つれづれウィキ - 利用者の投稿記録 [ja]

画像処理ライブラリPillow-Colabでの画像表示

2023-11-27T14:27:32Z

Taratta: ページの作成:「下記のページが参考になる。 * [https://invisiblepotato.com/google-colaboratory01/ 【初心者向け】Google Colaboratoryで画像を表示【PIL】] 手…」

下記のページが参考になる。

* [https://invisiblepotato.com/google-colaboratory01/ 【初心者向け】Google Colaboratoryで画像を表示【PIL】]

手元の PC の画像ファイルをアップロードするには、Colab 画面の左側のメニューのアップロードボタン(マウスポインタをかざすと「セッションストレージにアップロード」と表示される)をクリックし、アップロードしたいファイルを選択する。

アップロードした後、左側のメニューにファイル名が表示される。そのファイル名の右の三点の設定ボタンをクリックし、「パスをコピー」を選択すると、そのファイルのパスがクリップボードにコピーされるので、Python コード内でファイルを指定する時にペーストすればよい。

Python コードで「!ls -F」や「!ls -al」などを実行すると、ファイルの存在を確認できる。

== 関連項目 ==

* [[画像処理ライブラリPillow]]

[[Category:学習ガイド]]

画像処理ライブラリPillow

2023-11-27T14:19:21Z

Taratta: /* 画像処理 */

Python の画像処理ライブラリ。

== 使い方 ==
最初に
<pre>from PIL import Image</pre>
または
<pre>from PIL import Image, ImageDraw</pre>
などとして、ライブラリを読み込む。
デフォルト(初期設定)では作成した画像はカレントディレクトリに画像ファイルとして保存され、OS 標準のアプリケーション(Windows では「フォト」など)を使用して表示されるが、Jupyter上で画像を表示したい場合は、
<pre>import matplotlib.pyplot as plt</pre>
として matplotlib.pyplot を読み込んでおいて、
<pre>plt.imshow([画像])</pre>
を実行すれば Jupyter の中に画像が表示される。

== 図形の描画 ==

下記のページが参考になる。

* [https://imagingsolution.net/program/python/pillow/drawing_lines_circles_shapes/ 【Python/Pillow】線や円などの図形の描画]

[[画像処理ライブラリPillow-Colabでの図形描画実行例]]

[[画像処理ライブラリPillow-図形描画実行例]]

== 画像処理 ==

[[画像処理ライブラリPillow-Colabでの画像表示]]

下記のページが参考になる。

* [https://note.nkmk.me/python-pillow-basic/ Pythonの画像処理ライブラリPillow(PIL)の使い方]

* [https://reffect.co.jp/python/python-pillow Python Pillowを利用して画像処理を行ってみよう]

* [https://www.sejuku.net/blog/62599 Pythonの画像処理ライブラリpillowの使い方をわかりやすく解説！]

* [https://hashikake.com/Pillow Pythonで一気に画像編集できるPillowを使った画像処理のチートシート]

* [https://myafu-python.com/syntax/library/pillow/ 画像処理ライブラリの使い方（Pillow）]

* [https://imagingsolution.net/category/program/python/pillow/ Pillow(PIL)] (この下に多数の記事あり)

[[画像処理ライブラリPillow-画像処理実行例]]

== アニメーション ==

下記のページが参考になる。

* [https://note.nkmk.me/python-pillow-gif/ Python, PillowでアニメーションGIFを作成、保存]

== 参考書籍 ==
* Bill Lubanovic 『入門 Python 3 第2版』オライリー・ジャパン, 2021. (p.580 - 584)
* 森巧尚『Python自動化簡単レシピ ―― Excel・Word・PDFなどの面倒なデータ処理をサクッと解決』翔泳社, 2022. (p.309 - 344)

[[Category:学習ガイド]]

Python における CSVファイルの扱い

2023-11-02T06:24:59Z

Taratta: ページの作成:「<pre> from urllib import request from urllib import parse import csv url1 = 'http://jca.jp/tmp/foreign_travellers_incoming.csv' filename1 = parse.urlparse(url1)[2].split…」

<pre>
from urllib import request
from urllib import parse
import csv

url1 = 'http://jca.jp/tmp/foreign_travellers_incoming.csv'
filename1 = parse.urlparse(url1)[2].split('/')[-1]
request.urlretrieve(url1, filename1)

url2 = 'http://jca.jp/tmp/overseas_travellers_departures.csv'
filename2 = parse.urlparse(url2)[2].split('/')[-1]
request.urlretrieve(url2, filename2)

csvfile1 = open(filename1, encoding="sjis")
</pre>

Python 応用講座

2023-11-02T06:23:42Z

Taratta:

* [[Python 起動終了方法]]

* [[Python基本文法のまとめ]]

* [[画像処理ライブラリPillow]]

* [[Python における CSVファイルの扱い]]

*[[Pythonプログラム例]] 初心者が作りやすいプログラムの例を探すのに有益なウェブサイトを挙げる。

== お勧めテキスト ==

* 柴田淳, 2016, 『みんなのPython 第4版』SBクリエイティブ.
* Lubanovic, Bill, 『入門 Python 3 第2版』オライリージャパン.
* van Rossum, Guido, 『Pythonチュートリアル第4版』オライリージャパン.
* Al Sweigart,2017,『退屈なことはPythonにやらせよう――ノンプログラマーにもできる自動化処理プログラミング』オライリー・ジャパン(2023年1月、第2版刊行予定).

