PEP 8 – Style Guide for Python Code | peps.python.org
PEP 8 – Style Guide for Python Code Author: Guido van Rossum <guido at python.org>, Barry Warsaw <barry at python.org>, Alyssa Coghlan <ncoghlan at gmail.com> Status: Active Type: Process Created: 05-Jul-2001 Post-History: 05-Jul-2001, 01-Aug-2013 Table of Contents Introduction A Foolish Consistency is the Hobgoblin of Little Minds Code Lay-out Indentation Tabs or Spaces? Maximum Line Length Shoul
pyplot — Matplotlib 1.3.1 documentation
matplotlib.pyplot¶ Provides a MATLAB-like plotting framework. pylab combines pyplot with numpy into a single namespace. This is convenient for interactive work, but for programming it is recommended that the namespaces be kept separate, e.g.:
seabornã§Matplotlibã®è¦‹ãŸç›®ã‚’良ãã™ã‚‹ | note.nkmk.me
seabornã¯matplotlibベースã®çµ±è¨ˆãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ãƒ“ジュアライゼーションライブラリ。 Seaborn is a Python visualization library based on matplotlib. seaborn: statistical data visualization — seaborn 0.6.0 documentation statisticalã¨éŠ˜æ‰“ã£ã¦ã„ã‚‹ã ã‘ã‚ã£ã¦ã€çµ±è¨ˆçš„ãªãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’プãƒãƒƒãƒˆã™ã‚‹ãŸã‚ã®æ©Ÿèƒ½ãŒãŸãã•ã‚“用æ„ã•ã‚Œã¦ã„ã‚‹ãŒã€æ™®é€šã®æŠ˜ã‚Œç·šã‚°ãƒ©ãƒ•ã®è¦‹ãŸç›®ã‚’良ãã™ã‚‹ãŸã‚ã ã‘ã«ã‚‚使ãˆã‚‹ã€‚ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set() sns.set_style("whitegrid", {'grid.linestyle': '--'})
matplotlibをオブジェクト指å‘スタイルã§ä½¿ã† ãã®2 - minus9d's diary
å‰ã«matplotlibをオブジェクト指å‘スタイルã§ä½¿ã† - minus9d's diaryã¨ã„ã†è¨˜äº‹ã‚’書ãã¾ã—ãŸã€‚ã—ã‹ã—ã€matplotlib ã«ã‚ˆã‚‹ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿å¯è¦–化ã®æ–¹æ³• (1) - Qiita ãŠã‚ˆã³ Why do many examples use "fig, ax = plt.subplots()" in Matplotlib/pyplot/python - Stack Overflow ã«ã‚ˆã‚‹ã¨ã€plt.subplots()ã¨ã„ã†é–¢æ•°ã‚’使ã†ã¨ã€ã‚ˆã‚Šç°¡æ½”ã«æ›¸ã‘るよã†ã§ã™ã€‚ã“ã®è¨˜äº‹ã§ã¯plt.subplots()ã®ä¾‹ã‚’紹介ã—ã¾ã™ã€‚ ãªãŠã€ä»¥ä¸‹ã®ã‚³ãƒ¼ãƒ‰ç‰‡ã§ã¯ã€å…¨ã¦å†’é ã« import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ã¨æ›¸ã‹ã‚Œã¦ã„ã‚‹ã‚‚ã®ã¨ã—ã¾ã™ã€‚ 一ã¤ã®å›³ã«ä¸€ã¤ã®ã‚°ãƒ©ãƒ•ã®å ´åˆ ã¾ãšã€ä¸€ã¤ã®å›³ã¨ä¸€ã¤ã®ã‚°ãƒ©ãƒ•é ˜åŸŸã‚’æŒã¤çµµã‚’ã€ç§ãŒå‰ã®è¨˜äº‹ã§
