Python関連のことを調べてみた2022年04月24日

bit全探索動画　コード全文

“`python:
# 入力の受け取り
N=input()

# Nの桁数
d=len(N)

# 答え
ans=100

# num=(000…0)~(111…1)
for num in range(1<

【世界一わかりやすい】Atcoder ABC249 C・D問題 Python3解説

**ABC249**の**C,D**問題を、**Python3**で解説します！

とにかく読みやすさを重視した、**初心者**向け解説です(´・ω・｀)

ゆっくり見ていってね(｀・ω・´)ｷﾘｯ

# C問題 『Just K』

問題ページ：[C問題 – Just K](https://atcoder.jp/contests/abc249/tasks/abc249_c)

### 考え方

まず、**全探索**できないか考えよう(｀・ω・´)
$N≦15$なので、$S_1, S_2, …, S_N$ の中から、好きな個数だけ選ぶ選び方は、せいぜい2の15乗で、$32768$通り。（コードの中では、0indexで考えていくよ）
選び方を全て列挙して、それぞれの場合に、$K$個出現する文字の種類数を数える。

そして、組み合わせ列挙といえば、**itertools**(｀・ω・´)
>itertoolsについて(他サイトより引用させていただきました)
https://note.nkmk.me/python-math-factorial-permutations-combinatio

Spyder起動エラーの時の初動(Python内での実行によるエラーログ確認)

# Python内でのSpyder実行方法
Python用統合開発環境Spyderが起動しない原因を
突き止めるためのヒントを探る方法の一つとして、
Python内でSpyderをコールすることで、
起動時のエラーログを確認することができる。

起動方法は、以下の2行を実行するだけ。

“`python:run_spyder.py
from spyder.app import start
start.main()
“`

# エラーログの例
仮想環境にpipでspyderを入れたのだが、spyder.exeを叩いても
起動時のロゴは表示されたと思ったが、その後、サイレントに落ちてしまう状況。
上記のPythonからの実行してみた結果が以下。

“`python
(venv2) C:\Users\thash\OneDrive\デスクトップ\test_flask>ipython
Python 3.8.6 (tags/v3.8.6:db45529, Sep 23 2020, 15:52:53) [MSC v.1927 64 bit (AMD64)]
Type ‘copyright’,

EnvaderでPythonの環境構築を学んだのでmacOSで実践してみる(第6回)

## はじめに
はじめましてa-min3150です。エンジニアへの転職を目標に学習中です。
アウトプットのためEnvaderで学習したこと、ハマったことなどを書いていきたいと思います。

## 今回の学習内容
EnvaderでPythonの環境構築について学習したのでアウトプットします。

今回は第6回目でmacOSでの“`requirements.txt“`の使い方についてです。

第１回(Pythonとは)は[こちら](https://qiita.com/a-min3150/items/bf2e575668cc986dd5d9)
第２回(pyenvについて)は[こちら](https://qiita.com/a-min3150/items/56b2e9bf8957d3247d81)
第３回(pipについて)は[こちら](https://qiita.com/a-min3150/items/6d1c9b7b3b4cd5039f39)
第４回(venvについて)は[こちら](https://qiita.com/a-min3150/items/6211b80617d00284a081)

相関係数をカンゼンニリカイする

# 便利すぎて「ツール」になりがちな相関係数
データ分析において**相関係数**は、広く用いられる指標の一つです。

一般的には以下のように、2変数の相関方向の判断に使用されている方が多いかと思います

相関係数がこれだけ普及した理由として、「**簡単に計算・活用できる**」事が挙げられます。
Excel等の汎用ツールでも簡単に計算できますし、RやPythonのようなプログラム言語でもライブラリで1行で求められる等、手間を掛けずに計算できる便利な指標となっています。

また、「**異なるデータセットであっても比較できる**」という汎用性の高さも普及に一役買っています。
下表のように（[参考](https://lecture.ecc.u-tokyo.ac.jp/~cueda/gengo/4-numeros/doc/n6-kankei

matplotlibで凡例(Legend)のみを出力する方法

matplotlibで凡例(Legend)のみを出力しようとした際の調査・実施内容の備忘録です。

# 基本的な凡例出力の実装例

とりあえずデータ無しで図に凡例のみを表示しようとすると実装コードは大体こんな感じになる。

“`python:
import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()

# 色ラベル情報のみプロット(データなし)
colors = [“red”, “blue”, “green”, “yellow”, “magenta”, “olive”]
for color in colors:
ax.plot([], [], marker=”s”, color=color, label=color, linestyle=”none”)

# 凡例設定
legend = ax.legend(frameon=False, handletextpad=0, ncol=2, columnspacing=1)

# 図出力
fig.savefig(“legend.png”, dpi=300)
“`
![leg

Djangoコマンド集

### Djangoバージョン確認
“`console
python -m django –version
“`

### Djangoのプロジェクト作成
“`console
django-admin startproject [プロジェクト名]
“`
### マイグレーションファイルを作成
“`console
py manage.py makemigrations [アプリ名]
“`

