Python3関連のことを調べてみた2023年03月07日

配列の要素の最大値、最小値、合計、平均

***python3***で配列の要素の最大値、最小値、合計、平均を求めるプログラムを実装しました。

“`Python3
# 新規作成 2023/3/7
# 配列の最大、最小、平均、並び替え

scores = [30,20,70,40,10,50]
num = 0
pot = 0

while True:
try:
num1 = int(input(“整数を1つ入力してください”))
num = num1
break
except:
print(“整数を入力してください”)

# 配列を1つ追加
scores.append(num1)

while True:
try:
w_n = len(scores)
num2 = int(input(f”0から{w_n}までの整数を1つ入力してください”))
if num2 < 0 or num2 > w_n:
raise ValueError
pot = num2
break
except:
print(“整数を入力してください”

世代間の身長の変遷をnumpyでシミュレーションしてみた

# はじめに
両親の身長が子供の身長に影響を与えることは既知の事実ですが、ではある集団について身長が与えられたとき、次の世代、そのまた次の世代の身長はどう変遷していくかをシミュレートしてみました。

# シミュレーション

## 式
男子＝ （両親の身長の合計＋13）/ 2＋2
女子＝ （両親の身長の合計－13）/ 2＋2
https://keisan.casio.jp/exec/system/1372142265

## 男子・女子の平均身長
26-29歳　男子　平均171.8cm　標準偏差6.7cm
26-29歳　男子　平均157.9cm　標準偏差5.8cm
https://www.e-stat.go.jp/dbview?sid=0003224177

## コード

“`python
# male height
def mheight(x,y):
mu = (x + y + 13) / 2 + 2
return np.random.normal(mu, 6.7, 1)[0]

# female height
def fheight(x,y):
mu =

【Python】TwitchAPIを使用して任意ゲームの視聴者数が多い上位5人のデータをCSV出力する

1.初めに
—
こんにちは。YoutubeやTwitchで配信しておりますアニメ、漫画、ゲーム、Vtuber大好きオタクのVtuber
久遠楽 (https://twitter.com/kuonraku0210) です。
今回は前回作成した視聴者上位のデータを取得するスクリプトを更新して取得したデータをCSV出力してデータを分析できるようにしたいと思います。

前回
[Twitch APIをPythonで利用する（備忘録）](https://qiita.com/kuonraku0210/items/aaf4e69d3851a0dab471)

2.実装
—
実際にコードを作成します。
基本的には前回のコードを一部修正という形です。

***コード***
“`python:dataCsv.pt
#ツイッチAPIを使用して取得したデータをCSV出力する
from twitchAPI.twitch import Twitch
from twitchAPI.helper import first
import asyncio
import csv

async def twitch

PythonプログラムのexeするためにPyinstallerを使用する（Pyinstallerの使い方について）

こんにちは。YoutubeやTwitchで配信しておりますアニメ、漫画、ゲーム、Vtuber大好きオタクのVtuber
久遠楽 (https://twitter.com/kuonraku0210) です
今回はpythonで作成したスクリプトをexeに変換することでpythonが入っていない環境でも実行できるようにします
備忘録として記載してあるので足りない箇所などがあるかと思います
その際がご指摘いただければ幸いです

環境
—
* OS:Windows 10 64bit
* Python 3.11.2
* PyInstaller 5.8.0

1.PyInstallerをインストール
—
コマンドプロンプトを起動し以下のコードを入力
“`
pip install pyinstaller
“`

2.作成したpythonファイルをexeファイルへ変換
—
1.コマンドプロンプトを開き作成したpythonファイルがある階層に移動
2.pyinstallerでpythonファイルをexeファイルに変換
“`
>cd pythonファイルがあるディレクトリ
>pyins

変数のスコープ(Python)

***Python3***の変数のスコープのプログラム例です。

“`python3
# 変数のスコープ
# 2023/3/6

def get_price(a,b,c):
# 仮引数 値が代入された変数→ローカル変数
# 値が代入されていない変数→外のスコープを探す
# ローカル変数
total = (a + b + c) * rate
return format(total,’.0f’)

rate = 1.08
print(get_price(300,700,200))

“`

値が代入されていない変数は**外のスコープ**を探します。

No module named ‘numpy’

