Python普及しろ協会に入会したい
この記事はタナイ氏によるPython滅ぼす協会に入会したいを読んでから執筆したものです。 この記事の趣旨はPython滅ぼす協会に入会したいに対する反論という形をとりながら、タナイ氏により「バカの言語」と揶揄され、「使ってエンジニアを名乗るというのは」「滑稽」とまで言われたPythonの立場を再考することです。 追記 本記事は「Pythonはこれだけ優れた言語だからみんな使おう！」というものではなく「言うほど酷くないと思うよ」程度のものです。 型アノテーションがあるからと言って静的型付けを軽視しているわけでもなければ、map関数をもってmapメソッドを不要だと言っているわけでもありません。 この記法は嫌い〜この記法が好き〜と表明することは個人の自由ですが、同様に「この記法は実はこういう意味があって〜」という意見があればそれを聞いた上で、物事を判断して欲しいです。もちろん、聞いても意見が変わ
Python滅ぼす協会に入会したい
なぜ令和にもなって動的型付け言語を使うのか シフトレフトという概念が生まれたのは二十年以上も前のはずだ。 それにもかかわらず動かしてみるまで答え合わせもできない言語で開発をするという発想自体がどうかしている。 同じ動的型付けといってもJavaScriptはブラウザという事情があるし、型の表現力に優れたTypeScriptがあるからまだよい。 しかし、Pythonはどうだ。他にいくらでも選択肢があるなかで、サーバーサイドにわざわざ選定する言語ではなかろう。 貧弱な型ヒント、しかも書いたところで大した効用もない。 使っている外部ライブラリにひとつでも型ヒントがクソなものがあれば即座に破綻する。 型というガードレールもシートベルトもなしで糞を撒き散らしながらする開発にはうんざりだ。 シンタックスもキモい 動的型付けもさることながら、シンタックスもキモい。とにかく思考を妨げる語順になっている。 m
精密なアニメーションが作成できるライブラリ"Manim"について紹介！！
皆さん、こんにちは。データコースのDaichiです。今日はAdvent Calendarの24日目を迎えており、いよいよ残り1日となりました。ちなみに、何の因果か、私は2年連続で24日の担当となってしまいました（笑）。今年も25日の方の前座として頑張っていきたいと思います。 自己紹介 改めましてDaichiと言います。理科大に通う3年生で、主に人工知能の勉強をしています。PGは今年で3年目で、案件は三つぐらいやってた気がします。趣味はらーめん(家系ばっかり)、飲み会（酒というより雰囲気が好き）、ネット小説(最近シャンフロが熱い)、アニメ(呪術、メイドインアビス、ワートリ)、バスケ(フリースローが好き。体育館でシューティングしてるときずっと打ってる)などです。 導入 今回は、精密なアニメーションが作成できるライブラリ"Manim"について紹介します。Manimは、MITの数学教授であるGra
Manim Community
class ContinuousMotion(Scene): def construct(self): func = lambda pos: np.sin(pos[0] / 2) * UR + np.cos(pos[1] / 2) * LEFT stream_lines = StreamLines(func, stroke_width=2, max_anchors_per_line=30) self.add(stream_lines) stream_lines.start_animation(warm_up=False, flow_speed=1.5) self.wait(stream_lines.virtual_time / stream_lines.flow_speed) class OpeningManim(Scene): def construct(self): title = T
pyannote.audioがメジャーアップデートし3.0.0がリリースされました | DevelopersIO
こんちには。 データアナリティクス事業本部 インテグレーション部 機械学習チームの中村です。 pyannote.audio v3が2023/09/26に公開されました。 少し使い方の異なる部分がありましたので、ブログを再度投稿します。 以下は過去のpyannote.audio v2のブログとなりますので、こちらも併せてご参照ください。 pyannote.audioとは pyannote.audioとは話者ダイアライゼーションを行うライブラリです。 ベースのフレームワークはPyTorchとなっており、end-to-endの話者ダイアライゼーションを実現します。 話者ダイアライゼーションとは、どこの時間でどの話者がしゃべったのか、話者認識をせずに実施する技術のことを指します。 v3のアップデートについては以下に記載があります。 v3のポイントをいくつかピックアップしました。 より良い性能をもつ
