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Pythonのお勉強 Part55
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0629デフォルトの名無しさん
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2018/02/02(金) 16:14:16.94ID:HmPuZc+/
>>617
愛恥人とかいう馬糞野郎が何か言っているが
/dev/randomはハードウェア乱数生成器だぞ

お前のような人間未満の低脳障害者が人間様を疑うなんぞ100年早い
新小岩駅から成田エクスプレスに飛び込んで死ね
0630デフォルトの名無しさん
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2018/02/02(金) 16:35:22.84ID:PrdnpgbH
鉄道ヲタク？
0631愛知人
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2018/02/02(金) 16:37:54.48
>>629
ｽﾏﾝｶｯﾀw
0632デフォルトの名無しさん
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2018/02/02(金) 19:02:33.57ID:EhnDmFZw
グローバル変数aaaを、関数を使って、888にしたい。
以下のコ−ドでは、出来ません。
どうすれば、良いでしょうか？

aaa = 0

def fff(bbb):
global aaa
bbb = 888

fff(aaa)
print(aaa)
0634デフォルトの名無しさん
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2018/02/02(金) 20:06:10.78ID:woVD/Zi7
俺、さっぱり分からんけど、とりあえず妄想で
def fff(bbb):
global aaa
aaa = 888
で良いんじゃないのか
0635デフォルトの名無しさん
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2018/02/02(金) 20:06:19.58ID:EhnDmFZw
自分のpgには、必要なのですよ。
0636デフォルトの名無しさん
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2018/02/03(土) 00:55:28.57ID:1aIYWNNN
pyqtとpyinstallerでアプリ作りたい者です
が、pyqtにmatplotlibのグラフを表示できなくて一旦棚上げしようと思います
おれにはまだ早かった...
0637デフォルトの名無しさん
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2018/02/03(土) 01:01:33.26ID:17CpKkvr
632ですが、自己解決しました。
関数の戻り値を書けばできました。
0638デフォルトの名無しさん
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2018/02/03(土) 05:09:27.40ID:pNC8Ba1v
pyqtにmatplotlibのグラフを表示

wxなら簡単
0641デフォルトの名無しさん
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2018/02/03(土) 14:09:01.94ID:jcEuZ+bz
>>639
わからないならレスしないでくださいうざいだけです
0643デフォルトの名無しさん
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2018/02/03(土) 15:26:24.05ID:3J9RZTRr
>>638
wxaggもqt4aggもmatplotlibの表示先を変えるための実装なので、殊更wxの方が簡単なわけではないと思うけど。
0645デフォルトの名無しさん
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2018/02/03(土) 16:59:49.58ID:TW07+iIs
漏れは判らん時は無視してる
0646愛知人
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2018/02/03(土) 17:12:24.52
普通に解るが
0650デフォルトの名無しさん
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2018/02/06(火) 01:47:55.47ID:4qlhSHmu
Numpyで二つの一次元配列を要素順（縦方向）に比較して何個一致してるか計算したいのですが、
どうしたら良いのでしょうか？どなたかご教授お願いします。

[1,2,3,4,5]
[1,2,3,5,4]

