python でコマンド実行。サブプロセスの終了待ち・強制終了・親プロセスと一緒に殺す。 - それマグで！
python でコマンドを実行するには subprocess モジュールを使う 以前にも書いたんだけど、気になったので、再度調べ直した。 suprocessでコマンドを実行する 単純にコマンドを実行するには、subprocess.call を使うのが楽ですね バッククォート ` やos.system のかわりに subprocess .call() を使うようです。 import subprocess cmd = "sleep 30" proc = subprocess.call( cmd , shell=True) 実行した結果はこちら。(シェル経由） USER PID %CPU %MEM VSZ RSS TTY STAT START TIME COMMAND takuya 16804 0.0 0.0 20960 4076 pts/4 Ss 03:49 0:00 /bin/bash ta
pythonでコマンド実行するには - それマグで！
シェルスクリプトの代わりにPythonで書いてみる コマンド実行をする コレを使います。 import subprocess import shlex ret = subprocess.check_output(shlex.split("date -I")).decode("UTF-8").strip() print(ret) 詳しく書いていきます。 subprocess モジュールを使う subprocess はコマンド実行がちょっと面倒臭い。 import subprocess input_f = "player.swf" output_f = "radiko.png" cmd = "/usr/local/bin/swfextract -b 14 %s -o %s" % (input_f, output_f ) subprocess.call( cmd.strip().split("
Pythonによる機械学習入門 ～Deep Learningに挑戦～
2. 本⽇の内容 l機械学習 lプログラミング⾔語Python lPythonでの機械学習 l各種⼿法の⽐較 lDeep Learningの利⽤ (Chainer / Keras) lまとめ サンプルコードはgithubにあります https://github.com/yasutomo57jp/ssii2016_tutorial https://github.com/yasutomo57jp/deeplearning_samples 3. 機械学習とは l データから規則性や知識を⾒つけること l 出来ること Ø 回帰 ²関数のパラメータを推定する Ø クラス分類 ²クラスを分類する基準，ルールを⾒つける Ø クラスタリング ²データを複数の集合に分割するルールを⾒つける データに潜む規則性 知識を発⾒ ⼤量の データ 機械学習
Python pandas プロット機能を使いこなす - StatsFragments
pandas は可視化のための API を提供しており、折れ線グラフ、棒グラフといった基本的なプロットを簡易な API で利用することができる。一般的な使い方は公式ドキュメントに記載がある。 Visualization — pandas 0.17.1 documentation これらの機能は matplotlib に対する 薄い wrapper によって提供されている。ここでは pandas 側で一処理を加えることによって、ドキュメントに記載されているプロットより少し凝った出力を得る方法を書きたい。 補足 サンプルデータに対する見せ方として不適切なものがあるが、プロットの例ということでご容赦ください。 パッケージのインポート import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('ggplot') import matplotlib as mpl m
リストから重複要素を削除する - Keep it in the fridge
Pythonでリストから重複要素を削除する方法をメモ. 1度,集合型にして重複要素を削除. その後リスト型に戻す. # coding: utf-8 ls = [2,0,0,8,"Apple",0,3,"Bart",2,3,"Apple"] print list(set(ls)) 実行結果: bash-3.2$ python listtest.py python listtest.py [0, 2, 3, 'Apple', 8, 'Bart']コレだと,結果が一意に定まってしまい,要素の順序が保存されない. 重複した要素を削除して,要素の出現順のに並んだリストを手に入れるには↓. # coding: utf-8 ls = [2,0,0,8,"Apple",0,3,"Bart",2,3,"Apple"] output = [] for i in ls: if not i in output:
Pythonで画像処理 | Nana-Korobi
画像の編集 Pythonの画像処理用ライブラリである PIL (Python Imaging Library) を用いて、各種画像データの読み込み・操作・保存を行うことができる。PIL をインストールするには、こちらからデータをダウンロードし、以下のコマンドを実行する。 sudo python setup.py install 基本的には、Image モジュールをimportして種々の操作を行う。 import Image d1 = Image.open('RIMG0828.JPG') # 画像の読み込み print d1.format, d1.size, d1.mode # メタ情報の表示 d1.show() # 画像の表示 d1.save('d1.jpg') # 画像の保存 d2 = d1.rotate(-90) # 画像の回転 print d2.size # sizeは（幅、高さ）
