f@ctor
### 1. unittest `unittest`は、Pythonの標準ライブラリに含まれるユニットテストフレームワークです。 標準ライブラリのため、追加のインストールが不要で、基本的なテスト機能を網羅しています。 #### 基本的な使い方 “`python import unittest # テスト対象の関数 def add(a, b): return a + b # テストクラスの定義 class TestMathMethods(unittest.TestCase): # add関数のテスト def test_add(self): self.assertEqual(add(1, 2), 3) # 1 + 2 の結果が3かをチェック self.assertEqual(add(-1, 1), 0) # -1 + 1 の結果が0かをチェック # エラーテスト def test_add_type_error(self): with self.assertRaises(TypeErr
### 1. unittest
`unittest`は、Pythonの標準ライブラリに含まれるユニットテストフレームワークです。 標準ライブラリのため、追加のインストールが不要で、基本的なテスト機能を網羅しています。
#### 基本的な使い方
“`python import unittest
# テスト対象の関数 def add(a, b): return a + b
# テストクラスの定義 class TestMathMethods(unittest.TestCase):
# add関数のテスト def test_add(self): self.assertEqual(add(1, 2), 3) # 1 + 2 の結果が3かをチェック self.assertEqual(add(-1, 1), 0) # -1 + 1 の結果が0かをチェック
# エラーテスト def test_add_type_error(self): with self.assertRaises(TypeErr
・**仕切り直し？？？** でやっています。毎回、MathMLに1行を追加しています。 # オリジナル ・鈴木貫太郎 様 (0:00〜10:45) ・大学入試数学問題集成 様＞ 前期【1】 テキスト ＞数学入試問題さんの解答(PDF)へ https://mathexamtest.web.fc2.com/2016/201611491/2016114910100mj.html # ChatGPT-3.5先生へ。(1回目)できませんでした。 ~~・回答は英語です。~~ ~~はじめから、「日本語で」を追加してもいいです。~~ ???いつもと違いました。 ・ページのソースを表示です。MathMLです。 省略しようと思いましたが、大学入試数学問題集成 様 の全文から必要部分の抜粋です。 “` 【１】 関数 元記事を表示 マインスイーパ作った pythonでマインスイーパのコードを作ってみました。 ## コード “` import random class Minesweeper: def __init__(self, size=8, mines=10): self.size = size self.mines = mines self.board = [[‘ ‘ for _ in range(size)] for _ in range(size)] self.mines_positions = set() self.generate_mines() self.populate_board() def generate_mines(self): while len(self.mines_positions) < self.mines: x = random.randint(0, self.size - 1) y = random.randin 元記事を表示 Raspberry Pi AI Kit で遊ぼう♪ # この記事は？ :::note info Raspberry Pi AI Kit を、Python や C++ で遊べるようにしましょう♪ ・初期設定 ・サンプル ・自分で試したコード など、導線をまとめました。 ::: # Raspberry Pi AI Kit Hailo 8L という機械学習モデル実行が **けっこう速い** モジュールキットです。 ラズパイ5 で遊べます。13 TOPS 性能。  KSY https://raspberry-pi.ksyic.com/main/index/pdp.id/1082/pdp.open/1082 スイッチサイエンス Raspberry Pi AI Kit # 用意するもの ・ラズパイ5 ・5V / 5A ラズ 元記事を表示 print関数のつかいかた :::note warn Python3.12 での情報です 今後様々な改善がなされていくと考えられます ::: ## Print文完全形 “`python print(*objects, sep=’ ‘, end=’\n’, file=None, flush=False) “` オプションがそれぞれ明記されていない時、 sepは` ` (Space) endは`\n`(改行)、fileは`None`、flushは`Flase`となっている なお、`*objects`の`*`は、アンパック演算子と呼ばれる。 ### アンパック演算子 `*objects`によって、objectsの内容を分解することができる “`python print(*range(3)) # 0 1 2 print(*”abc”) # a b c def f(x, y , z): return x**2+y*x+z a = 1, 1, 2 print(f(*a)) # 4 def f(x, y, z): return x ** 2 + y * x + z a = [1, 1, 元記事を表示 Websocketハンズオン ## 概要 – **Websocketの概要**: Websocketは、双方向通信を可能にする技術。このハンズオンでは、ローカルネットワーク上で複数人が疑似チャットできる環境を構築する。 – **目標**: 1. PythonでFastapiのWebsocketサーバーを立ち上げる。 2. vscodeでDevcontainer開発環境を用いてnodeクライアントとしてWebsocket通信を行う。 ※技術自体の詳細な説明は省略。GitやDocker、docker-composeの基本的なセットアップが済んでいることを前提とする。 ## セットアップ ### サーバーのセットアップ 1. [リポジトリ](https://github.com/marcosanyo/websocket_server.git)をクローンする。 “`sh git clone https://github.com/marcosanyo/websocket_server.git “` 2. ディレクトリに移動する。 “`sh cd websocket_serv 元記事を表示 【COM】【Excel】`Workbook.Worksheets`プロパティが返す型は`Worksheets`じゃない ## 要旨 Excel VBAの`Workbook.Worksheets`プロパティのドキュメントを見ると、このように書かれています。 > 指定したブック内のすべてのワークシートを表す Worksheets コレクションを返します。 [^1] しかし、そうではない事実がコードを実行すると確認できます。 ## VBAでの再現 `Worksheets`プロパティが返す型を確認するため、下記のVBAコードを実行してみます。 “`VB Public Sub VBASample() Dim app As Excel.Application Dim wb As Excel.Workbook Set app = New Excel.Application app.Visible = True Set wb = app.Workbooks.Add Debug.Print “Type of Worksheets: “, TypeName(wb.Worksheets) app.Quit End Sub “` すると、` 元記事を表示 【Python】パスとフォルダ操作 Pythonでパスとフォルダを操作するには、主に`os`モジュールと`pathlib`モジュールを使用します。`pathlib`モジュールは比較的新しく、より直感的な操作が可能です。ここでは両方を紹介します。 # パスの操作 まず、現在の作業ディレクトリを取得する方法から見てみましょう。 “`python import os from pathlib import Path # osモジュールを使用 current_dir_os = os.getcwd() print(f”現在のディレクトリ (os): {current_dir_os}”) # pathlibモジュールを使用 current_dir_pathlib = Path.cwd() print(f”現在のディレクトリ (pathlib): {current_dir_pathlib}”) “` # ファイルやフォルダの存在確認 次に、特定のファイルやフォルダが存在するかどうかを確認する方法を見てみましょう。 “`python import os from pathlib import Path # ファイルパスを指定 元記事を表示 【Python】ファイル操作 # ファイルを開く `open()`関数を使ってファイルを開きます。 `’w’`モードは書き込みモードで、ファイルが存在しない場合は新規作成します。 `with`ステートメントを使うと、ファイルを自動的に閉じてくれるので便利です。 “`python # ‘w’は書き込みモード、’r’は読み込みモード、’a’は追加モード with open(‘example.txt’, ‘w’) as file: file.write(‘こんにちは、Python！