- 1. 【合格体験記】Python 3 エンジニア認定実践試験
- 2. 日本銀行からデータを取得する
- 3. 広い海で遊ぶゲーム。
- 4. ヨーロッパ中央銀行(ECB)からデータを取得する
- 5. Pythonで Yahoo! ファイナンス の情報を取得する。
- 6. plotlyで好きなフォントで画像に出力する
- 7. そうだ、Pythonで、OS的な、何かを作ろう.①
- 8. 彼女を励ますために、Azure OpenAI Serviceでくまきち(kmakici)LINE botを作った #3
- 9. 統計学のサンプルサイズ、標準誤差、標準偏差、母集団の標準偏差について
- 10. DiscordBotをPythonからGoにリプレイスした話
- 11. Windowsで人工知能を開発するためのGPU仮想環境を最速で構築する。
- 12. 16行を1行に短縮！初学者向け「文字の一致」簡単コーディング【Paiza RankD】
- 13. 知財のあれこれをPythonで何とかする
- 14. pythonでgnuradio その16
- 15. 【Python】transitionsで状態遷移実装
- 16. e-Stat APIを利用して政府統計データを取得する
- 17. 「十億連勝 (paizaランク S 相当)」を O(N)で解く【Python3】
- 18. 加速度
- 19. Python 日付計算を簡単に行うdatetimeモジュールの使い方
- 20. Github Actionsを使ってAWS Lambdaを自動デプロイしてみた
【合格体験記】Python 3 エンジニア認定実践試験
## はじめに
前回に続き、Python 3 エンジニア認定実践試験の受験所感を記事にしようと思います。
Python 3 エンジニア認定データ分析試験は以下記事にしているので、よろしければ併せてご覧ください。https://qiita.com/mmm_qiita/items/77f6050acb9254d4d04a
## Python 3 エンジニア認定実践試験とは
概要は以下となります。:::note warn
記事投稿時の情報となり、内容が変更される可能性がありますので、受験される際はご自身でもお調べいただくことをおすすめいたします。
:::| 内容 | 詳細 |
| —- | —- |
| 主催 | 一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会 |
| 試験内容 | ・より実践的なPython文法を出題
※Python 3 エンジニア認定基礎試験の上位資格 |
| 試験時間 | 75分 |
| 試験形式 | 選択式 |
| 問題数 | 40問 |
| 合格ライン | 70%（28問以上の正解で合格） |
| 受験料金 | 一般: 13,200円（
日本銀行からデータを取得する
下記の日銀のページの主要統計データ表からデータを取得するコードです。
https://www.stat-search.boj.or.jp/index.html## 全てのデータを取得する
“`
import pandas as pd
import japanize_matplotlib
import matplotlib.pyplot as plturl=[
‘https://www.stat-search.boj.or.jp/ssi/mtshtml/bp01_m_1.html’,
‘https://www.stat-search.boj.or.jp/ssi/mtshtml/pr01_m_1.html’,
‘https://www.stat-search.boj.or.jp/ssi/mtshtml/ff_q_1.html’,
‘https://www.stat-search.boj.or.jp/ssi/mtshtml/bs02_m_1.html’,
‘https://www.stat-search.boj.or.jp/ssi/mtsh
広い海で遊ぶゲーム。
### 広い海で遊ぶゲーム。スペースキーを押すと発射。
カーソルキーで移動です。
“`python
import os
import webbrowser
from http.server import SimpleHTTPRequestHandler, HTTPServer
import threading# HTMLコードを生成
html_content = “””
ヨーロッパ中央銀行(ECB)からデータを取得する
ヨーロッパ中央銀行（ECB）は最近、新しいデータポータルを開設しました。これにより、研究者やアナリストは、経済や金融データの宝庫にアクセスできるようになりました。この新しいデータポータルは、旧来の統計データウェアハウスに取って代わり、より使いやすくなっています。
## ステップ1
まず、新たに導入された ecbdata ライブラリを使います。ecbdata ライブラリは、ECBデータポータルから自動的にデータをダウンロードできるように設計されたPythonパッケージです。ほんの数行のコードで、最新の経済指標や銀行統計などにPython環境から簡単にアクセスできます。
“`
pip install ecbdata
“`## ステップ2
下記から取得したいデータのシリーズidを取得
https://data.ecb.europa.eu/data/data-categories#total## ステップ3
データを取得しグラフにする
コードを実行することで、2010年以降のユーロ圏のインフレ率データを取得し、グラフに表示できます。
“`
import pandas a
Pythonで Yahoo! ファイナンス の情報を取得する。
# はじめに
株価や為替、主要な株式指などの情報を簡単に取得できる yfinance。スクリーニングに使えそうなので調べてみた。# 目次