### マイグレート
“`console
py manage.py migrate
“`

### 管理ユーザーの作成
“`console
py manage.py createsuperuser
“`

### テストデータのロード
“`console
py manage.py loaddata [jsonファイル]
“`

スマブラのオンライン対戦の連勝＆戦闘力を自動でカウントするプログラムを作った話

# 謝辞
プログラムのコード整形と、一部機能の修正方法の提案をしてくださったNeo様([@Glassesman10](https://twitter.com/Glassesman10))に感謝致します。

# 目次
* [はじめに](#はじめに)
* [動作確認](#動作確認)
* [実行環境](#実行環境)
* [実行環境の準備](#実行環境の準備)
* [プログラムとその他関連ファイルのダウンロード](#プログラムとその他関連ファイルのダウンロード)
* [Pythonのインストール](#pythonのインストール)
* [Pythonライブラリのインストール](#pythonライブラリのインストール)
* [Tesseractのインストール](#tesseractのインストール)
* [OBSの設定](#obsの設定)
* [フィルタから仮想カメラを起動する理由](#フィルタから仮想カメラを起動する理由)
* [プログラムの実行](#プログラムの実行)
* [エラーが起きる場合](#エラーが起きる場合)
* [おわ

Windowsで「pip install –upgrade pip」を実行してエラーが出たときの対処法

# はじめに

WindowsでPythonのpipをupgradeしようと思って「pip install –upgrade pip」のコマンドを実行すると
エラーが出て，更にpipが消えてコマンドが使えない事態に陥ることがある．

そうなってしまった際，pipを再インストールしなければならない．
ここではその手順を説明する．

**※補足※**
コマンドプロンプトを管理者として実行し，「pip install –upgrade pip」ではなく，以下のコマンドを使用するとエラーが出なくて済むようだ．
“`
python -m pip install –upgrade pip
“`

# pip再インストールの手順

1.https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py ←このリンクを右クリックしてリンク先を保存する

2.コマンドプロンプト or Powershellで先程のファイルを保存したディレクトリに移動し，次のコマンドを実行する

“`
python get-pip.py
“`

3.次のコマンドを実行してバージョンが表示されたら再イ

QuTiP不完全ガイド

# 基本編
## QuTiPとは何か
Coming Soon.

## 基本操作
Coming Soon.

# 発展編
## 使用上の注意点や躓きポイント
以下にQuTiPライブラリの注意点や躓きがちなポイントを挙げるが、他の量子計算ライブラリとは異なり、開放量子系などの研究用途で利用することのできる機能が充実しているので、使用をやめようかな〜とかは思わないで欲しい。

### 使用するバージョンについて
QuTiPは比較的新しいライブラリであり、他のライブラリとの互換性などの問題が日々活発に解決されている。特に自分の場合は[ここ](https://groups.google.com/g/qutip/c/R0kXhv1rtO8)で議論されているのと同様のエラーに悩まされた事がある。原因としてはその時に自分が使用していたQuTiPのバージョンが4.5.2であり、バージョンが1.20以降のNumPyとの間で互換性がないためであった。そのバグは[ここ](https://github.com/qutip/qutip/issues/1433)で提起されて、[ここ](https://github

MatplotlibのSubplotをより簡単に

# MatplotlibのSubplotをより簡単に。
>度々投稿してきた自作ライブラリ[patchworklib](https://github.com/ponnhide/patchworklib)の紹介記事最終版。自分が欲しい機能はほぼ実装できたので、あとは整ったドキュメントつくれば終わりだろうか。ノリで開発するもんじゃなかったなと反省。以下紹介記事。

[Matplotlib](https://matplotlib.org/) は Pythonで最も利用されている可視化パッケージですが、論文やプレゼンにつかえるような綺麗なプロットを作成するためにはな複雑な構文をマスターする必要があります。特に、サブプロットの機能は十分に洗練されているとは言い難く、プロットが互いに重ならないように配置したり、プロットの枠を揃える、テキストの位置を揃える、いくつかのサブプロットに対して共通のタイトルを設定する、といった自身の理想とするレイアウトを達成するためには、時に何百行ものコードを書く必要が出てきます。

さらに、matplotlibに実装されているサブプロットの関数は、事前にFigure全体の

LambdaでDropboxにファイルアップロード

## データバックアップをcsv形式で外部ストレージに
例えば**RDS**や**DynamoDB**上のデータを定期的に抽出して外部ストレージに置いておきたい、しかも**S3**ではなく**Dropbox**に保存したいというケースがあったとします。
そこで、Lambdaから[Dropbox API v2](https://www.dropbox.com/developers/documentation/http/overview)を叩いて実装します。

以前書いた[PHPでDropbox APIを使ってアップロードする記事](https://qiita.com/tksnino/items/bcbde6eddcb553446f63)の応用となります。

### 利用するLambdaランタイム
– Python3.8

## 1. csvファイルを出力する
まずはデータベースから抽出したデータを整形してcsvとして出力する部分です。
`csv`ライブラリでさくっと。
“`python
import csv
#import os

file = ‘/tm

petastormやーる

# はじめに

petastormやっていきまーす

https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/databricks/_static/notebooks/deep-learning/petastorm.html

