レトロゲームエンジン Pyxel でプログラミングを始めよう！ - kitao's blog
こちらの記事は2018年時点の古い情報になります。最新の情報はこちらをご参照ください。 Pyxelの開発が一区切りしたので、改めて紹介記事を書いてみました。 Pyxelって何？ Pyxel（ピクセル）は、昔ながらのドット絵タイプのゲームを簡単に作れる「レトロゲームエンジン」です。 2018年7月30日にリリースされた、非常に新しいゲームエンジンなのですが、海外を中心に急速にユーザーが増えています。 github.com プロジェクトはGitHubでオープンソースとして公開されており、公開４日でGitHubのデイリーランキングで全１億のプロジェクト中１位を獲得。ついでに作者である私もGoogle、Facebook、Microsoft等の企業アカウントを含む3100万人の開発者ランキングで１位になっています。（１位の座は48時間持ちませんでしたが…） GitHub上ではその後もスター数が増え続
Python's tours - A Numerical Tour of Data Science
These are the Python tours, that can be browsed as HTML pages, but can also be downloaded as Jupyter notebooks. Please read the installation page for more information about how to run these tours. Basics Introduction to Image Processing Le traitement numérique des images Image Approximation with Fourier and Wavelets Interactive Exploration of Image Approximation Wavelet and DCT image compression W
iOS上で動作する革命的ものづくり環境「Pythonista 3」の魅力をとくと語る
iOS用のアプリは通常、開発アカウントを取得し、Macを使って開発します。 開発アカウントを取得するほどではないが、iOSデバイス上で何かやりたい処理がある、という人はいるでしょう。 あるいは、プログラム好きな人なら率先してiOSデバイス上でプログラミングをしたいと思うのではないでしょうか。 そうしたニーズに存分にこたえることができる、iOSデバイス上で動作する統合開発環境がPythonista 3です。 2016年9月21日に開催されたPyCon JP 2016で @equal_001 さんがPythonistaについて発表されていたのでご紹介。 Python支持者のことをPythonistaといいますが、アプリ名はそこから取ったんでしょうね。 正真正銘のPythonが内蔵されていて、ローカルで動きます。 [参考] Kazuhiro AbeさんはTwitterを使っています: 「インタプ
Atom Flight Manual
AI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities and be
Pythonや機械学習、そして言語の競争について – 極めて主観的な見地から | POSTD
(訳注：2016/1/5、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) よくある主観的で痛烈な意見を題名に付けたクリックベイト（クリック誘導）記事だろうと思われた方、そのとおりです。以前指導してくれた教授から教わったある洞察/処世術は、些細でありながら私の人生を変えるマントラとなったのですが、私がこの記事を書いたのはそれによるものです。「同じタスクを3回以上繰り返す必要があるなら、スクリプトを書いて自動化せよ」 そろそろ、このブログはなんだろうと思い始めているのではないでしょうか。半年振りに記事を書いたのですから。ツイッターで書いた Musings on social network platforms（ソーシャル・ネットワークプラットフォームについてじっくり考える） はさておき、この半年の間書き物をしていないというのはうそです。正確には、400ページの 本 を書きました。
Python のバージョン毎の違いとその吸収方法について - CUBE SUGAR CONTAINER
この記事の目指すところ 現在 Python はバージョン 2.x 系と 3.x 系という、一部に互換性のないふたつのメジャーバージョンが併用されている。 その上で、この記事にはふたつの目的がある。 ひとつ目は、2.x 系と 3.x 系の違いについてまとめること。 現状、それぞれのバージョン毎の違いはまとまっているところが少ない。 自分用に、このページだけ見ればひと通り分かる！っていうものがほしかった。 ふたつ目は、2.x 系と 3.x 系の違いを吸収するソースコードの書き方についてまとめること。 こちらも Web 上にナレッジがあまりまとまっていない。 これについては今 python-future というパッケージがアツい。 尚、サポートするバージョンは以下の通り。 2.x 系: 2.6 と 2.7 3.x 系: 3.3 と 3.4 本題に入る前に、最近の Python 事情についてまとめ
Pythonにおけるプロファイリング ― コードの高速化のために | POSTD
ここHumanGeo社ではPythonを使うことが多く、それは極上の楽しみでもあります。美しく機能的なコードを短時間で記述するのにPythonはうってつけで、私個人にとっても一押しの言語です。仕事に限らずプライベートでも使っています。そんな素晴らしいPythonですが、欠点がないわけではありません。それはあまりにも遅いことです。幸いPythonには、コードをプロファイリングするための優れたツールがいくつかあるので、コードの美しさと速さを共存させることができます。 HumanGeoで働き出した頃、実行に長時間を要すプログラムのボトルネックを探り、何とかしてそれを速くさせるという仕事を担当しました。その内容は、 cProfile や PyCallGraph （ ソース ）、はたまたPyPy（高速なPython用代替インタプリタ）などの各種ツールを使って、プログラムを最適化するためのベストな方法
The Jupyter Notebook — IPython
