- 1. MacでのPython2、Python3の話
- 2. 【python】2024年北見工業大の整数問題をプログラミングしてみた
- 3. Python初心者の備忘録 #14 ~統計学入門編04~
- 4. [Python3][Google Colab]画像ファイル名を一連番号に変更する方法
- 5. 平方分割のバケット
- 6. 2次元区間和
- 7. pythonの __name__ == “main”の意味
- 8. gRPCのサンプルを作って動かしてみた。
- 9. VAEとEMアルゴリズムの違いについて
- 10. 二次元累積和 (paizaランク B 相当)
- 11. pythonのclassとか__init__とか
- 12. ソーラーパネル稼働状況取得(AWS shellcloud上でのpython実行)
- 13. pythonのUnicodeDecodeError
- 14. 区間和
- 15. python GUI tcl/tk 1クラスの複数ファイル分割
- 16. discordBOTの改良をした話
- 17. 30秒で読める Python のデコレータの基礎
- 18. ABC348 with Python (A~E)
- 19. Numpy ndarray を使おう
- 20. python認定基礎試験3章と4章のまとめ
MacでのPython2、Python3の話
macOSでは、標準でPython 2がインストールされていますが、最新のmacOSバージョンではPython 2は廃止され、Python 3が推奨されています。そのため、Python 3を使う場合は通常`python3`コマンドを使用します。`python`コマンドを使用するとPython 2が実行されるため、エラーが発生します。
もし`python`コマンドを使用してPython 3を実行したい場合は、以下のいずれかの方法でPython 3をデフォルトのPythonに設定することができます。
1. **シンボリックリンクの変更**: Python 3の実行ファイルを`python`という名前のシンボリックリンクに設定します。
“`bash
sudo ln -sf /usr/bin/python3 /usr/bin/python
“`これにより、`python`コマンドがPython 3を実行するようになります。ただし、システムの動作が変更されるため、注意して使用してください。
2. **zshの設定変更**: zshの設定ファイル(通常は`~
【python】2024年北見工業大の整数問題をプログラミングしてみた
# はじめに
北見工業大学の入試問題にプログラミング題材にふさわしい問題があったので、pythonでプログラミングしました。## 問題
> 2の2024乗を7で割った余りを求めよ。
> 出典 2024年北見工業大学## プログラミングしたコード
実装したソースコードです。“`python
# 北見工業大2024年の入試問題
# 2の2024乗を7で割った余りを求めるseven_remainder_array = []
def seven_div_remainder(num):
remainder = num % 7
return remainderdef main():
base_number = 2
power_number = 2024for i in range(0,power_number+1):
num = pow(base_number,i)
ans = seven_div_remainder(num)
seven_remainder_array.append(ans)print(
Python初心者の備忘録 #14 ~統計学入門編04~
# 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 #13 ~統計学入門編03~](https://qiita.com/Yushin-Tati/items/af085499c49d244068ee)
次の記事:まだ本記事は**統計的仮設検定**についてまとめてあります。
## ■学習に使用
[Python3][Google Colab]画像ファイル名を一連番号に変更する方法
## 要 旨
Python3においてGoogle Colabを使用して、画像ファイル名を一連番号に変更する方法について記述します。
## 実行環境
PC: DELL G16 7630
言語:Python3
プラットフォーム:Google Colab
## 実施要領
imageフォルダ内の画像ファイル名を一連番号に変換するコードは、以下の通り。
“`python3
import os
import glob# 画像ファイル名を取得
files = glob.glob(‘image/*’)# 画像分だけ名前変更処理を繰り返す
for idx, f in enumerate(files):
# ファイル名を分解
ftitle, fext = os.path.splitext(f)# ファイル名を変更
os.rename(f, format(idx, ’04d’) + fext)
“`
このコードを実行すると、image フォルダ内の画像ファイル名が 0000.jpg、0001.jpg、0002.jpg といった連番に変更されます。
##
平方分割のバケット
https://paiza.jp/works/mondai/query_primer/query_primer__square_division_bucket
ちょっとよくわからなかったので、色々調べながら。
(下記は引用)
max 関数は引数に list オブジェクトを渡すと、list オブジェクトに含まれる要素の最大値を返します。この際、計算量は O(N) です。“`py
import math
A = [int(input()) for _ in range(10000)]
rootA = int(math.sqrt(10000))
ans = [-1] * rootAfor i in range(rootA):
start, end = 100 * i, 100 * (i + 1)
ans[i] = max(A[start:end])for val in ans:
