Python関連のことを調べてみた2020年12月23日

matplotlibの2dhistgramに第二軸を入れる

## 例：y軸に第二軸を追加


上図のy軸の第二軸に、A,B,Cが追加されている。

以下では、(x,y)にランダムな配列を入れて、2dhistogramを描画する。

“`python
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import LogNorm

N_numbers = 100000
N_bins = 100

np.random.seed(0)
x, y = np.random.multivariate_normal(
mean=[400.0, 1000.0],
cov=[[1000,500],
[400,700]],

Amazon SNS に設定されている iOS アプリの APNs 証明書の有効期限についてアラートを通知する

# ０．はじめに


iOS アプリの通知について、[Amazon SNS](https://aws.amazon.com/jp/sns/?whats-new-cards.sort-by=item.additionalFields.postDateTime&whats-new-cards.sort-order=desc) を利用しており、以下の記事を参考にして、先日 iOS アプリの APNs 証明書の更新したんですが…、

– [iOS アプリの Certificate \(証明書\) を更新後、Bitrise の Code Signing の設定を更新する \- Qiita](https://qiita.com/kusokamayarou/items/1f418e54b610e6459112)

[Bitrise](https://www

Pathlibで半角スペースを含むフォルダにアクセスできなかった話

Pythonのお勉強でPathlibを扱っていた時に詰まったので解決策を示しておきます。

# 問題内容
例) 以下のコードで ~/test blank folder/ の存在を確認する

“`python:test.py
import pathlib
x = input(”)
fpath = pathlib.Path(x)
print(fpath.exists())

“`

“`shell
python blankCharPathlib.py
path >>> ~/test\ blank\ folder
~/test\ blank\ folder False
“`

バックスラッシュで半角スペースがエスケープされているので、上手く動作しない
シングルクォーテーションやダブルクォーテーションで囲んでみたが意味無し

“`shell
python blankCharPathlib.py
path >>> ‘~/test\ blank\ folder’
‘~/test\ blank\ folder’ False

python blankCharPathlib.py
pa

【高等学校情報科】情報Ⅰ・情報Ⅱ 令和3年度 副教材 演習例

## 授業の概要
|該当章|第３章：情報システムが支える社会|
|———-|————————–|
|**該当節**|ネットワークを利用した犯罪|
||情報収集と調査|
|**めあて**|「webスクレイピング」という技術のメリットとデメリットを使用者側の視点に立って考える|

### 成績評価基準
本クラスではA〜Cで個人の授業に関する評価をつけていく。

|成績に応じた対応とA到達要件||
|————————-|————————–|
|Aの学生の要件 |本授業で扱ったコードの1行1行がどのような処理をしているのかを説明でき、他サイトのスクレイピングができるようになる。またサイトの規約やAPIの正しい使い方を踏まえた上でWebスクレイピングを使うことができる。|
|Cの学生に対してのサポート|本授業で扱ったコードの1行1行の理解を補助。ウェブスクレイピングの危険性を知り、ウェブサイトに応じた正しい使い方を把握する方法を説明できるようになるまでサポートする。|

「ゼロから作るDeep Learning ２」自習メモ（その２１）　３、４章

「ゼロから作るDeep Learning　２　自然言語処理編」(斎藤 康毅　著　オライリー・ジャパン刊)を読んでいる時に、参照したサイト等をメモしていきます。
[その２０](https://qiita.com/slow_learner/items/bb0ce93a4577bc7f1105)　←

##2章から4章にかけてやっているのは自然言語をベクトルに変換する方法についての説明

2章は、文章をデータ化して統計処理しているだけなので、理解しやすかったですが、それが何？　という感じもしました。3章になると、ニューラルネットも出てきますが、何のために何をしているのか、わけが分からなくなってきました。

で

結局、現時点で理解できたのは、2章から4章では自然言語の文章をベクトルに変換する方法を説明しているだけだということ。

>p170
図4-21

Twitter APIでの日付指定

# はじめに

Twitter APIで日付指定をしたくなった。

#環境

・Windows 10
・Python3.8
・Twitter API v1.1

# 目次

1. [問題](#Chapter1)
1. [結論](#Chapter2)
1. [参考文献](#reference)

# 問題
“q=”の後に
since:とかuntil:
をつけてると、エラーが返ってくる

“`py
import json
from requests_oauthlib import OAuth1Session

ck = ‘xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx’ # コンシューマーキー
cs = ‘xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx’ # コンシューマーシークレット
at = ‘xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

