IPythonデータサイエンスクックブック オンライン読書会#6

2016-04-02(土)21:00 - 22:30
塩見登志和 藤田 龍一郎 hiroshi driller 坂本寛 大橋宏正 阪本さん skwbc river24 + 2人の参加者
申し込む

申し込み受付は終了しました

今後イベント情報を受け取る

参加費無料

IPythonデータサイエンスクックブック オンライン読書会#6

IPythonデータサイエンスクックブックのオンライン読書会第六回目を4/2(土)の21:00-22:30に開催します(土曜日の夜に定期開催)。

オンライン読書会ということでskypeを使って会話しつつ本を読み、随時slackを使ってコードを共有します。
skypeグループのURLにアクセスすると会話に参加することができますので、参加する方はこのイベントに登録の上、時間までに参加しておいていただければと思います。
また、初めて参加されるかたは参加登録時のアンケートにslack登録用のemailアドレスを書いていただければグループに招待いたします。

内容

前回は3章のレシピ3.6(の途中)まで読んだので、今回は3.6から再開します。
時間内で読めるだけ読むという形式で行っております。

3章 IPython notebookを使いこなす

  • レシピ 3.6 カスタム JavaScript ウィジェットの作成:pandas 向け表計算型エディタ(大橋)
  • レシピ 3.7 notebookからWebカム画像をリアルタイム処理(川渕)

4章 プロファイリングと最適化

  • はじめに
  • レシピ 4.1 IPythonの実行時間計測
  • レシピ 4.2 cProfileとIPythonによる、コードプロファイル
  • レシピ 4.3 line_profilerを使った行単位のコードプロファイル
  • レシピ 4.4 memory_profilerを使った、メモリ使用状況のプロファイル
  • レシピ 4.5不必要な配列コピーを排除するための、 NumPy内部構造解説
  • レシピ 4.6 NumPyのストライドトリック
  • レシピ 4.7ストライドトリックを使った、移動平均の効率的計算アルゴリズム
  • レシピ 4.8 NumPy配列要素の効率的な選択方法
  • レシピ 4.9メモリマップを使った巨大 NumPy配列処理
  • レシピ 4.10 HDF5とPyTablesによる巨大配列の操作
  • レシピ 4.11 HDF5とPyTablesによる巨大な異種データ混合テーブルの操作

諸注意

  • jupyter notebookの環境構築はできるかぎり予め各自で済ませてください(anacondaを使うのがオススメです)。できてない場合でも参加いただければサポートできるかもしれません。
  • 本にも記載がありますがここから全レシピのコードと参考資料へのリンクが取得できますので予めcloneしておくと良いかと思います。

ご興味のある方、ぜひご参加をお願いします。

コミュニティについて
大阪PRML読書会

大阪PRML読書会

大阪PRML読書会へようこそ 黄色本で有名なChristopher M. BishopのPRML(Pattern Recognition and Machine Learning)の読書会を大阪で開催したいと思います。輪講形式で進めて行く予定ですが、資料作成は希望者で回して行きますので聴講のみの方も大歓迎です。 目標 読書会を通じて以下の様なことを勉強していきたいと思います。 パタ...続きを読む

コミュニティに参加