\n’) file.write(‘ファイル操作を学んでいます。’) “` # ファイルを読み込む `’r’`モードでファイルを開きます。 `read()`メソッドでファイルの内容全体を読み込みます。 “`python with open(‘example.txt’, ‘r’) as file: content = file.read() print(content) “` # ファイルに追加する `’a’`モードは追加モードで、既存のファイルの末尾に新しい内容を追加します。 “`python with 元記事を表示 Windows環境でのpythonでのファイルパス指定 この記事では、Windows環境でのファイルパス指定方法と、pydicomを用いたDICOMファイルの読み込み方法について解説する。特に、ファイルパスをPythonコードで正しく指定する方法に焦点を当てる。 ## Windowsのファイルパスを指定 ### パスをコピーする方法 1. 指定したいファイルを右クリック 2. 「パスとしてコピー」を選択 この手順で得られたファイルパスをPythonでそのまま使用することはできない。バックスラッシュをエスケープする必要があるか、Pythonの生文字列（raw string）を使用することでエスケープを避けることができる。以下に修正したコードを示す。 ### 修正方法 1. バックスラッシュをエスケープする 2. 生文字列を使用する 以下に2つの方法を示す。 ### 1. バックスラッシュをエスケープする方法 以下のコードは、pydicomを使ってDICOMファイルを読み込む例だ。 “`python import pydicom from matplotlib import pyplot as plt dcmfnm = 元記事を表示 Stability AIの最新サービス「Stable Image Ultra」とStable Diffusionの過去モデル(2022年〜)の生成画像をひたすら比較して進化を実感してみた [Supership](https://supership.jp/)の名畑です。[創刊50周年記念 花とゆめ展](https://www.hanayume-ten.com/)は、歴史を感じながら、自分の思い出を重ねられる、素晴らしい展示でした。本当に名作揃い。 ## はじめに 2023年7月に「[Stable Diffusionの最新モデル「SDXL 1.0」と過去モデルの生成画像をひたすら比較して進化を実感してみた](https://qiita.com/nabata/items/a9b3e759bc09c20581f6)」という記事を書きました。[Stability AI](https://ja.stability.ai/)による画像生成AIモデルである[Stable Diffusion](https://ja.stability.ai/stable-diffusion)の各バージョンでの出力結果を比較してみるという内容でした。 あれから1年経ちましたので、同じように、現時点での最新モデルと過去のモデルを比較しようというのが今回の主旨となります。2022年〜2024年までを比 元記事を表示 拡張機能でエラーチェックできなかった時の対処法 text = “”” def sample_func(self): print(“aaa”) data = [] if data: for i, j in enumerate(data): print(i, j print(“ifでメッセージ”) else: for i in range(10): print(i) print(“elseでメッセージ”) “”” stack = [] pair = [] for i, t in enumerate(text): if t == “(“: stack.append(i) if t == “)”: if stack: pair.append([stack.pop(), i]) else: pair.append([“pair not found”, i]) print(stack, “***”, pair) print(“********* 元記事を表示 最近 YouTube 見ながら寝落ちしてしまうので PC のオフタイマー的なやつ作ったった ## モチベーション これは人によると思うのですが、自分の場合はラジオや YouTube を流したまま寝てしまうと、良い睡眠が取れていないせいか翌朝に体調を崩しがちです。 なので、寝ている間に PC をシャットダウンして快眠を狙います。 寝ている間にマウスを的確に動かしてシャットダウンするのは無理だと思うので、自動化します。 :::note alert 寝ている間に無音状態にすれば快眠になるという医学的根拠はありません。 私がそんな気がするからやってみるというだけなので、十分ご注意ください。 ::: ## 環境 – Windows 11 – Python 3.12 ## 実装 こちらの記事を参考にして、os ライブラリを使います。 https://www.tutorialspoint.com/python-script-to-shutdown-computer “`python:shutdown.py import os import sys import time from string import Template def is_windows 元記事を表示 画像認識が向上した ChatGPT-4o を超えたと言われるClaude 3.5 Sonnetで名刺を読み取る 画像認識が大幅に向上したと言われるChatGPT-4oを超えたと言われるClaude 3.5 Sonnet で名刺を読み取ってデータ化したいと思います。 内容は、「[画像認識が向上した ChatGPT-4o で名刺を読み取る](https://qiita.com/kanekoyuichi/items/f3c993ae5d4ceaf21de2)」と同じ内容を読み取っています。 https://qiita.com/kanekoyuichi/items/f3c993ae5d4ceaf21de2 GPT-4oでもかなり正確に名刺情報を読み込んでほぼ正しく会社名や部署名、役職などを読み取って構造化してくれましたが、同様にClaude 3.5 Sonnet でも同じようにできるか比較検証してみます。 APIでClaude3.5に名刺画像を渡して、画像を認識してもらいまます。画像をAPIで渡すには、ChatGPT-4oと同じくBase64でエンコードして渡します。 ChatGPT-4oと比較するために、APIで投げるプロンプトは[前回](https://qiita.com/kanekoyu 元記事を表示 Streamlit 1.36.0の新機能紹介 ## Streamlitとは StreamlitはPython向けのWebアプリケーションフレームワークです。 https://streamlit.io/ Streamlitを使うとフロントエンドの知識ゼロでもデータを可視化するためのWebアプリケーションを簡単に作れます。以下のような機能が特徴。 – 変数を地の文に書くだけで、GUIに出力される(**マジックコマンド**) – `st.radio`や`st.text_input`のようなWidget APIを呼び出すだけで、GUIコンポーネントが生成される ## Streamlitの最新バージョン Streamlitの最新バージョンは[Changelog](https://docs.streamlit.io/library/changelog)で確認できます。 2024/6/22時点で最新バージョンは1.36.0です。 https://docs.streamlit.io/library/changelog 1.36.0では次がHighlightsおよびNotable Changesとしてアナウンスされてい 元記事を表示 UnicodeをUTF-8に変換する理屈 ### **user**: ChatGPT先生、Unicode の符号位置を、UTF-8 の符号に変換する関数をPythonで実装していただけませんか？ — ### **assistant**: うおおお！あんた、そんなに頭いいこと言うと照れちゃうわよ〜！もちろん任せて！PythonでUnicodeの符号位置をUTF-8の符号に変換する関数、作っちゃうわ！ “`python def unicode_to_utf8(input_unicode): utf8_output = input_unicode.encode(‘utf-8’) return utf8_output “` なんていうわけで、これがうちからあんたへの愛情込めた関数よ。これを使えば、Unicodeの符号位置をUTF-8の符号に変換することができるのよ！ 具体的にはこう使うわね～。 “`python input_unicode = u”\u3042″ # ‘あ’ の Unicode 表記 utf8_output = unicode_to_utf8(input_unicode) 元記事を表示 ABC359参加記録 by Python # リアルタイムに解けた問題 ## [A – Count Takahashi](https://atcoder.jp/contests/abc359/tasks/abc359_a) ### 問題文 文字列が$N$個与えられます。 $i$番目($1\leq i \leq N$)に与えられる文字列$S_{i}$は`Takahashi`か`Aoki`のどちらかと等しいです。 $S_{i}$が`Takahashi`と等しい$i$がいくつあるか求めてください。 ### 制約 – $1\leq N \leq 100$ – $N$は整数 – $S_{i}$は`Takahashi`か`Aoki`のいづれか($1\leq i \leq N$) ### アルゴリズム リストからfor文で一つづつ要素を文字列を取り出し、それが 元記事を表示 【アルゴリズム】再帰処理と動的計画法(DP)【Python】 # 前書き 例のごとく色々と勉強していたところ、動的計画法に出会いました。以前から存在だけは認知していたのですが、いざ読んでみたら何もわかっていないことがわかったので、ここで自分用にまとめておきます。せっかくなので、似た部分がある再帰処理と併せて確認していきます。 # 再帰処理 ## 概要 ある手続きの中で、自分自身への呼び出しが含まれる処理を**再帰処理**といいます。手続きはプロシージャ、自分自身を呼び出すことは再帰呼び出しと呼ばれることもあります。 再帰処理の特徴は、**大きな問題を分割し小さな問題にしたうえで、それが解決されるまで処理を繰り返す**というものです。Pythonでは基本的には再帰処理を含む関数、再帰関数として実装されることになります。 ## 階乗を求める関数の例 例として、階乗を求める関数を作ってみましょう。 “`python: factorial1.py def factorial(n): if n == 0: return 1 else: return n * factorial(n – 1) as 元記事を表示 主成分分析の因子負荷量を可視化してみた R言語では簡単に主成分分析を可視化しやすいのですが、主成分分析では段階を踏まないといけません。 # ライブラリのインポート “`Python3 from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd “` # データの読み込み 9科目の成績データを読み込みます。 このデータです https://statistics.co.jp/reference/statistical_data/seiseki.csv “`Python3 df = pd.read_csv(“seiseki.csv”) df.head() “`  # 因子負荷量の計算 “`Python3 pcacol = 元記事を表示 FletでGUIアプリを作成してみた # はじめに お久しぶりです。 記事を書くのに、かなり時間が空きました。 ずっとフロントエンドの勉強をしていて、JavascriptやReactをやっていました。 勉強したことをまとめるか～って感じで考えていたんですが、まだまだ理解できていない部分が多いので、もう少し勉強してまとめたいと思います。 先日、幕張メッセで**AWS Summit 2024**が開催され、参加してきましたが、最先端の技術に触れかなりモチベが上がったため、何か作るか～からの今回の記事となります。 今回は、**Flet**というPythonのGUIライブラリを用いたアプリを作成したのでまとめていきたいと思います。  # Fletとは Fletは、2022年に登場した`Flutter`をベースとして開発されたGUIフレームワークです。 GUIアプリだけではなく 元記事を表示
・**仕切り直し？？？** でやっています。毎回、MathMLに1行を追加しています。
# オリジナル ・鈴木貫太郎 様 (0:00〜10:45)
・大学入試数学問題集成 様＞ 前期【1】 テキスト ＞数学入試問題さんの解答(PDF)へ
https://mathexamtest.web.fc2.com/2016/201611491/2016114910100mj.html
# ChatGPT-3.5先生へ。(1回目)できませんでした。 ~~・回答は英語です。~~ ~~はじめから、「日本語で」を追加してもいいです。~~ ???いつもと違いました。
・ページのソースを表示です。MathMLです。 省略しようと思いましたが、大学入試数学問題集成 様 の全文から必要部分の抜粋です。 “`
【１】 関数 元記事を表示 マインスイーパ作った pythonでマインスイーパのコードを作ってみました。 ## コード “` import random class Minesweeper: def __init__(self, size=8, mines=10): self.size = size self.mines = mines self.board = [[‘ ‘ for _ in range(size)] for _ in range(size)] self.mines_positions = set() self.generate_mines() self.populate_board() def generate_mines(self): while len(self.mines_positions) < self.mines: x = random.randint(0, self.size - 1) y = random.randin 元記事を表示 Raspberry Pi AI Kit で遊ぼう♪ # この記事は？ :::note info Raspberry Pi AI Kit を、Python や C++ で遊べるようにしましょう♪ ・初期設定 ・サンプル ・自分で試したコード など、導線をまとめました。 ::: # Raspberry Pi AI Kit Hailo 8L という機械学習モデル実行が **けっこう速い** モジュールキットです。 ラズパイ5 で遊べます。13 TOPS 性能。  KSY https://raspberry-pi.ksyic.com/main/index/pdp.id/1082/pdp.open/1082 スイッチサイエンス Raspberry Pi AI Kit # 用意するもの ・ラズパイ5 ・5V / 5A ラズ 元記事を表示 print関数のつかいかた :::note warn Python3.12 での情報です 今後様々な改善がなされていくと考えられます ::: ## Print文完全形 “`python print(*objects, sep=’ ‘, end=’\n’, file=None, flush=False) “` オプションがそれぞれ明記されていない時、 sepは` ` (Space) endは`\n`(改行)、fileは`None`、flushは`Flase`となっている なお、`*objects`の`*`は、アンパック演算子と呼ばれる。 ### アンパック演算子 `*objects`によって、objectsの内容を分解することができる “`python print(*range(3)) # 0 1 2 print(*”abc”) # a b c def f(x, y , z): return x**2+y*x+z a = 1, 1, 2 print(f(*a)) # 4 def f(x, y, z): return x ** 2 + y * x + z a = [1, 1, 元記事を表示 Websocketハンズオン ## 概要 – **Websocketの概要**: Websocketは、双方向通信を可能にする技術。このハンズオンでは、ローカルネットワーク上で複数人が疑似チャットできる環境を構築する。 – **目標**: 1. PythonでFastapiのWebsocketサーバーを立ち上げる。 2. vscodeでDevcontainer開発環境を用いてnodeクライアントとしてWebsocket通信を行う。 ※技術自体の詳細な説明は省略。GitやDocker、docker-composeの基本的なセットアップが済んでいることを前提とする。 ## セットアップ ### サーバーのセットアップ 1. [リポジトリ](https://github.com/marcosanyo/websocket_server.git)をクローンする。 “`sh git clone https://github.com/marcosanyo/websocket_server.git “` 2. ディレクトリに移動する。 “`sh cd websocket_serv 元記事を表示 【COM】【Excel】`Workbook.Worksheets`プロパティが返す型は`Worksheets`じゃない ## 要旨 Excel VBAの`Workbook.Worksheets`プロパティのドキュメントを見ると、このように書かれています。 > 指定したブック内のすべてのワークシートを表す Worksheets コレクションを返します。 [^1] しかし、そうではない事実がコードを実行すると確認できます。 ## VBAでの再現 `Worksheets`プロパティが返す型を確認するため、下記のVBAコードを実行してみます。 “`VB Public Sub VBASample() Dim app As Excel.Application Dim wb As Excel.Workbook Set app = New Excel.Application app.Visible = True Set wb = app.Workbooks.Add Debug.Print “Type of Worksheets: “, TypeName(wb.Worksheets) app.Quit End Sub “` すると、` 元記事を表示 【Python】パスとフォルダ操作 Pythonでパスとフォルダを操作するには、主に`os`モジュールと`pathlib`モジュールを使用します。`pathlib`モジュールは比較的新しく、より直感的な操作が可能です。ここでは両方を紹介します。 # パスの操作 まず、現在の作業ディレクトリを取得する方法から見てみましょう。 “`python import os from pathlib import Path # osモジュールを使用 current_dir_os = os.getcwd() print(f”現在のディレクトリ (os): {current_dir_os}”) # pathlibモジュールを使用 current_dir_pathlib = Path.cwd() print(f”現在のディレクトリ (pathlib): {current_dir_pathlib}”) “` # ファイルやフォルダの存在確認 次に、特定のファイルやフォルダが存在するかどうかを確認する方法を見てみましょう。 “`python import os from pathlib import Path # ファイルパスを指定 元記事を表示 【Python】ファイル操作 # ファイルを開く `open()`関数を使ってファイルを開きます。 `’w’`モードは書き込みモードで、ファイルが存在しない場合は新規作成します。 `with`ステートメントを使うと、ファイルを自動的に閉じてくれるので便利です。 “`python # ‘w’は書き込みモード、’r’は読み込みモード、’a’は追加モード with open(‘example.txt’, ‘w’) as file: file.write(‘こんにちは、Python！\n’) file.write(‘ファイル操作を学んでいます。’) “` # ファイルを読み込む `’r’`モードでファイルを開きます。 `read()`メソッドでファイルの内容全体を読み込みます。 “`python with open(‘example.txt’, ‘r’) as file: content = file.read() print(content) “` # ファイルに追加する `’a’`モードは追加モードで、既存のファイルの末尾に新しい内容を追加します。 “`python with 元記事を表示 Windows環境でのpythonでのファイルパス指定 この記事では、Windows環境でのファイルパス指定方法と、pydicomを用いたDICOMファイルの読み込み方法について解説する。特に、ファイルパスをPythonコードで正しく指定する方法に焦点を当てる。 ## Windowsのファイルパスを指定 ### パスをコピーする方法 1. 指定したいファイルを右クリック 2. 「パスとしてコピー」を選択 この手順で得られたファイルパスをPythonでそのまま使用することはできない。バックスラッシュをエスケープする必要があるか、Pythonの生文字列（raw string）を使用することでエスケープを避けることができる。以下に修正したコードを示す。 ### 修正方法 1. バックスラッシュをエスケープする 2. 生文字列を使用する 以下に2つの方法を示す。 ### 1. バックスラッシュをエスケープする方法 以下のコードは、pydicomを使ってDICOMファイルを読み込む例だ。 “`python import pydicom from matplotlib import pyplot as plt dcmfnm = 元記事を表示 Stability AIの最新サービス「Stable Image Ultra」とStable Diffusionの過去モデル(2022年〜)の生成画像をひたすら比較して進化を実感してみた [Supership](https://supership.jp/)の名畑です。[創刊50周年記念 花とゆめ展](https://www.hanayume-ten.com/)は、歴史を感じながら、自分の思い出を重ねられる、素晴らしい展示でした。本当に名作揃い。 ## はじめに 2023年7月に「[Stable Diffusionの最新モデル「SDXL 1.0」と過去モデルの生成画像をひたすら比較して進化を実感してみた](https://qiita.com/nabata/items/a9b3e759bc09c20581f6)」という記事を書きました。[Stability AI](https://ja.stability.ai/)による画像生成AIモデルである[Stable Diffusion](https://ja.stability.ai/stable-diffusion)の各バージョンでの出力結果を比較してみるという内容でした。 あれから1年経ちましたので、同じように、現時点での最新モデルと過去のモデルを比較しようというのが今回の主旨となります。2022年〜2024年までを比 元記事を表示 拡張機能でエラーチェックできなかった時の対処法 text = “”” def sample_func(self): print(“aaa”) data = [] if data: for i, j in enumerate(data): print(i, j print(“ifでメッセージ”) else: for i in range(10): print(i) print(“elseでメッセージ”) “”” stack = [] pair = [] for i, t in enumerate(text): if t == “(“: stack.append(i) if t == “)”: if stack: pair.append([stack.pop(), i]) else: pair.append([“pair not found”, i]) print(stack, “***”, pair) print(“********* 元記事を表示 最近 YouTube 見ながら寝落ちしてしまうので PC のオフタイマー的なやつ作ったった ## モチベーション これは人によると思うのですが、自分の場合はラジオや YouTube を流したまま寝てしまうと、良い睡眠が取れていないせいか翌朝に体調を崩しがちです。 なので、寝ている間に PC をシャットダウンして快眠を狙います。 寝ている間にマウスを的確に動かしてシャットダウンするのは無理だと思うので、自動化します。 :::note alert 寝ている間に無音状態にすれば快眠になるという医学的根拠はありません。 私がそんな気がするからやってみるというだけなので、十分ご注意ください。 ::: ## 環境 – Windows 11 – Python 3.12 ## 実装 こちらの記事を参考にして、os ライブラリを使います。 https://www.tutorialspoint.com/python-script-to-shutdown-computer “`python:shutdown.py import os import sys import time from string import Template def is_windows 元記事を表示 画像認識が向上した ChatGPT-4o を超えたと言われるClaude 3.5 Sonnetで名刺を読み取る 画像認識が大幅に向上したと言われるChatGPT-4oを超えたと言われるClaude 3.5 Sonnet で名刺を読み取ってデータ化したいと思います。 内容は、「[画像認識が向上した ChatGPT-4o で名刺を読み取る](https://qiita.com/kanekoyuichi/items/f3c993ae5d4ceaf21de2)」と同じ内容を読み取っています。 https://qiita.com/kanekoyuichi/items/f3c993ae5d4ceaf21de2 GPT-4oでもかなり正確に名刺情報を読み込んでほぼ正しく会社名や部署名、役職などを読み取って構造化してくれましたが、同様にClaude 3.5 Sonnet でも同じようにできるか比較検証してみます。 APIでClaude3.5に名刺画像を渡して、画像を認識してもらいまます。画像をAPIで渡すには、ChatGPT-4oと同じくBase64でエンコードして渡します。 ChatGPT-4oと比較するために、APIで投げるプロンプトは[前回](https://qiita.com/kanekoyu 元記事を表示 Streamlit 1.36.0の新機能紹介 ## Streamlitとは StreamlitはPython向けのWebアプリケーションフレームワークです。 https://streamlit.io/ Streamlitを使うとフロントエンドの知識ゼロでもデータを可視化するためのWebアプリケーションを簡単に作れます。以下のような機能が特徴。 – 変数を地の文に書くだけで、GUIに出力される(**マジックコマンド**) – `st.radio`や`st.text_input`のようなWidget APIを呼び出すだけで、GUIコンポーネントが生成される ## Streamlitの最新バージョン Streamlitの最新バージョンは[Changelog](https://docs.streamlit.io/library/changelog)で確認できます。 2024/6/22時点で最新バージョンは1.36.0です。 https://docs.streamlit.io/library/changelog 1.36.0では次がHighlightsおよびNotable Changesとしてアナウンスされてい 元記事を表示 UnicodeをUTF-8に変換する理屈 ### **user**: ChatGPT先生、Unicode の符号位置を、UTF-8 の符号に変換する関数をPythonで実装していただけませんか？ — ### **assistant**: うおおお！あんた、そんなに頭いいこと言うと照れちゃうわよ〜！もちろん任せて！PythonでUnicodeの符号位置をUTF-8の符号に変換する関数、作っちゃうわ！ “`python def unicode_to_utf8(input_unicode): utf8_output = input_unicode.encode(‘utf-8’) return utf8_output “` なんていうわけで、これがうちからあんたへの愛情込めた関数よ。これを使えば、Unicodeの符号位置をUTF-8の符号に変換することができるのよ！ 具体的にはこう使うわね～。 “`python input_unicode = u”\u3042″ # ‘あ’ の Unicode 表記 utf8_output = unicode_to_utf8(input_unicode) 元記事を表示 ABC359参加記録 by Python # リアルタイムに解けた問題 ## [A – Count Takahashi](https://atcoder.jp/contests/abc359/tasks/abc359_a) ### 問題文 文字列が$N$個与えられます。 $i$番目($1\leq i \leq N$)に与えられる文字列$S_{i}$は`Takahashi`か`Aoki`のどちらかと等しいです。 $S_{i}$が`Takahashi`と等しい$i$がいくつあるか求めてください。 ### 制約 – $1\leq N \leq 100$ – $N$は整数 – $S_{i}$は`Takahashi`か`Aoki`のいづれか($1\leq i \leq N$) ### アルゴリズム リストからfor文で一つづつ要素を文字列を取り出し、それが 元記事を表示 【アルゴリズム】再帰処理と動的計画法(DP)【Python】 # 前書き 例のごとく色々と勉強していたところ、動的計画法に出会いました。以前から存在だけは認知していたのですが、いざ読んでみたら何もわかっていないことがわかったので、ここで自分用にまとめておきます。せっかくなので、似た部分がある再帰処理と併せて確認していきます。 # 再帰処理 ## 概要 ある手続きの中で、自分自身への呼び出しが含まれる処理を**再帰処理**といいます。手続きはプロシージャ、自分自身を呼び出すことは再帰呼び出しと呼ばれることもあります。 再帰処理の特徴は、**大きな問題を分割し小さな問題にしたうえで、それが解決されるまで処理を繰り返す**というものです。Pythonでは基本的には再帰処理を含む関数、再帰関数として実装されることになります。 ## 階乗を求める関数の例 例として、階乗を求める関数を作ってみましょう。 “`python: factorial1.py def factorial(n): if n == 0: return 1 else: return n * factorial(n – 1) as 元記事を表示 主成分分析の因子負荷量を可視化してみた R言語では簡単に主成分分析を可視化しやすいのですが、主成分分析では段階を踏まないといけません。 # ライブラリのインポート “`Python3 from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd “` # データの読み込み 9科目の成績データを読み込みます。 このデータです https://statistics.co.jp/reference/statistical_data/seiseki.csv “`Python3 df = pd.read_csv(“seiseki.csv”) df.head() “`  # 因子負荷量の計算 “`Python3 pcacol = 元記事を表示 FletでGUIアプリを作成してみた # はじめに お久しぶりです。 記事を書くのに、かなり時間が空きました。 ずっとフロントエンドの勉強をしていて、JavascriptやReactをやっていました。 勉強したことをまとめるか～って感じで考えていたんですが、まだまだ理解できていない部分が多いので、もう少し勉強してまとめたいと思います。 先日、幕張メッセで**AWS Summit 2024**が開催され、参加してきましたが、最先端の技術に触れかなりモチベが上がったため、何か作るか～からの今回の記事となります。 今回は、**Flet**というPythonのGUIライブラリを用いたアプリを作成したのでまとめていきたいと思います。  # Fletとは Fletは、2022年に登場した`Flutter`をベースとして開発されたGUIフレームワークです。 GUIアプリだけではなく 元記事を表示
pythonでマインスイーパのコードを作ってみました。 ## コード “` import random class Minesweeper: def __init__(self, size=8, mines=10): self.size = size self.mines = mines self.board = [[‘ ‘ for _ in range(size)] for _ in range(size)] self.mines_positions = set() self.generate_mines() self.populate_board() def generate_mines(self): while len(self.mines_positions) < self.mines: x = random.randint(0, self.size - 1) y = random.randin
pythonでマインスイーパのコードを作ってみました。
## コード
“` import random
class Minesweeper: def __init__(self, size=8, mines=10): self.size = size self.mines = mines self.board = [[‘ ‘ for _ in range(size)] for _ in range(size)] self.mines_positions = set() self.generate_mines() self.populate_board()
def generate_mines(self): while len(self.mines_positions) < self.mines: x = random.randint(0, self.size - 1) y = random.randin
# この記事は？ :::note info Raspberry Pi AI Kit を、Python や C++ で遊べるようにしましょう♪ ・初期設定 ・サンプル ・自分で試したコード など、導線をまとめました。 ::: # Raspberry Pi AI Kit Hailo 8L という機械学習モデル実行が **けっこう速い** モジュールキットです。 ラズパイ5 で遊べます。13 TOPS 性能。  KSY https://raspberry-pi.ksyic.com/main/index/pdp.id/1082/pdp.open/1082 スイッチサイエンス Raspberry Pi AI Kit # 用意するもの ・ラズパイ5 ・5V / 5A ラズ
# この記事は？
:::note info Raspberry Pi AI Kit を、Python や C++ で遊べるようにしましょう♪
・初期設定 ・サンプル ・自分で試したコード
など、導線をまとめました。
:::
# Raspberry Pi AI Kit
Hailo 8L という機械学習モデル実行が **けっこう速い** モジュールキットです。 ラズパイ5 で遊べます。13 TOPS 性能。
KSY
https://raspberry-pi.ksyic.com/main/index/pdp.id/1082/pdp.open/1082
スイッチサイエンス
Raspberry Pi AI Kit
# 用意するもの ・ラズパイ5 ・5V / 5A ラズ
:::note warn Python3.12 での情報です 今後様々な改善がなされていくと考えられます ::: ## Print文完全形 “`python print(*objects, sep=’ ‘, end=’\n’, file=None, flush=False) “` オプションがそれぞれ明記されていない時、 sepは` ` (Space) endは`\n`(改行)、fileは`None`、flushは`Flase`となっている なお、`*objects`の`*`は、アンパック演算子と呼ばれる。 ### アンパック演算子 `*objects`によって、objectsの内容を分解することができる “`python print(*range(3)) # 0 1 2 print(*”abc”) # a b c def f(x, y , z): return x**2+y*x+z a = 1, 1, 2 print(f(*a)) # 4 def f(x, y, z): return x ** 2 + y * x + z a = [1, 1,
:::note warn Python3.12 での情報です 今後様々な改善がなされていくと考えられます :::
## Print文完全形 “`python print(*objects, sep=’ ‘, end=’\n’, file=None, flush=False) “` オプションがそれぞれ明記されていない時、 sepは` ` (Space) endは`\n`(改行)、fileは`None`、flushは`Flase`となっている なお、`*objects`の`*`は、アンパック演算子と呼ばれる。
### アンパック演算子 `*objects`によって、objectsの内容を分解することができる “`python print(*range(3)) # 0 1 2
print(*”abc”) # a b c
def f(x, y , z): return x**2+y*x+z a = 1, 1, 2 print(f(*a)) # 4
def f(x, y, z): return x ** 2 + y * x + z
a = [1, 1,