+ [yfinanceでできること。](#yfinanceでできること)
+ [株情報](#株情報)
+ [銘柄の情報を取得する。](#銘柄の情報を取得する)
+ [企業の財務三表を取得する。](#企業の財務三表を取得する)
+ [配当金の情報を取得する。](#配当金の情報を取得する)
+ [株価を取得する。](#株価を取得する)
+ [為替情報](#為替情報)
+ [各種指標情報](#各種指標情報)## yfinanceでできること。
yfinanceは、Pythonで株価や為替、主要な株式指数などの情報を取得できるライブラリ。“`pip install yfinance“`でライブラリをインストールする。株価を自分で指定した期間、間隔で取得できるのでグラフにしてチャートにすることもできる。また、企業の財務三表や配当金情報など、Yhaoo! ファイナンスで取得できる情報はほぼ取得できるので、企業情報を調
plotlyで好きなフォントで画像に出力する
plotlyでpngやjpgなどに出力するとき、日本語が豆腐になることがあります。
matplotlibだと [japanize-matplotlib](https://pypi.org/project/japanize-matplotlib/) をimportすれば解決します。plotlyはhtmlに出力するだけなら特に指定せずに日本語を出してくれますが、画像に `write_image` すると豆腐になるのを直す必要があります。
ということで、本記事では画像出力を**好きなフォントにする**方法について紹介します。
※なお、Google colabで実行してます。ほかの環境でも同じことはできるはずなので、ChatGPT先生にでも聞いてください。
# 手順１．install
plotlyの出力
そうだ、Pythonで、OS的な、何かを作ろう.①
# そうだ、Pythonで、OS的な、なにかを作ろう。
Dレベルです.#### その①~どんなやつか、最後にどうなるか。
最後にどうなるかを説明します。
### なんで、思いついたか
ubontu弄りながら、遊んでるときにCで作ろうと思ったけどC難しいからpython…pythonをCにへんかんすれば….### 最終形態.
画像を見れば、わかりますが、
`ls`や、`cd`などのbashコマンドを実装しています。
`basic`で、BASICを実行できるようにしました。
ちなみに、BASICの`GOTO`は、なぜか、無理で、10 20 30の書き方をすると無言の圧が来ました。きちんと、コマンド入力で、フォルダの位置も表示できます。
何もなしで、エンターを送信しても、bashが動作します。
では、最初に実際に書いたものを見てください(
彼女を励ますために、Azure OpenAI Serviceでくまきち(kmakici)LINE botを作った #3
# はじめに
「くまきち(kmakici)LINE bot」について、LINE Developer CommunityのLT大会で発表させていただきました。https://linedevelopercommunity.connpass.com/event/325390/
当日の様子は以下YouTubeをご覧ください。
[](https://youtu.be/nBLzpTUILMU)
**今回は、動画の[28:36](https://youtu.be/nBLzpTUILMU?t=1716)～アドバイスいただいた内容を実装してみます。
ついでに、高速化と低コスト化も図ります。**#1の記事は以下になります。
https://qiita.com/banquet_ku
統計学のサンプルサイズ、標準誤差、標準偏差、母集団の標準偏差について
## サンプルサイズ、標準誤差、標準偏差、母集団の標準偏差について
統計学において、母集団全体の特性を理解するためにサンプルを抽出し、そこから得られる情報を元に推定を行います。このプロセスで重要な概念が、サンプルサイズ、標準誤差、標準偏差、そして母集団の標準偏差です。
### サンプルサイズ
サンプルサイズとは、母集団から取り出されたデータの数を指します。サンプルサイズが大きくなるほど、サンプル平均は母集団平均に近づきやすくなります。これは、大きなサンプルがより多くの情報を含んでおり、母集団全体をより正確に反映する可能性が高くなるためです。### 標準誤差
標準誤差（Standard Error, SE）は、サンプル平均がどの程度母集団平均から離れているかを示す不確実性の指標です。標準誤差は次の式で計算されます：1. 標準誤差 (Standard Error, SE) の式:
“`math
SE = \frac{\sigma}{\sqrt{n}}
“`
ここで、
σ は母集団の標準偏差、n はサンプルサイズです。
この式からわかるように、サンプルサイズが大きく
DiscordBotをPythonからGoにリプレイスした話
# はじめに
こんにちは。社会人1年目のサーバーサイドエンジニアのマグロです。
コロナの熱にうなされながら書いてます。今回は「1周年！若手エンジニアふんわりLT Day！」で発表した「DiscordBotをPythonからGoにリプレイスした話」をしていこうかと思います。
https://wakate-funwari-study.connpass.com/event/323430/
# bot概要
以下はリプレイス前のBotのコードです。https://github.com/maguro-alternative/discordfast
機能は
– LINEとのメッセージ連携
– ボイスチャンネルの入退室通知
– Web版VOICEVOXによる読み上げ機能
– niconico,YouTubeのWebhook通知
