[B! Python] TaKUMAのブックマーク

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Pythonに関するTaKUMAのブックマーク (89)

Bokeh
Flexible Bokeh makes it simple to create common plots, but also can handle custom or specialized use-cases. Interactive Tools and widgets let you and your audience probe “what if” scenarios or drill-down into the details of your data.
TaKUMA 2021/03/18
Python

Visualization
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Dash Enterprise: The Premier Data App Platform for Python
Dash apps give a point-&-click interface to models written in Python, vastly expanding the notion of what's possible in a traditional "dashboard." With Dash apps, data scientists and engineers put complex Python analytics in the hands of business decision-makers and operators. When building Dash apps in a business setting, you'll need Dash Enterprise to deploy and scale them, plus integrate them w
TaKUMA 2021/03/18
Dash

Python

Visualization
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Streamlit • A faster way to build and share data apps
Streamlit turns data scripts into shareable web apps in minutes. All in pure Python. No front‑end experience required.
TaKUMA 2021/03/18
Python

Visualization
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datamicroscopes: Bayesian nonparametric models in Python
TaKUMA 2017/07/14
It implements several Bayesian nonparametric models for clustering such as the Dirichlet Process Mixture Model (DPMM) , the Infinite Relational Model (IRM) , and the Hierarchichal Dirichlet Process (HDP) / Python 2.7

Python

machine learning

IRM
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GitHub - fossasia/visdom: A flexible tool for creating, organizing, and sharing visualizations of live, rich data. Supports Torch and Numpy.
Visdom has a simple set of features that can be composed for various use-cases. Windows The UI begins as a blank slate – you can populate it with plots, images, and text. These appear in windows that you can drag, drop, resize, and destroy. The windows live in envs and the state of envs is stored across sessions. You can download the content of windows – including your plots in svg. Tip: You can u
TaKUMA 2017/05/02
Visualization

Python

Torch

numpy

PyTorch
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GitHub - gcr/tste-theano: Implementations of tSTE for Theano and vanilla Python. Stochastic Triplet Embedding. NOTICE: Use the new version in Cython! https://github.com/gcr/cython_tste
TaKUMA 2017/04/11
t-Stochastic Triplet Embedding implementation with Theano

t-STE

t-SNE

Python

Theano
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Python のメタプログラミング (__metaclass__, メタクラス) を理解する | yunabe.jp
Pythonのメタプログラミング (__metaclass__) は組み込み関数 type の普段利用しない隠れた機能や、普通は利用しない特殊メソッド __new__ などを理解する必要があり理解するのが結構難しい。あまり関連情報がまとまってるドキュメントがなくて理解するのに苦労したので情報をまとめておきました。目次事前知識 type とクラス定義のあまり知られていない関係特殊メソッド __new__ __metaclass__ typeの継承メタクラスの例実装の解説事前知識 Customizing class creation (日本語:クラス生成をカスタマイズする) を読むと、型を取得するのに普通利用するbuiltin関数 type を継承していたり、普通利用することのない __new__ が定義されていたりして、 type の隠された機能と __new__ につい
TaKUMA 2017/01/17
Python

metaprogramming
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覚えておくと便利な Python 標準ライブラリ | yunabe.jp
sys や os のように知らないと Python でプログラム書けないというほど重要ではないし、 datetime, url や hashlib のように特定の機能に特化しているわけではないので意識して覚えておかないと使うのは難しい。ただ知っているとたまにとても便利 (で忘れがち) な標準ライブラリをまとめてみました。標準ライブラリにあることを知らないで自分で実装しても比較的簡単に実装できてしまうけれど、さっと使えると時間の短縮になるし、ちょっと Python 慣れしている感じがするはずです。目次 collections namedtuple Counter OrderedDict defaultdict その他 heapq ヒープ用の関数群その他の便利関数 code contextlib functools functools.wraps SimpleHTTPServer c
TaKUMA 2017/01/17
Python

まとめ
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Problem Solving with Algorithms and Data Structures using Python — Problem Solving with Algorithms and Data Structures
Probl em Solving with Algorithms and Data Structures using Python¶ By Brad Miller and David Ranum, Luther College Assignments There is a wonderful collection of YouTube videos recorded by Gerry Jenkins to support all of the chapters in this text. Acknowledgements¶ We are very grateful to Franklin Beedle Publishers for allowing us to make this interactive textbook freely available. This online versi
TaKUMA 2017/01/16
Python

algorithm

Data Structure
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psd-tools
Unverified details These details have not been verified by PyPI Meta License: MIT License (MIT License) Author: Mikhail Korobov Tags photoshop, psd Provides-Extra: dev, docs Classifiers Development Status 4 - Beta Intended Audience Developers License OSI Approved :: MIT License Programming Language Python Python :: 3 Python :: 3.9 Python :: 3.10 Python :: 3.11 Python :: 3.12 Python :: 3.13 Topic M
TaKUMA 2016/03/28
Python