== Q&A コーナー ==

Python に関連して質問したいこと、困ったことを書いてください。

;Q:

;A:

;Q:

;A:

[[Category:学習ガイド]]

画像処理ライブラリPillow-Colabでの図形描画実行例

2023-09-28T07:15:28Z

Taratta:

実行例を示します。

<pre>
from PIL import Image, ImageDraw

# 画布を定義し、作成する。
canvas_width = 1000
canvas_height = 750
canvas = Image.new('RGB', (canvas_width, canvas_height), (255, 255, 255))

# 枠線を描き、図形を描く。
draw = ImageDraw.Draw(canvas)
draw.line(((0,0),(999,0),(999,749),(0,749),(0,0)),fill="black")
draw.ellipse((100,100,200,200),fill=(0,0,255))
draw.rectangle([200,100,350,200], fill="pink", outline="red", width=5)
draw.polygon([(400,100),(500,100),(450,200)], fill="yellow", outline="green", width=5)
draw.regular_polygon(((300,300),100), 5, rotation=0, fill="orange")

canvas
</pre>

この他にも色々試して、追加してください。

== 関連項目 ==

* [[画像処理ライブラリPillow]]

[[Category:学習ガイド]]

画像処理ライブラリPillow-Colabでの図形描画実行例

2023-09-28T05:48:53Z

Taratta: ページの作成:「実行例を示します。 <pre> from PIL import Image, ImageDraw # 画布を定義し、作成する。 canvas_width = 1000 canvas_height = 750 canvas = Image.new('RG…」

実行例を示します。

<pre>
from PIL import Image, ImageDraw

# 画布を定義し、作成する。
canvas_width = 1000
canvas_height = 750
canvas = Image.new('RGB', (canvas_width, canvas_height), (255, 255, 255))

# 枠線を描き、図形を描く。
draw = ImageDraw.Draw(canvas)
draw.line(((0,0),(999,0),(999,749),(0,749),(0,0)),fill="black")
draw.ellipse((100,100,200,200),fill=(0,0,255))
draw.rectangle([200,100,350,200], fill="pink", outline="red", width=5)
draw.polygon([(400,100),(500,100),(450,200)], fill="yellow", outline="green", width=5)
draw.regular_polygon(((300,300),100), 5, rotation=0, fill="orange")
</pre>

この他にも色々試して、追加してください。

== 関連項目 ==

* [[画像処理ライブラリPillow]]

[[Category:学習ガイド]]

画像処理ライブラリPillow

2023-09-28T05:47:00Z

Taratta: /* 図形の描画 */

Python の画像処理ライブラリ。

== 使い方 ==
最初に
<pre>from PIL import Image</pre>
または
<pre>from PIL import Image, ImageDraw</pre>
などとして、ライブラリを読み込む。
デフォルト(初期設定)では作成した画像はカレントディレクトリに画像ファイルとして保存され、OS 標準のアプリケーション(Windows では「フォト」など)を使用して表示されるが、Jupyter上で画像を表示したい場合は、
<pre>import matplotlib.pyplot as plt</pre>
として matplotlib.pyplot を読み込んでおいて、
<pre>plt.imshow([画像])</pre>
を実行すれば Jupyter の中に画像が表示される。

== 図形の描画 ==

下記のページが参考になる。

* [https://imagingsolution.net/program/python/pillow/drawing_lines_circles_shapes/ 【Python/Pillow】線や円などの図形の描画]

[[画像処理ライブラリPillow-Colabでの図形描画実行例]]

[[画像処理ライブラリPillow-図形描画実行例]]

== 画像処理 ==

下記のページが参考になる。

* [https://note.nkmk.me/python-pillow-basic/ Pythonの画像処理ライブラリPillow(PIL)の使い方]

* [https://reffect.co.jp/python/python-pillow Python Pillowを利用して画像処理を行ってみよう]

* [https://www.sejuku.net/blog/62599 Pythonの画像処理ライブラリpillowの使い方をわかりやすく解説！]

* [https://hashikake.com/Pillow Pythonで一気に画像編集できるPillowを使った画像処理のチートシート]

