Pythonのパッケージ管理ベストプラクティス - Qiita
※おすすめの基準には上記「導入の手軽さ」「学習の手軽さ」「パッケージ依存関係の解決」以外に、「対象OSとの相性」「検索による情報の見つかりやすさ」を考慮しています。詳しくは後述します 筆者の主観が入りますが、概ね以下のフローチャートのように選択すると良いかと思います (詳しくは後述します) なお、実用上ハマりやすいプロキシ環境での使用方法についても、以下の記事に別途まとめました 必要知識 ここから先は、Pythonのパッケージ管理が何をやっているかを解説します。 「御託はいいから早く使いたい！」という方は、「3種類の方法比較」の項目まで飛んでください まず、一般的に「パッケージ管理」と呼ばれている要素を、以下の4つの機能に分割して考える必要があります。 A. インタプリタ切替 (Pythonのバージョンを切り替える) B. パッケージ切替 (パッケージのバージョンを切り替える) C. パッ
Poetry - Python dependency management and packaging made easy
Introduction Poetry is a tool for dependency management and packaging in Python. Basic usage For the basic usage introduction we will be installing pendulum, a datetime library. Libraries This chapter will tell you how to make your library installable through Poetry. Versioning Poetry requires PEP 440-compliant versions for all projects. While Poetry does not enforce any release convention, it use
VS CodeでJupyterしてみよう
Jupyterは、オープンソースで開発が進められているプロジェクト（Project Jupyter）です。Pythonなどのプログラミング言語で記述された実行可能なコードと、Markdownで記述されたコードに関連ドキュメントを、「ノートブック」と呼ばれる単一のファイルにまとめることが可能な環境の構築を目指しています。 このプロジェクトの代表的な成果物が、コードとドキュメントをひとまとめに扱えるノートブックをWebブラウザ上で実現するWebアプリ「Jupyter Notebook」や「JupyterLab」です。Visual Studio Code（以下、VS Code）にPython拡張機能とJupyter拡張機能をインストールすることで、このノートブック環境をVS Code内で実現できます。今回はその基本を見ていくことにしましょう。 必要なもの 以前のバージョンのVS CodeではPy
Rust製のPythonパッケージ管理ツール「uv」を使ってみよう | gihyo.jp
それぞれのツールに関する詳しい説明は本記事では行いません。詳しく知りたい方は、ツール名のリンクから公式ドキュメント等を参照してみてください。 上記の表に挙げたツール群にはそれぞれに特徴があります。pyenv、venv、pipのように単一機能に特化したものから、Condaのようにデータサイエンスや機械学習プロジェクトで使用される複雑なパッケージの依存関係や環境管理をサポートするツール、PoetryのようにPythonパッケージインデックス（PyPI）への公開をサポートするツールなど、開発シーンに合わせて選択することができます。 uvとは uvは2024年の2月中旬に発表されたばかりの新しいパッケージ管理ツールです。Rustで書かれており、ここ最近で飛躍的に使用されるようになったRust製のPythonリンター＆フォーマッター「Ruff」を開発しているAstral社によって提供されています[1
Pythonの開発環境の3つの観点をおさえよう
先日 "Python の「仮想環境」を完全に理解しよう" というスライドを公開したらかなり反響がありました。 Python の開発環境の構築は、正直言ってかなり複雑だと思います。 pip・venv・pyenv・Pipenv などなど、似たような名前・似たような役割のツールがたくさん登場して、最初は全然意味が分かりません。 慣れればなんとかなるのですが、慣れるまではかなり苦しいです。 このようにとても難解であるにも関わらず、Python は機械学習などでよく使われることから、避けられないことも多いです。 そこでこの記事には、「そもそも Python の開発環境にはどんな観点があるんだ？このツールはなにを解決してくれるんだ？」という話をまとめます。
python-pandas-plot
pandas.Series, pandas.DataFrameのメソッドとしてplot()がある。Pythonのグラフ描画ライブラリMatplotlibのラッパーで、簡単にグラフを作成できる。 pandas.DataFrame.plot — pandas 0.22.0 documentation Visualization — pandas 0.22.0 documentation Irisデータセットを例として、様々な種類のグラフ作成および引数の設定などをサンプルコード・結果とともに説明する。 Irisデータセット plot()メソッドの基本的な使い方 表示 画像ファイルとして保存 オブジェクトとして操作 共通の設定 サイズを変更 別々のサブプロットに描画 サブプロットのレイアウト サブプロットのx軸, y軸の共通化 プロットする列の指定 グラフの種類 折れ線グラフ（line plot）
Working with Anaconda in Visual Studio Code
