「WARNING: Running pip install with root privileges is generally not a good idea. Try `pip3 install --user` instead.」について - delhi09の勉強日記
Amazon Linux 2上でpip installしようとしたところ、以下の警告に遭遇したので、調べたことを書く。 WARNING: Running pip install with root privileges is generally not a good idea. Try `pip3 install --user` instead まとめ root(sudo)でpip install作業をすることに対するセキュリティ的な警告ではない。 パッケージをグローバルインストールすることでパッケージがコンフリクトするリスクがあることを警告している。 pip installにはグローバルインストール(デフォルト)と--userをオプションに付けるローカルインストールが存在する。 上記1〜3を理解した上でパッケージをグローバルインストールしたい場合は無視してよい(と私は理解した)。 環境
Day-107 Pythonの高速画像処理ライブラリLyconが速い - CC56
何ヶ月か前にTwitterのタイムラインに流れてきたのですが、それっきり話題を聞かないので検証してみることにしました。 ちなみに、個人的に普段使って慣れているのは、癖が少なくて扱いやすい scikit-image です。 (OpenCVはBGRがデフォルトなので基本的に避けたいですし、PILは癖が強めなのであまり好きではないです) 高速の画像処理ライブラリを使うモチベは、もちろん Kaggle です。 特に画像の読み込みが速いと、時間短縮に直結するので個人的に嬉しいです。 Lyconとは C++で書かれたPython用の軽量画像処理ライブラリらしいです。 PyPI にあるので pip install ですぐに使えます。(一応依存関係も気にしなきゃいけないかも) github.com 性能の割にスターが控えめな気がする。 試しに使ってみる 多少の実戦を仮定して、Kaggle の Notebo
時系列予測で使えるpythonライブラリ一覧 - ざこぷろのメモ
本記事では、時系列予測に利用できるpythonのライブラリの使い方について説明をします。 パッとライブラリを使うことを目指すため具体的なアルゴリズムの説明は省きます。 ※説明が間違えている場合があればご指摘いただけると助かります。 目次 利用データ ライブラリ Prophet PyFlux Pyro Pytorch Lightgbm 補足:Darts まとめ ソースコード このブログで記載されているソースコードはGitHubに上げておいたのでもしよろしければ参考にしてください。 github.com 利用データ 今回用いるデータはkaggleのM5 Forecasting - Accuracyと呼ばれるコンペティションで利用されたデータを用います。 作成したランダムなデータよりも実データのほうが予測をしている感があるからです。 予測に使うデータはwalmartの売上データです。 下図はその
Kuwahara filterとかいう明らかに日本人の名前な画像フィルターに出会い、試してみたらすごかったので紹介する。 - Qiita
Kuwahara filterとかいう明らかに日本人の名前な画像フィルターに出会い、試してみたらすごかったので紹介する。Python画像処理画像加工フィルター 6/15追記 あとがきの提案について書きました 写真表現としての桑原フィルターの提案 #はじめに Kuwahara filter（桑原フィルター）とは 桑原フィルターは桑原道義さんという大学教授（Wikipedia曰く）が考案した平滑化フィルターの一種で、内容のシンプルさに反して上手いことかけるとまるで油絵のようになる、なんだかすごいフィルターであーる（先に結果が見たい方は記事の一番下を覗いてみよう） Kuwahara filter -Wikipedia SPECT用データ処理 (元論文？) #桑原フィルターの内容 https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/4/49/Kuwahar
Python: 自作ライブラリのパッケージングについて - CUBE SUGAR CONTAINER
今回は Python で自作したライブラリなどをパッケージングして、配布できる状態にする方法について書いてみる。 現在の Python では、パッケージングに setuptools というサードパーティ製のライブラリを使うのがデファクトスタンダードになっている。 この setuptools は、pip などを使ってパッケージをインストールするときにも必要になるので、実は気づかずに使っているという場合も多いかもしれない。 また、サードパーティ製といっても PyPA (Python Packaging Authority) というコミュニティが管理しているので準公式みたいな位置づけ。 今回使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.14.2 BuildVersion: 18C54 $ python -V Pyth
Python, pipでrequirements.txtを使ってパッケージ一括インストール | note.nkmk.me
設定ファイル名は任意だがrequirements.txtという名前が使われることが多い。 requirements.txtはコマンドを実行するディレクトリに置いておく。別ディレクトリにある場合は、絶対パスか、カレントディレクトリからの相対パスを指定する。 設定ファイルrequirements.txtの書き方 設定ファイルrequirements.txtの例は以下の通り。 pip install - Example Requirements File - pip documentation v21.0 (archive) ###### Requirements without Version Specifiers ######` nose nose-cov beautifulsoup4 ###### Requirements with Version Specifiers ######` d
The Python Language Reference
