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インストール Cmder mini まずはコンソールとしてCmderをインストールする。 Git for WindowsがセットになったCmderと本体のみのCmder miniがあるが、Cmder miniを選択する。理由は下の注意点を参照。 Cmderにはインストーラーはないので、Zipを解凍して任意の場所に置く。 Cmderのダウンロードはここから。cmder chocolateyを使ってインストールすることもできるが、最新版がすぐにはリリースされないので最新版を使いたい場合は上の方法で。 Chocolatey Gallery | CmderMini 1.3.2 Git Bash環境としてはGitに含まれているGit bashを使うのでGitをインストールする。 インストーラーの指示に従ってインストールするだけ。 ダウンロードはここから　Git 注意点 Cmderに含まれているGit

import matplotlib.pyplot as plt # Notebook出力には次の１行が必要 %matplotlib inline plt.figure(figsize=(8, 6)) # グラフのサイズ指定（この行は省略可） plt.plot(x, y1) plt.plot(x, y2)

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Pythonを高速化する方法 Pythonで計算の高速化といえばNumPyやCythonなどが有名だと思いますが、それらを使うには色々と覚えることがあってすぐに使えるようにはなりません。特にNumPyは使いこなせれば非常に強力ですが、学習コストもかなり高いです。 実はPythonの標準ライブラリの中に超お手軽に高速化が実現できる関数が用意されています。それがメモ化を行うためのlru_cacheという関数です。 lru_cacheを使ったメモ化 メモ化の意味はおいといて、とりあえずどうやってメモ化するのかを見てみましょう。 効果をわかりやすくするために、再帰を使ったフィボナッチ関数を使います。

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Pythonで可視化といえばMatplotlibだけど、APIがごちゃちゃしていて覚えにくいのが難点かな。BokehがAPIもうまく整理されていて一番使い勝手がいい気がするけど、まだまだ日本語の情報が少ないのが惜しいところ。 これからはWebにも対応できるBokehが伸びてくるんじゃないかと勝手に期待している。 おすすめの使い分け方 簡単なデータを手早くプロットするなら Matplotlib MATLABからPythonに乗り換えたなら Matplotlib かっこよく人に見せたいなら Bokeh 対話操作を入れたいなら Bokeh グ

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