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ソースコード(とくに、他人が書いた)を追うことでプログラム処理の流れを理解することは容易いことではない。 記述が長くなるほど理解は困難になり、そもそもそのプログラムが正しい結果をもたらすかどうかも分からなくなる。 次のスクリプトを一瞬に理解できるだろうか。 a = [6, 9, 12, 4, 5, 8] b = [21, 93, 11, 54] sky = 1000000000 for blue in a: if blue < sky: sky = blue print(sky) sea = 1000000000 for fish in b: if fish < sea: sea = fish print(sea) ここには2つの課題が潜んでいる。 変数として sky や blue を使っているが、変数の命名法は適切か。 そこで何が処理されているのか明らかになっているかどうかである 変数名
実際のEPUB書籍を調べてみよう。 東北大学の『生態適応科学』から[epub版ダウンロード]から入手する。 zipファイルを展開して seitaitekiou.epub が得られる。 [ePub版電子書籍を読む方法]では、iBookstoreや日経BPストアからダウンロードすることも紹介しているが、パソコンでダウンロードしたファイルをモバイル端末に転送してもよい(どれも同じファイルである) EPUB書籍の閲覧リーダによって書籍として読むことができる。 EPUBファイルはZip圧縮ファイルである EPUBファイルの拡張子を .epub から .zip に変更してみよう。 .zip は、複数のファイルを1つにまとめてアーカイブ(archive)したり、さらにそれを可逆圧縮するZIPファイルフォーマットに付けられるファイル拡張子である。 演習: 「生態適応科学」のEPUBファイルサイズは約12.
マークアップ文書(markup document)とは、文書を構成する文章や文字列(および図や表)に対して、その論理的構成を明示し、どんな文書要素であるかを(その範囲を含めて)マーク(指定)したテキストファイルである。 文書記述用に広く利用されているマークアップ方式に HTML/CSSとLaTeXがある。 マークアップ文書はテキストファイルであり、その文書作成にはテキストエディタを使う。 HTML/CSS/Javascript用に特化したオープンソーステキストエディタとしてAdobeが提供するBracketsやGitHubが提供するAtomが有名だ。 また、ワードプロセッサのような操作感でHTMLファイルを作成することができるオーサリングソフトウエアもある。 オーサリングソフトウエアを利用した場合、その結果ファイルは必ずしも分かりやすい(可読な)文書がもたらすわけではなく、レイアウトのため
文字化けはページ提供者の責任 Webブラウザで閲覧しているページが文字化けすることがある。 文字化けは、Webコンテンツを提供している側の責任であって、閲覧している側の不手際ではない。 HTML構文指定とHTMLヘッダの文字コードにあるように、Webコンテンツとして書かれているHTMLファイルの文字コード(文字符号化)を<head>〜</head>内で次のように宣言しなければならない。 <meta charset="文字符号化法" /> 文字符号化で説明しているように、 文字符号化法として代表的なものには、日本語関連では「Uft-8」(Unicode)、「Shift_JIS」「EUC-JP」「ISO-2022-JP」などがある。 HTMLファイルをどの文字符号化によって書く(保存する)かはコンテンツ提供者が決めることになる。 たとえば、Shift_JISの文字集合にはタイ文字(こんにちは
Webページでは数式を表すためにLaTeX表記が使えるMathJaxを利用しています。 WebブラウザにはSafari/Chrome/Firefoxを使って下さい(IEでは表示できないようです。) Webの数式表現はきわめて大切で、Web技術を使う電子書籍(たとえばEPUB形式の電子書籍)における数式表示の需要がある。 LaTeXで生成したPDFファイルから数式を切り出した画像としてWebページ貼り込めは済むわけではない。 Webの表示はPDFのようなページレイアウト固定でなく、ウィンドウサイズやフォントの大きさによってレイアウトが変化するreflow型)であるので、画像の貼り込みでは読みやすい数式表示とはならない。 また、画像の貼り込みではページコンテンツから数式内容を読み取る処置ができない。 Webページでの数式表現には幾つかの提案がある。 MathMLの利用 数式を記述するMathM
以下に登場するLaTeXで表現できる記号は大変自然で美しく、LaTeX文書表現力を飛躍的に高めてくれる。 これだけでもLaTeXを使う価値がある。 LaTeXでは、 %(percent), {(left brace), }(right brace), &(ampersand), #(hash), $(dollar), ^(caret), ~(tilde), \(backslash=¥), _(underscore) は別種の目的に使われるために特殊記号 (spacial characters)と読んでいる。 これらの特殊記号をLaTeX文中で使うには、次の表のように、記号 \(backslash) を直前において特殊記号(の本来も役割を)エスケープするなどしてタイプセットしなければならない。 LaTeXの特殊文字
LaTeXでの参考資料の取り扱い LaTeXで参考文献情報(references)のリストを列挙するには、文末に置いた thebibliography環境内に\bibitemを次のように書いて、各参考文献をラベルする。 この例では、5行目から10行目までがthebibliography環境である(自分が編集するLaTeXソースに合わせて適宜読み変えること)。 \begin{document} ..... ..... \begin{thebibliography{99} \bibitem{参照ラベル名1} 文献情報 \bibitem{参照ラベル2名} 文献情報 ...... ...... \end{thebibliography} \end{document} 各参考文献は\bibitemに参照ラベル名を付けて箇条書する(空白文字は使わない)。 タイプセットすると、\bibitemの登場順に
Pythonの柔軟なプログラミングを可能としているデータ構造にリスト(list)とディクショナリがある。 リストは、1つの値ではなく、一連の値を格納しておくための変数で、他の言語では配列と呼ばれているものだ。 CやJavaなどのようにリスト要素の数(サイズ)を指定する必要もなく、いつでもサイズを変更できる。 しかも、リスト内には(整数や浮動小数点や文字列など一つ定めた(同じタイプの要素を並べる必要はなく、任意のオブジェクトを取ることが可能である。 リストは 角括弧 [ ] 内に、リスト要素をカンマ(,)で区切って並べる。 >>> a = [24, 'Alice', 3.14, True, 'B', 0xaff0] >>> a [24, 'Alice', 3.14, True, 'B', 45040] >>> len(a) 6 >>> a[0] 24 a[4] 'B' >>> a[5] 45
全面的改訂中(Jun 2020) 不勉強のせいで、このページには不確かまたは不適切な記載を多く含んでいます。 ご迷惑をおかけいたします。 プログラミングを理解するということは、まず自分で考えてみて、プログラミング例を見て「ナルホド!」と膝を打ち、さらに自分でより一般的に利用できるように改良するプロセスを繰り返すことである。
亀(カメ)は 現在アタマが向いている方向に指定された距離だけ進む 現在のアタマの方向から指定された角度だけ左右に向きを変える という単純な行動様式に従って地面を這っている。 カメが這って得られる軌跡をタートル・グラフィックスという。 Pythonにはタートル・グラフィックス を描画するための標準モジュール turtle が備わっている。 クラス turtleのオブジェクト(たとえば kame という名前にする)には次のように書く。 import turtle kame = turtle.Turtle() これでタートルオブジェクト(カメ)が生成される。 カメを歩かせるスクリプトを書いてその軌跡を眺めてみると思わぬ発見がある。 turtleオブジェクト kame に対する代表的メソッドを以下に紹介しておく。 次は Turtleの動きに関するメソッド method名使用例意味
