- 1. pythonで、要素がn × mに満たないリストを、n × mで、そのまま2次元リストにする方法
- 2. Python導入
- 3. Streamlit in SnowflakeでStreamlitアプリ作成を試してみた！
- 4. 特許用の画像変換：モノクロ2値PNGとグレースケールJPEG変換
- 5. 「sympyのfactor()」を調べた。
- 6. 「sympyのArray()」を調べた。
- 7. 某お遊戯場の確率をPythonを使って検証してみよう
- 8. nfcpyを使用して、学生証から氏名と学籍番号を読み取る
- 9. pygameをいじっていて、早めに理解したかったこと
- 10. python の websocket 通信で proxy を通したい
- 11. [AWS Lambda]Line bot作成でつまづいた､zip内のフォルダ構成
- 12. 【Python/Git】pycacheをgit ignoreする
- 13. じゃんけんゲーム python
- 14. DjangoとPythonのsecretsを使ってパスワードの自動生成・ハッシュ化をしよう
- 15. ABC330の解説記事 (PyPy3 ABCD)
- 16. 【Python】Gmail API を使ってメールを送信する
- 17. PythonでDictにJavaScriptのPropertyっぽくアクセスしたい
- 18. ChatGPTとPythonで学ぶ t-SNE
- 19. 【GitHub Actions/Python】自動pytestの際に、testsディレクトリ内のモジュールをimportする
- 20. Pythonで長期積立投資シミュレーション
pythonで、要素がn × mに満たないリストを、n × mで、そのまま2次元リストにする方法
こういうことがしたいこと、絶対また訪れると思います。
検索に全然引っかからず、地獄を見る初心者が少しでも減りますよう祈っています。用語など知らない独学の初心者なので、おかしな言葉などあればご指摘ください
また、もっと見やすいものや別解などご教授頂ければ幸いです:::note info
この記事では、python 3.11.5を使っています
:::以下、自分用メモをコピペ
`n * m`の要素を持たないリストを、`n * m`で、そのまま整形する方法がわからず、phindに問いただした結果出てきた力技
## Solution
“`python
# 1-8までの8つの数値を要素を持つリストを
# 3 * 3 の二次元リスト(もどき)にしてみたい
list1 = [num + 1 for num in range(8)]
# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]# [
# [1,2,3],
# [4,5,6],
# [7,8]
# ] にしたい
list2 = [list1[i:i + 3] for i in range(0, len(list1),
Python導入
**はじめに**
WEBスクレイピングの為Pythonを導入する手順をまとめていきます。
・目次
1.Pythonのインストール
2.pip（非公式パッケージ管理ツール）の更新
3.パッケージインストール
3.1.Seleniumのインストール
3.2.pandasのインストール
3.3.ChromeDriverのインストール4.VSCodeインストール
4.1.VSCodeの拡張機能（Python）
4.2.VSCodeの拡張機能（Python Indent）
4.3.VSCodeの拡張機能（Python Docstring Generator）5.コマンド一覧
etcスクレイピングの注意点
・スクレイピングを行うWebサイトの利用規約、著作権を事前に確認すること
・robots.txtを確認すること
Streamlit in SnowflakeでStreamlitアプリ作成を試してみた！
SnowflakeのSnowsight（Web UI）で、Streamlitが利用できます。（パブリックプレビュー）
とりあえず試してみようということで、超簡便なアプリを作成してみました！なお筆者はStreamlit未経験であるため、下記記事を参考にさせていただきつつ、生成AIの力を借りつつ（~~ほぼ生成AIが書いた~~）作成したので、その点はご留意いただければと思います！！！
【参考記事&リポジトリ】
https://dev.classmethod.jp/articles/frostygen-with-streamlit-in-snowflake/
https://github.com/matteo-consoli/frostygen
https://qiita.com/ak-sakatoku/items/e553cd8f07fa90085011
# 今回作成したStremlitアプリ
今回作成したアプリは実用性はほとんどない、お試し専用アプリです。
「固定のテーブルから指定期間のデータを抽出するためのアプリ」という体で作成してみました。
– モノクロ2値のPNG
– グレースケールのJPEG
:::## リンク
https://huggingface.co/spaces/tregu0458/image_converter_for_patent## モノクロ2値変換
モノクロ2値変換は、画像を黒と白の2色に限定するプロセスです。
画像をモノクロ2色のPNGにします。## グレースケール変換
グレースケール
