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[ { "body": "[`statics`](https://docs.python.org/ja/3/library/statistics.html)の[`mean`](https://docs.python.org/ja/3/library/statistics.html#statistics.mean)を使うことで平均が取得できます。\n\n`import median`を`import\nmean`に書き換え、`mid(scores['score'])`を`mean(scores['score'])`に書き換えてください。\n\n**サンプルコード**\n\n```\n\n from statistics import mean\n \n if __name__ == '__main__':\n score = [10, 20, 30]\n print(score)\n print(\"max score is:\", max(score))\n print(\"min score is:\", min(score))\n print(\"average score is\", mean(score))\n \n```\n\n**実行結果**\n\n```\n\n [10, 20, 30]\n max score is: 30\n min score is: 10\n average score is 20\n \n```\n\n**参考資料**\n\n * [Python - リスト平均計算、3つの方法](https://codechacha.com/ja/python-get-average-of-list/#2-statistics%E3%81%AB%E3%82%88%E3%82%8B%E3%83%AA%E3%82%B9%E3%83%88%E5%B9%B3%E5%9D%87%E3%81%AE%E8%A8%88%E7%AE%97)", "comment_count": 0, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-17T23:41:40.847", "id": "92854", "last_activity_date": "2022-12-17T23:41:40.847", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "9820", "parent_id": "92853", "post_type": "answer", "score": 2 } ]

[ { "body": "2通りの説明を行いますので、どちらか理解しやすい方を参照してください。 \nあと、最初に`cmatrix`のサイズを決める方式だと処理が複雑化するので、[vector::push_back](https://cpprefjp.github.io/reference/vector/vector/push_back.html)で都度追加する形としています。\n\n# 再帰を使う方法\n\nN=2 だと規則が見えづらいので、S=5, N=3 で説明します。\n\nN=3 固定でコードを書くと、以下のようになります。\n\n```\n\n int main(void)\n {\n int S = 5;\n int N = 3;\n \n cmatrix B;\n cvector A(S);\n for (int i = S - 1; i >= 2; --i) {\n A[i] = 1;\n for (int j = i - 1; j >= 1; --j) {\n A[j] = 1;\n for (int k = j - 1; k >= 0; --k) {\n A[k] = 1;\n B.push_back(A);\n A[k] = 0;\n }\n A[j] = 0;\n }\n A[i] = 0;\n }\n \n return 0;\n }\n \n```\n\nここから N を変えるためには、ループのネスト回数を変更しなければなりません。 \nこのような場合は、再帰関数を使うことができます。(再帰自体の説明は長くなるので省略します)\n\nそれぞれのループの開始・終了条件を見ると、一定のルールに従っていることが分かります。\n\n * 開始の数字は、最初は S-1、それ以降は外側の変数-1\n * 終了条件の数字は、最初は N-1 と等しく、1ずつ減っていく\n\n開始の数字を`start`、終了条件の数字を`stop`とすると、`stop`を減らしていって0未満になったらループのネストをやめればよいことが分かります。 \nあとは、計算に必要な値を追加の引数として持ち回れば、以下のような再帰関数の形に書くことができます。\n\n```\n\n void combinations_rec(cmatrix& B, cvector& A, int start, int stop) {\n if (stop < 0) {\n B.push_back(A);\n return;\n }\n for (int i = start; i >= stop; --i) {\n A[i] = 1;\n combinations_rec(B, A, i - 1, stop - 1);\n A[i] = 0;\n }\n }\n \n int main(void)\n {\n int S = 5;\n int N = 3;\n \n cmatrix B;\n cvector A(S);\n combinations_rec(B, A, S - 1, N - 1);\n \n return 0;\n }\n \n```\n\n# 次の組み合わせを求める方法\n\n組み合わせの順番を眺めていると、ある規則により次の組み合わせが決まることが分かります。\n\nたとえば、S=5, N=3 の場合に、以下の連続する組み合わせについて考えます。\n\n```\n\n (0,0,1,1,1)\n (0,1,0,1,1)\n \n (0,1,0,1,1)\n (1,0,0,1,1)\n \n```\n\n左端が`0`の場合は簡単で、一番左の`1`が一つ左に移動しているだけです。\n\n```\n\n (1,0,0,1,1)\n (0,1,1,0,1)\n \n (1,0,1,0,1)\n (1,1,0,0,1)\n \n```\n\n左端に`1`が1つある場合、その次の`1`が一つ左に、左端の`1`がその左隣に移動します。\n\n```\n\n (1,1,0,0,1)\n (0,1,1,1,0)\n \n (1,1,0,1,0)\n (1,1,1,0,0)\n \n```\n\n左端に`1`が2つある場合、その次の`1`が一つ左に、左端の2つの`1`がその左隣に移動します。\n\nまとめると、左端の連続している`1`の個数がn個の場合、その次の`1`が一つ左に、左端のn個の`1`がその左隣に移動します。\n\nあとは、すべての`1`を右端に配置した状態から開始して、すべての`1`が左端に移動したら終了です。\n\n```\n\n int main(void)\n {\n int S = 5;\n int N = 3;\n \n cmatrix B;\n cvector A(S);\n for (int i = S - N; i < S; ++i)\n A[i] = 1;\n B.push_back(A);\n while (true) {\n int i, j;\n for (i = 0; i < S && A[i] != 0.; ++i)\n A[i] = 0;\n if (i >= N)\n break;\n for (j = i + 1; A[j] == 0.; ++j)\n ;\n A[j] = 0;\n for (int k = j - i - 1; k < j; ++k)\n A[k] = 1;\n B.push_back(A);\n }\n \n return 0;\n }\n \n```", "comment_count": 0, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-18T05:36:15.447", "id": "92863", "last_activity_date": "2022-12-18T11:45:15.187", "last_edit_date": "2022-12-18T11:45:15.187", "last_editor_user_id": "43506", "owner_user_id": "43506", "parent_id": "92855", "post_type": "answer", "score": 1 } ]

[ { "body": "複数のライブラリが同じディレクトリに置いてあればそこを一度だけ `-L`\nで指定すれば済みます。複数のライブラリが別のディレクトリにあれば、ディレクトリの数だけ `-L` が必要です。\n\nそもそも `Makefile` に一度書けば済む話なので、`-L` を書く回数は気にすることではありません。 \nまた、通常は他者が作ったライブラリはパッケージでインストールして `pkg-config --libs 名前` でフラグを生成します。", "comment_count": 0, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-18T22:55:01.690", "id": "92884", "last_activity_date": "2022-12-18T22:55:01.690", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "3475", "parent_id": "92856", "post_type": "answer", "score": 3 } ]

[ { "body": "for 文の第二引数の`array_1.length` に、評価値を入れてみるとわかりやすいかと思います。\n\nループ1回目、`for(let i = 0; 0 < 6; i)` \nループ2回目、`for(let i = 0; 0 < 4; i)` \nループ3回目、`for(let i = 0; 0 < 2; i)` \nループ4回目、`for(let i = 0; 0 < 0; i)` => 第二引数の条件を満たさないため実行されない\n\nfor 文のブロック内で、`array_1.splice(0, 2)`が実行されているので、その度に `array_1` の length\nが変更し、上記のように第二引数が変更していきます。\n\n補足ですが、この例では、第一引数と第三引数はあってないようなものなので、以下のように省略してしまっても同じ結果が得られます。(`splice()`\nの第一引数として、 `i` を使っているので、 `0` に変更する必要あり）\n\n```\n\n for (; 0 < array_1.length;) {\n array_2.push(array_1.splice(0, numOfElements));\n }\n \n```\n\n参照： \nMDN for:\n<https://developer.mozilla.org/ja/docs/Web/JavaScript/Reference/Statements/for> \nMDN splice:\n<https://developer.mozilla.org/ja/docs/Web/JavaScript/Reference/Global_Objects/Array/splice>", "comment_count": 1, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-18T07:03:18.440", "id": "92867", "last_activity_date": "2022-12-18T07:11:34.610", "last_edit_date": "2022-12-18T07:11:34.610", "last_editor_user_id": "53321", "owner_user_id": "53321", "parent_id": "92858", "post_type": "answer", "score": 2 } ]

[ { "body": "`bash`の`man`をよく読みましょう。\n\n### パス名展開\n\n質問の1,2番目のケースではクォートがないので、[パス名展開](http://www.linuxcertif.com/man/1/bash/ja/#%E3%83%91%E3%82%B9%E5%90%8D%E5%B1%95%E9%96%8B_761374501h)が行われます。\n\n> -f オプションが指定されていなければ、単語分割を行った後に bash はそれぞれの単語が *, ?, [ を含んでいるかどうか調べます。\n> これらの文字のいずれかが見つかると、その単語は パターン と見なされ、 パターンにマッチするファイル名を\n> アルファベット順にソートしたリストに置換されます。\n\n例えば、以下の例のように`*`は`bash`によりパス名展開されます。\n\n```\n\n $ mkdir tmp\n $ cd tmp\n $ touch hoge\n $ echo *\n hoge\n $ cd ..\n $ rm -r tmp\n \n```\n\nこのパス名展開は`find`が呼び出される前に`bash`によって行われるため、`find`の`-name`オプションが正しく指定できません。`*`という文字を展開せずに正しく`find`に渡すためにはクォートが必要になります。\n\n#### 【補足】findに正しく渡らない例\n\n```\n\n $ ls -1\n a1\n a2\n $ find . -name '*'\n .\n ./a1\n ./a2\n $ find . -name *\n find: paths must precede expression: `a2'\n find: possible unquoted pattern after predicate `-name'?\n $ # シングルクォートがないケースはbashでパス名展開されるため、以下と同じ\n $ find . -name a1 a2\n find: paths must precede expression: `a2'\n find: possible unquoted pattern after predicate `-name'?\n $ \n \n```\n\n## クォート\n\n[クォート](http://www.linuxcertif.com/man/1/bash/ja/#%E3%82%AF%E3%82%A9%E3%83%BC%E3%83%88_761374487h)には\n\n> クォート (quoting) を使うと、 特定の文字や単語のシェルに対する特別な意味を取り除けます。\n> クォートを用いると、特殊文字の特殊な扱いを無効にすることや、 予約語が予約語として識別されることを防いだり、 パラメータの展開を防げます。\n\nとあります。つまりクォートされると`*`が特殊な意味を持たないケースがあるということです。\n\n続けて読むと\n\n> クォートの方法には、 エスケープ文字(escape character), シングルクォート、ダブルクォートの 3 種類があります。\n\nとあり、さらに読み続けると\n\n> シングルクォートで文字を囲むと、 クォート内部のそれぞれの文字は文字としての値を保持します。\n\n> ダブルクォートで文字を囲むとクォート内部の全ての文字は文字としての値を 保持しますが、 $, `, \\ は例外となります。 $ と `\n> はダブルクォートの内部でも特殊な意味を失いません。\n\nということが分かります。`*`を特殊な文字としないためにはシングルクォート(`'`)でいいのですが、これにすると`$`まで特殊な文字とされないため、[パラメータの展開](http://www.linuxcertif.com/man/1/bash/ja/#%E3%83%91%E3%83%A9%E3%83%A1%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%81%AE%E5%B1%95%E9%96%8B_761374496h)が行われません。つまり、質問の3番目のケースで`'*${search_name}*'`では`search_name`のパラメータ展開が行われません。シングルクォートをダブルクォートに変えれば`search_name`のパラメータ展開が行われ、パス名展開は行われません(ダブルクォートでも`*`自体は特殊な意味を保ち続けますが、それはパラメータ展開においてだけで、パス名展開は行われません)。\n\n## 回答\n\nmetropolisさんが質問でコメントしてくれているように以下で問題ありません。\n\n```\n\n $ find . -type f -name \"*${search_name}*\"\n \n```\n\nこんなのでもOK\n\n```\n\n $ find . -type f -name \\*${search_name}\\*\n \n```", "comment_count": 1, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-31T08:16:37.220", "id": "93120", "last_activity_date": "2022-12-31T08:42:34.740", "last_edit_date": "2022-12-31T08:42:34.740", "last_editor_user_id": "54957", "owner_user_id": "54957", "parent_id": "92859", "post_type": "answer", "score": 1 } ]

[ { "body": "エラーメッセージより\n\n>\n```\n\n> /usr/bin/ld:\n> /home/linux/Library/lib/glfw3.lib(glfw.dir/Release/win32_window.obj):(.text$mn+0x30):\n> undefined reference to `__imp_SetCursor'\n> \n```\n\nこれは、[Windows APIの`SetCursor`](https://learn.microsoft.com/en-\nus/windows/win32/api/winuser/nf-winuser-\nsetcursor)を呼び出すために`User32.lib`に含まれている`__imp_SetCursor`が必要なことを指摘しています。 \nもちろん実行時には`User32.dll`に含まれる`SetCursor`が必要です。\n\nLinux上でWindowsバイナリをリンクしても何の意味もありませんので、考えを改めることをお勧めします。", "comment_count": 1, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-19T11:14:19.203", "id": "92897", "last_activity_date": "2022-12-19T11:14:19.203", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "4236", "parent_id": "92860", "post_type": "answer", "score": 2 } ]

[ { "body": "SQLite のデータベースファイルを `data.db` だとして、`xargs` を使う場合。\n\n```\n\n $ find db -maxdepth 1 -type f -name '*.sql' | xargs -I@ sh -c 'sqlite3 data.db < @'\n \n```", "comment_count": 2, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-18T05:58:31.800", "id": "92865", "last_activity_date": "2022-12-18T05:58:31.800", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "47127", "parent_id": "92862", "post_type": "answer", "score": 0 } ]

[ { "body": "[`:contains()`](https://api.jquery.com/contains-selector/)の説明には\n\n> The matching text can appear directly within the selected element, in any of\n> that element's descendants, or a combination thereof.\n\nとあるように、子孫すべてのtext\nnodeを対象に検索されるという点は仕様として受け入れざるを得ないかと。質問文でも検討されていますが、何等か別の条件付けをする他ありません。\n\n簡単に思い付く方法として例えば`<TD>`タグに限定するのであれば\n\n```\n\n $(\"td:contains('AAA')\").addClass('hoge');\n \n```\n\nとすれば、`<TABLE>`や`<TR>`にはマッチすることはなくなります。\n\nその他、例えば、子ノードを調査して否定するとか。（コードは試していません。）\n\n```\n\n $(\":contains('AAA'):not(:has(> :contains('AAA')))\").addClass('hoge');\n \n```\n\nただし、\n\n```\n\n <div>\n AAA\n <p>AAA</p>\n </div>\n \n```\n\nの場合に、外側の`<DIV>`まで否定されてしまう副作用があります。", "comment_count": 1, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-18T23:34:44.023", "id": "92886", "last_activity_date": "2022-12-18T23:34:44.023", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "4236", "parent_id": "92864", "post_type": "answer", "score": 2 } ]

