両生類のイモリでは傷ができても、傷痕が残らずに皮膚が再生されます。筑波大学などの研究グループは、イモリでは傷痕の元になる毛細血管やたんぱく質が作られずに、表皮の細胞が増殖して皮膚が再生していることを初めて明らかにし、人でも傷痕を残さずに皮膚を再生させる研究につながると期待されています。 筑波大学の千葉親文教授らの研究グループは、イモリで傷痕が残らずに皮膚が再生されることに注目し、傷の内部を解析するなどして、イモリの皮膚の回復過程を詳しく調べました。 その結果、人では傷口にかさぶたができたあと炎症が起き、毛細血管やコラーゲンなどの「線維性たんぱく質」が作られ、皮膚が再生するのに対し、イモリでは傷口の周りだけでなく、周辺の表皮の細胞が通常のおよそ2倍のスピードで分裂することで、炎症を長引かせずに傷口を覆って、皮膚が再生することが分かったということです。 研究グループは、イモリで傷痕が残らず、皮

NumPyで、CSV（カンマ区切り）やTSV（タブ区切り）などのファイルを配列ndarrayとして読み込むにはnp.loadtxt()またはnp.genfromtxt()、ndarrayをCSVやTSVファイルとして出力（保存）するにはnp.savetxt()を使う。 便宜上、タイトルおよび見出しではCSVとしているが、カンマ区切りに限らず任意の文字列で区切られたテキストファイルを処理できる。 最後に触れるように、ヘッダー（見出し行）を含んでいたり、数値の列と文字列の列が混在していたりするファイルの読み書きにはpandasが便利。 また、他のアプリケーションで使う必要がなければNumPy独自のバイナリ形式で保存する方が楽。以下の記事を参照。 関連記事: NumPy配列ndarrayをバイナリファイル（npy, npz）で保存 本記事のサンプルコードのNumPyのバージョンは以下の通り。バー

それぞれの関数の特徴 np.load、np.save関数の特徴 np.loadtxt、np.savetxt関数の特徴 np.savetxt、np.loadtxt np.loadtxt関数 params: returns: np.savetxt関数 params: サンプルコード np.genfromtxt params; returns: 参考 NumPyには、ndarrayの永続化方法としてsave、load関数があります。これらの関数を使うことで、PythonとNumPyから利用するだけであれば、データベースやファイル形式に悩むことなく簡単にデータを保存することができます。 saveやloadを使うと、pickleやnpy、npz形式のファイルに読み書きすることでndarrayと変換することができます。しかし一方で、他のプログラミング言語やツールなどからデータを読み込むことができなくな

Python で破損した PDF ファイルをチェックするコード例を書きました。 Python からコマンドラインツールの QPDF（キューピーディーエフ） を呼び出して、PDF のエラーをチェックします。 Python の Requests で PDF ファイルを取得したときに、『再取得が必要か？必要ないか？』を判定するために書きました。 これで、『PDF がエラーで開けない』といったケースを減らすことができました。 実際のところ、PDF のダウンロードが失敗するというのは滅多になかったのですが、例外がありました。 PDF が存在しないときに、サーバーが『200 (OK)』で応答しつつ、404 ページの HTML を返した場合です。 PDF を取得したつもりが、中身は 404 ページの HTML だったということが、けっこうありました。 そういった、中身が PDF でないものを検出するため

やりたいこと try exceptによる例外処理を行うときに、組み込みの例外クラス以外も扱いたい。 ちなみにtry exceptの基本的な使い方はここにまとめられている。 具体的にどんな状況か？ twitter APIから情報取得をしている時にこんなエラーが発生してしまった File "/home/mitsuzawa_kensuke/.local/lib/python2.7/site-packages/requests/sessions.py", line 468, in get return self.request('GET', url, **kwargs) File "/home/mitsuzawa_kensuke/.local/lib/python2.7/site-packages/requests/sessions.py", line 456, in request resp =

Research Competitive programming with AlphaCode Published 8 December 2022 Authors The AlphaCode team Note: This blog was first published on 2 Feb 2022. Following the paper’s publication in Science on 8 Dec 2022, we’ve made minor updates to the text to reflect this. Solving novel problems and setting a new milestone in competitive programming Creating solutions to unforeseen problems is second natu

原木シイタケのほだ木をハンマーでたたくと収量が倍増する――。大分県農林水産研究指導センターは、経験的に知られていたシイタケの増収方法の条件を明らかにした。キノコ（子実体）の発生約2週間前に、ほだ木に散水して10回たたく。県内では温暖化などの影響で冬の発生量が減少しており、センターは生産者所得の改善につなげる狙いだ。 近年、2～4月に収穫する低温性品種の収量減が報告されていて、特にほだ起こし後2年目の発生量減が課題となっている。シイタケはほだ木に振動を与えると発生量が増えると知られており、センターは安全かつ簡易に刺激を与える方法として、ハンマーでの打木の効果と条件を明らかにした。 品種「もりの春太」を使った試験では、1月下旬に打木すると1立方メートル当たりの発生量（乾重量）は5・7キロとなり、打木なしの2・4キロから倍増した。直径10センチ、長さ1メートル程度の発生2年目のほだ木を使用。打木

