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line_profiler が便利です スピーチとスカートは短いほうがいい、という話を聞いたことがあります。 データ分析でも、実験をできるだけ多くしたいので、 前処理などの定型繰り返し作業はできるだけ短いほうがいいですね。 そんなときに役に立つのがプロファリングだと思います。 最近、プライベートで数10GB~サイズのデータを扱うことになりました。 その作業を通じて、並列処理、プロファイリングなどについて 小さな発見がありましたので、共有できたらなと思いました。 初回は、line_profilerでプロファイリングしたときの発見です。 line_profiler については、いろんな方が書いているので、調べて頂ければと思います。 とても素晴らしいプロジェクトです。 データの集計処理をプロファイリングする データについて 実際にあつかったデータはお見せできませんので。。。 そのデータに構造が近
(let* ( (profile-name "profile_for_emacs") (folder-name-getter `(substring (shell-command-to-string (concat "ipython locate profile " ,profile-name)) 0 -1)) ) (unless (file-directory-p (eval folder-name-getter)) (shell-command (concat "ipython profile create " profile-name)) (let ((ipython-config-folder (eval folder-name-getter))) (shell-command (concat "echo \"\n\nc.InteractiveShellApp.extensions
# coding: utf-8 from IPython import embed from IPython.terminal.embed import InteractiveShellEmbed n = 1 print('start embed') embed() # === ipython interactive shell === # # print(n) # => 1 # # n += 1 # # Ctrl + D : exit ipython print('end embed') ipshell = InteractiveShellEmbed() print('start interactive shell') ipshell() # === ipython interactive shell === # # print(n) # => 2 # # Ctrl + D : exit
前置き 先日（2015/05/30）、Python東海 第27回勉強会で、「Jupyter + RISE による ライブデモ＆プレゼンテーション」という発表をしてきました。 発表は、資料を Jupyter（IPython Notebook）で大枠を作り、RISE でリアルタイムスライド表示しながらその場で編集し、その場で Gist にアップ → nbviewer に登録 → nbviewer でのスライド表示、という流れで実施1。上記の発表資料は最終的に nbviewer で公開したスライド（後で少しだけ再編集したもの）です。 で、スライド関係は良かったのですが、主にそれ以外の環境設定周りについて、短い発表時間の中でだいぶ端折ったり、発表資料も最低限のことしか書いていないので、自分がやったことを補足しておこうと思います。 なおこの記事は、先日の記事「IPython + IJulia → J
(2019.06.25 追記) rbczmq は現時点では非推奨です。どのプラットフォームでも ffi-rzmq を使いましょう。 IRuby を使おうとすると rbczmq の中で SEGV が発生してしまう場合は、zeromq と czmq の組み合わせが悪い可能性がある。rbczmq が正しく動くインストールのパターンを以下に紹介するので、一番好ましいものを試してみると良い。 rbczmq は gem パッケージの中に zeromq と czmq を同梱しているが、後述する事情により同梱ライブラリを使わない方法を先に紹介する。 (1) homebrew や apt-get でインストールしたシステムの zeromq, czmq を使う この方法は、ディストリビューションで用意されている zeromq や czmq を確実に使うので、最もオススメしたい方法である。やり方は、まずシステム
はじめに iRuby Notebookは非常に強力なツールなのですが、LinuxおよびMacユーザーには知名度が高いものの、Windowsユーザーはインストールにおけるハードルの高さから利用者が少ないという現状があるようです。 そこで、SciRubyなどのRubyを用いた科学計算の一助になると思われることから、WindowsでiRuby Notebookを使えるようにする手順を整理しました。 Anaconda(Python)のインストール Anacondaは、Pythonと科学計算ライブラリをセットにしたパッケージです。これをインストールするとiRuby NotebookのベースになるJupyter Notebookが利用できるようになります。 以下のURLよりダウンロードできます。 32bit版と64bit版があるので、インストールされているWindowsにあわせてダウンロードしてくださ
はじめに Jupyter Notebookはインタラクティブにスクリプトの開発ができる素晴らしい開発環境なのですが、iRubyとして動作させると少し機能に見劣りするところが無きにしも非ず。 とりわけ、グラフを描画する部分について、幾つかライブラリがあるもののエクスポートを行う場合には、受け取り側でも同じライブラリがないと閲覧することができないという状況で、少し不便。 [参考ライブラリ] https://github.com/domitry/nyaplot https://github.com/rdp/ruby_gnuplot ということで、Pythonでmatplotlibを使った時のようにNotebookに保存できるグラフ環境が準備できないか調査してみましたので、その結果をまとめます。 ちなみに、昨日はchunky_png編を公開しています。 http://qiita.com/mix_d
以前 Bash on Ubuntu on Windows で IRuby Notebook を使う 方法を紹介しましたが，IRuby に新たなzeromq backendが追加される見込みなので，その新zeromq backend(cztop)を利用した(ネイティブ)インストール方法を紹介します． この記事は未完成のものであり，近いうちに実現されるであろうIRubyの更新により簡略化される見込みです． Ruby のインストール RubyInstaller をダウンロード，インストールしてください． cztop のインストール gemコマンド一発です．zeromqもcztopが依存するgem(czmq-ffi-gen)内に含まれており別途installする必要はありません．またパスを通すといった設定も不要です． devkitも(このインストールには)必要ありません．あらかじめコンパイルされた
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