PIL(Python Imaging Library)の導入 - ヒッチハイクカウボーイ
Snow LeopardにPIL(Python Imaging Library)を導入する。 PILを利用することでPythonで簡単に画像を扱うことが可能になる。 PILをインストールするためには FreeType http://freetype.sourceforge.net/download.html#stableのリンク先からfreetype-2.3.9.tar.gzをダウンロード libjpeg http://www.ijg.org/からjpegsrc.v7.tar.gzをダウンロード が必要なので、まずこれらをインストール makeコマンドを使うにはXcodeが必要なので、Snow LeopardのインストールディスクからXcodeをインストール FreeTypeとlibjpegのインストール まずはダウンロードしたファイルをダブルクリックで解凍する。 ターミナルで解凍したフォ
Phactory : 糸島
いとしまんちゅ - 糸島おすすめ情報サイト（グルメ・ドライブ・観光） このサービスは、福岡県糸島周辺のクチコミ情報を皆さんとともに作り上げていく、いわば糸島Wikiです。グルメ情報やドライブのお勧めポイントの紹介、また糸島ならではの自然の食材を扱うスーパーやおいしいデザート・スイーツを堪能できるお店など、糸島ならではの口コミ情報をみんなで共有していきましょう。糸島は都心に近いのに豊かな自然やゆっくり時間を過ごせるカフェがたくさん点在しています。そんな隠れ家的な店舗の情報も含めて、様々なご報告を頂けると大変助かります！ また、糸島で店舗を経営されている方々にも是非ご利用いただけます。店舗の写真や扱われている商品の情報、またイベントの告知などにもご使用下さい。その他、サークル活動の報告や、集合場所の告知等など用途は問いません。結果を元にどんどんと便利でおもしろいものにしていけたらと考えておりま
Blog on Plone ! — Blog on Plone ! : coreblog.org
初学者にとってプログラミングを難しくしている理由の一つは，プログラムが動いている様子を想像しづらい，という点です。プログラムに，変数，ループや条件分岐があるので，状態によって実行結果が変わります。同じプログラムでも，与えられる条件や内部状態によって違った動きをします。 熟練したプログラマであれば，条件による挙動の変化や内部状態の境界値を巧みに脳内で想像しながら，すいすいとプログラムを作ってゆくことができます。しかし，初心者にはそのようなことが難しい。そのため，とりあえずプログラムを書いてみて動かしてみるのですが，内部状態の遷移による挙動の変化をうまくイメージできないので，間違えるし，また間違いの原因がどこにあるか理解できなかったり，結果として正しく動くプログラムを作ることができないのです。 4月19日(水)に開催される勉強会にお呼ばれして，お話をすることになった。10年間多くの方に読んで頂
Python のジェネレータ (1) - 動作を試す
1. イテレータとはコンテナの要素を走査するためのオブジェクト これまでに Python の リスト内包表記、イテレータ について調べた。 次は、「ジェネーレータ」。 Python のジェネレータを理解するには、イテレータの理解が不可欠。ジェネレータについて調べる前に、イテレータの復習から行う。 a. イテレータの役割 Python のドキュメント「9. クラス」 における「9.8 イテレータ」の説明を確認すると、 イテレータの使用は Python 全体に普及していて、統一性をもたらしています。背後では、for 文は コンテナオブジェクトの iter() を呼び出しています。… イテレータは、Python において特別扱いされており、for 文と密接な関わりを持っている。 … この関数は next() メソッドの定義されたイテレータオブジェクトを返します。 next() メソッドは一度コン
Pythonの技法：ジェネレータを用いた遅延リストの構築 - builder by ZDNet Japan
プログラムがやる気を出しすぎて、必要のない処理やあなたが実行して欲しくないと思っている処理まで行ってしまうのはよくあることである。プログラムにはもっと怠け者であって欲しいのだ。そこで、ジェネレータの出番である。Pythonのジェネレータを用いると、いつどれだけ処理を行って欲しいかを正確に指定することが可能となる。 既にリストの内包表記というものを紹介した。リストの内包表記を用いれば、リストの内容をより自然な方法で表現することが可能なのであった。本稿では、そのリストの内包表記と「いとこ」の関係にあるもの「ジェネレータ」を紹介しよう。ジェネレータを利用すると、シーケンスの各要素を一つずつ構築することが可能となるため、あなたが必要とするだけの処理が行われるようになるのである。 これは遅延評価と呼ばれ、プログラムが値を実際に必要とするまで、特定の値の計算を遅らせるしくみである。遅延評価を利用すれば
ソフトウェア
自作 Python ライブラリ cjholiday 日本の祝日を判定する jholiday.py の C エクステンション版です。 GitHub >>> import cjholiday >>> cjholiday.holiday_name(2020, 7, 24) 'スポーツの日' qreki.py 旧暦および六曜を算出します。オリジナルは QREKI.AWK です。 qreki.py ファイルのみで動作させることができます。しかし、 setup.py build を行って _qreki C エクステンションをビルドすることで、より高速の動作が可能となります。 GitHub 使用法 >>> from qreki import Kyureki >>> k = Kyureki.from_ymd(2009, 11, 27) >>> print k 2009年10月11日 >>> print k
