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前回の続きです この記事はPythonの可視化ツールの応用編です。 長くなってしまったので応用編は2つに分けることにしました。(応用編2はまだ執筆中です) 応用編はこの記事に加筆して1つにしました。 Pythonのplotに慣れていない方は基礎編を前回書きましたのでこちらをぜひ！ はじめに 現在修士2年の大学院生です。 火星大気を数値シミュレーションを使って研究しています。 数値シミュレーションで得られた結果を主にPythonを使って解析していたので、その過程で使った関数などを全部まとめてみました。全てを網羅しているわけではありませんのでそこはご注意ください。。。 ただドキュメントを見て格闘して使ってきたので、これからもしPythonの可視化ツールを使う人いれば、その助けになればと思いまとめてみました！ この記事でできること ・カラープロット(pcolor) ・x軸を共有してy軸を右と左に

応用編はこちらへ https://qiita.com/coffiego/items/dfabde5f8588723b32d6 はじめに 現在修士2年の大学院生です。 火星大気を数値シミュレーションを使って研究しています。 数値シミュレーションで得られた結果を主にPythonを使って解析していたので、その過程で使った関数などを全部まとめてみました。全てを網羅しているわけではありませんのでそこはご注意ください。。。 ただドキュメントを見て格闘して使ってきたので、これからもしPythonの可視化ツールを使う人いれば、その助けになればと思いまとめてみました！ 目標 基礎編なので、この記事では基礎的な関数しか扱いません。 この記事で以下のグラフを描く全ての要素を解説しています。 最終サンプルコードは記事の一番下の方にあります。(plotの方法を思い出したいくらいの人はこのサンプルだけ見れば十分だと思

今回は、Webスクレイピングして取得した株価をOpenJtalkを使ってRaspberry Piに話してもらいます。 この記事でできること Webスクレイピングする 取得した情報をRaspberry PiにインストールしたOpenJtalkで発話 前提 ・Raspberry PiでPython3とOpenJtalkが使える状態 (OpenJtalkのインストールはこの記事で解説しているのでまだの方はどうぞ！) 動作環境 ・Raspberry P i3 model B ・OS: Raspbian ・Python ver3.7 1. 株価をWebスクレイピングして取得する コードは以下の記事を参考にしています。 Python3でwebscraping : https://qiita.com/Senple/items/724e36fc1f66f5b14231 株価を取得: https://qii

(0)はじめに ソフトウェアについて日本で特許出願を考えているプログラマに情報提供をすることを目的として、ソフトウェア特許出願についてのあれこれを説明する。 本記事では、以前の「サポートベクターマシン（のライブラリLIVSVM）を使ってpythonでFizzBuzzを書いてみた。」のプログラム（以下、「本件プログラム」という。）について特許出願をする場合を念頭に置いて説明する。 ソフトウェア特許出願についてのあれこれは、(1)出願前に考慮すべきこと、(2)出願書類とはなにか、(3)出願中にしなければならないこと、(4)特許後にできることに分けられると思う。 本記事では、(1)出願前に考慮すべきこと、さらに細かくは、(1)出願前に考慮すべきことのうち、プログラムが特許になるかどうかを具体的に説明する。 なお、記事で紹介している情報で損害を被ったとしても、当該損害について筆者は一切の責任を負わ

はじめに 下記サイトには次のことが記載されている。 setsや辞書を使った要素の検証（O(1)）は、配列の検索（O(n)）よりも高速です。 a in b を調べるとき、bはリストやタプルではなくsetsや辞書であるべきです。 http://www.peignot.net/python-speed 本当なのかしらん？と思ったのと、本当だとしてどれくらい違うんじゃい？と気になったので実際に試してみた。 実行環境 python2.7 windows7 Intel Core i5 CPU 2.4GHz メモリ 4.0 GB 実行条件 リスト、辞書、セット型で、1の倍数ごと、2の倍数ごと、3の倍数ごとの整数列（要素数100万個）を作り、1から1万までのinでの参照を行った。1の倍数ごと、2の倍数ごと、3の倍数ごとの整数列を作ったのはヒット率の処理速度への影響を調べるためである。 なお、各テスト回数は