精密なアニメーションが作成できるライブラリ"Manim"について紹介！！
皆さん、こんにちは。データコースのDaichiです。今日はAdvent Calendarの24日目を迎えており、いよいよ残り1日となりました。ちなみに、何の因果か、私は2年連続で24日の担当となってしまいました（笑）。今年も25日の方の前座として頑張っていきたいと思います。 自己紹介 改めましてDaichiと言います。理科大に通う3年生で、主に人工知能の勉強をしています。PGは今年で3年目で、案件は三つぐらいやってた気がします。趣味はらーめん(家系ばっかり)、飲み会（酒というより雰囲気が好き）、ネット小説(最近シャンフロが熱い)、アニメ(呪術、メイドインアビス、ワートリ)、バスケ(フリースローが好き。体育館でシューティングしてるときずっと打ってる)などです。 導入 今回は、精密なアニメーションが作成できるライブラリ"Manim"について紹介します。Manimは、MITの数学教授であるGra
PyCon JPにおける登壇者採択に関する見解
一般社団法人PyCon JP Association 理事の寺田です。 昨年のPyCon JP APAC 2023および来たるPyCon JP 2024（以下、「本イベント」といいます）の登壇者選定に関して、インターネット上で疑義が一部で取り沙汰されている状況を確認しております。 私たち一般社団法人PyCon JP Association（以下、「当法人」といいます）は、PyCon JP 2024において、参加者の皆様、企業スポンサー、Pythonコミュニティ、そして運営に携わる多くのボランティア主催メンバーを含むすべての関係者に対し、安心してカンファレンスにご参加いただける環境を提供したいと考えています。本イベントの登壇内容の選定に関するプロセスについて、当法人の見解をお伝えします。 一般社団法人PyCon JP AssosiarionおよびPyCon JPについて当法人は日本国内外の
【AWSコンテナ入門】簡単なPythonアプリをECSにデプロイしてみよう！ - Qiita
この記事は何？ 最近、生成AIブームで「Pythonの簡単なチャットアプリを作ってみる」機会が増えたのではないでしょうか。 特に、Streamlitという便利なライブラリを使えば、Reactなどが書けなくても簡単にフロントエンドをPythonで作ることができます。 開発端末のローカルやCloud9などでこれを動かすのは簡単なのですが、いざ他の人にも使ってもらおうとするとクラウド上にデプロイする必要があります。 しかし、アプリをコンテナに固めてAWSにデプロイ！ といった王道の作業をGUIで分かりやすく解説する記事が意外と少なかったので、初心者向けハンズオンとしてまとめてみます。 ハンズオンの概要 作成するアーキテクチャ 作業環境 端末：Macbook（Appleシリコン） ブラウザ：Google Chrome コードエディター：VS Code Python：3.9以降のバージョン 注意事項
Python + VSCode の環境構築 20240604
作業メモ。モダン Python 速習。 AI 周りのツールを動かしていたら TypeScript だけでやるには無理が出てきたので、久しぶりに Python の環境構築をする。 具体的には TestGen LLM を動かしたい。 Python はたまに触るけど、基本 2.x 時代の知識しかない。 基本的にこの記事を読みながら、細かいアレンジをしている。 追記 rye が ruff と pytest を同梱してるので rye fmt, rye check, rye test で良かった uvicorn を叩くより、 fastapi-cli を使って起動したほうが良さそうので変更 基本方針: Rye に全部任せる 良く出来てると噂に聞いたので、 rye に任せる。 自分が Python が苦手な点は pip を下手に使うと環境が汚れていく点で、基本的に rye で閉じて管理させる。システムの
pdfからtextを抜き出す試行錯誤のメモ｜Kan Hatakeyama
これは二段構えの構成を持っています。この二段構えを正確に検出し、テキストを理解することが望ましいです。 Unstructuredを使うPythonのライブラリであるUnstructuredを試してみましょう。 参考記事 導入は非常に簡単です。 pip install 'unstructured[pdf]' 実装も簡単です。 解析コード： from unstructured.partition.pdf import partition_pdf pdf_elements = partition_pdf("pdf/7_71_5.pdf") 表示コード： for structure in pdf_elements: print(structure) 結果： 残念ながら、2段組のカラムを正確に検出することはできませんでした。 Grobidを使うGrobidは、peS2oというオープンアクセス論文のコ
Kyoto University Research Information Repository: プログラミング演習 Python 2023
本書は京都大学の全学共通科目として実施されるプログラミング演習(Python)の教科書として作成されたものです． 2023年度版では2022年度版での誤植などを修正し，読みにくい文章などを改訂し，2022年の授業の中で補足した説明などを追記しました．また，3章で例題として取り上げた平方根の計算については4章として独立させ加筆しました．また，制御構造の章（6章）ではPythonプログラムの終了について追加し，7章までの力試しの課題としていくつかの演習問題を8章として追加しました．さらに，タートルグラフィクスの章(10章)ではタートルの形の定義の方法を追加するとともに，11章ではtkinterの導入のための簡単な例題を追加て記述を見直すとともに，ウィジェットでの画像表示を追加しています．19章では関数呼び出しの中で生じるエラーについての例を追加しました． ソースコードの記載にK2PFEフォント
【コード付き】二次元放物形の偏微分方程式の数値解法【Python】 - LabCode
