Python3関連のことを調べてみた

Python3: 長テーブルのうなぎ屋 (paizaランク B 相当)やってみた

よく知られている問題ですが、ちょっと違うやりかたでやってみました。

https://paiza.jp/works/mondai/b_rank_skillcheck_sample/long-table

“`py:
inrange = (lambda start, end: lambda x:
( (l := start <= x) , (g := x < end) , l and g if start < end else l or g if end < start else False )[-1] ) LEN_SEATS, LEN_GROUPS = map(int, input().split()) sits = [] total = 0 for _ in range(LEN_GROUPS): n, start, end = (lambda n, s:

【備忘録】Ubuntu 24.04 で Python3.12 の Pip を利用する

# 導入
Pythonの仕様の変更とOSのバージョンにより，これまでの `pip3 install xxx` のように Ubuntu で pip コマンドが使えなくなった．これによって，基本的に Python は venv の仮想環境下でのみの実行しか行えなくなっている．例えば，`numpy` をインストールしようと，以下のようにコマンドを実行するとエラーが出力される．
“`
$ pip3 install numpy
error: externally-managed-environment

× This environment is externally managed
╰─> To install Python packages system-wide, try apt install
python3-xyz, where xyz is the package you are trying to
install.

If you wish to install a non-Debian-packaged Python package,
c

python3 エンジニア認定データ分析試験チートシート3 ~Matplotlib~

## Matplotlib
### Matplotliの概要
2次元のグラフを描画するためのライブラリ
JupyterNotebookと親和性が高い
グラフを描画するためのスタイルが2つ
* MATLABスタイル
* オブジェクト指向スタイル

インポートは以下
“`python:matplotlib.py
import matplotlib.pyplot as plt
“`

#### MATLABスタイル
“`python:matlab.py
# データ準備
x = [1, 2, 3]
y = [2, 4, 9]

plt.plot(x,y)
plt.title(‘MATLAB=style’)
plt.show()
“`

#### オブジェクト指向スタイル
描画オブジェクトに対して、サブプロットを追加してサブプロットに

Openpyxl: Border のコピー

こちらのページを参考にしました。
[罫線を別のシートやブックにコピーする[openpyxl]](https://utataneblog760.com/122copyborder/)

11列目からの6列の罫線を、17列目以降にコピーする例です。

## プログラム

“`py:copy_borders.py
#! /usr/bin/python
# —————————————————————
# copy_borders.py
#
# Aug/06/2024
# —————————————————————
import sys
import openpyxl
from openpyxl.styles.borders import Border, Side
#
# —————————————————————
def copy_ce

python3 エンジニア認定データ分析試験チートシート１　～データ分析エンジニアの役割～

# このページについて
データ分析試験を受験するにあたって、自分が見直ししやすいように要点をまとめたシートを作成した。
記載内容は翔泳社「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」から章ごとにまとめていくことにする。

## データ分析エンジニアの役割
### データ分析の世界
#### Pythonの特徴
* 言語仕様としてわかりやすい
* コンパイル不要、動的スクリプト言語
* 標準ライブラリと外部パッケージの豊富さ
* データ分析以外も応用可能
* オープンソース

#### Pythonの得意分野
* サーバ系ツール
* Webシステムの構築
* IoTデバイスの操作
* 3Dグラフィックス

#### Pythonの苦手分野
* Webアプリなどのフロントエンド
* デスクトップGUI
* 速度向上などの低レイヤー処理(得意:C++,Rust)
* 超大規模かつミッションクリティカルな処理(得意:C#,Java)

#### Pythonでデータ分析に使用されるツール
* Jupyter Notebook
* Numpy
* pandas
* Matplotlib
*

python3 エンジニア認定データ分析試験チートシート2　～Numpy～

### Numpy
#### Numpyの概要
* データ型は揃える必要がある

データ構造は以下
* 配列用Ndarray
* 行列用matrix

#### インポート
“`python:import.py
import numpy as np
“`

#### 配列作成 array
“`python:makearray.py
# 1次元配列
a = np.array([1, 2, 3])
# 2次元配列
b = np.array([[4, 5, 6],[7, 8, 9]])
“`
#### 要素の確認　type,shape,dtype
“`python:check.py
a
>> array([1, 2, 3])

print(a)
>> [1, 2, 3]

