Scala用のコレクション操作の拡張ライブラリsansyo(山椒)を作りました - Screaming Loud
タイトルの通り、Scala用のコレクション操作の拡張ライブラリを作りました。 名前はsansyoです。 意味としては、 「山椒は小粒でもぴりりと辛い」 から来ていて、コレクションの拡張ライブラリのため、小さいですが便利になるものとして作りました。 ライブラリのサイズとしても小さいので、気軽に入れてもらえるかと思います。 github.com 作成方針 方針としては、標準のScalaだけを使ってる人が簡単に導入できるように作りました。 また、implicit conversionで作っています。 objectの名前は ~Utilsなので一般的ですが、 implicit conversionで作っているため名前衝突はしないかなーと思っています。 機能 今すでに作っているものとしては３つです。 使い方の細かいところはQuickStartを見ていただければと思います。 emptyOrElse Op
scalaNLPに含まれているライブラリを調べてみる - Screaming Loud
Scalaにもnumpy, scipyのような数値計算ライブラリがあります。 ScalaNLPというレポジトリで登録されています。 github.com では、どんなものがあるか調べてみます。 breeze Breezeは、数値計算ライブラリです。 numpyのようなもので、行列計算などを操作するためのライブラリがメインです。 他のライブラリの基盤ともなっています。 breeze.linalg: breezeで扱う行列など型を定義しています。 breeze.io: CSVからの読み込みなどを行うIOの関数を定義しています。 breeze.numerics: absやsin, cosなど基本的な関数を定義しています。 breeze.signal: デジタル信号の関数を定義しています。 breeze.stats: 乱数生成のライブラリです。 例えば、標準正規分布に基づく乱数であれば、以下の様に
Pythonの数値計算ライブラリ NumPy入門
Scientific Computing Tools For Python — Numpy NumPy は Pythonプログラミング言語の拡張モジュールであり、大規模な多次元配列や行列のサポート、これらを操作するための大規模な高水準の数学関数ライブラリを提供する。(via Wikipedia) これまで知識があいまいだったNumPyについて、もう一度おさらいしたいと思います。NumPyはSciPyと併せて科学技術計算でよく利用されています。また、高速に行列演算ができるのでOpenCV(コンピュータビジョンライブラリ)でもNumPyを利用したPythonインタフェースが提供されるようになりました。 OpenCVのPythonバインディングについては去年のエントリーでも取り上げていますので参考までに。 * さくらVPSにOpenCVをインストールしてPythonから使う [2017/04/2
[python] 辞書にmap()のような走査関数を適用したい
pythonを使っているとやたらと辞書を使うようになる。 そしてmapの写像という概念を心地よく感じる人間は、辞書に対して近しい走査関数がないかと思うようになる。 ここでは例として、「辞書の全ての値をunicodeに変換する」という問題を例に考えてみたい。 アプローチとして、自前の簡易版とfunctionalモジュールのmapdictの紹介をする。 最も簡易なアプローチ手っ取り早い方法として、内包表記とdict()を用い、一度タプルにしてから 再度辞書に戻すことで目的のものを得ている。 testdict_u = dict([(k, unicode(v,'shift-jis').encode('utf-8')) for k,v in testdict.items()]) ちなみに、このdictという関数も多くの可能性を持っている。 作成時、keyをクォートする必要がない 既存辞書を引数に取っ
Python：統計機能に強みのpyvttbl : 分析技術とビジネスインテリジェンス
今回は新しく見つけたライブラリの紹介と、これまで取り上げてきたライブラリの用途別整理を。まずはライブラリの紹介から。 ■pyvttbl http://pyvttbl.googlecode.com/hg/doc/_build/html/index.html ピボットテーブル、基礎統計量の取得、散布図やヒストグラムの作成など、Pandasとの共通点は多い。違いは、Pandasは時系列分析のためのデータ加工や、SQLライクなデータ処理機能が充実していること、pyvttblは分散分析やカイ２乗検定などの統計手法が準備されていることだろうか。アンケートデータの集計や分析は、Pandasよりもpyvttblの方が相性が良いと思った。プロット機能はこちらの方が少し親切な印象。基本、自分はRDB人間なのでPandasをベースにこちらを補完ライブラリにしたいと思った。 ■Scatter Matrixの比較
python/numpy - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
パッケージ† pip や easy_install によるインストールの前に多くの外部ライブラリやfortranコンパイラなどが必要になるので，numpy等の科学技術計算パッケージをインストールするには以下のようなパッケージを一般には利用する： 商用（サポートなしなら無料でも利用できる） Anaconda：無料版でもIntel MKLが使える Enthought Canopy フリー Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages (個人ベースの管理で非公式版) ↑ その他† pyvideo.org：PyCon, SciPy, PyData などの講演ビデオリンク集 100 numpy exercises：練習問題 Pythonidae：Python関連のライブラリのリンク集 SciPy Central：SciPy 関連コ
余暇活動日記 Pythonのライブラリをインストール（研究室編）
前回、MeCabをインストールして、今回は機械学習に必要と思われるライブラリをインストールします。 （この作業をしてから数日後に書いているため、書き漏らしがあるかも） 環境：Linux 5.4 x86_64bit 順序： １．numpy ２．matplotlib ３．blas ４．lapack ５．scipy ６．cvxopt ７．libsvm ８．liblinear ９．svm-light １．numpy Pythonプログラミング言語の拡張モジュールであり、大規模な多次元配列や行列のサポートし、これらを操作するための大規模な高水準の数学関数ライブラリを提供してくれます。 wget http://sourceforge.net/projects/numpy/files/NumPy/1.6.0/numpy-1.6.0.tar.gz/download tar xzvf numpy-1.6.0
optparse – getopt に代わるコマンドラインオプションパーサ - Python Module of the Week
ページコンテンツ optparse – getopt に代わるコマンドラインオプションパーサ OptionParser を作成する オプションを定義する コマンドラインを解析する 短いオプション名と長いオプション名 getopt と比較する オプション値 デフォルト値の設定 型変換 選択肢 オプションのアクション 定数 ブーリアンフラグ 繰り返しオプション コールバック ヘルプメッセージ オプションを構成する アプリケーション設定 ナビゲーション コンテンツテーブル 前: getopt – Command line option parsing 次: argparse – コマンドラインオプションと引数の解析 This Page Show Source サンプルプログラム PyMOTW の全てのサンプルプログラムの出力は、 注記されていない限りは Python 2.7.2 で生成されていま
6.21 optparse -- より強力なコマンドラインオプション解析器
6.21 optparse -- より強力なコマンドラインオプション解析器 バージョン 2.3 で 新たに追加 された仕様です。 optparse モジュールは、getopt よりも簡便で、柔軟性に富み、 かつ強力なコマンドライン解析ライブラリです。 optparse では、より明快なスタイルのコマンドライン解析手法、 すなわちOptionParser のインスタンスを作成してオプションを 追加してゆき、そのインスタンスでコマンドラインを解析するという手法を とっています。optparse を使うと、GNU/POSIX 構文でオプションを 指定できるだけでなく、使用法やヘルプメッセージの生成も行えます。 optparse を使った簡単なスクリプト例を以下に示します: from optparse import OptionParser [...] parser = OptionParser(
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