Pythonでサイン波(正弦波)をつくる | Non-Fiction
振幅A、サンプリング周波数fs、周波数f0、時間nのサイン波（正弦波）は下記の関数として定義できます。 サイン波の式 とすると、 今回は、サンプリング周波数が8kHzで周波数440Hz(ラの音)のwavファイルを作成を行いました。 スクリプト # -*- coding: utf-8 -*- import wave import numpy as np from matplotlib import pylab as plt import struct a = 1 #振幅 fs = 8000 #サンプリング周波数 f0 = 440 #周波数 sec = 5 #秒 swav=[] for n in np.arange(fs * sec): #サイン波を生成 s = a * np.sin(2.0 * np.pi * f0 * n / fs) swav.append(s) #サイン波を表示 plt.
【python】gunicornとfalconを使ってWSGIサーバを作成してみる - ボールを蹴りたいシステムエンジニア
環境 CentOS6 python3.5.1 gunicorn19.6.0 falcon-1.0.0 はじめに gunicornはPython製のWSGIサーバ。 WSGIサーバーとはWEBサーバーとWebアプリケーションをつなぐサーバ。 今回はwebアプリケーションにpythonのWEBフレームワークfalconを利用する。 前回の記事で導入したfalconアプリケーションを今回は利用する toriaezu-engineer.hatenablog.com 手順 gunicornインストール pip install gunicornインストール確認。 gunicorn -v gunicorn (version 19.6.0)gunicorn起動 バックグラウンドプロセスで起動する。 gunicorn falcon_test:api &起動時の引数は gunicorn モジュール名:falc
PythonのWebアプリフレームワークFalcon試してみた
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 *- import falcon class HogeResource(object): def on_get(self, req, res): print(req.headers) print(req.params) print(req.cookies) res.status = falcon.HTTP_200 res.body = 'Hello World' res.content_type = 'text/plain' def on_post(self, req, res): print(req.headers) print(req.method) print(req.protocol) print(req.content_type) print(req.stream.read()) res.statu
グラフが綺麗に描けるpythonのライブラリseabornを使うとグラフを描くのが楽しくなる - 技術メモ
pythonのグラフを美しく描くライブラリseabornというのを知ったので触ってみる。 こちらが公式サイト Seaborn: statistical data visualization — seaborn 0.7.1 documentation こんなのも描けるようになる。 インストール conda install seaborn pipでもできるらしい 基本操作 基本的にはseabornをimportするだけ、普段通りにmatplotlibを使えばよい import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns x = y = range(10) plt.plot(x,y) plt.show() 背景のデザインを変更する 例えば背景を白く、グリッドを入れるなら sns.set_style("whitegrid")この関数には darkg
pythonのwsgiref でちょっとしたHTTPを話したい時に - podhmo's diary
pythonのwsgiref でちょっとしたHTTPを話したい時に pythonでちょっとした調査をしたい時に、何かパッケージを入れるのも面倒な場合に wsgiref だけですませたくなる場合がある。その時のためのmemo。 hello world from wsgiref.simple_server import make_server def app(environ, start_response): status = '200 OK' headers = [('Content-type', 'text/plain; charset=utf-8')] start_response(status, headers) return [b"Hello World"] httpd = make_server('', 8000, app) print("Serving on port 8000.
