Python 3 | K-TechLaboゼミ用学習ノート
Python3のテキストができました． Python3のテキスト（ミラーサイト） 無料で差し上げますので，意見や感想をくださいませ． → katsu_wm%mukogawa-u.ac.jp （’%’を’@’に変えるとメールアドレスになります） ページ末尾のコメント入力欄（非公開形式）も使えます．（名前，メールアドレスなどは無しで大丈夫です） 公開されている情報が豊富なPythonですが，アプリづくりのための一通りの入門ができる書籍などが見当たらない上，Kivyの日本語の情報も少ないのでテキストを自前で作ることにしました． 特に，既に別の言語を習得している人が，手っ取り早くPythonに取り掛かるのに役立つと考えています． Pythonには有用なライブラリ（モジュール）がたくさん公開されているので，いろんなモジュールの使い方を簡単に説明した「ライブラリブック」みたいな本も書いています．（ミラ
Python in Excel alternative: Open. Self-hosted. No limits.
Python in Excel Done Right Latest xlwings release: v0.30.13 xlwings is a modern and privacy-first spreadsheet programming package with a beautiful API. Privacy-first: Python can be installed locally or on on your self-hosted server for easy deployment. Cross-platform: Supports Excel on Windows, macOS, and on the Web. xlwings Reader and xlwings Server run everywhere where Python runs, including Lin
rawpy · PyPI
rawpy is an easy-to-use Python wrapper for the LibRaw library. It also contains some extra functionality for finding and repairing hot/dead pixels. API Documentation Jupyter notebook tutorials Sample code Load a RAW file and save the postprocessed image using default parameters: import rawpy import imageio path = 'image.nef' with rawpy.imread(path) as raw: rgb = raw.postprocess() imageio.imsave('d
Pythonで英文類似記事検索アルゴリズム : TF-IDF, Cosine類似度 - Qiita
概要 急にリコメンドに興味を持ちまして、ニュースの類似記事検索アルゴリズムを試してみました。 アルゴリズムは、自然言語分野ではよく使われているTF-IDFとCosine類似度を用いました。 TF-IDFとは 文章をベクトル化するアルゴリズムの一つです。 TF : Term Frequency。単語の出現頻度。 IDF : Inverse Document Frequency。直訳すると「逆文書頻度」。 珍しい文字が入ると値が大きくなる為、単語の「希少性」を表しているとも言えます。 各文章の単語を抜き出し、全ての単語に対してTF(その文章が保持する単語数)とIDF(希少性)を掛け合わせたベクトルを作成します。このベクトルを用いることで、文章を用いた情報検索やクラスタリングが可能になります。 詳しくはこちらの記事などが分かりやすいです。 Cosine類似度とは 2つのベクトルがどれくらい同じ向
[GUIDE] How to install numpy+scipy in Maya Windows 64 bit?
Welcome to Autodesk’s Maya Forums. Share your knowledge, ask questions, and explore popular Maya SDK topics.
numpy/dropping-python2.7-proposal.rst at master · numpy/numpy · GitHub
Plan for dropping Python 2.7 support The Python core team plans to stop supporting Python 2 in 2020. The NumPy project has supported both Python 2 and Python 3 in parallel since 2010, and has found that supporting Python 2 is an increasing burden on our limited resources; thus, we plan to eventually drop Python 2 support as well. Now that we're entering the final years of community-supported Pytho
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
Numba: High-Performance Python with CUDA Acceleration | NVIDIA Technical Blog
Looking for more? Check out the hands-on DLI training course: Fundamentals of Accelerated Computing with CUDA Python [Note, this post was originally published September 19, 2013. It was updated on September 19, 2017.] Python is a high-productivity dynamic programming language that is widely used in science, engineering, and data analytics applications. There are a number of factors influencing the
CuPy
NumPy/SciPy-compatible Array Library for GPU-accelerated Computing with Python High performance with GPU CuPy is an open-source array library for GPU-accelerated computing with Python. CuPy utilizes CUDA Toolkit libraries including cuBLAS, cuRAND, cuSOLVER, cuSPARSE, cuFFT, cuDNN and NCCL to make full use of the GPU architecture. The figure shows CuPy speedup over NumPy. Most operations perform we
線形二次レギュレータ(Linear-Quadratic Regulator:LQR)の概要とPythonサンプルコード - MyEnigma
はじめての現代制御理論 (KS理工学専門書)posted with カエレバ佐藤 和也,下本 陽一,熊澤 典良 講談社 2012-09-07 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 LQRの概要 PythonによるLQRの制御シミュレーション Githubリポジトリ LQRのパラメータのチューニング方法 チューニング方法１ チューニング方法２ チューニング方法3 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに 最近、ロボットの制御や経路生成の勉強をしているのですが、 しばしば出てくる技術として、 線形二次レギュレータ(Linear-Quadratic Regulator:LQR)があります。 今回はこのLQRの概要とLQRによる 簡単なPython制御シミュレーションコードを紹介したいと思います。 LQRの概要 LQRは最適制御と呼ば
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Taipy
GitHub - microsoft/vscode-gather: Gather for the Python Extension
GitHub - JohannesBuchner/imagehash: A Python Perceptual Image Hashing Module
GitHub - joblib/joblib: Computing with Python functions.
NumPyの歴史とPythonの並行処理
GitHub - numba/numba: NumPy aware dynamic Python compiler using LLVM
GitHub - iamtrask/Grokking-Deep-Learning: this repository accompanies the book "Grokking Deep Learning"
GitHub - ddbourgin/numpy-ml: Machine learning, in numpy
GitHub - google/burst-denoising
https://qiita.com/_Me_takuya/items/6b60de80b065a94fd81d