Search Results Introduction to Python

「コンシューマハードウェア上でPythonコーディングのためにLlama2を微調整する方法」

「教師あり微調整と低ランク適応技術によるPythonにおけるLlama2の能力向上」

ジオスペーシャルデータ分析のための5つのPythonパッケージ

この記事では、地理空間解析の重要性について説明し、地理空間データから貴重な洞察を効果的に処理し可視化するための5つの必須のPythonパッケージを紹介しています

Python

「Pythonを使用してネパールの地形図を作成する」

イントロダクションあなたの国の地勢が経済や政治の発展にどのような影響を与えるのか、気になったことはありませんか？等高線を使用して地球の表面を可視化する地形図は、これらの疑問に答えるのに役立ちます！私たちはPythonを使用して、興味深い地形環境を持つネパールのための地形図を作成します。国の地形を記述する地理空間データを読み取り、このデータを解釈し、可視化する方法を学びます。結果として得られる地図は、国の地形が経済や政治の発展にどのような影響を与えるかを理解するために、非常に詳細な地方レベルで他の関心のあるデータと組み合わせることができます。このブログ記事では、政策や民間セクターの発展に関する情報を提供できる非常に興味深いツールを生成する方法を教えます！学習目標デジタル標高データのデータ分析技術を習得する。 Pythonで地理空間データと関連する分析ツールの使用方法を学ぶ。マッピング技術の知識を習得する。効果的なデータ可視化のためのスキルを開発する。不平等と貧困における標高の重要性を理解する。この記事は、データサイエンスのブログマラソンの一部として公開されました。トポグラフィックマップとは何ですか？トポグラフィックマップは、等高線を使用して地球の表面を可視化する地図です。トポグラフィックマップは、見知らぬ地形をナビゲートするための貴重なツールであり、都市計画や災害管理の入力としても役立ちます。これらの地図は、インフラ開発に関する政策や民間セクタープロジェクトの空間的な文脈を理解するために頻繁に使用され、自然災害の脆弱な地域や教育、医療、インフラなどの必要なサービスへのアクセスが制限されている地域を特定するためにも使用されます。最終的に、これらの地図は、エビデンスに基づいた意思決定のための入力として機能することができます。このブログ記事では、興味深い地形環境を持つネパールのための地形図を作成するためにPythonを使用します。データの説明私たちの地図を生成するために、私たちはアメリカ合衆国地質調査所（USGS）が公開したデータに頼ることになります。USGSは、自然資源、地質学、地理学、水資源、自然災害に関するデータや研究を生成するアメリカ連邦政府の科学機関です。彼らのデータページにアクセスするには、Googleで「USGSデータ」と入力するか、彼らのEarth Explorerにリンクするリンクをクリックします。Earth Explorerは、地球科学データの検索、アクセス、ダウンロードを可能にするオンラインツールおよびデータポータルです。データをフルに使用するためにはアカウントを設定し、ログインする必要があります。データのダウンロードこのブログ記事では、ネパールを例に挙げます。ネパールは世界でも最も困難で興味深い地形を持つ国の一つです。8,000メートル以上の山のうち8つがネパールにあります（Trekking Trail Nepal）、そしてこの国は山岳地帯、丘陵地帯、テライ（平原）の3つの非常に異なる地形地域に分かれています（DHS）。これらの特徴は、国をユニークで興味深いものにしていますが、一部の研究では、ネパールの地形が国を接続すること、人口に必要なサービスを提供すること、持続可能な発展の道にリスクと障壁を課すことが困難であると示しています。このため、検索条件でネパールをフィルタリングします。下の画像に示されているように、ネパールを選択したら、興味のあるデータセットを選択します。データセットタブをクリックし、デジタル標高を選択してください。デジタル標高データにはいくつかのオプションがありますが、いくつかのデータセットを使用することができます。私たちはGlobal Multi-resolution Terrain Elevation Data…

