- 1. Disjoint Setの計算量
- 2. 【Python】Pandasを利用して、同じ数値から始まる二つのCSVファイルの中身を一瞬で結合する方法
- 3. PyQtを用いて端末を作成する
- 4. Python 学習1日目
- 5. asyncとawaitの基本的な使い方
- 6. Pyhon 辞書(dict)のループ処理(for)をするときのメソッド(keys(),values(),items())の使用例
- 7. python-note(1:Text処理)
- 8. python-note(:基本)
- 9. 【Python】ttkbootstrapを使用してGUIアプリ作ってみた！
- 10. Python3でクラス変数をオーバーライドする関数を作成する
- 11. matplotlibで日本語を表示する方法
- 12. Python初心者の備忘録 #05
- 13. pythonでAWS Lambda を使った、どんなプロジェクトでも使える共通基底クラス群の雛形を書いてみた
- 14. VSCodeでJupyter Notebookを使う
- 15. 個人用scikit-learn
- 16. コーディングテストで便利だと思った機能 (Python)
- 17. Windows(x64) の Python 3.10 で PyCrypto を pip install
- 18. windows10のgoogle chrome 114でseleniumを使う準備
- 19. Python 仮想環境（venv）作成・削除
- 20. abc 310考察（A~C）
Disjoint Setの計算量
# 1. Introduction
競技プログラミングで度々出てくるDisjoint Setの計算量が気になったため、計算量を求めてみた。# 2. Algorithm
Disjoint Setは下図のようなノードの要素が互いに素な集合（１つのノードが複数の集合に属することのない集合）を持つデータ構造である。構築は以下の操作に基づく。詳細のアルゴリズムは後述に記載する。
– make-set($n$)：各集合にノードがただ一つのみの$n$個の集合を用意
– find-root($x$)：ノード$x$のrootノードを取得→ノード$x$がどの集合に属するかを判別
– union($x, y$)：ノード$x$とノード$y$を合併
※改良によって削除に対応したアルゴリズムは[こちら](http:
【Python】Pandasを利用して、同じ数値から始まる二つのCSVファイルの中身を一瞬で結合する方法
# 概要
同じ数値から始まる二つのCSVファイルの中身を、横方向（列方向）に結合するコードを実装しました。### 前提
`hoge`ディレクトリにある`XXX_output.csv`と、`foo`ディレクトリにある`XXX_2_output.csv`を結合して、一つのCSVファイルを作成します。`XXX`には同じ数値が入ります。“`
例：1234567890_output.csv
1234567890_2_output.csv
↓
結合
↓
1234567890_data.csv
“`結合して作成されたCSVファイルは、ディレクトリ`combined`に`XXX_data.csv`の形で保存するものとします。
# サンプルコード解説
“`py
import os
import pandas as pdhoge_dir = ‘hoge’
foo_dir = ‘foo’
combined_dir = ‘combined’# 出力先ディレクトリを作成
os.makedirs(combined_dir, exist_ok=True)# hogeディレクトリ
PyQtを用いて端末を作成する
# はじめに
PyQtの日本語資料の少なく，外国語やQtのC++で書かれたコードを参考に作成せざるを得なかったため作成しました．
参考になれば幸いです## コード
“`python
import sys
from pyqtgraph.Qt import QtCore, QtGui, QtWidgets
# from PyQt5 import QtCore, QtGui, QtWidgets # 上と同意義class Terminal(QtWidgets.QMainWindow):
def __init__(self):
super().__init__()self.widget = QtWidgets.QWidget(self)
self.widget.setFixedSize(800, 300)
self.layout = QtWidgets.QVBoxLayout(self.widget)self.output = QtWidgets.QTextEdit(self.wid
Python 学習1日目
・ullib.parseモジュール
https://docs.python.org/ja/3/library/urllib.parse.html
上記URLの説明では、urlを解析して構成要素にするとある。getリクエスト
getリクエストでパラメーターを送信するときは以下の書式になる
“https://example.com?key1=v1&key2=v2&key3=v3…….len()
len関数は()内に指定したオブジェクトの長さや要素の数を取得する。
例）len(oppai)
>5sysモジュール
コマンドライン引数を指定したい時に使用する
コマンドライン引数：コマンドプロンプトの画面で入力する引数プログラムを中断するときは
処理を終了したい時の関数はexit()もしくはquit()を使用する
asyncとawaitの基本的な使い方
今回もメモ用。
自分なりの解釈です。# 概要
asyncとawaitの基本的な使い方です。とりあえず、以下を書いてみます。
asyncとawaitを使用すると、非同期処理が実装できます。
asyncをつけた関数をコルーチン関数と呼びます。
awaitでコルーチン関数を呼び出してしようします。# 内容
とりあえず、test1~test3を順番通り実行してみます。“`asyncawait.py
