Zero Dependencies: Built purely with the Python standard library, ensuring maximum compatibility and security. User-Friendly: Simplifies the construction of filter graphs with an intuitive Pythonic interface. Comprehensive FFmpeg Filter Support: Out-of-the-box support for most FFmpeg filters, with IDE auto-completion. Integrated Documentation: In-line docstrings provide immediate reference for fil

Pythonグラフ入門# このPythonグラフ入門では、プログラミング言語Pythonを使ってグラフを描画する方法を解説しています。対象としている方は、ある程度Pythonに触れている人（リストやNumPyを使った配列を理解できるレベル）です。 本サイトの特徴# このサイトは、Jupyter LabでPythonコードを実行した結果を、Jupyter Bookを用いてHTMLファイルに変換したものです。そのため、お手元の環境でもライブラリなどのバージョンを揃えた上でコードを実行すれば、同じ結果が得られます。 サイト内の検索は、ページ右上の虫メガネのアイコン、または左側のメニュー上部の検索窓から行えます（ウィンドウの幅によって異なります）。 このサイトで検証したPythonと各ライブラリのバージョンは以下の通りです。 Python 3.12.4 Matplotlib 3.9.1 Seabo

株式会社ラクーンホールディングスのエンジニア/デザイナーから技術情報をはじめ、世の中のためになることや社内のことなどを発信してます。 pythonnumpyfftdftmatplotlibフーリエ変換高速フーリエ変換ナイキスト周波数標本化定理 こんにちは。早く業務に慣れたい開発チーム入社１年目の髙垣です。 急ですが皆さん。ふと、音をフーリエ変換したい時ってありませんか？ ありますよね。 でも、「フーリエ変換って学校で計算式で習ったけど、結局は何をしているんだ？」となることありませんか？ そこで今回は計算式なんてほっといて、Pythonを使ってフーリエ変換が何をやっているのか体験してみましょう！ 環境構築 下記リポジトリをクローンしてください https://github.com/takaT6/fft-tutorial クローンができたら下記のライブラリをインストールしてください↓ pip

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- はじめに - 最近はWebスクレイピングにお熱である。 趣味の機械学習のデータセット集めに利用したり、自身のカードの情報や各アカウントの支払い状況をスクレイピングしてスプレッドシートで管理したりしている。 最近この手の記事は多くあるものの「～してみた」から抜けた記事が見当たらないので、大規模に処理する場合も含めた大きめの記事として知見をまとめておく。 追記 2018/03/05： 大きな内容なのでここに追記します。 github.com phantomJSについての記載が記事内でありますが、phantomJSのメンテナが止めたニュースが記憶に新しいですが、上記issueにて正式にこれ以上バージョンアップされないとの通達。 記事内でも推奨していますがheadless Chrome等を使う方が良さそうです。 - アジェンダ - 主に以下のような話をします。 - はじめに - - アジェンダ

matplotlibでも割と綺麗な図を作ることができる。 図示の時に色々と使うテクニックを列挙。 どうぞ皆さんもお使いください 基本の体裁 関数で調整 plt()内の基本オプションで調整 透過度をあげる 漫画風にする 棒グラフに柄を載せる グラデーション用の色を作る グラデーションの作り方 色の参考にcmリスト 王道カラフル系 単色濃淡(っぽい) 温度系 季節の色たち グラデーションにならない系 その他 基本の体裁 まずこのグラフ import numpy as np import matplotlib.pyplot.plt x = np.arange(-np.pi,np.pi,np.pi/50) plt.axvspan(-0.5*np.pi,0.5*np.pi,color="red") plt.plot(x,np.sin(x)) plt.show() どぎついし、端が切れているし、イマイ

<title>An icon of a outbound link arrow</title> <path class="icon-stroke" d="M75.3037 3.98207L3 75.5935M75.3037 3.98207L76.0435 43.3021M75.3037 3.98207L35.951 3.59351" stroke="#F22F46" stroke-width="5.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> "> 2025 Gartner® Magic Quadrant™ for CPaaS <title>An icon of a outbound link arrow</title> <path class="icon-stroke" d="M75.3037 3.98207L3 7