ポイント 検索対象とするセル範囲として、開いている別ファイルのブックデータを指定するには、次の書式 [ブック名] シート名 ! セル範囲 で指定する。ここで、「ブック名」はExcelファイル名から拡張子 xls を省いたものである。 一方、検索対象とするセル範囲として、開いていない別ファイルのブックデータを指定するには、次の書式 絶対ファイルパス[ブック名] シート名 ! セル範囲 で指定する。 絶対ファイルパスとは、コンピュータ内の厳格なファイル位置を指定しているものである。 たとえば、Windowsユーザ taro のマイドキュメント内にあるフォルダ Excelにあるブックファイル linkdata.xls 内のシートMySheetにあるセル範囲として検索するためには、 'C:¥Documents and Settings¥taro¥My Documents¥Excel[linkdat
Google DocsはGoogleのドキュメントサービスで、GmailアカウントでログインしてGoogleメニューから[ドキュメント]または[ドライブ]サービスを選択して利用する(これらは「もっと見る」内で選ぶようになっていることもある)。 Google Docsで保存されるファイルは、Google Driveに同期される。 Win/MacOSやiOS(iPhone/iPad)、AndroidデバイスにはGoogle Driveアプリケーションをインストールしておくべきである。 文書、プレゼンテーション、スプレッドーシート、フォーム、図形描画などのサービス(右図)を提供するクラウドサービスで、 さらに、右図で[アプリを追加]してその他のアプリケーションサービスを拡張することができる(下図)。 Google Docsで作成されるファイル形式 ページトップに戻る Google Docsでファ
レイアウトが乱れることがあります(申し訳ございません)。 Javascriptをオンにしてください。 メニューを表示するためだけにjQueryを使っています。 このサイトを閲覧しても貴方のプライバシーを冒すようなことはありません。 オンライン授業のまとめ 2020年度 対面 vs オンラインという文脈で議論されること多かったのですが、教育の普及と深化は同時に考えるべきものとして「公開」「ヴィデオパフォーマンス」「著作権」をつなぐ円環を考えるに至りました。 オンライン教育を振り返る オンライン教育が世界中で実施され多くの課題が浮上しました。 「対面」という言葉が独り歩きしがちでしたが、「2019年度までの大学教育はマモとだったのか」について語られることは多くありませんでした。 一部の分野では普及している教育研究コンテンツおよび授業内容の公開・情報交換はオンラインとなった今も普及していません。
近年のデジタルカメラにはGPS機能をもった機種が多い。 とりわけスマートフォンにはGPS機能が搭載されているため、スマートフォンで撮影した写真にGPSデータを埋め込むことができる。 写真データの埋め込みは、資料整理などには大変重宝する。 一方、スマートフォンから様々なアプリを利用してSNSサービスなどにアップロードする場合には注意が必要だ。 場所情報を与えてしまうことの意味を理解し、大変危険なことがあることを知っておこう。 以下の例では、iPhone(iPad)の例を紹介するが、Android携帯もまったく同じ事情だ。 写真にさまざまな写真データを付与して保管すると、便利なことが多い。 これが日本電子工業振興協会で規格化され世界に普及したデータ形式がExifだ。 左図はiPhoneの で撮影した写真のExif情報である。 詳細な写真撮影データが写真ファイルそれ自体に埋め込まれていることがわ
自分のWindowsパソコンをもっているのなら、是非TeXシステムを導入しましょう。 併せてエディタソフトウエアも。 日本語TeX WikiのMicrosoft Windows での TeX の利用にある、 TeX Live(Win32)のインストール(TeXLiveが現在の世界標準)がお勧めですが、またはw32TeXも広く利用されています。 W32TeXのWindowsへのインストールは、簡単LaTeXインストールWindows編(2014年7月版)に大変詳しく自動インストールの仕方が解説されています(TeXworksを含めて、すべて設定されてインストールされるのが嬉しい)。 TeXLiveはTUG(TeX User Group)が配布している世界標準のTeXディストリブーションで、日本語環境など「全て」のTeXシステムを含んでいます。 そのために3GBを越えるファイルサイズになりますが