【機械学習】今年の箱根駅伝ってどこが優勝するの?~データから予測まで~

#目次
[0. はじめに](#0-はじめに)
[1. 準備 ~無料トライアルの申し込み~](#1-準備-無料トライアルの申し込み)
[2. 準備 ~データセットを準備する~](#2-準備-データセットを準備する)
[3. いざDatarobotに投入!](#3-いざdatarobotに投入)
[4. ターゲットの設定, モデル作成](#4-ターゲットの設定-モデル作成)
[5. テストデータを予測!](#5-テストデータを予測)
[6. おわりに](#6-おわりに)

#0. はじめに

こちらの記事は2020Datarobotアドベントカレンダーの17日目の記事として書かれた記事をまとめたものとなります.

おそらく[元の記事](https://qiita.com/hedwig/items/cc395ecef39516b46ecf)の方が気合を入れて書いたのでそちらを読むことをお勧めします. 元の記事をみてみて, 「読みにくい」と感じたらこちらの記事を読んでいただくと良いと思います.

タイトルにもある通り, 2021の第97回箱根駅伝の優勝校を[Datarobot](https

Python Pandas PyInstallerで5日間で「操作ログ」CSV整形ツールを作る

## オチも山場もない5日間で1ツール作る記録
なんか新しいことやりたいな。どうせならお仕事でつかえるもの
→OPLOG整形しようかな。

Oplog とは弊社プロダクト用語。csv に日時、操作者、操作機能　と余計なデータがごちゃごちゃ入ってる操作ログです。何時にトラブルが起こったとかいうときにももらうこともある。「オペレーションログ」です。

自分の幸せを追求するのが一番モチベーションにもよい。とりあえず日時でソートされるだけでも嬉しい。マイペースでもたもた始めようと思った。

弊社のカレンダーはこれ：
[Develop fun!を体現する Works Human Intelligence Advent Calendar 2020](https://qiita.com/advent-calendar/2020/whi)
[Develop fun!を体現する Works Human Intelligence #2 Advent Calendar 2020](https://qiita.com/advent-calendar/2020/whi-2)

## 何使おう

候補はこの辺

右も左も分からない「タコ助」が、「開発環境」の構築と「Hello Python」コード記述実行

右も左も分からない「タコ助」が、「開発環境」の構築と「Hello Python」コード記述実行
△
・右も左も知らない私が、「VsCode」で「Python」の学習を始めて16日が過ぎた。
　(合計33時間27分、一日平均2時間強)　
・結果、「開発環境」の構築と「Hello Python」コード記述実行。
・この期間は、主に動画による学習。
・サポートは、二件。（内、一件回答なし）
△
・で、この期間を評価するに「かかり過ぎ」の一言に尽きる。
・その理由は、「要領」が悪い。
・何故「要領」が悪いか？
・性分もあるが、知らな過ぎる。
△
・で、第二段階の具体的な「プログラム学習」に入る前にはたと思う。
・「…このまま、突入したら、二の舞を踏むのでは？」と。
・で、「第一段階」を振り返る事で「二の舞い」を回避出来るのではないかと思い、これを
　書く事にした。
△
・先ずは、「vsコード　初心者　動画」とGoogleで検索。
・で、表示された「動画」を視聴。
・この時、何個かの動画があったが…「長くもなく、短くもなく」程度の思いで選択。
・動画を視聴するが…当然「珍紛漢紛」の連続だが…。（

a

a

PythonだけでもインタラクティブなWebアプリは作れる【ストレングスファインダーのダッシュボード作成】

[BrainPad Advent Calendar 2020](https://qiita.com/advent-calendar/2020/brainpad) 23日目の記事です。

本記事では、**インタラクティブな可視化アプリ**を、**Python だけで**作った話をします。
今回作ったアプリは、**ストレングスファインダーのダッシュボード**です。

私は BrainPad に新卒で入社して以降、データサイエンティストとして仕事をしています。業務で使う言語は専ら Python です。今まで Web アプリを作った経験はありません。

今回作りたいダッシュボードは、インタラクティブな操作が必要不可欠です。
そういった Web アプリを作ろうとすると、JavaScript からは逃れられないよな・・・と思っていましたが、今回は Python のみで完結させることができました。
なる早で作りたかったこともあり、学習コストがほとんどかからなかったのはとてもよかったです。

