PEP 8 – Style Guide for Python Code Author: Guido van Rossum <guido at python.org>, Barry Warsaw <barry at python.org>, Alyssa Coghlan <ncoghlan at gmail.com> Status: Active Type: Process Created: 05-Jul-2001 Post-History: 05-Jul-2001, 01-Aug-2013 Table of Contents Introduction A Foolish Consistency is the Hobgoblin of Little Minds Code Lay-out Indentation Tabs or Spaces? Maximum Line Length Shoul
Python で文字列反転 - 似非プログラマの覚え書き
文字列を反転させる方法として、例えば Java ならば StringBuffer クラスの reverse メソッドがあるが、Python で「いかにも Python っぽい !」という書き方があったので紹介しつつ考察したい。 まずは正解から言ってしまうと、ここに書いてある。 文字列を逆順にする - ひきメモ >>> str = "abcdefg" >>> str[::-1] 'gfedcba' ではなぜこれが正解なのか。以下考察。 Python のドキュメントによれば、sequence type の s に対する s[i:j:k] は slice of s from i to j with step k とある。つまり i + k, i + 2k, … と取り出して、j に達したところで止まる。ただし注意書きとして The slice of s from i to j with step
A Quadratic Programming Page
This page contains a list of information and links related to the wonderful world of quadratic programming. If you have anything you would like to add, please send us a message. Quadratic programming codes: BQPD from Roger Fletcher CPLEX Barrier/QP solver CPLEX Simplex/QP solver CPLEX Mixed-integer QP solver The Xpress-MP Newton-barrier QP solver from FICO HOPDM from Jacek Gondzio and Anna Altman
高速数値計算ライブラリ「Numpy」覚書き - Pashango’s Blog
Pythonで一番有名で普及しているライブラリと言っても過言ではない「Numpy」の覚書きです。かなり多機能な数値計算ライブラリで、内部はC言語で記述されているため超高速に動作します。 ベクトル ベクトルの長さ＆正規化 import numpy a = numpy.array([[2,2]]) #ベクトルの長さ length = numpy.linalg.norm(a) #length=>2.8284271247461903 #ベクトルの正規化 a / numpy.linalg.norm(a) #=>array([[ 0.70710678, 0.70710678]]) 内積＆外積 import numpy v1 = numpy.array((1,0,0)) v2 = numpy.array((0,1,0)) #内積 numpy.dot(v1,v2) #=> 0 #外積 numpy.cros
NumPyを使ってみる - white wheelsのメモ
Windows, Python2.6, 2010/3/8の話題。 NumPyはPythonの数値計算ライブラリです。 http://new.scipy.org/download.htmlからダウンロードできます。 SourceForge site for NumPyからnumpy-1.3.0-win32-superpack-python2.6.exeをダウンロード 特に設定なしにインストールできます。 以下使い方のメモです。 配列オブジェクト 配列をベクトルとして使います。 "*"は内積ではなく、要素ごとの積をとったベクトルなので注意 from numpy import * u = array( [ 1, 2, 3 ] ) print u v = arange( 3 ) #[ 0, 1, 2 ] print v print u + v print u * v print "---" pri
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Python2で競技プログラミングする時に知っておきたいtips(入出力編) - Qiita