[ { "body": "shared_examples を使えば共通化は出来ますが記述量が減るかどうかは微妙ですね \nテストはあえてDRYにしないやり方の方が扱いやすい場合が多いと思います\n\n```\n\n describe do\n shared_examples \"value is 1\" do\n it do\n expect(expected).to eq 1\n end\n end\n \n context do\n let(:expected) { 1 }\n include_examples \"value is 1\"\n end\n \n context do\n let(:expected) { 1 }\n include_examples \"value is 1\"\n end\n end\n \n```", "comment_count": 1, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-18T10:21:58.823", "id": "92871", "last_activity_date": "2022-12-18T10:21:58.823", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "15380", "parent_id": "92868", "post_type": "answer", "score": 2 }, { "body": "要件に合うかどうかわかりませんが、[rspec-parameterized](https://github.com/tomykaira/rspec-\nparameterized) gem というのを使うと次のように書けます。\n\n```\n\n describe do\n where(:condition, :expected) do\n [\n ['a', 1],\n ['b', 2],\n ['c', 3],\n ]\n end\n with_them do\n it do\n expect(hoge(condition)).to eq expected\n end\n end\n end\n # expect(hoge('a')).to eq 1\n # expect(hoge('b')).to eq 2\n # expect(hoge('c')).to eq 3\n # と同じ\n \n```", "comment_count": 1, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-18T10:53:44.030", "id": "92874", "last_activity_date": "2022-12-18T10:53:44.030", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "3249", "parent_id": "92868", "post_type": "answer", "score": 0 } ]

[ { "body": "剰余演算の結果が `0` ではない組み合わせの個数を求めます。\n\n```\n\n from itertools import combinations\n \n lst = [*range(1, 5)]\n cnt = 0\n for a in combinations(lst, 3):\n for b in combinations(a, 2):\n if not divmod(*sorted(b, reverse=True))[1]:\n break\n else:\n cnt += 1\n \n print(cnt) \n \n```", "comment_count": 7, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-18T11:28:53.350", "id": "92876", "last_activity_date": "2022-12-18T11:28:53.350", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "47127", "parent_id": "92869", "post_type": "answer", "score": 0 } ]

[ { "body": "私も初心者なので参考になるか分かりませんが、同じくMeCabを使っているとき（まさに今）、同じエラーが出て苦労したので一応共有します！\n\n私の場合、データフレームの列を分かち書きした際にこのエラーが出ました。その列の型がobjectだったのをstrに変えたらうまく動作しました。listはわかりませんが、おそらく型が関係してるのではないかなーと思います。頑張ってください！！！", "comment_count": 0, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-18T15:56:03.083", "id": "92882", "last_activity_date": "2022-12-19T00:08:44.677", "last_edit_date": "2022-12-19T00:08:44.677", "last_editor_user_id": "3060", "owner_user_id": "56083", "parent_id": "92870", "post_type": "answer", "score": 1 }, { "body": "文字列を渡すべき関数に、文字列のリスト、を渡しているのが原因です。 \n<https://taku910.github.io/mecab/bindings.html> にあるように、文字列を渡して下さい。\n\n```\n\n with open(\"/Desktop/cleaned-stp.txt\",encoding='utf8') as f:\n cleaned_text = f.read()\n \n tagger = MeCab.Tagger(\"-Owakati\")\n tok_text = tagger.parse(cleaned_text)\n \n```", "comment_count": 2, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-18T19:51:05.603", "id": "92883", "last_activity_date": "2022-12-18T19:51:05.603", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "806", "parent_id": "92870", "post_type": "answer", "score": 1 } ]

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[ { "body": "なんか出来そうですね\n\n【AWS】S3画像のURLを独自ドメイン（サブドメイン）にする \n<https://brainlog.jp/server/aws/post-3180/>", "comment_count": 0, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-18T11:11:16.500", "id": "92875", "last_activity_date": "2022-12-18T11:11:16.500", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "15380", "parent_id": "92873", "post_type": "answer", "score": 1 } ]

[ { "body": "コメント指摘にて解決(というか回避)したようなので回答にしておきます。\n\nこちらのIssueにもあるように、1.74.x版は拡張機能関連で不具合があるようです。 \n[Extensions being uninstalled on restart\n#168579](https://github.com/microsoft/vscode/issues/168579)\n\n上記Issueもまだ解決していないようなので、回避策として1.73.x版にダウングレードしてみると良いでしょう。 \n[October 2022 (version 1.73)](https://code.visualstudio.com/updates/v1_73)\n\nダウングレードすることで元に戻って正常に動作するようになったとのこと。", "comment_count": 0, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-21T11:41:14.453", "id": "92941", "last_activity_date": "2022-12-21T11:41:14.453", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "26370", "parent_id": "92877", "post_type": "answer", "score": 1 } ]

[ { "body": "短く答えると、はい、できます。なのですが、ちょっと事情がややこしいのでしっかり説明します。\n\nまず Python のサンドボックス、あるいは仮想環境といったときに、`python`\nコマンドのバージョンを管理するものと、それに加えてパッケージ群のバージョンを管理するものがあります。今回質問者さんが使いたいのは後者の管理ツールです。\n\nそのような仮想環境の作成ツールとして、Python 公式は venv を用意しています:\n<https://docs.python.org/ja/3/library/venv.html>。venv を使うことで仮想環境を有効化した後の\n`python` コマンドのバージョンを固定できたり、`pip install`\nの際に他の環境とは切り離してパッケージをインストールしたりすることができます。\n\nまた、venv の機能と pip の機能を合わせたようなサードパーティーのパッケージ管理ツールとして Pipenv や Poetry\nというものも知られています。これらの特徴についてここでは解説しませんが、venv + pip には無い機能を求めて作られたものです。\n\nところで今まで「パッケージ」と言ってきましたが、venv、Pipenv、Poetry はどれも PyPI <https://pypi.org/>\nの形式で管理されているパッケージのことをパッケージとして扱っています。Anaconda が他と違うのはこの部分で、Anaconda は Anaconda\nが独自に管理しているパッケージの仕組みを使っています。より詳しくはこちらの記事をご覧ください: [\"Understanding Conda and\nPip\"](https://www.anaconda.com/blog/understanding-conda-and-pip) (2018-11-28)。\n\nつまり、Anaconda を使って仮想環境を作ることはできるのですが、そうして出来る仮想環境は Anaconda の言っているパッケージ群の環境であり、特に\n`pip install` などでインストールされるパッケージたちの環境ではないということです。\n\nここまでの事情を承知の上で Anaconda の仮想環境を使う場合は、こちらにドキュメントがあります:\n<https://conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-\nenvironments.html>。`conda create` から仮想環境を作り始めてみてください。\n\nPyPI 形式のパッケージを使いたい場合は、venv\n等のツールから長所・短所を選んで使うと良いです。たとえば以下のブログ記事は参考になります：[「pipとpipenvとpoetryの技術的・歴史的背景とその展望」](https://vaaaaaanquish.hatenablog.com/entry/2021/03/29/221715)\n(2021-03-29)。", "comment_count": 0, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-26T13:50:05.440", "id": "93025", "last_activity_date": "2022-12-26T13:50:05.440", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "19110", "parent_id": "92880", "post_type": "answer", "score": 1 } ]

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[ { "body": "単純に「パッケージ名にどうマッチさせるかどうか」の違いだけです。 \n`yum remove` だけでなく、`yum list` や `yum search` も活用してください。\n\nCentOS の標準リポジトリを対象にすると、`php*` は以下のパッケージにマッチします。\n\n<https://pkgs.org/search/?q=php>\n\n```\n\n php-5.4.16-48.el7.x86_64.rpm\n \n```\n\n`php-*` は以下のようなパッケージにマッチします。\n\n```\n\n php-bcmath-5.4.16-48.el7.x86_64.rpm\n php-cli-5.4.16-48.el7.x86_64.rpm\n php-common-5.4.16-48.el7.x86_64.rpm\n php-dba-5.4.16-48.el7.x86_64.rpm\n php-devel-5.4.16-48.el7.x86_64.rpm\n php-embedded-5.4.16-48.el7.x86_64.rpm\n php-enchant-5.4.16-48.el7.x86_64.rpm\n php-fpm-5.4.16-48.el7.x86_64.rpm\n php-gd-5.4.16-48.el7.x86_64.rpm\n \n```", "comment_count": 1, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-19T08:22:38.970", "id": "92892", "last_activity_date": "2022-12-19T08:22:38.970", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "3060", "parent_id": "92889", "post_type": "answer", "score": 1 }, { "body": "[「# yum remove php*」を実行したら、引数に一致しません: php72_20221219.ini\n削除対象とマークされたパッケージはありません。](https://ja.stackoverflow.com/questions/92890/) \nで書いた通り shell glob に展開されうるのでどちらも不適です。\n\n> PHPをアップデートするために既存PHPを削除する場合には、\n\nもし仮に `phph-hogehote-version.arch.rpm` なんてものが存在するとして、そっちは削除対象にしたくないのであれば `yum\nremove 'php-*'` のほうが適切です（これだと `phph` にはヒットしない）削除したいのであれば `yum remove 'php*'`\nで十分。", "comment_count": 0, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-19T23:14:20.263", "id": "92908", "last_activity_date": "2022-12-19T23:14:20.263", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "8589", "parent_id": "92889", "post_type": "answer", "score": 1 } ]

[ { "body": "コマンドラインから手入力した `*` は shell glob となるので glob\n規則で合致するファイル名ディレクトリ名があればそれに展開されます。あなたのその `/home/hoge/backup` ディレクトリには\n`php72_20221912.ini` というファイルがあるわけなので\n\n```\n\n # cd /home/hoge/backup\n # echo php*\n php72_20221912.ini\n # \n \n```\n\nと全く同じことが `yum remove` でも発生するので `yum remove php*` は `yum remove\nphp72_20221912.ini` と展開されることになり、質問文の通りの結果が得られることでしょう。\n\nglob に展開されないよう `yum remove 'php*'` と入力すると動作は変わるはずです（それがあなたの期待した動作であるかはまた話が別）", "comment_count": 4, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-19T23:09:35.033", "id": "92907", "last_activity_date": "2022-12-19T23:09:35.033", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "8589", "parent_id": "92890", "post_type": "answer", "score": 5 } ]

[ { "body": "下記にコードと出力を示しますが，`lme4` パッケージに含まれる [sleepstudy\ndataset](https://search.r-project.org/CRAN/refmans/VCA/html/sleepstudy.html)\nを解析してもエラーは再現します。\n\n```\n\n library(lme4)\n library(nlme)\n \n data <- sleepstudy\n head(data)\n model1 <- lme(Reaction ~ Days, random=~1|data$Subject, data)\n \n```\n\n```\n\n Reaction Days Subject\n 1 249.5600 0 308\n 2 258.7047 1 308\n 3 250.8006 2 308\n 4 321.4398 3 308\n 5 356.8519 4 308\n 6 414.6901 5 308\n Error in model.frame.default(formula = ~Reaction + Days + data + Subject, :\n invalid type (list) for variable 'data'\n \n```\n\nエラーメッセージによると `formula` に `data` も含まれています。そこで，下記を試してみるとエラーは発生しなくなりました。\n\n```\n\n model1 <- lme(Reaction ~ Days, random=~1|Subject, data)\n print(model1)\n \n```\n\n```\n\n Linear mixed-effects model fit by REML\n Data: data\n Log-restricted-likelihood: -893.2325\n Fixed: Reaction ~ Days\n (Intercept) Days\n 251.40510 10.46729\n \n Random effects:\n Formula: ~1 | Subject\n (Intercept) Residual\n StdDev: 37.12383 30.99123\n \n Number of Observations: 180\n Number of Groups: 18\n \n```", "comment_count": 0, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2023-03-16T13:59:47.360", "id": "94208", "last_activity_date": "2023-03-16T13:59:47.360", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "54588", "parent_id": "92891", "post_type": "answer", "score": 1 } ]

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[ { "body": "質問者さんの言う「配列」の意味は分かりませんが、1.txtの各行に1.csvの単語（\"first\",\"\nsecond\"）が含まれているかどうかをチェックして含まれている行数をカウントする、と解釈して2重ループを使った実装にしました。\n\n```\n\n def main():\n # IDと単語のかかれたCSVを１行ずつの配列\n with open('1.csv','r') as a:\n rows = a.readlines()\n \n # 探す文章をまるごと１つの文字列に入れる\n with open('1.txt','r') as b:\n text=b.read()\n \n texts = text.split(\"\\n\")\n with open('2.csv','w') as c:\n c.write('用語, 回数, id\\n')\n for row in rows:\n row = row.strip()\n count = 0\n for t in texts:\n t = t.lower()\n if row.strip().split(\",\")[1] in t:\n count = count + 1\n c.write(\",\".join([row.split(\",\")[1], str(count), row.split(\",\")[0]]))\n c.write(\"\\n\")\n \n if __name__ == '__main__':\n main()\n \n```", "comment_count": 0, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-19T12:52:32.353", "id": "92901", "last_activity_date": "2022-12-19T12:52:32.353", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "39819", "parent_id": "92898", "post_type": "answer", "score": 0 }, { "body": "ファイル読み込み部分など, 一部変更しています\n\n```\n\n import csv\n import io\n \n with io.StringIO(f1_csv) as fp:\n rows = list(csv.reader(fp))\n with io.StringIO(f1_txt) as fp:\n text = fp.read()\n \n lst = text.split('\\n') # [ast.literal_eval(p) for p in text.split('\\n')]\n \n with open('2.csv', 'w') as c:\n c.write('用語, 回数, id\\n')\n for row in rows:\n cnt = sum(row[1] in v for v in lst)\n if cnt:\n c.write('{},{},{}\\n'.format(row[1], cnt, row[0]))\n \n !cat 2.csv\n 用語, 回数, id\n first,2,1234\n second,1,2345\n \n```\n\n#### 追記\n\n① `.count` メソッドについて\n\n[テキストシーケンス型 --- str](https://docs.python.org/ja/3/library/stdtypes.html#text-\nsequence-type-str) の\n[文字列メソッド](https://docs.python.org/ja/3/library/stdtypes.html#string-methods)\n\n> `str.count(*sub*[, *start*[, *end*]])` \n> [ _start_ , _end_ ] の範囲に、部分文字列 _sub_ が重複せず出現する回数を返します。オプション引数 _start_ および\n> _end_ はスライス表記と同じように解釈されます。\n\n[シーケンス型 --- list, tuple,\nrange](https://docs.python.org/ja/3/library/stdtypes.html#sequence-types-list-\ntuple-range)\n\n> `s.count(x)` \n> `s` 中に `x` が出現する回数\n\n文字列内から部分文字列探索するなら, 質問にあるコードで可能ですが, \nリスト内に項目が含まれているかどうかは, 正確に `\"['I was first.', 'I was first.']\"`\nのように項目全体示さないとヒットしない。対象の文字列項目が存在すればカウントされます\n\n部分文字列を含む項目をカウントするなら, そのようにコード化が必要\n\nその場合は, `in` 演算子, `find`, `index`, `count` など各種メソッドがあるので適したものを選択する必要があります。また,\n`re` モジュールなども存在します。\n\n存在するか調べるだけなら `in` 演算子が(たいてい) **最速**\n\n* * *\n\n② 質問の `1.txt` について\n\nどのように扱いたいのかはっきりしない\n\n * 行単位の文字列のリスト, 2項目\n * リスト内のリスト, 4項目の文字列\n\n想定している結果から察すると, 行単位の文字列のリストと思われるが \nもしも 4項目, リスト内のリストの構造ならば, コードも変わってきます\n\n```\n\n import ast\n import csv\n \n with open(f1_csv) as fp:\n rows = list(csv.reader(fp))\n with open(f1_txt) as fp:\n text = [ast.literal_eval(ln) for ln in fp]\n \n with open('2.csv', 'w') as c:\n c.write('用語, 回数, id\\n')\n for row in rows:\n cnt = sum(any(row[1] in item for item in ln)\n for ln in text)\n if cnt:\n c.write('{},{},{}\\n'.format(row[1], cnt, row[0]))\n \n```", "comment_count": 0, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-19T13:23:40.653", "id": "92902", "last_activity_date": "2022-12-23T09:17:09.853", "last_edit_date": "2022-12-23T09:17:09.853", "last_editor_user_id": "43025", "owner_user_id": "43025", "parent_id": "92898", "post_type": "answer", "score": 0 } ]

