トルコ水紀行 -前編 イスタンブール- みなさんこんばんは、地図子です!8月は久しぶりに毎月更新にしようと思います。今までずっと名古屋について書いてきましたが、ワープして・・・ トルコについて書きたいと思います。 2024年6月に念願のトルコに行ってきました。いつからトルコに行きたかったかわから…
[Webサービス] Pythonプログラミングを2時間で学べる43個のチュートリアル動画。 最終更新日: 2012/03/19 Python はじめにプログラミングが楽しくなってきました。([Programming] 猫とRubyを始めました 基礎文法まとめ | Last Day. jp) Youtubeには沢山の動画がアップロードされているのは皆さんご存知だと思いますが、今の時代プログラミングもYoutubeで学べてしまうんです。 今日紹介するのはPythonというプログラミング言語のYoutubeチュートリアル動画です。 初心者向けです。動画は英語ですが、スクリーンキャストを見ながらなのでわかりやすいです。 Python チュートリアルPython Programming Tutorial – 1 – Installing Python Pythonをインストールする所から教えてくれま
Python初心者の友人がバッチファイルの真似事をしようとして、Pythonで外部プログラムの呼び出しかたが分からず悩んでいました。自分自身も初心者のころつまった経験があるので、メモしておきます。 外部プログラムを扱う方法はたくさんある os (system, spawn*, popen*) popen2 (popen*) subprocess (Popen, call, check_call) しかし、osやpopen2の関数はC言語のsystem関数などに慣れた人向けと思われ、 普通は高機能なsubprocessモジュールを使う方がよいです。 外部プログラムを起動する例 from subprocess import check_call check_call(["ls", "-s"]) # call(["ls", "-s"]) パイプなどに関係なく、単に他のプログラムを動かしたいだけな
pythonのmatplotlibライブラリで複数の図を並べて描くときに、軸のラベルが隣りの図に被ってしまうことがある。その解決方法。 例えば、何もユーザが指定しなければ、ラベルの位置は自動調整されて適当な場所に決められる。こんな風に...。 この図を描くpythonのコードは以下の通り。これは何の問題も無い。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def f(t): return np.exp(-t)*np.cos(2*np.pi*t)+1 t1 = np.arange(0.0, 5.0, 0.1) t2 = np.arange(0.0, 5.0, 0.02) fig = plt.figure() plot1 = fig.add_subplot(221) plot1.plot(t1, f(t1), 'bo', t2, f(t
前回は折れ線グラフを作成しました。 ただ、グラフにはx軸の名前だったり凡例だったりが必要ですよね。 今回はそういった内容をやります。 また、複数段にわたってプロットする方法を記します。 以前のお話はこちら matplotlibでグラフを書く - たこ焼き食べた.net 今回もほとんどの内容を公式サイトを参考に記しています。 Matplotlib: Python plotting — Matplotlib 3.0.3 documentation テキスト関連 グラフの軸だったりに表示するテキストの設定を行ないます。 今回は簡単に、軸とタイトル、凡例などのみです。 なお、matplotlibでは日本語の文字列を埋め込むことができませんのでご注意ください。 テキストを図中に埋め込んだり、矢印を描画する手法もありますが、今回は省略します。 というより使ったことがないので。。。 表なんかも埋め込める
matplotlibの線の色、線種、線幅の指定方法を記しておく。 線の色はplot上で、青なら"b"、緑なら"g"のように指定する。ここでは、白い線を見せるために背景を灰色にしている。 以下、図の作成に使ったソースコード。 from pylab import * axes(axisbg="#777777") # 背景を灰色に. x = arange(-20, 20, 0.3) plot(x+1, x, "b") # 青. plot(x+2, x, "g") # 緑. plot(x+3, x, "r") # 赤. plot(x+4, x, "c") # シアン. plot(x+5, x, "m") # マゼンタ. plot(x+6, x, "y") # 黄. plot(x+7, x, "k") # 黒. plot(x+8, x, "w") # 白. plot(x+9, x, color="#
お勧めのUNIXプログラミングの入門書は?と聞かれれば誰もが挙げるであろう名著 W.リチャード スティーヴンスの詳解 UNIXプログラミング(APUE)。必読書と言っても良いだろう。 "Pythonで学ぶ「詳解 UNIXプログラミング」"シリーズのエントリでは、私自身の復習もかねて、APUEで解説されているサンプルを、Pythonで実装してみたい。 以降の解説では、特に断り書きのない限り ピアソン・エデュケーション社出版の詳解 UNIXプログラミング 新装版をもとに、Ubuntu Linux 10.10上のPython2.7を対象に解説する。他のUNIX/Linuxや異なるバージョンのPythonであっても、ほとんどそのまま流用できるはずだ。 サンプルコードの背景などの解説は行わないので、かならず「詳解 UNIXプログラミング」とあわせて読んでいただきたい。 ところで、APUEの第2版が2
先日公開されたPythonドキュメントの日本語訳のPDFがすごい。なにがすごいって、ページ数が合わせて3000ページぐらいあるところが。 ダウンロードファイル一覧 - Python Japanese Environment - OSDN いつもお世話になってます。ドキュメントの著者、翻訳者の方々に感謝。 追記 このPDFはSphinxというドキュメンテーションシステムを使って出力されてます。 オリジナルはreStructuredTextという形式のテキストファイルです。 Overview — Sphinx 1.4.3 documentation Sphinx-Users.jp — Python製ドキュメンテーションビルダー、Sphinxの日本ユーザ会 Google Project Hosting
このサイトでは、プログラミング言語Pythonと Pythonのゲーム用ライブラリPygameを用いてゲーム制作の過程やテクニックをまとめています。主に自分の知識の整理に使うつもりですが、これからPythonを学んでゲームを作ってみようという方の参考になれば幸いです。 Pygameは知らなくても大丈夫ですが、Pythonの基本は知っていることを前提にしています。 Pythonで書いたプログラムはWindowsでもMacでもLinuxでも動きます。 ソースコードの著作権を主張することはないので自由に使ってください。 記事下方にあるナビゲーションはほとんど役に立ちません。このページを起点としてリンク先へ、読んだら戻るといった使い方が楽だと思います。 NEW! 全ソースコードをGitHubのリポジトリとして公開しました。右下のDownload ZIPからまとめてダウンロードできます(2014/9
