先日、マイナビニュースにも書きましたが、Pythonで最も素早くデスクトップアプリを創るライブラリ「TkEasyGUI」を公開しました。（もともとPySimpleGUIが突如オープンソースを廃止したことをきっかけに開発されました。） Webアプリ全盛の時代ではありますが、Windows/macOS/Linuxのローカル環境で手軽に動かせるデスクトップアプリを作りたい場面は多いものです。 それで、Pythonを使って最も早くGUIを構築できるライブラリとして、TkEasyGUIを開発しました！ TkEasyGUIのインストールターミナルで以下のコマンドを実行します。 $ pip install TkEasyGUITkEasyGUIで一番簡単なプログラムTkEasyGUIを使った簡単なサンプルは次の通りです。下記のように、「eg.popup("メッセージ")」と記述すると、ポップアップと呼ばれ

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

はじめに みなさん。Pythonで型書いてますか？最近は型の重要性を再認識しているので、皆さんにもぜひPythonで型を書いて頂きたいと思ってこの記事を書きました。 注意事項として今回の記事では下記の事項については言及しません。 型チェックツールの導入方法(mypy,pyrightなど) 今回の内容は以前の書いた記事の補足内容となっていますので、以前の記事ももしよければ参照ください。 実践！！Python型入門(Type Hints) そもそもPythonでなぜ型を書くのか？ Pythonは動的型付き言語なので、型を書かなくてもプログラムは動きます。型を書かないことで、コードの量は少なくなりますし、初学者にとっても習得しやすい言語となっていることはメリットかと思います。 ただし、ある程度の行数のコードを書く場合、プログラムを複数人でメンテナンスする場合、型がないと以下の様な問題が発生する。

アマゾンウェブサービスジャパンは、日本語自然言語処理で定番の形態素解析器である「MeCab」を、ラッパーライブラリである「fugashi」経由でPythonにて使用する際の語彙データ「UniDic」が、「Open Dataset」に追加されたことを、10月9日に発表した。 「MeCab」は、オープンソースの形態素解析器で、日本語の形態素解析において幅広く用いられており、言語、辞書、コーパスに依存しない汎用的な設計を基本とし、高速に動作する。 「fugashi」は、「MeCab」をPythonから使用する際のラッパーライブラリで、unidic-pyとの連携によって「UniDic」を簡単に読み込んで使用できる。 「UniDic」は、国立国語研究所によって構築された、日本語テキストを単語に分割し、形態論情報を付与するための電子化辞書。 データはAmazon S3上でホストされているので、AWSで

Python 3.9 のリリース予定日である2020年10月05日が間近に迫ってきました。 https://docs.python.org/3.9/whatsnew/3.9.html から、Python3.9の主要な新機能を紹介します。 辞書のマージ演算子¶2つの辞書オブジェクトを| 演算子で併合して、 一つの新しい辞書オブジェクトを作成できるようになりました。 PEP 584 -- Add Union Operators To dict 2つの辞書オブジェクトの和から、新しい辞書オブジェクトを作成します。

はじめに 2020/8/12に発売されたImpractical Python Projects: Playful Programming Activities to Make You Smarterの日本語訳書である、「実用的でないPythonプログラミング」をひょんな事から献本していただく事になった。（訳者が同僚である） 実用的でないPythonプログラミング: 楽しくコードを書いて賢くなろう! 作者:ヴォーン,リー発売日: 2020/08/12メディア: 単行本 ありがちなプログラミング初学者向けの本から1段上がった中級者向けの良い本だと感じたので、当ブログでたまにやっている筆者、訳者に媚びを売るシリーズの一貫として、感想を記す。 書籍の概要 「実用的でないPythonプログラミング」は、想定する中級レベルのアルゴリズムの問題を例に取り、Pythonでの美しいコードの書き方や、コンピュ