[ { "body": "`glShaderSource()`の第3引数には、「`GLchar` の配列の配列」が必要です。`std::vector<GLchar>`\nが提供できるのは 「`GLchar` の配列」なので、どうしても一度変数に入れる必要があります。 \nつまり、質問文のコードよりシンプルにすることはできません。", "comment_count": 2, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-19T20:30:43.840", "id": "92906", "last_activity_date": "2022-12-19T20:30:43.840", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "3475", "parent_id": "92900", "post_type": "answer", "score": 2 } ]

[ { "body": "`plot_confusion_matrix`はscikit-learn\n1.0.0版で破棄予定(deprecated)になり、1.2.0版で実際に削除された(removed)ようです。 \nそれを使わないように変更するか、使いたいなら1.2.0より前の版にダウングレードしてみてください。1.1.3版以前でしょうか。 \n[リリース履歴 scikit-learn - PyPI](https://pypi.org/project/scikit-learn/#history)\n\n[Version 1.0.0](https://scikit-\nlearn.org/stable/whats_new/v1.0.html#version-1-0-0) \n[sklearn.metrics](https://scikit-learn.org/stable/whats_new/v1.0.html#id17)\n\n> * API Change [metrics.ConfusionMatrixDisplay](https://scikit-\n> learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.ConfusionMatrixDisplay.html#sklearn.metrics.ConfusionMatrixDisplay)\n> exposes two class methods [from_estimator](https://scikit-\n> learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.ConfusionMatrixDisplay.html#sklearn.metrics.ConfusionMatrixDisplay.from_estimator)\n> and [from_predictions](https://scikit-\n> learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.ConfusionMatrixDisplay.html#sklearn.metrics.ConfusionMatrixDisplay.from_predictions)\n> allowing to create a confusion matrix plot using an estimator or the\n> predictions. `metrics.plot_confusion_matrix` is deprecated in favor of these\n> two class methods and will be removed in 1.2.\n> [#18543](https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/pull/18543) by\n> Guillaume Lemaitre.\n>\n\nなお質問のソースから`plot_confusion_matrix`を削除すると今度は`plot_roc_curve`の方で同様にimport出来ないというエラーが発生します。こちらはドキュメントにそうした記述はありませんが、1.2.0版の[API\nReference](https://scikit-\nlearn.org/stable/modules/classes.html)に名前が載っていない事と、上記記述の後に似た名前の`metrics.plot_det_curve`もdeprecated,removedの記述があるので、ドキュメント化されていないながらも同様に削除されたのではないでしょうか？\n\n* * *\n\n1.1.3版の[API Reference](https://scikit-\nlearn.org/1.1/modules/classes.html)には記述が残っているようですね。 \n[Plotting](https://scikit-learn.org/1.1/modules/classes.html#id5)", "comment_count": 0, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-19T15:33:24.057", "id": "92905", "last_activity_date": "2022-12-19T16:36:05.310", "last_edit_date": "2022-12-19T16:36:05.310", "last_editor_user_id": "26370", "owner_user_id": "26370", "parent_id": "92904", "post_type": "answer", "score": 1 } ]

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[ { "body": "## 自己解決\n\n以下のページの「Recipients」に記載しているメールアドレスに、ブロックしたユーザと同じメールアドレスが登録されていたので、ブロックしたユーザにもメールが届いてました。 \n`https://localhost/groupName/projectName/-/services/emails_on_push/edit`", "comment_count": 0, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-21T04:48:14.980", "id": "92931", "last_activity_date": "2022-12-21T04:48:14.980", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "56109", "parent_id": "92910", "post_type": "answer", "score": 0 } ]

[ { "body": "初期化で全てを済ませたい場合は、以下のような感じです。\n\n```\n\n using T = std::vector<構造体名>;\n auto data = std::make_shared<std::vector<T>>(\n std::initializer_list<T>{\n {{1, 1}, {1, 1}},\n {{1, 1}, {1, 1}}});\n \n```\n\n`push_back()` を使ってもいい場合は、\n\n```\n\n auto data = std::make_shared<std::vector<std::vector<構造体名>>>();\n data->push_back({{1, 1}, {1, 1}});\n data->push_back({{1, 1}, {1, 1}});\n \n```", "comment_count": 3, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-20T06:50:16.077", "id": "92912", "last_activity_date": "2022-12-20T06:50:16.077", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "3475", "parent_id": "92911", "post_type": "answer", "score": 0 }, { "body": "> この場合、dataに初期値(2*2配列、値1)を与えるにはどの様に書けば良いでしょうか？\n\n参考 initializer_list を使わない場合の例です。\n\n```\n\n using T = std::vector<SomeData>;\n std::shared_ptr<std::vector<T>> data = std::make_shared<std::vector<T>>(2, T(2, SomeData(1, 1)));\n \n```\n\n初期化ではなく後で初期値を設定したい場合の例です。\n\n```\n\n using T = std::vector<SomeData>;\n std::shared_ptr<std::vector<T>> data;\n \n std::shared_ptr<std::vector<T>> tmp = std::make_shared<std::vector<T>>(2, T(2, SomeData(1, 1)));\n data.swap(tmp)\n \n```", "comment_count": 0, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-21T02:03:55.243", "id": "92929", "last_activity_date": "2022-12-21T07:28:55.650", "last_edit_date": "2022-12-21T07:28:55.650", "last_editor_user_id": "41756", "owner_user_id": "41756", "parent_id": "92911", "post_type": "answer", "score": 0 } ]

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[ { "body": "`ssh2_scp_send` の第三引数に指定するのは (ディレクトリではなく) 常に **ファイル** のパスです。\n\n**参考:** \n[ssh2_scp_send - PHP Manual](https://www.php.net/manual/ja/function.ssh2-scp-\nsend.php)\n\n>\n```\n\n> ssh2_scp_send(\n> resource $session,\n> string $local_file,\n> string $remote_file,\n> int $create_mode = 0644\n> ): bool\n> \n```\n\n>\n> #### パラメータ\n>\n> * remote_file \n> リモートファイルへのパス。\n>", "comment_count": 2, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-20T12:18:51.730", "id": "92921", "last_activity_date": "2022-12-20T12:18:51.730", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "3060", "parent_id": "92914", "post_type": "answer", "score": 0 } ]

[ { "body": "プログラミングには、Set(集合: 重複なし)とOrderedSet(順序保持集合)というものがあり、 \n質問の要件を満たすOrderedSetをPythonで行うには、以下のようにできるようです。\n\n<https://www.educative.io/answers/what-is-orderedset-in-python>\n\n```\n\n from sortedcollections import OrderedSet\n \n x = [4,4,4,4,3,3,3,6,6,6,6,6,6,2,2,1,3,3,3]\n \n y = OrderedSet(x)\n \n print(y)\n \n```\n\n順序保持が不要であれば以下のようにできるはずです。\n\n```\n\n x = [4,4,4,4,3,3,3,6,6,6,6,6,6,2,2,1,3,3,3]\n \n y = set(x)\n \n print(y)\n \n```", "comment_count": 1, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-20T08:41:10.860", "id": "92916", "last_activity_date": "2022-12-20T08:47:09.190", "last_edit_date": "2022-12-20T08:47:09.190", "last_editor_user_id": "40856", "owner_user_id": "40856", "parent_id": "92915", "post_type": "answer", "score": 1 }, { "body": "最初に現れた`3,3,3`と後に現れた`3,3,3`を別物として扱いたい場合は、こちらの記事の`itertools.groupby()`とリスト内包表記が使えるでしょう。 \n[Pythonでリストの連続する同じ値の要素をグループ化（itertools.groupby）](https://note.nkmk.me/python-\nitertools-groupby/)\n\n```\n\n import itertools\n \n X = [4,4,4,4,3,3,3,6,6,6,6,6,6,2,2,1,3,3,3]\n Y = [k for k, g in itertools.groupby(X)]\n print(Y)\n \n```", "comment_count": 1, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-20T08:47:39.560", "id": "92917", "last_activity_date": "2022-12-20T08:47:39.560", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "26370", "parent_id": "92915", "post_type": "answer", "score": 3 }, { "body": "[more_itertools](https://more-itertools.readthedocs.io/en/stable/index.html) の\n[unique_justseen](https://more-\nitertools.readthedocs.io/en/stable/api.html#more_itertools.unique_justseen)\nを使う方法もあります。\n\n```\n\n from more_itertools import unique_justseen\n \n X = [4,4,4,4,3,3,3,6,6,6,6,6,6,2,2,1,3,3,3]\n Y = [*unique_justseen(X)]\n \n print(Y)\n \n # [4, 3, 6, 2, 1, 3]\n \n```", "comment_count": 1, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-20T09:27:05.460", "id": "92918", "last_activity_date": "2022-12-20T09:27:05.460", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "47127", "parent_id": "92915", "post_type": "answer", "score": 2 } ]

[ { "body": "## 自己解決\n\n以下URLの「Recipients」に記載されているアドレスにpush後の通知がきます。 \n`https://localhost/groupName/projectName/-/services/emails_on_push/edit`", "comment_count": 0, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-21T04:51:10.063", "id": "92932", "last_activity_date": "2022-12-21T04:51:10.063", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "56109", "parent_id": "92919", "post_type": "answer", "score": 0 } ]

[ { "body": "OpenGLは触ったことないですが、`glGetProgramBinary()` 呼び出し後に第4引数に書き込まれた `GLenum` の値を\n`glProgramBinary()` の第2引数に指定する必要があるように読めます。\n\n<https://registry.khronos.org/OpenGL-\nRefpages/gl4/html/glGetProgramBinary.xhtml>\n\n> The binary produced by the GL may subsequently be returned to the GL by\n> calling `glProgramBinary`, with `binaryFormat` and `length` set to the\n> values returned by `glGetProgramBinary`, and passing the returned binary\n> data in the `binary` parameter.", "comment_count": 3, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-20T14:13:39.757", "id": "92922", "last_activity_date": "2022-12-20T14:13:39.757", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "3475", "parent_id": "92920", "post_type": "answer", "score": 2 } ]

[ { "body": "Pythonのドキュメントに説明が記載されています。 \n[2\\. Python インタプリタを使う](https://docs.python.org/ja/3/tutorial/interpreter.html) \n[2.1.2.\n対話モード](https://docs.python.org/ja/3/tutorial/interpreter.html#interactive-\nmode)\n\n> インタプリタが命令を端末 (tty) やコマンドプロンプトから読み取っている場合、インタプリタは 対話モード (interactive mode)\n> で動作しているといいます。 このモードでは、インタプリタは 一次プロンプト (primary prompt)\n> を表示して、ユーザにコマンドを入力するよう促します。一次プロンプトは普通、三つの「大なり記号」 (`>>>`) です。継続行では、インタプリタは\n> 二次プロンプト (secondary prompt) を表示します。二次プロンプトは、デフォルトでは三つのドット (`...`) です。\n> インタプリタは、最初のプロンプトを出す前にバージョン番号と著作権表示から始まる起動メッセージを出力します:\n\n上記説明内容によれば、`>>>`は`...`と併せてコマンド入力時の状態を表していると言えるでしょう。\n\n`>>>`は初期の入力状態で、それ以前には何も入力されておらず、インデントや括弧/クォーテーション等を閉じる必要が無い基本的な状態ですね。\n\nそしてプロンプトが`...`に変わった場合は、`if`文とか`for`文等の中でインデント入力が必要か、またはそれらの文や括弧/クォーテーション等による入力途中で文や式が完了していない状態です。\n\n* * *\n\nちなみに`プロンプトを入れる`という表現はちょっと曖昧に見えて、操作している人間が`>>>`とキー入力する必要があるようにも取れるので、注意しましょう。\n\nプロンプトを表示するのはPythonインタプリタが行っていることです。 \n教科書などそういった資料で`>>>`が記載されているのは、Pythonインタプリタが操作者に入力を促す(それがプロンプトという言葉の意味です)ために表示している状態をそのまま反映しているからでしょう。", "comment_count": 0, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-20T15:33:42.557", "id": "92924", "last_activity_date": "2022-12-20T15:33:42.557", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "26370", "parent_id": "92923", "post_type": "answer", "score": 3 }, { "body": "`>>>` は対話モードで実行していることを示してるんじゃないでしょうか。 \nプログラムのコードではないですよね。", "comment_count": 0, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-21T05:29:15.283", "id": "92934", "last_activity_date": "2022-12-21T05:29:15.283", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "15380", "parent_id": "92923", "post_type": "answer", "score": 0 } ]

[ { "body": "一度、nodeをアンインストールして、再インストールすることで解決しました。 \n（コメントでアドバイス頂きました）\n\n「プログラムの追加と削除」から nvm をアンインストール \n途中「全てのnodeが削除されます（英語）」と表示されるので「yes」\n\nパソコン再起動後、nvm-setup.exe で nvm を再インストール\n\n 1. <https://github.com/coreybutler/nvm-windows/releases>\n 2. nvm-setup.exe をダウンロードして、インストール\n 3. cmd コマンドプロンプト で `nvm -v` でバージョン表示でインストールOK\n 4. `nvm list available` で node.js バージョン一覧表示\n 5. LTS 欄の latest 16 を確認 `16.19.0`\n 6. `nvm install 16.19.0`\n 7. `nvm use 16.19.0` //切り替え\n 8. ターミナルでバージョン確認 `node -v` ※", "comment_count": 0, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-21T11:58:08.427", "id": "92942", "last_activity_date": "2022-12-21T11:58:08.427", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "7980", "parent_id": "92925", "post_type": "answer", "score": 1 } ]

[ { "body": "[Range.Charactersプロパティ](https://learn.microsoft.com/ja-\njp/office/vba/api/excel.range.characters)で1文字ずつフォントを取得できますので、素直にループしながら判定することで目的を達成できます。\n\n**サンプルコード**\n\n```\n\n Sub ボタン1_Click()\n Dim cell As range\n Set cell = range(\"A1\")\n Dim color As Integer '現在のカラーインデックス\n Dim row As Integer '現在の出力先行番号\n Dim start As Integer '現在の色の開始位置\n color = cell.Characters(start:=1, Length:=1).Font.ColorIndex '先頭の色\n row = 2\n start = 1\n \n For i = 1 To cell.Characters.Count\n Dim ch As Characters\n Dim c As Integer\n '1文字ずつ文字色をチェック\n Set ch = cell.Characters(start:=i, Length:=1)\n c = ch.Font.ColorIndex\n If c <> color Then\n '直前の文字列と現在の文字列が違う場合は直前の文字列まで出力\n Cells(row, 1).Value = cell.Characters(start, i - start).Text\n Cells(row, 1).Font.ColorIndex = color\n '現在の文字列で変数を更新\n start = i\n row = row + 1\n color = c\n End If\n Next\n '末尾の文字列まで出力\n Cells(row, 1).Value = cell.Characters(start, i - start).Text\n Cells(row, 1).Font.ColorIndex = color\n End Sub\n \n```", "comment_count": 0, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-21T05:07:33.723", "id": "92933", "last_activity_date": "2022-12-21T05:07:33.723", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "9820", "parent_id": "92926", "post_type": "answer", "score": 1 } ]

