Flask でレアガチャ・シミュレーターを作る - Qiita
昨日は Python のウェブフレームワーク Flask で簡単な応答システムを作りました。これだけだとあまりに退屈なので、せっかくですから NumPy を利用して少しは楽しめるものを作ってみたいと思います。 「ガチャ」とは、最近流行のソーシャルゲームやオンラインゲームにおいて 1 回課金することによってアイテム等をランダムに入手できる仕組みのことです。 10 連ガチャとは 1 回の試行で 10 回分のレアガチャを引く仕組みのことです。基本無料を謳うソーシャルゲームなどでは、このようなアイテム課金で利益を得る仕組みになっています。 シミュレーションの目的としては、運営サイドとしてはプレイヤーがじゃぶじゃぶ課金したくなるような射幸心を煽りまくるガチャが提供できているかどうか確認する、プレイヤーサイドとしてはリアルマネーいわゆる実際のお金を投入する前にあらかじめどれくらいの確率で成功するのかを
Python pandas 図でみる データ連結 / 結合処理 - StatsFragments
なんかぼやぼやしているうちにひさびさの pandas エントリになってしまった。基本的な使い方については網羅したい気持ちはあるので、、、。 今回は データの連結 / 結合まわり。この部分 公式ドキュメント がちょっとわかりにくいので改訂したいなと思っていて、自分の整理もかねて書きたい。 公式の方はもう少し細かい使い方も載っているのだが、特に重要だろうというところだけをまとめる。 連結 / 結合という用語は以下の意味で使っている。まず憶えておいたほうがよい関数、メソッドは以下の 4 つだけ。 連結: データの中身をある方向にそのままつなげる。pd.concat, DataFrame.append 結合: データの中身を何かのキーの値で紐付けてつなげる。pd.merge, DataFrame.join 連結 (concatenate) 柔軟な連結 pd.concat ふたつの DataFram
Python-猿でもできるページランク計算＆ソーシャルグラフの可視化 - Qiita
Vagrant + VirtualBox + Python + ライブラリで簡単に仮想環境を作って実装してみました。 rubyでソーシャルグラフや行列を扱っていて、扱いにくいことが多々あったので、Pythonで行列計算やグラフの可視化などをやってみたら、めちゃくちゃ簡単且つ実用的だったので、まとめました。 利用したPythonライブラリについて 1. Scipy scipyは、パッケージは科学技術計算での共通の問題のための多様なツールボックスがあります。サブモジュール毎に応用範囲が異なっています。応用範囲は例えば、補完、積分、最適化、画像処理、統計、特殊関数等。 scipy は GSL (GNU Scientific Library for C and C++) や Matlab のツールボックスのような他の標準的な科学技術計算ライブラリと比較されます。 scipy は Python での
Ruby で csv to json（HAProxy の CSV で提供される statistics な情報を JSON で取得したいな） | iret.media
ども。cloudpack の かっぱ (@inokara) です。 追記（Sinatra と haproxy-ruby を使えば瞬殺だった） haproxy-ruby sudo gem install haproxy --no-ri --no-rdoc -V Sinatra アプリ require 'sinatra' require 'sinatra/reloader' require 'haproxy' require 'json' haproxy = HAProxy.read_stats '/var/run/haproxy.sock' info = haproxy.info statistics = haproxy.stats get '/info' do info.to_json end get '/stats' do statistics.to_json end 上記で Sinat
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