人工衛星の軌道をPythonでアニメーションにしてみよう - Qiita
（ほかのアニメーション画像も記事の下のほうにあります。Safariで画像がカクカクする場合は画像を開いてご覧ください。） はじめに 私たちはGPS衛星（をはじめとした、ガリレオ、みちびき、などのGNSS衛星）との位置関係を用いて自分の居場所を正確に知ることができます。ということは、それらの人工衛星自体が今どこを飛んでいるのかもきっと取得できるはずです。 少し調べてみると、実はGPS/GNSSの衛星というのは、衛星の現在位置そのものを送信しているわけではなく、軌道を表すためのパラメータ（＝軌道要素）を送信していることがわかりました。利用者側は、その軌道要素をもとに衛星の現在位置を手元で計算するわけですね。 そして、人工衛星の軌道というのは当然ながら様々な機関に監視されているため、軌道要素のデータは、GPSデバイスなどで直接受信せずとも、CelesTrak などのサイトから誰でもダウンロードで
ノイズ画像のみでノイズ除去モデルの学習 （Noise2Noise）を今更ながら解説、実装してみた - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Noise2Noise解説とPytorchでの実装 こんにちは！今回はノイズを除去する深層学習モデルについて、特に答えとなる綺麗な画像がない場合でもノイズが除去できる手法であるNoise2Noise(Lehtinen et al., 2018 [1])について勉強したので、Pytorchでの実装を紹介しながら説明したいと思います。 原著論文：Noise2Noise: Learning Image Restoration without Clean Data 最後に参照に記載したようにNoise2Noiseの記事として既にいくつか記事があ
2024年最新版：Pythonデータ解析ライブラリ総まとめ - 実践的ガイド - Qiita
はじめに Pythonのデータ解析エコシステムは日々進化を続けています。2024年現在、効率的なデータ処理、直感的な可視化、高度な機械学習の自動化など、様々な新しいツールが登場しています。本記事では、最新のPythonデータ解析ライブラリを紹介し、それぞれの特徴や使用例、実際のユースケース、そして導入方法まで詳しく解説します。 1. データ操作ライブラリ 1.1 Polars: 高速データ処理の新標準 Polarsは、Rustで実装された高速なデータ操作ライブラリです。pandasに似たAPIを持ちながら、大規模データセットでより高速に動作します。 特徴: 高速な処理速度 メモリ効率が良い pandasに似たAPI 使用例: import pandas as pd # サンプルデータを作成 data = { "age": [25, 32, 28, 35, 40, 50], "categor
Example Gallery
Example Gallery¶ This gallery contains a collection of best practice code snippets together with their corresponding video/image output, illustrating different functionalities all across the library. These are all under the MIT license, so feel free to copy & paste them to your projects. Enjoy this taste of Manim! Tip This gallery is not the only place in our documentation where you can see explic
Pythonで理解する電気回路 - Qiita
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, label='Input Current (i(t))', color='blue') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Current') plt.title('Input Current') plt.legend() pl
Streamlit入門＋応用 ～ データ分析Webアプリを爆速で開発する - Qiita
はじめに この記事では、Streamlitの概要を説明し、Streamlitを使ってデータ分析Webアプリを実際に開発する中でStreamlitの機能をいろいろと紹介していきます。最終的に以下のようなApacheやTomcatなどのアクセスログを解析するWebアプリをつくります。 Streamlitとは Streamlitは、Pythonで実装されたオープンソースのWebアプリケーションのフレームワークであり、機械学習やデータサイエンス向けのグラフィカルなWebアプリを簡単に作成して全世界に公開（クラウドサービスにデプロイ）できます。 主な特徴 Pythonのみで実装可能（HTMLやCSS、JavaScriptなどフロントエンドのコードを書かなくていい） 豊富なウィジェットが利用可能 Google ColabやJupyter Notebookで作成したPythonのコードがほぼそのまま利用
まだプログラミングで消耗してるの？PYNQで始めるFPGA開発入門 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? PYNQで始めるFPGA開発 - 入門編 TL; DR FPGAってなに？開発コストが高いんじゃないの？Pythonで開発できるってほんと？初心者でも簡単にC++とPythonだけでFPGA開発する方法を調べました！まだプログラミングで消耗している非フルスタックなエンジニアの方は、非ノイマン型エンジニアになってもっと消耗しましょうハードも作れるフルスタックなエンジニアを目指しましょう！！ はじめに FPGAはField-Programmable Gate Arrayの略で、製造後に回路構成を変更することができます。CPUやGPUなどの汎
手作業を減らしたい！Python から Markdown レポートを生成する ～ mdutils を使った Optuna 最適化レポートの自動生成 ～ - Qiita
手作業を減らしたい！Python から Markdown レポートを生成する ～ mdutils を使った Optuna 最適化レポートの自動生成 ～PythonMarkdownPython3Optuna 1. はじめに 夜にシミュレーションを回して帰って、朝に結果を確認することが多いのですが，大量の図を1個1個エクスプローラーからダブルクリックして見るのは面倒なので、簡単に結果を確認するためのレポートを Python から出力させたいと思います。 本ページで紹介すること mdutils パッケージを使用した簡単な Markdown レポート生成サンプルの紹介。 上記の応用例として、optuna を使ったパラメータ最適化結果のレポートを自動生成させた例の紹介。 Python から HTMLのレポートを直接出力する手もありますが、あとから編集するのが大変なので、ここでは Markdown で
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
recsys-python
Home recsys-python | Pythonによる推薦システム演習問題集 概要 recsys-pythonはPythonによる推薦システムの演習問題集です。推薦システムの基本である、評価履歴や評価値行列の扱いから、内容ベース推薦システム、近傍ベース協調フィルタリング、推薦システムの評価などに関する問題を取り揃えています。現時点では、13章構成で全163問用意しています。今後、内容を変更したり、問題を追加、削除したりすることもあります。 動機 言語処理100本ノックを参考にさせて頂き、推薦システム版の演習問題集を開発したいと思ったのがきっかけです。個人での学習に加え、大学での授業や研究室等でご活用いただければ幸いです。 到達目標 Pythonを学習しながら推薦システムの基本を修得できる。 評価履歴や評価値行列を扱いながらNumPyによる行列演算やベクトル演算を修得できる。 数式をP
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 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。 ノートブックdiffツール nbdime ノートブックのままdiffをとったりマージしたり出来ないかと思っていたところ、nbdime というツールでばっちりそれができるらしい。 Github リポジトリ https:
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
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GitHub - jellythefish/voice-chat: Simple voice chat application based on sockets.
「Pythonのドキュメントでも読むか～」「え、何その裏技」 - Qiita
https://twitter.com/clcoding/status/1578192383144910848
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