print(val)
“`
たとえば、
100*100の平方根ごとに分け、調べるグループを100個ずつにして
そのなかでやりたい処理(たとえばこの問題なら100個の中から
2次元区間和
https://paiza.jp/works/mondai/query_primer/query_primer__two_dimensions_interval_sum
常識的に考えたらこんな感じではいかないなと思うのだけど一応
“`py
H, W, N = map(int, input().split())
A = [[int(x) for x in input().split()] for _ in range(H)]
#W*Hの配列に0を入れたものを作る(0の分だけ+1する)
ans = [[0] * (W + 1) for _ in range(H + 1)]for i in range(1, H + 1):
ans[i] = [0] + A[i – 1][:]
#計算して入れていく(もともとある数字に累積和を入れていくので+=になる)
for j in range(1, W + 1):
ans[i][j] += ans[i – 1][j] + ans[i][j – 1] – ans[i – 1][j – 1]print(
pythonの __name__ == “main”の意味
# `__name__ == “__main__”`の意味
参考関数用のファイル「test_m.py」、関数呼び出し用ファイル「call_m.py」
“`py
#test_m.py
def sample():
print(__name__)sample()
#出力結果
__main__
“`“`py
#call_m.py
from test_m import tax
sample()#出力結果
test_m
test_m
“`モジュールの呼び出し(import)で出力したときに2回出力するのを防ぐ。
“`py
#test_m.py
def sample():
print(__name__)if __name__ == “__main__”:
print(sample())
“`
“`py
#call_m.py
from test_m import tax
sample()#出力結果
test_m
“`
gRPCのサンプルを作って動かしてみた。
## gRPCとは?
仕事関係で、gRPC技術と関わっていたので、調べてみることにしました。ググってみると、
「gRPCは、Googleが開発したオープンソースの高性能なリモートプロシージャコール(RPC)フレームワークです。」らしいです。えーと、ぴんとこないので、ChatGPTに簡単に解析をお願いしました。
>質問: ちょっとわかりづらいので、小学生でもわかるようなケースを例をあげて欲しいです。
回答: 以下は回答です。
>
>もちろんです。gRPCを小学生に説明するなら、こんな感じでしょうか:
>
>想像してみてください。あなたは大きな学校の一部で、たくさんのクラスがあります。各クラスは、特別なタスク(仕事)を持っています。例えば、一つのクラスは図画を描くことが得意で、もう一つのクラスは音楽を作ることが得意です。
>
>でも、時々、あるクラスが別のクラスの助けを必要とすることがあります。音楽クラスが絵を描くことが必要になった時、どうすればいいでしょう?そこで、gRPCというシステムが活躍します。
>
>gRPCは、学校の中でメッセージを送るための超速いポストマンのような
VAEとEMアルゴリズムの違いについて
# はじめに
情報系学部学生のsunです。この記事はEMアルゴリズムとVAE(変分オートエンコーダー)にMNIST(手書きの数字データセット)を学習させて、視覚的にアルゴリズムとしての違いを理解することを目的にしております。# 注意
引用元は最後に記載しますが、コードの解説において、個人の解釈が間違っている場合があります。間違いを見つけた場合コメントにてお知らせくださいますと幸いです。## 1章 全体的なイメージと違いについて
### 1-1
VAEのイメージから軽く触れたいと思います。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3674061/c1c7d2bc-f90b-53f9-9e47-2d723edf1784.png)
VAEとEMの比較をしたいと思います。
仮定として、MNISTの各ピクセル値がベルヌーイ分布に従うとします。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/
二次元累積和 (paizaランク B 相当)
https://paiza.jp/works/mondai/query_primer/query_primer__two_dimensions_cumulative__sum
累積和を2次元でやればいいので
こんな風に書けばいいはずだと思ってたんですが、
どうも違うようで。。。“`py
H,W,N = map(int,input().split())
A = [list(map(int,input().split())) for _ in range(N)]
ans = [[0,0,0]] + A[:]
for i in range(1,H + 1):
for j in range(1, W + 1):
ans[i][j] += ans[i-1][j-1]
“`つまり、Ansで雛形を作ったんですが、
“`
[[0, 0, 0], [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
“`
ではなく
“`
[0, 1, 2, 3], [0, 4, 5, 6], [0, 7, 8, 9]]
“`
こうしないとだめだった。
じゃあ
pythonのclassとか__init__とか
参考
https://python.ms/class/#%E3%81%AF%E3%81%97%E3%82%99%E3%82%81%E3%81%AB
“`
>>> class Human:
… name = ‘andi’
… def say(self):
… print(‘こんにちは!’)
