[B! python] akaneharaのブックマーク

Pythonで音響信号処理 - Qiita

Python その2 Advent Calendar 2015の13日目の記事です。普段の仕事として主に音響信号処理のアルゴリズム開発やDSP実装などを行っているのですが、アルゴリズムを構築する際は最初にPythonを使ってアルゴリズムの検討を行い、その結果を踏まえてCやC++でPC上で動作するリアルタイムモデルを作成するという流れで行っています。音響信号処理に関するまとまった日本語記事は意外に存在しないため、ここではPythonで音響信号処理を行う方法およびこれまでに仕事等で使って来たノウハウなどを適当にまとめようと思います。目次 Pythonで音響信号処理をするモチベーションオーディオファイルの読み書きリアルタイムにオーディオ処理を行いたい周波数応答を表示したいデジタルフィルタを設計したい零点、極と係数配列b, aを変換したいデジタルフィルタを時系列信号に適用したい群

akanehara 2017/08/18

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Pysh シェルスクリプトをPythonで書く | yunabe.jp

Pysh はシェルスクリプトをPythonで記述するためのプログラムです。 Pysh を利用すると、コマンドの実行やリダイレクションやパイプといったシェルスクリプトの便利な機能を Python スクリプトの中で簡単に利用できるようになり、 Python をシェルスクリプトの代わりとしてより利用しやすくなります。 Python 使いならばもはやシェルスクリプトを書く理由は何もありません(Windows以外)。目次特徴使い方インストールファイルから実行標準入力から実行引数から実行機能変数参照 Python式パイプリダイレクション && || ; 文字列リテラルバッククオートバックスラッシュ文字による行継続コメント mapfilter reduce リターンコードの保存 Pythonへのリダイレクション echo 組み込みコマンドをPythonで実装する特徴

akanehara 2017/01/18

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機械学習の Python との出会い — 機械学習の Python との出会い

著者神嶌敏弘 (Toshihiro Kamishima) リリース 2020-02-17 08:56:35 +0900 ダウンロード用 [ PDF版 ] [ ePub版 ] ソースレポジトリ [ https://github.com/tkamishima/mlmpy ]

akanehara 2016/12/31

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Python 可変長引数を定義したメソッドを呼び出すときに気をつけるべきこと～アスタリスク１つの可変引数は、「キーワード指定しないで与える」 / 「アスタリスク２つの可変引数は、キーワード指定して与える」 - Qiita

Python 可変長引数を定義したメソッドを呼び出すときに気をつけるべきこと～アスタリスク１つの可変引数は、「キーワード指定しないで与える」 / 「アスタリスク２つの可変引数は、キーワード指定して与える」 Python python2.7可変長引数メソッド定義引数

akanehara 2016/09/29

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【Ruby】PythonプログラマーがRubyを触って感じたこと - 歩いたら休め

Python プログラマーというか、元々Python︵ときどきR、C言語︶で数値シミュレーションをしていた学生が、就職してRubyでWeb開発を行うにあたって勉強したことを書き連ねていくだけの記事です。もし自分と同じような立場の人︵これから後輩としてもどんどん増えていくかも！︶がいたら、﹁ここを押さえておけばRubyは問題なく書けるよ﹂と教えられるように書いておきます。というのも、レビューを行っていた先輩とのプログラミングのスキルとの開きがあり、先輩も私も﹁どこが分かってないのか説明できない﹂状態になってしまってお互いに困ってしまった経験があるからです。 RubyとPythonはよく似ているのですが、思想や見た目で違う部分が多く、片方を勉強するともう片方の理解も深まります。たまに2ちゃんねるのオカルト板である﹁見たことある世界によく似た異世界に迷い込んだ﹂みたいな感覚で、なかなか面白い経

akanehara 2016/09/21

Ruby
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機械学習のためのPythonの基礎「NumPy」を学ぶ - learning.ikeay.net

