Chiustin: 4月 2019

$ pip install --upgrade pip
$ pip install opencv-python

確認
$ python3
>>> import cv2
>>> cv2.__version__

參考
https://www.youtube.com/watch?v=cGmGOi2kkJ4

Python在某個版本中出現了新的功能，而且這個特性和當前版本不相容，也就是它在該版本中不是語言標準，那如果想要使用的話，就需要從future模組匯入。一般常用如from __future__ import absolute_import, print_function, division。

from __future__ import absolute_import：在 3.0 以前的舊版本中啟用相對匯入等特性所必須的 future 語句。

ex.
相對匯入:在不指明 package 名的情況下匯入自己這個 package 的模組,比如一個 package 下有 test1.py 和 test2.py 兩個檔案,在 test1.py 裡from . import test2 即是相對匯入 test2.py。
絕對匯入:指明頂層 package 名。比如 import paname,Python 會在sys.path 裡尋找所有名為 paname的頂層模組。

print_function：python2.x中print不需要括號，而在python3.X中則需要。

division：Python在2.x的整數相除，例如4/3，會得到整數1的答案，可是在Python3.x都會得到浮點數。

Python libraries for Chemistry

scikit-chem (https://github.com/richlewis42/scikit-chem) and RDKit (https://github.com/rdkit/rdkit)提供了一組Python library用於設計化學分析工作流程、預測常見功能以及在數據格式之間進行轉換。

2019年4月19日星期五

2019年4月17日星期三

Python multiprocessing Pool()

http://kdh74616.blogspot.com/2017/05/python-multiprocessing-pool.html

Julia Taiwan 中文文件

https://docs.juliatw.org/latest/manual/getting-started/

Mozilla推出瀏覽器Python直譯器，提供完整資料科學主流套件

Mozilla公開了能夠在瀏覽器上執行的Python直譯器Pyodide，Pyodide為一項實驗性質的Python計畫，不需要遠端kernel，就能夠在瀏覽器上運行，Mozilla的資料工程師Mike Droettboom稱Pyodide，是能夠完全在瀏覽器上運行的標準Python直譯器。

Pyodide的靈感來自Mozilla的另一個計畫Iodide，Iodide是用最領先的網頁技術，為資料科學實驗和溝通打造的工具，被設計為在瀏覽器上執行資料科學的運算，不幸的是，瀏覽器普遍的語言JavaScript並沒有成熟、一系列的資料科學函式庫，針對數值運算上，也缺少了許多有用的功能，像是運算子超載（operator overloading）。

而Mozilla打造了Pyodide，讓使用者能夠使用完全標準的Python的直譯器，也能存取瀏覽器網頁的API。雖然Pyodide並非首創在瀏覽器上執行的Python直譯器，許多開源項目也是將Python帶到瀏覽器上，像是Transcrypt、Brython、Skulpt和PyPyJs，但是其他項目並沒有像Pyodide，提供完整資料科學主流的套件，包含NumPy、Pandas、Scipy、 Matplotlib。

網址
https://hacks.mozilla.org/2019/04/pyodide-bringing-the-scientific-python-stack-to-the-browser/

參考
https://www.ithome.com.tw/news/130046?fbclid=IwAR09j5IjcZa-YjMnqasnO0YwlFczvRXb0cGoEeq7y_Ehjh7vsBjwwXdAznc

Mac zsh: command not found zsh 所有命令在終端失效

$ PATH=/bin:/usr/bin:/usr/local/bin:${PATH}
$ export PATH

參考
https://www.jiloc.com/43492.html

2019年4月15日星期一

Floating Point Arithmetic: Issues and Limitations

在Python document的Table of Contents第15章有討論一個浮點數經典問題.1 + .2 != .3，這個問題在其他程式語言也會出現，還有國外網站特別為此問題架設，網址是http://0.30000000000000004.com/，以下開始介紹這個有趣問題。