本記事では、二次元放物形偏微分方程式の数値解法について、分かりやすい具体例とともに掘り下げていきます。Pythonを活用したアプローチ方法を学びます。 本記事を通して偏微分方程式の数値解法の1つを会得しましょう！ 注） 差分法の一部の話だけにとどめています。誤差や境界条件などの詳細な議論は冗長化を避けるためにご紹介していません。 偏微分方程式の数値解法とは 偏微分方程式の数値解法は、偏微分方程式（PDE: Partial Differential Equations）の解を近似的に求めるための手法のことを指します。これらの方程式は、多くの場合、解析的な解が見つけられないため、数値的な手法が必要となります。以下に、主な数値解法をいくつか紹介します。 有限差分法（Finite Difference Method）: 空間や時間を離散的なグリッドに分割し、微分を差分に置き換えることにより近似しま
[初心者向け] Poetry入門!インストール方法から使い方、コマンド、パッケージの管理方法まで徹底解説 - Qiita
curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 - Retrieving Poetry metadata # Welcome to Poetry! This will download and install the latest version of Poetry, a dependency and package manager for Python. It will add the `poetry` command to Poetry's bin directory, located at: /Users/<ユーザ名>/.local/bin You can uninstall at any time by executing this script with the --uninstall option, and these
![[初心者向け] Poetry入門!インストール方法から使い方、コマンド、パッケージの管理方法まで徹底解説 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6350ed7415f99c4bc760cf3f36b28be8c1dd4aec/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-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCJUU1JTg4JTlEJUU1JUJGJTgzJUU4JTgwJTg1JUU1JTkwJTkxJUUzJTgxJTkxJTVEJTIwUG9ldHJ5JUU1JTg1JUE1JUU5JTk2JTgwJTIxJUUzJTgyJUE0JUUzJTgzJUIzJUUzJTgyJUI5JUUzJTgzJTg4JUUzJTgzJUJDJUUzJTgzJUFCJUU2JTk2JUI5JUU2JUIzJTk1JUUzJTgxJThCJUUzJTgyJTg5JUU0JUJEJUJGJUUzJTgxJTg0JUU2JTk2JUI5JUUzJTgwJTgxJUUzJTgyJUIzJUUzJTgzJTlFJUUzJTgzJUIzJUUzJTgzJTg5JUUzJTgwJTgxJUUzJTgzJTkxJUUzJTgzJTgzJUUzJTgyJUIxJUUzJTgzJUJDJUUzJTgyJUI4JUUzJTgxJUFFJUU3JUFFJUExJUU3JTkwJTg2JUU2JTk2JUI5JUU2JUIzJTk1JUUzJTgxJUJFJUUzJTgxJUE3JUU1JUJFJUI5JUU1JUJBJTk1JUU4JUE3JUEzJUU4JUFBJUFDJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmcz1jMDFmODYwYzM3YWQ3MjM5ZWZhMWUyNmExMmRmYTYyZA%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBzaHVuMTk4JnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz1iODUwMDk5YjM5NDc2NzhkNDQ2YzRiNjkyMDVlZTU0OA%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D9952388f4b6a4953bc8304204b2664c5)
WSL2+VScode+PoetryでJupyter Notebook+geemapの環境構築
自分の解析環境と本記事の執筆背景 普段、WSL2+VScode+Pyenv＋Poetryでコードを書いています。 その環境下でGoogle Earth Engine（GEE）を使おうとしたのですが、便利なパッケージであるgeemapを利用するにはJupyter Notebookが必須となります。ただ、自分の環境下においてVScode上でJupyter Notebook＋geemapを動かすには少し手こずりました。 そのため、備忘録がてら本記事を執筆することにしました。最近、衛星画像の解析が流行り始めていて、PythonでGEEを扱いたい方も増えると思いますので、そういう方に参考になると嬉しいです。 手順（.venvで仮想環境を構築するのがキモらしい。） これからVScodeでJupyter Notebook＋geemapを動かすまでの手順を紹介するのですが、目次にも記載した通り、「.ven
チャット形式でプログラミングが可能なローカルで動作するオープンソースなAIツール「Open Interpreter」を使ってみた
OpenAIが開発したプラグイン「Code Interpreter」を使用すると、ChatGPTにプログラミングのコードを生成してもらうことが可能ですが、インターネットに接続できないのに加え、使用できるパッケージやアップロードの容量、実行時間などに制限があります。「Open Interpreter」はローカルで動作することでそうした制限を突破し、柔軟にさまざまなプログラムを生成・実行してくれるオープンソースなAIツールとのことなので、実際に使って試してみました。 KillianLucas/open-interpreter: OpenAI's Code Interpreter in your terminal, running locally https://github.com/KillianLucas/open-interpreter/blob/main/docs/README_JA.m
今こそ基礎固め、必修アルゴリズム10選
