チラ裏備忘録

情報整理

Python

【Python文法】__call__の呼び出し方

__init__と同じように,外部から直接参照されない書き方(アンダースコア2つで囲む)で記述される__call__はどのように使うのでしょうか? 例 class A: def __init__(self, a): self.a = a def __call__(self): print(self.a) hoge = A(10) hoge() 見てわかるよ…

Numpy sort() argsort()

np.sort(x) xを昇順でソートしたNumpy配列を返す. x = np.random.randint(1, 100, size=10) # array([93, 70, 18, 86, 85, 83, 66, 62, 19, 46]) np.sort(x) # array([18, 19, 46, 62, 66, 70, 83, 85, 86, 93]) x.sort()の注意点 x.sort()とすると,対象は…

Python スーパークラスとサブクラス 継承

書式 class SubClass(SuperClass): def __init__(self): # 処理 このように記述することで,サブクラスはスーパークラスの持つメソッドを受け継ぐことができる. 例. class Parent: # スーパークラス def __init__(self): pass def multiply(self, a, b): #…

Python 正規表現(matchとsearchの違い,subの使い方)

matchとsearchの違い 違いを簡単に言うと, match…先頭から探索(文章の途中にマッチするものがあってもNoneとなる) re.match(r"Hello.*", "aaaaaaaaHello, world!") # None search…文章の途中からでもマッチする result = re.search(r"Hello.*", "aaaaaaaaHe…

line-bot-sdkのメモ

GitHub - line/line-bot-sdk-python: LINE Messaging API SDK for Pythonのline-bot-sdk-python/README.rst at master · line/line-bot-sdk-python · GitHubにあるサンプルプログラムの一部を自分用にメモ. 色々読み込み # linebot.modelsから処理したいイ…

Flaskの超基本的な使い方

自分なりにまとめるため,【Python】フレームワークFlaskの基本をマスター | 侍エンジニア塾ブログ(Samurai Blog) - プログラミング入門者向けサイトより抜粋させていただきました. 超基本 from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route('/'…

if __name__ == "__main__"の意味

Pythonでよく見る if __name__ == "__main__": main() という表記に関して,とてもわかりやすく書かれている記事があったので,自分用にメモさせていただいた.(記事書かずにリンク先読めばよくね?) Pythonのif __name__ == "__main__" とは何ですか?への回…

Python 記事にするほどでもないメモ集

Kindle Unlimitedに登録したので,Python関連の本を落とし漁り,内容を適宜メモ. 本当に初歩的・基本的なことすら知らなかったのだと痛感する… 辞書やリストの要素を削除(del) l = [0,1,2,3,4] l # [0, 1, 2, 3, 4] # 特定の要素を削除 del l[2] l # [0, 1,…

Numpy ベクトルと行列 [0,0,0] ≠ [[0,0,0]]

超超超初歩的な勘違いの整理. import numpy as np x = np.array([1,2,3]) x.shape # (3,) x # array([1, 2, 3]) y = np.array([[1,2,3]]) y # array([[1, 2, 3]]) y.shape # (1, 3) これまで,x = np.array([1,2,3])→x.shapeで(1, 3)の形状が生まれるものと…

Python @演算子(内積)

Numpyのmatmul演算に相当. ※Python3.5以降 import numpy as np # ベクトル a = np.array([10, 20]) b = np.array([2, 3]) a @ b # 80 # 行列 c = np.array([[2, 3], [4, 5]]) d = np.array([[10, 5],[5, 10]]) c @ d array([[35, 40], [65, 70]]) Pythonの…