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[ { "body": "ClassA をインスタンスしても ClassB がインスタンスされるわけではありません。 \n提示されたコードのように使うには、ClassA がインスタンスされると同時に ClassB をインスタンスして公開します。\n\n```\n\n public class ClassA\n {\n public string AAA { get; set; }\n public ClassB classB { get; } = new ClassB();\n \n public class ClassB\n {\n public string BBB { get; set; }\n }\n }\n \n```", "comment_count": 0, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-21T09:15:10.577", "id": "92939", "last_activity_date": "2022-12-21T09:15:10.577", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "50741", "parent_id": "92937", "post_type": "answer", "score": 2 }, { "body": "C#は大文字と小文字を区別するため、クラス名の`ClassB`と、おそらくプロパティ名/メンバ変数名の`classB`は別物として管理されます。 \nご質問の例では他の回答にあるように`classB`のインスタンスを保存できる`classB`プロパティを作成しないとアクセスできません。\n\nご質問のコードでは`ClassA a = new ClassA();`を宣言して扱っているため、`MainClass`の継承元は特に使っていません。 \nもし継承元の`BBB`にアクセスしたいならば`ClassA a`ローカル変数の宣言は不要です。 \n継承を使う場合の具体的な実装は、サンプルコードの`AccessInnerClass`メソッドをご参照ください。\n\nなお蛇足ではありますが、静的(static)に宣言したプロパティは `ClassB.statcBBB`のように {クラス名.プロパティ名}\nでアクセス可能です。 \nその他コード解説や気になった点をサンプルコードに記載しました。\n\n**サンプルコード**\n\n```\n\n using System;\n \n namespace ConsoleApp1\n {\n public class MainClass : ClassA\n {\n //ClassA a = new ClassA(); // これはメンバ変数の宣言なのでOK\n //a.AAA = \"OK\"; // メソッド外でメンバ変数の値を書き換える手続き処理はできない\n //a.classB.BBB??? // そもそもclassBが宣言されていない\n \n public static void Main(string[] args)\n {\n // クラスAのインスタンスを作成し、内部クラスのClassBにアクセスする例\n // ※継承とは関係ありません\n ClassA a = new ClassA();\n a.AAA = \"OK\";\n a.classB = new ClassB() { BBB = \"Initialize\" }; // オブジェクト初期化子でBBBに書き込み\n Console.WriteLine(a.classB.BBB); // BBB読み込み\n ClassA.ClassB.staticBBB = \"KO\"; // {クラス名.プロパティ名} でアクセス可能\n // a.ClassB.staticBBB = \"NG\"; // この構文はコンパイルエラー\n \n // 継承版\n new MainClass().AccessInnerClass();\n }\n \n /// <summary>\n /// Mainクラスのインスタンスから継承元のclassBにアクセスする例\n /// </summary>\n /// <remarks>\n /// メソッド内の this. は省略可能だが、回答を分かりやすくするため明示的に記述している\n /// </remarks>\n private void AccessInnerClass()\n {\n this.classB = new ClassB(); // 継承元のclassBプロパティにはアクセス可能\n this.classB.BBB = \"SET\"; // 継承元の内部クラスの BBB 書き込み\n Console.WriteLine(this.classB.BBB); // 継承元の内部クラスの BBB 読み込み\n Console.WriteLine(ClassB.staticBBB); // 継承元の内部クラスの静的な staticBBB 読み込み\n }\n }\n \n public class ClassA\n {\n public string AAA { get; set; }\n public ClassB classB { get; set; } // classBプロパティを宣言\n \n public class ClassB\n {\n public string BBB { get; set; }\n // 静的(static)に宣言したプロパティは {クラス名.プロパティ名} でアクセスできる\n public static string staticBBB { get; set; }\n }\n }\n }\n \n```", "comment_count": 0, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-22T02:59:42.810", "id": "92951", "last_activity_date": "2022-12-22T02:59:42.810", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "9820", "parent_id": "92937", "post_type": "answer", "score": 1 } ]

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[ { "body": "[scipy.interpolate.InterpolatedUnivariateSpline — SciPy v1.9.3\nManual](https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.interpolate.InterpolatedUnivariateSpline.html)\nと\n[scipy.interpolate.InterpolatedUnivariateSpline.integral](https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.interpolate.InterpolatedUnivariateSpline.integral.html)\nを使う場合。(~8倍程度の高速化)\n\n※\n\n> 「時刻tとその時の状態xを記録したデータがあるとき、ある時刻 t = t1 時点における状態xの積分値を算出する。」\n\n線形補間(linear interpolation)と台形則(trapezoidal rule)による定積分(definite\nintegral)の事かと思うのですが、質問文にあるコードは台形則ではない様なので、計算結果が異なります。\n\n```\n\n import numpy as np\n import pandas as pd\n from scipy.interpolate import InterpolatedUnivariateSpline\n \n data = pd.DataFrame([\n [0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [1.0, 1.0, 0.5, 1.5],\n [2.0, 2.0, 4.0, 3.0], [3.0, 3.0, 9.0, 10.0]\n ], columns=[\"time\", \"vel_x\", \"vel_y\", \"vel_z\"])\n print(\"data:\\n\", data)\n \n interp = [InterpolatedUnivariateSpline(data['time'], data[c], k=1) for c in data.columns[1:]]\n start_time = 0\n for t in np.arange(0, 3, 0.0001):\n position = [i.integral(start_time, t) for i in interp]\n vel_x_t = interp[0](t)\n \n # sampling\n if t == 2.5:\n print(\"t: \", t)\n print(\"integrate result(position):\\n\", position)\n print(\"interpolate result(vel_x_t):\\n\", vel_x_t)\n \n # t: 2.5\n # integrate result(position):\n # [3.125, 5.125, 5.375]\n # interpolate result(vel_x_t):\n # 2.5\n \n```", "comment_count": 0, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-21T12:15:33.303", "id": "92943", "last_activity_date": "2022-12-24T22:23:21.543", "last_edit_date": "2022-12-24T22:23:21.543", "last_editor_user_id": "47127", "owner_user_id": "47127", "parent_id": "92940", "post_type": "answer", "score": 3 }, { "body": "他の (metropolis さんの)回答でかなり高速化されてそうなので \nそれ以外の部分です\n\nx, y, z を同時に演算することで, colabで微妙に速くなったようですが … \n実際の環境で比較したほうがよいかも？\n\n```\n\n def integrate(matrix, t, start_time=0.0):\n time, xyz = np.split(matrix, [1])\n time = time[0]\n matches = (start_time <= time) & (time <= t)\n matched_time = time[matches]\n dt = np.append(np.diff(matched_time), t - matched_time[-1])\n xyz = xyz[:, matches]\n res = np.sum(xyz * dt, axis=1)\n return res\n \n # 呼び出し側 (いろいろ省略)\n if __name__ == \"__main__\":\n for t in np.arange(0, 3, 0.0001):\n position = integrate(args, t) # ⇐ 扱い方異なるので '*' 無しで\n \n```\n\n* * *\n\n**(追記)**\n\n`if __name__ == \"__main__\":` を `def main():` に変更し表示の部分取り除き計測してみました (colabで)\n\nオリジナル:\n\n * 5.88 s ± 762 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)\n\nループ外へ掃き出し:\n\n * 2.72 s ± 359 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)\n\nさらに 同時演算(上記):\n\n * 1.98 s ± 41.6 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)", "comment_count": 0, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-22T10:02:56.673", "id": "92960", "last_activity_date": "2022-12-24T07:12:14.900", "last_edit_date": "2022-12-24T07:12:14.900", "last_editor_user_id": "43025", "owner_user_id": "43025", "parent_id": "92940", "post_type": "answer", "score": 1 }, { "body": "回答頂いた内容を元のコードに埋め込み時間を測定し直したところ以下の通り高速化しました。\n\n元のコード：integrate: 15.3秒 / 全体: 56.2秒 \n改良版 : integrate: 0.454秒 / 全体: 41.2秒\n\n(interpolateの方は修正箇所がかなり多くなってしまうため手が回りませんでしたが、 \nロジックはあまり変わらないので同様に早くなりそうです。)\n\nエラーが出た部分や計算結果が変わってしまう部分等もあったため、回答頂いたコードを100%取り入れることは出来ませんでしたが、 \n特にInterpolatedUnivariateSplineの導入とループ外への掃き出しは効果があったように思います。\n\nmsオーダーが見えてきたのでかなり軽量になりそうです。ありがとうございました。", "comment_count": 0, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-28T11:33:16.400", "id": "93073", "last_activity_date": "2022-12-28T11:33:16.400", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "29729", "parent_id": "92940", "post_type": "answer", "score": 2 } ]

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[ { "body": "手元の環境では正常に画像が表示されました。 \n実行環境のアクティブディレクトリが画像のファイルパスと異なるのかもしれません。\n\n下記のようなコードを実行して表示されるパスにファイルが配置されているかをご確認ください。\n\n```\n\n import os\n print(os.path.abspath('icon.ico')) # アイコンを取りに行く時のフルパス\n \n```\n\n* * *\n\n表示されるパスにファイルが配置されていない場合は、以下のような対処法をご検討ください。\n\n * 出てきたパスにファイルを配置する(推奨) \n`C:\\Users\\Owner\\OneDrive\\ドキュメント\\MyPython\\Tkinter講座\\icon.ico` のファイルを \n`C:\\Users\\Owner\\OneDrive\\ドキュメント\\MyPython\\icon.ico` に移動します。\n\n * [`os.chdir`](https://docs.python.org/ja/3/library/os.html#os.chdir)で作業ディレクトリを移動する \nコードの3行目あたりに`import\nos`と`os.chdir(r\"C:\\Users\\Owner\\OneDrive\\ドキュメント\\MyPython\\Tkinter講座\")`を追記します。\n\n * 作業ディレクトリを変更する \nVS Codeを使っていて、『ターミナル』からPowerShell実行をしているならば \n『ターミナル』の`PS C:\\(中略)\\MyPython>`の後ろに`cd\nC:\\Users\\Owner\\OneDrive\\ドキュメント\\MyPython\\Tkinter講座`と記述してEnterキーを押します。 \nその後にpythonの実行コマンドを入力します。", "comment_count": 5, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-22T00:17:34.397", "id": "92948", "last_activity_date": "2022-12-22T05:42:23.710", "last_edit_date": "2022-12-22T05:42:23.710", "last_editor_user_id": "9820", "owner_user_id": "9820", "parent_id": "92945", "post_type": "answer", "score": 1 } ]

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[ { "body": "まあ、そのポートを使ってあなたのそのシステムを乗っ取ることができるってことになりますが、それを判断するのはあくまであなたとなります。 \nそれで大丈夫だと判断されるのであれば、きっと大丈夫、としか赤の他人には判断できません", "comment_count": 0, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-22T07:29:30.027", "id": "92957", "last_activity_date": "2022-12-22T07:29:30.027", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "27481", "parent_id": "92952", "post_type": "answer", "score": -1 }, { "body": "万全を期すなら必要時以外は閉じておいた方が無難だと思いますが、ネットワークのセキュリティを考えるときにはスコープ (範囲) を意識してみてください。\n\n * リモートデバッグが LAN の内側で完結しているなら、外部からのアクセスは恐らくルータやファイアウォール等で守られていると思うので、そこまで神経質になる必要は無いかもしれません。\n\n * 一方、インターネット経由でアクセスするために外部にもポートを開けている状態であれば、セキュリティも慎重に考慮する必要があります。", "comment_count": 0, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-23T02:02:12.617", "id": "92972", "last_activity_date": "2022-12-23T02:02:12.617", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "3060", "parent_id": "92952", "post_type": "answer", "score": 1 } ]

[ { "body": "こちら、録音とアップロードを同時に行いたいという質問ですよね？それを前提とした答えとしますが、、、\n\n録音とアップロードが同時にできるかは録音するメディアの書き込み速度とアップロードの速度によります。どれくらいの速度で処理すべきかは計算ですぐに出てきます。例えばサンプリングレートが48000Hz\nでデータ量を1024サンプルとします。このデータを取得するまでの時間は 1024/48000 になるので 21.333ミリ秒になります。\n\nつまり21.3333ミリ秒の間に録音とデータ送信ができないと、FIFOに処理しきれないデータが蓄積してしまい、どこかのタイミングでFIFOがオーバーフローしてしまい処理が止まります。\n\nですので、処理したいデータ量のメディア書き込み時間とアップロード時間を計測してみてれば、おおよそ可能かどうかわかります。\n\nあと、やったことはないので、あくまで可能性の話ですが、、、\n\nSPRESENSEはサブコアが使えますので、サブコアに送信するデータのコピーを渡せば、メインコアでメディアへの書き込み、サブコアでデータ送信と並行処理ができるかも知れません。もし出来れば処理の時間短縮が見込めます。", "comment_count": 3, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-22T05:32:58.183", "id": "92954", "last_activity_date": "2022-12-22T05:32:58.183", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "27334", "parent_id": "92953", "post_type": "answer", "score": 1 } ]

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[ { "body": "コメント欄では書きにくいため、回答欄で確認します。 \n画像が大きすぎて重なっているのかもしれません。\n\n以下のように修正すれば2.jpgが見えるかもしれません。\n\n```\n\n root.geometry('1000x1000')\n label_1.pack(side = tkinter.TOP)\n button_1.pack(side = tkinter.RIGHT)\n label_2.pack(side = tkinter.BOTTOM)\n \n```", "comment_count": 4, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-22T15:24:19.453", "id": "92965", "last_activity_date": "2022-12-22T15:24:19.453", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "35558", "parent_id": "92959", "post_type": "answer", "score": 0 }, { "body": "手元の環境でも正しく動作しています。\n\n下記のサンプルコードを実行して画像が表示されるか試してください。(`hoge.jpg`というファイルは上書きされますのでご注意ください)\n\nもし画像が表示される場合は、利用している画像ファイルに問題がある可能性が高いです。 \nファイルを変えても表示されずエラーも発生しない点は不可解ながら、画像サイズ(小さすぎたり大きすぎたりしない)や形式(拡張子だけでなく中身のフォーマットもjpegであること)をご確認ください。\n\nもし画像が表示されない場合は、pipを使っているならば`pip install -U\npillow`を実行するなどパッケージを最新にして、改善されないかを試してください。\n\n**サンプルコード**\n\n```\n\n import tkinter\n from PIL import ImageTk, Image\n import base64\n \n # 画像ファイル生成\n with open(\"hoge.jpg\", \"wb\") as f:\n f.write(base64.b64decode(\"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\"))\n \n # ウィンドウの作成\n root = tkinter.Tk()\n root.geometry('200x200')\n image_by_pillow = ImageTk.PhotoImage(Image.open('hoge.jpg'))\n label_2 = tkinter.Label(root, image=image_by_pillow)\n label_2.pack()\n \n # ウィンドウのループ処理\n root.mainloop()\n \n```", "comment_count": 0, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-23T00:31:39.233", "id": "92967", "last_activity_date": "2022-12-23T00:31:39.233", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "9820", "parent_id": "92959", "post_type": "answer", "score": 0 } ]