* [https://myafu-python.com/syntax/library/pillow/ 画像処理ライブラリの使い方（Pillow）]

* [https://imagingsolution.net/category/program/python/pillow/ Pillow(PIL)] (この下に多数の記事あり)

[[画像処理ライブラリPillow-画像処理実行例]]

== アニメーション ==

下記のページが参考になる。

* [https://note.nkmk.me/python-pillow-gif/ Python, PillowでアニメーションGIFを作成、保存]

== 参考書籍 ==
* Bill Lubanovic 『入門 Python 3 第2版』オライリー・ジャパン, 2021. (p.580 - 584)
* 森巧尚『Python自動化簡単レシピ ―― Excel・Word・PDFなどの面倒なデータ処理をサクッと解決』翔泳社, 2022. (p.309 - 344)

[[Category:学習ガイド]]

メインページ

2023-09-28T04:54:45Z

Taratta: /* 参照の多いページ */

== つれづれ Wiki へようこそ ==

2019年11月末に発生した新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の流行は2020年の年初から瞬く間に世界中に広がり、人々の生活を大きく変えました。これから社会システムの根本的な変化をもたらすでしょう。そのような世界の中にあって、人類の共有財産である知識の集積の手段として、Wiki は有益であると考えます。Wikipedia (ウィキペディア) はその代表的なものですが、今まで Wiki への書き込みを全く行ったことのないのにいきなり書き込むのは抵抗を感じる人が多いのではないかと思います。

そこで、Wikipedia が使用しているものと同じソフトウェア MediaWiki を使ったスペースを提供することにしました。

書き込みをする方は、以下のルールを守ってくださるようお願いします。

* 書き込みをする準備として「アカウント作成」を行い、連絡先としてメール・アドレスを登録してください。講習会や授業などでアカウントを作成する場合は、特に「利用者名」のつけ方は講師の指示に従ってください。

* 書き込む際には必ず「ログイン」してから書き込むようにしてください。

* 当面、書き込みの制限は設けないことにしますが、悪質な書き込みが増えるなどにより、必要と判断した際には制限をします。また、悪質な匿名の書き込みに対しては発信元の調査もします。なるべくその必要がないよう、節度ある利用をお願いします。

<Div Align="right"> '''数理アカデミー''' </div>

----

== 役に立つページ ==

[http://jca.jp/wiki/index.php/%E7%89%B9%E5%88%A5:%E3%82%AB%E3%83%86%E3%82%B4%E3%83%AA カテゴリ]
← カテゴリとは、記事を分野別にまとめた索引のことです([http://jca.jp/wiki/index.php/%E3%82%AB%E3%83%86%E3%82%B4%E3%83%AA:%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%82%AC%E3%82%A4%E3%83%89 Category:学習ガイド] など)。新しいカテゴリの作り方は、本家サイトの
[https://ja.wikipedia.org/wiki/Help:カテゴリ#カテゴリページの作成カテゴリページの作成]
を参考にしてください。

[http://jca.jp/wiki/index.php/%E7%89%B9%E5%88%A5:%E3%83%9A%E3%83%BC%E3%82%B8%E4%B8%80%E8%A6%A7 項目一覧]
← あなたが探している項目はこの中にありますか? できれば新しい情報を付け加えてください。なければ新しく項目を作りましょう!
新規ページを作るには、上部の検索ボックスにて、作成したい記事名を検索します。その記事が存在しない場合には、検索結果の上部に「このウィキでページ"<記事名>"を新規作成しましょう」と出ますので、<記事名>の部分（赤色リンク）をクリックします。新規ページ編集画面となります。

[[ヘルプ:画像の表示]]

なお、本家 Wikipedia には [https://ja.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:練習用ページ練習用ページ] があります。最低限の書き込みの練習に便利です。
[https://ja.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:ガイドブックガイドブック]
やヘルプの
[https://ja.wikipedia.org/wiki/Help:ページの編集ページの編集]
などもぜひ参考にしてください。

== 参照の多いページ ==

[http://jca.jp/wiki/index.php/Python_%E5%9F%BA%E7%A4%8E%E8%AC%9B%E5%BA%A7 Python 基礎講座]

[http://jca.jp/wiki/index.php/Python_%E5%BF%9C%E7%94%A8%E8%AC%9B%E5%BA%A7 Python 応用講座]

監視社会

2023-06-27T19:07:04Z

Taratta:

一定の権力を持つ個人や組織によって個人の行動が常に監視されている社会。
ジェレミ・ベンサムが提唱したパノプティコン(1791)(一望監視施設。中央に高い塔を置きそれを取りまくように監房をもつ円形の刑務所施設。のちにミシェル・フーコーが管理システムを例える際に用いた)に起源があると言われる。
コロナ後の感染者情報の管理特定の議論などともつながり、現代の情報社会において最も重要なトピックの一つである。

== 文献紹介 ==

* 朝田佳尚(2019)『監視カメラと閉鎖する共同体――敵対性と排除の社会学』慶應義塾大学出版会.