# はじめに
pythonコマンドを使用し、import numpy as npコマンドを実行したところ、このエラーが出た。
jupyter notebookではなく、ターミナルから使用するにはどうすればいいだろうか？

# バージョン
macOS: Ventura 13.1
Python: 3.12.0a5

# ダメだった方法方法
以下の方法はダメだった。
“`
$ pip install numpy
“`
“`
$ pip3 install numpy
“`
両方とも以下のところでPCが重くなり、最終的にはエラーになってしまった。
“`
Building wheel for numpy (pyproject.toml) … –
“`
エラー文。
“`
note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip.
ERROR: Failed building wheel for numpy
Failed to build numpy
ERROR: Could

彼女ができないのでChatGPT APIで理想の彼女を作る。2 (性格をもっと固める+AIに真逆の設定を入れてみる）

# 概要
彼女ができないので、最近話題のChatGPTを使って俺だけの彼女を作っていきます。
設定をガチガチに固めて理想の彼女を作る！
とりあえず俺の女性の好みを語りつつそれに近づけていく。
# 動作環境
・Windows 10 22H2
・Python 3.10.6
・gpt-3.5-turbo

# 理想の彼女の解像度を上げる
今のソースコードはこんな感じ
“`main.py
import openai
import os
from gpt3contextual import ContextualChatGPT

import environ

environ.EnviromentEditor()
openai.api_key = os.getenv(‘api_key’)
ai_response=””
while (True):
user_input = input(“あなた: “)
if user_input == “終了”:
break

response = openai.ChatCompletion.create(
model=”gpt-3

Twitch APIをPythonで利用する（備忘録）

1.自己紹介
—
こんにちは。YoutubeやTwitchで配信しておりますアニメ、漫画、ゲーム、Vtuber大好きオタクのVtuber
久遠楽 (https://twitter.com/kuonraku0210) です。

今回はPythonを利用して配信活動をより便利にすることを目的として学習しようと思いました。
プログラミングに関しては初心者でQitaに投稿をしたことがないので拙い個所もあるかと思いますが暖かい目で見守ってください。

2.チュートリアル
—
実際にAPIを使ってツイッチ上のデータを取得したいと思います。
今回は指定したユーザーのIDを取得します。
**ソースコード**
“`python
from twitchAPI.twitch import Twitch
from twitchAPI.helper import first
import asyncio

async def twitch_example():
#Twitch developersで取得したクライアントIDとシークレットキーを入力する
twitch = await Twi

彼女ができないのでChatGPT APIで理想の彼女を作る。1(openAI基本設定、性格設定、文脈を読んで会話を繋げる)

# 概要
彼女ができないので、最近話題のChatGPTを使って俺だけの彼女を作っていきます。
設定をガチガチに固めて理想の彼女を作ってやるぜ！！
ついでに音声で喋ってもらおうか！！
とりあえずこの記事ではAIの設定を固めて、文脈から会話を繋げるところまで！

# 動作環境
・Windows 10 22H2
・Python 3.10.6
・gpt-3.5-turbo

# とりあえず open AI APIの設定
以下のopenaiのサイトにアクセスし、アカウント作成、その後personalのView API KeyのところでCreate new secret keyをクリックしてAPIのキーを貰ってください
https://platform.openai.com/overview
そいでopenaiのインストールをしちゃうぜ！
“`
pip install openai
“`
はい。これだけでとりあえず基礎の設定は完了。
じゃあとりあえず基礎の設定を書きましょうか。
“`main.py
import openai
import os

import environ

enviro

僕のpsycopg2とopenpyxlによるデータ一斉取得ツール　～VBAマクロ撲滅計画Phase#3 ～

# 導入
[前回](https://qiita.com/SSKNOK/items/b1d0ad2309c6ed34a596)に引き続き、VBAマクロを撲滅するために何か使えるものはないかな～とか探っております。
今回は参画中のPJでもまさにVBAマクロを使って解決しているテスト前後のエビデンス（データ）の一斉取得をするツールを作成したいと思います。
DBにアクセスしたりするので今回はPythonの方が使い勝手が良さそうな雰囲気がします。
ということで今回はPythonを使ってツールを作成していきたいと思います。
というかJupyterとPythonさえあれば、だいたいなんでもできるような、、、前職では画像認識とか使ってなんちゃってRPAなんかも作ってました。