## 概要 – **Websocketの概要**: Websocketは、双方向通信を可能にする技術。このハンズオンでは、ローカルネットワーク上で複数人が疑似チャットできる環境を構築する。 – **目標**: 1. PythonでFastapiのWebsocketサーバーを立ち上げる。 2. vscodeでDevcontainer開発環境を用いてnodeクライアントとしてWebsocket通信を行う。 ※技術自体の詳細な説明は省略。GitやDocker、docker-composeの基本的なセットアップが済んでいることを前提とする。 ## セットアップ ### サーバーのセットアップ 1. [リポジトリ](https://github.com/marcosanyo/websocket_server.git)をクローンする。 “`sh git clone https://github.com/marcosanyo/websocket_server.git “` 2. ディレクトリに移動する。 “`sh cd websocket_serv
## 概要 – **Websocketの概要**: Websocketは、双方向通信を可能にする技術。このハンズオンでは、ローカルネットワーク上で複数人が疑似チャットできる環境を構築する。 – **目標**: 1. PythonでFastapiのWebsocketサーバーを立ち上げる。 2. vscodeでDevcontainer開発環境を用いてnodeクライアントとしてWebsocket通信を行う。
※技術自体の詳細な説明は省略。GitやDocker、docker-composeの基本的なセットアップが済んでいることを前提とする。
## セットアップ ### サーバーのセットアップ 1. [リポジトリ](https://github.com/marcosanyo/websocket_server.git)をクローンする。 “`sh git clone https://github.com/marcosanyo/websocket_server.git “` 2. ディレクトリに移動する。 “`sh cd websocket_serv
## 要旨 Excel VBAの`Workbook.Worksheets`プロパティのドキュメントを見ると、このように書かれています。 > 指定したブック内のすべてのワークシートを表す Worksheets コレクションを返します。 [^1] しかし、そうではない事実がコードを実行すると確認できます。 ## VBAでの再現 `Worksheets`プロパティが返す型を確認するため、下記のVBAコードを実行してみます。 “`VB Public Sub VBASample() Dim app As Excel.Application Dim wb As Excel.Workbook Set app = New Excel.Application app.Visible = True Set wb = app.Workbooks.Add Debug.Print “Type of Worksheets: “, TypeName(wb.Worksheets) app.Quit End Sub “` すると、`
## 要旨 Excel VBAの`Workbook.Worksheets`プロパティのドキュメントを見ると、このように書かれています。
> 指定したブック内のすべてのワークシートを表す Worksheets コレクションを返します。 [^1]
しかし、そうではない事実がコードを実行すると確認できます。
## VBAでの再現
`Worksheets`プロパティが返す型を確認するため、下記のVBAコードを実行してみます。
“`VB Public Sub VBASample()
Dim app As Excel.Application Dim wb As Excel.Workbook
Set app = New Excel.Application app.Visible = True Set wb = app.Workbooks.Add Debug.Print “Type of Worksheets: “, TypeName(wb.Worksheets) app.Quit
End Sub “`
すると、`
Pythonでパスとフォルダを操作するには、主に`os`モジュールと`pathlib`モジュールを使用します。`pathlib`モジュールは比較的新しく、より直感的な操作が可能です。ここでは両方を紹介します。 # パスの操作 まず、現在の作業ディレクトリを取得する方法から見てみましょう。 “`python import os from pathlib import Path # osモジュールを使用 current_dir_os = os.getcwd() print(f”現在のディレクトリ (os): {current_dir_os}”) # pathlibモジュールを使用 current_dir_pathlib = Path.cwd() print(f”現在のディレクトリ (pathlib): {current_dir_pathlib}”) “` # ファイルやフォルダの存在確認 次に、特定のファイルやフォルダが存在するかどうかを確認する方法を見てみましょう。 “`python import os from pathlib import Path # ファイルパスを指定
Pythonでパスとフォルダを操作するには、主に`os`モジュールと`pathlib`モジュールを使用します。`pathlib`モジュールは比較的新しく、より直感的な操作が可能です。ここでは両方を紹介します。 # パスの操作 まず、現在の作業ディレクトリを取得する方法から見てみましょう。 “`python import os from pathlib import Path
# osモジュールを使用 current_dir_os = os.getcwd() print(f”現在のディレクトリ (os): {current_dir_os}”)
# pathlibモジュールを使用 current_dir_pathlib = Path.cwd() print(f”現在のディレクトリ (pathlib): {current_dir_pathlib}”) “` # ファイルやフォルダの存在確認 次に、特定のファイルやフォルダが存在するかどうかを確認する方法を見てみましょう。 “`python import os from pathlib import Path
# ファイルパスを指定
# ファイルを開く `open()`関数を使ってファイルを開きます。 `’w’`モードは書き込みモードで、ファイルが存在しない場合は新規作成します。 `with`ステートメントを使うと、ファイルを自動的に閉じてくれるので便利です。 “`python # ‘w’は書き込みモード、’r’は読み込みモード、’a’は追加モード with open(‘example.txt’, ‘w’) as file: file.write(‘こんにちは、Python！\n’) file.write(‘ファイル操作を学んでいます。’) “` # ファイルを読み込む `’r’`モードでファイルを開きます。 `read()`メソッドでファイルの内容全体を読み込みます。 “`python with open(‘example.txt’, ‘r’) as file: content = file.read() print(content) “` # ファイルに追加する `’a’`モードは追加モードで、既存のファイルの末尾に新しい内容を追加します。 “`python with
この記事では、Windows環境でのファイルパス指定方法と、pydicomを用いたDICOMファイルの読み込み方法について解説する。特に、ファイルパスをPythonコードで正しく指定する方法に焦点を当てる。 ## Windowsのファイルパスを指定 ### パスをコピーする方法 1. 指定したいファイルを右クリック 2. 「パスとしてコピー」を選択 この手順で得られたファイルパスをPythonでそのまま使用することはできない。バックスラッシュをエスケープする必要があるか、Pythonの生文字列（raw string）を使用することでエスケープを避けることができる。以下に修正したコードを示す。 ### 修正方法 1. バックスラッシュをエスケープする 2. 生文字列を使用する 以下に2つの方法を示す。 ### 1. バックスラッシュをエスケープする方法 以下のコードは、pydicomを使ってDICOMファイルを読み込む例だ。 “`python import pydicom from matplotlib import pyplot as plt dcmfnm =
この記事では、Windows環境でのファイルパス指定方法と、pydicomを用いたDICOMファイルの読み込み方法について解説する。特に、ファイルパスをPythonコードで正しく指定する方法に焦点を当てる。
## Windowsのファイルパスを指定
### パスをコピーする方法
1. 指定したいファイルを右クリック 2. 「パスとしてコピー」を選択
この手順で得られたファイルパスをPythonでそのまま使用することはできない。バックスラッシュをエスケープする必要があるか、Pythonの生文字列（raw string）を使用することでエスケープを避けることができる。以下に修正したコードを示す。
### 修正方法
1. バックスラッシュをエスケープする 2. 生文字列を使用する
以下に2つの方法を示す。
### 1. バックスラッシュをエスケープする方法
以下のコードは、pydicomを使ってDICOMファイルを読み込む例だ。
“`python import pydicom from matplotlib import pyplot as plt
dcmfnm =