The Python Language Reference¶ This reference manual describes the syntax and “core semantics” of the language. It is terse, but attempts to be exact and complete. The semantics of non-essential built-in object types and of the built-in functions and modules are described in The Python Standard Library. For an informal introduction to the language, see The Python Tutorial. For C or C++ programmers
【Python】 機械学習の可視化が捗るライブラリ「Yellowbrick」 - フリーランチ食べたい
機械学習Podcast「TWiML＆AI」で先週取り上げられた可視化ライブラリ「Yellowbrick」が非常に便利だったので紹介します！ちなみにPodcastには作者の1人であるRebecca Bilbroさんが出演しているので興味持った方は是非聞いてみてください。 twimlai.com www.scikit-yb.org Yellowbrickとは 一言で言うと、機械学習に特化した可視化ライブラリです。実装的な面で言うと(こちらの方がわかりやすいかもしれません)、scikit-learnとmatplotlibをラップして、scikit-learnライクなAPIで使うことができるものです。 例えば相関行列のヒートマップをプロットしたい場合は次のように書くだけでグラフを作ることができます。 visualizer = Rank2D(features=features, algorithm=
これでprintデバッグから卒業！VS CodeでPythonデバッグ入門 - karaage. [からあげ]
追記：VS Codeの入門書をZennでリリースしました ブログで扱ったVS Code関連の記事をまとめて、無料の電子書籍としてZennというプラットフォームでリリースしました。よければ、こちらも参考にしてみてください。 printデバッグから卒業したい！ プログラムを書いて問題があったとき必要なのがデバッグですね。私はいつも問題が起こったとき、問題ありそうなところで print(ほにゃらら)として、気になるものを一つずつ中身を確認していました。 デバッガという言葉は知っていて、何度か試したことはあるのですが、いちいちコマンドを打つのが大変で、次にデバッグが必要なときは既にデバッガの使い方を忘れてしまい、結局また1からprintデバッグをするという体たらくでした。 しかし、いい加減もうちょっとレベルアップしないといけないと思い立ったのと、VS Codeというエディタを使いこなすと結構楽にデ
![これでprintデバッグから卒業！VS CodeでPythonデバッグ入門 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9774b3310e690eda1669fae9a094d513dc4713c5/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20190210%2F20190210135909.png)
Python: デコレータについて - CUBE SUGAR CONTAINER
Python の特徴的な構文の一つにデコレータがある。 便利な機能なんだけど、最初はとっつきにくいかもしれない。 そこで、今回はデコレータについて一通り色々と書いてみる。 先に断っておくと、とても長い。 これを読むと、以下が分かる。 デコレータの本質 デコレータはシンタックスシュガー (糖衣構文) に過ぎない デコレータの作り方 引数を取るデコレータと取らないデコレータ デコレータの用途 用途はラッピングとマーキングの二つに大別できる デコレータの種類 デコレータは関数、メソッド、インスタンスで作れる デコレータの対象 デコレートできるのは関数、メソッド以外にクラスもある 今回使った環境は次の通り。 尚、紹介するコードの中には、一部に Python 3 以降でないと動作しないものが含まれている。 $ python -V Python 3.6.6 デコレータについて まずはデコレータのおさら
一休レストランPython移行の進捗 - 一休.com Developers Blog
レストラン事業部エンジニアの id:ninjinkun です。 一休レストランでは10年以上動いているシステムをPython 3で書かれた新システム（以下restaurant2）に順次移行する作業を進めています。現在ではPC用のレストランページ や主要な API を含め、いくつかのページがrestaurant2で提供されるようになっている状態です。本記事ではこの移行の経緯と、restaurant2システムの詳細、Pythonを選んだ理由、現在の進捗状況をお伝えします。 経緯 一休レストランはサービスローンチ時よりClassic ASP（言語はVBScript）でシステムが構築されてきました（こちらに驚かれる方も多いと思いますが、歴史的経緯という言葉で強引にまとめて話を先に進めます）。このシステムは現在も一休レストランを支えているのですが、長年の改修による複雑性の増加、言語の古さ、言語機能の
Pythonでの数値計算ライブラリNumPy徹底入門
NumPyは、多次元配列を扱う数値演算ライブラリです。機械学習だけでなく画像処理、音声処理などコンピュータサイエンスをするならNumPyを学んでおくことで、あなたの日々の研究や開発の基礎力は格段にアップするはずです。 プログラミングの初心者から、Webエンジニア、これから研究する人など、初学者にも分かりやすく優しく説明することを心がけて必要な知識が身につくように解説しています。 腰を据えて学習する時間と余裕のある方は、Step1から順に進めていくことで、苦手意識のあった方でも一通り読み終わる頃には理解できなかったPythonとNumPyのソースコードがスラスラと読めるようになるはずです。 上級者の方は、分からない記事だけ読むだけでも、力になると思われます。あなたのプログラミング能力を向上する手助けになることをお約束します。このサイトを通して、コンピュータサイエンスに入門しましょう。 Ste
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.