[ { "body": "> このコードが作動した瞬間に未入力の数値がNaNとして認識され、そのため回答もNaNと表示されているのだろうと考えています。\n\n`let first =\ndocument.getElementById(\"first\");`のコードで`first`変数に代入されるのは未入力の数値ではなく\n**inputボックスそのもの** です。 \n`let first = document.getElementById(\"first\").value;`のように書き換えることで数値を変数に代入できます。\n\n> ①３つの数字が入力された際にそれらを認識し、計算を始めるような順序が望ましいです。このような挙動にするためにはどのような修正が必要でしょうか。\n\n「inputボックスに数字が入力された」すなわち「inputボックスの値が変化した」際に計算を始める関数を呼び出す修正をすることでお望みの順序で計算を始める挙動になります。\n\nお手持ちのテキストに[`onchange`](https://developer.mozilla.org/ja/docs/Web/API/HTMLElement/change_event)イベントの記述があれば、それを参照してください。\n\n> ②Developer toolのconsoleタグではなく、ウェブページに上に回答を表示させるにはどのような修正が必要でしょうか。\n\nウェブページ上に回答を表示させるコントロールを配置する必要があります。\n\n例えば`<input type=\"number\" id=\"answer\" name=\"answer_number\" />`というコントロールを配置して、 \njavascriptで`document.getElementById(\"answer\").value =\n123;`と記述すればコントロールに`123`が表示されます。", "comment_count": 1, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-23T01:57:32.580", "id": "92971", "last_activity_date": "2022-12-23T01:57:32.580", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "9820", "parent_id": "92962", "post_type": "answer", "score": 2 } ]

[ { "body": "TypeScriptのenumには **問題点** があります。まさにご質問のようなコードでエラーを起こしてくれないという点です。 \n現状、enum（const\nenumでも同様）をenumのまま使ってこの問題点を回避する方法はなさそうで、enumを使わない方がいいことについては複数の記事でも挙がっています。 \n[[Typescript] 「なぜ enum の利用が推奨されないのか？」をまとめてみた -\nQiita](https://qiita.com/saba_can00/items/696baa5337eb10c37342) \n[列挙型(enum)の問題点と代替手段 |\nTypeScript入門『サバイバルTypeScript』](https://typescriptbook.jp/reference/values-\ntypes-variables/enum/enum-problems-and-alternatives-to-enums) \n[ さようなら、TypeScript enum - 株式会社カブク | 株式会社カブク\n](https://www.kabuku.co.jp/developers/good-bye-typescript-enum)", "comment_count": 2, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2023-02-12T00:50:10.753", "id": "93803", "last_activity_date": "2023-02-12T00:50:10.753", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "52932", "parent_id": "92964", "post_type": "answer", "score": 0 } ]

[ { "body": "PHP が Apache 等の web\nサーバの権限で動作している場合には、ユーザーのホームディレクトリ配下のファイルはアクセス権限の関係で読み取れていない可能性があります。\n\nweb サーバの動作ユーザー/グループは環境によって異なりますが、www-data, httpd, apache, nginx 等になります。\n\n公開鍵を上記のユーザーがアクセスできる場所に配置するか、もしくは元のファイルに対して上記ユーザー/グループでアクセスできるように権限を付与する必要があります。\n\n**参考:** \n[ssh2_auth_pubkey_file authentication always fails - Stack\nOverflow](https://stackoverflow.com/q/23880078/2322778)", "comment_count": 2, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-23T01:53:33.310", "id": "92969", "last_activity_date": "2022-12-23T01:53:33.310", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "3060", "parent_id": "92968", "post_type": "answer", "score": 0 }, { "body": "> $pubKey = '/home/user/.ssh/authorized_keys'; \n> $priKey = '../id_rsa';\n\nssh2_auth_pubkey_fileの3番目の引数には、公開鍵認証で使用する公開鍵ファイルを指定します。 \nauthorized_keysはサーバー上に置く物であって、通常はクライアント側には無いファイルですよね? \nid_rsaを生成した時に対となる公開鍵ファイルid_rsa.pubが生成されているはずなので、(クライアント側に有る)そのファイルを指定してください。 \nid_rsa.pubが無い場合は、以下のコマンドで秘密鍵ファイルから再生成できます。\n\n```\n\n ssh-keygen -y -f id_rsa > id_rsa.pub\n \n```", "comment_count": 0, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-25T15:09:34.343", "id": "93007", "last_activity_date": "2022-12-25T15:09:34.343", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "12203", "parent_id": "92968", "post_type": "answer", "score": 0 } ]

[ { "body": "OSが書いていませんが、Linuxであると前提します。具体的な手順は、適当なLinuxで`man\nsudoers.ldap`と実行すると表示されます。もし、日本語のmanを入れていない場合は[こちら](https://linuxjm.osdn.jp/html/sudo/man5/sudoers.ldap.5.html)を見てください。\n\n詳しくは上にmanページを見て欲しいのですが、既にLDAPサーバーが存在し、/etc/ldap.conf等が設定済みとした場合、だいたい次のような流れになります。\n\n 1. LDAPサーバーにsudoersのスキーマを読み取らせる。\n 2. LDAPでsudoers用のOU(通常はou=SUDOers)を作成する。\n 3. LDAPで上記のOU配下にsudoersのエントリーを作成する。(どのような設定がどのようなLDAPレコードになるかはmanページに説明あり)\n 4. /etc/ldap.conf(もしかしたら/etc/ldap/ldap.confかも)で`sudoers_base ou=SUDOers,dc=...(LDAPサーバーのベースDN)`を追加する。指定するOUは2.で作成したOU。\n 5. /etc/nsswitch.confに`sudores: ldap files`を追加する。/etc/sudoersを無視させたいなら`sudores: ldap`とする。(ここは`passwd: ladp filse`等と書いたのと同じ)\n\nこれで、sudoがLDAPを見に行くようになります。", "comment_count": 0, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-23T13:13:14.857", "id": "92981", "last_activity_date": "2022-12-23T13:18:44.077", "last_edit_date": "2022-12-23T13:18:44.077", "last_editor_user_id": "7347", "owner_user_id": "7347", "parent_id": "92976", "post_type": "answer", "score": 1 } ]

[ { "body": "パッケージを最新にしてみると動くかも知れません\n\n```\n\n $ conda activate base\n \n $ conda update conda\n $ conda update --all\n \n $ conda list numpy\n # Name Version Build Channel\n numpy 1.21.5 py39h6c91a56_3\n numpy-base 1.21.5 py39ha15fc14_3\n numpydoc 1.5.0 py39h06a4308_0\n $ conda list jupyter\n # Name Version Build Channel\n jupyter 1.0.0 py39h06a4308_8\n jupyter_client 7.4.8 py39h06a4308_0\n jupyter_console 6.4.4 py39h06a4308_0\n jupyter_core 4.11.2 py39h06a4308_0\n jupyter_server 1.23.4 py39h06a4308_0\n jupyterlab 3.5.0 py39h06a4308_0\n jupyterlab_pygments 0.1.2 py_0\n jupyterlab_server 2.10.3 pyhd3eb1b0_1\n jupyterlab_widgets 1.0.0 pyhd3eb1b0_1\n \n```\n\nただし \nconda-forge リポジトリーなど, Anaconda公式ではないパッケージ利用しているとトラブルになることがあります。つい最近も conda-\nforgeで ipywidgets 系が動作しない(表示されない・動作がおかしい) などがありました(一週間ほど)\n\n * base 環境は何もいじらず保持しておいたほうがよい \nパッケージ追加, conda-forge リポジトリー有効化 … など行うなら, 別に新しい環境を作成しそちらで\n\n * トラブルが発生した場合, base環境で動作確認してみると動くかもしれない\n\n* * *\n\nまた, (軽く動かして見るような) JupyterLab での動作確認には\n[JupyterLite](https://jupyterlite.readthedocs.io/en/latest/)\nを使う方法もあります。Webブラウザー内で Python ＆ NumPy (あるいはその他) が動作するもの", "comment_count": 0, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-24T11:18:24.407", "id": "92987", "last_activity_date": "2022-12-24T11:18:24.407", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "43025", "parent_id": "92982", "post_type": "answer", "score": 1 } ]

[ { "body": "エラーメッセージに\n\n> source type is not polymorphic\n\nとあります。 \nつまり`base`クラスの派生クラスが多態的に振舞うために、`base`クラスに何らかの`virtual`関数が含まれている必要があります。 \n例えば `virtual ~base{}` などです。\n\nなお、`std::shared_ptr`/`std::dynamic_pointer_cast`を使用せずとも、`dynamic_cast`でも同様の事が起きます。", "comment_count": 0, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-24T16:11:15.393", "id": "92993", "last_activity_date": "2022-12-24T16:11:15.393", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "9113", "parent_id": "92984", "post_type": "answer", "score": 3 } ]

[ { "body": "`generete_password_hash`ではなく`generate_password_hash`でしょう。 \n`e`と`a`のタイプミスですね。\n\n[werkzeug.generate_password_hash \n](https://tedboy.github.io/flask/generated/werkzeug.generate_password_hash.html)", "comment_count": 0, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-24T12:09:32.320", "id": "92989", "last_activity_date": "2022-12-24T12:09:32.320", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "39819", "parent_id": "92988", "post_type": "answer", "score": 0 } ]

[ { "body": "実行環境の事情に合わせて処理系 (に付属するライブラリ) は適切な型を選択できるようにするためです。\n\nたとえばあなたが見た実装で `std::vector<T>::size_type` が `std::size_t`\nなのはその環境ではそう実装しているに過ぎず、言語仕様でそうしなければならないと決まっているわけではありません。", "comment_count": 1, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-24T14:50:40.163", "id": "92991", "last_activity_date": "2022-12-24T14:50:40.163", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "3364", "parent_id": "92990", "post_type": "answer", "score": 1 }, { "body": "> C++のSTLコンテナ（上の例ではvector)は、なぜ内部でtypedefを多用しているのでしょうか。 \n> あえて別の型名で定義し直す理由を教えていただきたいです。\n\n短い答え：C++標準ライブラリ仕様の要請(Requirements)の一部です。\n\n* * *\n\nC++標準ライブラリの各種コンテナクラスでは、外部インタフェースの一部として特定の型定義を提供することが要求されます。\n\n例えば、全ての標準コンテナ`Container`クラスは `Container​::​iterator`\nおよび`Container::const_iterator`\nという型名でイテレータ型を提供しなければなりません。これにより標準コンテナを利用するジェネリックコード（関数テンプレートの内部実装）において、安定してイテレータ型にアクセスできるようになります。\n\n```\n\n template <typename Container>\n void generic_proc(Container& c)\n {\n // 未知のコンテナ型に対するイテレータ型が必要であれば\n // Container::iterator と記述すればよい。\n Container::iterator itr = c.begin();\n ...\n }\n \n```\n\nC++言語仕様の進化よって [型推論(`auto`)](https://cpprefjp.github.io/lang/cpp11/auto.html) や\n[式からの型情報取得(`decltype(c.begin())`)](https://cpprefjp.github.io/lang/cpp11/decltype.html)\nも可能になりましたが、C++標準ライブラリは「ネストした型情報という外部インタフェース」を提供し続けています。", "comment_count": 1, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-26T06:13:44.970", "id": "93014", "last_activity_date": "2022-12-26T06:13:44.970", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "49", "parent_id": "92990", "post_type": "answer", "score": 1 } ]

[ { "body": "実体の分からない型`Iter`を使って何か処理をするテンプレートクラスや関数テンプレートを定義するのに必要になります。 \n例えば以下のページで合計値を計算する`sum`関数テンプレートを定義していますが、イテレータ`Iterator`が指している値型`value_type`（`int`かもしれないし、`double`かもしれないし、その他かもしれないし）が提供されないと、合計値を格納する変数`result`や戻り値の型を決められないため処理を書けません。\n\n<https://cpprefjp.github.io/reference/iterator/iterator_traits.html>\n\n```\n\n // 範囲の合計値を計算する\n template <class Iterator>\n typename std::iterator_traits<Iterator>::value_type\n sum(Iterator first, Iterator last)\n {\n // イテレータの型から値型を取得する\n using value_type = typename std::iterator_traits<Iterator>::value_type;\n \n // 取得した値型の変数を定義し、合計値を計算する\n value_type result = value_type();\n for (; first != last; ++first) {\n result += *first;\n }\n return result;\n }\n \n```", "comment_count": 2, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-24T17:20:56.280", "id": "92994", "last_activity_date": "2022-12-24T17:20:56.280", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "7291", "parent_id": "92992", "post_type": "answer", "score": 0 }, { "body": "`iterator_traits`にはポインタに対する特殊化が定義されています。\n\n```\n\n template<class T>\n struct iterator_traits<T*> {\n typedef ptrdiff_t difference_type;\n typedef T value_type;\n typedef T* pointer;\n typedef T& reference;\n typedef random_access_iterator_tag iterator_category;\n };\n \n```\n\n組み込みのポインタ型は直接的に`difference_type`を持っていないので、この`iterator_traits`とポインタに対する特殊化があることによって、コンテナ型がもつイテレータ型と、組み込みのポインタ型を共通して使えるようになります。\n\n```\n\n typedef iterator_traits<vector<int>::iterator>::difference_type a;\n typedef iterator_traits<int*>::difference_type b;\n \n```", "comment_count": 0, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-25T13:27:28.453", "id": "93006", "last_activity_date": "2022-12-28T02:19:04.080", "last_edit_date": "2022-12-28T02:19:04.080", "last_editor_user_id": "6088", "owner_user_id": "6088", "parent_id": "92992", "post_type": "answer", "score": 2 }, { "body": "> なぜ、Iterクラスの名前空間内にdifference_typeやvalue_typeのような型があるのでしょうか。\n\n考え方が逆です。\n\nテンプレートパラメータ`Iter`がC++標準ライブラリの「イテレータ(iterator)」互換であれば、`Iter::difference_type`や`Iter::value_type`といった型名が提供されます。これらの型名を提供しないクラスは、C++イテレータと呼べないと言い換えても良いでしょう。\n\n※注：例外事項として言語組込のポインタ(pointer)型に対してのみ\n[`iterator_traits<T*>`のようなテンプレート特殊化](https://cpprefjp.github.io/reference/iterator/iterator_traits.html)\nが行われます。[Akira Takahashiさん回答](https://ja.stackoverflow.com/a/93006/)も参照ください。\n\n* * *\n\n> Iterが表すのは、templateの型名でしかないという認識だったのですが、\n\nここまでは、正しい認識です。\n\n> その自分がtemplateとして定義したIterの中に、difference_typeなどの型があるのか不思議です。\n\n前述の通り、C++におけるイテレータクラスは`difference_type`などの型を提供しなければなりません。標準ライブラリ提供コンテナのイテレータは、全てのこの要請に従ったクラスとして実装されます。\n\n仮にあなた自身がテンプレートパラメータ`Iter`に渡す「イテレータ」クラスを実装するのであれば、C++標準ライブラリ仕様が要求する外部インタフェース仕様に従わなければなりません。", "comment_count": 1, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-26T06:51:16.193", "id": "93015", "last_activity_date": "2022-12-26T06:51:16.193", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "49", "parent_id": "92992", "post_type": "answer", "score": 2 } ]

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[ { "body": "slapd.conf ではなく、OLC (slapd.d/) を使って設定しているのですね。 \nsudo.schema ファイルはそのままではインポートできません。 \n<https://yasu-2.blogspot.com/2009/10/openldap-24_21.html> を参考に、sudo.ldif\nファイルに変換してからldapadd でインポートします。\n\nまた、sudo.schema の内容が古いようです。 \nLinux ディストリビューションが不明ですが、sudo パッケージに含まれていないでしょうか？ \n例えば、RHEL / CentOS 7.9 であれば /usr/share/doc/sudo-1.8.23/schema.OpenLDAP にあります。", "comment_count": 4, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-25T08:46:21.457", "id": "93002", "last_activity_date": "2022-12-25T08:46:21.457", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "4603", "parent_id": "92996", "post_type": "answer", "score": 0 } ]

