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Python関連のことを調べてみた2019年11月26日

Python関連のことを調べてみた2019年11月26日
目次

Pythonで運動方程式を数値計算を用いて解く(odeint)

#この記事は

運動方程式(二階微分方程式)を解いていますが、一階の微分方程式など他の微分方程式にも応用可能です。

odeintというパッケージを使って解きます。anacondaで入れたpython3.6.3を使っています。

#Pythonで運動方程式を解きたい

##人生とは
簡単な運動方程式を解きたい場合が人生の中では出てくる。
特に、解いて運動の様子をplotしたい場合がある。
その時人はどうするか

今回はpythonのモジュール”odeint”を用いて楽してプロットすることを目的にする。

##odeint

おでんitに見える。
ODE integralのことだと思う。
ODE=Ordinary Differential Equation (常微分方程式)

公式reference
https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.integrate.odeint.html

odeというパッケージもある
https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/gene

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Seabornで前のグラフが残ってしまう時

# 解決策

SeabornはMatplitlibのラッパーライブラリである。
よって、Matplotlibの方で前回のグラフを消してあげればよい。

“`py
from matplotlib import pyplot as plt

# これをグラフ描画前にやって、リセットする
plt.clf()
“`

以上の`plt.clf()`を加えれば良い。

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まゆんごのPython学習記第1話：printで文字を出してみた

まゆんごまゆまゆです。

とある施設でPythonなどの勉強をしています。

久々の投稿でPythonの基礎をこまめに復習しアウトプットしていきます。

それではprintから！

Python(パイソン)で文字を入力する際はprint()を用います。某アニメの言葉を入れてみましょう。

“`python
print(まさにDEATH☆GAME！！)

File ““, line 1
print(まさにDEATH☆GAME！！)
^
SyntaxError: invalid character in identifier
“`

エラーが出てしまいました。直すべき箇所は”^”で指定されます。ここでは構文エラーが出ています。
print()の中に””(ダブルクオーテーション)を入れてみましょう。こうすると名言が出てきます。

“`python
print(“まさにDEATH☆GAME！！”)

まさにDEATH☆GAME！！
“`
表示されるのは「””」の内側のみ

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Pandasユーザーガイド「mergeとjoinとconcatenate」（公式ドキュメント日本語訳）

本記事は、Pandas の公式ドキュメントの[User Guide – Indexing and Selecting Data](https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html)を機械翻訳した後、一部の不自然な文章を手直ししたものである。

誤訳の指摘・代訳案・質問等があればコメント欄や編集リクエストでお願いします。

# mergeとjoinとconcatenate

pandasは、SeriesまたはDataFrameを簡単に結合するための、join・merge型操作におけるインデックスおよびリレーショナル代数機能のさまざまな種類の集合演算とさまざまな機能を提供します。

## オブジェクトのconcatenate

[`concat()`](https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.concat.html#pandas.concat)関数（メインのpandas名前空間に存在します）は、（ある場合）他の

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衛星データとPythonを使って植物の活性状況を宇宙から可視化

#前提
Arcgisと呼ばれるGISツールを使いNDVI(植生指数）を計算するプログラム
植生指数とは植物の光の反射の特性を活かし、植物の量や活性状況を簡易的に示す指標
使用したエディタはJupyterで言語はPython

#準備
下記のURLを参考にArcgis Rest APIを使えるように登録
Client ID
Client Secret
の２つをのちに使用。

https://developers.arcgis.com/labs/rest/get-an-access-token/

#コード

“`
import pandas as pd
import requests
import urllib.request
# グラフをインラインで表示させる
%matplotlib inline

# Pandasでの表示が省略されないように設定
pd.set_option(“max_columns”, 100)
pd.set_option(‘max_rows’,1000)
pd.set_option(‘max_info_columns’,100)
“`
まずはライブラリをim

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オーストラリア本土の収容センター位置と人口 / Number of People in Onshore Immigration Detention Centers in Australia

English below
↓↓↓↓↓↓↓↓

下は2019年02月19日のオーストラリア本土の移民収容センター人口の地図。沖合いにある移民収容センターが含まれません。この地図はPythonのGeopandas、Cartopy、Matplotlib、とJupyter Labで全部作られました。僕はこれをMonochrome Mapping Competitionに提出しました。残念ながらJupyterファイルを失っちゃいました！それから結果だけ発表できます。

![aus-immi-detention-map-bw-jp.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/282576/fbfe3846-b531-4ea7-0f5e-cd5d07b9bb76.png)

日本語上記
↑↑↑↑↑↑

This is a map showing every onshore

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Pythonista3のui.View.flexを使い倒す

pythonista3のいまいち挙動を理解しきれなかった、ui.Viewのflex属性を色々試して理解を深めてみた。

# 最初に動きを試す

画面の四隅をドラッグすると大きさが変わるので、それぞれの動きの変化を視覚的に確認できる。

“`python:ui_flex01.py
import ui

class ResizableView(ui.View):