… def friend(self):
… print(‘judi’)
…
>>> i = human()
Traceback (most recent call last):
File ““, line 1, in
NameError: name ‘human’ is not defined. Did you mean: ‘Human’?
>>> i = Human()
>>> i.say()
こんにちは!
>>> i.friend()
judi
“`
追加も可能
“`
>>> i.height
Traceback (most recent call la
ソーラーパネル稼働状況取得(AWS shellcloud上でのpython実行)
前回、時前ラズパイで、ソーラーパネルの稼働状況をPythonで取得することができました。
# 自前ラズパイでの動作
自前ラズパイでの動作は、上手く言っていました。けど、サーバーレスで実行したいため、色々試行錯誤しています。# GAS上での動作
GASでは、上手くCRFSを取得できず、断念しました。# 今回はAWSで行きます。
これなら、サーバーレスで実行できます。
自前のラズパイ上での実行でもいいのですが、技術的好奇心からAWSの扉を叩きます。
また、以前作成したPythonのプログラムも基本的に動きます。
まずは、shellcloud上で、作業環境を構築します。### スクレイピング用
$ pip install requests
$ pip install beautifulsoup4### GAS用
$ pip install gspread
$ pip install oauth2clientと以前作ったプログラムをコピペで作ります。
当時とは、HTMLの構成が変わったようで、ログインこそできるものの、
スクレイピングが
pythonのUnicodeDecodeError
# エラー
1.excelで作ったcsvファイルをvscode上で変更を加える。
2.pythonファイルでそのcsvを読み込ませる。
↓
“`
UnicodeDecodeError: ‘cp932’ codec can’t decode byte 0xef in position 0: illegal multibyte sequence
“`
エラーが表示される(泣)# 解決
https://qiita.com/Ryo-0131/items/27829642d2f767507db0「実際のファイルの文字コードと読み込み時に指定した文字コードが異なっているときに表示される変換エラーです。」
どうやらcsvファイルを変更を加えた→実際のファイルの文字コードと異なる文字コードを加えてしまった。と解釈。
変更前のファイルに戻して読み込みをしたら、無事読み込みに成功!!