演習:LaTeXファイルの分割 長大な文書を書く場合には、LaTeXソースを分割するとよい。 このための手順は次のようである。 文書専用フォルダを作成する。 フォルダ内に、文書作成に必要な全てのファイルを格納する。 必要なファイルを読み込むように記述したルートファイルをタイプセットする。 ルートファイルで指定したファイルを読み込むコマンド \input を使ってファイルを読み込み、ルートファイと読み込んだ全てのファイル全体で1つのLaTeX素ソースファイルとなるようにする。 左図は、ルートファファイルを mybook.tex とし(文書スタイルを jsbook としている)、プリアンブルでのパッケージ読み込みやさまざまな定義を記述したファイルを preemble.tex 、タイトル情報に関わる記述を title.tex のファイルにして、これらをプリアンブル部で \input preemb
Evernoteでスクラップしてみる Evernoteとは、クラウド上のファイルサービスの一種で、コンピュータで扱える多くのファイル形式(テキストや画像や音声ファイルなど)をクラウドにノートとして保存し、パソコンやモバイルデバイスから参照できるサービスである。 と、一口に言ってしまうことができない多くの特徴があり、Evernoteに連携しているアプリケーションたブラウザ拡張機能も多いクラウドを利用した必携サービスの一つである。 アカウントを取得し、専用アプリケーションをダウンロードしてWin/MacOS/iOS(iPhone/iPad)/AndroidおよびWebから広く利用できる極め利便性が高いサービスだ(使い方の幾つかを後で紹介する)。 Evernoteの代表的使い方 1ヶ月に60MBまでのアップロードまでなら保存されるファイル(ノート)総量が無制限に無料で利用でき(ノート1つは25M
以下は、Google accountが前提。 アドレスマッチング(GeoCoding)を利用するで説明したように、CSV形式アドレスマッチングサービスの結果をGoogleマップ KML/CSV相互変換して、KMLファイルに保存したものを用意しておく(重要: 場所名称,説明は利用者にとって都合のよいように十分考えてCSV形式して、それをKML形式に変換すること)。 KLMファイルはそのままGoogle EarthにDrag & Dropさせて表示させることができるので、正しく表示できるかを事前にチェックしておこう。 XMLファイルであるために、思わぬ副作用で地図が正しく表示できないことがあるので注意する。 ここでは、このKMLファイルをGoogle Mapに表示させて、その結果を共有(特定の知人に知らせたり、一般公開)する方法を紹介する。 前提:CSVカラムとして「整理番号,場所名称,説明,
衛星測位において利用者の受信機の正確な位置を測定するためには4機以上(理論的には安定的に3台)の衛星からの測位信号の受信が必要である。 GPS(Global Positioning System)とは、米国が運用する軍事用の測位システムで、60度おきの6種類の軌道面(PLANE名 A-F)毎に4個が配置され合計24基で全地球をカバーする基本システムとなる(理論的には、視界を遮るものがなければ、地球上で同時に6つの衛星が視認できる)。 くわえて、予備の衛星を投入し約30機程度の測位衛星を有している(2009年現在)。 運用は、米国空軍第50宇宙航空団が行っている。 GPSの粗い精度のデータは民生用として世界中に公開され、日本ではいち早く民生機器としてその可能性を発見し専用の家電製品、カーナビゲーションおよび携帯電話にGPS受信機を搭載し、世界的市場を開拓してきた。 いまやスマートフォンにもG
説明で使う見本ファイル EPSファイル(カプセル化Postscript形式)、つまりEPS画像の貼り付け練習用のファイルsin.eps (EPSはテキストファイル)。 この形式のファイルはAdobe Illustratorで閲覧/編集、あるいはgsviewで閲覧できる。 上記sin.epsをJPEG形式に変換した画像ファイルsin.jpg と、そのBB情報ファイル sin.xbb。 JPEG画像ファイル Endeavour.jpg と、そのBB情報ファイル Endeavour.xbb このJPEGファイルをEPSファイルに変換したファイル Endeavour.eps 画像ファイルの貼り付け EPSファイルの貼り込み 次のようにして、画像ファイルのためのパッケージ graphicx をプリアンブルで宣言し、LaTeXコマンド \includegraphics を使って、貼り込みたい画像ファイ