# アプリについて
まず、作ったアプリの内容について簡単に紹介します。
※以降、アプリの内容についての記載なの

Pythonで長い会議を見える化〜PyTorchによる話者識別〜

「Pythonで長い会議を見える化」シリーズ、話者ダイアリゼーションの**精度をこれ以上高めるには、デジタル声紋であるx-vectorを導入する必要**があります。

x-vectorは、[動向の回](https://qiita.com/toast-uz/items/44c6a12dbf10cb3055ca)で学んだように、以下のように教師あり話者識別の最終隠れ層の出力として得られます。


よって、最初の前提として、**それなりに高精度な教師ありデーィプラーニングによる話者識別モデルを得る必要**があります。そのためには[先日](https://qiita.com/toast-uz/items/86892b9e97170c7e9017)学んだPyTorchを使うとよさそうです。

**PyTorchは以下の点で今回の目的に合致**します。

+

LeetCodeに毎日挑戦してみた 121 Best Time to Buy and Sell Stock（Python、Go）

#### Leetcodeとは

[leetcode.com](https://leetcode.com/)
ソフトウェア開発職のコーディング面接の練習といえばこれらしいです。
合計1500問以上のコーデイング問題が投稿されていて、実際の面接でも同じ問題が出されることは多いらしいとのことです。

golang入門＋アルゴリズム脳の強化のためにgoとPythonで解いていこうと思います。(Pythonは弱弱だが経験あり)

#### 30問目（問題121)

## 121 Best Time to Buy and Sell Stock

#### 問題内容

> Say you have an array for which the *i*th element is the price of a given stock on day *i*.
>
> If you were only permitted to complete at most one transaction (i.e., buy one and sell one share of the stock), design a

オブジェクト指向プログラミング とは？ 〜 初心者編 〜

「**オブジェクト指向プログラミング**」という言葉はよく聞きますが、いまいち理解できていなかったので調べて見ましたが、あくまでプログラミング初心者の備忘録になるので間違いなどありましたら、どんどんご指摘願います。

またオブジェクト指向について説明している技術書やWebサイトは数多く存在し、どの説明もバラバラ、答えはエンジニアによってもバラける。
明確な答えがないのだから、ざっくり雰囲気を理解しておけばいい100%理解しようとするとよくわからなくなるし、あとは自分の成長と共に、理解が進んでいき、自分の中で定義ができるようになる。
というスタンスなので、現時点では100%理解を求めていないです。
以上宜しくお願いいたします。

* * *

### オブジェクト指向とは

まず始めに、オブジェクト指向とは、特定のプログラミング言語や手法の名前ではなく、プログラミングを行う際の考え方。「**概念**」ということである。
※概念→物事や対象を丸ごとひっくる見たときの大まかな理解のこと。思考において把握される、物事の「何たるか」という部分。

wikipediaで調べると

`オブジェクト

婚活のマッチング期待値をモンテカルロで計算する

# はじめに
男性と女性１０組ずつ、
第３希望まで入力したときにマッチング期待値は何組になるのだろう？

婚活に参加してサンプルを取得したいところですが、
コロナ禍のこのご時世の中そんなことをすると、
データと引き換えに大切なものを失いかねませんので、
仕方なくモンテカルロさんの力をお借りすることに。

# 実装
“`Python:main.py
# -*- coding: utf-8 -*-
import random
import copy

# 相手を選択する。
# scrtmp:immutable、選択リスト
# target:ターゲット数
# sel:希望順位
# weight:重み
def voteTarget(scrtmp,target):
# sel数まで選んだら終わり
if scrtmp.count(1)==sel:
return True
#0~target-1 までをランダム
selectnum=int(random.random() * target)
scrtmp[selectnum]|=1
# 再帰処理
voteTarg

OpenMaya.MEventMessageとScriptJobの実行タイミングは違う

この記事は[Takumi Akashiro ひとり Advent Calendar 2020](https://qiita.com/advent-calendar/2020/takumi_akashiro “ひとり Advent Calendar 2020”)の22日目の記事です。

## 始めに

MEventMessage、ScriptJobどちらもEventが発火したら登録したコールバック関数を実行させる仕組みですが、
実はMEventMessageとScriptJobの実行タイミングは違います。