この場合1,2,3が一致してるので、一致率は6割。
こんな感じの計算をしたいのです。
0651デフォルトの名無しさん
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2018/02/06(火) 02:25:49.31ID:4s/KmnsS
>>650
なんか自分ではやりたくない宿題・課題を俺らにやらせようって感じを受けるんだが...
>どうしたら良いのでしょうか？
日本語でそれをやる手順を書けるのか？
実はそれすらわからないのか？　こうなるとPython以前のことになる
0655デフォルトの名無しさん
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2018/02/06(火) 03:33:07.91ID:4qlhSHmu
自分なりに頑張って勉強してます。
調べてもよくわからなかったので質問させて頂きました。
煽り耐性がないのでマジで凹みます。
本当に煽りはやめてください。。。
0656デフォルトの名無しさん
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2018/02/06(火) 04:03:14.49ID:6Ikfm20h
まさか、まったくわからないわけではないだろう
どういうアプローチがあると考えて、それはどうしてうまく行かなかったのか書いてみて？
0657デフォルトの名無しさん
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2018/02/06(火) 04:23:43.40ID:4qlhSHmu
ifとforで一個一個比較して一致したものをカウントするという原始的な方法なら思いついたのですが
配列の要素が数十万とかになると計算に凄く時間がかかりすぎて自分はおかしな事をしてると思いました。
Numpyを使えばもっと早く計算できるのではないかと思ったのです。
Numpyで配列同士を除算して1になったものをカウントするという方法も考えましたが
何かもっとよい方法があるのではないかと思って質問するに至りました。
0658デフォルトの名無しさん
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2018/02/06(火) 04:49:55.16ID:l7KCE7ID
>>657
>>650と話変わってないか？
>>650は要素数5つのリストで,どうしたら良いのでしょうか？（さっぱりわかりませんな感じ）
>>657では実はifとforで一個一個比較する方法でなら出来た(?)、でも、その方法だと
要素が数十万とかになると計算に凄く時間がかかりすぎるから何か時短できるやり方はない？
0660デフォルトの名無しさん
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2018/02/06(火) 08:32:31.23ID:DKsNWAcY
考え方は別に間違ってないと思うけど、なぜ最後までやってみてから検討しないのか

a=比較対象のリスト1
b=比較対象のリスト2
c=a-b #一致する箇所だけ数値が0になる
count=len(np.where(c==1)[0]) #0の数をカウント
par=count/len(c)*100 #割合を求める
0662デフォルトの名無しさん
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2018/02/06(火) 10:09:01.65ID:4qlhSHmu
>>660
ありがとうございます。
考え方は間違ってなかったんですね！
そのコードを使わせていただきます。
0663デフォルトの名無しさん
垢版 |
2018/02/06(火) 10:10:16.24ID:HnlXhHfV
行列にする
aは
1 0 0 0 0
0 2 0 0 0
0 0 3 0 0
0 0 0 4 0
0 0 0 0 5
になる
bは
aは
1 0 0 0 0
0 2 0 0 0
0 0 3 0 0
0 0 0 0 5
0 0 0 4 0
になる
線形代数使って対角線を一発で判断
0664デフォルトの名無しさん
垢版 |
2018/02/06(火) 10:12:03.78ID:HnlXhHfV
bは
1 0 0 0 0
0 2 0 0 0
0 0 3 0 0
0 0 0 0 4
0 0 0 5 0
かな
まあがんがれ
0665デフォルトの名無しさん
垢版 |
2018/02/06(火) 10:24:10.70ID:4qlhSHmu
>>663
線形代数！？
勉強したことないので勉強してみます。
ありがとうございます。

行列にする分、メモリは食いそうですが
速度は早くなるんでしょうか？
0667デフォルトの名無しさん
垢版 |
2018/02/06(火) 10:54:41.09ID:AHbr4rI2
>>> import numpy as np
>>> from itertools import zip_longest
>>>
>>> a = [1,2,3,4,5]
>>> b = [1,2,3,5,4]
>>> np.mean([v1==v2 for v1,v2 in zip_longest(a,b)]) * 100
60.0
>>>
>>> import random
>>> c = [random.randrange(1,10) for _ in range(random.randrange(5,10))]
>>> d = [random.randrange(1,10) for _ in range(random.randrange(5,10))]
>>> np.mean([v1==v2 for v1,v2 in zip_longest(c,d)]) * 100
25.0
>>>
>>> c
[1, 1, 5, 2, 8]
>>> d
[1, 2, 7, 2, 9, 5, 1, 1]
>>>
0668デフォルトの名無しさん
垢版 |
2018/02/06(火) 11:09:26.24ID:4qlhSHmu
>>667
配列の要素数が違っても比較できるんですね。
ありがとうございます。
勉強させていただきます。
0669遊園地
垢版 |
2018/02/06(火) 11:10:04.68ID:dkDe9DfL
動的に処理すればメモリは食わない。
比較して、どういうデータが欲しいのか謎