機械学習といえば﹁Python﹂です。なぜPythonなのかというと、数値演算や機械学習に関するライブラリがたくさん揃っているからだそう。行列がとても扱いやすいNumPy、グラフ描画が簡単にできるmatplotlib、機械学習のscikit-learnなどなど… 機械学習ではこの3つのライブラリを大いに活用します。まずは今回はscikit-learnを使った機械学習ではかなり重要になってくる﹁NumPy﹂を学びます。私はPythonもはじめてなのでまずはPythonの概要を把握しつつ、﹁100 numpy exercises﹂というNumPyを基礎から学べる問題集を写経して学習したいと思います。環境構築まずは環境構築です。詳しくは下記のリンクに飛んで確認いただきたいのですが、Macの場合は、Pythonのバージョン管理システムである﹁pyenv﹂と、分析環境を構築するのに便利な﹁A

akanehara 2016/06/02

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Pythonにおける並列処理プログラミング入門 - MyEnigma

エキスパートPythonプログラミング改訂2版posted withカエレバMichal Jaworski,Tarek Ziade KADOKAWA 2018-02-26 Amazonで最安値を探す楽天市場で最安値を探すYahooショッピングで最安値を探す目次目次はじめに subprocessによる複数子プロセス処理 concurrent.futuresによるマルチプロセス処理 Queueによる並行プログラミング最後に参考資料 MyEnigma Supporters はじめに元々Pythonは、そこまで処理速度が早い言語ではないので、システムの処理速度を最適化したい場合は、 C++などで書き直した方が良いのかもしれませんが、 Pythonシステムをあと少し早くしたい時には、並行処理プログラミングをしてみると、効果があるかもしれません。最近のコンピューターはマルチコア

akanehara 2016/04/11

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「スマートPythonプログラミング」という本を書きました - CUBE SUGAR CONTAINER

表題の通り Python の本を書いたので、そのご紹介です！スマートPythonプログラミング: Pythonのより良い書き方を学ぶ作者: もみじあめ発売日: 2016/03/12メディア: Kindle版この商品を含むブログ (1件) を見るどんな本なの？ひと言で表すと、自信を持って Python を書けるようになるための本です。スマートPythonプログラミングなので、略してスマパイって呼んでください。こんな人におすすめなんとなく書いてなんとなく動いているコードに不安を覚えている方入門書は読み終わったけど次に何をして良いか分からない方 Python の初心者から中級者にステップアップしたい方ベストプラクティスとかアンチパターンって言葉が好きな方上記に当てはまる方には、本書が少しでも参考になると思います。どんなことが書いてあるの？自分が Python を学び始めた

akanehara 2016/03/14

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入門Ansible

Ansible とネットワーク自動化の概要（SmartCS と Ansible の連携による自動化の可能性を体験！）akira6592

akanehara 2016/02/15

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jinja2 — it-note 1.0 ドキュメント

#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from jinja2 import Environment, FileSystemLoader def main(): # カレントディレクトリからテンプレートファイルを読み込む環境を作成 env = Environment(loader=FileSystemLoader('./', encoding='utf8')) # ./template.html からテンプレートを作成 tmpl = env.get_template('template.html') # テンプレートに当てはめる値のオブジェクトを作成 v = { "name" : "maman", "detail" : { "sex" : "man", "favorite" : [ "orange", "grape" ] } } # テンプ

akanehara 2016/01/20

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【大規模スマホゲー】Python未経験エンジニアとの最初の1ヶ月OJTメモ - Qiita

3. Python環境構築 Python の環境構築方法は複数存在しますが、便利なvirtualenv + PyCharm + bpython で構築する手順に沿って作業してもらいました。 virtualenv + virtualenvwrapper virtualenv を導入すると、複数のPython環境を簡単に構築・切り換えできるようになります。たとえばコマンド1つで Python2.7 + Django1.5環境と　Python3.5 + Django1.7環境をworkon コマンド1つで切り替えられます。 # install sudo easy_install pip sudo easy_install virtualenv sudo easy_install virtualenvwrapper pip install pbr sudo easy_install virtual

akanehara 2015/12/03

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Pythonのオブジェクトとクラスのビジュアルガイド – 全てがオブジェクトであるということ | POSTD

