Pythonで理解する電気回路 - Qiita
メモ代わりに使っていきます。 https://www2-kawakami.ct.osakafu-u.ac.jp/lecture/ キャパシタとコイルの式 コイルの式 L’i(t)=V(t) 電流(t)をtで微分した後にLをかけるとV(t)となる import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定数定義 ω = 2*np.pi # 角周波数 L = 1 # インダクタンス # 時間の範囲を定義 t = np.linspace(0, 2*np.pi, 1000) # 入力電流 i_t = np.sin(ω*t) # 出力電圧 V_t = L * np.gradient(i_t, t) # プロット plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.subplot(2, 1, 1) plt.plot(t, i_t, labe
Python(Flet)でリアクティブなUIを作る方法を考える - Qiita
前置き 前回この記事を書いた者です。意外と需要があったようで正直驚きました。 現在は本格的にFletを使った業務アプリの開発に取り組んでいるのですが、今回はそこで得た技術的知見を共有したいと思います。 したがって、前回の記事の10倍位は中身に踏み込んだ話になります。 基本的な資料は他の方がQiita等に記事を上げていますのでそちらをご参考に。 Fletが如何ほどの物なのか知りたい方は是非最後までご覧ください。 経緯 詳細は先ほどの記事に書いておりますが、 事の発端は、業務効率化の一環で「業務の自動実行」ができるアプリを開発しようと考えたところから始まります。 自動化できる部分はPythonで自動化し、出来なかった部分はアプリ上(GUI上)で業務支援ができるようにしたかったのです。 GUI部分をC#(WPF)やJavaScript(Electron)を使用して実装する事も考えましたが、チーム
2022年度版Python環境構築徹底解説 - Qiita
各機能とツールについて、説明していきます。 エディタ Visual Studio Code エディタやIDE(統合開発環境)は好きに選んでいただければ良いとは思いますが、特に希望がないならば、Visual Studio Codeを選んでおけば間違いないでしょう。 Pythonを含む幅広い言語に対応し、豊富な拡張機能を備えている非常にリッチなエディタです。とりわけPythonプロジェクトについては、これさえ有れば、特にIDEなどは必要ないと思います。 インストールは↓から。 バージョン管理ソフト Python3系は日夜アップデートされていて、2022年12月現在の最新verは、3.11.1が提供されています。 とはいえ、プロジェクトによっては、3.7.1までしか動作が担保されていないもの、3.9.0で現在開発中のもの...などがあります。最新のPythonが常に必要、というわけでは決してなく
Python開発者のためのセキュアコーディングのコツ10個 - Qiita
本記事は2021年9月27日に公開したPython security best practices cheat sheetを日本語化した内容です。 2019年、Snykは最初のPythonチートシートをリリースしました。それ以来、Pythonのセキュリティの多くの側面が変化しています。開発者向けセキュリティ企業として学んだこと、そしてPython特有のベストプラクティスに基づいて、Pythonのコードを安全に保つために、この最新のチートシートをまとめました。 【チートシート】2021年版Pythonセキュリティベストプラクティス 本記事では、下記に関するPythonのセキュリティに関するヒントを紹介します。 外部データを常にサニタイズする コードをスキャンする パッケージのダウンロードに注意 依存先パッケージのライセンスを確認する システム標準版のPythonを使用しない Pythonの仮
Jupyter Notebook ファイルのままdiffをとったり、マージしたり出来るツール nbdime - Qiita
Jupyter Notebook ファイルのままdiffをとったり、マージしたり出来るツール nbdimePythonMachineLearningJupyterJupyterLabJupyterNotebook Jupyter Notebook の問題点 Jupyter Notebook は、ソースコードとアウトプットが一つの ノートブックファイル.ipynb で管理・実行することができるので、非常に便利です。しかし、その代償として、.ipynb ファイルにはソースコード以外のメタデータやアウトプットデータが含まれる為に、ソースコード部分の差分が非常に分かりにくくなってしまいます。 jupytext等で、.pyファイルにエクスポートして diffを取ることも考えられますが、.pyファイルが増えてしまい、本来の .pyファイルと混じって、これはこれで管理しづらい。 結構困った問題です。 ノ
Pythonで簡単な物理シミュレーションをして可視化してみる - Qiita
はじめに 先日いつものようにtwitterを徘徊していたら、高校における物理の履修率が20%ほどに低下している旨のツイート)を見かけました。 物理屋だから言わせてもらうと、高校での物理履修率が９０％からどんどん下がって２０％とかになった時点で、モノ作りの国としては正直アウトなんですよね…日本病ですね。 https://t.co/JFrQXz5fbU — 竹内薫 (@7takeuchi7) May 2, 2020 確かに、物理という科目は難解な数式が並んでいるイメージを連想させてしまいがちです。しかし少なくとも高校物理の中心である古典力学は高度に体系化されており、その様子は非常に美しいものとなっています。今回は、数少ない基本法則から微分方程式を用いることであらゆる現象を再現できることをPythonを用いて実践してみます。 Pythonで微分方程式を解くために まずは例として以下のような簡単な