データ形式はリスト（配列）に１つの値しか入って無い前提で良いの？
0670遊園地
垢版 |
2018/02/06(火) 11:17:31.07ID:dkDe9DfL
既に解決してるだろうけどｗ

>>650
a=[1,2,3,4,5]
b=[1,2,3,5,4]

c=list(zip(a,b))

d=0
for i in c:
____if int(i[0])==int(i[1]):
________d+=1

print(d/len(c)*100)
0671デフォルトの名無しさん
垢版 |
2018/02/06(火) 11:23:03.09ID:4qlhSHmu
>>669
そういうものなんですね。メモリは食わないんですか！
比較して何個一致してるか。何%一致してるかを知りたいだけです。
要素数が数十万入った場合も想定して
とにかく今は速度を最優先に考えております。

データはリスト内に1つの前提で構いません。
0673遊園地
垢版 |
2018/02/06(火) 11:37:05.42ID:dkDe9DfL
ってかｗ　一行で書けるのかｗｗ

地道にfor文回して行く方法しか思い付かない
0674デフォルトの名無しさん
垢版 |
2018/02/06(火) 12:58:07.14ID:HnlXhHfV
>>665
比較や条件分岐がなくなると爆高速になる
0677デフォルトの名無しさん
垢版 |
2018/02/06(火) 13:36:32.07ID:4qlhSHmu
>>674
そういうものなんですね。
ありがとうございます。頑張ってみます！

>>675
ありがとうございます。
関数を作ってくれたんですね！
コードを勉強させていただきます。

>>676
おぉ。凄くシンプルですね。
Numpyを使うとこんなシンプルにコードが掛けけるんですね?
ありがとうございます。
0679遊園地
垢版 |
2018/02/06(火) 15:40:07.54ID:dkDe9DfL
そして、最後にこう言おう
　かける　100　！！！
0680デフォルトの名無しさん
垢版 |
2018/02/06(火) 16:30:50.21ID:AHbr4rI2
>>676？シンプルだよね。可読性、処理速度、隙が無いと思うよ。だけど、おいら負けないよ。
えー、か、改良版が躍動する処理速度を皆さんに見せたいね。
>>> import time, random; import numpy as np; from itertools import zip_longest
>>> def oree(a,b):
____same = [True for v1,v2 in zip_longest(a,b) if v1==v2]
____return sum(same)/max(len(a), len(b)) * 100

>>> def omae(a,b):
____a = np.array(a)
____b = np.array(b)
____return np.sum(a==b) / a.size * 100

>>> oree([1,2,3,4,5],[1,2,3,5,4])
60.0
>>> def timer(func, *args):
____start = time.time()
____r = func(*args)
____end = time.time()
____print(f'{func.__name__} time = {end - start:.5f}, return = {r:.5f}')

>>> def test(func1, func2):
____a = [random.randrange(1,200) for _ in range(1000000)]
____b = [random.randrange(1,200) for _ in range(1000000)]
____timer(func1, a, b); timer(func2, a, b)

>>> test(oree, omae)
oree time = 0.04913, return = 0.50930
omae time = 0.10629, return = 0.50930
>>> test(oree, omae)
oree time = 0.05014, return = 0.49830
omae time = 0.09525, return = 0.49830
0681デフォルトの名無しさん
垢版 |
2018/02/06(火) 17:27:43.34ID:b1TJyJgg
sum(same) は len(same) より速いのか
0682デフォルトの名無しさん
垢版 |
2018/02/06(火) 17:43:13.98ID:b1TJyJgg
>>> def oree2(a,b):
____same = [1 for v1,v2 in zip_longest(a,b) if v1==v2]
____return len(same)/max(len(a), len(b)) * 100

こっちが勝った
0683遊園地
垢版 |
2018/02/06(火) 19:33:44.11ID:dkDe9DfL
速度は環境によって違うのでは？
今回の場合は、要素数が少ないからインポートせずに単純な文章で回した方が早い

https://ideone.com/nFzAeB

0.02s 27720KB
0685デフォルトの名無しさん
垢版 |
2018/02/06(火) 19:44:00.26ID:AHbr4rI2
>>657
>Numpyを使えばもっと早く計算できるのではないかと思ったのです。

