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
Python - 別ディレクトリにあるファイルのインポート - ぼっち勉強会
インポートの基本構文とファイル 構文は次のようになります。 import {.pyを除いたファイル名} #import hogehoge_file ファイルの探索順序 インポート対象ファイルの探索は次の順序で行われます。 実行中のファイルと同じフォルダ カレントフォルダ 環境変数「PYTHONPATH」に列挙したフォルダ sys.pathに登録してあるフォルダ 参考:Pythonのモジュールインポートのしくみ — PythonMatrixJp 探索範囲を拡張する このままでは上記以外のパスにあるファイルをインポートできません。 これを解決するには、探索範囲に指定ディレクトリを追加する必要があります。 rubyでいう $LOAD_PATH.push('/path/to/dir')、 phpでいう set_include_path('/path/to/dir')のようなものだと思います。 py
Python + matplotlib によるヒートマップ - Qiita
Python と matploblib によるデータ可視化についてはすでに pandas + matplotlib による多彩なデータプロッティングや pandas を利用してデータセットの可視化を素早く試行する、 matplotlib (+ pandas) によるデータ可視化の方法などでさまざまな方法を説明してきました。 今回はヒートマップを描くわけですが、その前にあらためで可視化の方法についておさらいしましょう。 配列からのデータ可視化方法のまとめ ここでのデータ可視化とは配列からなるポピュラーな図示をさしています。配列とは、複数の属性値を持ち、 1 つのデータが 1 つの行で表されるデータの形式です。 いろいろなバリエーションがありますが、主軸となる代表的な可視化方法をまとめます。 棒グラフ (bar) データの大きさの比較に適したグラフです。縦や横に描画する方法、積み上げる方法、複
matplotlibを使う - たこ焼き食べた.net
前回は、numpyで行列を扱いました。 今回は、matploblibで折れ線グラフを書きます。 軸の名前とか色とかそういうグラフの体裁周りの話はまた今度書きます。 他のヒストグラムとかも次回にします。 以前のお話はこちら matplotlibでグラフを書く - たこ焼き食べた.net はじめに(pylabとmatplotlib) グラフの描画にはmatplotlibというライブラリを用います。 これには、pylabというモジュールが用意されています。 これは、 matplotlib.pyplot内にあるプロット用の関数 numpyの関数 matplotlib.mlabにある関数 を提供しているので非常に使い勝手が良いです。 というわけで、ここから先、しばらくは、 from pylab import * としてpylabをインポートしていきます。 matplotlibのサンプルを見ていると、
Python モジュールの 「matplotlib」 と 「pylab」 との関係性 ～「pylab」って何だっけ？ - Qiita
コードを書いている途中で、ふと、手が止まったこと Python をつかったコード実例をみていると、import pylab とインポートしているのを頻繁に見かけたりします。 pylabについて調べてみると、 Python によるMATLAB pylabはインターフェイスで、本体はmatplotlibなので、それをインストールする。 といった記述や、 import pylab # pythonのMATLAB likeなインターフェイス といった説明が目に付いたりする。 でも、pylab でグラフを描画したりもしている。 あれ？ matplotlib.pyplot.plot() と、pylab との関係って、何？？ 以下で頭が整理できました！ たこ焼き食べた.net 「matplotlibを使う」 はじめに(pylabとmatplotlib) グラフの描画にはmatplotlibというライブラ
Data types — NumPy v2.2 Manual
Getting started What is NumPy? Installation NumPy quickstart NumPy: the absolute basics for beginners Fundamentals and usage NumPy fundamentals Array creation Indexing on ndarrays I/O with NumPy Data types Broadcasting Copies and views Working with Arrays of Strings And Bytes Structured arrays Universal functions (ufunc) basics NumPy for MATLAB users NumPy tutorials NumPy how-tos Advanced usage an
【Python】pipの使い方 - TASK NOTES
Pythonのパッケージ管理システムであるpipの使い方をまとめました。まだ使用したことのない機能もあるので、今後使用するタイミングがあれば随時追加していきます。 pipとは Pythonのパッケージ管理システムでRubyでいうGemのようなものです。パッケージは PyPI - the Python Package Index からインストールされます。Pythonはその他にもパッケージ管理システムがありますが今は pip 一択です。 Python パッケージ管理技術まとめ (pip, setuptools, easy_install, etc) がよくまとまってます。 pipのドキュメント pip — pip 7.1.0 documentation pipのアップデート pipはPython 2.7.9 以降、Python 3.4以降からデフォルトでインストールされています。あまり古
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
17.1. subprocess — Subprocess management — Python 2.7.18 documentation
See also POSIX users (Linux, BSD, etc.) are strongly encouraged to install and use the much more recent subprocess32 module instead of the version included with python 2.7. It is a drop in replacement with better behavior in many situations. PEP 324 – PEP proposing the subprocess module 17.1.1. Using the subprocess Module¶ The recommended way to launch subprocesses is to use the following convenie
7. Compound statements — Python 2.7.18 documentation
Also note that the semicolon binds tighter than the colon in this context, so that in the following example, either all or none of the print statements are executed: Summarizing: compound_stmt ::= if_stmt | while_stmt | for_stmt | try_stmt | with_stmt | funcdef | classdef | decorated suite ::= stmt_list NEWLINE | NEWLINE INDENT statement+ DEDENT statement ::= stmt_list NEWLINE | compound_stmt stmt
Post by @momijiame
決定的に異なるのは、値が遅延評価されるために必要なメモリの量が少ない点らしい。 大きな範囲を指定する場合や、内容を全て使わない場合が多い (リストをなめるループがよく break するとか) ときに有効なようだ。 ただし xrange は全ての状況に有効ではないらしく、Python のドキュメント曰く以下の点に注意が必要とのこと。 xrange オブジェクトはスライス、結合、反復をサポートせず、 in 、 not in 、min() または max() は効率的ではありません。 ちなみに Python3 では range 関数が range オブジェクトを返すようになっていて Python2 の xrange 関数に近くなっている。 ただ、これは Python2 の xrange 関数と違いスライスをサポートしてるようだ。
Python Speed - www.peignot.net
多くの人々が頻繁にPythonプログラムの実行速度を心配しています。でもPythonを使わないと、堪らないくらいパフォーマンスのロスがありますよね？ 中には「なんだ、インタプリタのスクリプト言語か、まるっきり遅いや」なんて結論づける人もいます。その一方で、Pythonを実際に試してみて、十分な実行効率をもっていることに気づいた人もいます。もちろん、時にはとっても遅いプログラムができあがることもあります。 なぜ素のスピードが重要か？ あるいは重要でないか?多くの人が必要以上に速度に取りつかれていて、この種の問題ではCが優れた実績を示していることから、（Cが）全ての面で優れた言語であると考えています。他の人々は「開発の速度」がより重要で、Pythonを選ぶのはそのような時に限り、まあそれなりの速度だろうと考えています。そして頻繁に、Pythonのコードが期待以上の速度で動いていることに彼らは驚
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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
fortune -- Display random quotes
itertoolsによる順列、組み合わせ、直積のお勉強 - Qiita
Question #190816 “Unable to find 'python.swg' error” : Questions : Zorba
What is the difference between range and xrange functions in Python 2.X?
