PC-Arduino間 Python経由 シリアル通信備忘録 - Qiita
目的 本稿の目的は, Python を用いて Arduino とシリアル通信を行い, 更に同通信により得た値を数値として処理できるようにすることである. 目標 PC側から Arduino にデータを送信, その内容に応じて Arduino の動作を変化させる PCが, Arduino から受信したデータを数値的に処理できるようにする 具体的目標 PCから文字データを送信し, ArduinoのLEDの明滅を操作するプログラムを組む 超音波距離センサ HC-SR04 から得たデータから数値を取り出すプログラムを組む 上記プログラム言語には Python 3.x を利用する 準備 Arduino Uno Rev.3 USBケーブル LED ジャンパワイヤ 4本 HC-SR04 Python 3.x , Arduino IDE Python モジュール : PySerial 環境 Windowsだ
ExcelにPythonが搭載？ - Qiita
自分は、1年前からPythonを使い始めました。Pandasを始めとするPythonのデータサイエンス用のライブラリーは便利です。 つい最近、マイクロソフトがExcelにPythonを搭載することを検討しているというニュースが流れました。VBAとは長い付き合いなので、前半でVBAよりPandasが数倍便利だということを書いて、後半でExcelにPythonを搭載されることへのコメントを書くことにします。自分は、ExcelはデータのためのGUIツールとしては便利で役に立つツールだと思っています。ただ、VBAの方が長年放置されていて最近の言語としては落第なのでPythonが搭載されることを期待したいと思っています。急遽テーマを変更したので、時間がなくて以下は「Excel VBA Advent Calendar 2017 20日目」の記事と同じにしてしまいました。 「ExcelにPythonが搭
pandas で 3 次元のデータ構造を扱う - Qiita
3 次元のデータを扱う pandas におけるデータ構造として主要なものに 1 次元つまり線の Series と 2 次元つまり表形式の DataFrame があります。これは pandas における主要なオブジェクトであり Python for Data Analysis でも詳しく解説されています。 しかし実はもう一つ主要なオブジェクトがあります。それが Intro to Data Structures でも 3 つ目に登場する 3 次元の Panel です。 この 3 次元のデータ構造は、たとえば毎日の表データから任意の数値を取り出して時系列のログに関する統計分析をおこないたいといった用途において役立ちます。 Panel オブジェクトを作る Panel は辞書形式にした DataFrame または 3 次元の ndarray を引数にとることで生成することができます。具体的にやってみ
Perl、Python、PHP、Rubyについて - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 今更ながら、比較というか、意見を述べる。ただの自己満足と私的見解。 誕生の歴史的経緯 それぞれの言語が作られた経緯と目的を知ることは、その言語を使う意味で重要であると思う。 Perl前の時代 Perl前の時代、世の中にはC言語のようなコンパイル言語しかなく、コンパイルせずに処理ができるのはシェルやsedやawkぐらいしかなかった。ちょっとしたテキストを自動的に処理したいが、C言語とかで本格的に作成するような物ではないとき、人はみんな、シェルスクリプトとしてUNIXのコマンドを並び立てて処理していた。sortやtestなどの便利なコマンド
[Python] CufflinksでPandasのデータフレームをPlotlyに一発描画 - Qiita
はじめに 以前、[Python] Plotlyでぐりぐり動かせるグラフを作るの記事で、インタラクティブなグラフを描画することができるPlotlyというライブラリを紹介しました。ただ、Plotlyの描画に至るまでに唱える呪文をいまいち覚えきれず、毎回どこかからコピペをしており、手軽に使用できないかなと常々思っていました。 そんな状況で、Cufflinksという、Pandasのデータフレームから、Plotlyを用いたグラフを一発で描画するライブラリを見つけたので紹介します。 Cufflinksのインストールと使いかた インストールは、pip install cufflinksで完了です。 描画するには、Cufflinksをインポートしてから、df.plot()と同じように、df.iplot()と打ち込むだけと簡単！ import pandas as pd import numpy as np
![[Python] CufflinksでPandasのデータフレームをPlotlyに一発描画 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f10ad2a80f63a0a0a439244b2be3af66353db98e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnFpaXRhLWltYWdlLXN0b3JlLnMzLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkYwJTJGNjE0NjglMkZwcm9maWxlLWltYWdlcyUyRjE0NzM2OTU2NjQ_aXhsaWI9cmItNC4wLjAmYXI9MSUzQTEmZml0PWNyb3AmbWFzaz1lbGxpcHNlJmZtPXBuZzMyJnM9ZWE0NWMzNTIzOTlkMDdjMjFmNTZlNGJkMzE2OTk1NWY%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253Df86bbceb36a2b1fb9e87276eb69a5313%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk2MCZoPTMyNCZ0eHQ9JTVCUHl0aG9uJTVEJTIwQ3VmZmxpbmtzJUUzJTgxJUE3UGFuZGFzJUUzJTgxJUFFJUUzJTgzJTg3JUUzJTgzJUJDJUUzJTgyJUJGJUUzJTgzJTk1JUUzJTgzJUFDJUUzJTgzJUJDJUUzJTgzJUEwJUUzJTgyJTkyUGxvdGx5JUUzJTgxJUFCJUU0JUI4JTgwJUU3JTk5JUJBJUU2JThGJThGJUU3JTk0JUJCJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmdHh0LXBhZD0wJnM9ZDM2MzAwNGIxNWZiYWI1ODI0Nzk5MThlMTljMWQwNDY%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBpbm9vcnkmdHh0LWNvbG9yPSUyMzFFMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtcGFkPTAmcz0xZjk5MjgyMmJlYjBlNjM4NzllZDcyZjJmMDY3YjBhMA%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D102db334c6cfb997abbaec313e8b4ff4)
Qiitaの記事とJupyter notebokとの相互変換 - Qiita
はじめに Qiitaの記事をJupyterで見たいとき、コピペでもいいですが、一括して変換できるようにプログラムを作ってみました。 Jupyter notebookからMarkdownへ まずは、Jupyter notebookからMarkdownへ変換してみましょう。 Jupyterの"File"メニューの"Download as"からもできますが、Pythonでやってみます。 以下のコードを"make_md.py"とし、下記のようにすると、結果を画面に表示します。 python make_md.py "ファイル名" "raw"の場合、preタグで囲んでいます。 "code"の場合、"py3"にしています。 import sys, yaml if len(sys.argv) < 2: exit() try: with open(sys.argv[1], encoding='utf-8')
【備忘録】Pythonにおけるアンダースコア"_"の役割について - Qiita
アンダースコア"_"の役割 Pythonのサンプルコードを読んでいて、 def __init__(): であったり、 def _variable_hogehoge(x): みたいなアンダースコア二つ又は一つで書かれるのをよく見る。 アンダースコア二つで定義される関数は外部の参照を受けないもの。この場合、アンダースコアで囲う。 アンダースコア一つで定義される関数は参照はできるが、基本的に外部から参照しない ということを慣習化させたものらしい。 ここまでは知っていたが、こんなサンプルコードの一文が _, loss_value = sess.run([train_op,loss]) なんのアンダースコアなのかなーと思い調べてみたところ "Python で使わないタプルの値は “_” (アンダーバー) に代入するというプラクティス" ようは、使わない返り値に変数を割り当てるのはナンセンスだから、ア
datetimeで曜日を調べる - Qiita
pythonのdatetimeモジュールで曜日を調べるにはweekdayメソッドを使うといい。 weekdayメソッドはオブジェクトが作る日付の曜日を0-6の数字で返してくれる。 0が月曜日、1が火曜日で6が日曜日なので月〜日を格納したリストを用意しておけば曜日に変換できる。 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import sys from datetime import * from time import * print "以下の形式で日付を入力してください 例：'2016/07/30'." user_input_date = raw_input("日付:") yobi = ["月","火","水","木","金","土","日"] while user_input_date != "bye": try: a = datetim
Jupyterのショートカット - Qiita
Jupyterのショートカット。意外にまとめたサイトを見なかったので、よく使うものを備忘録的に。 esc を押してコマンドモード Enter:セルの編集 L :行番号表示。再度押すと非表示 M: マークダウンモード Y: コードモード C:セルのコピー V:コピーしたセルのペースト K:上のセルに移動 J:下のセルに移動 A:上のセルの選択 B:下のセルの選択 DD:セルの削除 Space:スクロールダウン Shift + Space: スクロールアップ セルの編集モードの時 Shift+Enter:セルの実行、次のセルへ移動 ctrl +Enter:セルの実行のみ 他にはこちらにも英語の記事がありました。全部のショートカットは試していませんが、上のものは、自分で確認しています（ただし確認はMacでしかしてません）。ゴメンナサイ！ (escを押してコマンドモードに切り替わるというように記載
pandasで様々な日付フォーマットを取り扱う - Qiita
新生活応援期間中とのことですので，"pandas"の使い方，特に日付フォーマットについて取り上げたいと思います．「Pythonはデータ分析に強い」という評判がありますが，これは以下のような「定番」パッケージによって実現されています． "pandas" for representing and analyzing data "NumPy" for basic numeriacal computation "SciPy" for scientific computation including statistics "StatsModels" for regression and other statistical analysis "matplotlib" for visualization （以上，"Think Stats" より引用．） pandas は，Seriesオブジェクト(１次元
Python の Lint (文法チェッカ) まとめ - flake8 + hacking を使う - - Qiita