type(a)
>> numpy.ndarray

a.dtype
>>dtype(‘int64’)

a.shape
>>(3,)
b.shape
>>(2, 3)
“`

#### 配列の変形 reshape
“`python:reshape.py
c1 = np.array([0, 1, 2, 3, 4

Openpyxl: コラムの削除

## プログラム

“`py:delete_columns.py
#! /usr/bin/python
# —————————————————————
# delete_columns.py
#
# Aug/06/2024
# —————————————————————
import sys
import openpyxl
#
# —————————————————————
xlsx_in=sys.argv[1]
#
sys.stderr.write(“xlsx_in = %s\n” % xlsx_in)
wb = openpyxl.load_workbook(filename=xlsx_in)
ws = wb.worksheets[0]
#
ws.delete_cols(29,5)
ws.delete_cols(23,5)
w

【Python】入門 開発環境を作成

# はじめに
Pythonは非常に多くのケースで利用されているプログラミング言語となります。
様々な異なるバージョンのライブラリやパッケージが必要とされることが多くなりました。

プロジェクトが異なる場合、利用するライブラリやパッケージのバージョンが異なることが多々あるため、バージョンの競合する問題が発生します。
例えば、あるプロジェクトは`requests`というモジュールを利用する場合、
`pip install requests==2.0`としてインストールした場合、別プロジェクトで1.0を利用したい場合、インストールができません。

`venv`はこのようなパッケージバージョンの競合を回避するために仮想環境を作成するツールとなります。

# venvコマンド

## 仮想環境の作成
venvコマンドで仮想環境を作成します。.venvは作成する仮想環境名になります。仮想環境名は任意で構いません。コマンドを実行するとフォルダ「.venv」が作成されます。
“`bash
python3 -m venv .venv
“`

## 仮想環境のアクティベート
activateコマンドで

AmazonLinux2にPython3.13.0rc1をインストールしてThreadの性能を比較してみた

8月1日にPython3.13.0rc1がダウンロード可能になりましたので、AmazonLinux2に入れ簡易スクリプト使ってThreadingの性能を3.9.19と比較してみました。リリース内容は以下のページから確認できます。

https://pythoninsider.blogspot.com/2024/08/python-3130-release-candidate-1-released.html

# 前提
OS：Linux amazonlinux2 4.14.348-265.565

# 1. 必要packageのインストール
ビルドに必要となるpackageを入れておきます。
“`bash
yum install -y bzip2 bzip2-devel gcc git libffi-devel openssl11 openssl11-devel readline readline-devel sqlite sqlite-devel zlib-devel libdb-devel gdbm-devel xz-devel tk-devel uuid-devel
“`

公

夏休みの宿題① ~mod7占い~

paizaの問題キャンペーンが始まっているので夏休みの宿題がてらに解いてみました✨
まずはウォーミングアップとpaizaの使い方になれるため、まずはこちらの問題を解いてみました🎵

https://paiza.jp/works/mondai/s_rank_skillcheck_sample/mod7

# 結果
入力の仕組みに戸惑いましたが、無事100点取ることができました！


解き方は、Pythonのcombinationsライブラリを活用して、配列の中にある数字3組で組み合わせを作成し、後は配列ごとに加算して7で割れるかどうか判定するだけです。

うーん…もっと最適化できる気がする…

WindowsでのPythonスクリプト実行時のUTF-8問題と解決策

## 問題の根本

WindowsでのPythonスクリプト実行時、システムのデフォルトエンコーディング（多くの場合Shift-JIS）とUTF-8で書かれたスクリプトとの間で不一致が発生し、文字化けや実行エラーを引き起こします。

## 解決策：UTF-8 Mode (PEP 540)

Python 3.7で導入されたUTF-8 Modeは、この問題に対する主要な解決策です。

### 主な特徴

1. Pythonのデフォルトエンコーディングをシステム設定に関わらずUTF-8に設定
2. ファイルシステムエンコーディングは変更されない
3. 新しく開かれるファイルのデフォルトエンコーディングがUTF-8になる

### 有効化方法

– 環境変数 `PYTHONUTF8=1` を設定
– コマンドライン引数 `-X utf8` を使用

## 影響

1. Pythonスクリプトファイル（.py）: すべてUTF-8として読み込まれる
2. コンパイル済みライブラリ（.pyc, .pyd, .so）: UTF-8 Modeの影響を受けない
3. 外部ファイルの読み書き: 明示的な

二次元〜多次元正規分布データの生成

昔，以下のような関数を作りました。
2次元正規分布から，k次元正規分布までに対応しています。
指定した相関係数の通りのデータを作ります。

—

## 指定された相関係数行列を持つ変数の生成

特定の相関係数行列を持つ多変量データを生成する。

“`python
import numpy as np
from scipy.linalg import eigvals, inv, svd, cholesky
from scipy.stats import zscore