VPython makes it easy to create navigable 3D displays and animations, even for those with limited programming experience. Because it is based on Python, it also has much to offer for experienced programmers and researchers. Click the "Run" button above to see a 3D animation. Rotate the camera view: drag with the right mouse button (or Ctrl-drag left button). Zoom: drag with left and right mouse bu
最近ではコンピューター、ウェブ、モバイルでゲームを楽しめるようになりました。これらのゲームプログラミングについて学びましょう。 ゲームプログラミングの特徴 ゲームプログラミングは比較的新しいジャンルです。 ゲーム開発に使用される言語は、C#、C++、JavaScript、Swift、Rubyです。ゲームでは通常のアプリケーションと異なり複雑なビジュアルを操作するパフォーマンスと速度が要求されますので、プログラム言語もそれに特化している言語がおすすめです。 ゲームプログラミングは今後も人気の職種です。習得してステップアップを目指しましょう。 Oracle PLのプログラミング言語について学びましょう。 Oracle PLの特徴 SQL、T-SQLと同様にOracle PLもデータベースを処理するための言語です。違いとしてはOracle PLは世界最大のデータベースのひとつであるOracleデ
Python勉強し始めて一ヶ月くらいたったんで一度復習を兼ねてまとめてみようと思います。僕が今までPHPとかPerlとかJavaScriptを使っていて、Pythonはこうやるのかーとか、これは便利だなーと思ったところ、開発していてはまったところなどピックアップしてみました。 初めてのPythonを読んで初心者向け勉強会に参加した程度の知識です。とりあえず初めてのPythonがかなりいいのでこれ読むだけで大体基礎は習得できた気がします。基本的な文法の説明だけでなく、大事なことは何回も繰り返し書いてあったり、Pythonの思想などにも触れているのでなぜこういう実装になっているかということも理解できます。これオススメ。 尚、このエントリーではPythonのバージョンは2.5をベースにしてます(主にGoogleAppEngineで使ってるので)。間違えなどあったらツッコミお待ちしてます。 文法、
こんにちは。 最近いろいろごたついてて、ブログなんか更新してませんが、それなりに充実した生活を送っているのでご心配なくw ところで、今日はいつもどおり Python の話題です。 いま、某 LUG であるプログラムを作っているのですが、その中でマルチスレッドを使えたらなーと思って、ちょっといじってみました。 マルチスレッドが使えると...: 複数の作業を並列して実行できる 一定間隔で何かを実行するような処理を簡単にできて便利。 CPU を有効的に使える などいろいろ利点がありますが、今回は主に 2 番目のものをターゲットにしてみました。 結局、1番目も関わってくるんですけどね。 Python でスレッドを生成するには、threading モジュールを使うのが便利です。 http://www.python.jp/doc/release/lib/module-threading.html こい
↓に便乗してPython版も書いてみました。 Perl基礎文法最速マスター - Perl入門〜サンプルコードによるPerl入門〜 Ruby基礎文法最速マスター - Route 477 PHP基礎文法最速マスター - Shin x blog ほとんど上記の記事と同じような内容で書いたのでPython入門記事としては色々抜けていたりしますがご了承ください。 Pythonは現在3.x系がリリースされていますが本記事では基本的にPython2.6について書きます。 参考文献: 初めてのPython (asin:4873113938) Python Documentation Index http://www.python.org/doc/ Python 和訳Document http://docs.python.jp/2/ 0. 対話環境として使う 対話環境 pythonはそのまま実行すると対話環
PILでTrueTypeFontを使おうとすると、環境によっては raise ImportError("The _imagingft C module is not installed") というエラーが出る。 要はPILのコンパイル時にFreeType2がインストールされていなかった事が原因。 Linux(OpenSuse)ならば、「freetype2-devel」パッケージをインストールしてから、PILをインストールすれば解決する。 適当なグラフですみません。 from pylab import * x = range(10) y1 = list(sin(x)) y2 = [sin(i)-0.2 for i in range(10)] fx = x + x[::-1] fy1 = y1 + y2[::-1] fy2 = y2 + [-1 for i in range(10)] ylim
NumPy is the fundamental package for scientific computing with Python. It contains among other things: a powerful N-dimensional array object sophisticated (broadcasting) functions tools for integrating C/C++ and Fortran code useful linear algebra, Fourier transform, and random number capabilities Besides its obvious scientific uses, NumPy can also be used as an efficient multi-dimensional containe
仕事で使うデータではガウシアンフィッティングなんかをする機会が多いので、試しにpythonで書いてみました。 手順は、 みたいな理想曲線に適当にノイズをランダムに加えて、フィットするべきデータ点を作る 生成したデータ点をフィットする 結果を、理想的な曲線、生成されたデータ、フィットされた結果の曲線、という感じでプロットする フィットされた結果のパラメータの値と、その誤差を標準出力に書き出す っていう感じです。 では、早速ですが、コードを適当に載せてみたいと思います。もっと良い方法がある、おかしい、とかあったら教えてもらえるとありがたいです。自分の場合は、main.pyとかいうファイルに書いてますが、まあこれは何でもいいと思いますね。 #!/usr/bin/env python import math, numpy, scipy.optimize import matplotlib.pypl
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