プログラミングの上達のためにはアルゴリズムの理解は欠かせない。3つのテーマで厳選した10個のアルゴリズムをPythonによる実装とともに解説する。 出典：日経ソフトウエア、2023年7月号 pp.6-27 「絶対に理解しておきたいアルゴリズム10選」を改題 記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります。 ニュートン法にマクローリン展開、Pythonで数値計算アルゴリズムを学ぶ Part 3 数値計算のアルゴリズム 少し趣向を変えて、基礎的な数値計算のアルゴリズムを紹介しましょう。ここでは、「ニュートン法」と「マクローリン展開」、「台形公式（定積分）」を説明します。いずれも、何らかの近似値を求めるためのアルゴリズムです。 2023.08.24 数式は中置記法だけじゃない、Pythonでスタックとキューを使いこなす Part 2 スタックとキューを使うアルゴリズム（後半） 逆
内包表記 - Qiita
squares=[] #空のリスト作成 for x in range(10): #10回のループ squares.append(x**2) #2乗値をリストに追加する print(squares) #[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] squares=list(map(lambda x: x**2,range(10))) #list()でリストに変換 #map()はlistの各要素に対して処理を行えるようにする #lambdaは無名関数 print(squares) #結果表示結果は同じ[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] #内包表記の場合 squares=[x**2 for x in range(10)] print(squares) #結果表示[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81
Python(pytest)でテスト書くならfixture,conftest,parametrizeを理解すると世界が一気に変わる
Python(pytest)でテスト書くならfixture,conftest,parametrizeを理解すると世界が一気に変わる 概要 Pythonのテストライブラリといえばpytestが一般的です。 Python標準のuniitestとは異なり、クラスベースではなく関数ベースでテストコードを記述することが一般的ですが、fixture,conftest,parametrizeを理解すると一気に世界が変わり、テスト体験が圧倒的に向上するため、これらの実装方法を紹介します。 リポジトリ 本記事の説明に使用しているサンプルのテスト実装は、以下のリポジトリです。 想定読者 PythonやGitの基本的な使い方を理解している方を想定しているため、基本的な用語説明は省略しています。 環境 エンジニアの利用率の高いmacOSを前提として説明していますので、その他の環境の方は随時読み替えてください。 開
PYTHONISTA3のクセ（グラフの描画） - 社畜エンジニア発掘戦線
おつかれまです。 PYTHONISTA3はmatprotlibをインポートすることでグラフ描写が可能です。しかし、このアプリ上でグラフが描画されるときのクセを知ってるとイライラせずに済むこともたくさんあります。 ひとつのプラグラムで複数回グラフ描写するときはfigureで分ける：2019-01-27 グラフ画像の保存ができる：2019-01-27 処理落ちする：2019-02-03 ひとつのプラグラムで複数回グラフ描写するときはfigureで分ける：2019-01-27 ふだんはPCでPythonを書いているのであんまり気にしてなかったんですが、PCだと特にfigureを設定しなくても、plt.show()するたびにその直前の設定で毎度グラフを出力してくれるんですね。ありがたく（気づかず）この仕様にあやかっていました。figureとはグラフを描画するためのレイヤー？絵のキャンパスみたいなも
Pythonistaでリアルタイムグラフ表示（pyplot vs ui.WebView+Google Charts） - Qiita
概要 Pythonista でリアルタイムグラフ表示を行おうとして、最初 pyplot を試したところ結構遅かったので ui.WebView 上で Google Charts を使ったグラフ表示と速度比較を行ってみました。 環境 iPad mini 4 iOS 12.1.1 Pythonista3 v3.2 実行結果 表示対象のデータは Raspberry Pi に接続した BME280 の温度と湿度の値で、1秒間隔で取得して最新の300件(５分間)のグラフ表示の更新にどれだけかかるかを計測しています。 上側の pyplot による表示は更新に 0.521 秒 下側の ui.WebView + Google Charts による表示は更新に 0.233 秒 元々やりたかったのは 0.05 秒間隔で送られてくるデータの表示で、グラフの更新間隔は遅くするとしても、更新中に送られてくるデータを取
Python公式ドキュメントを翻訳しよう | gihyo.jp
鈴木たかのり（@takanory）です。今月の「Python Monthly Topics」では、Pythonを使っている人なら誰でも一度はお世話になったことがある、Python公式ドキュメント（https://docs.python.org/ja/3/）を翻訳しよう！という内容でお届けします。 Python公式ドキュメントの翻訳は、やる気があればどなたでも参加できます。本記事ではオープンソースへの身近な貢献として「ドキュメント翻訳」という手段を紹介し、その詳細な手順や注意点などについて解説します。 Python公式ドキュメント Python公式ドキュメントを翻訳する まずはPython公式ドキュメントを翻訳する基本的な流れと、それぞれの手順を説明します。 翻訳の基本的な流れ Python公式ドキュメントを翻訳するための基本的な流れは以下のとおりです。 Transifexでアカウントを作成
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GitHub - kitao/pyxel: A retro game engine for Python
Flaskの簡単な使い方 - Qiita
Visual Studio Code を使用して Docker コンテナーを開発環境として使用する - Training
iPad Pythonista3でmatplotlibを使う - Qiita