Photoshop
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Python Clocks Explained | Webucator
TaKUMA 2016/02/07
process_time()をのが無難なのかね

Python
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R vs Python for Data Analysis — An Objective Comparison
R vs Python — Opinions vs Facts There are dozens articles out there that compare R vs. Python from a subjective, opinion-based perspective. Both Python and R are great options for data analysis, or any work in the data science field. But if your goal is to figure out which language is right for you, reading the opinion of someone else may not be helpful. One person's "easy" is another person's "ha
TaKUMA 2016/01/04
R

Python
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Top 10 Python libraries of 2015
Enterprise AI | Dive into the key highlights of our event during SF Tech Week. Read article
TaKUMA 2015/12/23
Python

library

まとめ
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Reddit - Dive into anything
News about the programming language Python. If you have something to teach others post here. If you have questions or are a newbie use r/learnpython https://arstechnica.com/gadgets/2023/06/reddits-new-api-pricing-will-kill-off-apollo-on-june-30/ https://www.theverge.com/2023/6/5/23749188/reddit-subreddit-private-protest-api-changes-apollo-charges
TaKUMA 2015/12/14
Python vs R

R

Python
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statsmodels
Statistical models with python using numpy and scipy. Currently covers linear regression (with ordinary, generalized and weighted least squares), robust linear regression, and generalized linear model, discrete models, time series analysis and other statistical methods.
TaKUMA 2015/12/14
statistics

Python

library

statsmodels
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pandas - Python Data Analysis Library
pandas is a fast, powerful, flexible and easy to use open source data analysis and manipulation tool, built on top of the Python programming language. Install pandas now!
TaKUMA 2015/12/14
Python

library

pandas

statistics

Analysis
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Python 3.5 will Support Async/Await Asynchronous Programming
InfoQ Software Architects' Newsletter A monthly overview of things you need to know as an architect or aspiring architect. View an example
TaKUMA 2015/05/11
Python
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PEP 492 – Coroutines with async and await syntax | peps.python.org
PEP 492 – Coroutines with async and await syntax Author: Yury Selivanov <yury at edgedb.com> Discussions-To: Python-Dev list Status: Final Type: Standards Track Created: 09-Apr-2015 Python-Version: 3.5 Post-History: 17-Apr-2015, 21-Apr-2015, 27-Apr-2015, 29-Apr-2015, 05-May-2015 Table of Contents Abstract API Design and Implementation Revisions Rationale and Goals Specification New Coroutine Decla
TaKUMA 2015/05/11
async await

Python
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あなたのPythonを爆速にする７つの方法
最近プロコン（プログラミング・コンテスト）をはじめました。基本的にはアルゴリズム勝負なのですが、とにかく速度を競うプロコンです。小手先の速度チューニングもバカにできません。何が速くて何が遅いのかはっきりさせるため、ボトルネックになりそうな操作のベンチマークを取りました。実行環境は下記のとおりです。 python2.7.5 OS: MacOSX 11 CPU: Core i7 2GHz (4core) MEM: 16GB その1. 配列の初期化を高速化するまずはプロコンの基本中の基本、配列の初期化です。下記７つの初期化方法を比較してみます。空配列へappendして配列をつくる for内包表記で配列をつくるサイズ1(None)の配列を乗算してから値を代入するサイズ1(None)の配列を乗算するサイズ1(ゼロ)の配列を乗算するすべてゼロのarrayをつくる 0〜nのarra
TaKUMA 2015/05/09
Python
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PythonではNoneの比較は==ではなくisを使う - こんにちはこんにちはmonmonです！
前にPythonの勉強を軽くしたものの、短期間で基本的な部分だけをサラッとやったために時間が経ったら忘れてしまってました。で、久々に何となく書きつつ、「あ、pythonはeqとかなくて判断する時は==一種類でいいんだったっけ。」とかうろ覚えのままif文書いてたので if data == None: print 'OK' みたいな文を書いてたんだけど、他の人のコード見てたら if data is None: print 'OK' ってのが出てきて、「あー！isとかあるんだっけ！」となり、data == Noneって書き方が間違ってるのかどうか確かめることに。結果は間違ってるみたいですね。Noneの比較はisを使いましょうと書いてありました。 isと==じゃググっても上手くヒットしなかったんですが、何とかJared Grubb: Python: "is None" vs "==No
TaKUMA 2015/04/27
Python

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