# ツール作成の流れ

1. Jupyterを使って動作を確認しつつコード作成。
2. Pyファイルにまとめる。
3. Pythonが入っていない環境でも使えるように環境ごとexe化。

こんな流れで開発しました。
結果的に2人/日くらいかかっちゃいました。
前職で涙を流しながら携帯電話の位置情報データ分析をしてた時もJupy

Pythonのパッケージ管理ベストプラクティス

# はじめに
[こちらの記事](https://qiita.com/c60evaporator/items/ba41cef4b37465c39948)でも紹介しましたが。**Pythonの仮想環境やパッケージ管理は様々なツールが乱立**しており、[2021年のAnaconda有料化](https://qiita.com/tfukumori/items/f8fc2c53077b234384fc)以降その傾向がさらに増したと感じています。

初学者がPythonを始める際にまず戸惑うのがこの環境構築部分だと思うので、その指針となるよう**OSごとにベストな環境を検討**し、**ベストプラクティスと呼べる記事**を目指したいと思います。

より良い記事を目指したいので、間違いや抜け漏れ等ありましたら、コメントで指摘頂けますと幸いです！

# 前提条件
以下の条件のもとでの環境構築を記事の対象とします。

– エディタは**Visual Studio Code**を使用
– **商用無料**のツールに限る (Anacondaは対象外)
– OSは**①Windows**, **②M

はじめてのPandas：Pythonでデータ分析を始めよう

# 概要
Pandasは、Pythonでデータ解析を行うためのライブラリです。Pandasを使うことで、CSVやExcelなどのファイルからデータを読み込んで、表形式で扱うことができます。また、データの前処理やクレンジング、集計、統計的な分析を行うこともできます。PandasはNumPyとMatplotlibに基づいており、これらと組み合わせることで高度なデータ分析が可能になります。

## 利用例
pandasでデータを前処理する一例としては、以下のような作業が挙げられます。

### CSVファイルの読み込み
“`python
import pandas as pd

df = pd.read_csv(‘data.csv’)
“`

### データの確認

“`python
# 最初の5行の表示
df.head()

# サマリー統計量の表示
df.describe()

# 行数・列数の表示
df.shape
“`

### 欠損値の処理
“`python
# 欠損値の存在確認
df.isnull().sum()

# 削除
df.dropna(inplace=True

現役エンジニアがOpenAIのChatGPT APIについてまとめてみた

# ChatGPT API


## 概要
ChatGPTはOpen AIが開発した対話型のAIです。
ChatGPTは、2023年1月に1億人のアクティブユーザー数を記録したという。ChatGPTはわずか1週間で100万人のユーザーを獲得しました。
ChatGPT APIはChatGPTをAPIで利用できるようになり、現在のChatGPTの自然言語モデルをベースにして、独自のチューニングをした自然言語を作ることができます。
例えば、あなたの会社のカスタマーサービスの会話履歴のデータをChatGPTに学習させれば、同じような質問がお客さんから来た時に適切な会話を返せるようになります。

## ユースケース
独自のチューニングをすれば、さまざまなサービスに利用できます。

– カスタマーサービス

【AtCoder】ABC292 のA,B,C,D,E における Python解説

ABC 292 のA,B,C,D,E 問題を解くために考えたこと、ACできるPython3(PyPy3)コードを紹介します。

この記事は @u2dayo さんの記事を参考にしています。見たことのない方はそちらもご覧ください。とても勉強になります。

また、問題の難易度を表す指標を [Atcoder Problems](https://kenkoooo.com/atcoder/#/table/tsuru1471) から引用しています。このサイトは勉強した問題を管理するのにとてもオススメです。

質問やご指摘はこちらまで
Twitter : [Waaa1471](https://twitter.com/Waaaa1471)

作者プロフィール
Atcoder ：[緑 949](https://atcoder.jp/users/tsuru1471)
230305 現在

# 目次
[はじめに](#はじめに)
[A.CAPS LOCK](#acaps-lock)
[B.Yellow and Red Card](#byellow-and-red-card)
[C.Four Variable

HSP3で二段階認証を作った話

# HSP3で二段階認証を作った話
なんかよくわかんないけどPythonとHSP3を合体させて二段階認証作りました。
Pythonファイルがウィルス誤検知されるので完成品は非公開とさせていただきます。
コードだけ記載しますね。

必須環境
windows
python 3
hsp 3.5
認証アプリがインストール済みのスマホ
## 1.構造

二段階認証システム
├system┐
│　　　└qrcodelib.dll(libqrencodeライブラリを使用しています。)
├main.hsp(本体.exeのコード)
├py1.pyw(秘密鍵生成機)
├py2.pyw(6桁コード生成機)
├seccode.txt(秘密鍵)
├sixcode.txt(6桁コード)
└本体.exe(main.hspをexe化したやつ)

