Pythonで省メモリに大量の文字列を扱う工夫 - MNTSQ Techブログ
たくさんの文字列（や離散的な符号列）をメモリに載せないといけないんだけど、いろんな制約があって通常のList[str]では載らない…ということありませんか？（まぁあんまりなさそうですね） たまたまそういうことがあったので、その際に検討した内容をまとめておきます TL;DR メモリをもっと増やしましょう 富豪的に解決できるならいつでもそれが最高です しかし、世の中それでなんとかならんこともたくさんあります 用途があうのであれば専用のデータ構造を採用する 例えばもし共通のprefixやsuffixが存在し、順序に興味がなければtrie treeなどが使えます 例えば、弊社であれば、法人名をメモリに持ちたいなんてときもあります。そういうときに法人名の辞書をtrieで持ったりすることがあります 「株式会社」「一般財団法人」や「銀行」といった共通語がたくさんでてくるのでtrie treeでごりごり削
『Pythonデータサイエンスハンドブック』は良書（NumPy, pandasほか） | note.nkmk.me
この本は良い。原著のKindle版を持っているのに買ってしまった。 注意点と良い点を紹介する。 目次・内容 注意点 / こんな人にはオススメできない 英語版はオンラインで無料公開されている Pythonの基礎には触れられていない 良い点 / こんな人にオススメしたい NumPyの説明が（比較的）詳しい 新しいバージョンのpandasに対応 Matplotlibの説明が詳しく、サンプルが豊富 機械学習のアルゴリズムへの理解が深まる 類書との比較 『科学技術計算のためのPython入門』 『Pythonによるデータ分析入門』 まとめ 目次・内容 正式な書名は『Pythonデータサイエンスハンドブック ――Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習』。 サブタイトルにある、Jupyter（IPython）、NumPy、pa
1
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
処理を実行中です
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
