Python3関連のことを調べてみた

【matplotlib】Pythonで学術論文クオリティの散布図を作ろう

# 0. はじめに
今回は化学の学術論文で使用できるレベルのグラフを Python のモジュールの一つである Matplotlib を用いて作成します．
グラフによって使う設定が異なるので，初回は最も基本的な散布図を対象に説明します．

## 本記事で学べること
– Python, Matplotlib を用いた散布図の作成手法
– 検量線の作成に必要な基礎的な単回帰分析の手法
– Matplotlib の散布図に関する関数や引数の知識
– 学術論文に使用するグラフの要件と作り方

## 対象とする読者
– 基本的な Linux の操作, Python3 の文法が分かる人
– Matplotlib で学術論文クオリティの図が書きたい人
– 有料のソフトウェアを使わないことに快感を憶える人
– Matplotlib の公式リファレンス[^1]を読むのは大変という人

## 対象としない読者
– りぬっくす？ぴちょん？なにそれ美味しいの？という人
– 色鮮やかで見栄えの良いグラフを描きたい人
– 商用ソフトウェアで満足できる人
– Matplotlib の公式リファレンス[^1]を読みこな

それ，numpy で書かない？– 2 —

## それ，numpy で書かない？

Python ではリストがよく使われる。また，for ループが遅いのでリストに特化したリスト内包表記も推奨されることが多い。

それなりの根拠があるからではあるが…

課題：[[0, 0], [0, 1], [0, 2], [1, 0], [1, 1], [1, 2], [2, 0], [2, 1], [2, 2]] のような二重リストを作る。

[n×n, 2] の二重リストを trial 回作成し，処理時間の平均値と標準偏差を記録する。

“`Python
from statistics import mean, stdev
from time import time
n = 1000
trial = 100
“`
### 二重の for ループと append()

“`Python
def for_loop(n):
start = time()
list1 = []
for y in range(n):
for x in range(n):
list1.app

それ，numpy で書かない？– 1 —

## それ，numpy で書かない？

Python ではリストがよく使われる。また，for ループが遅いのでリストに特化したリスト内包表記も推奨されることが多い。

それなりの根拠があるからではあるが…

課題：$n$ 個の整数を要素とするリストが 2 対ある。対応する要素が等しいものと等しくないものの個数を求めよ。

テストデータとして以下のような，0 ~ 999 の整数要素からなる，2 個のリストを作る。

“`python
from time import time
import random
n = 10000000
random.seed(123)
expected = [random.randint(0, 999) for _ in range(n)]
predicted = [random.randint(0, 999) for _ in range(n)]
“`

for を使うとたしかに遅い。

“`python
s = time()
correct = 0.0
wrong = 0.0
for i in range(n):
if expecte

pygameを使って、簡単なインベーダーゲームを作成&自己紹介

# 自己紹介
初めまして！
現在、プログラマーを目指して勉強中の大学生である「kazuma」と申します！
出身は静岡県で、現在は文系学部の大学に所属しています！
趣味：ゲームをすること。筋トレなどの一人で体を動かすこと。読書
最近興味のあること：プログラミングを勉強すること。漫画アプリで漫画を読むこと。マガポケで読める「私のアリカ」はオススメです！

まだまだプログラミング初心者ですが、これから学習をしていき、いずれ自身の制作物を開発したいと思っています！今後ともよろしくお願いいたします:bow:

## 投稿のきっかけ
最近、技育CAMP勉強会に参加し、そこで情報発信が大事なのかということを知りました。
なので初心者とはいえど、発信していきたいと思ったため、今回は自己紹介＆動画を参照しながら制作した「インベーダーゲーム」の紹介をしたいと思いました。今後はどうなるか未定ですが、何かしら投稿していきたいと思っています！

# 制作したゲームの主な内容
#### ソースコードや使用した画像ファイルなどは以下のGithubを参照してみてください
（本当にすみません:cry:ソースコードのp

Python3で機械学習により、外国為替1時間足の予測をする方法

## 要　旨
Colaboratory上でPython3により機械学習で外国為替(USDJPY)の1時間足予測を実施する方法について記述します。
## 実行環境等
コンピューター: iMac 21.5インチ　2017年モデル
macOS: Ventura 13.6.1
Google Colaboratory使用(https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb)
## 実施要領
プラットフォーム:Google Colaboratory
使用データ:yahoo finance
外国為替銘柄:USDJPY(米ドル円)
予測モデル:Scikit-learn　pipeline
以下に外国為替(USDJPY)の1時間足を予測するPython3のプログラムの一例を示します。
“`python3:USDJPY_H1_predict.py
import time
t1 = time.time()
import numpy as np
import csv
import math
import pandas as pd
import y

