※サードパーティのソフトウェアを使用します。本記事の内容を実行する場合は自己責任でお願いします。 みなさん、イカしてますか？　ようやくS+0に上がった響音カゲです。 スプラトゥーン3の戦績分析って楽しいですよね。自分のその日の動きが数字で見えるので、試合動画と一緒に見返すとすごく勉強になります。 スプラトゥーンの戦績ログを管理できる stat.ink というサービスに自動で戦績をアップロードできる s3s というスクリプトが公開されていたので、Ubuntuサーバー上にserviceとしてセットアップするまでのやり方を解説します。 実行環境 ソフトウェア s3s@2d59ff653c (2022/11/01 12:44(JST)時点での最新版) サーバー環境 さくらのVPS 1G Ubuntu Server 22.04 Python 3.10.6 (apt版) 色々動かしてるサーバーに突っ込

先日 pandas の ewm() を使って指数平滑移動平均(EMA)を計算したが、なんか値ちがくね？となったので調べてみた。 ※python2で書いています。 そもそも計算式が違う とりあえず指数平滑移動平均(EMA)の式の確認をしておきます。 指数平滑移動平均(EMA)の式 EMA(一日目): 単純移動平均(SMA)と同じ EMA(二日目以降): 前日EMA + α(直近の価格 - 前日EMA) α: 2.0 / (N日間 + 1.0) 次に pandas の ewm(span=span) の場合。 α: 2.0 / (span + 1.0) wi = (1 - α)i つまり となっていた。 これは ewm() の adjust 引数の初期値が True になっているからのようです。なので、adjust=False を指定することで指数平滑移動平均(EMA)の式に近づきます。 ewm

pandasで頻出の警告にSettingWithCopyWarningがある。エラーではなく警告なので処理が止まることはないが、放置しておくと予期せぬ結果になってしまう場合がある。 SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead loc[]やiloc[]、コピーやビューなどについての詳細は以下の記事を参照。 関連記事: pandasで任意の位置の値を取得・変更するat, iat, loc, iloc 関連記事: pandas.DataFrameにおけるビューとコピー なお、あまりおすすめしないが、警告はPythonの標準ライブラリwarningsモ

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Python パッケージを使う、原始的な方法 過去に2回、Serverless Framework を使った Lambda 関数の管理について書きました。 Serverless Framework による AWS Lambda 関数の管理1 | もばらぶエンジニアブログ Serverless Framework による AWS Lambda 関数の管理2 | もばらぶエンジニアブログ 1回目の投稿の際、Python のパッケージを使いたい場合は、以下の通り、Lambda 関数の Python ファイルと同じディレクトリにパッケージをインストールして、それを sls deploy でパッケージ化＆デプロイする方法を紹介しました。 pip install パッケージ名 -t . 「原始的な方法」の問題点 上に挙げた方法には2つの問題があります。 ディレクトリが汚れる pure Python で

Python 2系終了のタイムリミット迫る。早く「3系」に切り替えよう：気になるニュース＆ネット記事 2019年も折り返しであと半年。Python 2系統のサポートが終了し、各種ライブラリもPython 2系向けが提供されなくなっていく。そろそろ「Python 3系統」に切り替えよう。

ところでこのリスト内包表記、チューリング完全だって知ってましたか？　こちらの記事でそのことが示されています。 リスト内包表記の活用と悪用 by @KTakahiro1729 あああっ！　開かれるPythonワンライナー&難読化の世界！！　ステキすぎる！！！　超カッコいい！！！！ ……でも、われわれはbrainfxxkだけで満足していてよいのでしょうか。ぼくは、もっと抽象的で、カッコよくて、とっても使いやすい枠組みがあれば、もっといろんなことができて楽しいと思うんです。 たとえば、LISPとか。 ほかには、LISPとか。 そういうことをニヤニヤと妄想してたら、リスト内包表記によるLISP実装が生えてきました。なにこれ！ できたもの このようなものができました！ 各ソースファイルは以下のようなポジションになっています: lisc.py: 全部を一つのリスト内包表記で書いたもの lisc_par

1. 次世代言語 Python による PyPy を使った 次世代の処理系開発 第八回ありえるえりあ勉強会 2012/01/20 しょーま @shomah4a 2. お前、誰よ ● しょーま or しょうま ● twitter: @shomah4a ● id:shomah4a ● pypy-ja とか PyCon JP とかやってるみたい ● PyPy を使ってみた切っ掛けは俺言語が作りたかっ たから ● 仕事? こまけぇこたぁいいんだよ

煽りっぽいタイトルだが、この記事は真剣である。リスト内包表記にはpython哲学の本質に関わる問題が潜んでいる。 python使いはリスト内包表記を好む。他の言語の使用者なら「for文で書きゃ良いのに」と思うような処理を、リスト内包表記で書くことを好む。 それはなぜなのか。 # 1~10の値を2乗して合算し、表示する # よくあるpythonコード print( sum([pow(x, 2) for x in range(1, 11)]) ) # こうきゃ良いのにと思う人が世間には多い（と思う） n = 0 for i in range(1, 11): n += pow(i, 2) print(n) # 他の言語の使用者が「ぎゅうぎゅうしててわかりづらいよ」と文句をいうと、python使いは不満げに改行して「これでいいだろ、上等だ」という表情を見せる print( sum([pow(x,

はじめに 標準入力 input と sys.stdin.readline ソート sort と sorted ソートの key ループ for と while リスト リストの初期化 二次元配列の場合 リストの値参照 リストへの値追加 それぞれの処理速度 まとめ はじめに 最近、PythonでAtCoderなどの競技プログラミングに挑戦しています。これまであまりに気にしなかったけど、ちょっとした書き方で処理速度が変わってくることに気づいたので、これを気に少し調べてみました。 目次にあるように、標準入力、ソート、ループ、リストについて、計8個の処理の速度比較を行いました。処理速度の計測方法は、Mac Book Pro*1を使い、timeitでそれぞれ100回計測*2し、平均と標準偏差を求めています。 結果だけ知りたい方は、まとめへどうぞ。 計測に用いたコードは以下にあります。 github.

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マイクロソフトが Excel に Python を搭載することを検討しているというニュースが流れたのは１年前のことで、結構話題になりました。昨年の Python Advent Calendar 2017 では、ExcelにPythonが搭載されることを期待して「ExcelにPythonが搭載？」という記事を書きましたが、今回は、その続編を書きます。 そのニュースというのは、マイクロソフトが Excel に Python を搭載するかどうかを検討するためアンケートを実施したということなのですが、詳しく知りたい方は、Publickeyの「ExcelにPython搭載、マイクロソフトが検討。アンケートを実施中」という記事がわかりやすいので、そちらをみてください。 その後どうなったかというと、マイクロソフトが運営しているコミュニティサイト「Excel’s Suggestion Box」に投稿されて

Microsoftは、Visual Studio CodeのPython用エクステンション「Python extension for Visual Studio Code」の2018年10月版アップデートとなる"the October 2018 release of the Python Extension for Visual Studio Code"をリリースしたことを現地時間8日、公式ブログで発表した。マーケットプレイスからダウンロードもしくはVisual Studio Code内のエクステンションギャラリーから直接インストールできる。 10月版では、新たにPythonのインタラクティブな実行環境であるJupyterをサポート。エディタ上にPythonの実行結果を即座に返すJupyterの"editor-centric"なPythonが実装できる。pythonファイルのコード上で"#

PyConJP2017の資料　Python Spark PySpark PyConJP 2017 Apache Spark

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