今のところ使わない方が速い　その差約2倍！
array化するのに時間かかるからね　array化済みならnumpyが爆速だけど
速度アップのためにとわざわざarray化すると遅くなるわけよ
0686デフォルトの名無しさん
垢版 |
2018/02/06(火) 20:30:18.40ID:6Tuhkz2p
>>685
その差2倍って大きいな
やっている処理は激しく単純で時間かからにかもしれないが
実は前処理のarray化に時間が掛かっている可能性あるよな

こんなのはリストを複数部に分けて、それをマルチスレッドでやったほうが良いような感じがするが
0687デフォルトの名無しさん
垢版 |
2018/02/06(火) 20:39:48.44ID:6Tuhkz2p
ちょっとどうなるかやってみた結果
omae time = 0.11590, return = 0.50740
oree time = 0.04688, return = 0.50740
oree2 time = 0.05340, return = 0.50740
yuenchi time = 0.06901, return = 0.50740

array化して処理したomaeは>>683の超ストレートなやり方(yuenchi)にすら負けている
0688デフォルトの名無しさん
垢版 |
2018/02/06(火) 20:42:15.54ID:Yjdsw3bo
リストの要素数5個で比較したらそんなもんでしょ。
5個ならNumpy使う必要ない。

もっと要素数を増やして比べてみたら？
0689デフォルトの名無しさん
垢版 |
2018/02/06(火) 20:52:22.26ID:6Tuhkz2p
>>680の時間測定はリストの要素数5個で比較だったのか...
要素数5個の処理にこんなに時間かかるって、PCが激遅い、Pythonが激遅い
またはその両方が激遅いだな。
0691デフォルトの名無しさん
垢版 |
2018/02/06(火) 21:24:46.21ID:akwhBP1m
俺レベルだと20マンコがいいとこだな
100マンコとかうらやましくもあり
0695デフォルトの名無しさん
垢版 |
2018/02/06(火) 23:29:51.59ID:AHbr4rI2
>>693
どうなんでしょ？ってどういうこと？　numpyから読み込めばarray型で取得できるみたいだよ
ファイルからの読込含めて処理速度がどなるかってこと？
どうなんでしょうね？ファイル読込速度が同じなら当然oree2が最速だろうし、
np.loadtxtのファイル読込速度が爆速なら巻き返せるし・・
おもしろ実験やってみてください！

>>> import numpy as np
>>> data = np.loadtxt('test.csv',delimiter=',')
>>> data
array([[ 1., 2., 3., 4., 5.],
[ 1., 2., 3., 5., 4.]])
>>> a = data[0]; b = data[1]
>>> np.sum(a==b) / a.size * 100
60.0
>>>
>>> from itertools import zip_longest
>>> import csv
>>> with open('test.csv') as f:
____reader = csv.reader(f)
____data = [row for row in reader]
____a = data[0]; b = data[1]
____same = [1 for v1,v2 in zip_longest(a,b) if v1==v2]
____len(same)/max(len(a), len(b)) * 100


60.0
>>>
0696デフォルトの名無しさん
垢版 |
2018/02/06(火) 23:47:01.69ID:hBAgagno
>>636
Pyqtで最近測定プログラム作った
Matplotlib使った方が見た目綺麗だけど、pyqtgraphの方が軽いし、速さの追求ができる
0697デフォルトの名無しさん
垢版 |
2018/02/07(水) 01:10:46.36ID:IL95H+4W
>>695
>どうなんでしょ？ってどういうこと？
僕は何もしませんから、僕の代わりにCSVを読み込で行う場合の
numpy版と非numpy版での実評価・考察をしてクレクレと言うことだろう
0698デフォルトの名無しさん
垢版 |
2018/02/07(水) 01:42:47.04ID:+vEZBiPj
>>696
そうなのか...
シミュレーション結果を折れ線グラフにするだけだから，グラフパッケージにこだわりはないんだよね
問題は，そもそもpyqtの構造を理解できていないというところなんだ...
なんちゃってで出来るかと思ったんだけど...また挑戦しようと思います
0700デフォルトの名無しさん
垢版 |
2018/02/07(水) 05:15:50.77ID:LQaGrglb
Ruby で作った。
count で、ブロックの戻り値が真のものを数える