コマンドリファレンスをしっかりと読んだことがある方は、何故かそうなる理解できると思います。

## まずはどちらも試してみる

今回は分かりやすいSelectionChanged Eventにフックさせていきます

“`python:sample_scriptJob.py
#! python2
# encoding: utf-8
from maya import cmds

def print_func(text):
print(text)

if __name__

Twitch配信アーカイブのコメント流量を可視化してみた

[MYJLab Advent Calendar 2020](https://qiita.com/advent-calendar/2020/myjlab) 22日目の記事です。

responderの記事を書くつもりだったのですが、時間がなかったので断念…

以前Twitchのコメントを取得してゴニョゴニョしたことがあったので、それを記事にしました。

# やること
1. Twitchの配信アーカイブのコメントを取得し、csvファイルへ出力する。
2. Matplotlibを使ってコメントの流量を可視化する。

# 準備
## 実行環境
Python 3.7.9
Jupyter Notebook

## Twitch API
[Twitch Developers](https://dev.twitch.tv/console)でclient-idを取得します。

# 実装
## 配信アーカイブのコメントを取得
Twitchの配信アーカイブからコメントを取得し、csvファイルへ出力します。

今回は[stylishnoob](https://www.twitch.tv/stylishn

はんなりPython12月のLT会で、「Pythonとベイズ統計」について発表しました。

この記事ははんなり[Python Advent Calendar 2020 – Qiita](https://qiita.com/advent-calendar/2020/hannari-python)の24日目の記事です。
前日は、@masayuki14さんの「Kaggleを始めたので1年後にはコンペに出れるようにぼちぼちやっていこう」でした。
はじめまして、@HW_a_pythonistaという、Twiter idで活動している、わたなべです。
私は、はんなりPythonの常連で、Pythonとベイズ統計に関して、12月のはんなりPythonのLT会で発表しましたので、どのような発表をしたかについて、このページにまとめたいと思います。
（上記の発表は、Pycon mini Hiroshima2020で発表した内容を縮小して、一部の情報のアップデートを含めたものです。）

#ベイズ統計って、どんなもの？
ベイズ統計というのは、観測を行う前に持っている、自分の事前確率（予想確率）から、実際に得た観測データを情報を反映させて、その時点での最もマシな推測を行う統計学の方法です。機械学習の方

最高のQiitaのタイトルを作ろう！

# 最高のQiitaのタイトルを作ろう！

初めましてNTTドコモの三村です。今日は12月23日ということで、私が小学校の頃は国民の祝日でしたが今は平日になってしまってすこしだけ悲しい気持ちになっています。今年も有志でAdventCalendarを書くことになったので記事を書きたいと思います。

## はじめに

今年はいろいろとありましたね。私はこの変化に合わせるために在宅勤務のための環境を整えたので、はじめは在宅環境を整えた話にしようかと思ったのですが、あんまりいいタイトルが思いつきませんでした。そんなとき、”退屈なことは「人工知能」にやらせるといいらしい”という極秘情報を仕入れましたので、今回はQiitaのタイトルを作る「人工知能」を作ろうと思います。

## マルコフ連鎖で使ってつくってみよう！

まずはデータを集める必要があるのですが大先輩が下記で集めて下さっていましたので今回はこちらのデータセットを利用していこうと思います。ありがとうございます。
[Qiitaの投稿記事からデータセット作った](https://qiita.com/dcm_chida/items/6876

ゼロから作るDeep Learningの自分用つまずきメモを残したい

Pythonの勉強はしていたけど、DeepLearningに関しては一切勉強をしていなかった私ですが、今回DeepLearningの勉強をすることになったので、その中でつまずいたところや、すぐに理解できなかったこと、メモしておきたいところを残していきたいと思います。
私と同じようなところでつまずいた方や、パッと確認したい、みたいな方がいたら、なんとなく使っていただけたら嬉しいです。

今回、私が使った本は ***「ゼロから作るDeep Learning」***です。

再度確認しておきますが、本書で勉強を始める前の私の理解度は、
>* Pythonは多少理解している
* 本書だと、1章の1.4までを読む前から理解している状態
* ２章も学校の授業であらかじめ理解している
* 高校の数学レベルの内容も理解している
* 本書だと、４章の4.2や4.3の微分の部分
* Deep Learningに関しては全くの初心者である
* 行列・配列の計算や考え方、偏微分は存在だけを知っているが、中身はあまり知らない
といった具合です。

**本記事の流れ:**
**1.「対応する行列の次元数を