* ユヴァル・ノア・ハラリ(2020)「非常事態が“日常”になったとき、人類は何を失うのか」
フィナンシャル・タイムズ（英国）.
https://courrier.jp/news/archives/195233/

* 海渡雄一(2020)「日本は超監視社会への途を歩むのか。成立したスーパーシティ法案の問題点と法成立後の課題」.
https://hbol.jp/220057

* デイヴィッド・ライアン,2019,『監視文化の誕生――社会に監視される時代から、ひとびとが進んで監視する時代へ』青土社.

* 小笠原みどり(2020)「データと監視と私」GLOBE+ 連載.
https://globe.asahi.com/series/11029968

* 小笠原みどり(2020)「「感染追跡アプリ」を徹底検証！」(OurPlanet-TV 動画).
http://www.ourplanet-tv.org/?q=node/2495

* 荻上チキ、浜井浩一(2015)『新・犯罪論――「犯罪減少社会」でこれからすべきこと』現代人文社.

* 内田聖子(2020)「自治の極北　スーパーシティ構想と国家戦略特区」『世界』2020年6月号,岩波書店.

* ジグムント・バウマン＋デイヴィッド・ライアン,2013,『私たちが,すすんで監視し,監視される,この世界について――リキッド・サーベイランスをめぐる7章』青土社.
* シセラ・ボク,1997,『秘密と公開』法政大学出版局.
* アンドリュー・ガスリー・ファーガソン,2018,『監視大国アメリカ』原書房.

* 宮下紘,2021,『プライバシーという権利――個人情報はなぜ守られるべきか』(岩波新書),岩波書店.
* ブルース・シュナイアー,2016,『超監視社会――私たちのデータはどこまで見られているのか』草思社.
* 山本龍彦,2017,『プライバシーの権利を考える』信山社.

読書案内

2023-06-27T19:03:53Z

Taratta: /* 社会情報学 */

大学生に、または、大学生が、お勧めする本の情報をここに集めましょう。

大分類のジャンルを「== ジャンル名 ==」とし、小分類のジャンルを「=== ジャンル名 ===」として、どんどん追加してください。

== 大学生活のガイド ==

=== 学びのガイド ===

* 世界思想社編集部『'''大学生　学びのハンドブック ―― 勉強法がよくわかる! 5訂版'''』世界思想社, 2021.

ノートのとり方、レポートの書き方、ゼミ発表の仕方など、大学での学びに必要なスタディ・スキルを、イラストで具体例を示して解説している。
メールとSNSの違いや注意点についてのページなどがとても参考になる。

* 森口稔, 中山詢子『'''基礎からわかる書く技術'''』くろしお出版, 2019.

考える力を養い、わかりやすい文章を書くための教科書。メールの書き方や文例など詳しい。

== 小説 ==

町田その子『５２ヘルツのクジラたち』中央公論新社, 2020.

;Q: 読んだことのある人はいますか？　よかったら感想をお願いします。

== エッセイ ==

== 社会情報学 ==

原則として、日本語で比較的最近出版されたものの中から選びました。特に最後の「ハンドブック、辞典」は、項目ごとの参考文献や読書案内も大きな手掛かりになります。

=== 社会学 ===
* 友枝敏雄編,2021,『いまを生きるための社会学』丸善.

=== <span style="font-size:large">[[監視社会]]</span> ===
重要なテーマで文献が多いので独立項目としました。上のリンクを選択して進んでください。

=== 現代史 ===
* ティム・ワイナー,2011,『CIA秘録』上、下, 文藝春秋.
* ジョン・パーキンス,2007,『エコノミック・ヒットマン』東洋経済新報社.

=== 計量社会学、社会調査 ===
* マシュー・J. サルガニック,2019,『ビット・バイ・ビット――デジタル社会調査入門』有斐閣.
* 盛山和夫,2004,『社会調査法入門』有斐閣.
* 中山浩太郎,2019,『東京大学のデータサイエンティスト育成講座――Pythonで手を動かして学ぶデータ分析』マイナビ出版.
* アンソニー・ルーベン,2019,『統計的な？数字に騙されないための10の視点』すばる舎.

=== 現代情報社会 ===
* ジェイミー・バートレット,2018,『操られる民主主義――デジタル・テクノロジーはいかにして社会を破壊するか』草思社.
* マシュー・ロンゴ,2020,『国境の思想――ビッグデータ時代の主権・セキュリティ・市民』岩波書店.
* ビクター・マイヤー=ショーンベルガー,2019,『データ資本主義――ビッグデータがもたらす新しい経済』NTT出版.
* 浜田忠久・小野田美都江(2003)『インターネットと市民――NPO/NGOの時代に向けて』丸善

=== コミュニケーション論 ===
* 粉川一郎・江上節子編著(2011)『パブリックコミュニケーションの世界』北樹出版.