「sympyのfactor()」を調べた。
# DOC
factor() takes a polynomial and factors it into irreducible factors over the rational numbers. For example:
https://docs.sympy.org/latest/tutorials/intro-tutorial/simplification.html#factor# sympyの Matrix.inv()のfactor()
“`python
# ver0.1
from sympy import *var(‘a,b,c,d’,real=True)
A=Matrix([[a,b],[c,d]])
print(“#”, A )
print(“#”, A.inv() )
print(“#”, factor(A.inv()) )
# print(“#”, (A.inv()).factor()) # エラーがでます。
# print(“#”,
「sympyのArray()」を調べた。
・Arrayで、diffができましたが、invができませんでした。
# sympyで
“`python
from sympy import *var(‘x’,real=True)
M=Matrix([[2*x,3*x],[4*x,5*x]])
print(“#”,M ,type(M))
print(“#”,M.diff())
print(“#”,M.inv() )
print()
A=Array ([[2*x,3*x],[4*x,5*x]])
print(“#”,A ,type(A))
print(“#”,A.diff())
print(“#”,A.inv() )
# Matrix([[2*x, 3*x], [4*x, 5*x]])
# Matrix([[2, 3], [4, 5]])
# Matrix([[-5/(2*x), 3/(2*x)], [2/x, -1/x]])# [[2*x, 3*x], [4*x, 5*x]]
某お遊戯場の確率をPythonを使って検証してみよう
# 某お遊戯場の確率をPythonを使って検証してみよう
某お遊技場で一般的な1/319を引くためには何回の試行が必要が気になったことはありませんか？ありますよね。そうですよね。
今回はPythonを使用して、1/319引くためには大体どのくらいの試行が必要かを検証していきながら、Pythonに対する理解も合わせて深めていければいいなと思っています
# 今回の要件
– 当たりの確率を1/319とする
– 内部的には205/65536として認識している説がありますので今回はこれを採用します.
– 試行ごとに抽選はリセットします
– ※この構造が正しいかはわからないです。色々検証していく中で一番しっくりきたので、これを採用しました
– お遊技場を模して、仮想の単位xymを使用して試行回数を見ていきます
– 500xymで0回から18回の試行を可能とします
– 最終的にxymがいくつ必要になったかを確認します
– 最後に当たりを引くために必要とした試行回数とxymの消費量について、最大値と最小値そして平均を求めます。
# 環境
“
nfcpyを使用して、学生証から氏名と学籍番号を読み取る
# はじめに
開志専門職大学の学生証を、nfcpyを使用して氏名と学籍番号を読み取るプログラムを作成しました。# NFCリーダー
– RC-S380/S
– 対応OS : win10,win11https://www.sony.co.jp/Products/felica/business/products/reader/RC-S380.html
# 環境構築
1. Zadigのダウンロード– https://zadig.akeo.ie/
1. Zadigを使用して、ドライバーの置換
– optionからList All Devicesを選択し、riverをWinUSBに変更後Replace Driverをクリック
1. libusbの導入
– https://libusb.info/
– DownloadsからLatest Windows Binariesをクリックすることでダウンロードすることができる
– `VS2015-x64\dll\libusb-1.0.dll`を`C:\Windo
pygameをいじっていて、早めに理解したかったこと
chat GPTとかの回答をそのまま貼り付けることがあります。
作りながら気づいたことを随時追加していきます。
認識違いや追記などございましたら、ご指摘いただけると嬉しいです。## surfaceとdisplay surfaceの違い
>pygameにおいて、’surface’と ‘display surface’は異なるものですか?はい、Pygameにおいて「surface」と「display surface」は異なる概念ですが、両者は関連しています。
Surface: Pygameでは、Surfaceは画像や図形を描画するための基本的なオブジェクトです。これは基本的にピクセルの2次元配列で、いかなるグラフィカルコンテンツもこのSurfaceに描画されます。あなたは多くのSurfaceオブジェクトを作成し、それらに異なるグラフィック（スプライト、テキスト、図形など）を描画することができます。
Display Surface: display surfaceは特別なSurfaceで、これはPygameウィンドウまたはスクリーン上に表示されるメインの画面です。pygame.