この記事を書くに至ったきっかけ Recruse Centerでは、私は、画像処理の勉強に時間を費やしていました。独学をし始めた頃は、何をするものなのか全く理解しておらず、ただ、文字や輪郭、模様などを識別するのに役立ち、これらで面白いことができる、ということくらいの知識しかありませんでした。 私の情報源は、主にWikipediaや書籍、公開されている大学の講義ノートです。これらの資料に慣れ親しんでくるにつれ、画像処理の世界における基礎を伝えられる「入門向け画像処理」を望むようになりました。 これが、この記事を書こうと思ったきっかけです。 前提条件 この記事は、Pythonが扱えるということを前提に書いています。その他の事前知識は必要ありませんが、NumPyや行列計算に慣れていると理解しやすいでしょう。 初めに 使用するのは、Python版OpenCV、Python 2.7 ^(1) 、iPy

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

こんにちは，yaitaimo です． この記事は CAMPHOR- Advent Calendar 2015 の3日目の記事です. RSA 公開鍵暗号は，一度触れて見たがよくわからなかった，という人も居るのでは無いでしょうか．今回はそんな皆さんのために，数学的に一番簡単な筋をたどって，一連の流れを説明したいと思います． 納得感を持って読み終わっていただけたら幸いです． Python 3 を使います． 1. RSA 公開鍵暗号とは 公開鍵暗号は，暗号化と復号に同じ鍵を用いる共通鍵暗号と違い，世界に公開する公開鍵と自分しか知らない秘密鍵の2つの鍵を用いる． この2つの鍵は， 公開鍵で暗号化したものは，秘密鍵でしか復号できない 秘密鍵で暗号化したものは，公開鍵でしか復号できない という性質を持っている． これをうまく利用することで，秘密情報の伝達や認証を行うことが出来る． 今回はこの内の秘密情報

数日前、pandas を利用して地理情報をプロットするという非常によいエントリが翻訳されていた。 postd.cc 上のエントリ、前処理が手間に見えるが pd.read_html や .str アクセサを使えばもっと簡単に書けると思う、、、がそれは本題でない。 pandas で地理情報を扱う場合、geopandas という拡張パッケージを利用すると便利なため、その使い方を書きたい。また、処理を Python で完結させるため、QGIS ではなく Bokeh でプロットしたい。 geopandas のインストール pip で。 $ pip install geopandas geopy このエントリでは依存パッケージである shapely、geopy の機能も利用する。shapely は自動的にインストールされるはずだが、geopy については上のように別途インストールが必要。 地理情報の読

With best-in-class Jira integration, and built-in CI/CD, Bitbucket Cloud is the native Git tool in Atlassian’s Open DevOps solution. Join millions of developers who choose to build on Bitbucket.

追記: 使用しているDjangoのバージョンをはじめ、いくつか古くなってきている点があります。DjangoCongress JP 2018で認証に関する発表を行ったのですが、ブログ記事も用意しています。そちらを参照してください nwpct1.hatenablog.com 追記終わり Djangoでユーザ認証をしたかったので調べてみると，DjangoではUserモデルがはじめから用意されているらしい．そこでDjangoの提供する機能をそのまま使ってログイン・ログアウトを実装してみた． さらに調べてみるとpython-social-authというライブラリを使えば、TwitterやFacebook，Google、Github等のアカウントを使ったOAuth認証が簡単に実装できるみたいなのでそれも試しておく． ソースコードはGithubで公開してます． https://github.com/c-

PyCon JP 2014

Djangoアプリケーションチューニング、Djangoアプリケーションのチューニング方法、負荷測定方法を紹介します。PyConJP2014での発表資料です。 発表の動画はこちら http://youtu.be/1aLAZG4Udg0

この Qiita の連載記事ではデータ分析のための主要言語として Python を利用してきました。ところでみなさんは Python のコーディング規約 PEP8 をご存知でしょうか。 ソースコードスタイルガイド PEP8 ソースコードは一般に「書かれる時間」よりも「読まれる時間」の方が長い、そのような事実に基づいて、「スタイルを統一し読みやすいコードを書こう」というアイデアのもとに作られたのがこのガイドです。 Style Guide for Python Code http://legacy.python.org/dev/peps/pep-0008/ 本家は当然ながら英語ですが有志の方が日本語に翻訳してくださっています。 PEP8 日本語訳 https://github.com/mumumu/pep8-ja どちらにせよ Python を利用する方は必ず一読するべきかと思います。 自動的

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【追記】このスライドは2014年に作られたものであり、内容については現在では歴史的意義以外の価値はありません。今からPython始めるならPython3でvenv使わないと怖い人たちに殴られるのでそうしましょう。