=== メディア ===
* 浪田陽子編,2021,『はじめてのメディア研究――「基礎知識」から「テーマの見つけ方」まで第2版』世界思想社.
* 水越伸・飯田豊・劉雪雁,2018,『メディア論』NHK出版
* 松浦さと子・小山帥人編(2008)『非営利放送とは何か』ミネルヴァ書房.
* 松浦さと子編著(2017)『日本のコミュニティ放送』晃洋書房
* 金山勉・津田正夫編(2011)『ネット時代のパブリック・アクセス』世界思想社

=== 情報倫理 ===
* 村田潔編著,2021,『情報倫理入門――ICT社会におけるウェルビーイングの探求』ミネルヴァ書房.

=== 情報と経済 ===
* エリック・A.ポズナー,2020,『ラディカル・マーケット――脱・私有財産の世紀』東洋経済新報社.

=== ゲーム理論 ===
* 鎌田雄一郎,2020,『16歳からのはじめてのゲーム理論――世の中の意思決定を解き明かす6.5個の物語』ダイヤモンド社.

=== コロナ禍と社会 ===
* ユヴァル・ノア・ハラリ,2020,『緊急提言パンデミック――寄稿とインタビュー』河出書房新社.
* スラヴォイ・ジジェク,2020,『パンデミック――世界をゆるがした新型コロナウイルス』(ele‐king books),Pヴァイン.
* 大林啓吾編,2021,『コロナの憲法学』弘文堂.

=== ハンドブック、辞典 ===
* 北川高嗣・須藤修・西垣通・浜田純一・吉見俊哉・米本昌平編,2002,『情報学事典』弘文堂.
* 吉見俊哉・花田達朗編,2004,『社会情報学ハンドブック』東大出版会.
* 早稲田大学ジャーナリズム教育研究所編,2013,『エンサイクロペディア現代ジャーナリズム』早稲田大学出版部.
* 読書猿,2020,『独学大全――絶対に「学ぶこと」をあきらめたくない人のための55の技法』ダイヤモンド社.

=== 他 ===
* 上西充子,2020,『国会をみよう――国会パブリックビューイングの試み』集英社.

== その他(分類不明) ==

[[Category:学習ガイド]]

Python実行例素数に関する計算

2023-06-22T07:29:08Z

Taratta:

実行例を示します。

<pre>
# 必要なモジュール、クラス、関数の読み込み(下の2行は場合によってはなくてもよい)
import matplotlib.pyplot as plt
import math

# 素数に印をつける(エラトステネスの篩)
n = 100
prime = [True for i in range(n+1)]
prime[1] = prime[0] = False
for i in range(2, n):
if prime[i]:
for j in range(2*i, n+1, i):
prime[j] = False

# 素数を列挙する
for p in range(n+1):
if prime[p]:
print(p, end=' ')

# n = 10000 としてエラトステネスの篩をやり直す

# 素数を列挙する(整形版)
column = 0
for p in range(n+1):
if prime[p]:
column += 1
if column % 10 == 0:
print(f'{p:6}')
else:
print(f'{p:6}', end='')

# 双子素数を列挙する
twin_primes = []
for p in range(n+1):
if prime[p]:
if prime[p+2]:
twin_primes.append([p, p+2])

print(twin_primes)

# 三つ子素数を列挙する
prime_triplets = []
for p in range(n+1):
if prime[p]:
if prime[p+2]:
if prime[p+6]:
prime_triplets.append([p, p+2, p+6])
elif prime[p+4]:
if prime[p+6]:
prime_triplets.append([p, p+4, p+6])

print(prime_triplets)

# 浜田の三つ組素数を列挙する
h_prime_trinity = []
for p in range(n+1):
if prime[p]:
if prime[p+6]:
if prime[p+12]:
h_prime_trinity.append([p, p+6, p+12])

print(h_prime_trinity)

# 100 以下の素数の数
sum(prime[1:101])

# 10000までの素数を求めた後、100ごと、あるいは1000ごとの素数の数を数えてグラフにする
num_prime = []
for i in range(100):
num_prime.append(sum(prime[i*100:(i+1)*100]))

print(num_prime)

plt.plot(num_prime)

num_prime = []
for i in range(10):
num_prime.append(sum(prime[i*1000:(i+1)*1000]))

plt.plot(num_prime)

</pre>

この他にも色々試して、追加してください。

[[Category:学習ガイド]]

Python のエラー

2023-05-30T22:14:38Z

Taratta: ページの作成:「Python のエラー・メッセージは英語で出力される。内容を理解するためには、その英語をひととおり読むことと、Python の文法の…」