python の websocket 通信で proxy を通したい
本日(2023/11/29)で通用する方法です。
公式に描いてあります“`shell
pip install websocket-client
“`コード側:
“`python
proxy_settings = {
‘proxy_type’:’http’, # <- 忘れずに 'http_proxy_host':'proxy.servername.com', # <- http: とかいらない 'http_proxy_port':8080 } ws_app = websocket.WebSocketApp( ws_uri, on_message=on_message, on_error=on_error, on_close=on_close, on_open=on_open ) ws_app.run_forever(**proxy_settings) ``` 簡単！
[AWS Lambda]Line bot作成でつまづいた､zip内のフォルダ構成
# 概要
AWS Lambdaを使用したオウム返しline botをつくった。
するとオウム返しどころか、全く動作しなかった。
ログを見ていくと”lambda_function”が見つからないらしい。
zip直下に”lambda_function”などのファイルを置くことで解決した。# 参考にしていた手順
https://qiita.com/i3no29/items/6329f0e114dad1b6a525これの通りやったのに、できなかった
# エラーの内容
#### ① API endpointのURLを踏むと”Internal Server Error”
ここを踏むと
:::
じゃんけんゲーム python
# Python初心者が最初に作るゲーム
python を学習してモチベーションが上がらなくなった人向けにコードをかいてみました
ちょっとpythonを学んだけど次何つくっていいかわからない人向けですエラー処理もfor文も使っていません
最低限の命令文と条件分岐だけで書いたのでツッコミどころ満載ですが逆に初学者がこれより立派なコードが書けたら熟達者は褒めてあげてください。
今回、極力シンプルに関数も使わず書きました最後の end=input(‘お疲れ様でした’) の一文はプロンプトのクローズ防止対策です
“`python:janken.py
import random
bot_data = random.randint(1,3)
print (“じゃんけんをしましょう”)
print (“1が’ぐー’、2が’チョキ’、3が’パー’”)
watasi = input (‘何を出しますか？’)
watasi_data = int(watasi)
kekka = bot_data*10+watasi_data
print(‘結果’)
if kekka ==
DjangoとPythonのsecretsを使ってパスワードの自動生成・ハッシュ化をしよう
## 概要
Djangoにはmake_random_password()というメソッドがあるのですが非推奨なので今回は公式で推奨されているsecretsを使ったパスワード生成方法を使用します
また、ハッシュ化はDjangoにある機能を使って行いますhttps://github.com/django/django/commit/00e187961059a0e77403151d2bb38c217101d5af#diff-7f8222e3ea4582896fd11abf2064580181e771c652e4e469b4a101fb3380a2c5
https://docs.djangoproject.com/en/4.2/releases/4.2/#id1
https://docs.python.org/3/library/secrets.html#recipes-and-best-practices
今回はDjangoのshellを使って自動生成します
secretsとstringをimportし、メソッドを実行します“`
poetry run python manage
ABC330の解説記事 (PyPy3 ABCD)
# はじめに
問題は[こちら](https://atcoder.jp/contests/abc330/tasks)
初心者（灰色〜茶色）向けです。
# A – Counting Passes
https://atcoder.jp/contests/abc330/tasks/abc330_a
## 考え方
問題文通りに$A_i$が$L$以上のもののみに絞って、その長さを求めれば良いです。
私はfilterを使いました。
前々回が類題になっています。https://atcoder.jp/contests/abc328/tasks/abc328_a
## 解答例
“`Python3:私の解答
n, l = map(int, input().split())
print(len(list(filter(lambda x: x>= l, map(int, input().split()))) ) )
“`
# B – Minimize Abs 1
https://atcoder.jp/contests/abc330/tasks/abc330_b
## 考え方
数直線上の2点、$P$と$
【Python】Gmail API を使ってメールを送信する