The Jupyter Notebook¶ (Formerly known as the IPython Notebook)¶ The IPython Notebook is now known as the Jupyter Notebook. It is an interactive computational environment, in which you can combine code execution, rich text, mathematics, plots and rich media. For more details on the Jupyter Notebook, please see the Jupyter website. © Copyright the IPython development team. Python is trademark of the
データサイエンス向けのPython統合開発環境「Rodeo」をリリース
「Rodeo」は、Pythonでデータサイエンスを取り扱うためのIDEで、軽量なIPython Notebookとしても使える。なお、Yhatではかねてより「Rodeo」を内部的に使用していた。 IPython Notebookは、プレゼンテーションやチュートリアルには便利なものの、データサイエンスにおける日常的な作業に使うには大きすぎ、Sunlime TextやVIMといったエディタも、同様といえる。「Rodeo」は、オートコンプリート対応ターミナル、テキストエディタ、プロットの閲覧といった、データサイエンスでのデータ解析に最低限必要な機能を搭載して開発された。 ただし、ミニマルな環境でも動作するものの、軽量なPythonとしての使用では、パフォーマンスがわずかに劣る場合もある。 内部的には、UIとPython環境との通信を行うために、IPythonカーネルを使用する。エディタには、「R
Python入門 : 4日間コース社内トレーニング
The document describes various probability distributions that can arise from combining Bernoulli random variables. It shows how a binomial distribution emerges from summing Bernoulli random variables, and how Poisson, normal, chi-squared, exponential, gamma, and inverse gamma distributions can approximate the binomial as the number of Bernoulli trials increases. Code examples in R are provided to
Google Python スタイルガイド
概要¶ これは Google Python Style Guide Revision 2.29 を日本語に訳したものです。 本家ガイドは CC-By 3.0 ライセンス の基で公開されています。また、本ガイドも同ライセンスを継承します。 本家ガイドの著者は以下の通りです。 Amit Patel Antoine Picard Eugene Jhong Jeremy Hylton Matt Smart Mike Shields また、本ガイドの翻訳者は以下の通りです。 Kosei Kitahara 本ガイドに誤植、誤訳があった場合は issue で教えてください。 その他本ガイドに関する問い合わせは、サイト最下部に記載のメールアドレスか @Surgo にお願いします。 はじめに¶ Python は Google で使われている主要なスクリプト言語です。 このスタイルガイドは Python によ
「Raspberry Pi（ラズベリー・パイ）」について知っておくべきこと | ReadWrite Japan
「Raspberry Pi（ラズベリー・パイ）」について知っておくべきこと Raspberry Piは誰でも気軽に楽しむことができるシンプルなコンピューターだ。皆さんにも使い方を紹介しよう。 注文しておいた「Raspberry Pi（ラズベリー・パイ）」は、夕方にメール便で到着した。そしてその日の深夜までには、夫と私はそれをプリント・サーバーとして動かすことに成功していた。実は私達はどちらも、コンピューター・サイエンスの経験などは全く持ち合わせていない。 Raspberry Piは非常にシンプルなカード・サイズのコンピューターで、誰でも簡単にプログラムすることができる。元々は英国の学生が科学、テクノロジー、エンジニアリング、数学などを学ぶ入門用として設計されたものだが、35ドルという手頃な価格も手伝って、ホビー用途としても世界中の人々にとても人気がある。 小型のデバイスであるにも関わら
PythonにMinecraft...。いま教育現場に拡がる「子どものプログラミング」 | ライフハッカー・ジャパン
makeuseof：プログラミングカンファレンスに「学校の先生」が訪れるなんて、ちょっと前までは考えられなかったことでしょう。 ところが先日コベントリー大学のコベントリー・テクノセンターで開催されたカンファレンス「PyCon UK」には、教師の姿が数多く見られました。プログラマと教師が、それぞれの専門知識を共有し合っていたのです。彼らに共通の関心事は、若者向けのコンピューティング教育にありました。 イギリス政府は先ごろ、国内の学校でコンピュータサイエンスを必修にすると同時に、基礎的な（時代遅れの）事務スキルのみを教えていた IT カリキュラムを大きく改めました。その何が素晴らしいって、新カリキュラムがものすごく自由なところ。守るべきマイルストーンは、「シーケンス、条件分岐、反復を使ってプログラムを書く。変数や種々の入出力形態を使用する」などのシンプルなものばかりで、それを実現する手段は完全
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scene — 2D Games and Animations — Python 3.6.1 documentation
強くなるためのプログラミング -プログラミングに関する様々なコンテストとそのはじめ方-#pyconjp
http://plus.appgiga.jp/masatolan/2014/02/13/50594/
言語処理100本ノック 2015
Python と R で連携する - Qiita
https://dl.dropboxusercontent.com/u/555254/pep-0008.ja.html
curlを捨ててhttpieを使おう - Qiita
