Python で正確な小数の計算 (3) – float, Decimal の有効桁数 | すぐに忘れる脳みそのためのメモ
1. float, Decimal の有効桁数を確認しておく これまでに 「float よりも精度の高い Decimal」 、「Decimal を文字列として出力するときの str() と repr() の違い」について見てきた。 Python で正確な小数の計算 (1) - Decimal モジュールを使う Python で正確な小数の計算 (2) - Decimal の値を文字列にして、eval () で評価するときは repr 関数を使う 今回は、float と Decimal 有効桁数、str() と repr() の有効桁数について試しておく。こういうのは、一度自分で動作を確認しておかないと気持ちが悪い。 (+_+) 2. 事前準備 毎回 print 文で、式と結果を書くのは面倒。予め、与えられた式の文字列を受けとると、str() と repr() の結果を表示する関数を作成して
Python のリスト内包表記 - Ruby や Haskell の書き方と比べながら
0. Python の気になる機能 Python チュートリアル の目次をざっと眺め、目にとまったのは次の二つの機能。 5.1.4 リストの内包表記 9.9 ジェネレータ (generator) 両方とも耳馴れない言葉。 (@_@) まずは、リストの内包表記から調べることに。 1. リスト内包表記の基本 a. リストの各要素に関数を適用する 最初は、リスト内包表記の使い方を確認する。例として、「数値のリストの各要素を 2 倍する」 print [x*2 for x in [1,2,3,4,5]] 初めて見たとき、どこから読めばいいのか検討がつかなかった。 読む順番は、 for によって、各要素を取り出し、 各々に対して、操作を加える。 というように、後ろから前へと読み進める。 b. リストの各要素から、条件にあったものを抽出する 次に、同じく数値のリストから、特定の条件に合う要素を抽出す
Matplotlib: Python plotting — Matplotlib 2.0.0 documentation
Matplotlib: Visualization with Python Matplotlib is a comprehensive library for creating static, animated, and interactive visualizations in Python. Matplotlib makes easy things easy and hard things possible. Create publication quality plots. Make interactive figures that can zoom, pan, update. Customize visual style and layout. Export to many file formats. Embed in JupyterLab and Graphical User I
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