Pythonで並列計算してみたいけど，どうすればいいかわからない調べたらいろいろ出てくるけど，いまいちピンとこないとりあえず簡単なプログラムで動作確認して，早く実装したいそんな方のための投稿になればなーと思います． いつものことですが，上の状態にあった自分が「そこそこ」使えるようになるまでのメモをまとめたものになります．早く実装できることを目標としているため，なるべく詳しい説明を省いて平易に説明することを心掛けたつもりです．．． 一番簡単な形：引数が一つで，その変数を並列させて処理前置きが長いのは苦手なので，早速簡単な例を挙げてその簡単な説明をしてみます．Pythonで並列化を試みる際に一番最初に見た方がよいと思うのは次のページです．Pythonの並列化の記事をいくつか見てもよくわからなかったのですが，このページで最初の手がかりがつかめました． pythonの並列計算（CPUの数だけ並列さ

こんにちは。 決定木の可視化といえば、正直scikit-learnとgraphvizを使うやつしかやったことがなかったのですが、先日以下の記事をみて衝撃を受けました。そこで今回は、以下の解説記事中で紹介されていたライブラリ「dtreeviz」についてまとめます。 explained.ai dtreevizの概要 dtreevizとは より良い決定木の可視化を目指して作られたライブラリです。 解説記事 : How to visualize decision trees Github : GitHub - parrt/dtreeviz: A python machine learning library for structured data. Sample Imagesdtreeviz/testing/samples at master · parrt/dtreeviz · GitHub 多

ちゃお・・・† 舞い降り・・・† 先日、前処理大全という本を読んで自分なりに何か書きたいなと思ったので、今回は自然言語処理の前処理とそのついでに素性の作り方をPythonコードとともに列挙したいと思います。必ずしも全部やる必要はないので目的に合わせて適宜使ってください。 前処理大全[データ分析のためのSQL/R/Python実践テクニック] 作者:本橋 智光技術評論社Amazon 前処理 余分な改行やスペースなどを除去 with open(path) as fd: for line in fd: line = line.rstrip() アルファベットの小文字化 text = text.lower() 正規化 (半角/全角変換などなど) import neologdn neologdn.normalize('ﾊﾝｶｸｶﾅ') # => 'ハンカクカナ' neologdn.normalize

＊OpenCVのバージョンは2.4.1です 【元の画像】 ＊Raspberry Piのカメラで撮影したのでサイズが大きめです 【線分】 line関数を使えば線を引くことができる cv2.line(画像, 始点座標, 終点座標, 色, 線の太さ) # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 # 画像の読み込み img = cv2.imread("test.jpg", 1) # 画像の高さ、幅を取得 height = img.shape[0] width = img.shape[1] # 左上から右下まで、太さ10の赤い線を引く cv2.line(img, (0, 0), (width-1, height-1), (0, 0, 255), 10) # 右上から左下まで、太さ50の青い線を引く cv2.line(img, (width-1, 0), (0, height

OpenCVには線分や四角（長方形、正方形）、円、楕円、円弧、矢印、マーカー、文字など、様々な図形を描画する関数が用意されている。物体を検出した位置を図示したりする際などに便利。 次の画像のように図形を描画できる。サンプルコードは最後に示す。 はじめに図形描画関数における引数について説明したあと、個別の関数について説明、最後に全体のサンプルコードとその出力結果を示す。 OpenCVでの図形描画の共通の引数 線分を描画: cv2.line() 矢印を描画: cv2.arrowedLine() 長方形を描画: cv2.rectangle() 円を描画: cv2.circle() 楕円を描画: cv2.ellipse() 円弧を描画: cv2.ellipse() マーカーを描画: cv2.drawMarker() 折れ線、多角形を描画: cv2.polylines(), cv2.fillPoly

Python における無名関数の使い方についてご説明します。 Python では lambda 式を使って無名関数を定義することができます。

Python 2 の高階関数のうち、組み込みで用意されている基本的なものについてご紹介します。 具体的には次の 3 つを見ていきます。 map() filter() reduce() 個別の説明に入る前に、まずは「高階関数」について少し説明をします。 高階関数とは、英語の「 higher-order function 」の訳で、「関数を引数として受け取る関数」のことです。たとえば、リストの各要素に共通の処理を加えたリストを作成したい場合なんかに、処理をわかりやすく簡潔に記述することができます。 高階関数の仕組みを用意している言語は他にもたくさんありますが、 Python の場合は「関数はオブジェクトであり、関数に () をつけると初めて関数が呼び出される」決まりとなっています。 () なしで関数の名前だけを指定すればその関数そのものを捉えることができます。 たとえば、三角関数を実装した s

今回はPythonとはそもそもなんだというPythonの概念的な意味の説明と一番の初歩であるpass文について解説します。 pass文とは、「何も行わない」という動作をする命令のことです。 この記事では、 ・Pythonの意味 ・pass文とは ・pass文を使う意味 と言った内容から、 ・pass文を使った例 を通して、一見すると使いみちがよくわからないpass文についてやPythonそもそもの意味についてわかりやすく解説します！ ※ この記事のコードはPython 3.7, Ubuntu 18.04で動作確認しました。 なお、Pythonの記事については、こちらにまとめています。 そもそもPythonの意味とは？ みなさんがよく耳にするPythonですが、そもそもPythonとは何なのでしょうか？ 正直言ってPythonと聞いてもプログラミング言語の一つ、くらいの認識の人は多いと思いま

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

matplotlibで動くグラフを書いて、AnimationGifに保存するにはImageMagickという画像のソフトをmatplotlibから呼び出すように設定すれば、こんな風な動くグラフが作成できます。 まずはImageMagickの入手から。 ImageMagickは下記ページより、ダウンロードします。 ImageMagick is a free and open-source software suite used for editing and manipulating digital images. It provides a ver... Windows版のファイルは下の方にあるので、downloadをクリックしてファイル（ImageMagick-7.0.6-0-Q16-x64-dll.exe）を入手します。 ImageMagickのインストールはダウンロードしたファイルを

追記: t2yさんが翻訳してくださいました。 argparseコマンドラインオプションと引数の解析 python 2.7からコマンドラインの引数を解釈するargparseモジュールが標準で入りました。 従来使われてきたoptparseは廃止されます。ただし、広く使われているところから他の廃止されるモジュールとは異なり消されることはなく、警告も標準では出ません。 optparseからargparseに移行する理由や廃止の進め方はPEP 389に記載されています。 以下にPEP 389の和訳を(訳に自信がない場所がありますが)行ないましたので参考にしてください。 http://www.tdoc.info/PEP-ja/389.html というわけで、ざっとargparseの使い方を勉強したのでここに公開します。間違ってたらご指摘ください。 なお、ちゃんとしたドキュメントは http://doc

English version available on dev.to はじめに matplotlibで作ったグラフの細かい調整は大変です。何をどういじったらいいのかを調べるのにアホみたいに時間がかかることがあります1。「何を」の部分の名前さえわからないこともあります。解決の糸口を掴んだ後も希望通りの見た目を実現するまでの最後のアレンジに苦労することが多いです2。これらの問題はmatplotlibのグラフがどういう要素で構成されていて、それらに対してどういうことができるかを知ることでいくらか改善されます。私はひたすらStack Overflowの回答を読むことでいろんなつまづきを時間をかけて乗り越えてきましたが、最近になってようやく公式チュートリアルにこの苦労を回避できたはずのヒントが書いてあることに気づきました。初期にざっと目を通したのですが「なるほど、よくわからん」と判断して読み込まな