テキストファイルの内容からエクセルのシートを作成したい

## はじめに

会社で地図アプリに表示するデータを作成する処理を作ったのですが、そのデータが都道府県ごとのフォルダにデータが分けられていて、都道府県ごとに一つずつ表示したスクリーンショットをエクセルに貼り付けてほしい、と依頼がありました。

シートを47個以上も作成するだけでも物憂い仕事です。シートを一枚作るごとにコーヒーブレイクしてブログ巡回をして30分くらい無駄にするに決まっています。

そうならないようにシートを47都道府県分一気に作る処理が欲しかったのです。

あわよくばそれを汎用的にして、テキストファイルを引数に取るだけで作成できるものにしたいと考えました。

## 作った処理

自分はC#をよく使うのですが、これだけの処理にC#はなんだかな……、と思いまして、Pythonで作れないか検討しました。

それで、作った処理が以下になります。
※事前にopenpyxlはpipでインストールしておいてください。

““py
import sys
import openpyxl

# コマンドラインの第一引数を入力ファイル名とする
file_nam

二次元配列の入力 2 Python3編

https://paiza.jp/works/mondai/array_primer/array_primer__2dmatrix_input_step2

入力したとおりに出力する問題。
今までやった復習で、アンパックの方法を使って。

“`py
M = int(input())
for _ in range(5):
A = map(int,input().split())
print(*A)

“`

アンパックを使わない方法だと

“`py
M = int(input())
#配列作成
A = [[0] * M for _ in range(5)]
#配列に入力データを入れる
for i in range(5):
#別に単次元の配列を作成してそれに1行のデータを入れる
values = input().split()
#用意した配列に単次元の配列の要素ごとに格納していく
for j in range(M):
A[i][j] = int(values[j])

#配列から出力
for i in range(5)

多次元配列の勉強

配列に関する問題集を解きながら多次元配列の勉強。
一番下の部分は列・行の定義をしっかりしておかないと
混乱しそう。。。

“`py
A = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
#多次元配列の行数の算出
print(len(A))
#多次元配列の列数の算出
print(len(A[0]))
#各行の行数の出力
for i in range(len(A)):
print(len(A[i]))
#配列i行目j列目の出力
print(A[i-1][j-1])
#各行各列の折返し出力
for j in range(len(A)):
for i in range(len(A[j])):
print(A[j][i],end=””)

if i < len(A[j])-1: print(end=" ") else: print()

複数GPU環境におけるPytorchでの使用GPU指定に関するTips

cuda環境でコードを走らせようとするとき、モデルやデータをGPUに載せる操作を以下のように記述していることがある。
“`python
model = model.cuda()
data = data.cuda()
batch = batch.cuda()
“`
Google Colaboratoryなど使用できるGPUがそもそも1つしかない場合はこのままで何ら問題はないが、複数GPUを使用できる環境であったり、他人と分担してGPUを使わなければならなかった場合はこのままだと困る場合がある。

## 使用GPUを指定できないと困るケース(例)
* 複数人で共同で使用している環境である場合

例えば`cuda:0`と`cuda:1`がある環境で同時に複数の人が`cuda:0`にアクセスしてしまうと`CUDA OUT OF MEMORY`のエラーが出てきてしまったり、動作が想定よりも遅くなってしまう場合がある。

* 使用すべきGPUが指定されている場合

そのため、研究室などで使用可能なGPUが何台かあって共同利用しなくてはならないときに「○○さんは何番と何番使ってください」と言われ

【Python】フーコーの振り子の寿命の質量依存性を調べる

# 概要
　フーコーの振り子の寿命の質量依存性を調べた。そのために並列処理を実装した。結果は質量が20kg以上の時、質量依存性がほとんどなくなった。

# 動作環境
– Windows10(64bit)
– Python 3.7.7

# やりたいこと
　フーコーの振り子の寿命の質量依存性を調べたい。そのためにフーコーの振り子の振幅が10000回連続して0.1m以下になったときの時刻を調べる。
また、並列処理を実装した。

# アルゴリズム
1. ルンゲクッタ法である時刻の振り子の位置を求める。
2. 振り子の振幅を計算する。
3. 振り子の振幅が0.1m以下だったらcountを1増やす。振り子の振幅が0.1m以上だったらcountを初期化する。
4. countが10000に達したときの時刻を取得する

以上のアルゴリズムを並列処理する。

# プログラム
“`Python
import numpy as np
from mpmath import pi
from mpmath import exp
from mpmath import sin
from mpmath impor

オルトプラスに入社してやったこと！！その１（PythonでTOMLを使うための仕組み）

本記事は [オルトプラス Advent Calendar 2023](https://qiita.com/advent-calendar/2023/altplus2023) の12/05の記事です。

