Python環境構築ベストプラクティス2019
Python環境構築ベストプラクティス2019 Published at: 2019-02-18 / Updated at: 2019-05-14 Web上には新旧さまざまなPython環境の構築の方法が乱れており, 正しい情報にたどり着けない人がいて不憫なので2019年2月現在のベストプラクティスをPythonを使いたい人の属性ごとに紹介したいと思います. 自分がどのような環境を作ればいいかわかったなら公式ドキュメントというほぼ絶対的な1次資料を元に最高の環境を作っていきましょう. For Beginners とりあえずPythonを勉強してみたい, 手軽に手元にあるデータを解析してみたいという人はこちらです. プログラムをガリガリ書いていくのではない場合, 自分のPCに環境構築する必要はありません. Googleが提供しているColaboratoryを使いましょう. 苦労することなくP
[matplotlib] rcParamsのメモ - 青色の地図帳
cyanatlas.hatenablog.com cyanatlas.hatenablog.com はじめに rcParamsの中身 関連記事 はじめに Matplotlibのデフォルト設定（の一部）はrcParamsというオブジェクトに格納されている。 rcParamsは辞書ではないので、pprintでは出力できないが、print関数を使えばきれいに出力してくれる。 rcParamsの中身 以下は自分の環境でのrcParamsのただの写し（長いので注意）． 環境：Windos10 + Anaconda + Python 3.6.4 >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> plt.rcParams RcParams({'_internal.classic_mode': False, 'agg.path.chunksize': 0, 'animatio
![[matplotlib] rcParamsのメモ - 青色の地図帳](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/908cb0f6e85ec2004255153bbd42fe3f14407ed9/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fogimage.blog.st-hatena.com%2F8599973812333919245%2F17391345971655904544%2F1594217815)
他の言語に慣れた人がPythonを使ったときにつまずきがちな10のポイント - 西尾泰和のはてなダイアリー
今日質問されて、以前Twitterで書いたのを思い出して、そして検索性が悪くて見つけ出すのに苦労した。こちらに転載しておく。詳細は気が向いたときに埋める。 オプション引数の評価タイミング Rubyではオプション引数は関数が呼ばれるたびに評価される。 def foo() print "foo!" end def bar(x=foo()) end bar #=> foo! と出力される bar #=> foo! bar #=> foo! Pythonでは関数の定義時に1回だけ評価される。 def foo(): print "foo!" def bar(x=foo()): pass #=> foo!と出力される bar() #=> 何も出力されない bar() 「引数が省略されたら今の日時」みたいな毎回評価したい場合はデフォルト値をNoneにしておいて「Noneだったら＝省略されていたら」のif
Pythonの学び方と,読むべき本を体系化しました2018〜初心者から上級者まで - Lean Baseball
【2021/1/11】2021年版を公開しました 【2020/1/9】2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ 【2019/8/12】一部書籍のリンクを最新版に更新しました 【2018/12/24追記】最新版を公開しました！「Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball」 機械学習にWebアプリ,そしてFintechと,今年（2017年）は昨年（2016年）以上にPython界隈が賑やかな一年でした. Pythonでお仕事と野球データ分析を生業としている@shinyorke（野球の人）ですこんにちは. このエントリーでは,そんなPythonの学び方・本が充実した今年から来年（2018年）に移るにあたり, 最短距離でPythonレベルを上げるための学び方・読むべき本の選び方〜2018 をまとめてみました.