win32 python 開発環境まとめ - bettermanの日記
#Meadow3 Meadow-3.0.0-dev (KIKU) based on GNU Emacs 22.1.1(i386-mingw-nt5.1.2600) Repos : http://svn.meadowy.org/Meadow/trunk 追記-090325 Messageバッファに'x-underline-at-descent-line'not boundとか出る不具合は Meadow開発チームtracの不具合チケットにあがってた。http://www.meadowy.org/meadow/ticket/392 # 導入済みel - python開発に関係のあるもののみ抜粋 ipython.el http://ipython.scipy.org/dist/ipython.el pycomplete.el Emacs Python completion pymacs.el ht
Python で Mechanize と BeautifulSoup を使用して SNS をスクレイピングする。 - jkl.lomo.jp
俺が普段使っているSNSの一つに ファンタジーアースSNS というのがあって、これは同名のゲーム(要約すると50人1チームで戦争するゲームです)と連動して戦争の成績が見れたり各国毎の統計が見れたりとなかなか便利な仕組みになってます。 ただ、各戦争毎に表示される個人成績や召還数といった値は各戦争結果ページでしか得られず、ゲーム内で参照できる戦績表示では今まで行った全ての戦争に対して行われる為、直近10件の戦争が見たいなどという場合には手で計算するとかしないといけなくて大変不便です。 というわけで SNS をスクレイピングして各値を拾って表示するスクリプトを組みました。全戦争読み込んだり平均値出したりとかは全然作りこんでないのでその辺は勝手に改良すると良いです。もっともこのSNSは大変重いのでスクリプトを実行する場合はアクセスの間隔あけるとかしてサーバに負荷が掛からない様に御願いします。 必要
[J] Python 版 Mechanize でスクレイピングやクローリングをっ - Jamz
なぜ、Python にこだわるのか... 理由はない、なぁ... このライブラリについては以下のあたりのメソッドを一通り理解しておくと色々想像が膨らんで、創造的なスクリプトが組めそう。 br = mechanize.Browser() br.links(url_regex="regex_val") br.follow_link(text_regex="anchor_text") 公式のドキュメントは以下だけど、もう少し実装例や解説が欲しいなぁ。 mechanize documentation 実装例いろいろ。 [python]Python で 画像スクレイピング - Programming Must Go On mechanizeを使ってマイミク全員に足跡を残すサンプル - bonlife はてなのバックアップスクリプトをPythonに移植してみた - とある誰かの覚え書き mechan
FrontPage - Numerical Analysis with Python
このサイトについて † SciPyを中心としたPythonによる数値解析モジュールとそれに関連する話題のwikiです。 間違い等、気付いたことがあれば適宜加筆・修正していただけるとうれしいです。 （今のところ誰でも自由に編集できるようになっています） ↑ Pythonって何？ † www.python.orgより Python is an interpreted, interactive, object-oriented programming language. It is often compared to Tcl, Perl, Scheme or Java. Python combines remarkable power with very clear syntax. It has modules, classes, exceptions, very high level
Pashango’s Blog
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
Python, Ruby で簡単なテキスト処理 (1) - 特定の単語が含む行を抽出する
1. 特定の単語が含む行を抽出したい ちょっとしたテキストを加工しようと思う場合、 Ruby を使うことが多い。 例えば、テキストの中から特定の単語が含まれた列を抽出し、何らかの処理をしたいとする。 対象となるテキストは次のもの。 hoge piyo ほげほげ ぴよぴよ ほげ\nぴよ 10,20,30 100,200,300 hoge hoge piyo piyo 2. Ruby の場合 ここから、「ほげ」を含む列を抽出する場合、次のように書く。 DATA.each do |line| puts line if line =~ /ほげ/ end __END__ ここに対象のテキストを貼り付ける。 Ruby では、 __END__ 以降にあるテキストを読み込んで処理できるので、軽く試したいときに便利。 3. Python の場合 まずは、Ruby の __END__ と同じような機能が Py