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[ { "body": "ルールの記述が間違っていると思います。 \n具体的には、以下の箇所を2つのルールで記述すると良いと思います。\n\n変更前:\n\n```\n\n $(OBJ_DIR)/%.o: src/%.cpp src/component/%.cpp\n $(CXX) -c -MMD -MP $^ -o $@ -I ~/Library -I ~/Library/freetype\n \n```\n\n変更後:\n\n```\n\n $(OBJ_DIR)/%.o: src/%.cpp\n $(CXX) -c -MMD -MP $^ -o $@ -I ~/Library -I ~/Library/freetype\n \n $(OBJ_DIR)/%.o: src/component/%.cpp\n $(CXX) -c -MMD -MP $^ -o $@ -I ~/Library -I ~/Library/freetype\n \n```\n\n* * *\n\n変更前のルールだと、`obj/BoxCollider2D.o`に対して、次のように解釈されるようです。\n\n```\n\n obj/BoxCollider2D.o: src/BoxCollider2D.cpp src/component/BoxCollider2D.cpp\n 　 　$(CXX) -c -MMD -MP $^ -o $@ -I ~/Library -I ~/Library/freetype\n \n```\n\n(どちらのディレクトリにあるソースファイルか質問からは読み取れませんので、`src`にあるものとして記載しますが) \n`src/BoxCollider2D.cpp`は存在するので問題ないですが、`src/component/BoxCollider2D.cpp`は存在しないため、`make`はこのファイルの生成を試みます。 \nが、`src/component/BoxCollider2D.cpp`の生成ルールは存在しないため、結果として元のルールは適用されない、という状況のようです。\n\n＃どのように動作しているかは、「`make -d`」と実行すると、出力されるので、 \n思い通りに動作しない場合、それを見てみると良いと思います。", "comment_count": 3, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-25T11:29:24.603", "id": "93005", "last_activity_date": "2022-12-25T11:29:24.603", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "20098", "parent_id": "92998", "post_type": "answer", "score": 1 } ]

[ { "body": "提示された `alphabeta()` の動作を読み解けなかったので，`minimax()`\nを基に修正する形の記述例を示します。なお，アルファ・ベータ法の記述についてはウィキペディアの[擬似コード](https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%83%95%E3%82%A1%E3%83%BB%E3%83%99%E3%83%BC%E3%82%BF%E6%B3%95)を参考にしましたが，`minimax()`\nが `depth` を使わずに終端を処理をしているので同様にしました。\n\n```\n\n def alphabeta(board, player, alpha, beta):\n maximize_player = 0\n minimize_player = 1\n \n if board.is_win(maximize_player):\n return (1, None)\n if board.is_win(minimize_player):\n return (-1, None)\n if board.is_end():\n return (0, None)\n \n opp = 1 if player == 0 else 0\n \n if player == maximize_player:\n max_score = float('-inf')\n max_idx = None\n for idx in board.valid_puts():\n board.put(player, idx)\n score, _ = alphabeta(board, opp, alpha, beta)\n if score > max_score:\n max_score = score\n max_idx = idx\n board.take(idx)\n alpha = max(alpha, score)\n if alpha >= beta:\n break\n return (max_score, max_idx)\n else:\n min_score = float('inf')\n min_idx = None\n for idx in board.valid_puts():\n board.put(player, idx)\n score, _ = alphabeta(board, opp, alpha, beta)\n if score < min_score:\n min_score = score\n min_idx = idx\n board.take(idx)\n beta = min(beta, score)\n if alpha >= beta:\n break\n return (min_score, min_idx)\n \n```\n\n```\n\n class AlphaBeta:\n def __init__(self , player):\n self.player = player\n \n def play(self, board):\n _, idx = alphabeta(board, self.player,\n float('-inf'), float('inf'))\n return board.put(self.player, idx), idx\n \n```\n\nまた，「初手からの対戦」と「初手（9種類）固定からの対戦」の計10戦（自動対戦）を，下記の組み合わせで行い同じ手順と結果が得られることを確認しました。一方，処理時間についてはアルファ・ベータ法を使うことで\n1/10以下になりました（環境: macOS13.1(M1), Python 3.10.8）。\n\n```\n\n players = [NPC.MiniMax(0), NPC.MiniMax(1)]\n players = [NPC.MiniMax(0), NPC.AlphaBeta(1)]\n players = [NPC.AlphaBeta(0), NPC.MiniMax(1)]\n players = [NPC.AlphaBeta(0), NPC.AlphaBeta(1)]\n \n```", "comment_count": 0, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-31T06:41:37.010", "id": "93118", "last_activity_date": "2022-12-31T06:59:31.703", "last_edit_date": "2022-12-31T06:59:31.703", "last_editor_user_id": "54588", "owner_user_id": "54588", "parent_id": "92999", "post_type": "answer", "score": 1 } ]

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[ { "body": "```\n\n import pandas as pd\n import matplotlib.pyplot as plt\n \n df = pd.read_csv(\"csvファイルのパス\")\n df.head()\n \n plt.plot(df['x'], df['y'], 'o')\n plt.show()\n \n```\n\nまた、`pandas.DataFrame` クラスには [pandas.DataFrame.plot — pandas 1.5.2\ndocumentation](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.html)\nメソッドがありますので、それを使う場合は以下の様になります。\n\n```\n\n import pandas as pd\n import matplotlib.pyplot as plt\n \n df = pd.read_csv(\"csvファイルのパス\")\n df.head()\n \n df.plot(x='x', y='y', kind='scatter', marker='o')\n plt.show()\n \n```", "comment_count": 0, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-25T11:24:40.773", "id": "93004", "last_activity_date": "2022-12-25T11:24:40.773", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "47127", "parent_id": "93003", "post_type": "answer", "score": 1 } ]

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[ { "body": "綴りが違います．\n\n * 訂正前\n\n```\n\n plt.plot(x,model.pledict(x))<<<ここでエラー\n \n```\n\n * 訂正後\n\n```\n\n plt.plot(x,model.predict(x))<<<ここでエラー\n \n```", "comment_count": 0, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-26T00:11:42.240", "id": "93010", "last_activity_date": "2022-12-26T00:11:42.240", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "51374", "parent_id": "93009", "post_type": "answer", "score": 1 } ]

[ { "body": "これとかでしょうか\n\n> config/enviroment/production.rb に \n> config.hosts << \"ホスト名\" を追加したら解決しました\n\n<https://teratail.com/questions/304298#reply-446806>", "comment_count": 1, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-26T07:40:17.400", "id": "93016", "last_activity_date": "2022-12-26T07:40:17.400", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "15380", "parent_id": "93011", "post_type": "answer", "score": 0 } ]

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[ { "body": "このあたりとかかな。\n\nSencha | Ext JS Examples \n<https://examples.sencha.com/extjs/7.3.0/examples/kitchensink/?modern#trees>", "comment_count": 2, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-27T10:07:41.880", "id": "93044", "last_activity_date": "2022-12-27T10:07:41.880", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "21047", "parent_id": "93018", "post_type": "answer", "score": 0 }, { "body": "たとえば MUI の Tree View は求めているものに近そうです: <https://mui.com/material-ui/react-tree-\nview/>\n\n>\n> [](https://i.stack.imgur.com/7wtDG.png)", "comment_count": 1, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-27T14:38:07.317", "id": "93050", "last_activity_date": "2022-12-27T14:38:07.317", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "19110", "parent_id": "93018", "post_type": "answer", "score": 1 } ]

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[ { "body": "laravel でやっている .htaccess が参考になると思います。 \n具体的には以下のような箇所が該当するので、試してみてください。\n\n```\n\n # Send Requests To Front Controller...\n RewriteCond %{REQUEST_FILENAME} !-d\n RewriteCond %{REQUEST_FILENAME} !-f\n RewriteRule ^ index.php [L]\n \n```\n\n[説明記事](https://www.suzu6.net/posts/239-laravel-htaccess/)", "comment_count": 0, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-26T15:02:04.530", "id": "93027", "last_activity_date": "2022-12-26T15:02:04.530", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "53097", "parent_id": "93021", "post_type": "answer", "score": 0 } ]

[ { "body": "特にゲームを作る上での数学と普通の数学に差があるわけではありません。連続的に変化する値をコンピュータの上で表現するときに近似をしたくなることがあるという話です。\n\n実数 x を与えると実数を返す関数 f について考えましょう。色々な解説で書かれているように、この関数 f を x で微分した関数 f'\nは、以下の式で定義できます。\n\n[](https://i.stack.imgur.com/MvEbN.png)\n\nここで、数学的には微分の定義として極限 (lim)\nが必要になっているわけですが、この定義をそのままプログラムにしようとすると、プログラムの中のどこかで極限を計算しなければなりません。\n\nよくあるプログラミング言語ではそういったことはできないので、別の方法で近似します。今回質問者さんが参考にされた動画では、`h`\nとしてとても小さい値を使って右辺の分数を計算した値を使って、微分の値を近似しています。実際は `h` を `0`\nに近付けたときの極限を知りたいわけですが、それができないのでなるべく `0` に近い値で代用しているわけです。\n\nここで、いまこの微分の近似の計算を確かめるための例として f(x) = x²\nを選んでいるのは、おそらくそうすると分かりやすいからでしょう。今回の方法はもっと色々な関数に対して同じように使えるので、別に f(x) = x²\nにこだわる必要はありません。", "comment_count": 0, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-26T14:07:31.120", "id": "93026", "last_activity_date": "2022-12-26T14:07:31.120", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "19110", "parent_id": "93022", "post_type": "answer", "score": 4 } ]

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[ { "body": "以下により，カメラ名を一覧できました．\n\n```\n\n import subprocess\n import re\n \n output = (\n subprocess.check_output([\"powershell.exe\", 'Get-PnpDevice -Class \"Image\"'])\n .decode(\"utf-8\")\n )\n \n camera_infos = output.splitlines()[3:-2]\n \n cameras = [re.split(r\"\\s{2,}\", camera)[2] for camera in camera_infos]\n print(cameras)\n \n```\n\n`output`： PowerShellから取得した全カメラ情報の文字列 \n`camera_infos`：各カメラ情報を要素に持つリスト \n`cameras`：`camera_infos`からカメラ名だけに絞ったリスト", "comment_count": 0, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2023-02-08T04:46:20.807", "id": "93764", "last_activity_date": "2023-02-08T04:46:20.807", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "50560", "parent_id": "93028", "post_type": "answer", "score": 1 } ]

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[ { "body": "# 結論\n\nFastAPIオブジェクト宣言前に以下の一文を入れてください。 \nconsoleオプションによりエラー有無が変わることから、FastAPIが標準出力しようとすることが問題でした。\n\n```\n\n sys.stdout = open(os.devnull, 'w')\n \n```\n\n# サンプルコード\n\nサンプルコードはフォルダ構成に注意してください。 \nspec,PS1ファイルは以下のフォルダツリーを前提としています。\n\n```\n\n (project folder)\n +---ENV (venvで作成した仮想環境フォルダ)\n |\n \\---tests\n \\---pyinstaller_fastAPI\n | _app.py\n | app_release.spec\n | pyinstaller_fastAPI.ps1\n \\---app (PyInstaller出力フォルダ)\n +---build\n +---dist\n \n \n```\n\n## Pythonスクリプト\n\n```\n\n from multiprocessing import freeze_support, set_start_method, Process\n from multiprocessing import Queue as MP_Queue\n \n from fastapi import FastAPI\n from pydantic import BaseModel\n \n import pathlib\n import os\n import sys\n from threading import Thread\n import time\n import tkinter as tk\n from uvicorn import Config, Server\n \n \n class ApiResult(BaseModel):\n status: str\n result: dict\n error: dict\n \n \n sys.stdout = open(os.devnull, 'w')\n \n api_port = 8080\n \n TERMINATE_SERVER = 'TERMINATE_SERVER'\n \n api_title = 'test Pyinstaller & fast FPI'\n api_version = '0.0'\n \n app = FastAPI(\n title=api_title,\n description=api_title,\n version=api_version\n )\n \n \n @app.get(f\"/test\")\n def read_api_root():\n result = ApiResult(\n status='SUCCESS',\n result={'Welcome': api_title, 'version': api_version},\n error={}\n )\n return result.dict()\n \n \n class web_server_thread:\n def __init__(\n self, web_app, host: str, port: int, reload: bool = False):\n self.config = Config(\n app=web_app,\n host=host,\n port=port,\n reload=reload,\n # log_level=\"warning\",\n )\n self.server = Server(self.config)\n self.server.install_signal_handlers = lambda: None\n self.proc = None\n \n def start(self):\n self.th = Thread(name=\"WebServer Thread\", target=self.server.run)\n self.th.setDaemon(True)\n self.th.start()\n \n def stop(self):\n if self.th:\n self.th.join(0.25)\n \n \n class ApiServer():\n def run(self,\n recv_queue, host: str = '127.0.0.1', port: int = 8080):\n self.instThread = web_server_thread(\n app, host=host, port=port)\n self.instThread.start()\n \n isLoop = True\n \n while (isLoop):\n time.sleep(0.2)\n \n while (not recv_queue.empty()):\n item = recv_queue.get()\n if item == TERMINATE_SERVER:\n self.instThread.stop()\n isLoop = False\n \n return\n \n \n class _DebugDialog():\n def __init__(self, send_queue):\n self.isLoop = True\n self.after_interval = 200\n \n self.send_queue = send_queue\n \n self.dialog = tk.Tk()\n self.dialog.protocol(\"WM_DELETE_WINDOW\", self.quit)\n self.dialog.after(self.after_interval, self.loop)\n self.dialog.mainloop()\n \n return\n \n def quit(self):\n self.isLoop = False\n self.send_queue.put(TERMINATE_SERVER)\n self.dialog.destroy()\n return\n \n def loop(self):\n if self.isLoop:\n self.dialog.after(self.after_interval, self.loop)\n return\n \n \n if __name__ == '__main__':\n freeze_support()\n set_start_method('spawn')\n \n send_queue = MP_Queue()\n \n instServer = ApiServer()\n \n instProcess = Process(\n name='FastAPI Server',\n target=instServer.run,\n args=(send_queue, ),\n kwargs={\n 'port': api_port\n }\n )\n instProcess.daemon = True\n instProcess.start()\n \n _DebugDialog(send_queue)\n \n \n```\n\n## specファイル\n\n```\n\n # -*- mode: python -*-\n import os\n from PyInstaller.utils.hooks import collect_submodules\n \n current_dir = os.getcwd()\n work_dir = current_dir\n source_dir = current_dir +'\\\\tests\\\\pyinstaller_fastAPI'\n \n hiddenimports = collect_submodules('uvicorn')\n \n block_cipher = None\n \n a = Analysis(\n [source_dir+'\\\\_app.py'],\n pathex=[],\n binaries=[],\n datas=[],\n hiddenimports=hiddenimports,\n hookspath=[],\n runtime_hooks=[],\n excludes=[],\n win_no_prefer_redirects=False,\n win_private_assemblies=False,\n cipher=block_cipher,\n noarchive=False\n )\n pyz = PYZ(a.pure, a.zipped_data, cipher=block_cipher)\n options = [('--uac-admin', None, 'OPTION')]\n \n exe = EXE(pyz,\n a.scripts,\n options,\n exclude_binaries=True,\n name='pyinstaller_fastAPI',\n debug=False,\n bootloader_ignore_signals=False,\n strip=False,\n upx=True,\n console=False,\n )\n coll = COLLECT(exe,\n a.binaries,\n a.zipfiles,\n a.datas,\n strip=False,\n upx=True,\n name='pyinstaller_fastAPI')\n \n \n```\n\n## PowerShellスクリプト\n\n```\n\n # ターミナルのカレントディレクトリを示す\n \n $PS_FILE_PATH = $MyInvocation.MyCommand.Path\n $PS_FILE_DIR = Split-Path $PS_FILE_PATH -Parent\n $_FILE_NAME_ = Split-Path $PS_FILE_PATH -Leaf\n \n $WORK_DIR = Split-Path $PS_FILE_DIR -Parent\n $WORK_DIR = Split-Path $WORK_DIR -Parent\n Set-Location -Path $WORK_DIR\n \n $CURRENT_DIR = Convert-Path .\n $CURRENT_DIR = Split-Path $CURRENT_DIR -Parent\n \n $PROJECT_NAME = \"Test_PyInstaller\"\n $PYTHON_PATH = $WORK_DIR + '\\ENV\\Scripts\\python.exe'\n $PYINSTALL_DIR = $WORK_DIR + '\\tests\\pyinstaller_fastAPI'\n $DIST_PATH = $PYINSTALL_DIR + '\\app\\dist'\n $BUILD_PATH = $PYINSTALL_DIR + '\\app\\build'\n $PROJECT_PATH = $DIST_PATH + '\\' + $PROJECT_NAME\n $RET_CODE = 0\n \n $LOG_FILE_NAME = [System.IO.Path]::GetFileNameWithoutExtension(\"$_FILE_NAME_\")\n $LOG_FILE_PATH = $PS_FILE_DIR + '\\' + $LOG_FILE_NAME + '.log'\n \n Start-Transcript $LOG_FILE_PATH\n \n write-host \"実行ファイル名:\" $PS_FILE_PATH\n \n write-host \"カレントディレクトリ：\" $CURRENT_DIR\n write-host \"作業ディレクトリ：\" $WORK_DIR\n \n write-host -NoNewline \"プロジェクト名：\" $PROJECT_NAME\n write-host \"■スタンドアローンアプリを生成します。\"\n \n $ErrorActionPreference = \"Stop\"\n try {\n Remove-Item -Path $DIST_PATH -Recurse -Force\n write-host -NoNewline \"ディレクトリを削除しました。：\" $DIST_PATH\n }\n catch {\n write-host -NoNewline \"削除ディレクトリが見つかりません。：\" $DIST_PATH\n }\n \n try {\n Remove-Item -Path $BUILD_PATH -Recurse -Force\n write-host -NoNewline \"ディレクトリを削除しました。：\" $BUILD_PATH\n }\n catch {\n write-host -NoNewline \"削除ディレクトリが見つかりません。：\"\n write-host $BUILD_PATH\n }\n \n #スタンドアローン実行形式のビルド\n write-host \"■スタンドアローン実行形式のビルドを開始します。\"\n $PYINSTALL = $PYTHON_PATH + \" -m PyInstaller $PYINSTALL_DIR\\app_release.spec --distpath $DIST_PATH --workpath $BUILD_PATH \"\n Invoke-Expression $PYINSTALL\n write-host \"■スタンドアローン実行形式のビルドが完了しました。\"\n \n write-host \"何かキーを押してください。\"\n [Console]::ReadKey($true) | Out-Null\n \n write-host \"終了します。\"\n Stop-Transcript\n \n exit $RET_CODE\n \n \n```", "comment_count": 0, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-27T02:50:45.820", "id": "93031", "last_activity_date": "2022-12-27T02:50:45.820", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "32891", "parent_id": "93030", "post_type": "answer", "score": 1 } ]