Python開発者が大好きな言葉があります。それは”全てはオブジェクトである”です。実際、私自身もPythonのクラスを教えているときに何度も口にしています。多くの人が何度も聞いた言葉かもしれないのですが、私が言う度に生徒は賛同の相槌をしてくれます。結局のところ、Javaにおいて全ては︵対象がそうでない場合を除いて︶オブジェクトであり、.NETにおいても全てはオブジェクトであると、よく言われています。しかしPythonにおいて全てがオブジェクトであると言う時、︵私の生徒は驚いていましたが︶﹁全て﹂にはクラスも含まれているのです。これはとても筋が通っていて、オブジェクトシステム全体が理解しやすくなります。しかしそれでも、広い視野で物事を見ることは難しいのです。今回のブログ記事では、Pythonのオブジェクト間のつながりをざっと見ていきたいと思います。そして”全てはオブジェクトである”

akanehara 2015/11/25

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RubyとPythonにおけるガベージコレクションの視覚化 | POSTD

本稿は、ブダペストで開かれたイベント﹁ RuPy ﹂で、Pat Shaughnessyが披露したプレゼンの内容をまとめたものです。プレゼンの映像はここから視聴できます。本稿は当初、同氏の個人ブログに投稿されましたが、同氏の了承を得て、Codeshipに再掲載します。このイベントは﹁RubyとPython﹂に関するカンファレンスなので、RubyとPythonでは、ガベージコレクション︵以下﹁GC﹂︶の動作がどう違うのかを比較すると面白いだろうと私は思いました。ただしその本題に入る前に、そもそもなぜ、GCを取り上げるのかについてお話しします。正直言って、すごく魅力的な、わくわくするテーマではないですよね？　皆さんの中でGCと聞いて、心がときめいた方はいらっしゃいますか？　﹇実はこのカンファレンス出席者の中で、ここで手を挙げた人は数名いました！﹈ Rubyコミュニティで最近、Rub

akanehara 2015/08/06

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Gevent チュートリアル

はじめにこのチュートリアルはある程度の Python の知識を前提としていますが、それ以上の知識は前提としていません。並列プログラミングの知識も必要ありません。このチュートリアルの目的は、 gevent を扱う道具を提供し、読者がすでに持っている一般的な並列プログラミングの問題を手なづけて非同期プログラムを書き始められるように手助けすることです。寄稿者時系列順の寄稿者: Stephen Diehl Jérémy Bethmont sww Bruno Bigras David Ripton Travis Cline Boris Feld youngsterxyf Eddie Hebert Alexis Metaireau Daniel Velkov そして Denis Bilenko に、 gevent の開発とこのチュートリアルを作る上での指導について感謝します。この共

akanehara 2015/06/30

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【機械学習】ディープラーニングフレームワークChainerを試しながら解説してみる。 - Qiita

今話題のDeep Learning(深層学習)フレームワーク、Chainerに手書き文字の判別を行うサンプルコードがあります。こちらを使って内容を少し解説する記事を書いてみたいと思います。 (本記事のコードの全文をGitHubにアップしました。[PC推奨]) とにかく、インストールがすごく簡単かつ、Pythonが書ければすぐに使うことができておすすめです！ Pythonに閉じてコードが書けるのもすごくいいですよね。こんな感じのニューラルネットワークモデルを試してみる、という記事です。主要な情報はこちらにあります。ChainerのメインサイトChainerのGitHubリポジトリChainerのチュートリアルとリファレンス 1. インストールまずは何はともあれインストールです。ChainerのGitHubに記載の"Requirements" ( https://github.co

akanehara 2015/06/24

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Python 2.7.x と 3.x の決定的な違いを例とともに | POSTD

Pythonを始めたばかりのユーザーの多くが、どちらのバージョンを使えばいいのか迷っています。私の答えは、﹁気に入ったチュートリアルに書かれているバージョンにしましょう。そして、あとで違いを調べてください﹂という言葉につきます。それでは、新しいプロジェクトを始めるときにはどちらを選べばいいのでしょうか？使おうとしているライブラリを全てサポートしているなら、2.7.x系と3.x系のどちらを使ってもよいでしょう。そうはいっても、この2つのメジャーバージョンについて大きな違いを見ておくのは良いでしょう。どちらかのみでコードを書いたり、プロジェクトに使おうとしている時によくある落とし穴を避けられるからです。 __future__ モジュール Python 3.x で導入されていて Python2で使えないキーワードについては、 __furute__ モジュールをインポートすることで Pyt

akanehara 2015/06/17

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pythonのOpenCVでリアルタイムに笑い男 - Blanktar