区間和
前回のを参考に、
今回は区間和ってことだから
おそらく区間ごとに和を取ってそれを配列に入れて
それらを差し引きすればいけるんじゃないかなと思って
そうしてみました。“`py
N,K = map(int,input().split())
A = [int(input()) for _ in range(N)]
ans = A[:]
for i in range(1,N-1):
ans[i] += ans[i+1]print(ans)
for _ in range(K):
A,B = map(int,input().split())
print(ans[A-1] + ans[B-1])
“`
ただ、ケース1の2つ目で-10足りないことが判明し。
計算をしてみたところ考え方としてはちょっと違うようです。
時間もなかったのでちょっと答えを見てみました。うーん。。。別に累積和はそのままでよかったみたいです。
ただ計算式が間違っていたようで。
区間を計算するには累積和の一番大きいやつ(4)から、一番小さいやつ(2(−1))を引く感じでよか
python GUI tcl/tk 1クラスの複数ファイル分割
# 実行サンプル
tcl/tk で1つのクラスを複数ファイルに分割するサンプル。
1つのクラスが長文になった場合に可読性を良くしたいため。# 実行環境
windows10
python3.9.5pythonモジュール tcl/tk
# 実行手順
python プログラムファイル.py# ソースコード
main.py, fileB.py の2つのファイル
fileBの関数を呼び出すときは必ず self を引数で渡すようにするmain.py
“`
import tkinter as tk
import fileBclass Application(tk.Frame):
def __init__(self, master=None):
super().__init__(master)
self.master = master
self.pack()
self.create_widgets()def create_widgets(self):
self.entry1 =
discordBOTの改良をした話
皆さん、こんにちは。takazonessです。
先日、discordの音楽BOTを作りましたが、中身を少し改良したので、そのコードを記事として記しておこうと思います。https://qiita.com/takazoness/items/04d0d15ab3eff09389c2
↑これの改良版# 改良点
・日本語化
・スキップ機能の追加
・キュー機能の追加
・再生後の音源ファイルを削除する機能を追加# コード
“`python:discordbot.py
import asyncio
import discord
import yt_dlp as youtube_dl
from discord.ext import commands
from collections import deque
import os# エラーについてのメッセージを非表示にする
youtube_dl.utils.bug_reports_message = lambda: ”ytdl_format_options = {
‘format’: ‘bestaudio/best’,
30秒で読める Python のデコレータの基礎
デコレータは関数を返す関数として作ります。
“`py
from typing import Callable
def deco(f: Callable) -> Callable:
…
return wrapper
“`関数にデコレータをつけると、関数が置き換わります。
“`py
def just_print():
print(“ha.”)
just_print() # just_print が呼ばれる。@deco
def just_print2():
print(“haha.”)
just_print2() # wrapper が呼ばれる。
“`wrapper の中では通常、第一引数で受け取った関数を実行します。
“`py
# … の中身
def wrapper(): # 必要に応じて引数 *args, **kwargs
# ~~~ 前処理 ~~~
retval = f()
# ~~~ 後処理 ~~~
return retval
“`以
ABC348 with Python (A~E)
ABC348のA~E問題をpythonで解説していきます。今回のC問題は平和でしたね(・∀・)
# A – Penalty Kick
## 問題高橋君はサッカーの試合で $N$ 回ペナルティキックを蹴ります。
高橋君は $i$ 回目のペナルティキックでは、$i$ が $3$ の倍数の場合は失敗し、それ以外の場合は成功します。
高橋君がペナルティキックを蹴ったときの結果を出力してください。
https://atcoder.jp/contests/abc348/tasks/abc348_a
## 考察
問題文の通り、3の倍数回目のペナルティキックではx
、それ以外はo
とすればよい。## コード
“`python:A.py
N = int(input())
ans = []
for i in range(1, N + 1):
if i % 3 == 0: # 3の倍数回目ならば失敗
ans.append(“x”)
else:
ans.appe
Numpy ndarray を使おう
## 1. Numpy ndarray を使う
“`python
import numpy as np
“`### 1.1. 初期化しないベクトル(内容は不定)
“`python
np.empty(10)
“`array([0.54296942, 0.98085815, 0.52797689, 0.09862195, 0.60034229,
0.86971354, 0.82463765, 0.13218043, 0.36232667, 0.3283693 ])### 1.2. 0.0 を n 個含むベクトルを定義する
“`python
a = np.zeros(10)
a
“`array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])
### 1.3. 0.1 を n 個含むベクトルを定義する
“`python
a = np.repeat(0.1, 10)
a
“`array([0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0
python認定基礎試験3章と4章のまとめ
●pop()
pop()引数が書かれていない場合は最後の末尾を削除する。
●return
“`py
def num(a,b):
return a+b
result = num(20,30)print(result)
#出力結果
50
“`●range
range(0,4)
0,1,2,3
range(1,4)
1,2,3,●enumerate
反復可能体・・・リスト、文字列など
“`py
#iがindexの番号を格納、aに反復可能体の要素を格納
for i,a in enumerate(‘word’):
if i == 2:
print(a)
#出力結果
r
“`●zip
“`py
for n,c in zip([1,2,3,4],[‘1′,’4′,’9′,’あ’]):
print(c*n)
#出力結果
1
44
999
ああああ
“`