matplotlibでのプロットの基本
matplotlibを使ってプロットする時、プロットするたびに関数を調べることが多く、効率が悪いので、よく使うものについて情報まとめておく。 matplotlib, pyplot, pylabの関係性 まず、「各々の言葉が何を指すのか」から。 Matplotlib: データビジュアライゼーションパッケージの全体を指す。 pyplot: matplotlibパッケージ内のモジュールを指す。欲しいプロットを作るために暗黙的かつ自動的に図形や軸を作成するインターフェース。基本的にはこのモジュール越しにmatplotlibの機能を活用する。以下のようにインポートして置くのが一般的。 pylab: pyplotとnumpyモジュールを一括インポートするものであるが、現在では特にJupyter notebookやipythonカーネルを使っている場合に奨励されないので、注意すること。 グラフの構成要素
知っておくと仕事が捗る便利ツール17選 - Qiita
はじめに 知っておくと仕事が捗るブラウザ上で動く超便利なツールを17個集めました。 Squoosh Googleが開発した画像変換・圧縮用のWebサービス。 プレビュー画面で変換前後の画質をリアルタイムで確認しながら圧縮設定を調整することができる。 Documatic Documaticは、プロジェクトドキュメントの開発プロセスを削減するためのツール。API リファレンスからユーザー ガイドまで、コード ベースを簡単に文書化できる柔軟なテンプレートとユーザーフレンドリーな編集ツールを提供する。 transform jsonからyamlの形式に変換したい等、あらゆるデータ形式から別の形式に変換するサービス。 jsonからyml、htmxからjsxへの変形、jsonやGraphQLのIDLからTypeScriptのinterfaceまでも、ブラウザ上で生成することができる。 Roadmap.s
乱数アルゴリズムXorshiftの弱点と改善案 - Qiita
はじめに 疑似乱数生成関数に興味があって、調べたところ Xorshift って言う有名なアルゴリズムがあることを知りました。 Xorshift とは (Wikipediaより) Xorshiftは疑似乱数列生成法の1つである。George Marsagliaが2003年に提案した。演算が排他的論理和とビットシフトのみであるため高速である などの特徴がある。 Xorshiftに限らず、疑似乱数関数ってのは「真の」ランダムではなく、あくまで数式で人間にはランダムに見える数のシリーズを作り出すものです。できの悪い数式だと「周期的なパターン」ができてしまったりするのですが、Xorshiftはそういうのが起こりにくく、しかも高速なので良いアルゴリズムなんだそうです。 Xorshiftの実装例【javascript】 なお、今回記事のためのサンプルを作成するにあたって、Xorshiftのコードはこちら
WixEditをUIのみで使ってみる - Qiita
まえがき 本記事では、WixEditというWindows用インストーラー作成ツールをご紹介します。 ツールのUIでできることを実際のインストーラー作成を通して見ていきます。 (この記事で使用するUIとはGUIのことでCUIのことではありません) インストーラーについて インストーラーとは、自分または他者が作成したソフトウェアをコンピューターに導入して使用可能にするためのコンピュータープログラムです。ソフトウェアを利用する方法として、インストーラーを使用せず、ソフトウェアファイルをダブルクリックして直接起動させる方法もあります。 インストーラーを使用する利点として、導入するソフトウェアがアプリケーションだった場合、コンピューターにアプリケーションとして認識させることができます。アプリケーションとして認識させることで、PCの「アプリケーション」から、検索・管理をすることができます。また、インス
SLCキャッシュ(1/3)：仕組みとポイント - Qiita
はじめに NANDフラッシュメモリを搭載したSSD（以降SSD）を使用している、もしくはSSDの性能について調べたことがある、という方であれば、「SLCキャッシュ（SLC Cache、メーカーによりTurbo Writeなどと呼ぶこともある）」という機能をご存知だと思います。 SLCキャッシュという技術を端的にまとめると、「SLC NAND以外のNAND（TLCなど多値NAND）を不揮発性記憶媒体とするSSDにおいてSLC (NAND)をキャッシュにして、データ読み書き性能向上や寿命長期化を図る技術」となります。 NANDフラッシュメモリがTLC、QLCと多値度を増すにつれてその読み書き時間が長くなる中、高まり続けるSSDへの性能要求に応え続けられたのはSLCキャッシュのおかげです。 そこで、今回の記事でSLCキャッシュの仕組みを説明し、次回以降の記事でSLCキャッシュのメリットとデメリッ
NVMe SSDのサーマルスロットリング設定温度をいじってみた - Qiita