Graham Neubig's Teaching
Classes Fall 2024: Advanced NLP (CS11-711 @ CMU) Spring 2024: Advanced NLP (CS11-711 @ CMU) Fall 2022: Advanced NLP (CS11-711 @ CMU) Spring 2022: Multilingual NLP (CS11-737 @ CMU) Fall 2021: Advanced NLP (CS11-711 @ CMU) Spring 2021: Neural Networks for NLP (CS11-747 @ CMU) Fall 2020: Multilingual NLP (CS11-737 @ CMU) Spring 2020: Neural Networks for NLP (CS11-747 @ CMU) Fall 2019: Machine Transla
ねこと画像処理 part 3 – Deep Learningで猫の品種識別 – Rest Term
ねこと画像処理。 (みかん – 吉祥寺 きゃりこ) 前回の ねこと画像処理 part 2 – 猫検出 では画像内の猫の顔を検出する方法を紹介しましたが、今回はディープラーニングの技術を用いて猫の品種を識別したいと思います。 学習データ ねこと画像処理 part 1 – 素材集めでは、自分で撮影した写真を学習データとして使うと書いたのですが、都内の猫カフェ等で出会える猫に限ってしまうと品種の偏りが大きくなってしまうので、ここではしぶしぶ研究用のデータセットを使うことにします。。ただ、Shiba Inuがあるのに日本が誇るMike Nekoが含まれていないのでデータセットとしての品質は悪いと思います。 The Oxford-IIIT-Pet dataset オックスフォード大学が公開している動物画像のデータセットです。その内猫画像は2400枚、クラス数は12で1クラスにつき200枚あります。今
MacでPythonの機械学習環境構築(2015年2月版) - old school magic
概要 MacでPythonの管理と機械学習環境構築の備忘録です。 2015年2月版です。 簡単にまとめるとこんな感じです。 パッケージ管理システム : homebrew Pythonの導入・管理 : pyenv 機械学習ライブラリの構築 : Anaconda 前回は結構めんどくさかったのですが、各ライブラリのバージョンアップのお陰でかなり簡単にインストールできるようになりました。 前準備 バージョン管理システムはhomebrewを使います。 パッケージ管理システムとは、ソフトウェアをまとめて管理(インストールやアップデート、削除等)するためのソフトです。 homebrewについては次の解説が参考になります。 公式 Homebrew — The missing package manager for OS X インストール、使い方 MacOSX - パッケージ管理システム Homebrew
Pythonでネット上の画像をダウンロードする - ｳ
URL先の画像を指定したディレクトリに保存する。 save_directoryに保存先の絶対パス、URLに保存するURLを入れる ファイル名はURLをそのまま使うので、"hoge.com/foo.jpg"とかだと、ファイルはfoo.jpgで保存される
TensorFlow 畳み込みニューラルネットワークで手書き認識率99.2%の分類器を構築 - Qiita
TensorFlowとは2015/11/9にオープンソース化されたGoogleの機械学習ライブラリです。この記事ではディープラーニングと言われる多層構造のニューラルネットワークをTensorFlowを利用して構築しています。 TensorFlowはPythonから操作できますがバックエンドではC++で高速に計算しています。macのPython2.7系環境でTensorFlowの上級者用チュートリアルを行い、手書き認識率99.2%の多層構造の畳み込みニューラルネットワークモデルの分類器を構築したときの作業メモです。特別な設定なしにCPU使用率270%メモリ600MByteとちゃんと並列計算してくれました。MNISTランキングを見ると認識率99.2%は上位のモデルとなるようです。 TensorFlowチュートリアル TensorFlowの初心者用と上級者用チュートリアル2つに取り組んでみました
JSON2CSV
Last week I’ve needed a utility to convert a file containing json data to csv. I found many online solutions, but for some weird reason they didn’t support nested objects and arrays. So I wrote one, this time in python. Grab it here - Github repository. Usage python json2csv.py "input_file.json" "output_file.csv" If you pass in the following json file: [ { "id": 1, "name": { "first": "john", "last