def gendat(n, r):
#
#
def trimat(x):
l = len(x)
n = int((np.sqrt(1 + 8 * l) + 1) / 2)
if l != n * (n – 1) / 2:
raise Exception(“length of vector is not just required”)
r = np.tri(n, n, -1)
r[r ==

【クソ問題】みなさんはこんな問題が出たらどうしますか？

## この記事で紹介するオリジナル問題

### 問題文
0以上100000以下の**有理数**、`a`、`b`、`c`が与えられます。`a+b=c`になる場合は`Yes`を、そうでなかったら`No`を出力しなさい。

### 入力
“`
a b c
“`

## WAのコード

“`python
a, b, c = map(float, input().split()) # a,b,cという変数に半角区切りで入力をfloat型で受け取る
if a + b == c:
print(“Yes”) # もしa+b=cだったらYesと出力
else:
print(“No”) # もしそうでなかったらNoと出力
“`

一見あってそうに見えますよね。何が違うのでしょうか？

## 解説と理由

### WAになるサンプルケース

次のような入力を考えてみましょう。

“`
0.1 0.2 0.3
“`

この入力で先ほどのコードを実行してみてください。すると、不思議なことに、

“`
No
“`

と返ってきますよね？

ここで「まさか」と思う人も多いはずです

Visual Studio Code 覚えてほしいショートカット

# はじめに
こちらは初心者向けです。
一気に全部覚えようとするのではなく、３個ずつ意識していくことが覚えるコツです！

# 1. 覚えておきたいショートカット一覧
#### 必須（全員覚えるべき）
| 名称 | ショートカット | 説明 |
|:—|:—|:—|
| コメントの切り替え | “`Ctrl + /“` | コメントアウトの切り替えが可能 |
| デバッグの実行 | “`F5“` | プログラムの実行・デバッグ |
| ターミナルを表示（非表示） | “`Ctrl + @“` | ターミナルの表示・非表示を切り替えが可能 |
| 新しいターミナル | “`Ctrl + Shift + @“` | 新しいターミナルを開く |
| ドキュメントのフォーマット | “`Alt + Shift + F“` | コードのインデント（段落）をきれいに整えてくれます。
※　HTML/CSS 〇　Python ×（フォーマッタの追加が必要） |

#### 推奨（エンジニアになる人は覚えるべき）
| 名称 | ショートカット | 説明 |
|:–

（Pythonista対応）Pythonでクリップボード内の文字を箇条書きに変換する

# はじめの前のおねがい
できれば「いいね♡」をお願いします。励みになります。

# はじめに
このコードは**Python3**に対応したクリップボード内の文字を

1. 箇条書きに変換する
1. 箇条書きが数字のものを特定の頭文字に変換する
1. 箇条書きそのものを削除する

といったことをするためのものです。

# このコードの目的
こういう操作は基本的にはエディターでできる機能ではありますが、クリップボード内を自動検知して再出力できたら、エディターを使用中に新規ウィンドウを開いたりといった一手間が減らせれば良いと思い作成しました。

# 本コードを実行するとどうなるか
本コードを実行すると、変数「mode」の内容が

“`zsh:mode = ‘NUM’の場合：
箇条書き
　　↓
1. 箇条書き
“`

“`zsh:mode = ‘DEL’の場合：
1. 箇条書き
　　↓
・箇条書き
“`

“`zsh:mode = ‘NONE’の場合：
1. 箇条書き
　　↓
箇条書き
“`
といった出力をします。

# 注意点
1. このコード冒頭に書かれている変数で機能を切り

Poetry executableってどこ？～PycharmにおけるPoetryの導入について～

# 背景
Pycharmにおいてパッケージの管理を行うのはデフォルトでpipである。
ところが調べたところによるとpoetryだとパッケージ間の依存関係の問題を解決しやすいため、poetryを導入することを決意した。

# 動作環境
動作環境は下記のとおりである。
OS：windows10
Pycharm Community Edition 2022.3.2

# 課題
[Pycharm公式ドキュメント](https://pleiades.io/help/pycharm/poetry.html)に従ってpoetryを導入した。
途中まで順調だったが”Poetry環境を作成する”の
>Python インタープリターの追加ダイアログの左側のペインで Poetry 環境を選択します。

