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この記事を読んで感銘を受けたので、「Python 速いものたち」をまとめようと思いましたが、よく考えたら Python は速くないので、（書くのが）速いものたちをまとめました。 文字列操作 文字のカウント count 文字を置き換える replace 正規表現を組み合わせた re.sub は更に強力 区切り文字でリスト化 split 小文字大文字間の変換が容易 import re s = 'Python is fast to write' print(s.count('t')) # 4 print(s.replace('t','T')) # PyThon is fasT To wriTe print(re.sub('[aiueo]','x',s)) # Pythxn xs fxst tx wrxtx print(s.split(' ')) # ['Python', 'is', 'fast'

なんとなく解説したくなったので。多分世界一詳しいと思います。 2点を打つ とりあえず点を打ちます。例として、$y=2x+1$ の関係を持つような点を 2 点打ちます。これが教師データになります。 import torch from matplotlib import pyplot as plt x = torch.Tensor([1, 2]) t = torch.Tensor([3, 5])

前回に引き続き、Pythonを用いて、実数のみを用いた簡単な関係式をシミュレートすると不思議な結果が出てくること及び、虚数を使うとそれがうまく説明できるようなケースを紹介することで、より皆様に虚数に親しみを持ってもらおうと思います。 惑星の運動方程式 突然ですが、万有引力による惑星の運動方程式は以下のようなものになります。 \displaylines{ \vec{F} = m\vec{a} = -\frac{GMm}{r^3}\vec{r} \\ \vec{F}:力 \\ m:惑星の質量 \\ \vec{a}:惑星の加速度 \\ G:万有引力定数 \\ M:恒星の質量 \\ m:惑星の質量 \\ \vec{r}:惑星の位置 \\ r:\vec{r}の長さ} 解析的に解くには2回積分をする必要があり、かなりめんどくさいのですが、そこはPythonに任せて力任せにシミュレートすればなんともない

対象読者：将来国を建設したいが、国旗を考えるのは面倒くさいという人 他に誰かやっていると思ったら、ちょっと検索した範囲では見つからなかったのでやってみました。国旗をGANで作れないかという実験です。GANが何かという説明については省略します。 データセット 全ての国の国旗を取得したとしても n = 206 なのでデータセットとしては正直心許ないですが、国の数は限られているので仕方ありません。おとなしく全取得します。以下のようなコードで、全国旗のpngファイルを取得します。 import os import re from time import sleep import requests url = 'https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%9B%BD%E6%97%97%E3%81%AE%E4%B8%80%E8%A6%A7' get = requests.get

世の中には恒星のデータベースというものがあるらしいので、これをそのまま球体として配置すればリアルなプラネタリウムが出来るのでは？　と考えてやってみました。以下スクリプトのコード。 using System.Collections.Generic; using UnityEngine; using System.IO; public class Reader : MonoBehaviour { TextAsset csvFile; List<string[]> csvDatas = new List<string[]>(); public Material[] _material;//このマテリアルは事前準備が必要 //特定の星座に色をつけるためのリスト List<string> Spring = new List<string> { "Arcturus" , "Spica" , "Dene

Pythonを使ってWebアプリを構築できるDjangoというライブラリがあります。また最近は、Webサービスを公開するにあたっては、サーバーを借りるよりもPaaSを使う方がイケているらしいです。という訳で、自分の中でのおさらいもかねて、Djangoでホームページを作ってHerokuにデプロイして公開するまでの手順をまとめます。あとこういうWeb系技術記事はなぜかMacのものが多いですが、本記事はWindows対応です。 OS...Windows 10 Python...3.7.0 Django...2.2.0 仮想環境構築 なにはともあれ仮想環境を構築します。本記事ではAnacondaを使っていますが、pipenvでもなんでもよいです。最悪ローカルにあるPython環境をそのまま使ってもいいのですが、後でpip freezeする時にrequirements.txtがすごいことになるのであ

10年ぐらい前にも見た気がしますが……。 これを題意として検証していきましょう。 総当たり まずは脳死で総当たりします。以下のようなループを組むことになります。 from math import factorial for a in range(1,100): for b in range(1,a): for c in range(1,100): if (a-b)%c != 0: continue d = int((a-b)/c) if a - b/c == factorial(d): print("{}-{}/{}={}!".format(a,b,c,d))

XDPはLinux kernel内で動作する、eBPFを用いたパケット処理基盤である。LinuxのNetworkStackの処理に入る前に処理を入れることができて強い。 詳しくは以下のスライドが参考になる。 一般に、P4とはペルソナ４の略であるが、ネットワーク業界におけるP4とはどういうヘッダのパケットをどう転送するかみたいなことが自由に記述できる言語である。 日本語の良さげな資料がなかったので、公式ページとか見てほしい。 どのくらい自由かというと、p4対応のスイッチでなんか計算組み込めちゃうくらい自由である。 # ちょうどCiscoさんが2日前にP4について投稿してくれていたようです。 # https://qiita.com/tkamata/items/4f26e83fdb7f00982009 p4c-xdp p4c-xdpはp4のコードをXDPのコードに書き換えてくれるコンパイラ(?)

この整理の詳しい説明については過去記事を参照ください。 データの可視化 まずはデータを可視化して整理します。 プロッティング 成長率間の関係をみるためにプロッティングします。なお、この記事内の実装コードはすべて上のcsvを使用するので、実装したい方はリポジトリをクローンしてから実行してください。 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from pandas import plotting #オリジナルデータを読み込む df = pd.read_csv('growth_rate.csv') #後で性別のカラーラベルに使用するためにbとrに置き換えたものを作成 col_sex = df['sex'].replace('Male','b').replace('Female','r') plot

#シェーダを描きたい Unityでシェーダを描きたい！　でも何を書けばいいかわからない！　という方へ。 1行で描ける（正確には改変できる）シェーダを5つ程考えたので、コピペなり写経するなりしてシェーダを触ってみる手がかりになれば幸いです。 #導入 Assets欄から Create > Shader > Unlit Shader を選んでシェーダを作ります。 新しく作成された「New UnlitShader」を選んで、右上に表示される「Open」ボタンを押します。 60行ぐらいの難しそうなコードが出てきますが、大事なのは53行目の「return col;」です。ここを書き換えれば簡単なシェーダならここ1行で表現できます。 では、実例を見ていきましょう。 #グリーンバック