PythonのWebフレームワークflaskによるWebAPI開発とユニットテスト | APIblog
はじめに 今回は、PythonのWebフレームワークflaskによるWebAPI開発とユニットテストについて書きます。 対象はバックエンドサーバーのユニットテストで、WebUIのシナリオテストは含みません。 flaskはPythonにおけるWebフレームワークでも代表的なOSSです。 同様のOSSとしてはDjangoがあります。Djangoの方がデフォルトでリッチな機能がありますが、サクッとプロトタイピングするならflaskの方がお手軽です。 一方で、flaskのプロトタイプの規模が大きくなって来た場合、サービスの信頼性を確保するためにユニットテストは必須になってきます。今回の記事はそういったケースで大変参考になると思います。 ユニットテストとは、コンピュータープログラミングにおける一般的なテスト方法であり、メソッドやクラス単位の動作保証のために作成します。テスト単位を細かく分けることで、
Pure Pythonで書かれた“Optuna”の仕組み ハイパーパラメーター自動最適化のフレームワーク
Optuna™は、オープンソースのハイパーパラメーター自動最適化フレームワークです。 「Optuna Meetup #1」では、Optunaのユーザー、導入を検討している方、また開発者を中心に、Optunaの様々な活用方法が共有されました。Yamazaki氏は、Optunaの開発のきっかけ、歴史、そして概要について発表をしました。全2回。後半は、コードの書き方とリリースや互換性に対する考えについて。前回はこちら。 「Optuna」ではどのようなコードを書くのか Hiroyuki Vincent Yamazaki氏：では、コードをちょっと見てみましょう。 まず、Optunaのインストールですが、pipもしくはcondaでサクッと入るのがいいかなと思います。Optunaはpure Pythonなので、難しいコンパイラーのセットアップは一切必要ありません。簡単にインストールできると思います。 O
Python ユーザでも『データ可視化入門』で練習できるようにパッケージを作った + Plotnine との互換性ガイド - ill-identified diary
概要 pysocviz が提供する機能 ggplot2 と同じようにできないところとその対策 aes() にクオートされてない変数を指定できない R のように改行できない ggplot2 で使えた色名が使えない ggplot2 で使えた linetype が使えない 文字化けの回避 ggrepel パッケージの利用 scales::percent などの単位・スケール指定 テーマや色パレットのプリセットを変更したい場合 subtitle/caption が表示されない 複数のグラフを連結できない hjust/vjust が使えない グラフ内の図形やテキストの大きさのバランスがおかしい geom_smooth/stat_smooth で一般化加法モデル (GAM) による平滑化ができない geom_quantile の method 指定ができない geom_smooth/stat_smoo
【Python】Doc2Vecで類似文書の表示 – IT Learning
概要自然言語処理分野において単語の分散表現を獲得する手法としてWord2Vecがありますが、その文章版、つまり文章を分散表現することができる手法としてDoc2Vecがあります。今回はPythonでDoc2Vecの使い方について勉強しました。 タスク設定文章群をDoc2Vecでベクトル化し、そのなかの一つの文章を選び、それと類似度の高い文書を文書群の中から選んで表示する。 使用する諸々Mecab 0.996gensimlivedoor NewsMeCabは以下で構築したものを使います。 Step1：データ取得今回は以下からlivedoor Newsコーパスをダウンロードして使用させて頂きました。ありがとうございます。 livedoor ニュースコーパス：https://www.rondhuit.com/download.html#ldcc ldcc-20140209.tar.gzをサイトから
pytestでflaskの単体テストをする - Qiita
はじめに 開発のテストではライブラリやフレームワークを使用して自動化するのが一般的になっています。そこでpytestを使用してflaskの単体テストを自動化しようとしましたが、シンプルな例が見つけられなかったのでシンプルな例と簡単な説明をまとめました。 環境 python:3.6.5 flask:1.0.2 pytest:5.3.5 インストール pip install pytestでインストールするだけです。 pytestで自動化するのに必要なもの pytestで単体テストを自動化するために必要なものは、テスト対象のソース(テストされる開発物)とテスト方法を記載したソースが必要になります。テスト方法のソースは、テスト対象の引数と関数の結果を与えてどのように比較するかを記載しています。 簡単な関数の単体テスト自動化 flaskの単体テストの自動化の前に、簡単な関数を通じてpytestの使い
[Python] OAuth認証でTwitter連携/ログインを実装する - Qiita
概要 PythonでTwitter連携を実装しようとしてみたところ、あんまり例がなかったのでつくってみました ドキュメントを読めば分かるという人はこちら → Implementing Sign in with Twitter ざっくりいうと、こういうやつのこと 流れ Twitterのアプリを作成する リクエストトークンを取得して連携画面のURLを生成する 連携後のパラメーターを使ってアクセストークンを生成する アクセストークンを使ってユーザーのツイートを取得する Twitterのアプリを作成する Twitter Application Management の右上の"Create New App"からアプリを作成します Name, Descripiton, Website は適宜入力してください（認証画面に表示される内容です） CallbackURLsに連携ボタンを押した後に遷移するURL