で躓いてしまった。
具体的には、リンク先の画像を見てもらうと分かるだろうが、Poetry executableにどこのPathを指定するのかがわからなかった。

# 解決方法
[Pycharm公式コミュニティの掲示板](https://intellij-support.jetbrains.com/hc/en-

Ansible 2.17.2→2.16.3にダウングレードする方法

# 1. 結論
“`shell_session
$ pipx uninstall ansible
$ pipx uninstall ansible-core
$ pipx install “ansible-core=2.16.3”
$ pipx install ansible
“`

# 2. 前提条件
* pipxを導入済みであること

（参考：[pipx install pipx](https://zenn.dev/speg03/articles/ba73af845e029a)）

# 3. 背景
`ansible.builtin.dnf` を実行すると以下エラーが発生した。

“`
The full traceback is:
Traceback (most recent call last):
File ““, line 12, in
File ““, line 971, in _find_and_load
File “

MaxScriptからPythonを呼び出す

自分へのメモも兼ねて、Qitaに記事を投稿します。

今回は、MaxScriptからPytyonを呼び出す方法にはまったので記事を書いてきます。

# 検証環境

3DS Max 2024

# MaxScriptとは

MAXScript は、3ds Max のビルトイン スクリプト言語です。
詳しくは[こちら](https://help.autodesk.com/view/3DSMAX/2025/JPN/?guid=GUID-FE40F021-5444-4709-BF08-DF1F1F0960C3)をご参照ください

# やりたかった事

やりたかった事としては、MaxScriptからPythonを呼び出すという事になります。
順を追って説明して行きます。

1. **『MaxScript』スクリプトと『Python』スクリプトは独立しており、それぞれ違う目的で作られたものである**
1. **『MaxScript』スクリプトは、機能が固まったツールとなっている**
1. **『Python』スクリプトは、追加で付ける機能が別途Pythonで作成されてしまった形となっている**

ImportError: cannot import name ‘ops’ from ‘keras’の原因を予想しながら解決した話

# はじめに
Tensorflowを用いて機械学習環境を構築していた際、下記エラーに遭遇しました。
“`
ImportError: cannot import name ‘ops’ from ‘keras’ (/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/keras/__init__.py)
“`

Stackoverflowではkerasのバージョンを上げれば解決するとありましたが、kerasとtensorflowのバージョンを上げたくなく対応策を模索しました。
https://stackoverflow.com/questions/78010704/cannot-import-name-ops-from-keras

エラーから原因を予想しつつ、色々と対応考えることで何とか解決できたので、参考になればと思い、記事にしました。

# 環境
エラーが出た環境は以下の通り
* Windows 11 Pro
* Docker Engine v20.10.21
* Python 3.10.12
* tensorflow 2.14.1
* keras 2.

十億連勝 (paizaランク S 相当)を考察する

# 十億連勝 (paizaランク S 相当)を考察する

**paiza×Qiitaコラボキャンペーン** ということで
[**十億連勝 (paizaランク S 相当)**](https://paiza.jp/works/mondai/real_event/continuous_winning)
を題材に、アルゴリズムの改善について考察してみたいと思います。

## まずは問題文通りに実装する

この問題のように組み合わせに対する処理を行う場合は、大きく2通りあるかと思います。

1. 再帰処理を行う
再帰処理を行う場合一般的には深さ優先探索となります。

2. ループで行う
一般的には幅優先探索となります。

説明だけだとわかりづらいので、まずは問題文通りのアルゴリズムをそれぞれの方法でC言語で実装してみます。

既に動くものからチューニングを行っていくと、正解がわかっている状態でチューニングができるのでデグレードを起こしにくくなります。デバッグも入れて処理の流れも見られるようにしておきます。

(ただし入力が大きいデータの場合、このバージョンでは動作しないの