– 上記を管理するadminページになります。
botは“`pycord“`、webは“`FastAPI“`&“`jinja2“`&“`bootstrap“`を採用しています。
# 負債一覧
– Pythonで導入しているパッケージが多い。
Windowsで人工知能を開発するためのGPU仮想環境を最速で構築する。
おはこんばんにちは。普段はnoteに生息しているので勝手がわからず困惑しています。
ファイル関係のインストールやダウンロードの待機時間で書いている炬燵記事なので、わかりやすさよりも備忘として残す意味合いを強めに最速で走ります。というか意外と調べても依存関係全部カバーしている記事がなくて苦戦を強いられたので一応書き残します。rapids?あれはカスです。てかコマンド全部忘れた。大体ディスコだっけ。普通にカスなのでマークダウンを覚えていない。待機時間の暇つぶし用におすすめのネット小説を置いておきます。無職転生並みにアニメ化してほしかった。一番好きなキャラはエル・シドです。とてもエルの民とは思えないところがいい。
https://kakuyomu.jp/works/1177354054886943247
本題に移ります。以下のコードは基本的に作成した環境上でのコマンド入力を前提としています。決してｐｈｐ２回も打つとかめんどくｓとか思ったわけじゃないです。
#環境（2024年8月16日時点）
コマンド違った
・Windows11 ブンツ22.04？ WSL2 Python3.11 A
16行を1行に短縮！初学者向け「文字の一致」簡単コーディング【Paiza RankD】
# この記事の内容
この記事ではPaizaのRankD相当の「文字の一致」のコードを16行から1行に短縮することを通して、基本的なコーディングについて学びます。初学者でも簡単に理解できるようステップバイステップで解説したいと思います。# 問題
#### 概要
与えられた2つの文字列が一致していればOK、一致していなければNGと出力せよ。
#### 詳細
https://paiza.jp/works/mondai/d_rank_skillcheck_sample/diff_str# 文字列が一致するとは？
そもそも2つの文字列A,Bが一致しているとは次のように表現することができます。
– 文字列Aと文字列Bの長さが等しい
– 文字列Aと文字列Bのi文字目がすべて等しいこのことを利用して素直に実装すると次のようなコードになります。
[結論（1行コード）だけ見たい方はこちら](###削減5による解答コード（2行）)
#### 解答コード（16行）
“`Python
A = input()
B = input()
equal_flg = True
if len(A)
知財のあれこれをPythonで何とかする
### キーワード検索を何とかする
商用DBでもJ-Platpatでも一度リスト化したものを後でまた別の条件で絞り込みたい、ということはよくあるのではないでしょうか。今回はいったんExcel形式でリスト化した特許リストを別のキーワードで絞り込むための手法を紹介したいと思います。今回のツールは以下のような条件で絞り込みを行うためのツールとなります。
（キーワード１ or キーワード２）and(キーワード３ or キーワード４)and・・・・
or条件で並べられるキーワード数とand条件の数が自由に設定できることがポイントです。今回の例ではJ-PlatpatでダウンロードしたCSVファイルを処理するように作成しています。
“`program1.py
#part1 検索キーワードを含む行を抽出
import openpyxl
mtchnum =17 #マッチ数の列を設定
target =8 #サーチ対象（要約）の列を設定
srchwrd =[[“アプリケーション”,”ＯＳ”]]#検索ワードの設定wb =openpyxl.load_workbook(“特実_国内文献.xls
pythonでgnuradio その16
# 概要
pythonでgnuradioやってみた。
blocks調べてみた。# A
Abs
Adaptive Algorithm
Add
Add Const –
Add System Time
Additive Scrambler
AGC
AGC2
AGC3
Alaw Audio Decoder
AM Demod –
Amplitude Balance
And
And Const
Argmax
Async CRC32
ATSC Deinterleaver
ATSC Depad
ATSC Derandomizer
ATSC Equalizer
ATSC Field Sync Checker
ATSC Field Sync Mux
ATSC Interleaver
ATSC Pad
ATSC Randomizer
ATSC Receive Pipeline
ATSC Receiver FPLL
ATSC Receiver SYNC
ATSC Reed–Solomon Decoder
ATSC RS Encoder
ATSC RX Filter
ATSC Trellis Encode
【Python】transitionsで状態遷移実装
# 概要
Pythonのパッケージである `transitions`で状態遷移処理を実装する際のノウハウを、
サンプルソースを元に記載する。# サンプルソース
“`python
from transitions import Machine# 状態の定義
states = [‘A’, ‘B’, ‘C’]# 状態遷移の定義
transitions = {‘trigger’: ‘fromAtoB’, ‘source’: ‘A’, ‘dest’: ‘B’}# Modelインスタンスの生成
model = Model()# Machineインスタンスの生成