Pythonらã—ã„コードã®æ›¸ãæ–¹ - Kesinã®çŸ¥è¦‹ç½®ãå ´
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Python ã§ãƒ•ã‚¡ã‚¤ãƒ«ã‚’直接イテレータã¨ã—ã¦ä½¿ã†ã®ãŒé©åˆ‡ã§ãªã„å ´åˆ - methaneã®ãƒ–ãƒã‚°
Pythonã§ã‚µãƒ–プãƒã‚»ã‚¹ã¨å¯¾è©±ã™ã‚‹ - 西尾泰和ã®ã¯ã¦ãªãƒ€ã‚¤ã‚¢ãƒªãƒ¼ Python ã®ãƒ•ã‚¡ã‚¤ãƒ«ã¯ã€é€šå¸¸ã®ãƒ•ã‚¡ã‚¤ãƒ«ã®èªã¿è¾¼ã¿ã®åŠ¹çŽ‡ã‚’考ãˆã¦å¤§ãã‚(8192ãƒã‚¤ãƒˆ)ã®ãƒãƒƒãƒ•ã‚¡ãƒªãƒ³ã‚°ã‚’è¡Œã£ã¦ã„ã‚‹ã®ã§ã€ã‚½ã‚±ãƒƒãƒˆé€šä¿¡ã‚„パイプã§å•é¡Œã«ãªã‚‹ã‚±ãƒ¼ã‚¹ãŒã‚る。 å•é¡Œã«ãªã‚‹ã‚±ãƒ¼ã‚¹ã®ä¸€ã¤ãŒãƒ•ã‚¡ã‚¤ãƒ«ã‚ªãƒ–ジェクトをイテレータã¨ã—ã¦ä½¿ã£ã¦è¡Œå˜ä½ã®å‡¦ç†ã‚’ã™ã‚‹å ´åˆã§ã€ for line in fileobj: do_something(line) ã®ã‚ˆã†ãªã‚³ãƒ¼ãƒ‰ã‚’書ãã¨ã€å®Ÿéš›ã«ã¯ fileobj ã®ä¸ã«ã‚ã‚‹Cã®FILEã‹ã‚‰ä¸€æ°—ã«èªã¿è¾¼ã¿ã€ãã®ä¸ã‹ã‚‰æ”¹è¡Œæ–‡å—を探ã—ã¦åˆ‡ã‚Šå‡ºã—ã¦ã„ãã®ã§ã€8192ãƒã‚¤ãƒˆèªã¿å‡ºã›ã‚‹ã‹ãƒ•ã‚¡ã‚¤ãƒ«ã®çµ‚端ã«åˆ°é”ã™ã‚‹ã¾ã§ãƒ–ãƒãƒƒã‚¯ã—ã¦ã—ã¾ã†ã€‚ 一方〠file.readline() ã¯ã€æ”¹è¡Œã‚’見ã¤ã‘ã‚‹ã¾ã§ getc() ã‚’ç¹°ã‚Šè¿”ã™ã‹ã€(Unixã§Universal Newlineを使ã‚ãªã„å ´åˆã¯)fgets
å„種リテラルã¨å†…包表記ã«ã¤ã„ã¦
Pythonã®ãƒªã‚¹ãƒˆå†…包表記ã¯ã‚ˆã知られã¦ã„ã¾ã™ãŒã€ãã®ä»–ã®ã‚ªãƒ–ジェクトã«ã¤ã„ã¦ã‚‚内包表記ã¨ã€ç›´æŽ¥è¨˜è¿°ã™ã‚‹å ´åˆã®ãƒªãƒ†ãƒ©ãƒ«ã«ã¤ã„ã¦ã¾ã¨ã‚ã¾ã™ã€‚ ※Python3ã§å°Žå…¥ã•ã‚ŒãŸè¡¨è¨˜ãŒPython2.7ã§ã‚‚使ãˆã‚‹ã‚ˆã†ã«ãªã£ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ リスト(list) よã知られãŸãƒªã‚¹ãƒˆå†…包表記ã§ã™ã€‚ l1 = [0, 2, 4, 6, 8] # listリテラル l2 = [x*2 for x in range(5)] # list内包表記 print l1, l2 # -> [0, 2, 4, 6, 8] [0, 2, 4, 6, 8] タプル(tuple) タプルã¯å†…包表記ãŒã‚ã‚Šã¾ã›ã‚“。一見ã€()ã§æ›¸ã‘る内包表記ãŒã‚るよã†ã§ã™ãŒã“ã‚Œã¯ã‚¸ã‚§ãƒãƒ¬ãƒ¼ã‚¿å¼ã§ã™ã€‚ t1 = (0, 2, 4, 6, 8) # tupleリテラル t2 = tuple(x*2 for x in range(5)) # tuple内包表
Python を速ãã™ã‚‹å–り組㿠- methaneã®ãƒ–ãƒã‚°