PythonのWebアプリケーション（Django）を初心者にもわかりやすく解説（１）【環境構築編】 - Qiita
はじめに この記事は、すでにPythonやRubyといったプログラミング言語に触れたことはあるが、Webアプリケーションは作ったことがない、もしくはDjangoには触れたことがないといった方を対象にしています。 Webアプリケーションと調べると、PHPやRubyがよく出てくるのですが、機械学習など複雑な数学的演算を行う場合にはやはりPythonが優れていると感じます。 以前、Ruby on Railsでアプリケーションを作成し、数学的な計算の部分はR言語で組み込むといったことをしたことがありますが、言語間を繋ぐパイプを構築するにも一手間必要でした。 そういった点で、色々な数学的なトリックを含ませたWebアプリケーションを作成する際にはPythonをオススメします。 ただ、PHPやRubyのWebアプリケーションと比較すると、PythonのWebアプリケーションは参考文献が不足しているように
iOSアプリからFirebase Cloud Messaging経由でプッシュ通知を送る - Qiita
はじめに 現在、個人開発してるアプリでチャットみたいな仕組み(サーバの話)を作っててFirebase Databaseにデータが追加されたら指定ユーザやトピックにプッシュ通知を配信するっていうのをできないかなぁって思ってやってみました。 元ネタは Firebase で iOS クライアントからプッシュ通知を送る です。 私はNode.jsが(デプロイ実装)できないのでPythonでしました。 環境 Python 3.5.2 (3.6を入れ忘れてました。) Xcode8.2.1 iOS10.2 iOS側の準備 プッシュ通知準備 func application(_ application: UIApplication, didFinishLaunchingWithOptions launchOptions: [UIApplicationLaunchOptionsKey: Any]?) ->
Pythonを使うなら知っておくべき！便利なライブラリ10選 - Qiita
※こちらの記事は、プロスタ編集部が現在大変人気の高いPythonの文法記事を公開することで、皆様の学習にお役に立ちたい意図で投稿しております。 参考サイト：Pythonを使うなら知っておくべき！便利なライブラリ10選 #Pythonを使うなら知っておくべき！便利なライブラリ10選 Pythonにはたくさんの標準または外部ライブラリがありますが、その豊富さゆえにどのライブラリを活用すればいいのかわかりづらい面もあると思います。今回は、その中から知っておくと便利なPythonのライブラリをご紹介します。 ##標準ライブラリ編 ###datetime 日付や時刻を扱うモジュールです。日付・時刻の取得、文字列⇔日付の変換、n日後、n日前の日付データを取得する、等便利で簡単に扱えるものが揃っています。例えば、日付と時間をまとめて扱えるdatetimeオブジェクトを使えば、現在の日付と時刻を簡単に取得
CodeIQについてのお知らせ
2018年4月25日をもちまして、 『CodeIQ』のプログラミング腕試しサービス、年収確約スカウトサービスは、 ITエンジニアのための年収確約スカウトサービス『moffers by CodeIQ』https://moffers.jp/ へ一本化いたしました。 これまで多くのITエンジニアの方に『CodeIQ』をご利用いただきまして、 改めて心より深く御礼申し上げます。 また、エンジニアのためのWebマガジン「CodeIQ MAGAZINE」は、 リクナビNEXTジャーナル( https://next.rikunabi.com/journal/ )に一部の記事の移行を予定しております。 今後は『moffers by CodeIQ』にて、 ITエンジニアの皆様のより良い転職をサポートするために、より一層努めてまいりますので、 引き続きご愛顧のほど何卒よろしくお願い申し上げます。 また、Cod
Pythonの実行環境をmacOS Sierra環境で整えつつIntellij IDEAとの連携設定も行う手順のまとめ - 試纏
色々学習したい事を実現する為にPythonの実行環境を整えるのと併せて、折角ならば開発環境としてもちゃんと整備しておきたい、効率的にコーディングしたいという事で手持ちの環境(Intellij IDEA Ultimate Edition)と統合して行こうじゃないか、という事で当エントリの内容を纏めるに至りました。 実現したいこと 参考情報 実践手順 事前準備・作業前の状況 pyenvとvirtualenvとpyenv-virtualenvのインストール pyenvのインストール 環境切替確認 virtualenvで環境を作成、整備 上記作成環境をIntellij IDEAで連携 Intellij IDEA Python Pluginのインストール Intellij IDEA pyenv連携設定 まとめ 実現したいこと 新調したMacbook(無印：macOS Sierra)にPythonの実
深入りしないCython入門 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Cythonとは？ Pythonは処理速度は決して早くない、むしろ遅い部類である。 そこで、C/C++に変換することにより高速化しようというのがCythonである。 低級言語のC/C++（昔は高級言語だったが、現在は低級言語といって良いだろう）に変換してネイティブコンパイルするのだから、速いに決まっている。 この記事の目的 「Cythonは難しい」、**「CythonはC/C++の知識が必要」という印象があるだろう。答えは「Yes」**である。 しかし、その答えはCythonをフルに使いこなす事が前提である。 実はCythonは、C/C
pythonで美しいグラフ描画 -seabornを使えばデータ分析と可視化が捗る その1 - Qiita
Pythonでのグラフ描画 Pythonチャートを描く場合の定番は「matplotlib」ですが、その見た目のやや野暮ったい感じと、表記法のややこしさが指摘されています。 そこで、この記事ではMatplotlibの機能をより美しく、またより簡単に実現するためのラッパー的存在である、「Seaborn」の使い方を取り上げます。 ◆ Overview of Python Visualization Tools http://pbpython.com/visualization-tools-1.html 上記の記事ではMatplotlibとSeabornについて下記のように書かれています。 matplotlibについて Matplotlib is the grandfather of python visualization packages. It is extremely powerful b
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