Wrangle x Python本やってみたメモ [2] - Qiita
これはなに？ これの続きです Wrangle x Python本やってみたメモ [1] http://qiita.com/it_ks/items/baba553ca587ed52a316 前回はp.10に載っていたとこでした。 今回はp.11～p.15らへんまでのPython例文に取り組んでみます 承前 Houdini実践ハンドブックWrangle×Pythonは サークル『魔法の蒸留水』さん制作の本です http://majou.jp/archives/667/ 気になる方はこちらでどぞ って思ってたんですが https://www.toranoana.jp/mailorder/article/04/0030/38/99/040030389986.html 今見たら無くなってますね！ サークル在庫があったらイベント等で買えるかも知れません。 hmath.buildRotate p.11
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Wrangle x Python本やってみたメモ [1] - Qiita
これはなに？ COMITIA115(2016/01/31 於：東京ビッグサイト)にて頒布された Houdini実践ハンドブックWrangle×Python（サークル『魔法の蒸留水』） http://majou.jp/archives/667/ の、Pythonの例文に取り組んでみたときのメモです。 p.10 「3 Wrangle x Python の実践」 3.1 Pointの移動 準備 新規シーン → geometryノード作成 中に入ったら（元からあるfile1は削除して） gridを作成 pythonを作成 つなぎます setPosition() p.10にある例文を Pythonノード内のPython Code欄に書いていきます 最初の2行はPythonノードを作成した時点で書き込まれているので、 そのあとの4行だけ。 （※この最初の2行については p.6 に記述アリ） for p
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あのライブラリは何故誕生したの?のまとめ - Qiita
はじめに 最近、フロントエンドのライブラリ乱立問題について盛り上がってました。 自分はnobkzさんの以下の文に全てがまとまっていると思います。 僕の最初の違和感は、「技術的な流行り」に乗ることに何の価値があるのだろうか?ということである。もちろん、最新のツールやフレームワークはより何かが良くなってるかもしれない。しかし、 それをあなたのプロジェクトで採用するには何の価値があるだろうか? 「最近のフロントエンドへの違和感 - nobkzのブログ」より 裏を返せば、新しいライブラリの内容、特に「どのような問題を解決するためにこのライブラリが生まれたのか」という思想を把握しておくことは重要だと言えます。 つまりは、 "How?(ライブラリの使い方)" よりも "Why?(なぜそのライブラリが必要なのか)" を学んでおこう ということです。この記事では どのような既存の問題・要求を どう解決して
You Don't Need jQuery - Qiita
注意とお願い この記事の内容はもはや古いです。ここに書いている方法では動かないものをいくつか見つけました。参考にする際は動作をよく確認してから使ってください。 ひとつお願いがあります。「あれ、動かないぞ」というコードを見つけたら是非コメントか編集リクエストで教えてください。解決方法までなくても結構です。「これはもう動かないよ」という印をつけたいのです。 この記事はYou Don't Need jQueryの日本語訳と同じ内容です。 先日ひょんなことからYou Don't Need jQueryの日本語訳をさせていただきました。著者のCam Songさんからも快諾をいただけたので1、Qiitaでも公開させていただきます。 なお、本家の英語の説明は継続的にメンテされているので、この記事の情報は古くなっている可能性があります。 追記 この記事は当初は「もうjQueryは必要ない」というタイトルで
[Python]PythonでOpenCVを使う (Edge Detection編) - Qiita
dx = cv2.Sobel(imgY, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3) dy = cv2.Sobel(imgY, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3) grad = np.sqrt(dx ** 2 + dy ** 2) fig, axes = plt.subplots(ncols=4, figsize=(20,5)) axes[0].imshow(imgY, cmap=cm.Greys_r, vmin=0, vmax=255) axes[0].set_title('Y') axes[0].get_xaxis().set_visible(False) axes[0].get_yaxis().set_visible(False) axes[1].imshow(dx, cmap=cm.Greys_r, vmin=-128, vmax=128) axes[1
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Pythonで変数名をつけるときには予約語だけでなく組み込み関数との衝突も気を付けましょう - Qiita