import asyncioasync def test1(num):
print(num + 10)
await asyncio.sleep(5)
print(“test1”)async def test2(num):
print(num + 0)
await asyncio.sleep(5)
print(“test2”)async def test3(num):
print(num + 20)
await asyncio.sleep(5)
print(“test3”)async def m
Pyhon 辞書(dict)のループ処理(for)をするときのメソッド(keys(),values(),items())の使用例
# Pyhon 辞書(dict)のループ処理(for)をするときの要素関係
Pythonの辞書`dict`の中のシーケンス要素をfor文でループ処理をする時、`key()`,`value()`,`items()`を使用することで辞書に対して指定したキーや値の組み合わせで要素を取り出すことができる。
### そもそもPythonでいう辞書(dict)って？
簡単に説明すると、**Pythonコード内で定義できるデータの持ち方**の一つです。
他にもリスト(list)、タプル(tuple)があります。※Pythonのデータの持ち方については、他記事で記載します。^^
辞書の例
`d = {‘key1’: 1, ‘key2’: 2, ‘key3’: 3}`
* `キー:値` の書き方で値を設定すること
今回は`key1`がキー、`1`が値
* `｛｝`で囲むこと
* 辞書内に要素を複数入れたい場合は`,`で区切って設定すること### そのまま辞書オブジェクトをfor文で実行すると、`key`が取得される
辞書作成“`
d = {‘key1’: 1, ‘key2’: 2,
python-note(1:Text処理)
# 概要
Pythonノート(1) Text処理系# file open / close
## open()
– open() を使ってファイルを開く“`
>>> f = open(‘./xxx.txt’)
“`– 第二引数でモードを指定する
|mode|description|
|–|:–|
| ‘r’| open a file for reading (default) |
| ‘w’| open a file for writing. create a file if it does not exist |
| ‘x’| exclusive flag, If the file already exists, the operation fails. |
| ‘a’| open for appending |
| ‘t’| open in text mode (default) |
| ‘b’| open in bianry mode |
| ‘+’| open a file for updating(reading and writing) |–
python-note(:基本)
# 概要
Pythonノート基本系 ※自分用メモ (or cheat sheet)# 基本
## 文・式
基本的にインタープリタなので１文ずつ解釈して動作改行が文の区切りになる
“`
print(“Hello”)
print(“Goodbye”)
“`コロンで区切っても良い
“`
>>> print(“Hello”); print(“Goodbye”)
Hello
Goodbyeprint(“Hello”); print(“Goodbye”)
“`## コメント
`#`で始まる行はコメントとして扱われる
“`
# comment xxxx
“`# 制御構文
## インデント
制御構文のブロックは一般的に括弧{ …… }で表すことが多いが、pythonはインデントによってブロックを表現する
## if文
“`
if a is b:
print(“a is equal to b”)
else:
print(“a is not equal to b”)
“`## while文
`while condition:`
【Python】ttkbootstrapを使用してGUIアプリ作ってみた！
今回はttkbootstrapについて動画を見ながら勉強したのでその記録を残したいと思います。
まだまだソースコードの方は改善します。ちょっと、長すぎます…
また、今回のは基本なのでもう少し自分なりにアレンジしていきます。参考にした動画はこちらになります。
## 参考動画
## 実際に作成した成果物
①QRコード生成
にある[Serializers](https://www.django-rest-framework.org/api-guide/serializers/)では、以下のようにクラス変数で定義されたフィールドをオーバーライドして、書き換えたり独自のバリデーションを付与したりすることができます。
“`py
from rest_framework import serializersclass BlogPostSerializer(serializers.Serializer):
title = serializers.CharField(max_length=100)
days_since_joined = serializers.SerializerMethodField()def validate_title(self, value):
if ‘django’ not in value.lowe
matplotlibで日本語を表示する方法
## 記事内容
以下の画像のように、日本語を使ってmatplotlibのグラフ表示を行えるようにする。
## 状況
matplotlibを用いて折れ線グラフを生成しようとしていた時のこと。日本語のタイトルや、日本語のラベル値を設定しようとしていた。以下のプログラムは、例として用意したプログラムである。
“`python
import sys
import matplotlib.pyplot as pltdef main():
