普通のインタラクティブシェルの場合 以下の2行を打ち込めばOKです。 >>> import readline >>> readline.write_history_file('history.py') ↑の例の場合、現在のディレクトリにhistory.pyという名前で保存されます。現在のディレクトリを知りたい場合は以下で調べましょう。 >>> import os >>> print(os.getcwd()) IPythonの場合 IPythonの場合は%saveコマンドが使えます。例えば In [(数字)]: %save 'history.py' 2-5 7 11 と書くと、自分の打った2, 3, 4, 5, 7, 11行目のコマンドがhistory.pyに保存されます。 コマンド履歴を確認したいときは以下のコマンドが使えます。 In [(数字)]: %history -n 参考 shel
世の中には「大学での数学は哲学になる」という言説がある。この言説自体には多くの立場の人々から様々な賛否の意見があるだろうが、とにかく「大学で学ぶ数学は難しい」という事実は誰しもの共通認識であるように思われる。では、何故現代数学は難しいのか?その答えは必ずしも単一の理由ではないだろう。そして、その中のいくつかは現代のテクノロジーや一部の啓蒙家による新たな活動を活用すれば、乗り越えることができるものも多いと考える。以下に私見をまとめてみたい。 ●その1:まず、そもそも数学の厳密さは難しい 第一の理由として、数学の厳密さが挙げられるだろう。数学は、証明に至るまでの道に一つでも間違いがあれば全てが無となる学問である。世の中にここまで取り扱いに神経を使う仕事はなかなかないだろう。一般的な「頭脳労働」と呼ばれる仕事においては、「Done is better then perfect」という言葉があるよ
はじめに どうも、最近 Rust を勉強し始めた ぐちお@ihcgT_Ykchi です。 Rust を勉強しだしたのは、huggingface の tokenizer のように、python でコードを書く際にピンポイントで高速化できると良さそうと思ったのが一つですが、正直なところ単に春だし新しい言語勉強するか〜って気持ちになったのが大きいです。 ところで、ちょうど最近同期の @cruelturtle が rust を jupyter notebook で使える rustdef というツールを作ったようで、いい機会なので簡単に記事を書いてみようと思いました。 ちなみに私は Rust を勉強し出してまだ 1 week 程なのでかなり筋の悪い書き方をするかもしれないですが、ご容赦下さい。。 #shinjukurs で話しました。Rust を *jupyter notebook* 上で使う ht
修士・博士課程時代 流体の直接数値計算 C++でシミュレーションを実装 Pythonで可視化+統計量の解析(on Jupyter) データはmsgpackで保存 データ同化の研究を始める 既存のコードベースを廃棄 Pythonで実装を始める NumPy/SciPy使用 Python遅い(´・ω・`) Pythonでは関数の呼び出しがインライン展開できない 汎用性高く実装できない でも、もうC++は書きたくない コンパイルに1分かかるのはちょっと・・・ 何で書く? Haskellで書いてみた ものすごく遅いコードが出来上がった(涙) 配列を部分的に書き換えていくコードが書きづらい コンパイル遅い GoかRustか Goが流行ってるのでRustにした Rustを覚える C++の不満点が解消されている ビルドシステム(cargo) moveが自然に導入 template -> traits (c
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