Jupyter (iPython) Notebookを使ってプレゼンテーション資料を作る方法 - MyEnigma
データ分析ツールJupyter入門posted with カエレバ掌田津耶乃 秀和システム 2018-05-31 Amazonで探す楽天市場で探すYahooショッピングで探す 目次 目次 はじめに reveal.js reveal.jsでのプレゼンスライド操作 Jupyterにおけるプレゼンテーションスライド作成 1.スライド用のJupyterノートブックを作成する 2.スライドの設定 3.スライドをブラウザに表示する 注意点 nbviewerを使ってプレゼン資料を公開する 使い方 nbviewerのプレゼン資料が更新されない場合 ブラウザでGUIを使ってプレゼン資料を作る 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに 先日、 Pythonのブラウザインターフェイス、 Jupyter (iPython) を使って 技術ノートを作る方法を紹介しましたが、 myenigma.ha
matplotlib入門 - りんごがでている
matplotlibはPythonでグラフを描画するときなどに使われる標準的なライブラリです。 画像ファイルを作るばかりでなく、簡単なアニメーションやインタラクティブなグラフを作ることも可能です。 実際の例はmatplotlibサイトのギャラリーで見ることができます。 matplotlib/gallery matplotlibは本家のサイトやどこかのブログにあるチュートリアルや例を描画してみるぶんには簡単なのですが、 実際に自分でプロットするとなると基礎的な概念を理解していないと使いにくいライブラリでもあります。 また、基礎的な概念を理解していないとドキュメントを参照する際にもどこを見て、どう実用すればいいのかわかりません。 そこで、この記事ではそのあたりのmatplotlibの基礎を解説していきます。 なお、Python自体の知識はある程度仮定していますが、matplotlib自体の実装
Python の依存パッケージ管理/環境切り分けツール pipenv の紹介 - 私が歌川です
この記事は 2017/9 に書かれたものであり、2019/11/26 現在とは状況が変わっています。公式ドキュメント(日本語訳)を参照してください。 時代は pipenv や— うたがわきき🔰💊 (@utgwkk) September 5, 2017 もう誰も，requirements.txt や，source ENV/bin/activate に頭を悩まされる時代は終わった！ というわけで virtualenv の時代は終わり*1，pipenv の時代になりました． この記事は Python を書く人間が全員 pipenv を使うべきだという思いを込めて書きました．日本語で書かれた記事がまだぜんぜんないという事情もあります． pipenv とは Python のパッケージ管理ツールの pip と，環境切り分けツールの virtualenv を融合させたツールです．Ruby でいうとこ
Automate the Boring Stuff with Python
By Al Sweigart. Over 500,000 copies sold. Free to read under a CC license. "The best part of programming is the triumph of seeing the machine do something useful. Automate the Boring Stuff with Python frames all of programming as these small triumphs; it makes the boring fun." - Hilary Mason, Data Scientist and Founder of Fast Forward Labs "I'm having a lot of fun breaking things and then putting
Windows でpython環境を作る - はしくれエンジニアもどきのメモ
Windows でpython環境を作る 公式インストールよりも、 Anaconda(Miniconda)でインストールするのがhot らしいので、 Miniconda を入れてみた。 主に、以下のQiita記事を参考にした。 qiita.com 環境 Windows10 64bit Anaconda(Miniconda)って何？ Python の公式インストーラーとまた違った別バンドル（版）のようです。 主な特徴としては以下。 Python のバージョン管理 パッケージの（バージョン）管理 仮想環境をつかって2.X系と3.X系の共存 Miniconda は、Anacondaに含まれるパッケージを最低限にしたもので、 必要な容量が少なく済む。今回は、このMiniconda をインストールした。 Miniconda のインストール Miniconda のインストーラーをDL してくる。 Mi
【einsum】アインシュタインの縮約記法のように使えるnumpyの関数。性能と使い方を解説。 - プロクラシスト
こんにちは、ほけきよです。 大学で物理*1を嗜んだ方ならわかるであろうEinsteinの縮約記号。 計算の上で色々省略できるしとにかく慣れれば色々便利な記法です！ 物理学者以外には馴染みがなく微妙かもしれませんが、「便利そうだな〜〜」と思って使ってみたり試してみたりしたので、メモとしてまとめておきます。誰かの参考になれば幸いです。 einsum 縮約記法とは 例 文法 行列(単体) 行列演算その① ベクトル演算その② レビチビタ記号とその応用(行列式、逆行列、外積) 外積(Cross Product) 行列式(Determinant) 逆行列 高階/高次への拡張 性能比較 内積計算 コード*5 行列演算1 : 要素が1のN×N行列の積 行列演算2 : 要素が1のN×Nの行列の(AB)C(3つの積) 外積 : (1,1,1)×(1,1,1) 行列式 : np.arange(9).reshap
Python: ソケットプログラミングのアーキテクチャパターン - CUBE SUGAR CONTAINER
今回はソケットプログラミングについて。 ソケットというのは Unix 系のシステムでネットワークを扱うとしたら、ほぼ必ずといっていいほど使われているもの。 ホスト間の通信やホスト内での IPC など、ネットワークを抽象化したインターフェースになっている。 そんな幅広く使われているソケットだけど、取り扱うときには色々なアーキテクチャパターンが考えられる。 また、比較的低レイヤーな部分なので、効率的に扱うためにはシステムコールなどの、割りと OS レベルに近い知識も必要になってくる。 ここらへんの話は、体系的に語られているドキュメントが少ないし、あっても鈍器のような本だったりする。 そこで、今回はそれらについてざっくりと見ていくことにした。 尚、今回はプログラミング言語として Python を使うけど、何もこれは特定の言語に限った話ではない。 どんな言語を使うにしても、あるいは表面上は抽象化さ
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