Python のエラー・メッセージは英語で出力される。内容を理解するためには、その英語をひととおり読むことと、Python の文法の知識が要求される。メッセージ自体は短く易しい英語なので、敬遠せずしっかり読むことをお勧めする。

== 参考リンク ==

* [[https://aiacademy.jp/media/?p=912 Python 初心者必読！これだけは知っておきたいよくあるエラー10選【Python エラー一覧】]]
* [[https://note.nkmk.me/python-error-message/ Pythonの基本的なエラー一覧とその原因の確認方法]]

他に参考になるページがあれば追加していただきたい。

== 質問コーナー ==

遭遇したエラー・メッセージで意味がわからないものがあれば、ここに書き込んでいただきたい。他の人にも参考になる可能性が高い。

[[Category:学習ガイド]]

Python 基礎講座

2023-05-30T22:13:38Z

Taratta:

* [[Python 起動終了方法]]

* [[Python基本文法のまとめ]]

* if 文で条件分岐をする
** [[Python実行例_素数に関する計算]]

* 関数を使う
** [[Python実行例_関数を作る]]

* [[画像処理ライブラリPillow]]

*[[Pythonプログラム例]] 初心者が作りやすいプログラムの例を探すのに有益なウェブサイトを挙げる。

* [[Python のエラー]]

== お勧めテキスト ==

* 柴田淳, 2016,『みんなのPython 第4版』SBクリエイティブ.
* 森巧尚, 2017, 『Python 1年生体験してわかる！会話でまなべる！プログラミングのしくみ』翔泳社.

== Q&A コーナー ==

Python に関連して質問したいこと、困ったことを書いてください。

;Q:

;A:

;Q:

;A:

[[Category:学習ガイド]]

メインページ

2023-05-30T16:11:19Z

Taratta:

Python実行例素数に関する計算

2022-11-24T06:10:55Z

Taratta:

実行例を示します。

<pre>
# 必要なモジュール、クラス、関数の読み込み
import matplotlib.pyplot as plt
import math

# 素数に印をつける(エラトステネスの篩)
n = 100
prime = [True for i in range(n+1)]
prime[1] = prime[0] = False
for i in range(2, math.ceil(math.sqrt(n))):
# for i in range(2, n):
if prime[i]:
for j in range(2*i, n+1, i):
prime[j] = False

# 素数を列挙する
for p in range(n+1):
if prime[p]:
print(p, end=' ')

# n = 10000 としてエラトステネスの篩をやり直す

# 素数を列挙する(整形版)
column = 0
for p in range(n+1):
if prime[p]:
column += 1
if column % 10 == 0:
print(f'{p:6}')
else:
print(f'{p:6}', end='')

# 双子素数を列挙する
twin_primes = []
for p in range(n+1):
if prime[p]:
if prime[p+2]:
twin_primes.append([p, p+2])

print(twin_primes)

# 三つ子素数を列挙する
prime_triplets = []
for p in range(n+1):
if prime[p]:
if prime[p+2]:
if prime[p+6]:
prime_triplets.append([p, p+2, p+6])
elif prime[p+4]:
if prime[p+6]:
prime_triplets.append([p, p+4, p+6])

print(prime_triplets)

# 浜田の三つ組素数を列挙する
h_prime_trinity = []
for p in range(n+1):
if prime[p]:
if prime[p+6]:
if prime[p+12]:
h_prime_trinity.append([p, p+6, p+12])

print(h_prime_trinity)

# 100 以下の素数の数
sum(prime[1:101])

# 10000までの素数を求めた後、100ごと、あるいは1000ごとの素数の数を数えてグラフにする
num_prime = []
for i in range(100):
num_prime.append(sum(prime[i*100:(i+1)*100]))

print(num_prime)

plt.plot(num_prime)

num_prime = []
for i in range(10):
num_prime.append(sum(prime[i*1000:(i+1)*1000]))

plt.plot(num_prime)

</pre>

この他にも色々試して、追加してください。

[[Category:学習ガイド]]

Python実行例フィボナッチ数

2022-11-13T05:55:02Z

Taratta: ページの作成:「<pre> # フィボナッチ数 # F_0 = 0, F_1 = 1, F_n = F_{n-2} + F_{n-1} で定義される def fibo1(n): if (n == 0): return 0 elif (n == 1): r…」

<pre>
# フィボナッチ数
# F_0 = 0, F_1 = 1, F_n = F_{n-2} + F_{n-1} で定義される

def fibo1(n):
if (n == 0):
return 0
elif (n == 1):
return 1
else:
return fibo1(n-2)+fibo1(n-1)