## 2.[main.hsp]の中身
pythonとhsp3を合体させてるやつです。
“`hsp:main.hsp
;制作:だいちまる
#uselib “system/qrcodelib.dll”
#func QRcode_encodeString “QRcode_enco

「Pythonではじめるアルゴリズム入門」#03 – ソートアルゴリズム

「Pythonではじめるアルゴリズム入門」の学習記録です。学習に使ったファイルやコードなどをアップしていきます。
今回はソートに用いるアルゴリズムについて学びました。

# ソートに用いるアルゴリズム
リストを昇順・降順に並べ替える際の手法・計算量につ

RuntimeError(“tk.h version (%s) doesn’t match libtk.a version (%s)

# 原因
エラー文は以下である。
“`
raise RuntimeError(“tk.h version (%s) doesn’t match libtk.a version (%s)”
RuntimeError: tk.h version (8.5) doesn’t match libtk.a version (8.6)
“`
これはtk.hとlibtk.aのバージョンが異なるのでエラーになったという意味である。
なら、バージョンを一致させる必要がありそうだ。

エラー文を検索したところ、以下のエラー文が頻出しているようだった。
“`
RuntimeError: tk.h version (8.6) doesn’t match libtk.a version (8.5)
“`
バージョンの記述が逆であった。

# 解決
エラーが出現した時のPythonのバージョンは3.10.4であった。
今出ているバージョンで最新に近いものをインストールし設定したところ、実行できるようになった。
“`
$ pyenv install 3.12.0a5
“`
設定のやり方は以下である。
`

Python3で花火を実装してみた

実行結果（コマンドライン）は以下の通り。

“`command line
$ python3 ico11.py
x 1.1647083184890923e-16
x 1.7470624777336384e-16
x 2.3294166369781847e-16
x 2.911770796222731e-16
x 3.494124955467277e-16
x 4.076479114711823e-16
x 4.658833273956369e-16
x 5.241187433200916e-16
x 5.823541592445462e-16
x 6.405895751690008e-16
x 6.988249910934554e-16
x 7.5706040701791e-16
x 8.152958229423646e-16
x 8.735312388668193e-16
x 9.317666547912739e-16
x 9.900020707157283e-16
x 1.0482374866401831e-15
x 1.1064729025646376e-15
x 1.1647

自作の python utility を作ってみたので使ってみて！

# はじめに

自作の python utlity を作ったので、せっかくなのでシェアします！

使えるコンポーネントは、以下の通り

– utils.add_args (本記事でかるく解説）
– utils.Logger
– utils.build_ulid

# コード

– コードは、[こちら](https://github.com/tkosht/utils)

# 動作環境

| 対象 | バージョン |
| — | ——- |
| OS | Ubuntu 22.04 |
| python | Python 3.10.10 in pyenv |

# 使い方

## まずはインストール

サンドボックス用などの実験用に使える環境などで、インストールします。

“`
pip install git+https://github.com/tkosht/utils.git
“`

## サンプルコードを作成

ここでは、`utils.params` のサンプルコードで解説します。

以下の内容で params_examples.py として保存

“`python

KintoneのREST APIをpython3で使ってワークフローを自動化する

# Kintone とは

Cybozu社の提供するクラウドサービスです。
Webデータベースを簡単に作成できます。
作成されたデータベースのことをKintoneでは「アプリ」と呼びます。

コミュニティ活動が活発で、頻繁に勉強会が開催され、ハッカソンでの技術提供も見かけます

## kintone devCamp
サイボウズ主催の勉強会

https://kintonedevcamp.connpass.com/

## kintone Café
有志の勉強会

https://www.kintonecafe.com/

## Webデータベースの使い分け

Webデータベースのクラウドサービスは他にもいくつかあり、例えば「Hexabase」があります。

製品概要

Kintoneとの大きな違いはフロントエンド機能のサポート範囲です。
Kintoneはアプリ内で完結させるため、WebデータベースのGUI機能が充実しています。
HexabaseはSPA等のフロントエンドを別に用意することが前提で、各種フレームワークのSDKが充実