IPythonデータサイエンスクックブック オンライン読書会#8

IPythonデータサイエンスクックブック オンライン読書会#8

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八回目を4/30(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4章のレシピ4.5まで読んだので、今回は4.6から始めます。numpyの内部構造を4.5で簡単に学んだので、その流れを汲んだ内容となります。
時間内で読めるだけ読むという形式で行っております。

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。