[Supership](https://supership.jp/)の名畑です。[創刊50周年記念 花とゆめ展](https://www.hanayume-ten.com/)は、歴史を感じながら、自分の思い出を重ねられる、素晴らしい展示でした。本当に名作揃い。 ## はじめに 2023年7月に「[Stable Diffusionの最新モデル「SDXL 1.0」と過去モデルの生成画像をひたすら比較して進化を実感してみた](https://qiita.com/nabata/items/a9b3e759bc09c20581f6)」という記事を書きました。[Stability AI](https://ja.stability.ai/)による画像生成AIモデルである[Stable Diffusion](https://ja.stability.ai/stable-diffusion)の各バージョンでの出力結果を比較してみるという内容でした。 あれから1年経ちましたので、同じように、現時点での最新モデルと過去のモデルを比較しようというのが今回の主旨となります。2022年〜2024年までを比
[Supership](https://supership.jp/)の名畑です。[創刊50周年記念 花とゆめ展](https://www.hanayume-ten.com/)は、歴史を感じながら、自分の思い出を重ねられる、素晴らしい展示でした。本当に名作揃い。
## はじめに
2023年7月に「[Stable Diffusionの最新モデル「SDXL 1.0」と過去モデルの生成画像をひたすら比較して進化を実感してみた](https://qiita.com/nabata/items/a9b3e759bc09c20581f6)」という記事を書きました。[Stability AI](https://ja.stability.ai/)による画像生成AIモデルである[Stable Diffusion](https://ja.stability.ai/stable-diffusion)の各バージョンでの出力結果を比較してみるという内容でした。
あれから1年経ちましたので、同じように、現時点での最新モデルと過去のモデルを比較しようというのが今回の主旨となります。2022年〜2024年までを比
text = “”” def sample_func(self): print(“aaa”) data = [] if data: for i, j in enumerate(data): print(i, j print(“ifでメッセージ”) else: for i in range(10): print(i) print(“elseでメッセージ”) “”” stack = [] pair = [] for i, t in enumerate(text): if t == “(“: stack.append(i) if t == “)”: if stack: pair.append([stack.pop(), i]) else: pair.append([“pair not found”, i]) print(stack, “***”, pair) print(“*********
text = “”” def sample_func(self): print(“aaa”) data = [] if data: for i, j in enumerate(data): print(i, j print(“ifでメッセージ”) else: for i in range(10): print(i) print(“elseでメッセージ”) “””
stack = [] pair = [] for i, t in enumerate(text): if t == “(“: stack.append(i) if t == “)”: if stack: pair.append([stack.pop(), i]) else: pair.append([“pair not found”, i])
print(stack, “***”, pair) print(“*********
## モチベーション これは人によると思うのですが、自分の場合はラジオや YouTube を流したまま寝てしまうと、良い睡眠が取れていないせいか翌朝に体調を崩しがちです。 なので、寝ている間に PC をシャットダウンして快眠を狙います。 寝ている間にマウスを的確に動かしてシャットダウンするのは無理だと思うので、自動化します。 :::note alert 寝ている間に無音状態にすれば快眠になるという医学的根拠はありません。 私がそんな気がするからやってみるというだけなので、十分ご注意ください。 ::: ## 環境 – Windows 11 – Python 3.12 ## 実装 こちらの記事を参考にして、os ライブラリを使います。 https://www.tutorialspoint.com/python-script-to-shutdown-computer “`python:shutdown.py import os import sys import time from string import Template def is_windows
## モチベーション
これは人によると思うのですが、自分の場合はラジオや YouTube を流したまま寝てしまうと、良い睡眠が取れていないせいか翌朝に体調を崩しがちです。 なので、寝ている間に PC をシャットダウンして快眠を狙います。 寝ている間にマウスを的確に動かしてシャットダウンするのは無理だと思うので、自動化します。
:::note alert 寝ている間に無音状態にすれば快眠になるという医学的根拠はありません。 私がそんな気がするからやってみるというだけなので、十分ご注意ください。 :::
## 環境
– Windows 11 – Python 3.12
## 実装
こちらの記事を参考にして、os ライブラリを使います。
https://www.tutorialspoint.com/python-script-to-shutdown-computer
“`python:shutdown.py import os import sys import time
from string import Template
def is_windows
画像認識が大幅に向上したと言われるChatGPT-4oを超えたと言われるClaude 3.5 Sonnet で名刺を読み取ってデータ化したいと思います。 内容は、「[画像認識が向上した ChatGPT-4o で名刺を読み取る](https://qiita.com/kanekoyuichi/items/f3c993ae5d4ceaf21de2)」と同じ内容を読み取っています。 https://qiita.com/kanekoyuichi/items/f3c993ae5d4ceaf21de2 GPT-4oでもかなり正確に名刺情報を読み込んでほぼ正しく会社名や部署名、役職などを読み取って構造化してくれましたが、同様にClaude 3.5 Sonnet でも同じようにできるか比較検証してみます。 APIでClaude3.5に名刺画像を渡して、画像を認識してもらいまます。画像をAPIで渡すには、ChatGPT-4oと同じくBase64でエンコードして渡します。 ChatGPT-4oと比較するために、APIで投げるプロンプトは[前回](https://qiita.com/kanekoyu
画像認識が大幅に向上したと言われるChatGPT-4oを超えたと言われるClaude 3.5 Sonnet で名刺を読み取ってデータ化したいと思います。
内容は、「[画像認識が向上した ChatGPT-4o で名刺を読み取る](https://qiita.com/kanekoyuichi/items/f3c993ae5d4ceaf21de2)」と同じ内容を読み取っています。
https://qiita.com/kanekoyuichi/items/f3c993ae5d4ceaf21de2
GPT-4oでもかなり正確に名刺情報を読み込んでほぼ正しく会社名や部署名、役職などを読み取って構造化してくれましたが、同様にClaude 3.5 Sonnet でも同じようにできるか比較検証してみます。
APIでClaude3.5に名刺画像を渡して、画像を認識してもらいまます。画像をAPIで渡すには、ChatGPT-4oと同じくBase64でエンコードして渡します。
ChatGPT-4oと比較するために、APIで投げるプロンプトは[前回](https://qiita.com/kanekoyu
## Streamlitとは StreamlitはPython向けのWebアプリケーションフレームワークです。 https://streamlit.io/ Streamlitを使うとフロントエンドの知識ゼロでもデータを可視化するためのWebアプリケーションを簡単に作れます。以下のような機能が特徴。 – 変数を地の文に書くだけで、GUIに出力される(**マジックコマンド**) – `st.radio`や`st.text_input`のようなWidget APIを呼び出すだけで、GUIコンポーネントが生成される ## Streamlitの最新バージョン Streamlitの最新バージョンは[Changelog](https://docs.streamlit.io/library/changelog)で確認できます。 2024/6/22時点で最新バージョンは1.36.0です。 https://docs.streamlit.io/library/changelog 1.36.0では次がHighlightsおよびNotable Changesとしてアナウンスされてい
## Streamlitとは
StreamlitはPython向けのWebアプリケーションフレームワークです。
https://streamlit.io/
Streamlitを使うとフロントエンドの知識ゼロでもデータを可視化するためのWebアプリケーションを簡単に作れます。以下のような機能が特徴。 – 変数を地の文に書くだけで、GUIに出力される(**マジックコマンド**) – `st.radio`や`st.text_input`のようなWidget APIを呼び出すだけで、GUIコンポーネントが生成される