「京大生でもx＝x＋1が分からない」、喜多教授が明かすPython教育の実態
プログラミング言語「Python」の大規模イベント「PyCon APAC 2023」が2023年10月27日と28日の2日間にわたって開催された。1日目に行われた京都大学国際高等教育院の喜多一教授による基調講演を中心に、イベントの内容をリポートする。 PyCon APAC 2023は、1日目の基調講演「Why University Teachers Wrote a Python Textbook？」で幕を開けた。京都大学でPythonを使ったプログラミング教育を担当している喜多教授が、その実態について英語で講演した。 喜多教授は、主に大学1年生向けの教養教育の一環として、Pythonを使ったプログラミングコースを2018年に始めた。そのための教科書をつくり、2019年に公開した。誰でも無償でPDFをダウンロードできる。教科書は毎年改訂しているが、一般向けに公開したのは2019年版と2021
シェルスクリプトとの対比で理解するPythonのsubprocess - 朝日ネット 技術者ブログ
はじめに 開発部の ikasat です。 皆さんは git, ssh, rsync のような外部コマンドを呼び出すスクリプトを書きたくなったことはありますか？ 個人的にこの類のスクリプトは最初はシェルスクリプトとして書くのですが、改修を重ねるうちに肥大化して処理も複雑になり、 後から Python のような汎用プログラミング言語で書き直すことがよくあります。 外部コマンド呼び出しを書き直す際に、Git 操作のために pygit2、 SSH 接続のために paramiko のようなライブラリをわざわざ使うのは大がかりだったり、 rsync に相当するようなこなれたライブラリが存在しなかったりする場合があります。 そのような時は標準ライブラリの subprocess モジュールを利用し、Python から外部コマンドを呼び出すことになるでしょう。 しかしながら、Python のチュートリアルペ
PEP 703 - 兼雑記
https://peps.python.org/pep-0703/ Python の GIL 外す話。これすごく楽しい読みものでした。参照カウントのところが一番人気だと思うのですが、他のところも色々良い。こういう、「んーこういうことするとこういう問題が起きない？」と思ったら次の章くらいでそれが説明される、みたいな読みものは大変好きです 参照カウント: オブジェクトっていうのは作ったスレッドが解放するというのがほとんどなんだから、その場合はロックをいらなくする、他に渡ったら普通の参照カウントぽくする、という話。 Swift に 2018 年に導入された 話らしい。他のスレッドに渡された後で DECREF すると他スレッド用の参照カウントが負になりうるのだけど、その時に queue に入れるということをして、ややこしいので、なんかこれ無しですむ方法はないのかなぁ……と Immortalize
PythonのNetworkXとMatplotlibを使って重み付きグラフを可視化する - nakaoka3の技術ブログ
PythonのネットワークグラフライブラリのNetworkXと可視化ライブラリのMatplotlibを使うことで、Pythonで簡単に重み付きグラフを可視化できます。具体的なコードとChatGPTとWolframプラグインを利用して作成したサンプルデータを使って、その方法を説明します。 networkx.org 例として国際組織がノード、共通の加盟国がエッジとなっているグラフを考えます。共通する参加国の数をエッジの重みとします。NetworkXとMatplotlibを使うと、以下のようなグラフが作成されます。EU, NATO, OECDは太いエッジで繋がっていることから、共通の加盟国が多いことが見て取れます。 国際組織がノード、共通の加盟国がエッジとなっているグラフ グラフを作成するために、以下のような、国名と参加している国際組織のペアのCSVファイルを用意します。 target_id,l
1100万行・32GB超の巨大CSVファイルの基本統計量を4GBメモリマシンで算出する - Qiita
はじめに この記事は，Kaggle Advent Calendar 2022第6日目の記事になります。 本記事では、 32GB超のCSVデータの基本統計量を、小規模マシンでも省メモリかつ高速に計算するテクニック について解説します。 Kaggleコンペに限らず、 マシンスペックが低いため、大きなデータセットを満足に処理できず困っている 毎回行うファイル読み込みが遅いので、もっと高速化したい ⚡ といった悩みや課題を抱えている方の参考になれば幸いです。 モチベーション データ分析業務やKaggle等のコンペティションで初めてのデータセットを扱う場合、いきなり機械学習アルゴリズムを行うことはまず無く、最初にデータ観察を行うのが一般的です。 テーブルデータであれば、各カラムの基本統計量（最小値、最大値、平均、分散、四分位数）などを計算・可視化し、データクレンジングの要否や特徴量設計の方針などを検