>>> __import__('keyword').kwlist ['False', 'None', 'True', 'and', 'as', 'assert', 'break', 'class', 'continue', 'def', 'del', 'elif', 'else', 'except', 'finally', 'for', 'from', 'global', 'if', 'import', 'in', 'is', 'lambda', 'nonlocal', 'not', 'or', 'pass', 'raise', 'return', 'try', 'while', 'with', 'yield'] バージョン3.3.4時点でこの33個だ。しかし、予約語は プログラミング言語において字句的には識別子（変数名、関数名、クラス名など）としてのルールを満たしているにもかかわらず、識
pythonの内包表記を少し詳しく - Qiita
pythonの内包表記について nbviewerにも投稿済。 pythonといえば内包表記です。 <= 偏見? でも、慣れないと読みにくいので、少し詳しく読み方をまとめてみました。 通常のリスト生成 extension_1 = [] for i in range(10): extension_1.append(i) extension_1 #>>> [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] リスト内包表記 基本構文 [counter for counter in iterator] 僕は先に [i for i in] だけ書いてから修飾することが多いです。 extension_1と同等のリストを内包表記で生成する場合は
テストコードとか書いてみてもいいんじゃない？ - Qiita
from dog_bark import dog_bark def test_dog_bark(): assert u'ワンワン！' == dog_bark('Japan') assert u'Bow wow！' == dog_bark('USA') となります。 実際にdog_bark関数を実行して、想定した結果文字列と直接比較するというコードです。 世に言うテストコード書こうぜ！という主張はこんな感じのコードを量産しようぜ！ ということになります。特に難しいことはないですね。 テスト実行は例えばPythonのPytestなら $ py.test test_dog_bark.py でOKです。もしテスト関数を増やしたとしても勝手にファイル内のテストを認識して 実行してくれます。 ちなみにどの言語のどのテストフレームワークもこのくらいの機能はあります。 (コンパイルがいる言語は多少手間が増
Pythonインストールとpipによるパッケージ管理 - Qiita
更新2016/8/5 2行でpythonインストール@Windowsに書き直しました。 目標設定 python最新版(64bit)を使えるようにする パッケージ管理ツールpipを使ってインストールする numpy, scipy, matplotlibを使えるようにする あとはそのほか便利なpythonパッケージ入れる y__sama anaconda入れればこの辺全部入りますよ。 64bit版で全部そろえてくれています データサイエンティストを目指す人のpython環境構築 2016 ↑のあたり見れば完璧じゃないかな PythonでNumpyとMatplotlibを利用する(Windows) - Gobble up puddingによると32bitのほうがいいと書いてあるが今は改善されているのかな？ どうやら公式側が64bit版に歳リビルドするのめんどくさがって公式には32bit版しかない
OpenSCADで始めるプログラマブルな3Dモデリング - Qiita
初投稿になります。はじめまして。 iwtn です。 今年の10月からリブセンスにJOINしました。 メンターとしてお世話になりました、そして現時点でも一緒に仕事をしている @yut_h1979 からいくらかハードルを上げられた気がしますが、今回は現時点でQiitaにタグのないようなマイナなプログラミング言語について簡単に紹介したいと思います。 恐縮ですが、仕事とはまったく関係のない話題です。 OpenSCADとは 簡単に言ってしまえば、3Dモデリング、モノの形を作るためのプログラミング言語です。 3Dモデリングを行う他のソフトウェアといえば、OSSではBlenderが有名です。 大抵はGUIでマウスとキーボードのショートカットを使って、3Dモデルをグリグリ操作しながら形を作っていきます。 それに対してOpenSCADは、プログラミングの基本となる動き、順次・分岐・反復と、基本的な図形、球・
windowsでpython環境構築 - Qiita
WindowsでLinuxやMac環境のようにpythonを使うための手順 参考 コマンドプロンプトからの脱却 cmder インストール http://cmder.net/ でDownload Fullからダウンロード これでgitとかsshとかcdとかlsとか．．．使えるようになる chocolatey インストール cmderで以下実行 @powershell -NoProfile -ExecutionPolicy Bypass -Command "iex ((new-object net.webclient).DownloadString('https://chocolatey.org/install.ps1'))" && SET PATH=%PATH%;%ALLUSERSPROFILE%\chocolatey\bin これでchoco install ~ で色々インストールできるよ
Python Pandasでのデータ操作の初歩まとめ − 前半：データ作成＆操作編 - Qiita