aryA = [1, 2, 3, 4, 5]
aryB = [1, 2, 4, 3, 5]

count = aryA.each_with_index.count { |num, idx| num == aryB[idx] }

puts count / aryA.length.to_f #=> 0.6
0701デフォルトの名無しさん
垢版 |
2018/02/07(水) 05:25:44.37ID:Hq6Q+E3d
>>680 >>695
oreeは一致率10%未満の時しか速くならない
0704デフォルトの名無しさん
垢版 |
2018/02/07(水) 10:10:37.19ID:mhmm9auu
平等な条件を用意してこうするべきだと思う

>>> import time, random; import numpy as np; from itertools import zip_longest
>>> def oree(a,b):
same = [True for v1,v2 in zip_longest(a,b) if v1==v2]
return len(same)/max(a.size, b.size) * 100

>>> def omae(a,b):
return np.sum(a==b) / a.size * 100

>>> def timer(func, *args):
start = time.time()
r = func(*args)
end = time.time()
print(f'{func.__name__} time = {end - start:.5f}, return = {r:.5f}')

>>> def test(func1, func2):
a = np.array([random.randrange(1,200) for _ in range(1000000)])
b = np.array([random.randrange(1,200) for _ in range(1000000)])
timer(func1, a, b); timer(func2, a, b)
a = np.array([_ for _ in range(1000000)])
b = np.array([_ for _ in range(1000000)])
timer(func1, a, b); timer(func2, a, b)

>>> test(oree, omae)
0705デフォルトの名無しさん
垢版 |
2018/02/07(水) 10:17:04.97ID:mhmm9auu
>>781
a = [random.randrange(1,10) for _ in range(1000000)]
b = [random.randrange(1,10) for _ in range(1000000)]
これするだけでも全然逆になるよね
0707デフォルトの名無しさん
垢版 |
2018/02/07(水) 14:57:07.64ID:DnkryU09
>>698
それなら、なおのことpyqtgraphの方がいいかも
僕は実験系だから、装置のコントロールとかも含めてPyqtでGUI作って、リアルタイムプロットを埋め込んだけど
シミュレーション中に何かのタイミングで描き出すとか最後に描き出すなら、pyqtgraphの方が呼び出しが楽だと思う

とりあえずpyqtgraphとpyqtかpysideインスコして、
import pyqtgraph.examples
pyqtgraph.examples.run()
やってみ

サンプルコードが出てくるし、pyqtを露わに使わなくて良いので、コードも書きやすいと思う
0708デフォルトの名無しさん
垢版 |
2018/02/07(水) 16:07:52.51ID:bLqJ09hb
a = [random.randrange(1,200) for _ in range(10000)]
b = [random.randrange(1,200) for _ in range(10000)]
print(np.linalg.matrix_rank(np.diag(a) - np.diag(b)) / a.size * 100)
0709デフォルトの名無しさん
垢版 |
2018/02/08(木) 14:42:46.64ID:Ia7szBUl
皆さん、相談させてください。
魔方陣を5個吐き出すプログラムを作ったのですが、

import random

abc=[1,2,3,4,5,6,7,8,9]
count=0
while count<5:
____random.shuffle(abc)

____if abc[0]+abc[1]+abc[2]==15 and abc[3]+abc[4]+abc[5]==15 and abc[6]+abc[7]+abc[8]==15\
and abc[0]+abc[3]+abc[6]==15 and abc[1]+abc[4]+abc[7]==15 and abc[2]+abc[5]+abc[8]==15\
and abc[0]+abc[4]+abc[8]==15 and abc[2]+abc[4]+abc[6]==15:
________print(abc[0],abc[1],abc[2])
________print(abc[3],abc[4],abc[5])
________print(abc[6],abc[7],abc[8])
________count=count+1
________print(count)
________print("------")