更新情報(2020/7/2) MicrosoftのWebサイトが更新され、Windowsの標準NVMeデバイスドライバを使用して、HCTMに関する値（温度）をSet Featuresコマンドにより設定できることがわかりました（ソース）。 したがって、この記事の「残念なお知らせ」節の内容は、現時点では正しくありません。obsoleteです。 一方、それ以外の内容（nvme-cliを使用したLinux上での設定方法など）は現時点でも有効であると考えています。 今後、Windowsの標準NVMeデバイスドライバを使用して、Set FeaturesコマンドによりHCTMに関する値（温度）を設定する方法を試してみようと考えています。 はじめに 最近、SSDの特集記事にはほとんどと言って良いくらい「温度（発熱）」に関する記載があります。 特に、PCIe Gen4に対応したNVMe SSDが登場したこと
NVMe SSDのサーマルスロットリング設定温度をいじってみた（その2） - Qiita
はじめに 以前、NVMe SSDのサーマルスロットリング設定をいじって実際にサーマルスロットリングを発生させ、サーマルスロットリングによる性能変化の挙動を調べました。 その際の実験ではWriteアクセスしか行いませんでしたので、今回は、より高いデータ転送バンド幅を記録するReadアクセスも行うことで性能と温度の変化を調べました。 前回と比較しやすくするため、実験で使用したNVMe SSDや、サーマルスロットリング設定変更方法、評価環境、そして性能評価や温度取得の方法は、実験時と同一としました。サーマルスロットリング設定内容（値）の一部のみ変更しました。 サマリ SSDは、規格（今回はNVMe）に沿ったサーマルスロットリング機能以外に、類似の機能を備えている可能性があり、それは実際に評価しないとわからない サーマルスロットリング発動時の性能変動（挙動）は評価してみないとわからない あるSSD
【VSCode】Pythonの入力補完（自動補完）設定 - Qiita
コーディングする際に，インデントやスペルミス等による（しょうもない）バグを回避するためには，エディタの入力補完（自動補完）機能の利用が必須です． 特に，Pythonのようなインタプリタ言語では，プログラムを実行しないと（あるいは実行してエラーが表示されても）ミスに気づかないことが多くあるので，利用しない手はありません 本投稿では，VSCode（Visual Studio Code）でPythonの入力補完を設定する手順を（投稿者自身の備忘録を兼ねて）説明してきます． （PythonとVSCodeのインストール方法についても紹介していきます） ここで，入力補完には大きく分けて次の2種類あり，今回はその両方をカバーするように設定していきます． プログラム言語の構文（if文やwhile文・関数定義等）に関するもの プログラミング言語（Python）の仕様に沿って補完を行う． 例）ifと入力したら
Gibberによるオーディオプログラミング例 - Qiita
オーディオプログラミング言語 Advent Calendar 2020 概要 https://gibber.cc/ https://github.com/gibber-cc/gibber https://bigbadotis.gitbooks.io/gibber-user-manual/content/ Webブラウザで高レベルのオーディオ合成とシーケンスを実行するための言語とライブパフォーマンス環境。JavaScriptのAudio機能を、より簡潔な記述で扱えるように設計されている。2D/3Dグラフィックや複数人によるコラボレーション機能もサポートしている。MITライセンスのオープンソースソフトウェア。 カリフォルニア大学のCharles Robertsにより開発。初出は2012年(*1) (*1) C.Roberts and J.Kuchera-Morin,"Gibber: Live
FoxDotによるLiveCoding方法 基礎編 - Qiita
LiveCodingをご存じでしょうか？ ∀RroWsの次のライヴの一部は音楽と映像Wでライヴコーディングしようと言うことになったので、どっちもいけるようにしておかないと。音楽はFoxDotものにしないと。映像はTouchDesignerでやるかな。 コードで奏でるメロディーは、また違っていい。曲の変化のさせ方が分かってきた、ライヴの三日前。練習あるのみ。#FoxDot pic.twitter.com/tvck3aowzL — Tomoya@∀RroWs (@snufkinliberty) August 9, 2019 要はプログラミングでコードを書きながら、リアルタイムに音楽や映像を作るパフォーマンスをすることを言います。 音楽の場合、PythonによるLiveCoding環境としてFoxDotがあります。 他にもTidalCyclesなどありますが、なじみのPythonでできるのがいい
スーパーコライダーの優しい紹介 - Qiita
2020年12月 やり直し中 https://qiita.com/dauuricus/private/8c5adc296ea720c73bdc 以下の行から表題までは２０１９年の終わり頃のまま、その時のおきもちです。おきもちのところは、そっとしておきます。 （2020年12月追記） 700ページ強のSuperCollider bookを翻訳しようとして、その過程でクリエイティブコモンのこちらのペーパーを見つけたので、supercollider bookを読む前に、こちらの方からライセンスを継承しつつ日本語訳のドキュメントをつくり中です。翻訳しつつ、こちらに時々流し込み、マークアップのデータの確認をするつもりです(ドキュメント編集にgoogle docs,openoffice,libreoffice,typoraなどを使っています)。突然消える可能性は大ですが、継続して翻訳できれば、いずれど