PyCon JP 2020 の「Python 3.9 時代の型安全な Python の極め方」の発表資料です

まえがき 今年の PyCon JP 2020 にて「Python 3.9 時代の型安全な Python の極め方」というタイトルで登壇させていただきます。本稿は、発表の補足となる「型ヒントを使って Immutable な Python を実現する方法」について紹介したものです。 Python の型ヒント Python には「型ヒント」という機能があり、型をプログラム内に宣言することができます。 age: int = 28 name: str = 'Bruce Wayne' Python は動的型付き言語であるため、この情報はランタイム(実行時)にはあまり意味がないのですが、 mypy などの型チェックツールをつかうと、型の誤りをチェックすることができます。 def check_batman(name: str) -> bool: return name == 'Bruce Wayne' a

本書ではPythonを使い、火星や木星や銀河の最果てを、詩人の魂を、高度な金融の世界を、選挙の不正を、ゲーム・ショーのトリックを、探っていく。マルコフ連鎖解析のような技術を使って俳句を詠み、モンテカルロ・シミュレーションで金融市場をモデル化し、イメージ・スタッキングで天体写真を改善し、遺伝的アルゴリズムで巨大なネズミを育てる。それとともにpygame、Pylint、pydocstyle、tkinter、python-docx、matplotlib、pillowといったモジュールの経験を楽しく積むことができる。 この本は2冊目のPythonの本とみなすことができる。完全な初心者向けの本や入門クラスの後に続く本、あるいは補完する本となることを狙っている。「impractical」（実用的でない）というタイトルに反して、本書の内容はかなり実用的で、文字列やコレクションの操作といった基本的なことか

「Anvil」は2017年に英ケンブリッジ大学のコンピュータラボラトリーからスピンアウトしたAnvil社が開発したWebベースの開発環境だ。Anvilには強力なWebアプリケーションの作成とデプロイをPythonだけで迅速かつ簡単にできるようにするという狙いがある。 そのAnvilがオープンソース化され、レベルアップした。 Anvilのランタイムサーバがオープンソースになることで、Pythonを使える世界中800万人の開発者が、アプリケーションを自身のPC（またはIoT機器）だけでなく会社のPCやAnvilのクラウドにもデプロイできるようになる。 周知の通り、従来のWebアプリケーション開発手法では複数の言語と複数のフレームワークの知識が必要だ。そのためエコシステムは複雑になり、多数のプログラマーを締め出す結果になっていた。 Anvil社によると、Pythonの知識があれば誰でもAnvil

こんにちは。たかぱい（@takapy0210）です。 本日は自然言語の可視化を手軽にできるようにしたパッケージnlplotをPyPIに公開したので、これのご紹介です。 nlplotとは？ nlplotで何ができるか 使い方 使用データ 事前準備 ストップワードの計算 N-gram bar chart N-gram tree Map Histogram of the word count wordcloud co-occurrence networks sunburst chart まとめ nlplotとは？ 自然言語の基本的な可視化を手軽にできるようにしたパッケージです。 現在は日本語と英語で動作確認済みです。 基本的な描画はplotlyを用いているため、notebook上からインタラクティブにグラフを操作することができます。 github.com （スター★お待ちしております🙇‍♂️）

scipy.sparse.csgraphの関数shortest_path()を使うとグラフの最短経路問題を解くことができる。単一始点最短経路問題にも全点対最短経路問題にも対応。 Compressed Sparse Graph Routines (scipy.sparse.csgraph) — SciPy v1.3.0 Reference Guide ここでは以下の内容について説明する。 最短経路問題 各アルゴリズムに対応: shortest_path() 基本的な使い方 単一始点最短経路問題: 引数indices アルゴリズムの指定: 引数method 有向グラフか無向グラフか: 引数directed 重み付きか重みなしか: 引数unweighted 経路復元: 引数return_predecessors ワーシャルフロイド法: floyd_warshall() ダイクストラ法: dijk

