Python 3.6.1 日本語ドキュメントを Dash.app に追加するYou signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
Fluent Python
一歩先行くパイソニスタを目指す人のためのPython解説書。Pythonはシンプルです。使い方を覚えるのも簡単で生産性を短期間で高めることができます。しかしこれは、Pythonに備わっている豊富な機能のほんの一部しか使っていないということでもあります。本書では、とても有用なのにあまり使われていないPythonの特徴的な機能を活用し効果的で慣用的なPythonコードを書く方法について解説します。読者は、Pythonicな思考とコーディング手法を身につけ、コードをより短く、より速く、より読みやすくする方法を学べます。本書では、どうすれば熟練のPython 3プログラマーになれるのかを徹底的に追及します。 賞賛の声 監訳者まえがき まえがき 第Ⅰ部 プロローグ 1章 Pythonのデータモデル 1.1 Pythonicなトランプ 1.2 特殊メソッドの使用方法 1.2.1 数値型のエミュレーショ
jupyterのテーマカラーが超簡単にかっこよくなる『jupyterthemes』 - プロクラシスト
jupyterがどう便利なのかは、以前の記事に書きましたので、知らない方はどうぞ！ www.procrasist.com 一つ不満があるとしたら、背景色がクールじゃないことです。 別に背景色がクールだからといって進捗が無限に発生する！わけではないんですが、気持ちの問題です。 簡単にできないのかなぁと思って調べていたら、驚くほど簡単だったので、メモしておきます。 Jupyter theme 利用可能なテーマ テーマを変える テーマ見本 chesterish grade3 gruvboxd gruvboxl monokai oceans16 onedork solarizedd solarizedl まとめ Jupyter theme まず、テーマをpipでインストール pip install jupyterthemes コレで、背景色を変える準備が整いました。簡単！ 利用可能なテーマ jt
Pandasを使ったデータ操作の基本 - ぴよぴよ.py
データ分析の会社に転職してから3ヶ月。 最初の1ヶ月はPandasの扱いに本当に困ったので、 昔メモしてたことを簡単にブログに記録しておく(o ･ω･)ﾉ 【追記】2017/07/31 0:36 データが一部間違ってたので修正しました Pandasとは pandasでよく使う型 テストデータについて 余談 Pandasでのデータ操作入門 pandasのload データ(csv)のロード データのサイズ データのカラム 行列から必要な列(カラム)を取り出す 条件にマッチするデータを取り出す 1. DataFrame.queryで取り出す True/FalseのSeries型を指定し、Trueの行だけを取り出す 追記(2017/12/14) 行列から必要な行番号を指定してを取り出す グループ分けと集計 新たな列を追加する 固有値を追加する 他の列を加工して新たな列を作る 他の複数列を加工して新
Why is Python Growing So Quickly? - Stack Overflow
Capture, share, & collaborate on knowledge internally. We recently showed that, based on Stack Overflow question visits, Python has a claim to being the fastest-growing major programming language, and that it has become the most visited tag on Stack Overflow within high-income countries. Why is Python growing so fast? Python is used in a variety of purposes, ranging from web development to data sc
Pythonをとりまく並行/非同期の話
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Pythonとパッケージングと私
1. Metric Learning とは 2. Softmax + Metric Learning 3. Cosine Based Softmax 4. Cosine Based Softmax Loss の改良
PythonユーザのためのJupyter「実践」入門 - ステーショナリー研究室日報
最近発売された「PythonユーザのためのJupyter「実践」入門」を八重洲ブックセンターで買った。 最近はExcelの代わりにJupyter Notebookを使うようにしている。簡単なグラフくらいなら、ネットを調べればすぐに描くことができる。しかし、もうちょっと気の利いたことをしたいとか、効率よく作業できてるのだろうかという疑問が出てくる。この本の前書きにも同じようなことが書いてあって、「Jupyter Notebookの活用とデータ可視化における実践例や知見が集まった場所がすくない」と著者らは思ってこの本を書いたようだ。 ちなみに、Jupyter Notebookとは、ブラウザベースのPythonのインタラクティブ実行環境のことだ。Anacondaをインストールするだけで環境構築はすべて終了するので、導入のハードルもかなり低い。自分にしっくりくる環境構築ができないと、プログラミング
PythonはFPGAアクセラレーションの裾野を広げるか