section = [“りんご”, “みかん”, “ぶどう”, “メロン”]
# 日本語ラベルを指定
x = range(len(section))
plt.xticks(x, section)# グラフ生成
plt.xlabe
Python初心者の備忘録 #05
# はじめに
今回私は最近はやりのchatGPTに興味を持ち、深層学習について学んでみたいと思い立ちました！
深層学習といえばPythonということなので、最終的にはPythonを使って深層学習ができるとこまでコツコツと学習していくことにしました。
ただ、勉強するだけではなく少しでもアウトプットをしようということで、備忘録として学習した内容をまとめていこうと思います。
この記事が少しでも誰かの糧になることを願っております！
**※投稿主の環境はWindowsなのでMacの方は多少違う部分が出てくると思いますが、ご了承ください。**
最初の記事：[Python初心者の備忘録 #01](https://qiita.com/Yushin-Tati/items/961dc47d6163f944f7e9)
前の記事：[Python初心者の備忘録 #04](https://qiita.com/Yushin-Tati/items/83aa101d7673e69d9279)
次の記事：まだ今回の記事はStyle Guide、ErrorとException、ファイルの入出力、テスト、Da
pythonでAWS Lambda を使った、どんなプロジェクトでも使える共通基底クラス群の雛形を書いてみた
# はじめに
pythonでAWS Lambda を業務利用で量産するにあたって、自分があると便利だと思うクラス構成の雛形を作成してみました。
どんなプロジェクトに入っても、これに近いクラス階層や構成を用意したり、なければ自作することになるであろう階層たちなので、雛形として作成＆公開してしまおう。という考えです。
# 機能群
+ 環境変数でのログレベル指定
+ オブジェクト指向の多重継承クラス
+ 非同期処理の直列待ち合わせ
+ 入出力JSONのログ出力（Lambdaで便利）ここら辺が量産用の雛形として、プロジェクトに用意してあると嬉しいですね。
# クラス設計
AWS Lambda基盤から直接実行される、lambda_function.pyと、業務処理クラスは切り離したいのと、各クラス階層ごとに、どのレベルの共通処理をするか定め
VSCodeでJupyter Notebookを使う
最近説明する機会が多いので書いておきます。
Jupiter Notebook自体はシステムにインストールしたPythonで動かせますが、Global環境を汚したくないので仮想環境（pipenv）で実行します。
pipenvは仮想環境を管理するためのパッケージです。
[Pipenv: Python Dev Workflow for Humans — pipenv 2023.7.12.dev0 documentation](https://pipenv.pypa.io/en/latest/)## この記事でやること
– 仮想環境（pipenv）のインストール
– 仮想環境（pipenv）の作成
– Jupyterカーネルのインストール
– Jupyter Notebookファイルの実行## 前提
– Python3のインストール
– インストール時にPATHの設定をチェックしておく
– VSCodeのインストール
– 以下の拡張機能をインストールしておく
– Python(https://marketplace.visualstudio.com/items
個人用scikit-learn
# 回帰
## 線形回帰
“`python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
lin_reg = LinearRegression()
lin_reg.fit(X, y)
y_pred = lin_reg.predict(X)
lin_reg.score(X, y) #R2スコア
lin_reg.get_params()
lin_reg.set_params(**params)
“`## Ridge回帰（L2正則化）
“`python
from sklearn.linear_model import Ridge
ridge = Ridge(alpha=1)
ridge.fit(X, y)
y_pred = ridge.predict(X)
ridge.score(X, y)
“`
グリッドサーチによるモデル選択
“`python
from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
p
コーディングテストで便利だと思った機能 (Python)
# はじめに:point_up:
僕はエンジニアを目指している大学生です。
コーディングテストで使って便利だなと思ったPythonの機能を紹介しようと思います。## 便利な機能たち
### リストをN個に分割
“`python
def split_list(l, n):
for i in range(0, len(l), n):
yield l[i:i + n]l = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
result = list(split_list(l, 3))
print(result) # [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10]]“`
関数に `yield` を含めることで、ジェネレータになり反復可能になります。
また、ジェネレータを用いることで、都度必要な分だけ値を生成するので、メモリを効率的に使用できます。### 累積和を生成
“`python
import itertoolsl = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
print(itertools.