# はじめに

どうも！！オルトプラスの浦谷（urachooooooo）です

所属は技術部SREでテックスペシャリストとして横断的にデータベースを見ています！！
肩書きはエンジニアマネージャーですが生粋のDBAです！！

本記事ではPythonについて書いていきます。
それでは5日目のアドベントカレンダー開始しますー！！

# 概要
アジェンダとしては「PythonでTOMLを使うための仕組み」についてです。
こちらについてはサンプルスクリプトを使用して解説していきます。

# 詳細
オルトプラスに入社してからPythonを使用して色々と自動化したりツールを作成したりしているのですが、自分はPythonのコンフィグファイルにTOMLを使用することにしました！！

まずはじめにやったこととして「TOMLを読むための共通モジュールを作る」です。

この共通モジュールを使用することで以降作成

pyenvに花束を ～任意バージョンのpythonでOpenCV bindingを～

この記事は[OpenCV Advent Calendar 2023](https://qiita.com/advent-calendar/2023/opencv)の5日目の記事です。
他の記事は目次にまとめられています。

pyenvセットアップは、@koooooo氏の[pyenvのインストール、使い方、pythonのバージョン切り替えできない時の対処法](https://qiita.com/koooooo/items/b21d87ffe2b56d0c589b) を参考にさせていただいております。

■ TL;DR: pyenv + OpenCVでもっと自由に！
=====================================
– 任意バージョンをインストールするのに、pyenvが便利です
– OpenCVでpyenv使うには、ちょっと工夫（コマンドライン引数）が必要
– これで古いlinuxでも最新python, opencvが活用できますね！

■ おはなしのはじまり
==================

OpenCVのissue trackerで、「pyenvと組み合

AWS CloudWatch Metricsのグラフ画像をDiscordに送る（全体ソースコードあり）

# 概要

AWS CloudWatch Metrics でいろいろリソースの状況が確認できますが、Discord に送ることができたら、簡単にスマホでリソース監視ができるので、やってみたいと思います。

# ステップ

## 1. Discord Webhook

Discord Webhook の URL 作成、作ったあとに

:::note warn
https://discord.com/api/webhooks/12345/ABCDE
:::

みたいなリンクが取得できるので、その Webhook URL を使います。

マニュアル：https://support.discord.com/hc/en-us/articles/228383668-Intro-to-Webhooks

## 2. CloudWatch Metrics

CloudWatch Metrics にアクセスするして、ほしいグラフを設定してから、Source のタブで直接設定JSONがもらえます。すごく便利な機能でそのまま貼り付けると使えます。もちろん公式ドキュメントもあるので合わせて読んだらもっと理解で

全要素の出力 (paizaランク D 相当)

https://paiza.jp/works/mondai/array_primer/array_primer__2dmatrix_output_step2

今日はこれ
久しぶりにやったからか、理解があやふやなまま
試行錯誤してこれで正解した。
だがコードを見直すと変だ。。

“`py
li = [[6,5,4,3,2,1],[3,1,8,8,1,3]]
for i in range(len(li)):
for j in range(len(li[0])+1):
if j < len(li[0])-1: print(li[i][j],end=" ") elif j == len(li[0])-1: print(li[i][j]) ``` なるほど。。。要素数の合計を＋１したままループしてしまってました。 あと、elifじゃなくてもelseでもよさそう。 ```py li = [[6,5,4,3,2,1],[3,1,8,8,1,3]] for i in range(len(li)):

要素数の出力 Python3編

https://paiza.jp/works/mondai/array_primer/array_primer__2dmatrix_output_step1

二次元配列の要素数を出力せよという問題。
二次元配列はちょっとPHPでも苦手にしている部分なので、これを機会にしっかり覚えたいところ。

今まで勉強してきたところからこういうふうにしたが
“`py
x = “1 2 3 4 5 6”.split()
y = “8 1 3 3 1 8”.split()
x.append(y)
print(sum(len(v) for v in x))

“`
このときのxをみてみるとこうなるので多分間違えてる気がする。
“`
[‘1’, ‘2’, ‘3’, ‘4’, ‘5’, ‘6’, [‘8’, ‘1’, ‘3’, ‘3’, ‘1’, ‘8’]]
“`

答えを見てみると

“`py
li = [[1, 2, 3, 4, 5, 6], [8, 1, 3, 1, 3, 8]]
print(len(li) * len(li[0]))

“`
え、そういうふうな書きかたでよいのか。

GitLab CI/CD でDBのテストをする

## はじめに
これは、[富士通クラウドテクノロジーズ Advent Calendar 2023](https://qiita.com/advent-calendar/2023/fjct) の4日目の記事です。

## SQLAlchemy2.0について

SQLAlchemy 2.0が2023年1月にリリースされました。1系からの大きい変更点としてはORMクエリの変更です。

https://docs.sqlalchemy.org/en/20/changelog/migration_20.html#migration-orm-usage