# 自分自身を２回再帰呼び出ししているので、n が大きくなると
# かかる時間が指数関数的に増大する。
# fibo1(35)
# で答えが出るまでに 5 秒くらい。
# それより大きい数では飛躍的にかかる時間が長くなる。

# フィボナッチ数(if 文と for 文を使って)

def fibo2(n):
if (n == 0):
return 0
elif (n == 1):
return 1
else:
k0 = 0
k1 = 1
for i in range(2, n+1):
k2 = k1 + k0
k0 = k1
k1 = k2
return k2

# fibo2(100000)
# くらいでも一瞬で答えが出る

# フィボナッチ数(浜田の解法1)

# n が奇数の時、F_n = F_{(n+1)/2}^2 + F_{(n-1)/2}^2
# n が偶数の時、F_n = F_{n/2 + 1}^2 - F_{n/2 - 1}^2
# という性質を使う

def fibo3(n):
if (n == 0):
return 0
elif (n == 1):
return 1
elif (n%2 == 1):
return fibo2(n//2+1)**2 + fibo2(n//2)**2
else:
return fibo2(n//2+1)**2 - fibo2(n//2-1)**2

# フィボナッチ数(浜田の解法2)

# fibo3 では実は fibo2 を2回呼び出しているので余分に繰り返し
# 計算していることになるので、さらに改善できるはずである
# (効果が目に見えるのはよほど大きい n の場合になるが)。
# この関係式を繰り返し適用することにより、計算量オーダーをさらに
# 改善できることがわかる。
# 下に、fibo_i(n) という、隣り合うフィボナッチ数のペアを返す内部関数を
# 定義し、その内部関数を呼び出す形で fibo4(n) を定義する。

def fibo_i(n):
if (n == 0):
return [1, 0]
elif (n == 1):
return [0, 1]
elif (n == 2):
return [1, 1]
else:
l = fibo_i(n//2)
a = l[0]
b = l[1]
c = l[0]+l[1]
if (n%2 == 1):
return [c**2 - a**2, c**2 + b**2]
else:
return [b**2 + a**2, c**2 - a**2]

def fibo4(n):
if (n == 0):
return 0
elif (n == 1):
return 1
elif (n == 2):
return 1
else:
l = fibo_i(n//2)
a = l[0]
b = l[1]
c = l[0]+l[1]
if (n%2 == 1):
return c**2 + b**2
else:
return c**2 - a**2
</pre>

この他にも色々試して、追加してください。

[[Category:学習ガイド]]

Python実行例階乗

2022-11-13T05:54:06Z

Taratta: ページの作成:「<pre> # 階乗(再帰的定義) def kaijo(n): if (n == 0): return 1 else: return n * kaijo(n-1) # 階乗(for文を使って) def kaijo1(n): k…」

<pre>
# 階乗(再帰的定義)
def kaijo(n):
if (n == 0):
return 1
else:
return n * kaijo(n-1)

# 階乗(for文を使って)
def kaijo1(n):
k = 1
for i in range(1, n+1):
k = k * i
return k
</pre>

この他にも色々試して、追加してください。

[[Category:学習ガイド]]

Python実行例 BMI

2022-11-13T05:53:20Z

Taratta: ページの作成:「<pre> # 身長と体重から肥満度を示すBMIを計算する def bmi(mass, height): return mass / height**2 def calc_bmi(): mass = float(input("あなた…」

<pre>
# 身長と体重から肥満度を示すBMIを計算する

def bmi(mass, height):
return mass / height**2

def calc_bmi():
mass = float(input("あなたの体重は? (kg)"))
height_cm = float(input("あなたの身長は? (cm)"))
print(f'あなたの BMI は {bmi(mass, height_cm / 100):.2f} です。')

calc_bmi()

# コード追加
def calc_bmi():
mass = float(input("あなたの体重は? (kg)"))
height_cm = float(input("あなたの身長は? (cm)"))
bmi_value = bmi(mass, height_cm / 100)
if bmi_value < 18.5:
bmi_type = "やせ体型"
elif bmi_value < 25:
bmi_type = "標準体型"
else:
bmi_type = "肥満体型"
print(f'あなたの BMI は {bmi(mass, height_cm / 100):.2f} です。')
print(f"あなたは {bmi_type} です。")

#### 発展学習 ####
# BMI について調べてみよう。
# BMI の改良版について調べ、対応する関数を作ってみよう。
</pre>

この他にも色々試して、追加してください。

[[Category:学習ガイド]]

Python実行例関数を作る

2022-11-13T05:50:34Z

Taratta: 内容を「実行例を示します。 * Python実行例_BMI (肥満度計算) * Python実行例_階乗 * Python実行例_フィボナッチ数この他にも色々試…」で置換

実行例を示します。

* [[Python実行例_BMI]] (肥満度計算)
* [[Python実行例_階乗]]
* [[Python実行例_フィボナッチ数]]

この他にも色々試して、追加してください。

[[Category:学習ガイド]]