# Gmail API を使ってみる
[Gmail API のガイド](https://developers.google.com/gmail/api/guides?hl=ja)を参考に Gmail アカウントからメール送信を試した際に、躓いた点について備忘録としてまとめておこうと思います。### サンプルコードをとりあえず実行してみる
[Gmail API ガイドのメール送信](https://developers.google.com/gmail/api/guides/sending?hl=ja)に記載されている「send_message.py」のコードを参考にメール送信を試してみました。
が、ガイドに記載されている以下のコードをコピペして実行してみても、そのままでは動きません。“`python:send_message.py
import base64
from email.message import EmailMessageimport google.auth
from googleapiclient.discovery import build
from go
PythonでDictにJavaScriptのPropertyっぽくアクセスしたい
## Abstract
PythonでDictの要素にアクセスするためには`t_dict[“name”]`みたいな書き方をする
が，地味にダブルクオーテーションをつけるのがめんどくさい`@dataclass`などを用いて，データ構造を最初から決めて置くのが良い作法だが，いちいちデータ構造を設定しないと使えない
例えばJSON形式で帰ってくるWEBAPIのデータを読み出すために，不必要な情報まで記述したくはない（と書いたものの，ちゃんと調べてないので必要なところだけ書いて，残りを捨ててくれるのかもしれない？）ということで，雑にDictにアクセスしたい人のためのラッパーを書いてみた
## Code
“`python
class DictWrapper(dict):
def __getitem__(self, __key):
__t = super().__getitem__(__key)
if isinstance(__t, dict):
return DictWrapper(__t)
if is
ChatGPTとPythonで学ぶ t-SNE
皆さんこんにちは。今日も引き続きChatGPT先生をお迎えして、「ChatGPTとPythonで学ぶ t-SNE」というテーマで雑談したいと思います。それではChatGPT先生、よろしくお願いします。
—
### **assistant**:
こんにちは、よろしくお願いします。今日はt-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）について話しましょう。
t-SNEは、自然言語処理や画像分析でよく使われる高次元データの可視化方法の一つです。高次元のデータを低次元（例えば2次元や3次元）に圧縮するための手法として、主成分分析（PCA）などがよく知られていますが、t-SNEはさらに洗練された方法を提供します。
基本的なコンセプトは、高次元空間で近接するデータポイントが低次元空間でも近接するようにデータをマッピングすることです。これにより、高次元データの構造を2Dまたは3Dのプロットで直感的に理解することが可能となります。
では、Pythonでt-SNEを使ってみましょう。
まずは必要なライブラリをインポートします。
【GitHub Actions/Python】自動pytestの際に、testsディレクトリ内のモジュールをimportする
## 状況
このようなコードでGitHub Actionで自動テストを運用しておりました。
“`yml:python-tester.ymlname: unit-teston:
push:
branches: [“dev”, “main”]
pull_request:
branches: [“dev”, “main”]jobs:
build:
runs-on: ubuntu-latest
strategy:
fail-fast: false
matrix:
python-version: [“3.8”, “3.9”, “3.10”, “3.11”]steps:
– uses: actions/checkout@v3
– name: Set up Python ${{ matrix.python-version }}
uses: actions/setup-python@v3
with:
python-vers
Pythonで長期積立投資シミュレーション
# 目的
– Pythonを用いて特定のリターン・リスク（標準偏差）を持つ資産に毎月積立投資を行った場合の長期資産推移を、モンテカルロ法によるシミュレーションで算定する# 計算の概要
– `Pandas`、`Numpy`を用いて、対象期間における月次の対数収益率を、正規分布に従う乱数として生成する
– 得られた乱数を用いて、毎月積立投資を行った場合の資産推移をパーセンタイル値として出力する# 実行例
– 今回作成した解析用のクラスである`asset_model`の実行例を示します。
– 実装方法は後述します。## 1. 資産のリターン・リスクを設定する
“`python
# 期待対数収益率、標準偏差（%,年換算）
mu = 8
s = 20#リターンmu、リスクsのモデルを定義
model = asset_model(mu,s)
“`
– 対象資産の年次の対数収益率の`期待値（平均）`、`標準偏差`を入力します
– 今回の例では、全世界株式(`ACWI`)を想定した値を設定しています。
– 任意のポートフォリオのリターン・リスクの算定には下記記事もご参考に。ht