英国のIT専門媒体、「The Register」とも提携し、エンタープライズITのグローバルトレンドを先取りしている「The Next Platform」から、＠IT編集部が独自の視点で“読むべき記事”をピックアップ。プラットフォーム3へのシフトが急速に進む今、IT担当者は何を見据え、何を考えるべきか、バリエーション豊かな記事を通じて、目指すべきゴールを考えるための指標を提供していきます。 ここ数年、FPGAの使いやすさやアクセスのしやすさを高めるために、さまざまな取り組みが行われている。高レベルインタフェースを提供するOpenCL（Open Compute Language）を使った開発から、Amazon Web Services（AWS）による再構成可能なデバイスの提供まで、こうした取り組みが盛り上がりを見せている。だが、一般の科学技術アプリケーション開発者の間では、FPGAの利用は全
sh — sh 1.14.0 documentation
sh¶ sh is a full-fledged subprocess replacement for Python 2.6 - 3.8, PyPy and PyPy3 that allows you to call any program as if it were a function: wlan0 Link encap:Ethernet HWaddr 00:00:00:00:00:00 inet addr:192.168.1.100 Bcast:192.168.1.255 Mask:255.255.255.0 inet6 addr: ffff::ffff:ffff:ffff:fff/64 Scope:Link UP BROADCAST RUNNING MULTICAST MTU:1500 Metric:1 RX packets:0 errors:0 dropped:0 overrun
GitHub - go-python/gopy: gopy generates a CPython extension module from a go package.
gopy generates (and compiles) a CPython extension module from a go package. This is an improved version that works with current versions of Go (e.g., 1.15 -- should work with any future version going forward), and uses unique int64 handles to interface with python, so that no pointers are interchanged, making everything safe for the more recent moving garbage collector. It also supports python mod
Logging HOWTO — Python 3.3.7 documentation
Logging HOWTO¶ Author: Vinay Sajip <vinay_sajip at red-dove dot com> This page contains tutorial information. For links to reference information and a logging cookbook, please see Other resources. Basic Logging Tutorial¶ Logging is a means of tracking events that happen when some software runs. The software’s developer adds logging calls to their code to indicate that certain events have occurred.
ログ出力のための print と import logging はやめてほしい - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに Python入門系の記事では概して、Pythonのロギング機能の紹介で最初にlogging.debug()といったloggingモジュール付属の関数を呼ぶ方法を案内しています。 Python本家が提供するloggingの「基本チュートリアル」でもこの点で大差ありません。Python本家の基本チュートリアルでは、print()関数を使用する方法もロギングの手段として有効であるとし、タスクに応じてprint()やlogging.debug()を使いわけよう、という流れで記述されています。 コマンドラインスクリプトやプログラムで普通
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Amazon.co.jp: PythonユーザのためのJupyter［実践］入門: 池内孝啓, 片柳薫子, 岩尾エマはるか, @driller: Digital Ebook Purchas
GitHub - amitt001/delegator.py: Subprocesses for Humans 2.0.
GitHub - gorakhargosh/watchdog: Python library and shell utilities to monitor filesystem events.
Amazon.co.jp: PythonユーザのためのJupyter[実践]入門: 池内孝啓, 片柳薫子, 岩尾エマはるか, @driller: 本![Amazon.co.jp: PythonユーザのためのJupyter[実践]入門: 池内孝啓, 片柳薫子, 岩尾エマはるか, @driller: 本](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/80c3646f32c686c084badad4cb4a25b935742338/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fm.media-amazon.com%2Fimages%2FI%2F51ZeYjBnmfL._SL500_.jpg)
NGINX Unitでpython wsgiサーバーを動かす - Qiita
GitHub - nk412/pyfzf: A python wrapper for fzf
The Allison Kennedy is coming soon