たのしいPython
Author:辻真吾（つじしんご） www.tsjshg.info いまは、大学の研究室を主な拠点に、色々やってます。このブログはPythonの話題が中心ですが、どちらかというと日々の仕事で使う知識を、自分のためにメモしたものです。万が一どなたかの役に立てば光栄です。 最近の記事 macでタブレット使う時はInkをOFFに (02/20) SSDで無音NASを作ってみた (12/26) Pythonで学ぶアルゴリズムとデータ構造（講談社） (08/31) Visual Studio CodeのTexでスニペット (12/05) macOS Sierraでsudoしているのに、Operation not Permittedとか言われる件 (10/21) 最近のコメント 辻真吾（つじしんご）:ダイクストラ法ですべての最短経路を求める (08/02) 師子乃:ダイクストラ法ですべての最短経路を求
Djangoチュートリアル（前編）
はじめに 近年、Webアプリケーション開発で用いるプログラミング言語として、Lightweight Language（以降LL）と呼ばれるスクリプト言語が人気を博しています。本稿では、そのスクリプト言語の中からPythonとWebアプリケーションフレームワークのDjango（ジャンゴと読む）を紹介します。 Pythonの大きな特徴として、「言語仕様が小さくシンプルであり、簡潔で読みやすいアプリケーションを作れる」という点が挙げられます。DjangoはPythonの簡潔さをうまく活かし、シンプルかつ本格的な開発ができるWebアプリケーションフレームワークです。本稿ではこのDjangoによるアプリケーション開発の基本をチュートリアル形式で説明します。 対象読者 PythonによるWebアプリケーション開発に興味がある方 日頃、Perl、Ruby、PHP、Java、C#などPython以外のプロ
機械学習序曲(仮) > 数値計算の実行速度 - Python, C, Rの比較
上記の結果より明らかなように，最適化したCに比べても Python の 実行速度のほうがまだ速いという結構驚きな結果が得られました． しかしながら，その Python よりもRのほうがまだ速いという ことも分かりました．特に逆行列の演算に関してはRの圧勝です． 以上の結果のまとめです： 実行速度の速さは R > Python > C の順 CよりPythonの方が15%程度速い しかしながら，特に逆行列の演算に関してはPythonよりRの方が40%程度速い おわりに 以上のベンチマークにより，少なくとも行列演算に関しては CよりもPythonの方が速いということが分かりました． 今回の実験は個人的なプログラム環境の乗り換えのための 判断材料として行なったのですが， 乗り換えに関しては Python の速度性が最大の懸念材料だったので， これで心おきなくCからPythonに乗り換えられます(
Python: 分子動力学(MD)計算のSciPyによる主成分分析(PCA)
分子動力学(MD)計算で得られた座標データに対して、SciPyで主成分分析をしてみた。通常、座標のトラジェクトリーに対して最小二乗法によるフィッティングを行ってからPCAを行うのだが、ここで示すPCAの仮引数trjに渡すトラジェクトリーはフィッティングを前提にしてある。 実際のコードではフィッティングやら、ARPACKの利用やら、原子の重み付けの方法やらをオプションで引き渡して処理するようになっているのだが、ここでは内容を明確にするために、MDの一般的なPCAに絞ったコードを示す。 MD計算により10個の構造が出力される場合、N原子を持つ一構造のXYZ座標のリスト([N][3])をトラジェクトリー([10][N][3])として渡す(trj)。原子量は要素がN個のリストとなる(mass)。原子量のリストを渡さなければ原子の重み付けは行われず、Essential Dynamics (ED)の計
主成分分析を使ってバウンティボックスを作る - Pashango’s Blog
以前にnumpyを使った主成分分析を公開しましたが、今回はそれを使ってバウンティボックスを作ってみます。 ある頂点集合に対して、適切なバウンティボックスを求めたいとしましょう。簡単に思いつく方法としては、基底軸X,Yごとに最大値＆最小値を求め、それらの頂点を囲む方法です。 しかし、その方法では最適なバウンティボックスにならない場合があります（下左図参照）、頂点集合に対して適切な基底軸を求めれば最適に「近い」バウンティボックスを得ることができます。 主成分分析(principal component analysis) 適切な基底軸を求めるために登場するのが「主成分分析」です。 これはもともと統計学や経済学で発明された分析手法で、似たものに「因子分析」がありますが、これはまたの機会に・・・ 主成分分析は特に難しい話ではありません、高校数学レベルの知識があれば十分理解可能です。 まず頂点集合を
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Snow Leopard で Python 2.6.5 を Build する
Emacsのpython-modeで、インデントはスペース4個にしたいのですが、なぜかif文などで勝手にタブに置き換えられてしまいます。…
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