Seleniumとは Seleniumとは、ブラウザを自動的に操作するライブラリです。主にWEBアプリケーションのテストやWEBスクレイピングに利用されます。 主にWEBスクレイピングでは、JavaScriptが使われているサイトからのデータの取得や、サイトへのログインなどに使われています。 ここではまずスクレイピングの流れを確認し、その中でSeleniumがどのように使われるかを説明します。 スクレイピングの流れ スクレイピングは、大まかに３つのステップに分けることができます。 １つ目はWEBサイトのHTMLなどのデータ取得です。ただし、HTMLには必要な文章のデータだけでなく、タグなどのデータも混じっているので、必要なものだけを抽出する作業が必要になります。 そこで２つ目のデータの抽出が欠かせません。ここでは、複雑な構造のHTMLデータを解析し、必要な情報だけを抽出します。データの抽出

スクレイピングにおけるXPathの使い方を初心者向けに解説した記事です。 XPathとは、基本的な書き方、id・classなど様々な属性やテキストの取得方法、contains関数の使い方など要点を全て解説しています。 XPathとは XPathとは、XML形式の文書から特定の部分を指定して取得するための簡易言語です。HTMLにも使うことができます。 XPathはスクレイピングにおいて、HTMLの中から特定の情報を指定し取得するのに利用されます。 HTMLは次のようにタグと言う記号で構成されており、開始タグ、終了タグで囲まれたものを要素といいます。 上記の要素はtitleタグに囲まれていますので、titile要素と言います。 またHTMLは、１つのタグが別のタグで囲われ、というように入れ子の状態で記述されます。これらは階層構造とみなすことができます。 例えば次のHTMLについては、 このよう

NEWREELのインタビューで「スリットスキャンというテクニックにしたって、まだまだ全然出尽くしてない」なんて偉そうなことを言っていたので、以前から考えていた手法を半日かけて試しました。スリットスキャンらしさってのは一見あまりないんだけど、れっきとしたスリットスキャン。 どのようにスリットスキャンするとどういう画が出力されるのかをイメージするのって案外難しくて。だからこの手法は「時間をどう前後させるか?」ではなくて「映像の1コマ1コマを積層させて出来上がった金太郎飴を、どのような断面でカットしていくか?」と考えると分かりやすいです。 金太郎飴を垂直にサクサク薄切りしていくと、その断面は普通に映像を再生したように変化します。斜め切りすると、いわゆるスリットスキャン。そう考えると、当てる包丁の形は別に真っ直ぐじゃなくて良いわけです。ギザギザでも何でも。 今回の動画の例でいうと、右から左へ移動す

概要 私はgoogleでわからないことを検索するときはソースの信頼性を上げるために1つのサイトから調べるだけではなく、複数のサイトを渡り歩いて調べます。そのときに検索結果のページを一つ一つ開が面倒くさく感じたので、単語を調べたら一気に10個の検索のページを開いてくれるプログラムを作りました。それに追加して検索した履歴も残せると便利だと思い、検索結果のページのタイトルとURLも自動的にEXCELにまとめてくれるようにしました。 環境 CPU:Intel core i5 7200U dual core OS:Winddows10 home Python 3.8.2(Anaconda) Chrome Driver 81.0.4044.92 Selenium Openpyxl 本題 実行環境が整っている前提で書きます。 プログラム全体の流れ GUIのテキストボックスに検索ワードと絞り込み条件を入力

structure of slit-scan スリットスキャンの構造 https://t.co/wxxvi9bkYq

Seleniumを含めたE2Eツールでは、XPathで指定できると動作が安定します。 今回の記事では、XPathで親要素を検索する方法を記載します。 概要 ../と記載すると、指定したDOMより親の要素を検索できます。 この記事では、次のXPathを導きます。 //td[contains(text(), 'Java')]/../td[2] ゴール XPathにて子孫を検索する XPathにてDOMの親要素を検索する XPathにて記載されている文言を検索する XPathにて複数ヒットしたときに目的のDOMを指定する 今回は、GitHubに記載しているプロフィールを利用します。言語と経験年数が記載されているDOMから、言語（Java）を指定すると経験年数（7年）のDOMを指定できるようにします。 ソースコードを見ればわかりますが、要素にはIDやClass等の属性は付与されていません。 <ta

いつものようにヘロヘロと仕事をしていると、突如担当編集の松尾氏からMessengerで「これに対するちゃんとした回答を書けるのは大原さんだなということで、また歴史物をお願いしたく」という依頼が飛び込んできた。 いやちゃんとした回答も何も、上のTreeで出題されたSEライダー氏が正解を出されているわけですが、歴史的経緯というか、ここに至るまでの話というのが長い訳で、その辺りを少し説明してみたいと思う。 ちなみに出題に少しだけ違和感がある（なぜ10bitがキリがいいと思うのか？）のは、筆者もこっち側の人間だからかもしれない。 回答の前に、その根底にある2進数採用の経緯 そもそも非コンピュータ業界の方からすれば、2進数がベースという辺りから違和感を覚えるのではないかと思う。実際、世界最初の計算機（≠電子計算機）とされる「バベッジの階差機関」（写真1）にしても、世界最初の電子計算機（※1）であるE