STA_IDLE = 1 # 待機
STA_MOVE_LT = 2 # 左上移動
STA_MOVE_LB = 3 # 左下移動
STA_MOVE_RT = 4 # 右上移動
STA_MOVE_RB = 5
STA_MOVE = 6

def __init__(self):
self.m_state = self.STA_IDLE

def touch_began(self, touch):
l = self.width * 0.1
r = self.width * 0.9
t = self.height * 0.1
b = self.height * 0.9

s

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Sourcetrail × macOS × VSCodeを試してみた話

## 導入

Sourcetrailというコード可視化ツールがオープンソース化したということで早速試してみます。中々面白そうです。

### Sourcetrailとは

@ ITさんの記事（[C++やPython向けのコード可視化ツール「Sourcetrail」がオープンソースに](https://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1911/21/news049.html)）

> Sourcetrailは、インタラクティブな依存関係グラフや簡潔なコードビュー、効率的なコード検索といった機能を組み合わせ、ソースコードの概要と詳細情報を提供する。

ソースコードを静的解析して可視化することで開発者は膨大な既存ソースコードの読み込みから解放される、というわけですね。SourcetrailはC、C++、Java、Python等に対応しており、Atom、EclipseやVSCodeといったエディタ、IDEとの接続も可能みたいです。

## Sourcetrail × macOS × VSCodeを試してみた

### 0. 前提

以下の環境でセットアップ

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お手軽なサンプルデータ作成手順

ホームページ：https://program-board.com

##モチベーション
今回色々、サンプルデータを使って遊びたいと思ったが、お手軽に作れるAPIは存在するが自由度が低いと感じたため、自作で作ることを決めました。

##モジュール
モジュールのインストールを行います．ここではpandas,numpyと偽データを簡単に生成できるfakerというモジュールを使います．

“`
pip install faker
“`
##fakerについて
fakerの基本的な使い方を記述します．Faker(‘ja_JP’)で日本語用の偽データを生成する準備をします． あとは，好きな種類のデータを生成してみてください．英語ですが，以下のサイトにFakerが生成できるデータが載っています．

PythonにてFakerを用いてテストデータを生成する方法

ここでは，名前，都道府県，会社，生年月日，職業を生成します．

“`python
# 日本語偽データの設定
from faker import Faker

# 日本語偽データの設定
fakege

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TensorBoardの使い方が若干変わっている件

# 概要
今更ですが、ちょっとTensorBoardを動かしてみました。その際に、[TensorBoardの最も基本的な使い方](https://qiita.com/uosansatox/items/b552c9c4d8f1cebbf044)というページが非常に参考になりました。サンプルが非常にシンプルで、簡単に試してみることができるのがもっとも良い点でした。

ただ、コメントにもあるようにバージョンが違うと色々と違いがあるようで、最新環境で動かしてみたという内容です。
ですので、大元のページをご覧になった上で、こちらも参考に見ていただければと思いますが、基本は大元のページのコピペに過ぎないので、こちらを参考にする必要もないかもしれません。
再掲：[TensorBoardの最も基本的な使い方](https://qiita.com/uosansatox/items/b552c9c4d8f1cebbf044)

# 環境
“`bash

$ pip list | grep tens
tensorboard 1.14.0
tensorflow 1.14

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Dependency Injection入門

## はじめに
以下では、Dependency Injectionとは何なのか、またその意義について記述する。コード例にはPythonとGoを用いる。

## まず、訳語について
Dependency Injectionという用語は、日本語の文脈では「依存性の注入」と訳されることが多い。たとえば、[このWikipediaの項目](https://ja.wikipedia.org/wiki/%E4%BE%9D%E5%AD%98%E6%80%A7%E3%81%AE%E6%B3%A8%E5%85%A5)も「依存性の注入」という名前になっている。

英語でDependency Injectionという言葉を考えると、明らかに日常的な状況では使用しない専門用語であるという印象を与えはするが、個別の単語に分解して考えれば、プログラマにとってはそれほど難解ではないだろう。

まず、プログラミングの文脈でDependencyといえば、あるソフトウェアが内部で使用している別のソフトウェアのことがすぐに頭に浮かぶはずだ。つまり、「あるプログラムが機能するために必要な別のプログラム」という意味で用いる、使用

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Pythonで学ぶネタソートまとめ

#1. はじめに

Qiita初投稿です。よろしくお願いします。

先日からプログラミングを勉強しているのですが、ソートについて勉強していたらこんな面白い記事を見つけました。

[計算量O(n)の画期的なソートアルゴリズムであるスターリンソートをHaskell で実装してみた] (#Haskellhttps://qiita.com/Tatsuki-I/items/380d6bd06515b872b2b2)

元ネタはこのツイートらしいです。