大量のデータから自明ではなかった何か役立つ情報を取り出すことをデータマイニング(data mining)という。 データ分析は統計学や人工知能で従来より行われてきたことであるが、強力なコンピュータパワーとソフトウエアエンジニアリングの進歩によって、より広範な分野において柔軟で豊富なデータ処理が可能になり、データマイニングという言葉がつかわれる機会が多くなってきた。 データ様式として記号列データ、とくに文字列からなるテキストを取り上げる。 テキストには、HTML、XML、$\rm \TeX$などの文書構造が明示化されたマークアップ(markup)テキストと平文と空行からなるプレインテキストがある(その中間に、プレインテキストを構造化テキストに変換するためのマークダウン(markdown)ソフトウエアのための書式もある)。 重要なテキストデータに、アデニン(A)、チミン(T)、グアニン(G)、
GPSデータ記録形式 KMLとGPX 左図は、HOLUX m-241はネックストリングで首から掛けて使うこともできるGPS Loggerだ。 GPS測位データ(GPS Logともいう)は、デバイス毎に異なるさまざまなファイル形式でファイルに記録されてきた(GPSデータ自体には差異はなく、その記録形式が沢山あるだけなのだが)。 中でも、今日、代表的なファイル形式として、Google Earth/Mapに直接読み込むことができるGoogle Earth(Keyhole) Markup LanguageであるKML形式(拡張子 .kml)と、GPs eXchange Formatで、地理情報システム(GIS)ソフトウエアで使われている代表的ファイル形式GPX形式(拡張子 .gpx)が重要でデファクトスタンダード化してきており、どちらもXML形式のテキストファイルである(下記のデータをダウンロード
参考文献 石田 基広、「Rによるテキストマイニング入門」森北出版(2010) Rのパッケージ RMeCabは、指定したファイルを形態素解析エンジン MeCabに渡して形態素解析を実施し、MeCabから返す次の結果様式 表層形 品詞 品詞細分類1 品詞細分類2 品詞細分類3 活用形 活用型 原形 読み 発音 を使ったさまざまな機能(関数)が用意されている。 その一つが、形態素の頻度で利用した関数 RMeCabFreq( ) で、テキスト内の形態素原形の登場頻度をデータフレームとして返すものであった。 RMeCabFreq 以外の関数を紹介しておこう。 パッケージRMeCabの利用法を知る Rパッケージ RMeCab を利用するには(インストールした)パッケージ名を library() 関数の引数にセットして読み込む。 読み込んだパッケージの利用法を知るには、パッケージを読み込んだ以降で 「?
日本語の縦組用の標準文書スタイルには tarticleとtbookの2つがある。 次の書式は縦組論文の場合であり、通常の論文スタイルとでは先頭の \documentclass{tarticle} の一行だけが異なっている。 \documentclass{tarticle} ...プリアンブル部 \title{題名} \author{著者名} \date{日付} .... \begin{document} \maketitle ...本文 ....... \end{document} ルビをふる 漢字や略称などにルビをするためのパッケージには ruby.sty (文字コード ISO 2022-JP) または furikana.sty (文字コード Shift JIS)などがあります。 ルビのように、日本語に関するパッケージを利用した場合には、パッケージの文字コードを自分の使っているTeX環境
東京大学空間情報科学研究センターのCSV形式アドレスマッチングサービス このサービスでは住所が記載されている含むCSVカラムをどの列に置いてもかまわない。 GISソフトウエアと併せて使うことでCSVデータを自由に活用することが可能だ。 Webサービスではないが、国土交通省のWindows用のソフトウエア街区レベル位置参照情報アドレスマッチングツール(JNS住所認識システム)(マニュアル)を利用して同様の情報を取得することもできる。 Googleマップ KML/CSV相互変換 CSVからKMLに変換においては、CSVカラムはCSVは「整理番号,場所名称,説明,経度,緯度,標高」の順に並んでいなければならない(整理番号は必須だが、その値は任意でよい)。 返されるKMLファイル内容をコピーしてテキストエディタに貼りつけてUTF-8(UTF-8でなければならない)で保存する。 これをGoogle
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