スタバのTwitterデータをpythonで大量に取得し、データ分析を試みる その１ - Qiita
また、データの格納にmongoDBを使うのでこちらやこちらなどを参考にインストール。mongoDBの概要は「MongoDB の薄い本」などを参照。 PythonからmongoDBにアクセスするため、pymongoも導入します。 from requests_oauthlib import OAuth1Session from requests.exceptions import ConnectionError, ReadTimeout, SSLError import json, datetime, time, pytz, re, sys,traceback, pymongo #from pymongo import Connection # Connection classは廃止されたのでMongoClientに変更 from pymongo import MongoClient from
【数学】固有値・固有ベクトルとは何かを可視化してみる - Qiita
線形代数に固有値という概念が出てきます。最初はイメージしにくいのでは、と思うのですが重要な概念かつ、統計学でも頻繁に利用されるので、これもこの可視化シリーズとしてアニメーショングラフを書いて説明することを試みたいと思います。 このようなグラフの意味を読み解いていきます。 1.固有値・固有ベクトルとは？ まず、固有値・固有ベクトルとはなんぞや。数式で表すと下記のことです。 ${\bf x}\neq {\bf 0}$の${\bf x}$で、行列Aをかけると、長さが$\lambda$倍になるような${\bf x}$の事を固有ベクトル, $\lambda$を固有値と言います。 知らない人は？？？で、これだけではよくわからないですね。 早速、グラフィカルな説明も交えて説明していきたいと思います。 2.行列Aによる線形変換 固有値・固有ベクトルの説明の前に、行列による線形変換について取り上げます。 例
Install OpenCV and Python on your Raspberry Pi 2 and B+ - PyImageSearch
My Raspberry Pi 2 just arrived in the mail yesterday, and man is this berry sweet. This tiny little PC packs a real punch with a 900mhz quadcore processor and 1gb of RAM. To give some perspective, the Raspberry Pi 2 is faster than the majority of the desktops in my high school computer lab. Anyway, since the announcement of the Raspberry Pi 2 I’ve been getting a lot of requests to provide detailed
Pythonbrewを導入して複数バージョンのPythonを管理する - memorandum
Rubyのrvm/rbenv, Node.jsのnodebrewのようなバージョン管理ツールのPython版の導入方法です。 一時期PythonbrewからPythonzという同様のツールに乗り換えていたのですが、Pythonbrewに戻したため導入方法をまとめておきます。 戻した理由はここ(pythonbrew とか pythonz とか : 魅力は一言で)のPythonzの感想と一緒です。 Pythonbrewのインストール Pythonbrewののインストールスクリプトをダウンロード＆実行します。 $ curl -L http://xrl.us/pythonbrewinstall | sh PythonbrewやPythonbrew上のPythonは次のディレクトリ配下にインストールされます。 ~/.pythonbrew Pythonbrewをシェルに設定します。 bashの場合、~
Pythonを書き始める前に見るべきTips - Qiita
Pythonを使ってこの方さまざまな点につまずいたが、ここではそんなトラップを回避して快適なPython Lifeを送っていただくべく、書き始める前に知っておけばよかったというTipsをまとめておく。 Python2系と3系について Pythonには2系と3系があり、3系では後方互換性に影響のある変更が入れられている。つまり、Python3のコードはPython2では動かないことがある(逆もしかり)。 Python3ではPython2における様々な点が改善されており、今から使うなら最新版のPython3で行うのが基本だ(下記でも、Python3で改善されるものは明記するようにした)。何より、Python2は2020年1月1日をもってサポートが終了した。よって今からPython2を使う理由はない。未だにPython2を使う者は、小学生にもディスられる。 しかし、世の中にはまだPython3に
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Deep-Learning/Logistic_Regression.py at master · NaotoMasuzawa/Deep-Learning · GitHub
%E5%86%86%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%95
Python - 画像のデータセット(Flickr) | Kamimura's blog
