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Python | The fastest way to read CSV (csv/NumPy/pandas/VBA)

This article describes which is the fastest way to read CSV. [Conclusion] pandas is the fastest. csv (Python standard module) is twice as slow. NumPy and VBA are 20x slower.
2022.09.24
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Python | 3行でYouTube動画をダウンロードする方法

Pythonで3行でYouTube動画をダウンロードする方法を説明する。■結論 1. pytubeをimport、2. URLを変数に代入、3. YouTube(url).streams.get_highest_resolution().download()でOK。
2022.08.15
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Python | NumPy配列の要素数を次元別に取得する方法

Python NumPy配列の要素数を次元別に取得する方法を説明する。■結論 NumPy配列.shape[要素数を取得したい次元]で取得できる。
2022.07.18
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Python | NumPy 1次元配列2個を結合して2次元配列にする方法

Python NumPyで1次元配列2個を結合して2次元配列にする方法を説明する。■結論 np.stack([1次元配列1, 1次元配列2])と記述する。
2022.07.03
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Python | sin波vs時間のデータを作成する方法

Pythonでsin波vs時間のデータを作成する方法を説明する。■結論 1.サイン波の周波数 [Hz]を設定する。2.サンプリング周期 [秒]を設定する。3.サンプリング点数 [個]を設定する。4.サンプル番号を設定する。5.時間データを設定する。6.サイン波を設定する。
2022.07.02
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Python | mapで配列の全要素に同じ処理を行う

Pythonでmapで配列の全要素に同じ処理を行う方法を説明する。■結論 元の配列の全要素に同じ処理を行うためにはmap(lambda x: 処理, 元の配列)と記述する。
2022.06.12
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Python | 並列化（マルチスレッド化）による高速化 concurrent.futures

マルチスレッド化を行いI/Oバウンドな処理を高速化する方法を説明する。■結果イメージ CSVファイル（275MB）4個を読み込む時間をスレッド数を振って測定した。読み込み時間は2スレッドで70%、4スレッドで60%に低減した。
2022.06.11
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Python | sleep()でウェイトを入れる方法

Pythonでsleep()でウェイトを入れる方法を説明する。■結論 timeをimportしてsleep(スリープさせたい時間[秒])を使う。
2022.06.09
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Python | time()で処理時間を計測する方法

Pythonでtime()で処理時間を計測する方法を説明する。■結論 timeをimportして処理時間を計測したい処理の前後でtime()を使うことで処理時間を計測できる。
2022.06.09
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Python | CSV読み込み高速化（csv/NumPy/pandas/VBA速度比較）

CSV読み込みで使いたくなるPythonの標準モジュールのcsv、NumPy、pandas、ExcelのVBAでCSV読み込み速度を比較する。■結論 pandasが最速。標準モジュールのcsvは2倍遅く、NumPyとVBAは20倍遅い。
2022.06.03
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