同じ魔方陣を重複して出力してしまう事があります。
これを解決する方法はありませんか？
そもそもランダムで並び替えするって発想自体が邪道なんですかね。
僕は最近Pythonを初めた初心者です。
アドバイスお願いします。
0710デフォルトの名無しさん
垢版 |
2018/02/08(木) 15:22:05.43ID:N5nowZC0
random.shuffleをやめてpermutationを使う
0711遊園地
垢版 |
2018/02/08(木) 15:40:37.72ID:Er5ZpABn
魔法陣では無く、
ヒンズーの連続方式です。

縦、横、斜め　全て合計が同じ


一番上の行の一番真ん中に"１"を書きます。
これは奇数ｘ奇数の魔方陣ではどれも同様

斜め右上に数字を書いて行き、ぶつかったら一つ下がるということを繰りかえす


http://d.hatena.ne.jp/shuu33jp/20140423/1398250961
0712デフォルトの名無しさん
垢版 |
2018/02/08(木) 15:47:06.06ID:Ia7szBUl
>>710
ありがとう。
ググってみたけどshuffleと違いがわからなかったです。
どのように使うのですか？
もう少しヒントを下さい。。。

>>711
ありがとう。
そのルールは知ってたのですが、
並び替えして力技でいったほうがコードが簡単そうなので>>709の様なコードになってしまいました＾＾；
0713デフォルトの名無しさん
垢版 |
2018/02/08(木) 15:54:42.21ID:Ia7szBUl
>>710
あ！すません。。。
NumPyのpermutationではなく
itertoolsのpermutationsを使うんですね！！
なんとなく答えが見えました。
0714遊園地
垢版 |
2018/02/08(木) 16:20:29.27ID:Er5ZpABn
9要素　一致
　362,880通り＊合計の確認＝　処理数

なんとなく答えが見えました。 （笑）
0715遊園地
垢版 |
2018/02/08(木) 16:23:15.68ID:Er5ZpABn
８かｗｗ

362,880通り＊８＝　1/2903040？ｗｗｗｗ
0718遊園地
垢版 |
2018/02/08(木) 16:32:14.33ID:Er5ZpABn
ごめんｗｗｗ

　計算してないわｗｗｗ
0719デフォルトの名無しさん
垢版 |
2018/02/08(木) 16:38:16.53ID:Ia7szBUl
9！＝362880通り
3*3でもこの数だと。。。
4*4とかになると厳しそうですね。。

>>711のサイトを参考に別のアプローチも考えてみますｗ
0720遊園地
垢版 |
2018/02/08(木) 16:40:54.68ID:Er5ZpABn
そんなｗｗ　事よりコード書くぞwww

00,01,02
10,11,12
20,21,22

3　エラー
ー1エラー
0722デフォルトの名無しさん
垢版 |
2018/02/08(木) 17:02:31.35ID:Ia7szBUl
よく考えると重複を含むランダムで魔方陣を作成する>>709のコードだと
362880回の計算どころじゃすまないですねｗ
でも意外と早く魔方陣が出力されたので今のPCは凄く計算が早いんですね。

なんか色々と学べた。ありがとう。
0723遊園地
垢版 |
2018/02/08(木) 17:02:45.16ID:Er5ZpABn
何でも無いお？
0724遊園地
垢版 |
2018/02/08(木) 17:08:18.46ID:Er5ZpABn
0,1判断のNoneに+=1　なんてツッコミは面白くない
0725遊園地
垢版 |
2018/02/08(木) 17:10:34.34ID:Er5ZpABn
#下ｗｗｗｗ
def click_down(brave_x,brave_y):
return brave_x, brave_y+1

# 右上
def click_up01(brave_x,brave_y):
return brave_x+1, brave_y-1

駄目だだぁああｗｗｗｗ
0726遊園地
垢版 |
2018/02/08(木) 17:12:29.07ID:Er5ZpABn
降参しまｓたｗｗｗ
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