[ { "body": "※ テスト用に行を追加しています。\n\n```\n\n import pandas as pd\n import io\n \n csv_data = '''\n id,数値,分類\n aaa,,\n aaa,,\n aaa,111,type2\n bbb,,\n bbb,,type1\n bbb,222,\n ccc,,type3\n ccc,,\n ccc,333\n ddd,,\n ddd,,\n ddd,1234,type2\n '''\n df = pd.read_csv(io.StringIO(csv_data))\n \n #\n dic = df.groupby('id').agg({'数値': 'last', '分類': 'first'})\\\n .groupby('分類')['数値'].agg(list).to_dict()\n \n print(dic)\n \n # {'type1': [222.0], 'type2': [111.0, 1234.0], 'type3': [333.0]}\n \n```\n\n[pandas.core.groupby.GroupBy.first — pandas 1.5.2\ndocumentation](https://pandas.pydata.org/pandas-\ndocs/stable/reference/api/pandas.core.groupby.GroupBy.first.html)\n\n> `final GroupBy.first(numeric_only=False, min_count=- 1)`\n>\n> Compute the **first non-null entry** of each column.", "comment_count": 0, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-27T04:38:55.837", "id": "93034", "last_activity_date": "2022-12-27T08:04:41.763", "last_edit_date": "2022-12-27T08:04:41.763", "last_editor_user_id": "47127", "owner_user_id": "47127", "parent_id": "93032", "post_type": "answer", "score": 1 }, { "body": "> pandasに使い慣れていないため、どのよう具体的にどのような流れでコードを書けばよいかがわかりません。\n\n分かりやすいかどうかわからないけど, ステップごと \nひとつずつ別の DataFrameにしてます\n\n結果としてリストが必要ということなので, 辞書でリスト\n\n**update:** agg指定を変更 lastや firstへ\n\n```\n\n df = pd.read_csv(tsvf) #, keep_default_na=False)\n # idでグループ\n df2 = df.groupby('id', as_index=False).agg({'id': 'first', '数値': 'last', '分類': 'first'})\n # 横並べ or 縦並べ\n df3 = df2.pivot(index='分類', columns='id', values='数値').T\n \n # idごとのリスト (辞書)\n dct = {t: [int(n) for n in df3[t].to_list() if not pd.isnull(n)]\n for t in ('type1', 'type2', 'type3')}\n dct\n # {'type1': [222], 'type2': [111], 'type3': [333]}\n \n```\n\n※ \n`['ddd', 444, 'type3']` の項目があったとするなら \n'type3' のリストに追加した結果になるはず", "comment_count": 2, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-27T04:51:41.173", "id": "93035", "last_activity_date": "2022-12-27T08:56:17.977", "last_edit_date": "2022-12-27T08:56:17.977", "last_editor_user_id": "43025", "owner_user_id": "43025", "parent_id": "93032", "post_type": "answer", "score": 1 } ]

[ { "body": "以下は, 横に並べたものと, 縦に並べたものです\n\n```\n\n import csv\n import io\n \n list_a = ['aaa', 'bbb']\n with io.StringIO() as fp:\n writer = csv.writer(fp)\n writer.writerow(list_a) # list_a は一行分のカラム\n \n for row in list_a:\n writer.writerow([row]) # 縦並び (1行分は 1項目のリストを指定)\n \n res = fp.getvalue()\n \n print(res)\n # aaa,bbb\n # aaa\n # bbb\n \n```\n\n`.writerow()` には, リストのようなもの(イテラブル) を指定し \n`.writerows()` の場合は, リストのリスト的なもの(row のイテラブル) を指定\n\n質問の `writer.writerows(list_a)` あるいは `writer.writerow(li)` では,\n目的とする出力には次元がひとつずつ足りない。\n\nまた, 文字列もイテラブルであり このため一文字ずつ扱われます\n\n```\n\n for c in 'abcde':\n print(c)\n a\n b\n c\n d\n e\n \n```\n\n以上のことから, `.writerows()` 使って1項目ずつ書き込むには次のようなデータ構造が必要になります\n\n```\n\n rows = [['一行目'],\n ['二行目'],\n ['三行目']]\n writer.writerows(rows)\n \n```", "comment_count": 0, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-27T07:21:10.530", "id": "93038", "last_activity_date": "2022-12-27T10:03:45.780", "last_edit_date": "2022-12-27T10:03:45.780", "last_editor_user_id": "43025", "owner_user_id": "43025", "parent_id": "93036", "post_type": "answer", "score": 1 } ]

[ { "body": "コード自体はあっているので、black以外を試してみて下さい。わかりずらいだけかもしれません。\n\n<https://www.motokis-brain.com/article/28>\n\n```\n\n import SwiftUI\n \n struct ContentView: View {\n \n var body: some View {\n \n List{\n Text(\"Test1\")\n .listRowBackground(Color.red)\n Text(\"Test2\")\n .listRowBackground(Color.blue)\n Text(\"Test3\")\n .listRowBackground(Color.green)\n Text(\"Test4\")\n .listRowBackground(Color.gray)\n Text(\"Test5\")\n .listRowBackground(Color.yellow)\n }\n }\n }\n \n```", "comment_count": 0, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-27T07:24:05.617", "id": "93039", "last_activity_date": "2022-12-27T07:24:05.617", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "40856", "parent_id": "93037", "post_type": "answer", "score": 0 } ]

[ { "body": "TrialLogicとTrialWidgetの設計に問題があると思われます。 \nTrialLogicでは_numがlate指定されていて、その決定はaddで行われます。 \nこれに対してTrialWidget内でTrialLogicのaddをFutureで実施しているので、その次の行でのgetではまだ_numが確定されていません。そのため提示されているエラーが出るのは当然です。\n\nTrialLogicではlateではなく、初期値を設定する。 \nTrialWidget内でaddメソッドを呼び出すのではなく、通常こういうのは他の場所でaddが呼び出され、その結果を表示するというのではないでしょうか。\n\n正しく動く実装としては以下の様な感じかな。\n\n```\n\n class TrialLogic with ChangeNotifier {\n int _num = 0;\n \n int get num {\n return _num;\n }\n \n void add(a, b) {\n _num = a + b;\n notifyListeners();\n }\n }\n \n class TrialWidget extends StatelessWidget {\n const TrialWidget({Key? key}) : super(key: key);\n \n @override\n Widget build(BuildContext context) {\n final trialLogic = Provider.of<TrialLogic>(context);\n return Text(trialLogic.num.toString());\n }\n }\n \n```\n\nテスト部分\n\n```\n\n testWidgets('更新した値が表示されていることを確認', (widgetTester) async {\n final data = TrialLogic();\n final widget = ChangeNotifierProvider(\n create: (_) => data,\n child: const MaterialApp(\n home: TrialWidget(),\n ),\n );\n await widgetTester.pumpWidget(widget);\n data.add(5, 10);\n await widgetTester.pump();\n \n expect(find.text('15'), findsOneWidget);\n });\n \n```\n\nもし非同期でのデータ確定でその結果を表示したいのであれば、FutureBuilderを使うなどして、未決定の状態を管理してウィジェットを表示するようにする必要があります。\n\nまたシミュレーター？の方ではaddメソッドをTrialWidgetのbuild呼び出し前に実行しているので_numが確定しているので正しく表示されているのでは。 \nそうなのであれば、シミュレーター処理手順を条件としたテストとするべきです。", "comment_count": 3, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-27T11:48:57.463", "id": "93045", "last_activity_date": "2022-12-27T11:48:57.463", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "54446", "parent_id": "93040", "post_type": "answer", "score": 0 } ]

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[ { "body": "名前の無い構造体は外部リンケージを持たない。 \nそのため翻訳単位が異なると別の実体と見なされる。\n\n英語版の回答より: \n[c++ - Why does an unnamed struct inline variable not have the same address in\nevery translation unit? - Stack\nOverflow](https://stackoverflow.com/questions/62670987/why-does-an-unnamed-\nstruct-inline-variable-not-have-the-same-address-in-every-tr)\n\n>\n> インライン指定子をちょっとだけ無視してみましょう。インライン指定子がなかったと想像してみよう。あなたのコードはまだ同じ結果を生むだろう。その理由は、クラス型自体のリンケージにある。\n>\n\n>> [basic.link]\n\n>>\n\n>> [8](https://timsong-cpp.github.io/cppwp/n4659/basic.link#8).\nある型がリンケージを持つとされるのは、以下の場合のみです。\n\n>>\n\n>> * 名前が付けられている（またはリンケージ目的の名前（[dcl.typedef]）がある）クラスまたは列挙型で、その名前にリンケージがある場合。\n\n>> * リンケージを持つクラスのメンバである無名クラスまたは無名列挙型である場合、または\n\n>> * クラステンプレート（条項 [temp]）35の特殊化である。\n\n>> * 基本型である。\n\n>> * リンケージを持つ型のみから構成される，クラスや列挙以外の複合型である．\n\n>> * リンケージを持つ型のcv修飾バージョンである。\n\n>>\n\n>>\n\n>> リンケージを持たない型は，次の場合を除いて，外部連結を持つ変数又は関数の型として使用してはならない。\n\n>>\n\n>> * 実体がC言語のリンケージを持つ場合。\n\n>> * 実体が無名名前空間内で宣言されている場合、または\n\n>> * 実体がodr-usedでない、または同じ翻訳単位で定義されている場合。\n\n>>\n\n>>\n\n>>\n[注：言い換えれば、リンケージのない型は、その翻訳単位の外側で名前を付けられないクラスまたは列挙を含む。このような型を使用して宣言された外部リンケージを持つ実体は、プログラムの他の翻訳単位の他の実体に対応することができないので、odr-\nusedであれば翻訳ユニットで定義されなければならない。また、リンケージをもつクラスは、リンケージをもたない型をもつメンバを含むことができ、型がリンケージをもつかどうかの判断には、typedef名は無視されることに注意すること。]\n\n>\n> ご覧の通り、使用するクラス型にはリンクがありません。つまり、引用したパラグラフでは、（外部リンクのある）変数をodr-\n> useしているので、コードが適格であるためには、それが使われるのと同じ翻訳単位で定義されなければならないのです。つまり、そのヘッダーを含む異なる翻訳単位で異なる定義がなされることになります。\n>\n>\n> 結局のところ、インライン指定があってもなくても、これらの定義が同じオブジェクトのものであることはありえません。そのため、最終的には異なるアドレスが表示されることになります。", "comment_count": 0, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-27T12:26:11.800", "id": "93047", "last_activity_date": "2022-12-28T01:07:49.277", "last_edit_date": "2022-12-28T01:07:49.277", "last_editor_user_id": "9113", "owner_user_id": "9113", "parent_id": "93046", "post_type": "answer", "score": 3 } ]

[ { "body": "自分の知る限り、「ふたつの物体が衝突しているかどうか判定する」部分と「衝突した場合、反発する計算をする」部分は分けて考えるのがよくある方法です。\n\n矩形同士の衝突を考える場合、質点同士の衝突と違って回転する可能性があることに注意が必要です。傾いている矩形同士が衝突しているかどうか判定しないといけませんし、衝突した後に回転し始める場合があります。このような場合にどう計算するかはそう簡単ではありません。質問者さんのおっしゃる「衝突座標」だけでは解決できないのではないかと思います。\n\n自分が知っている中だと、たとえば 2 次元物理シミュレーションができるライブラリである\n[Box2D](https://github.com/erincatto/box2d) は実装が公開されていて解説記事もあり学習に便利です。\n\n * [Video Game Physics Tutorial - Part II: Collision Detection for Solid Objects](https://www.toptal.com/game/video-game-physics-part-ii-collision-detection-for-solid-objects)\n * [Video Game Physics Tutorial - Part III: Constrained Rigid Body Simulation](https://www.toptal.com/game/video-game-physics-part-iii-constrained-rigid-body-simulation)\n\n日本語だと、「物理エンジン 自作」みたいな検索ワードが便利なのではないかと思います。詳細には読めていませんがいくつか見つかった記事をリンクしてみます。\n\n * [自作2D物理エンジンを作った話](https://qiita.com/edo_m18/items/f7698c5bd262df4f9cf3)\n * [物理エンジンの作り方 (PDF)](https://cedec.cesa.or.jp/2008/archives/file/pg07.pdf)", "comment_count": 0, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-30T14:53:03.217", "id": "93112", "last_activity_date": "2022-12-31T03:38:56.223", "last_edit_date": "2022-12-31T03:38:56.223", "last_editor_user_id": "19110", "owner_user_id": "19110", "parent_id": "93048", "post_type": "answer", "score": 3 } ]