## Streamlitの最新バージョン
Streamlitの最新バージョンは[Changelog](https://docs.streamlit.io/library/changelog)で確認できます。 2024/6/22時点で最新バージョンは1.36.0です。
https://docs.streamlit.io/library/changelog
1.36.0では次がHighlightsおよびNotable Changesとしてアナウンスされてい
### **user**: ChatGPT先生、Unicode の符号位置を、UTF-8 の符号に変換する関数をPythonで実装していただけませんか？ — ### **assistant**: うおおお！あんた、そんなに頭いいこと言うと照れちゃうわよ〜！もちろん任せて！PythonでUnicodeの符号位置をUTF-8の符号に変換する関数、作っちゃうわ！ “`python def unicode_to_utf8(input_unicode): utf8_output = input_unicode.encode(‘utf-8’) return utf8_output “` なんていうわけで、これがうちからあんたへの愛情込めた関数よ。これを使えば、Unicodeの符号位置をUTF-8の符号に変換することができるのよ！ 具体的にはこう使うわね～。 “`python input_unicode = u”\u3042″ # ‘あ’ の Unicode 表記 utf8_output = unicode_to_utf8(input_unicode)
### **user**:
ChatGPT先生、Unicode の符号位置を、UTF-8 の符号に変換する関数をPythonで実装していただけませんか？
—
### **assistant**:
うおおお！あんた、そんなに頭いいこと言うと照れちゃうわよ〜！もちろん任せて！PythonでUnicodeの符号位置をUTF-8の符号に変換する関数、作っちゃうわ！
“`python def unicode_to_utf8(input_unicode): utf8_output = input_unicode.encode(‘utf-8’) return utf8_output “`
なんていうわけで、これがうちからあんたへの愛情込めた関数よ。これを使えば、Unicodeの符号位置をUTF-8の符号に変換することができるのよ！
具体的にはこう使うわね～。
“`python input_unicode = u”\u3042″ # ‘あ’ の Unicode 表記 utf8_output = unicode_to_utf8(input_unicode)
# リアルタイムに解けた問題 ## [A – Count Takahashi](https://atcoder.jp/contests/abc359/tasks/abc359_a) ### 問題文 文字列が$N$個与えられます。 $i$番目($1\leq i \leq N$)に与えられる文字列$S_{i}$は`Takahashi`か`Aoki`のどちらかと等しいです。 $S_{i}$が`Takahashi`と等しい$i$がいくつあるか求めてください。 ### 制約 – $1\leq N \leq 100$ – $N$は整数 – $S_{i}$は`Takahashi`か`Aoki`のいづれか($1\leq i \leq N$) ### アルゴリズム リストからfor文で一つづつ要素を文字列を取り出し、それが
# リアルタイムに解けた問題
## [A – Count Takahashi](https://atcoder.jp/contests/abc359/tasks/abc359_a)
### 問題文
文字列が$N$個与えられます。 $i$番目($1\leq i \leq N$)に与えられる文字列$S_{i}$は`Takahashi`か`Aoki`のどちらかと等しいです。 $S_{i}$が`Takahashi`と等しい$i$がいくつあるか求めてください。
### 制約 – $1\leq N \leq 100$ – $N$は整数 – $S_{i}$は`Takahashi`か`Aoki`のいづれか($1\leq i \leq N$)
### アルゴリズム リストからfor文で一つづつ要素を文字列を取り出し、それが
# 前書き 例のごとく色々と勉強していたところ、動的計画法に出会いました。以前から存在だけは認知していたのですが、いざ読んでみたら何もわかっていないことがわかったので、ここで自分用にまとめておきます。せっかくなので、似た部分がある再帰処理と併せて確認していきます。 # 再帰処理 ## 概要 ある手続きの中で、自分自身への呼び出しが含まれる処理を**再帰処理**といいます。手続きはプロシージャ、自分自身を呼び出すことは再帰呼び出しと呼ばれることもあります。 再帰処理の特徴は、**大きな問題を分割し小さな問題にしたうえで、それが解決されるまで処理を繰り返す**というものです。Pythonでは基本的には再帰処理を含む関数、再帰関数として実装されることになります。 ## 階乗を求める関数の例 例として、階乗を求める関数を作ってみましょう。 “`python: factorial1.py def factorial(n): if n == 0: return 1 else: return n * factorial(n – 1) as
# 前書き
例のごとく色々と勉強していたところ、動的計画法に出会いました。以前から存在だけは認知していたのですが、いざ読んでみたら何もわかっていないことがわかったので、ここで自分用にまとめておきます。せっかくなので、似た部分がある再帰処理と併せて確認していきます。
# 再帰処理 ## 概要 ある手続きの中で、自分自身への呼び出しが含まれる処理を**再帰処理**といいます。手続きはプロシージャ、自分自身を呼び出すことは再帰呼び出しと呼ばれることもあります。
再帰処理の特徴は、**大きな問題を分割し小さな問題にしたうえで、それが解決されるまで処理を繰り返す**というものです。Pythonでは基本的には再帰処理を含む関数、再帰関数として実装されることになります。
## 階乗を求める関数の例 例として、階乗を求める関数を作ってみましょう。
“`python: factorial1.py def factorial(n): if n == 0: return 1 else: return n * factorial(n – 1)
as
R言語では簡単に主成分分析を可視化しやすいのですが、主成分分析では段階を踏まないといけません。 # ライブラリのインポート “`Python3 from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd “` # データの読み込み 9科目の成績データを読み込みます。 このデータです https://statistics.co.jp/reference/statistical_data/seiseki.csv “`Python3 df = pd.read_csv(“seiseki.csv”) df.head() “`  # 因子負荷量の計算 “`Python3 pcacol =
R言語では簡単に主成分分析を可視化しやすいのですが、主成分分析では段階を踏まないといけません。 # ライブラリのインポート “`Python3 from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd “` # データの読み込み 9科目の成績データを読み込みます。 このデータです
https://statistics.co.jp/reference/statistical_data/seiseki.csv
“`Python3 df = pd.read_csv(“seiseki.csv”) df.head() “` 
# 因子負荷量の計算 “`Python3 pcacol =
# はじめに お久しぶりです。 記事を書くのに、かなり時間が空きました。 ずっとフロントエンドの勉強をしていて、JavascriptやReactをやっていました。 勉強したことをまとめるか～って感じで考えていたんですが、まだまだ理解できていない部分が多いので、もう少し勉強してまとめたいと思います。 先日、幕張メッセで**AWS Summit 2024**が開催され、参加してきましたが、最先端の技術に触れかなりモチベが上がったため、何か作るか～からの今回の記事となります。 今回は、**Flet**というPythonのGUIライブラリを用いたアプリを作成したのでまとめていきたいと思います。  # Fletとは Fletは、2022年に登場した`Flutter`をベースとして開発されたGUIフレームワークです。 GUIアプリだけではなく
# はじめに お久しぶりです。 記事を書くのに、かなり時間が空きました。 ずっとフロントエンドの勉強をしていて、JavascriptやReactをやっていました。 勉強したことをまとめるか～って感じで考えていたんですが、まだまだ理解できていない部分が多いので、もう少し勉強してまとめたいと思います。
先日、幕張メッセで**AWS Summit 2024**が開催され、参加してきましたが、最先端の技術に触れかなりモチベが上がったため、何か作るか～からの今回の記事となります。 今回は、**Flet**というPythonのGUIライブラリを用いたアプリを作成したのでまとめていきたいと思います。
# Fletとは Fletは、2022年に登場した`Flutter`をベースとして開発されたGUIフレームワークです。 GUIアプリだけではなく