machine = Machine(model=model, states=states, initial=’A’, auto_transisitons=False)# Modelクラスの宣言
class Model(object):
# 状態Bに遷移した時の処理
def on_enter_B(self):
print(‘State transition to B’)
“`# サンプルソースに対す
e-Stat APIを利用して政府統計データを取得する
## 1. アプリケーションID（APIキー）の取得
まず、e-Stat APIを利用するためには、アプリケーションID（APIキー）を取得する必要があります。これは、e-Statの公式サイトでユーザー登録を行い、API利用の申請を行うことで入手できます。
https://www.e-stat.go.jp/## 2.統計コードを確認する
統計コードは、e-Statのページで各統計に割り当てられた8桁のコードです。下記のページから確認できます。これをリクエストのパラメータとして使用します。
https://www.e-stat.go.jp/stat-search/database?page=1
## 3. 統計表IDを取得
次に、統計表IDを取得するためには、統計表情報取得APIを使用します。このAPIは、特定の統計調査に関する統計表のリストを取得するために使用されます。“`
http://api.e-stat.go.jp/rest/3.0/app/json/getStatsList?appId=あなたのアプリケーションID&statsCode=統計コード
“`
統計表I
「十億連勝 (paizaランク S 相当)」を O(N)で解く【Python3】
## 概要
paiza x Qiita コラボキャンペーンの問題「十億連勝(paizaランク S 相当)」を $O(N)$ で解きます。
https://paiza.jp/works/mondai/real_event/continuous_winning/
## O(N^2) 解法
公式解説にあるように、DP テーブルのキーとして
(どこまで見たか, 現在の連勝数, ちょうど X 連勝達成フラグ)
を持ちます。`v = dp[i-1][num][flag]`からの遷移は次のようになります。
– $A_i$ 連勝すると$X$連勝をオーバーするとき（$\mathrm{num} + A_i > X$）は
– `dp[i][0][flag] += v*(X-num)` （$X$ 連勝未満で負ける）
– `dp[i][0][true] += v` （$X$ 連勝ちょうどで負ける）
– 連勝がオーバーしないときは
– `dp[i][num+A[i]][flag] += v`（全勝する）
– `dp[i][0][flag] += v*A[i]`（どこか
加速度
“`
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 定数の設定
m = 1.0 # 質量 [kg]
v = 10.0 # 等速運動の速度 [m/s]
rho = 5.0 # 曲率半径 [m]# 時間の設定
t = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100) # 0から2πまでの時間# 円運動のパラメータ
x = rho * np.cos(t)
y = rho * np.sin(t)# 速度ベクトル
vx = -v * np.sin(t)
vy = v * np.cos(t)# 単位接線ベクトル (t)
tx = vx / v
ty = vy / v# 主法線ベクトル (n)
nx = -np.cos(t)
ny = -np.sin(t)# 向心力の計算
Fc = m * (v ** 2) / rho# 結果の表示
plt.figure(figsize=(6, 6))
plt.plot(x, y, label=’Path of motion’)
plt.quiver(x,
Python 日付計算を簡単に行うdatetimeモジュールの使い方
## はじめに
こんにちは！今回は、Pythonで日付や時間の計算を簡単に行うための`datetime`モジュールの使い方について解説します。中級者の方々にも新しい発見があるよう、実践的な例を交えながら説明していきます。
## 1. datetimeモジュールの基本
まずは、`datetime`モジュールの基本的な使い方から見ていきましょう。
“`python
from datetime import datetime, timedelta# 現在の日時を取得
now = datetime.now()
print(f”現在の日時: {now}”)# 特定の日時を作成
specific_date = datetime(2024, 8, 15, 12, 30, 0)
print(f”指定した日時: {specific_date
Github Actionsを使ってAWS Lambdaを自動デプロイしてみた
## 概要
AWS Lambdaに設定している関数を修正・機能追加する際にコードを手動でコピペするのは手間なので、Githubで管理しているコードが更新される度に自動でLambdaに反映(デプロイ)する方法をまとめました。管理対象のコードは[こちら](https://qiita.com/hasesho/items/262204013cd4a77e35ac)の記事で作成したものを想定しております。
基本的に以下の記事を参考にさせていただきました。
https://dev.classmethod.jp/articles/lambda-github-actions/## 前提
– 既にLambda関数に使用しているソースコードはGithubで管理している状態。
– 構成は以下を想定