直すのが大変そうな時も pyformat や isort など補助してくれそうなツールがある。 2015-08-11 追記 (既に修正済み): PEP 257 周りの説明で事実の誤認があった。 hacking だけでは PEP 257 のチェックはしないようだ。 flake8-pep257 をインストールすることでチェックできる。 エディタの補助 可能な限りはやく気がつくため、エディタのプラグイン等で自動チェックできるなら、した方がいい。 以下は代表的なエディタでの flake8 でチェックするプラグイン。 これらの機能を取り込んだ IDE 化するプラグインもあるので、好きな方を使おう。 Vim ... vim-flake8 Emacs ... flymakes-python-pyflakes Sublime Text ... Python Flake8 Lint Atom ... lin
Sublime Text 2と3のざっくりとしたPluginまとめ - Qiita
仕様書 2,3それぞれのインストールしてあるやつ覚え書き。自分用。動作環境はMac。随時更新します。間違ってるとこあるかも。 Sublime Text 2 Package Control パッケージをインストールするやつ Gist コードの断片をあげるほう TrailingSpaces 全角スペース教えてくれるやつ Abacus イコールで行揃えしてくれるやつ FindKeyConflicts ショートカットキーの重複確認するやつ Goto-CSS-Declaration クラスにカーソル当てて「⌘→」でCSSの定義箇所に飛んでくれるやつ 右クリックでもいける BracketHighlighter 括弧にアンダーラインとかつけてくれるやつ ColorPicker 「⇧⌘P」でカラーピッカー開いて選択するとそのまま入力してくれるやつ Emmet HTML,CSSのコード補完の補強 jQuer
（インターン向けに書いた）Pythonパッケージを作る方法 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事は何？ Pythonパッケージの作り方を説明する Pythonパッケージを作るときに意識して欲しいことを説明する この記事はポエムです これまでのあらすじ インターンを迎える予定なのですが、彼らはパッケージを作ったことがないそうです。 一方で、企業としては、パッケージ化までしてくれないと、実務に使うまで時間がかかってしまって大変です。 そこで、社内向けに「Pythonパッケージの作り方」という文書を書きました。これをインターンの人に読んでもらっていい感じのパッケージを作ってもらうぜ！という都合の良い目論見です。 しかし、 私もい
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[Python2.7] subprocess の使い方まとめ - Qiita![[Python2.7] subprocess の使い方まとめ - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1cd9ed9bb6d753ee89e5958dff01977fbd8a6f30/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnFpaXRhLWltYWdlLXN0b3JlLnMzLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkYwJTJGMzc3MjElMkZwcm9maWxlLWltYWdlcyUyRjE0ODY4NzE1NjY_aXhsaWI9cmItNC4wLjAmYXI9MSUzQTEmZml0PWNyb3AmbWFzaz1lbGxpcHNlJmZtPXBuZzMyJnM9NjdhYTNkNTE3NDg3M2U0MjZiYTZmMTllNTgzNzZiNTg%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253De91fe427ca59b3e21fa47030559dc790%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk2MCZoPTMyNCZ0eHQ9JTVCUHl0aG9uMi43JTVEJTIwc3VicHJvY2VzcyUyMCVFMyU4MSVBRSVFNCVCRCVCRiVFMyU4MSU4NCVFNiU5NiVCOSVFMyU4MSVCRSVFMyU4MSVBOCVFMyU4MiU4MSZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnR4dC1wYWQ9MCZzPTBlNzY2YzMyNmVhMmE4YjNmNWFlNmVjN2ZkOWUyYWFi%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBrb2FyYS1sb2NhbCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1wYWQ9MCZzPWY4NDI3NDY5YjY4Y2MwOGYzZGY4MGMxZWU0ODljOGVl%26blend-x%3D242%26blend-y%3D454%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26txt64%3DaW4g44Oq44OD44Kv44K944OV44OI5qCq5byP5Lya56S-%26txt-x%3D242%26txt-y%3D539%26txt-width%3D838%26txt-clip%3Dend%252Cellipsis%26txt-color%3D%25231E2121%26txt-font%3DHiragino%2520Sans%2520W6%26txt-size%3D28%26s%3Dc1d6a956cdce1869591db2c52db8d06b)
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Pythonではじまる、型のある世界 - Qiita
Cloud9で簡単Jupyter環境構築 - Qiita
Pythonでの正規表現の使い方 - Qiita
pandasでread_csv時にUnicodeDecodeErrorが起きた時の対処 (pd.read_table()) - Qiita
Numpyによる乱数生成まとめ - Qiita
