プログラミング
概要 †
目次 †
下位ページ †
概要 †
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 †
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 †
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
- 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]
代表的なデータ型の操作 †
型の大まかな特徴 †
- pythonでは型が暗黙の了解となっている
- 型
- int, float
- iterativeな型：list, set(, str)。これらの間は自由に行き来できる（strはちょっと怪しい）
- tuple
- tupleは静的！(1, 3, 4)[2]などのアクセスが可能。
- dict
- ndarray
- map object
- このままでは使えないので、list, setに渡してやる必要がある（strはダメ）
- 変換
型の相互変換 †
| int | float | str | list | set | dict | ndarray | | int | = | float(n) | str(n) | [n] | {n} | {n: m} | np.array([n]) | | float | int(x) | = | str(x) | [x] | {x} | {f: x} | np.array([x]) | | str | int(s), 失敗でRE, int('0.1')はRE。ord(s)でもOKで、ordは1文字以外だとRE | float(s), 失敗でRE | = | list(s) | set(s) | x | np.array(list(s)) | | list | a[i] | a[i] | str(a)は、listのデバッグ出力が文字列として得られる。a: [char]なら"".join(a)、a: [int]なら"".join(list(map(lambda x: chr(x+ord('0')), [0, 3]))) | = | set(a) | ts = [(1, 2), (3, 4), (5, 6)]; dict(ts)。同じようにdict(zip(a, b))などが可能（zipはzip objectでlistを返すわけではないが、list(zip(a,b))で同様になる） | np.array(a) | | set | for x in s: print(x) | for x in s: print(x) | str(s)、setのデバッグ出力が文字列として得られる | list(s) | = | x | np.array(list(s)) | | dict | d[x], xがなければRE | d[x], xがなければRE | str(d)、dictのデバッグ出力が文字列として得られる | list(d)はdのkeys list。dd.keys()は実はdict_keysという型！ | set(d)はdのkeys set。d.keys()は実はdict_keysという型！ | = | np.array(list(d)) | | ndarray | v[i] | v[i] | str(a)でデバッグ出力らしきもの（違う）が出る | list(a)かa.tolist() | set(a) | x | = |
二次元配列 †
- 変な作り方をすると、参照になって代入が独立じゃなくなる。毎回リスト内包で作成すること！
型ごとに可能な操作 †
| サイズ | 要素追加 | 要素削除 | 反復 | 積 | 和 | 差分 | 検索 | ソート | 逆順 | | list | len(a) | push_backがa.append(x), a.insert(i, x)はiの次にxを挿入する | push_backがa.pop()。a.pop(i)は#iを返して#iを消す。del a[i]で#iを消す。a.remove('a')でaを先頭1個削除（削除できないとRE） | [1] * 100 | なし | +, これは.extend(b)と同等 | なし | a.index('x'): xの始めを取得 | a.sort() | a.reverse() | | set | len(s) | s.add(x) | a.discard(x)がエラー無し。remove(x)はxがないとRE。s.pop()は何でもいいから一個削除して値を返す。 | なし | and | or（「違うの」＝論理排他和は^） | s-t | | | |
str †
- 静的データ構造！！途中で#iの変更をしたくなっても無理。変更にO(n)かかり、基本的に遅い。Javaみたいな感じ。
- 対策：動的文字列は、strではなくlistで管理する
- 'a'+1みたいなことをしたい場合は？めんどいが
chr(ord(s)+1)
- したがって+演算子は毎回新たなオブジェクトを生成するので、あまり行儀が良くない
s = s + "新たな文字列1"
s = s + "新たな文字列2"
. . .
とせずに、配列を使って、
L = []
L.append("新たな文字列1")
L.append("新たな文字列2")
. . .
s = ''.join(L)
とするのが定石イディオム
>>> 'I have a pen'.split()
['I', 'have', 'a', 'pen']
>>> 'aabbababbabbbb'.split('a')
['', '', 'bb', 'b', 'bb', 'bbbb']
>>> 'aabbababbabbbb'.split('aa')
['', 'bbababbabbbb']
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)]
コーディングイディオム †
a, b = b, a
メモ †
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