プログラミング

概要

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概要

  • 最近流行ってるので習得しなければならない…

pip3について

  • グローバルに入れるには、必ず使うバージョンまで指定しないといけない
sudo python3.5 -m pip install numpy

環境構築

  • 鬼門
sudo apt-get -y install python3-dev
python -V
python3 -V #バージョンを確認。3.5だとする。
sudo apt-get install python3.5-dev #ここのバージョンとして3.5を入れる
sudo apt-get install python3-setuptools
sudo easy_install3 pip
pip -V # pipの場所がpython3になっていることを確認

sudo pip install virtualenv

開発を始める時

  • はじめて
    virtualenv envname
    pip3 install numpy
  • 二回目以降
    . envname/bin/activate
    pip list # envname環境でのパッケージ
  • 開発を終える時
    deactivate

参考

文法

    • セミコロンなし,インデントが文法.
    • 配列はmatlab式.[10, [20, 16], [32, u"太郎"], 18]など.スライス使える(a[1:2], a[:3], a[2:])が、スライス自体がリストにはならない.長さはlen(list),追記はlist.append(hoge).
    • 数値配列の作成はrange(1, 5)など([1, 2, 3, 4])
    • 文字列では、シングルとダブルクオートの区別がない
    • ifに括弧なし.if, elif, elseはすべて行末に:
    • forはmatlab式+行末に:.forのinに文字列は一文字ずつ取得.for, whileのあとにelseを入れることができる
    • コメントは#comment, """comment"""
    • 数字->文字はstr(num).文字→整数はint(str),文字→浮動はfloat(str),数値判定はstr.isdigit()
    • 論理演算子はor, and, not.真偽はTrue, False
    • 関数はdef function_name(arg1, ...):.行末に:が必要
      • *でargs, **でパラメータを渡せる(参照
    • intも含め配列の関数渡しも、「すべて」参照渡し
    • a={}でc++でいうmapになる
      • pythonのdictは存在しないキーを出力しようとするとデフォルトエラーなので、そうじゃなくしたいならgetを使う。
    • printf
      • print aでprintf("%d\n",a);
      • print a,でprintf("%d",a);
  • ☆☆
    • 空オブジェクトはNone(Noneは予約語)
    • 空白文字削除はstr.strip()
    • Pythonは日本語がクソ
      • 以下を一行目に入れる
        # coding: UTF-8

バブルソート

def bubblesort(a):
    for i in range(len(a)-2):
        for j in range(len(a)-1-i):
            if a[j] < a[j+1]:
                tmp = a[j]
                a[j] = a[j+1]
                a[j+1] = tmp



a=[2,4,5,1,2]
bubblesort(a)
for i in range(len(a)):
    print a[i]

ファイル

for line in open("test.txt", "r")
    line.strip()
    print line

正規表現

import re
a = re.search(r'^[a-z]', line)

numpy

Numpy Transposeに同値な Tというメンバ変数らしきものがあるhttps://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.ndarray.T.html pythonできれいな2次元グラフを書く http://qiita.com/kenmatsu4/items/d282054ddedbd68fecb0 パラメータ分布を{coda}パッケージを使ってプロットするとこんな感じです。

ndarray

  • スライスアクセス
  • ファンシーアクセス
  • 要素アクセス
    import numpy as np
    ndarr = np.array([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.], [7., 8., 9.]])
    indices = [1,1]   # row,col
    ndarr[tuple(indices)]

メモ


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