速ㄠPython 実装ã¨ã„ãˆã° PyPy ãŒæœ‰åã§ã™ãŒã€ Python 3 ã¸ã®ã‚ャッãƒã‚¢ãƒƒãƒ—ãŒé…ã„〠CPython ãŒæŒã£ã¦ã„ã‚‹ Python/C API ã®ã‚µãƒãƒ¼ãƒˆãŒã¾ã å¼±ãé…ã„ã€ãªã©ã®æ¬ 点ãŒã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚ ã¾ãŸã€ Google ã®1年プãƒã‚¸ã‚§ã‚¯ãƒˆã ã£ãŸ Unladen Swallow ã‚‚ã‚ã‚Šã¾ã—ãŸã€‚ã“れ㯠CPython をフォークã—㦠LLVM 㧠JIT を実装ã™ã‚‹ã‚‚ã®ã§ã—ãŸã€‚ã“ã® fork 実装ã¯çµ‚ã‚ã‚Šã¾ã—ãŸãŒã€ã“ã®æ™‚期ã¾ã ä¸å®‰å®šã ã£ãŸLLVMã¸ã®è²¢çŒ®ã¯å¤§ããã€ï¼ˆã¡ã‚ƒã‚“ã¨ãŠã£ã¦ãªã„ã®ã§æ†¶æ¸¬ã§ã™ãŒï¼‰ç¾ä»£LLVMを利用ã—ãŸJITを実装ã—ã¦ã„るプãƒã‚¸ã‚§ã‚¯ãƒˆã¯å…¨éƒ¨é–“接的㫠Unladen Swallow ã®æˆæžœã®ä¸Šã«æˆã‚Šç«‹ã£ã¦ã„ã‚‹ã¨è¨€ãˆã‚‹ã‹ã‚‚ã—ã‚Œã¾ã›ã‚“。 終了ã—㟠JIT プãƒã‚¸ã‚§ã‚¯ãƒˆã¨ã„ãˆã°ã€ psyco ã‚‚ã‚ã‚Šã¾ã—ãŸã€‚ã“ã‚Œã¯ãƒ™ã‚¿ã« CPython ã® JIT を実装ã—ã¦ã„ã¾ã—ãŸãŒã€
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Quick Start - Spark 1.3.0 Documentation
Quick Start Interactive Analysis with the Spark Shell Basics More on Dataset Operations Caching Self-Contained Applications Where to Go from Here This tutorial provides a quick introduction to using Spark. We will first introduce the API through Spark’s interactive shell (in Python or Scala), then show how to write applications in Java, Scala, and Python. To follow along with this guide, first, do
Apache Sparkã®WebUIã€ã„ã‚ã„ã‚比較ã—ã¦ã¿ãŸ
Sparkを実行ã§ãã‚‹WebUIã‚’ã„ãã¤ã‹æ¯”較ã—ã¦ã¿ã¾ã—ãŸã€‚ 対象ã¨ã—ãŸã®ã¯ä¸‹è¨˜ã®ï¼“ã¤ã§ã™ã€‚ Apache Zeppelin pyspark + Jupyter(iPython Notebook) spark-notebook Spark付属ã®Spark Web Interfaceã¯å®Ÿè¡ŒçŠ¶æ³ã®ãƒ¢ãƒ‹ã‚¿ãƒªãƒ³ã‚°ã‚„RDDã®çŠ¶æ…‹ãŒå¯è¦–化ã•ã‚Œã¦ã„ã¦éžå¸¸ã«ä¾¿åˆ©ãªã‚‚ã®ãªã®ã§ã™ãŒã€ä¸Šè¨˜ã¨ã¯æ¯›è‰²ãŒç•°ãªã‚‹ãŸã‚今回比較対象ã«å…¥ã‚Œã¦ã„ã¾ã›ã‚“。 Hueã®notebookã‚„databricks cloudã«é–¢ã—ã¦ã¯ã¾ãŸä»Šåº¦ã€‚。。 ã¾ãšã¯ãã‚Œãžã‚Œã®æ¦‚è¦ã‚’å°‘ã—ã”紹介ã—ã¾ã™ã€‚ Apache Zeppelin ApacheãŒä½œã£ã¦ã„ã‚‹notebookå½¢å¼ã®Web UIã§ã€å¯¾è©±åž‹å®Ÿè¡ŒãŒã§ãã¾ã™ã€‚ ã“ã®è¨˜äº‹ã‚’書ã„ã¦ã„る時点ã§ã®æœ€æ–°ãƒãƒ¼ã‚¸ãƒ§ãƒ³ã¯0.6.0ã§ã™ã€‚ Scala, Python, SQL(Spark), SQL(Hive)
1分ãらã„ã§python3ã®å¤‰æ›´ç‚¹ã‚’ã–ã£ãã‚Šã¨ç´¹ä»‹ã™ã‚‹. - k4zy no blog
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リリースã€éšœå®³æƒ…å ±ãªã©ã®ã‚µãƒ¼ãƒ“スã®ãŠçŸ¥ã‚‰ã›
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numpy.sort — NumPy v1.10 Manual
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