Windows(x64) の Python 3.10 で PyCrypto を pip install
注意
—-
pycrypto は古いので pycryptodome を使いましょうきっかけ
——–
Windows(x64) の Python 3.10 で PyCrypto を pip install しようとするとwinrand.c のコンパイル中に inttypes.h で未定義エラーが出る
古い情報だと stdint.h を置き換えるとか inttypes.h を書き換えるとか出て来るが、もっと簡単に解決出来たのでメモ
結論
—-これだけ
“`
set CL=-D”intmax_t=long long” -D”uintmax_t=unsigned long long” -DPY_SSIZE_T_CLEAN
pip install PyCrypto
“`参照
—-
[python3.6でpycryptoをインストールする際にはまったのでメモ](
https://web-technical.hatenablog.com/entry/2018/08/16/165137 )
[Windows(x64)でPython3.6.0(x64)にP
windows10のgoogle chrome 114でseleniumを使う準備
# 目的
今日は3連休最終日！
土日何もしなかったので、何かしたいと思いました…webサイトのテストを自動化するとき、pythonのseleniumが使われるようなので、
それについて今日は実行できるように準備までします。# 今回やること
今回の目標は以下の4つ。
* pythonのインストール
* VScodeのインストール
* seleniumのインストール
* テストコードの実行# 環境
* windows 10
* Python 3.11.4
* google chrome 114.0.5735.199# いざ出陣
### sleniumとは
Webアプリケーションをテストするためのフレームワークいろいろできると思って触ってみたかったが、調べて多く出てきた手順ではできなかったので主にそれの備忘録。
### pythonのインストール
以下のサイトからインストーラーをダウンロードして実行します。
今回はpython 3.11.4のインストーラーをダウンロードしました。https://www.python.org/downloads/
Python 仮想環境（venv）作成・削除
## 概要
Python 仮想環境（venv）の作成と削除方法を記載する。
## 前提
– Python がインストール済みとする。
## 動作確認済み OS、 Python バージョン
– Windows 10
– Python 3.8/3.9/3.10/3.11## 作成
– Python コマンド
“`Python
python -m venv 仮想環境名
“`– py コマンド
Python 3.8 の場合。
“`Python
py -3.8 -m venv 仮想環境名
“`## 起動
“`
venv/Scripts/activate
“`## 終了
deactivate だけでも可能である。
“`
venv/Scripts/deactivate
“`## Python ライブラリのインストール
“`python
pip install numpy
“`## Python ライブラリのアンインストール
“`python
pip uninstall numpy -y
“`## インストー
abc 310考察（A~C）
今回はバーチャル参加で回答を提出しました。
# A問題(Order Something Else)
[問題文](https://atcoder.jp/contests/abc310/tasks/abc310_a)
**提出したコード**
“`python:abc_310_A.py
N, P, Q = map(int, input().split())
D = list(map(int, input().split()))payment = P
for i in range(N):
payment = min(payment, D[i]+Q)print(payment)
“`
**振り返り**
今回の問題の標準出力は最小の支払金額である。
よって最小の支払金額を求めるコードをかけばよい。
以下二点に注目すれば上記のようなコードが書けると思う。**1. 支払金額は具体的にどう表せるのか。**
P(通常料金) か D[i]+Q（セット割引料金）で表せる。**2. 支払金額のうち最小のものをどう求めるか。**
今回の制約はゆるいのでループによ