2016-01-11 追記HTML5版もあります。併せてどうぞ。先ほどの記事から何だか調子に乗ってしまってリアルタイムな笑い男を作ってみた。組み合わせればリアルタイムにモザイクももちろん出来るはず。眠いからやらないけれど。今回はpillowを使わずにOpenCVとnumpyだけでやってみました。そのせいで合成まわりが面倒くさくなってしまった感じ。素直にpillow使えばよかったかもしれない。笑い男の画像はぐぐって拾ってきてください。透過pngなら何でも動くはず。多分。 0: for rect in faces: rect *= 4 # 認識を4分の1のサイズの画像で行ったので、結果は4倍しないといけない。 # そのままだと笑い男が小さくって見栄えがしないので、少し大きくしてみる。 # 単純に大きくするとキャプチャした画像のサイズを越えてしまうので少し面倒な処理をしている。 rec

akanehara 2015/06/17

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Python の新しいプロファイラ vmprof が面白い - methaneのブログ

PyPy 2.6 と同時に、 vmprof というCPython/PyPy 用のプロファイラが登場しました。私はまだ PyPy では使っていませんが、CPythonのプロジェクトをこれでプロファイル取ってみたらなかなか面白かったので紹介します。概要 Python にはもともと標準ライブラリとしてプロファイラ (cProfile) が付いてきていますが、これは関数の呼び出しと戻りでコールバック関数を呼び出しつつ実行時間を計測するタイプのプロファイラで、短時間でも正確なプロファイルが取れる反面、オーバーヘッドが大きく、小さい関数をたくさん呼び出す部分がオーバーヘッドでより大きく見えてしまうなどの問題がありました。これと別の種類のプロファイラとして、定期的にサンプリングして、サンプルが多いところが実行時間も多いハズ、というプロファイラもあります。こちらはある程度の量のサンプルを集めないと

akanehara 2015/06/10

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Haskellで生産性を高める-Pythonからの移行 | POSTD

(注記‥11/30、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) 最近、Haskellでも生産性の高い作業ができるほどに、この言語を使いこなせるようになりました。定期的にPythonを使いもしますが、今ではWebプロトタイプ作成のほとんどをHaskellで行っています。それで、時間が経ってしまう前に、この言語の学習経験を通じて考えたことなどをまとめたいなと思っています。データファーストこれはどちらかというと動的言語から静的言語への移行に関しての考えなのですが、Haskellのデータ構造は、ほとんどの場合、データ宣言と型シグネチャで提示されるのに対し、Pythonの場合、おおむねコードによって暗黙に定義されます。 Pythonの関数について私が初めて抱いた考えは、﹁コードに何が書かれているか？﹂でしたが、Haskellでは、﹁データはどう見えるか？　この関数は＿＿＿を受け

akanehara 2015/06/09

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Linux 環境でマルチコア CPU を利用した python プログラムを書く / 桃缶食べたい。

Linux 環境でマルチコア CPU を利用した python プログラムを書くマルチコア CPU を利用した python プログラム、と言っても、Linux 環境ではプロセス単位で CPU が割り当てられるので、つまりはマルチプロセスを意識したプログラミングになります。 java でマルチコア CPU を利用しようとするとマルチスレッドで実現することになりますが、python の場合はわかりやすく別プロセスで実現されているため、ps や top コマンドで見えて面白いです。 python ではマルチプロセス用に multiprocessing モジュールが用意されていますが、今回はひとまず古典的な fork() 関数を使い、実際に複数のプロセスがマルチコア CPU によって処理されている様子を見てみたいと思います。どちらかというと新人さん向けのプロセスのお話になってしまいましたが、

akanehara 2015/05/29

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