「マルチラベル分類：PythonのScikit-Learnを用いた入門」

「仕事でマルチラベル分類器の開発方法を学びましょう」

Machine learning

「マルチスレッディングの探求：Pythonにおける並行性と並列実行」

イントロダクション並行性は、アプリケーションの速度と応答性を向上させるのに役立つ、コンピュータプログラミングの重要な要素です。Pythonでは、マルチスレッドを使用して並行性を作り出す強力な方法があります。マルチスレッドを使用すると、複数のスレッドが単一のプロセス内で同時に実行され、並行実行とシステムリソースの効果的な利用が可能になります。このチュートリアルでは、Pythonのマルチスレッドについて詳しく説明します。アイデア、利点、困難について説明します。スレッドの設定と制御、スレッド間でのデータ共有、スレッドの安全性の確保などを学びます。また、共有リソースの管理や競合状態の回避のための典型的な罠や、マルチスレッドのプログラムの開発と実装のための推奨事項も学びます。マルチスレッドの理解は、ネットワークアクティビティ、I/Oバウンドタスクを含むアプリケーションの開発、またはプログラムをより応答性のあるものにする試みなど、どのような場面でも有利です。並行実行の潜在能力を最大限に活用することで、パフォーマンスの向上とシームレスなユーザーエクスペリエンスを実現できます。Pythonのマルチスレッドの奥深さに迫り、並行かつ効果的なアプリケーションを作成するためのポテンシャルを引き出す方法を発見するために、私たちと一緒にこの航海に参加してください。学習目標このトピックからのいくつかの学習目標は以下の通りです： 1. スレッドとは何か、単一プロセス内でどのように動作し、並行性をどのように実現するかを含め、マルチスレッドの基礎を学びます。Pythonでのマルチスレッドの利点と制限、特にCPUバウンドタスクへのGlobal Interpreter Lock（GIL）の影響について理解します。 2. ロック、セマフォ、条件変数などのスレッド同期技術を探索し、共有リソースの管理と競合状態の回避方法を学びます。スレッドの安全性を確保し、共有データを効率的かつ安全に処理する並行プログラムの設計方法を学びます。 3. Pythonのスレッディングモジュールを使用してスレッドを作成・管理するハンズオンの経験を積みます。スレッドの開始、結合、終了方法を学び、スレッドプールやプロデューサー・コンシューマーモデルなどのマルチスレッドの一般的なパターンを探索します。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。並行性の基本コンピュータサイエンスの重要な考え方の1つは、並行性と呼ばれ、複数のタスクやプロセスを同時に実行することを指します。これにより、プログラムは複数のタスクを同時に処理することができ、応答性と全体的なパフォーマンスが向上します。並行性は、CPUコア、I/Oデバイス、ネットワーク接続などのシステムリソースを効果的に活用するため、プログラムのパフォーマンス向上に重要です。プログラムは、多くの活動を同時に実行することで、これらのリソースを効率的に使用し、アイドル時間を減らすことができます。これにより、実行が高速化し、効率が向上します。並行性と並列性の違い並行性と並列性は関連する概念ですが、明確な違いがあります：並行性：「並行性」は、システムが多くの活動を同時に実行する能力を指します。並行システムでは、タスクが同時に実行されないかもしれませんが、交互に進むことができます。複数のタスクを同時に調整することが主な目標です。並列性：一方、並列性は、異なる処理ユニットやコアに割り当てられた複数のタスクを同時に実行することを意味します。並列システムでは、タスクは同時にかつ並列に実行されます。困難をより管理しやすいアクションに分割し、それらを同時に実行してより速い結果を得ることに重点が置かれています。多くのタスクを同時に実行して、それらが重なり合い、同時に進行するように管理することを並行性と呼びます。一方、並列性は、異なる処理ユニットを使用して多くのタスクを同時に実行することを意味します。Pythonでは、マルチスレッドとマルチプロセスを使用することで、並行性と並列プログラミングを実現することができます。マルチプロセスを使用して多くのプロセスを同時に実行することで並列性を実現し、マルチスレッドを使用して単一のプロセス内で多くのスレッドを実行することで並行性を実現します。マルチスレッドによる並行性 import threading import…