I am getting a bit confused here, the latest Anaconda Distribution, 2018.12 at time of writing comes with an option to install Microsoft Visual Studio Code, which is great. When launching VSC and after Python: Select Interpreter and with a fresh install of Anaconda, I can see ~Anaconda3\python.exe which I assume is the Anaconda Python Environment, however, when I try to run some commands, I am get
Pythonプログラミング入門 — Pythonプログラミング入門 documentation
Pythonプログラミング入門¶ ▲で始まる項目は授業では扱いません。興味にしたがって学習してください。 ノートブック全体に▲が付いているものもありますので注意してください。
pandas関連記事まとめ | note.nkmk.me
環境情報・設定 pandasのバージョンを確認（pd.show_versions） オプション設定を確認・変更する方法 表示設定変更（小数点以下桁数、有効数字、最大行数・列数など） DataFrame, Seriesの基本 pandas.DataFrameの構造とその作成方法 行数、列数、全要素数（サイズ）を取得 pandasのデータ型dtype一覧とastypeによる変換（キャスト） pandas.DataFrameとSeriesを相互に変換 pandas.DataFrameにおけるビューとコピー ファイル入出力 CSV csv/tsvファイル読み込み（read_csv, read_table） csvファイルの書き出し・追記（to_csv） Excel（xls, xlsx） Excelファイル（xlsx, xls）の読み込み（read_excel） Excelファイル（xlsx, xl
[Python] Joblibのキャッシュを使って同じ計算を省略する
本エントリではPythonのJoblibがもつキャッシュ機能によって同じ計算を省略し、処理を高速化するための方法を説明する。このエントリを読むことで、関数をキャッシュ可能にする方法、numpyのarrayをメモリーマップを使って読み込む方法、参照を使ってデータにアクセスする方法がわかる。 目次: Joblibとは 1. 計算結果のキャッシュが可能 2. 並列化が容易 3. 高速、高圧縮な永続化 環境 Joblibのインストール Memoryを使って計算結果をキャッシュする キャッシュの簡単な例 NumPyのデータを扱う関数をキャッシュ可能にする メモリーマップを使った高速なキャッシュの参照 キャッシュされた結果の参照を取得する。 Joblibを使ってテキストを単語のIDに変換する処理を高速化する まとめ Joblibとは JoblibはPythonにおけるパイプライン処理の効率化をするため
The reason I am using Altair for most of my visualization in Python
The reason I am using Altair for most of my visualization in Python home · about · subscribe May 04, 2019 · ∞ Sadly, in Python, we do not have a ggplot2. Python’s go to visualization library, matplotlib, is very powerfulmatplotlib recently came into the spotlight again for being attributed the first black hole image. but has severe limitations. At times its flexibility is a blessing, but it is eas
Fitting a Circle to Cluster of 3D Points
Fitting a Circle to Cluster of 3D Points¶ This article describes a method how to fit a circle to the cluster of points in 3D space. It utilizes the singular value decomposition (SVD) and the method of least-squares for the optimal circle fitting. 1 Introduction¶ Assume we have a set of $n$ points $\mathbf{P}_0,\dots,\mathbf{P}_{n-1}$, where $\mathbf{P}_i = (x_i, y_i, z_i)^T \in \mathbb{R}^3$. We w
データの集計は、ExcelよりPython使ったほうが100倍早い（pandas-profiling, pixiedust） - Qiita
データの集計は、ExcelよりPython使ったほうが100倍早い（pandas-profiling, pixiedust）Pythonpandasデータ分析データ可視化pandas-profiling Pythonのpandas-profilingと、pixiedustの2つのライブラリを使うと、データの集計・グラフの作成が、感動的なほど早く終わることを実感したので共有します。 Excelでデータ集計・グラフ作成した場合と比較すると、体感で100倍くらい早く終わります（誇張ではなく） Pythonで爆速でデータ集計する方法（体感所要時間：5分） 前提： 以下の環境が整備されていることは、前提とします。 Pythonのインストール（約30分） データ分析に必要な各種ライブラリのインストール（約30分） →numpy, matplotlib, pandas, jupyter など →Anac
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Add a Column in a Pandas DataFrame Based on an If-Else Condition