[FastAPI]複数ファイルをrequests.post()で渡す - Qiita
外部のスクリプトファイルからFastAPIにrequests.post()で複数ファイルを渡す際につまづいたのでメモをここに残します。 from typing import List from fastapi import FastAPI, File, UploadFile from fastapi.responses import HTMLResponse app = FastAPI() @app.post("/uploadfiles/") async def create_upload_files(params:dict,fileList: List[UploadFile]): return hogehoge(params, files) requests.post()で複数ファイルを渡したい場合は下記のようにすることで出来ました。 ※dictのキーがエンドポイントのfileList(
![[FastAPI]複数ファイルをrequests.post()で渡す - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5963b83ebac77caf856e6661640628e2b4fb306b/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZoPTMzNiZ0eHQ9JTVCRmFzdEFQSSU1RCVFOCVBNCU4NyVFNiU5NSVCMCVFMyU4MyU5NSVFMyU4MiVBMSVFMyU4MiVBNCVFMyU4MyVBQiVFMyU4MiU5MnJlcXVlc3RzLnBvc3QlMjglMjklRTMlODElQTclRTYlQjglQTElRTMlODElOTkmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZ0eHQtY2xpcD1lbGxpcHNpcyZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTkwM2EyYmJhNDUzNzUyZjQ3YWZlYmE1MmRlN2E1ZDFj%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTcxNiZ0eHQ9JTQwQWtpbW90b18zMHMmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zMiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTliY2I0ODdjNTUzZDBhMzIyNWMzZDZlNGUzYmQyMjk4%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D38f67709bb4f90afe5eece5322828b81)
FastAPI Adminでデータ管理ツールを爆速で立ち上げてみた - Qiita
Fast APIにもDjango Adminのような管理画面フレームワークないかなと思って探していたら、ちょうど同じような名前で実装されていたので、使ってみました。 tl;dr FastAPI Adminを使えば、ログイン画面つきのデータ管理画面を爆速で立ち上げられます。 機能的には現段階ではシンプルなCRUD操作が可能で、独自のカスタマイズも可能。 今回のサンプルコードはこちら FastAPI Adminとは FastAPI Adminとは、 A fast admin dashboard based on FastAPI and TortoiseORM with tabler ui, inspired by Django admin と公式サイトにあるように、Django adminに影響を受けてFast APIに実装されたDBデータ管理画面用のフレームワークです。 できることを簡単に列
local LLMをChatGPT API互換サーバとして使う方法まとめ(2023/10版) - Qiita
はじめに openai chat completions api(以下ChatGPT API)を使っているが、コストダウンやドメインに特化したfinetuneモデルを使いたいといったニーズでlocal LLMを使いたいというニーズがあると思います。 その場合に、ChatGPT APIを利用する側のアプリケーションコードはそのままで、local LLMをサーバとしてたてて、使用するLLMだけ変えるという実現方法が考えられます。 幾つか良い実現方法があったため、現状、どのようなツールを使用して実現できるか簡単にまとめました。 ところで、偉い人に「うちもChatGPT作って」と言われた時、あなたならどうしますか？ （その答えの一つを「おわりに」に書きました） 解説 ChatGPT API互換サーバを作る場合、自分でlocal LLMをラップしてAPIサーバを実装してしまうことも考えられますが、そ