こんにちは。さすがに暑すぎるのでクーラーいれました。じゅっぴーです 【Amazon.co.jp限定)】山善 扇風機 30cm リビング扇 押しボタンスイッチ 風量調節3段階 タイマー機能付き ホワイト AMT-KC30(W) 出版社/メーカー: 山善(YAMAZEN)メディア: ホーム&キッチンこの商品を含むブログを見る扇風機で耐えるとか、もう既にそういう段階ではないのです scipyのワ―シャルフロイド法/ダイクストラ法の記事です。 グラフの最短距離問題でよく使われるFloyd-WarshallとDijkstraはscipyというライブラリの中にあり、そちらを使う方が自前で実装するより格段に早いです。 Floyd-WarshallとDijkstraってなんだっけ？ 速度差 ここから本番だよー csgraph_from_dense floyd_warshall dijkstra ごめん よ

okumuraです。前回の記事で異様にいいねがついて少々驚きました。その記事の最後に「余力があればよく使うライブラリー集とかも出すかもしれません」とかいってて何もしてなかったので、まとめました。 0. はじめに この記事は半分自分用のために作りました。私自身あんまりライブラリを使わない方なので、結構抜けているかもしれません。「推しライブラリがないぞ！」などなどはコメントに記入していただけると幸いです。また説明が雑な箇所や個人的見解、ミスなど多々見られるかもしれません。これは私の理解力不足と経験不足などなどからくるものです、申し訳ございません。 一応各項目の後には私のAtCoder,Codeforcesでの使用例も載せておきました。問題のネタバレも含むので読むときには注意してください。参考になればいいと思います。 1. sys sys.exit プログラムを終了させます。私がsysモジュール

ページを読んでできるもの Pythonで以下の入力内容のGUIが簡単に作れます 基本的な入力（テキストボックス、チェックボックス） テキストボックスにはデフォルトで入力が、チェックボックスにはチェックが入っています 入力された内容をポップアップで表示する 起動直後の画面 実行ボタンを押した結果 公式の日本語対応について 公式サイトが日本からのユーザが増えたとのことでreadmeの日本語翻訳に対応しました！！ https://github.com/PySimpleGUI/PySimpleGUI/blob/master/readme.ja.md Tkinterについて Tkinterは標準のPythonのGUIライブラリです。個人的に考えるメリット、デメリットは以下の通りです。 メリット 標準だからインストール不要 サンプルはそこそこ多い デメリット ウィジェット（UIパーツ）を配置する際、種

PyCon mini Shizuoka で発表する内容のスライドです。 PythonのGUIライブラリPySimpleGUIを使用してデスクトップアプリを作成する方法を紹介します https://shizuoka.pycon.jp/session/dario_okazaki/ code: …

OpenCVはpix2pixの実行とは直接関係しないのですが、後述の学習データの作成で使用します。今の所最新バージョンで問題なさそうですが、もし実行できないのであれば同じようにバージョンを指定してインストールを行ってください。 3.学習データの作成 pix2pixには予め学習用データセットが用意されていますが、今回の目的は画像の高画質化なので、それに適した学習データを自作することにします。 前述したとおり、pix2pixは以下のような２枚の対になった画像を繋げて１枚にしたものを学習データとして用います。（256px × 256pxを２枚繋げた512px × 256pxの画像） この画像を作成するためには 1. 大きな画像を256px × 256pxに切り分ける 2. 切り分けたそれぞれの画像にぼかしを入れる 3. 切り分けた画像とぼかしを入れた画像を結合する の３つの処理を行う必要がありま

京都大学学術情報リポジトリKURENAIでは、京都大学で日々創造される研究・教育成果をWebで公開しています。世界的に卓越した知的成果を社会へ還元することを目的として、2006年から図書館機構が運営している事業です。

※最新版（2021年バージョン）がこちらにありますので合わせてご覧ください！ 毎年恒例, Python本と学び方の総まとめです！*1 プログラミング, エンジニアリングに機械学習と今年（2019年）もPythonにとって賑やかな一年となりました. 今年もたくさん出てきたPythonの書籍や事例などを元に, 初心者向けの書籍・学び方 仕事にする方（中級者）へのオススメ書籍 プロを目指す・もうプロな人でキャリアチェンジを考えている方へのオススメ を余す所無くご紹介します. 来年（2020年）に向けての準備の参考になれば幸いです. ※ちなみに過去に2019, 2018, 2017と3回ほどやってます*2. このエントリーの著者&免責事項 Shinichi Nakagawa（@shinyorke） 株式会社JX通信社 シニア・エンジニア, 主にデータ基盤・分析を担当. Python歴はおおよそ9年