![[Python] OAuth認証でTwitter連携/ログインを実装する - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6f9aa7c76d1f130ee1edfc83c3f561eb71914af4/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZ0eHQ9JTVCUHl0aG9uJTVEJTIwT0F1dGglRTglQUElOEQlRTglQTglQkMlRTMlODElQTdUd2l0dGVyJUU5JTgwJUEzJUU2JTkwJUJBJTJGJUUzJTgzJUFEJUUzJTgyJUIwJUUzJTgyJUE0JUUzJTgzJUIzJUUzJTgyJTkyJUU1JUFFJTlGJUU4JUEzJTg1JUUzJTgxJTk5JUUzJTgyJThCJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmdHh0LWNsaXA9ZWxsaXBzaXMmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz02NDEyOWE2NThiMjk3NzJhNTI1ZjJmOTU3MzNlODkwYw%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwbWlrYW4zcmQmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTE5MTFlZjYxZDQ3NTRmYzE2NDlmZTk1NWJkYmYwNzlj%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D8b63318ab4dcdb86a39e9078bf5216d4)
Pythonで仕事をする人のための書籍まとめ2021 - 学習, 業務効率化, アプリ開発からデータサイエンスまで - Lean Baseball
2020年も多くの素晴らしい技術書がたくさん出ました. その中でも（昨今のトレンド・流行りも手伝ってか）Python本の多さ・充実度合いは目立つものがあります. （このエントリーを執筆した12/19時点で）Amazonの本カテゴリで「Python」と検索すると1,000件以上出てきます*1. これだと目的の本にたどり着くだけで疲れそうです. このエントリーでは, 主にPythonを学びたい・現在使っている方 手元の業務を効率化したり, RPAっぽいことをやりたい方 エンジニア・データサイエンティストとして業務や趣味・個人開発をされている方 を対象に, 今そして来年2021年に読んでおきたいPython関連書籍（と抑えておきたいサービス） をエンジニアでありデータサイエンティストである私独自の視点で紹介します*2. なおこのエントリーはこのブログで例年執筆している「Python本まとめ」の2
計算できるもの、計算できないもの
計算機による計算とは何か、計算できるものとできないものの境界はどこにあるのか―それを明らかにする計算理論は、計算機科学においてもっとも基本的、かつ重要なものです。本書では、概念の説明や、結果の証明にPythonプログラムを利用する実践的なアプローチにより、計算可能問題と計算不能問題、扱いやすい問題と扱いにくい問題があること、文章では簡単に表現できても計算機には解けない重要な問題が数多くあること、効率よく解ける問題と解けない問題があることなどを、計算理論の礎を築いたアラン・チューリングとリチャード・カープの論文の抜粋とともに解明します。チューリングマシン、有限オートマトン、万能計算、非決定性、チューリング還元、計算量クラス、NP完全性などのトピックをカバーしています。 謝辞 まえがき:教科書として使う方へ 全体像 1章 はじめに:計算できるもの, できないものとは 1.1 扱いやすい問題 1
Pythonのオブジェクト指向プログラミングを完全理解 - Qiita
1. オブジェクト指向の起源 2003年チューリング賞の受賞者アラン・ケイさんはよくオブジェクト指向プログラミングの父と称されます。ご本人も憚ることなく、幾度、公の場で発明権を宣言しています。しかし、ケイさんは「C++」や「Java」などの現代のオブジェクト指向言語を蔑ろにしています。これらの言語は「Simula 67」という言語を受け継いだもので、私が作った「Smalltalk」と関係ないのだとケイさんは考えています。 オブジェクト指向という名称は確かにアラン・ケイさんに由来するものです。しかし、C++とJavaで使われている現代のオブジェクト指向は当初のと結構違います。ケイさん自身もこれらの言語を後継者として認めないです。では、ケイさん曰くC++とJavaの親であるSimula 67という言語はどんな言語でしょうか。ここで、簡単なサンプルコードを見てみましょう。 Class Recta
Array programming with NumPy - Nature
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GitHub - quartiq/rayopt: Python optics and lens design, raytracing
Time Series Forecasting with PyCaret Regression Module
はじめに — 機械学習帳
pipでアップデートするときのコマンド pip update - Qiita