”ダウンロード” ボタンをダッシュボードに追加する - Qiita
Node-REDダッシュボードにダウンロードボタンを作ります。 これは、先行するフローの処理で生成・加工した任意のデータをダウンロードできるボタンです。 ダッシュボードに表示中のデータや、データストアから取得した何らかのデータを、ブラウザで気軽にダウンロードしたい場面で使えます。 完成図 また、このフローをenebular-editorでも実行して、データをダウンロードすることができます。便利です。 用意するもの enebular プロジェクトが作成済みであること node-red-dashboardのインストール enebularからHerokuデプロイした状態のアプリまたはブラウザでフローを実行できる環境 手順 各ノードの実装どおりに実装します。 一番の要点は、ダウンロードしたいデータをmsg.payloadに渡すことです。 フローを作った後、ダッシュボードのページを開きます。 ”ダウ
ライブコーディングを始めよう！ - Qiita
※この記事はSFC Advent Calendar 2019の記事です。 概要 皆さん、プログラミングで音楽を演奏出来ることをご存知でしょうか？ 実は、ライブコーディング(その場でコードを書く行為の総称)で即興演奏できるツールがあります。今回はライブコーディングで演奏するツールの紹介と環境構築の方法、 そして最後に音を実際に出す方法についてご紹介します。 自己紹介 はじめまして。環境情報学部2年のdaveと申します。 自分は村井研のAQUA(村井研にある量子計算・通信の研究グループ)に所属しており、普段は量子アルゴリズムの実装をしております。 18日に量子コンピューターAdvent Calender 2019にも参戦するので良かったら購読お願いします。 自分とライブコーディングの出会いは、Twitterで流れてきたWIREDの記事 (https://wired.jp/2019/05/19/
Node-RED で遊んでみる第三歩: function ノードにおける変数の有効範囲
自分メモを兼ねた Node-RED で遊んでみた的な、3投稿目。今回は function ノードを中心に試してみたいとおもいます。 Node-RED で遊んでみる第一歩: Web ページを表示してみる Node-RED で遊んでみる第二歩: 配列を加工してみる 資料としてはユーザー会の Functionノードの書き方 が非常にわかりやすいので、ここに記載された内容を自分で試してみる感じになるとおもわれます。環境は Node-RED v0.19.2です。 今回のサンプル 前回の配列の値を3倍するサンプル を今回もそのまま使います。意地悪して遊ぶ前の、普通に動作していた時のもの。 以下の JSON をクリップボード経由で読み込んでもokです。 [{"id":"1c739a91.17b5d5","type":"inject","z":"aba7fcae.18f7e","name":"1-5","
Flask + jQuery(ajax)でページ遷移せずにform入力データを送る - Qiita
Flask（PythonのWebフレームワーク）とjQueryのajaxを使って、formの内容を非同期通信で送る方法です。 クライアント側 HTML <form class='ajax_submit' method="post" action="/toPostURL"> <input type="text" name="username"> <input type="text" name="age"> <button>Submit</button> </form> $('.button').on('click', function(){ $.ajax({ url: $(this).parent('form').attr('action'), type: 'post', data: $(this).parent('form').serialize() }); }); serialize()
OpenAIのChat API(Chat completions)を用いての会話をPythonで実装してみた記録 - Qiita
Supershipの名畑です。GW中に島本和彦先生 画業40周年突破記念『炎の原画展』を見に行ったので、心が熱い。 はじめに ネットだけではなくテレビだ雑誌だといたるところでChatGPTの話題だらけで今更感ありまくりですが、自環境でOpenAIのChat API(Chat completions)を試した際の諸々を書き残しておきます。 ライブラリのインストール、アカウント作成から始まってChat APIとの会話の実装までの記録です。目新しいことはなにもないですが、少なくとも未来の自分の役には立ちそう。 大体の内容は公式のAPI ReferenceとGuideのままです。 自環境 macOS(Monterey)です。 Pythonはすでにインストール済みでした。3.10.7です。
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パスワード付きzipファイルの作成方法(Mac) - Qiita