[ { "body": "[combinations_with_replacement](https://docs.python.org/ja/3/library/itertools.html#itertools.combinations_with_replacement)を使いましょう。\n\n```\n\n from itertools import combinations_with_replacement\n \n N = 2\n M = 3\n \n print(list(combinations_with_replacement(range(1, M + 1), N)))\n #[(1, 1), (1, 2), (1, 3), (2, 2), (2, 3), (3, 3)]\n \n```\n\n各要素をタプルではなくリストにしたいなら、`map(list, ...)`で囲みましょう。\n\n```\n\n print(list(map(list, combinations_with_replacement(range(1, M + 1), N))))\n #[[1, 1], [1, 2], [1, 3], [2, 2], [2, 3], [3, 3]]\n \n```", "comment_count": 0, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-27T21:03:39.260", "id": "93053", "last_activity_date": "2022-12-27T21:03:39.260", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "43506", "parent_id": "93052", "post_type": "answer", "score": 1 } ]

[ { "body": "`[regex]::Matches`を使うことで、マッチ結果をコレクション(≒配列)として取得できます。\n\n**サンプルコード**\n\n```\n\n $data = \"{ab},{cd},{ef}・・・・\" #この長さは固定ではなく、可変です。\n $regex = '{(.+?)}'\n \n $ms = [regex]::Matches($data, $regex) # この時点でマッチがコレクションとして取得できる\n $array = ($ms | %{$_.Groups[1].Value}) # ()内の文字列をグループの値としてコレクション化して $array 変数に入れる\n $array # 表示\n \n```", "comment_count": 1, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-28T01:14:06.223", "id": "93056", "last_activity_date": "2022-12-28T01:45:52.120", "last_edit_date": "2022-12-28T01:45:52.120", "last_editor_user_id": "9820", "owner_user_id": "9820", "parent_id": "93055", "post_type": "answer", "score": 1 }, { "body": "基本的にはpayanecoさんの回答通りなのですが、正規表現をもう少し工夫すると、PowerShell側から簡単にアクセスできるようになります。\n\n```\n\n $data = \"{ab},{cd},{ef}・・・・\" #この長さは固定ではなく、可変です。\n $regex = '(?<={).+?(?=})'\n \n $ms = [regex]::Matches($data, $regex) # この時点でマッチがコレクションとして取得できる\n $ms.Value # 表示\n \n```\n\nこれは、[メンバーアクセス演算子](https://learn.microsoft.com/ja-\njp/powershell/module/microsoft.powershell.core/about/about_member-\naccess_enumeration?view=powershell-7.3)といって、存在しないメンバーにアクセスした際、自動的に各要素のメンバーにアクセスしてくれる機能です。 \nつまり、`$ms`は`[Regex]::Matches()`の戻り値である`MatchCollection`であり、`$ms.Value`は`MatchCollection`に`Value`プロパティが存在しないため、`$ms\n| ForEach-Object { $_.Value }` として機能します。\n\n（payanecoさんの回答では、`.Groups`まではこの機能が使えますが、`[1]`の時点で存在するメンバーとなってしまい、2番目の要素が取得されてしまいます。このため、`.Value`でアクセスできるように正規表現を工夫する必要がありました。）\n\n* * *\n\n> 配列にどのように格納したらよいでしょうか？\n\n`$ms.Value.GetType()`を実行すれば\n\n```\n\n PS> $ms.Value.GetType()\n \n IsPublic IsSerial Name BaseType\n -------- -------- ---- --------\n True True Object[] System.Array\n \n```\n\nと得られるように、`$ms.Value`が既に配列です。格納したい場所に代入してください。", "comment_count": 2, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-28T02:19:44.097", "id": "93057", "last_activity_date": "2022-12-28T20:40:29.700", "last_edit_date": "2022-12-28T20:40:29.700", "last_editor_user_id": "4236", "owner_user_id": "4236", "parent_id": "93055", "post_type": "answer", "score": 2 } ]

[ { "body": "[`PyPDF2.PdfMerger.append`](https://pypdf2.readthedocs.io/en/latest/modules/PdfMerger.html#pypdf.PdfMerger.append)の`pages`引数に(`開始位置`,\n`終了位置+1`)のタプルを指定することで複数ページの分割ができます。(開始位置と終了位置は0始まりです) \nその仕組みと辞書型を組み合わせることで目的のコードを作成できます。\n\n**サンプルコード** \n※単一のコードで完結して動作するよう、デジ庁のオープンデータのガイドライン(全7ページ)を[ダウンロード](https://www.digital.go.jp/assets/contents/node/basic_page/field_ref_resources/f7fde41d-ffca-4b2a-9b25-94b8a701a037/7c57e1a9/20220523_resources_data_guideline_01.pdf)します。(要`pip\ninstall requests`)\n\n```\n\n import pathlib\n \n # ファイルがない場合はオープンデータのガイドラインをダウンロードする\n file_name = \"20220523_resources_data_guideline_01.pdf\" \n if not pathlib.Path(file_name).exists():\n import requests # 要 pip install requests\n url = \"https://www.digital.go.jp/assets/contents/node/basic_page/field_ref_resources/f7fde41d-ffca-4b2a-9b25-94b8a701a037/7c57e1a9/20220523_resources_data_guideline_01.pdf\" \n res = requests.get(url)\n with open(file_name, \"wb\") as f:\n f.write(res.content)\n \n import PyPDF2\n \n pdf_dic = {\n 'hoge':3,\n 'fuga':2,\n 'piyo':2,\n }\n \n start = 0 # 開始位置\n for key in pdf_dic:\n merger = PyPDF2.PdfMerger()\n end = start + pdf_dic[key] # 終了位置+1\n merger.append(file_name, pages=(start, end)) # 複数ページを抽出\n merger.write(f\"{key}.pdf\") # 保存\n start = end\n \n```", "comment_count": 0, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-28T04:14:39.323", "id": "93060", "last_activity_date": "2022-12-28T04:14:39.323", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "9820", "parent_id": "93058", "post_type": "answer", "score": 1 } ]

[ { "body": "次のGithubに192kHzまで対応したFFTアナライザのサンプルがあるようです。\n\n<https://github.com/TE-YoshinoriOota/Spresense_fftanalyzer_sample>\n\nハイパス・フィルターの設定も20kHzとあるので所望のことができるのではないでしょうか？ \nご参考まで。", "comment_count": 0, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-30T16:33:16.213", "id": "93113", "last_activity_date": "2022-12-30T16:33:16.213", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "27334", "parent_id": "93059", "post_type": "answer", "score": 0 } ]

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[ { "body": "質問1は、仕様次第で好きにすれば良いのでは。\n\n * 相手の処理結果を捨てて良いなら、相手の処理を待たずに自分の処理を進める。\n * 相手の処理結果を捨ててはならないなら、 \n * 相手の処理を待つ。または、\n * キューに処理結果をキューイングして、自分の処理を進める。キューが一杯になったら、 \n * キューに空きができるまで待つ。または、\n * キューのサイズを拡張する。または、\n * キュー内の古い処理結果を捨てる。※一部捨てることになるが\n\n質問2は質問1とは関係ないので、別質問を立ててください。", "comment_count": 0, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-29T12:59:24.610", "id": "93093", "last_activity_date": "2022-12-30T03:08:58.190", "last_edit_date": "2022-12-30T03:08:58.190", "last_editor_user_id": "7291", "owner_user_id": "7291", "parent_id": "93071", "post_type": "answer", "score": 1 } ]

[ { "body": "`re.search`について簡単な例を示します。\n\n```\n\n import re\n \n s = [\"東京都\", \"北海道\", \"長崎県\", \"京都府\", \"名古屋市\"]\n for i in s:\n print(re.search(\"都|道|県|府\", i))\n # <re.Match object; span=(2, 3), match='都'>\n # <re.Match object; span=(2, 3), match='道'>\n # <re.Match object; span=(2, 3), match='県'>\n # <re.Match object; span=(1, 2), match='都'>\n # None\n \n```\n\n正規表現は\"\"で囲ってください。", "comment_count": 1, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-28T11:37:16.903", "id": "93075", "last_activity_date": "2022-12-28T11:37:16.903", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "39819", "parent_id": "93072", "post_type": "answer", "score": 0 }, { "body": "> 都道府県地区町村のデータから、都道府県と市区町村を抽出したい\n\n`KEN_ALL.CSV` は [日本郵便 郵便番号データダウンロード\n読み仮名データの促音・拗音を小書きで表記するもの](https://www.post.japanpost.jp/zipcode/dl/kogaki-\nzip.html) からダウンロードしたものかと思います。都道府県と市区町村の名前は、それぞれ 7 列目と 8\n列目に記載されているので、それらを抽出することになります。\n\n```\n\n import csv\n \n filename = 'KEN_ALL.CSV'\n prefs, cities = [], []\n with open(filename, encoding='Shift JIS', newline='') as f:\n csvreader = csv.reader(f)\n for row in csvreader:\n prefs.append(row[6]) # 7列目: 都道府県名\n cities.append(row[7]) # 8列目: 市区町村名\n \n # 重複を削除\n prefs = [*{*prefs}]\n cities = [*{*cities}]\n \n print(prefs) # 47件\n # print(cities) # 1894件\n \n```", "comment_count": 2, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-28T12:02:57.127", "id": "93076", "last_activity_date": "2022-12-28T12:02:57.127", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "47127", "parent_id": "93072", "post_type": "answer", "score": 1 } ]

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[ { "body": "`KEN_ALL.CSV`から都道府県名と市の数だけ欲しいのであれば以下のように出来ます。 \nそれから市かどうかを`.endswith('市')`で判定していると、政令指定都市は含まれません。 \n市の名前を後で使いたいとか、政令指定都市を含めたいとかなら、追加の処理が必要です。\n\n```\n\n import csv\n result = {}\n filename = 'KEN_ALL.CSV'\n with open(filename, encoding='Shift JIS', newline='') as f:\n csvreader = csv.reader(f)\n pref = ''\n city = ''\n cities = 0\n for row in csvreader:\n p = row[6]\n if pref and (pref != p):\n result[pref] = cities\n cities = 0\n pref = p\n c = row[7]\n #### 政令指定都市を含めるなら以下を有効化\n # if c.endswith('区') and ('市' in c):\n # c = c[:(c.rfind('市') + 1)]\n if c.endswith('市') and (c != city):\n cities += 1\n city = c\n \n if cities != 0:\n result[pref] = cities\n \n print(result)\n \n```", "comment_count": 0, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-28T23:35:31.420", "id": "93080", "last_activity_date": "2022-12-29T00:47:25.703", "last_edit_date": "2022-12-29T00:47:25.703", "last_editor_user_id": "26370", "owner_user_id": "26370", "parent_id": "93078", "post_type": "answer", "score": 0 }, { "body": "### groupby 使う方法\n\nこの手の処理は (課題云々は別にして) (個人的には) pandas使うと楽にできそうに思います \nCSVは [郵便番号データ](https://www.post.japanpost.jp/zipcode/dl/kogaki-zip.html)\nの「全国一括 (1,691,520Byte)」らしいので zipから算出してみます\n\n**update:** コメントの指摘受け簡略化 \n(サイトには `ShiftJIS`と記されてるので念の為それで)\n\n```\n\n import pandas as pd\n \n fname = '/path/to/ken_all.zip'\n df = pd.read_csv(fname, encoding='ShiftJIS', header=None, usecols=[6, 7])\n df = df.drop_duplicates().rename(columns={6: '都道府県', 7: '市区町村'})\n df[df['市区町村'].str.endswith('市')].groupby('都道府県', sort=False).count()\n \n```\n\n#### Pythonで行なう\n\npandas使わず Pythonで行なうなら, 同等の機能を見つけ置き換える必要があり\n\n * `drop_duplicates` ⇛ set or dict\n * `df.groupby` ⇛ itertools.groupby\n\n```\n\n import csv\n from itertools import groupby\n \n with open(csvfile, encoding='ShiftJIS', newline='') as fp:\n reader = csv.reader(fp)\n dct = {k: sum(c.endswith('市')for _,c in g)\n for k,g in groupby(dict.fromkeys((row[6], row[7])for row in reader),\n key=lambda x: x[0])}\n \n```\n\n#### 検証\n\n確認の為, [都道府県別市区町村数一覧](https://www.j-lis.go.jp/spd/code-address/kenbetsu-\ninspection/cms_11914151.html) との比較\n\n```\n\n df, = pd.read_html('https://www.j-lis.go.jp/spd/code-address/kenbetsu-inspection/cms_11914151.html', index_col=0)\n df.rename(columns={df.columns[0]: '都道府県'}, inplace=True)\n display(df.tail())\n \n df.市.to_list()[:-1] == list(dct.values()) # True\n df.set_index('都道府県').drop('計').市.to_dict() == dct # True\n \n```\n\n| 都道府県 | 指定都市 | 市 | 特別区 | 町 | 村 | 計 \n---|---|---|---|---|---|---|--- \n44 | 大分県 | - | 14 | - | 3 | 1 | 18 \n45 | 宮崎県 | - | 9 | - | 14 | 3 | 26 \n46 | 鹿児島県 | - | 19 | - | 20 | 4 | 43 \n47 | 沖縄県 | - | 11 | - | 11 | 19 | 41 \n計 | 計 | 20 | 772 | 23 | 743 | 183 | 1741", "comment_count": 2, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-30T04:48:05.797", "id": "93103", "last_activity_date": "2022-12-30T06:15:26.893", "last_edit_date": "2022-12-30T06:15:26.893", "last_editor_user_id": "43025", "owner_user_id": "43025", "parent_id": "93078", "post_type": "answer", "score": 1 }, { "body": "参考までに、Pandas を使うのであれば以下の様に記述しても可。\n\n```\n\n import pandas as pd\n \n num_cities = pd.read_csv('ken_all.zip', encoding='cp932', header=None,\n usecols=[6, 7], names=['都道府県名', '市区町村名'])\\\n .drop_duplicates().query('市区町村名.str.endswith(\"市\")')\\\n .value_counts('都道府県名').to_dict()\n \n ref = pd.read_html('https://www.j-lis.go.jp/spd/code-address/kenbetsu-inspection/cms_11914151.html',\n index_col=1)[0].drop('計')['市'].to_dict()\n \n print(num_cities == ref)\n \n```", "comment_count": 0, "content_license": "CC BY-SA 4.0", "creation_date": "2022-12-30T06:13:10.973", "id": "93107", "last_activity_date": "2022-12-30T06:13:10.973", "last_edit_date": null, "last_editor_user_id": null, "owner_user_id": "47127", "parent_id": "93078", "post_type": "answer", "score": 0 } ]

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