はじめに Pythonでデータ分析を扱う上で必須となる、Pandasでのデータ操作方法の 初歩についてまとめました。 ついつい忘れてしまう重要文法から、ちょっとしたTipsなどを盛り込んでいます。 こんな人にオススメ → Pandasを初めて触ってみたい！ → Rが使えることをPythonでもやってみてーなー → Pandasの文法覚えきれねー どっかに一覧があれば便利なのに... → そもそもPythonでデータハンドリングってどれくらいできるものなのさ こちらも合わせてどうぞ ◆Pandasでデータ操作：Pandas_plyを使う http://qiita.com/hik0107/items/3dd260d9939a5e61c4f6 データを作ってみよう import pandas as pd df_sample =\ pd.DataFrame([["day1","day2","day
PythonでPandasのPlot機能を使えばデータ加工からグラフ作成までマジでシームレス - Qiita
Pandasのグラフ描画機能 この記事ではPandasのPlot機能について扱います。 Pandasはデータの加工・集計のためのツールとしてその有用性が広く知られていますが、同時に優れた可視化機能を備えているということは、意外にあまり知られていません。 この機能は Pandas.DataFrame.plot() もしくは Pandas Plot と呼ばれるものです。 Pandas Plotを使いこなすことが出来るようになれば、 データの読み込み、保持 データの加工 データの集計 データの可視化 というデータ分析の一連のプロセスを全てPandasで完結させることが出来る、つまり分析の「揺りかごから墓場まで」を実現することが出来ます。 Pandasのプロット以外の機能について この記事ではPandasのデータハンドリングなどに関わる機能は説明しません。 そちらにも興味がある方は下記の記事などを
pythonでマルチコア並列処理をする方法 - Qiita
def function(hoge): #やりたいこと return x def multi(n): p = Pool(10) #最大プロセス数:10 result = p.map(function, range(n)) return result def main(): data = multi(20) for i in data: print i main() この場合だと、「0,1,2・・・19と値を変化させてfunctionを20回実行する」という処理になります。 functionの返値はresultにリストで入っているので、受け取って標準出力しています。 また、私の環境では12コア（正確には6コア12スレッド）まで使えるので最大プロセス数は10としました。 最大まで使うとブラウザを開くのも一苦労になるのでやめておいた方が無難です。 CPU使用率 並列処理中のCPU使用率も載せてお
テストがうまくいかないプロジェクトに捧ぐ、正しいテストの考え方 - Qiita
この記事の対象者 プロジェクトでテストを書いている。(書いたことある) テストが重要らしい事は知っているが、テストの恩恵をそこまで実感できていない。 結局手動テストに依存したバグフィックスをしている。 はじめに 私はテストの設計手法、実装に関する知識は多く持っていましたが、知らなかったことはテストの考え方でした。 テストが重要らしいことを知っている人は多いと思います。 しかし、実際に恩恵を実感できていない人もいると思います。 事実、 テストが重要だと発信している人 と、 テストが重要らしいことを知っている人がいます。 後者の人は、とりあえずテストを書く事ができます。しかし、テストに時間を割く割りに、最終的には手動テストでバグを発見することに依存している事も多いかなと感じます。 世間ではテスト書くのが当たり前、テストは重要！という風潮であるのに、何故テストが重要であると実感できないのでしょう
ウェブアプリケーションフレームワーク Flask を使ってみる - Qiita
Ruby は柔軟なプログラミング言語であり Sinatra のような手軽で軽量なウェブアプリケーションフレームワークがあります。いままで分析用の言語として主に Python で統計やデータの可視化をおこなってきましたが、もちろん Python にも多種多様なウェブアプリケーションフレームワークがあります。 数値計算などを Python でおこなう仕組みをウェブシステムとして提供したい場合、わざわざ別の言語を利用するよりウェブの部分も同じ言語で作ってしまったほうが一貫性があります。 そこで今回は Flask という Python の小規模なフレームワークを利用し、ごく簡単なウェブアプリケーションを作ってみます。 Flask には日本語訳された親切なユーザーガイドがあります。 https://a2c.bitbucket.io/flask/ とても丁寧に書かれているので、基本的にはこのドキュメン
わかっちゃいるけど、やめられない - Pythonあるある凡ミス集 - Qiita
>>> list((1, 2, 3)) [1, 2, 3] >>> list = list((1, 2, 3)) >>> list = list((1, 2, 3)) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: 'list' object is not callable listという変数名を付けてしまうと、その後list()が呼べなくなってしまいます。 組み込み関数 組み込み型 標準モジュールと同じ名前のモジュールを作ってしまう 何かちょっとした確認をしたいときにtest.*という名前のファイルを作ることはよくあります。 でもPythonでこれをやっちゃダメなんです。標準モジュールにtestがあるので名前が衝突してしまうからです。 test以外にもPython標準モジュ
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Python2.7 on Windowsでファイル名だけでPythonスクリプトを実行した際にsys.argvが渡されない問題の対処法 - Qiita
https://qiita.com/tanao/items/de1dac2b1b275a5e2f59
Pythonっぽい書き方(イディオム) Part1 - Qiita