Python slots

https://buzzorange.com/techorange/2018/12/28/use-python-to-solve-memory-problem/
https://code-examples.net/ja/q/733c0

2019年4月12日星期五

Getting started with Data Analysis with Python Pandas

https://medium.com/@sukruyavuz96/getting-started-to-data-analysis-with-python-pandas-with-titanic-dataset-a195ab043c77?fbclid=IwAR1rE9j_iJOcteYfa05fc-cLVYw_aS6F1MrwAkJuaqfkUyhbbx9s3rH2mtk

pandas.DataFrame.apply基本用法
https://riptutorial.com/zh-TW/pandas/example/23648/pandas-dataframe-apply-basic-usage
https://zhuanlan.zhihu.com/p/42756654

常用屬性或方法（3）Data Frame
https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10185922

python pandas 中 loc & iloc 用法區別
https://codertw.com/%E7%A8%8B%E5%BC%8F%E8%AA%9E%E8%A8%80/462517/

Python join()方法
http://www.runoob.com/python/att-string-join.html

A Quick Guide to Format String in Python

https://www.techbeamers.com/python-format-string-list-dict/?fbclid=IwAR1d9g9ccMwZq1utkS3fpbo-IiubR1L17xkfNjBFQTP6Osx2AMal8eqZxzI

Reading and Writing Files in Python

https://realpython.com/read-write-files-python/

Python Loops

https://realpython.com/python-for-loop/
https://realpython.com/python-while-loop/
https://docs.python.org/3.8/tutorial/controlflow.html#for-statements

Dealing with TensorFlow incompatibility with Python 3.7 for Mac OSX

1. 安裝anaconda
最新版本已經更新到Python 3.7

2. TensorFlow目前（截至2019年1月）不支持Python 3.7。所以你必須執行以下命令：
$ conda create --name tensorflow python=3.6

在詢問"Proceed ([y]/n)?"之前如果有出現
==> WARNING: A newer version of conda exists. <==
current version: 4.6.8
latest version: 4.6.11

請先選n，然後重新執行
$ conda update -n base -c defaults conda
$ conda create --name tensorflow python=3.6

3. 要進入tensorflow環境，必須使用以下命令
$ source activate tensorflow

如果安裝完要退出的話
$ deactivate

4. 安裝Jupyter
$ conda install jupyter

否則在執行後面python -m ipykernel install --user --name tensorflow --display-name "Python 3.6 (tensorflow)"會出現
/anaconda3/envs/tensorflow/bin/python: No module named ipykernel

5. 最後執行以後命令
$ pip install --upgrade sklearn
$ pip install --upgrade pandas
$ pip install --upgrade pandas-datareader
$ pip install --upgrade matplotlib
$ pip install --upgrade pillow
$ pip install --upgrade requests
$ pip install --upgrade h5py
$ pip install --upgrade pyyaml
$ pip install --upgrade psutil
$ pip install --upgrade tensorflow==1.12.0
$ pip install --upgrade keras==2.2.4

6. 將新的tensorflow環境鏈接到Jupyter，以便您可以選擇它作為Kernal。始終確保從3.6內核運行Jupyter筆記本。
$ python -m ipykernel install --user --name tensorflow --display-name "Python 3.6 (tensorflow)"

7. 檢查版本
test1.py

$ python3 test1.py

8. 確認效能
test2.py

$ python3 test2.py

雖然有出現
2019-04-12 10:31:28.259411: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 FMA

如果覺得礙眼，解決方式是在code裡加入兩行
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'

或者在~/.zshrc
export TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=2

參考
https://stackoverflow.com/questions/47068709/your-cpu-supports-instructions-that-this-tensorflow-binary-was-not-compiled-to-u
https://epsilonx.cn/blog/init-tensorflow-in-macOS/

9. 測試
https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/mnist_mlp.py

10. 結論
以上的安裝是為了讓tensorflow搭建在Python 3.6的環境