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Chromebook を入手したのでちょっとしたテキストエディタを作る。ローカルのファイルを開いて、編集して、保存するだけの最小限のもの。こんな感じのやつ。Chrome 75.0 で作成。 GoogleChromeLabs が開発しているシンプルな text-app を参考にした。こちらはエディタ部分に CodeMirror を使っておりシンタックスハイライトが出来、また複数ファイルを同時に開く程度のことはできる。 https://github.com/GoogleChromeLabs/text-app まずマニフェストファイル。テキストエディタなのでファイルの書き込み許可が必要。

matplotlib とは python のグラフ描写モジュールであり、アニメーションも作れる。つまり深夜にアニメを見ないと死ぬ諸兄は matplotlib を覚えるというのも一案である。 というわけで極めて簡単なサンプルとして、numpy で生成した乱数を描写するだけのコードを書く。 公式ドキュメントはこちら。 http://matplotlib.org/api/animation_api.html ArtistAnimation matplotlib のアニメーションは ArtistAnimation と FuncAnimation の2種類がある。 ArtistAnimation は、あらかじめ全てのグラフを配列の形で用意しておき、それを1枚ずつ流すというものである。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import

先日 NASA が1977年に打ち上げられたボイジャー探査機のメンテナンスのために FORTRAN のエンジニアを募集しているという記事を見た。 http://www.theregister.co.uk/2015/10/31/brush_up_on_your_fortran/ 「FORTRAN が書ける人間がいるわけがない」「あれはIT業界のインダス文字だ」「NASA は暗に宇宙人に募集をかけてるのではないか」と思った人も多いと思うが、科学技術計算界隈ではわりと普通に FORTRAN が現役である。そこで本稿では FORTRAN を面白おかしく紹介しようと思う。 FORTRAN は歴史が長いだけあって様々なバージョンがあるが、FORTRAN 77 は アルファベットの小文字が使えない などの仕様があり、気の弱いエンジニアは見るだけで失神するだろう。本稿は全年齢対象という観点から、コードの視

必要に迫られて計算機クラスタを作ったのでその手順を解説します。 何を作ったのか うちの研究室では高性能なCPU/GPU を搭載したマシンを数台所有しており、使いたい人に配って個別管理してもらっていたのですが、このたび使いたい人が増加し、話し合って融通するのも面倒なので、ジョブ管理システムを備えたクラスタを構築することにしました。あくまで稼働率向上のためのクラスタ化なので、ノード間並列機能は備えておりません。 本記事は「ユーザーとしての Linux の操作にはひと通り慣れたけど、ネットワークの詳しい知識は持ってない」という人を対象に書いています。つまり僕くらいの人です。詳しい人から見ればところどころ勘違いがあると思いますがご了承願います。 環境 OS: Ubuntu Server 14.04 Network: Gigabit Ethernet ジョブ管理: Torque サーバー用途としては

NetworkX という Python 向けの素敵なグラフライブラリを知ったので、練習がてら「ランダムグラフの最大連結部分のサイズがどんくらいになるか」という実験をしてみた。 （ここでの「グラフ」とは数値データを可視化する図のことではなく、ネットワークグラフ的な意味でのグラフ） #問題設定 頂点 (node) がN個ある。 ランダムに2点を選んで辺 (edge) で結ぶ。これをS回繰り返す。 辺でつながった部分（連結部分）の最大サイズはいくらか。 この問題は S. Kauffman の著書「自己組織化と進化の論理」3章で紹介されたもので、多様な物質の混合物から生命が創発するモデルの一部として登場している。 コードと実行 ここでは networkx, numpy, matplotlib, および pydot をインスコしたものとする。インストール手順については最後に軽く触れる。 上記の問題に

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以前書いた「Python で Twitter API にアクセス」だが、2014年3月頃に複数画像投稿が可能になり、それに伴って画像ツイートまわりの仕様が変更になったようなので追記。 それまでは通常ツイートの statuses/update API と、画像つきツイートの statuses/update_with_media があっだが、新たに media/upload というのが追加され、それまでの update_with_media は非推奨になった模様。 旧APIでは画像とテキストを同時に投稿していたが、新APIではまず画像をアップロードし、その media ID を取得してテキストをツイートする、という形になったようだ。 コードは大体こんなかんじ。CK,CS,AT,AS は適宜自分のキーに置き換えること。Python2, 3 どっちでも動く。 #!/usr/bin/env pyth

Python の線形回帰として以前まで scipy.stats.linregress を使っていたが、機能が少なくて使いづらいので statsmodels というのを導入してみた。まだ実質2時間しか使ってないので根本的に何か勘違いしているかもしれない。実質2時間しか使ってないからつれーわー 以下 statsmodels の OLS (ordinary least square; 普通の最小二乗法) の使い方について述べる。公式の資料はこちら http://statsmodels.sourceforge.net/stable/regression.html インストール pip でふつうに。

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「キーボードのQWERTY配列は、タイプライター時代に、打鍵速度を落としてアームの衝突を防ぐために考案されたものである。高速タイピングには適さない」という逸話がある。 この話の真偽はさておき、キーボード配列のかなり多くの部分が「人類にとっての利便性」よりも「歴史的理由」が優先されている事は否定できないだろう。「自分にとっての利便性」ならば尚更だ。 僕は4年ほどMacを使っているが、その間にキーボードレイアウトに関してはかなりの変更が施されている。もはや常人が触ることは困難となっているため、セキュリティ面の向上も期待できる[要出典]。 というわけで以下、僕のMacのキーボード設定について幾つかのポイントを述べる。 前提 キーボードは MacBook Air の本体、JIS配列 OS は 10.9 Mavericks だが 10.7 Lion 時代から同じ設定で使ってる Ctrl と Comm

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PythonからTwitter APIへのアクセス。Python2, 3両対応。 python-twitter というのもあるけど、基本はHTTP Requestを送ってJSONを得るだけなので、わざわざTwitter専用のライブラリを使うことも無いと思って自分で書いてみた。OAuth認証だけは別途ライブラリ使う。 #OAuthのライブラリ Twitterへのアクセスには OAuth認証 というのが必要。 認証方式は非常にややこしいので、凡人はライブラリを使う。 今回は「人間のためのOAuth」をもって自認する Requests-OAuthlib を使う。他のライブラリがどんな生物を想定しているのかは知らない。 #アプリケーション登録 Twitter APIにアクセスするにはまずアプリケーション登録が必要。これを済ませると Consumer Key Consumer Secret という2