例として社員テーブルを定義しているとすると
“`src/database/schema.py
from sqlalchemy.orm import Mapped, DeclarativeBase, MappedAsDataclass, mapped_column
from sqlalchemy import String

class Base(MappedAsDataclass, DeclarativeBase):
“””これを継承

【Python】【julia】フーコーの振り子の測定データから地球の自転の角速度を求めてみた

# 概要
　2015 年 4 月 4 日のフーコーの振り子の観測結果を用いて、地球の自転の角速度を有効数字二桁で求めた。
　測定開始からある程度の時間が経過したときの振動面の回転角度と、フーコーの振り子の運動方程式を解いて得られた振動面の回転角度を比較して、最もよく測定値を再現する角速度の値を求めることで、地球の自転の角速度を求めた。
　粘性抵抗の場合の空気抵抗を考慮したとき、地球の自転の角速度の値は四桁目まで理科年表2022 の値と一致した。慣性抵抗の場合の空気抵抗を考慮したとき、地球の自転の角速度の値は二桁目まで理科年表 2022 の値と一致した。
　再現性を示すため、求まる地球の自転の角速度の値の有効数字を増やすため、優位に働く空気抵抗の種類を決定するために、求まる値の有効数字がより多い実験手法による、異なる初期条件での、追加の実験が必要である。

# 動作環境
– Windows10(64bit)
– Python 3.7.7
– julia 1.8.4

# 実験の目的
フーコーの振り子を用いて、地球の自転の角速度を求める。

# 実験原理
　例えば、物体の運動を十分な精度

お手軽にダッシュボードを作ってみた

## はじめに

これは[RetailAI Adventurers Advent Calendar 2023](https://qiita.com/advent-calendar/2023/rai-adventurers)の4日目の記事です．

昨日は@yoshitake_tatsuhiroの記事「[形式的意味論ってなんですか？](https://qiita.com/yoshitake_tatsuhiro/items/177df09bae8288a41ebd)」でした．

主題について，フロントエンド経験0（比喩ではない）の私がダッシュボードを作ることになった際，お世話になったpython製のライブラリであるstreamlitについて書きます．ダッシュボードのようなある程度決まった画面なら，1時間程度でできてしまう優れものです．

記事を書くにあたり，どうせなら自分の役に立つものを作ろうということで，1自由度線形振動系の加振応答を見る画面を作ろうと思いました．質量を持つ物体が，ばねと減衰器で固定されている状態で振動的な外力を作用させたときの物体の振動応答です．streamlitの紹介と

【Django】テスト用に単独Pythonスクリプトを(manage.pyを使わずに)実行させる方法

# 概要
DjangoフレームワークでPythonプログラムを実装している時、試験用に単独のスクリプトファイルを実行させたくなるケースってありませんか？

通常、Djangoアプリケーションは`manage.py`スクリプトを介して実行されますが、プロジェクト構造とは独立した状況でスクリプトを実行させたい時があります。

私は、DjangoのORMの出力結果（DBとのやり取り）を見たい時やプロジェクトやアプリケーションディレクトリとは無関係にどんな挙動をするのか確認したい時に使いたくなったりします。
本記事では、どのように単独スクリプトを実行させるかを紹介します。

コードのベースは、Djangoチュートリアルから取ってきた`polls`アプリで紹介していますが、あまりそこは関係ありません。
[はじめての Django アプリ作成、その 1](https://docs.djangoproject.com/ja/4.2/intro/tutorial01/)

### 前提

ディレクトリ構造は以下。

“`
.
├── mysite
│ ├── mysite
│ │ ├──

Pythonプロジェクトにlinter・formatterを導入してコードの品質を向上させる

# 作るもの
既存のPythonプロジェクト（ここではFastAPI）にlinterとformatterを導入します。
チーム開発をしているので、コードの品質向上とプルリク時にレビュアーの負担を下げるのが目的です。

# やること
* linter・formatterツールをプロジェクトに導入
* コミット前に自動で実行してくれるようにする

# 使うツール
### 1. black
PEP8に準拠したコードフォーマッター。
細かい設定をする必要もないので、導入しやすいです。

https://github.com/psf/black

https://black.readthedocs.io/en/stable/

### 2. flake8
PythoのLinter（静的解析ツール）で、pycodestyle、pyflakes、mccabeをラッパーしています。

https://pypi.org/project/flake8/

### 3. isort
import文のフォーマットをしてくれます。
PEP8の規定に基づいて自動で修正してくれますので、こちらも導入します。

ht