概要 pandasで大きめのDataFrameに対してapplyすると、いつまで待てば結果が返るのか不安になることがあるのでtqdmで進捗を表示したい。 バージョン情報 Python 3.6.8 tqdm==4.31.1 pandas==0.23.4 サンプルデータ ランダムな数値で1万行のDataFrameを作成しておく。 import numpy as np import pandas as pd # 適当なDataFrameを生成する df = pd.DataFrame(np.random.random([10000, 2]), columns=['a', 'b']) df.head() 実行結果 a b 0 0.748046 0.457551 1 0.657718 0.628164 2 0.395166 0.623360 3 0.610704 0.236926 4 0.576350
We present Kaolin, a PyTorch library aiming to accelerate 3D deep learning research. Kaolin provides efficient implementations of differentiable 3D modules for use in deep learning systems. With functionality to load and preprocess several popular 3D datasets, and native functions to manipulate meshes, pointclouds, signed distance functions, and voxel grids, Kaolin mitigates the need to write wast
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