Pythonは遅い遅い言われてJITとか中途半端なことせずにフルネイティブコンパイラを作ったらどうですか？
回答 (13件中の1件目) JIT方式は中途半端なものではありません。もちろん万能でなんでも優れているわけでもありませんが以下の利点があります。 * プログラムは単一の機械独立、OS独立の形式で配布できる(実行時に実行環境の機械語に変換できる) * 配布形式が小さくなる。マシン中立なバイナリ表現にした場合は特に。 * 全体をネイティブコンパイルするのではなく、速度にシビアに関わる最内周ループや何度も実行される場所に限ってネイティブコンパイルすることで実行に必要なメモリフットプリントを減らすことができる。 * 実行時だけわかる情報を元にした最適化やコード生成が可能。例えば、 *...
Mojoは「C言語のように速いPython」なのか - k0kubun's blog
LLVMやSwiftを作ったChris LattnerがCEOをやっている会社が、Pythonの使用感とC言語並の性能を併せ持つ言語としてMojoをアナウンスした。 まだ手元で試せる状態でリリースされてはいないが、最大35000倍Pythonより速いという。 Mojo🔥 combines the usability of Python with the performance of C, unlocking unparalleled programmability of AI hardware and extensibility of AI models. Also, it's up to 35000x faster than Python 🤯 and … deploys 🏎 pic.twitter.com/tjT09U4F80— Modular (@Modular_AI) May
pyenvで3.7系のインストールに失敗したときのメモ - Qiita
エラー内容 3.6系までは普通にインストールできていたのに、3.7をインストールしようとしたら次のようなエラーでインストールに失敗。 ちなみにOSはUbuntu 18.04です。 $ pyenv install 3.7.0 Installing Python-3.7.0... BUILD FAILED (Ubuntu 18.04 using python-build 1.2.3-79-gc057a80c) Inspect or clean up the working tree at /tmp/python-build.20180708190520.14846 Results logged to /tmp/python-build.20180708190520.14846.log Last 10 log lines: File "/tmp/tmppm_d6i5e/pip-10.0.1-py
毎日が天皇誕生日になるには何回天皇が交代する必要があるか(シミュレーション版) - 唯物是真 @Scaled_Wurm
今日は天皇誕生日ですが、以前「あと何回天皇が交代すれば毎日が天皇誕生日になるか(不謹慎)」の期待値を求める記事を書きました 毎日が天皇誕生日になるには何回天皇が交代する必要があるか - 唯物是真 @Scaled_Wurm 祝日と祝日の間に挟まれた日が、国民の休日で休みになるのを考慮していないという指摘を受けたので、今回はその場合の平均回数を求めます さらに、挟まれた日が国民の休日になるというのを考えると、もっとずっと複雑になるな。（考える気はない）http://t.co/AuibRNF969— Hiroshi Manabe (@takeda25) 2014, 4月 30 厳密解をどうやって求めればよいか悩んでいたら「厳密解は諦めてシミュレーションでそれっぽい値を求めればよいのでは？」というアイディアをいただきました。ありがとうございます@Scaled_Wurm ああ、ここでシミュレータと言
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Duolingo Case Study: Why They Chose Scala?
Scala at Duolingo - CoRecursive Podcast
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How to calculate the inverse of the normal cumulative distribution function in python?
seabornで描写したtsplotのx軸へ日付を使用する - Qiita