Python関連のことを調べてみた2023年01月14日

ワードクラウドで特許データを分析してみた

# 自己紹介
まったくのプログラミング初心者です。理系の大学は出ておりますが、プログラミング経験はありません。今までプログラミングから逃げておりましたが、昨今のデータサイエンスが盛り上がる状況を鑑み、重い腰を上げて勉強を始めました・・・。
# やりたいこと
テキストマイニングを使って、各社のドローン技術の特徴を見える化したい。できればワードクラウドを使って見える化したい、ということで、いろいろ調べながらプログラミングしてみます。一部不可解なコードがあるかもしれませんが、初心者ですので、ご容赦願います。
# 特許データ収集
j-platpatを使って、発明の名称に「ドローン」を含む、という検索式で検索しました。ヒット件数は960件となりました。なお、この検索式では、検索漏れが大量に発生しますが、今回はドローン技術の概要がわかればよいので、適当な検索式としております。
# 使用ツール
プログラミングツールには、Google Colaboratoryを使用しました。Google Colaboratoryは難しい環境構築が不要で、この点で初心者向きのツールといえますので、これで進めました。
#

DRFの認証処理(TokenAuthentication)

# 概要

Django REST Frameworkのトークン認証の方法についてまとめました。

## Django REST Framework
Token Authenticationのドキュメントは以下

https://www.django-rest-framework.org/api-guide/authentication/#tokenauthentication

## トークン認証とは？
トークン認証とは、ユーザーがユーザーIDとパスワードなどの自身の情報をリクエストすることで、アクセストークンを受け取り、その後のリクエストは受け取ったトークンを使用し、トークンの有効期間内はアクセスを可能とするような認証方法です。

# GitHub

今回解説するサンプルソースは、GitHubにて公開しています。

https://github.com/ryo-keima/drf-authentication-demo

# 環境

## 各種バージョン

– macOS Monterey 12.4
– Apple M1 Max
– Python v3.10.9
– Django

[python]Seleniumでの待機処理(エラー体験記を添えて)

# はじめに
pythonでSeleniumを遊び半分で触っていて発生したエラー第一弾です。
#### 前回までのあらすじ
PythonでChromeDriverを操作してyoutubeの特定の画面へ遷移し、条件に合ったyoutube動画の情報をスクレイピングするコードを紹介しました。

https://qiita.com/Oyama-Kohei/items/3b4153ea5f699f28042c
#### 今回発生したエラー
下記のコード実行中に発生
“`python
# ChromeDriverでurlを起動
driver = webdriver.Chrome(CHROME_DRIVER_PATH)
driver.get(url)

xpath = ‘//*[@id=”tabsContent”]/tp-yt-paper-tab[2]’
driver.find_element_by_xpath(xpath).click()
“`
エラー内容としては以下
“`
selenium.common.exceptions.NoSuchElementException: Message:

Azure Bing Spell Check(v7.0) をpythonでためす

新しいBing Search Serviceのドキュメントが分かりづらかったです・・・。

– [クイックスタート:Azure Bing Spell Check REST APIとPythonを使用してスペルをチェックする](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/cognitive-services/bing-spell-check/quickstarts/python)
こちらは、古いバージョンのドキュメントを参照して作られたもので「参考までにとってある」そうです
– 新しい（v7.0）のドキュメントはこちら
[Bing Search Services developer documentation](https://learn.microsoft.com/ja-jp/bing/search-apis/)
[Spell Check API v7 reference](https://learn.microsoft.com/ja-jp/bing/search-apis/bing-spell-check/reference/endpoints)

ギリギリダイヤルアップ世代のプログラミング初心者だったN=1がAtCoderで入茶を果たすまで

## はじめに
プログラミング学習開始直後くらいから密かに続けていた競技プログラミング「AtCoder」にて無事入茶を果たしましたので、どのようにしてレーティングを上げていったのかの備忘録・・・というか、私のような
– ギリギリダイヤルアップ世代（戦隊モノはカクレンジャー前後）
– プログラミングを長年触れているわけではないがある程度理解した初中級者
– Python好き（「使い」というほどではない）

が入茶に至った経緯などをお伝えできればと思います。
また、見出しにもあるようにN=1の記録ですので、あくまで一つのお話として。

## 前置きとして
ギリギリダイヤルアップという表現をしたように、PC自体には疎くありあせん。なんならプログラミングをまともに触らないタイプながらも情報科出身ですし、PCは自作するしAdobeも触れるしタッチタイピングは1分400文字だし、という感じ。何らかソフトウェアを使う、ということは問題なく、苦手意識からプログラミングだけは避けてきたという感じです。
卑下したいわけでは決してありませんが、ずっとパソコンを触らないような業務に就いていてIT系目指そうぜ系

自己紹介（学生、未経験エンジニアの方々へ）

# はじめに
こんにちは！インフラエンジニア志望のゆひと申します！
記念すべき、Qiita初投稿なので以下の**5点**についてお話できればなと思います。

[1. 大学について](#1-大学について)
[2. 悩める就活、、、（～大学３年生春）](#2-悩める就活、、、（～大学３年生春）)
[3. コンサルバイトとの出会い（大学３年秋～）](#3-コンサルバイトとの出会い（大学３年秋～）)
[4. インフラエンジニアに興味を持った理由](#4-インフラエンジニアに興味を持った理由)
[5. Qiita投稿について](#5-Qiita投稿について)

# 1. 大学について
情報工学を専攻する大学3年生です。学内での成績はかなり良く、3年の１学期は約60名中、トップの成績でした。俗に言うGPAじゃんけんでは負けないと思うので第一希望の最適化計算を行っている研究室に配属されると思います(笑)。そのまま、同大学院に進学する予定です。

# 2. 悩める就活、、、（～大学３年生春）
大学2年生までは、「成長できる・稼げる・カッコイイ！」という理由で**みんな大好きコンサル業界**に漠然と興味

【Python SDK v2】Azure MLで作成したパイプラインをPythonからトレーニング〜推論まで行ってみた

# はじめに
Python CLI/SDK v2を用いてAzureMLのデザイナーで作成したパイプラインをトレーニングからモデルの登録・デプロイ・推論まで行ってみようと思います。

# 開発環境
+ OS Windows 10(NVIDIA GTX 1650Ti,16GB RAM, i5-10300H CPU)
+ Visual Studio Code 1.73.1
+ Python 3.9

OpenCVが使えない, 使いたくない, その他の場合[^reasons].

[^reasons]: ライセンスの理由, 言語の理由, 要求仕様の理由, 好みの理由等.

“`python
import numpy as np
import scipy.interpolate
import matplotlib.pyplot as plt

import cv2
“`

参考までにここで紹介する OpenCV を使わない方法より OpenCV を素直に使った方が数十倍速い.

### 画像データ

画像をプログラム上で扱う時, 通常は2～3次元配列のデータとして扱うことになる.
インデクスの `[i, j, k]` は前の2つ `i`, `j` がそれぞれ $y$, $x$ 座標 (ピクセルの位置) を表し, 3つ目 `k` は RGB や CMYK 等の画素値ベクトルのインデクスを示す.
2次元配列の場合, モノトーン画像等の画素値が1変数となる画像データを表す.

本の還元セールをbitDPで最適化する

DMMの還元セールで本を買ってる時に、現金をなるべく使わなくていいように購入順を色々考えていたが、
これ動的計画法で解けるな！となったので解いてみた

# 問題文

還元セールでN冊の本の購入を検討しており、価格は$a_{n}(100