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pandas et SAS#
2016-03-12
La fonction read_sas est apparue dans le module pandas version 0.17, améliorée dans la version 0.18 : pd.read_sas() changes.
Tutoriel sur pygame#
2016-03-03
Un élève m’a fait découvrir ce site : Program Arcade Games With Python And Pygame. On peut y trouver beaucoup d’exemples pour réaliser des animations, des jeux avec pygame.
Résoudre un Rubik’s cube: GAP#
2016-03-03
GAP : is a system for computational discrete algebra, with particular emphasis on Computational Group Theory. GAP provides a programming language, a library of thousands of functions implementing algebraic algorithms written in the GAP language as well as large data libraries of algebraic objects.
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File d’attente sur Azure HD Insight#
2016-01-27
La plupart du temps, un job reste coincé dans la file d’attente car celle-ci est pleine. Voici un code pour s’en assurer sur un cluster Azure HDInsight. A exécuter depuis un notebook.
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Numerical Recipes#
2016-01-26
numpy, scipy couvrent la plupart des besoins lorsqu’il s’agit de calcul matriciel. On ne se pose même plus la question de savoir comment c’est implémenté. Cette question revient lorsqu’on a besoin d’un algorithme en particulier et que celui-ci n’est pas disponible dans l’environment dans lequel on programme.
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Remote Desktop sur une machine Windows depuis un Mac#
2016-01-25
Il est possible d’ouvrir une session Remote Desktop sur une machine virtuelle Windows sur Azure depuis un ordinateur Mac. Voici l’astuce : Can’t rdp to Azure on Mac OS X.
Numpy, Hadoop, PIG, Java#
2016-01-25
Le fait qu’on puisse utiliser des scripts Python dans un script PIG est un peu trompeur. De là à penser que la librairie numpy serait utilisable… Tout d’abord, les versions officielles de numpy et Python sont implémentaires en C voire un peu de Fortran et Hadoop / PIG est implémenté en java qui a l’avantage de bénéficier d’un garbage collector contrairement au langage C. Ceci explique que la version de Python utilisée par PIG pour définir des UDF (User Defined Function) est Jython. Utiliser numpy dans une fonction UDF n’est pas simple. La première direction consiste à utiliser une version java de numpy :
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DictVectorizer en un peu plus simple#
2016-01-19
La classe DictVectorizer n’accepte pas de DataFrame. Le code suivant n’est pas correct :
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Données sur la musique#
2016-01-04
De nouvelles sources de données ont été ajoutés à la page Source de données reproduites ci-dessous :
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Deep learning and other readings#
2015-12-22
I came accross the following article Evaluation of Deep Learning Toolkits which studies a short list of libraries for deep learning: Caffe, CNTK, TensorFlow, Theano, Torch, and various angles: modeling capability, interfaces, model deployment, performance, architecture, ecosystem, cross-platform. It gives a nice overview and helps choosing the library which fits your needs. Once your deep models has been trained, how to use it? This question should be the first one to be answered.
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