Numba makes Python code fast Numba is an open source JIT compiler that translates a subset of Python and NumPy code into fast machine code. Learn More Try Numba » Accelerate Python Functions Numba translates Python functions to optimized machine code at runtime using the industry-standard LLVM compiler library. Numba-compiled numerical algorithms in Python can approach the speeds of C or FORTRAN.
Python is a very famous programming language for machine learning. In this article, I will introduce basic Python environment. GlossaryI will introduce basic terms about Python package management. pip: A tool for package installation. It retrieves Python packages from PyPI. pip is gem command of Ruby.virtualenv: Package isolation tool for Python. It has similar function with bundler of Ruby, but i
IBM、「Anaconda」をIBM Cognitive Systemsで提供：POWERアーキテクチャに最適化 IBMがオープンデータサイエンスプラットフォーム「Anaconda」をHPCプラットフォーム「IBM Cognitive Systems」で提供していく。 米IBMは2017年4月17日（米国時間）、米Continuum Analyticsとの提携により、同社が手掛けるオープンデータサイエンスプラットフォーム「Anaconda」をHPC（High Performance Computing）プラットフォーム「IBM Cognitive Systems」で提供していくと発表した。 Anacondaは、大規模データ処理、予測型分析、科学技術計算のための強力な機能を提供するプラットフォーム。このAnacondaを、IBM Cognitive Systems上でサポートされる機械学習／
はじめに こんにちは、Python界のラファエル・ナダルです。全豪オープンテニス、盛り上がりましたね。さて、先日次のようなエントリーを立て続けに書いたんですが、「なぜAnacondaに関しての記述がないのか」という突っ込みをもらったので、参照用にメモを残しておきます。 Pythonの仮想環境構築 2017.01版 - YAMAGUCHI::weblog Pythonの環境設定でむかついてる人はとりあえずこれをコピペで実行してください 2017.01 - YAMAGUCHI::weblog なおこの記事の作成にあたっては @aodag に数多くのアドバイスをいただきました。この場を借りて感謝。 TL;DR condaの開発者はPyPAともっとコミュニケーションとってほしい。 前提 この記事はPythonを触り始めたばかりだけど、パッケージ管理ツール等々のスタンダードがどのようになっているかな
pyenvが必要かどうかフローチャート 私の周りでも pyenv に対して良い印象をもって語らない風潮はあってその理由がよく分かりました。ここで @shibukawa が書いていることを私は正しいと思うし、pyenv というツールそのものを批判しているのではなく、目的や用途を理解せずに pyenv を勧めたり使ってしまったりしてしまう人への懸念があるというのは理解できました。 ちなみに私は普段 OS X と Linux (Ubuntu) を使っているのですが、Linux では pyenv を、OS X では MacPorts を使って複数の Python バージョンの管理をしています。件の記事の分類でいうと「ライブラリの開発者」のところだと思います。 pyenv の議論は件の記事を読んでもらうとして、そこでは Anaconda についても触れています。Anaconda を pyenv の議
I've spent much of the last decade using Python for my research, teaching Python tools to other scientists and developers, and developing Python tools for efficient data manipulation, scientific and statistical computation, and visualization. The Python-for-data landscape has changed immensely since I first installed NumPy and SciPy from via a flickering CRT display. Among the new developments sin
pyspaの統合思念体の渋川です。 「pyenv使いましょう！」系の記事、全部ゴミ — Yoshifumi YAMAGUCHI (@ymotongpoo) September 29, 2016 これはpyenvがダメではなくて、pyenvをとりあえずインストールしておきましょう記事がダメという意味だそうです。すでにとんぷーが5年前にこの問題について書いています。これを読んで分かる人には不要です。 この記事では「便利」と「必要」は分けて考えています。後者にフォーカスしています。 前提知識 Environment Isolation Tool(環境分離ツール)というカテゴリの開発補助ツールがあります。pip install Sphinxとか書いたら、ライブラリはグローバル空間に入っちゃいます。複数バージョン入れられません。そんなときに使うのが、この環境分離ツールです。最近はいろいろな言語がこれ
Web-based Python Data AnalysisShell Access from the Browser Instantly open new terminal shells inside a browser, additionally you may select from many different Anaconda environments or create your own. Up and Running in less than 2 minutes Spend time writing code, not working to set up a system. Create beautiful interactive plots in your browser with Bokeh.
先日Juliaでデータ分析環境をインストールする話を書きましたが、もっといいやつがあったのでご紹介します。(IJuliaです。実はjuliaのホームページにそっくり掲載されてるのですが先日はなぜかスルーしてしまってた） 先の記事の最後に「Python(Pandas/Scipy/Sklrn等を使う環境)とJuliaで比較しながら今後の道具立てを整えたい」みたいなこと書きましたが、別にどっちかに決めなくても両方同時につかえちゃうIPython(Anaconda)という無料のすごいツール（オプション機能は有料ですが、その有料オプションがこれまた凄い）がありました。 開発元やライセンスなど（そういうのはいいから早くインストールしたい人は次節へ） IPythonというのは「Pythonにデータ分析系のライブラリをごっそりプレインストールしてかつMathematicaみたいなノートブック型のGUIをつ
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