2020年8月31日(月)をもちまして、nanapiに関わるすべてのサービスは終了いたしました。 nanapiは、2009年のサービス開始より「みんなで作る暮らしのレシピ」という考えのもと、ユーザーの皆さまに生活に関する様々な「ハウツー」を投稿していただく投稿型ハウツーサービスとして運営してまいりました。 約11年間にわたって皆さまからご支援をいただきサービスを継続できたこと、nanapi編集部一同、心より御礼申し上げます。 掲載されていたコンテンツなどのnanapiについてのお問い合わせは、nanapi@supership.jp までお願いいたします。 長きに渡りnanapiを応援してくださり、本当にありがとうございました。

東日本大震災の発生を預言した神童が主催する総合プロダクションTweet ■2011/12/01 更新情報 注意のお知らせです。 百科事典サイトなどのインターネット上で、 スタジオメンバーの横内なおき先生が子供に 好ましくない表現を多く含んでいるアダルトな傾向にある イラストSNSサイトで活動しているという内容の デマ情報が流されておりますが、 横内先生はそのような活動は一切行っておりませんので 注意していただくようお願いします。 なお、横内先生の「サイボーグクロちゃん」が、 上記と同様のイラストSNSサイトで著作者人格権の侵害を受けている 事実も確認されましたのでくれぐれも、 それに乗らないようにお願いします。 ■2011/11/25 更新情報 トップページのイラストを更新しました。 神武代表が長い時間をかけて作った本格的なアニメ風のキャラクターイラストで

やればできる　卒業論文の書き方 中田　亨 2003年10月15日初版。2009年4月27日改訂 工学部の標準的な卒論の書き方について説明します。修士論文でも博士論文でも書き方は同じです。 第１部　卒論クイックスタート 卒論とは？ 他人の真似ではないアイデアが、 それが理論的に可能である理由、 やってみた証拠、 どんなふうに役に立つか、 とともに記述されている、組織立った文書。 卒論は習作であり、基準は甘い。対外発表論文では第１条が「他人のアイデアより明らかに優れたアイデア」と厳しくなる。 「新しい意味を伝えることが、命題の本質である。」（ウィトゲンシュタイン） 標準的な卒論の構成 題目：　説明的なタイトルを付ける。例えば「人体計測装置の研究」では舌足らずであり、「赤外線平行投影法を用いた人体計測装置」とか、「海中でも使用可能な人体計測装置」などがよい。（私の上司の金出武雄氏の方式）。 要約

紫藤のページにようこそ！ Lisp, Haskell, Python, Sather などの関数型言語の解説、小品プログラムを載せています。 ここでは関数型プログラミング言語をものすごく広い意味で使っており、 手続きをデータとして扱える言語を指します。 （Python, Sather などは普通はオブジェクト指向言語に分類されます。） また、xyzzy のマクロに関するメモもあります。 面白そうな割りに、web 上に文書が少ない題材を取り上げています。 リンクはご自由にお張りください。 更新ログ [Sep 15, 2014](Python) Set を用いたライフゲームの実装 を作成 [Jul 21, 2014]デコレータを用いた bottle.py のアクセスコントロール を作成 [Jul 13, 2014]Maildir のバックアップ を作成 [Jun 28, 2014]自宅サーバの

Abstract 光トポグラフィでは大量のデータを扱う．それらのデータから直感的に理解しやすいグラフを作成することは，聴講者に実験の結果を明確に伝え，また実験者本人にとってもデータ解析の手助けとなる点で重要である．本ゼミでは，Pythonの描画ライブラリであるMatplotlibを用いたグラフの作成について学ぶ． Matplotlib[1]はプログラミング言語のPython，およびその数学用拡張ライブラリであるNumPyで用いられる描画ライブラリである．このライブラリはwxPythonやQtといった汎用的なGUIツールキットを使用しているアプリケーションに，オブジェクト指向のAPIを提供することができる．本ゼミでは，Matplotlibを用いた図の描画方法について解説する．

ipythonは, インタラクティブ機能を強化したpythonのシェル. matplotlibは, pythonから使えるMATLAB互換の2次元プロットライブラリ. 地図投影して等値線も描けるようなので, MacPortsを使ってインストールしてみた. py-dateutilとpy-scientificはPortfileを書き換えて新しいバージョン (python-dateutil-1.2とScientific-2.6) を使った. GTK+は重そうなので, wxWidgetsにした. TkinterではBus errorが出たが, 初期設定をきちんとしていなかったからかもしれない. 数値配列は, numpyにした. 最初はnumarrayにしたが, depreatedだと警告がでた. 結局, matplotlibで指定したvariantsは, +wxpython +numpyである.

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配列：科学技術計算の基本的な道具 並んだ離散的なデータ の頻繁な操作： 実験やシミュレーションでの離散化された時間 測定機器に記録された信号 画像のピクセル Numpy モジュールは以下を可能にします. 上のようなデータの集まりの作成を1度ですませる データ配列のバッチ処理を実現（要素に対するループは不要） データ配列 := numpy.ndarray >>> import numpy as np >>> a = np.array([0, 1, 2]) >>> a array([0, 1, 2]) >>> print a [0 1 2] >>> b = np.array([[0., 1.], [2., 3.]]) >>> b array([[ 0., 1.], [ 2., 3.]])

はじめに この文書は、 Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper 著 萩原 正人、中山 敬広、水野 貴明　訳 『入門 自然言語処理』 O'Reilly Japan, 2010. の第12章「Python による日本語自然言語処理」を、原書 Natural Language Processing with Python と同じ Creative Commons Attribution Noncommercial No Derivative Works 3.0 US License の下で公開するものです。 原書では主に英語を対象とした自然言語処理を取り扱っています。内容や考え方の多くは言語に依存しないものではありますが、単語の分かち書きをしない点や統語構造等の違いから、日本語を対象とする場合、いくつか気をつけなければいけない点があります。日本語を扱う場合にも