# 実装
~~~
%pip install tensorflow
%pip install petastorm
~~~

~~~python
import os
import subprocess
import uuid
~~~

~~~python
# Set a unique working directory for this notebook.
work_dir = os.path.join(“/ml/tmp/petastorm”, str(uuid.uuid4()))
dbutils.fs.mkdirs(work_dir)

def get_local_path(dbfs_path):
return os.path.join(“/dbfs”, dbfs_path.lstrip(“/”))
~~~

~~~python
dat

Beginning Apache Spark using Azure Databricksのメモ

Beginning Apache Spark using Azure Databricksのメモ

Get the index of the list as the argument

* test.py
“`python3
import sys

class Test:
l = [[1,3],[2,4]]

a = [1,3]
print(“,”.join(map(str,a)))

for k,v in enumerate(Test.l):
jmv = “,”.join(map(str,v))
if jmv == sys.argv[1]:
print(“hit, argv,k”,sys.argv[1],k)

“`

* execution
“`sh
# python3 test.py 1,3
1,3
hit, argv,k 1,3 0
# python3 test.py 3,9
1,3
# python3 test.py 2,4
1,3
hit, argv,k 2,4 1
“`

Distributed Data Systems with Azure Databricksのメモ

Distributed Data Systems with Azure Databricksのメモ

https://github.com/PacktPublishing/Distributed-Data-Systems-with-Azure-Databricks

# Chapter06.ipynb

~~~
%fs
ls /databricks-datasets/structured-streaming/events/
~~~

~~~
path,name,size,modificationTime
dbfs:/databricks-datasets/structured-streaming/events/file-0.json,file-0.json,72530,1469673865000
dbfs:/databricks-datasets/structured-streaming/events/file-1.json,file-1.json,72961,1469673866000
dbfs:/databricks-datasets/structured-streaming/e

VIX 指数が 30 以上の場合に、LINE に通知を送る。

## 今までの流れ
この記事で、
VIX 指数を LINE Notify で通知するというのをやりました。

https://qiita.com/karaage_0921/items/ed18a9c543a83e0b8eed

将来的には、決まった時間にプログラムを実行させたいです。
とはいえ、毎日送ってこられても鬱陶しいので、
VIX 指数が x 以上だったら通知するというようにしたいです。
今回はそのプログラムを実装してみます。

## やりたいこと
取得したVIX 指数が 30 以上の場合、通知する。
なんでこの値なのかについては正直適当ですw
ご自由にいじってもらえればと思います。

## コード
“`
from selenium import webdriver
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
import time

option = Options()

VIX 指数を LINE Notify で通知する。

## 今までの流れ
以下の記事では、LINE にメッセージを送信するというのを説明しました。

https://qiita.com/karaage_0921/items/d7f0a68858eb7e892764

この記事では、VIX 指数を取得するというのを説明しました。

https://qiita.com/karaage_0921/items/96ce652a08f320425eaf

## やりたいこと
上記記事の続きです。
「取得した VIX 指数を LINE Notify でLINEにメッセージを送信する」プログラムを実装します。

### 環境
Windows 10
Python
Selenium

### コード
LINE Notify のトークンを入力して、これを実行します。以上。コードについては過去記事を見てください。
“`
from selenium import webdriver
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager
from selenium.webdriver.chrome.o

Selenium で VIX 指数を取得する。

## VIX 指数とは
恐怖指数とよばれる指数です。
S&P 500 が下落するのか安定するのかをこの指数で予測する投資家が多いです。
こんな感じで、15-30 の間を行ったり来たりしています。
現在は、28.21 ですね。

この値が高ければ高いほど、みんながビビっている（暴落する可能性が高いと感じている）です。
投資する際の一つの指標としてよく使われるやつです。
と、これ以上書くと株に関する記事になるし、そんなに詳しくないのでこの辺で。

## やりたいこと
この記事では、現在の VIX 指数を自動で取得する方法について紹介します。
この先の展望としては、取った値を LINE に送信しようと思っています。

## 環境
Windows 10
Anaconda Jupyter Lab で開発
Selenium 3.141.0
実は、Seleni

PyCharmでRaspberry Pi Picoを操作する

## 概要
[Raspberry Pi Pico](https://www.raspberrypi.com/products/raspberry-pi-pico/)に[MicroPython](https://micropython.org/)をインストールし[PyCharm](https://www.jetbrains.com/ja-jp/pycharm/)から操作するための手順をまとめました。

## MicroPythonのインストール
Raspberry Pi PicoへのMicroPythonインストールは簡単で、まず[公式サイト](https://www.raspberrypi.com/documentation/microcontrollers/micropython.html#drag-and-drop-micropython)から`downloadable UF2`をクリックしてUF2ファイルをダウンロードします。

次に、Raspberry Pi Picoの`BOOTSEL`ボタンを押しながらPCに接続すると、USBドライブとして認識されるのでダウンロードしたUF