仮想通貨自動取引入門 - Qiita
本記事はU-TOKYO AP Advent Calendar 2017の17日目です. はじめに 年の瀬が近づき何かと出費がかさむ季節になりましたね. 財布の中も真冬です. 実は2ヶ月ほど前から年越しに備えて仮想通貨で資産運用をしています. 他の資産運用と比べたときの仮想通貨取引のメリットは「少額でも大きな利益を得るチャンスがあること」と「24時間365日取引ができること」でしょうか. ということで, その時に自動取引についていろいろと試行錯誤をしたので, 勉強したことをまとめて記事にしたいと思います. 具体的には, PythonでbitFlyerのAPIを叩いてチャートを描画し, 決められたアルゴリズムに従って自動でビットコインの売買をする, という一連の流れを紹介します. ごく簡単な紹介にとどめるので, その先は各々で試して自分なりのやり方を考えてほしいです. *僕は仮想通貨に関しても
Pythonを書き始める前に見るべきTips - Qiita
Pythonを使ってこの方さまざまな点につまずいたが、ここではそんなトラップを回避して快適なPython Lifeを送っていただくべく、書き始める前に知っておけばよかったというTipsをまとめておく。 Python2系と3系について Pythonには2系と3系があり、3系では後方互換性に影響のある変更が入れられている。つまり、Python3のコードはPython2では動かないことがある(逆もしかり)。 Python3ではPython2における様々な点が改善されており、今から使うなら最新版のPython3で行うのが基本だ(下記でも、Python3で改善されるものは明記するようにした)。何より、Python2は2020年1月1日をもってサポートが終了した。よって今からPython2を使う理由はない。未だにPython2を使う者は、小学生にもディスられる。 しかし、世の中にはまだPython3に
Pythonの環境構築を自分なりに整理してみる
機械学習ブームなどにより、 Python を触り始める Rubyist が増えてきたと思います。その際に問題になりやすいのが環境構築です。Rubyだと rbenv がデファクトスタンダードになっているのに、なぜか Python に… 私の立ち位置もともとは、数年前まで 年に一回Python3でNLTKやらscikit-learnやら機械学習や自然言語処理の環境を作ろうと試みては失敗してPython使うものかと思っていた人でした。それが、Anacondaで環境導入すると、面倒なことは何も考えずに済むということを知り、CookpadではAnacondaを前提に環境構築を勧めていました。 今は、ymotongpooに「郷に入っては郷に従え」と言われたため、pip+virtualenv/venvで全てをこなしていますが、これで困ったことは特にありません。macOS, Windows, Linuxそ
初心者がPythonを覚える為の本の選び方を体系化してみた(2017版) - Lean Baseball
【2020/1/9更新】2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ 【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」 ※2017/12/24 最新版をこちらに上げました、この内容は古いのでこちらを見ていただけると幸いです🙇♂️ 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 こんにちは.野球(とグルメ)の人です. 会社と仕事はメッチャ楽しいのですが,今日はそれと関係なくPythonの話題を久々に.*1 昨年から,「AI（えーあい）」だの「でぃーぷらーにんぐ」だの「機械学習」といったワードとともにPythonを覚えようとしている方が多いらしく, 何から学ぶべきか 何の本がオススメか 簡単に覚えて僕もいっちょ前に「えーあい
Pythonエンジニアが紹介する、Pythonの超便利なライブラリ・フレームワーク13個 - paiza times
Photo by hoerner_brett 秋山です。 私は主にPythonを使って開発をしているので、今回はPythonの便利なライブラリやフレームワークを紹介していきたいと思います。 といっても割と定番のものを中心に使っているので、既にPythonをがんがん使っている人にとっては「知ってるわ！」というものも多いかと思います。「最近Python書くようになりました～」という人たちにも「これ良い！」ってものが見つかればと思います。 ちなみに前回はPython2系と3系の違いについて書いてますので、「3系に移行しよっかなー」と考えている人は合わせて見てみてください。 paiza.hatenablog.com ■Pythonの便利なライブラリやフレームワーク ◆Web開発系フレームワーク ◇Django みんな大好き有名なDjango。RubyでいうところのRailsのような……全部のせ的な
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How to "perfectly" override a dict?
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