Python実行例関数を作る

2022-11-13T05:46:20Z

Taratta: ページの作成:「実行例を示します。 <pre> # 身長と体重から肥満度を示すBMIを計算する def bmi(mass, height): return mass / height**2 def calc_bmi(): ma…」

実行例を示します。

<pre>
# 身長と体重から肥満度を示すBMIを計算する

def bmi(mass, height):
return mass / height**2

def calc_bmi():
mass = float(input("あなたの体重は? (kg)"))
height_cm = float(input("あなたの身長は? (cm)"))
print(f'あなたの BMI は {bmi(mass, height_cm / 100):.2f} です。')

calc_bmi()

# コード追加
def calc_bmi():
mass = float(input("あなたの体重は? (kg)"))
height_cm = float(input("あなたの身長は? (cm)"))
bmi_value = bmi(mass, height_cm / 100)
if bmi_value < 18.5:
bmi_type = "やせ体型"
elif bmi_value < 25:
bmi_type = "標準体型"
else:
bmi_type = "肥満体型"
print(f'あなたの BMI は {bmi(mass, height_cm / 100):.2f} です。')
print(f"あなたは {bmi_type} です。")

#### 発展学習 ####
# BMI について調べてみよう。
# BMI の改良版について調べ、対応する関数を作ってみよう。

# 階乗(再帰的定義)
def kaijo(n):
if (n == 0):
return 1
else:
return n * kaijo(n-1)

# 階乗(for文を使って)
def kaijo1(n):
k = 1
for i in range(1, n+1):
k = k * i
return k

# フィボナッチ数
# F_0 = 0, F_1 = 1, F_n = F_{n-2} + F_{n-1} で定義される

def fibo1(n):
if (n == 0):
return 0
elif (n == 1):
return 1
else:
return fibo1(n-2)+fibo1(n-1)

# 自分自身を２回再帰呼び出ししているので、n が大きくなると
# かかる時間が指数関数的に増大する。
# fibo1(35)
# で答えが出るまでに 5 秒くらい。
# それより大きい数では飛躍的にかかる時間が長くなる。

# フィボナッチ数(if 文と for 文を使って)

def fibo2(n):
if (n == 0):
return 0
elif (n == 1):
return 1
else:
k0 = 0
k1 = 1
for i in range(2, n+1):
k2 = k1 + k0
k0 = k1
k1 = k2
return k2

# fibo2(100000)
# くらいでも一瞬で答えが出る

# フィボナッチ数(浜田の解法1)

# n が奇数の時、F_n = F_{(n+1)/2}^2 + F_{(n-1)/2}^2
# n が偶数の時、F_n = F_{n/2 + 1}^2 - F_{n/2 - 1}^2
# という性質を使う

def fibo3(n):
if (n == 0):
return 0
elif (n == 1):
return 1
elif (n%2 == 1):
return fibo2(n//2+1)**2 + fibo2(n//2)**2
else:
return fibo2(n//2+1)**2 - fibo2(n//2-1)**2

# フィボナッチ数(浜田の解法2)

# fibo3 では実は fibo2 を2回呼び出しているので余分に繰り返し
# 計算していることになるので、さらに改善できるはずである
# (効果が目に見えるのはよほど大きい n の場合になるが)。
# この関係式を繰り返し適用することにより、計算量オーダーをさらに
# 改善できることがわかる。
# 下に、fibo_i(n) という、隣り合うフィボナッチ数のペアを返す内部関数を
# 定義し、その内部関数を呼び出す形で fibo4(n) を定義する。

def fibo_i(n):
if (n == 0):
return [1, 0]
elif (n == 1):
return [0, 1]
elif (n == 2):
return [1, 1]
else:
l = fibo_i(n//2)
a = l[0]
b = l[1]
c = l[0]+l[1]
if (n%2 == 1):
return [c**2 - a**2, c**2 + b**2]
else:
return [b**2 + a**2, c**2 - a**2]

def fibo4(n):
if (n == 0):
return 0
elif (n == 1):
return 1
elif (n == 2):
return 1
else:
l = fibo_i(n//2)
a = l[0]
b = l[1]
c = l[0]+l[1]
if (n%2 == 1):
return c**2 + b**2
else:
return c**2 - a**2
</pre>

この他にも色々試して、追加してください。

[[Category:学習ガイド]]

Python 基礎講座

2022-11-13T05:45:40Z

Taratta:

* [[Python 起動終了方法]]

* [[Python基本文法のまとめ]]

* if 文で条件分岐をする
** [[Python実行例_素数に関する計算]]

* 関数を使う
** [[Python実行例_関数を作る]]

* [[画像処理ライブラリPillow]]

*[[Pythonプログラム例]] 初心者が作りやすいプログラムの例を探すのに有益なウェブサイトを挙げる。

== お勧めテキスト ==

* 柴田淳, 2016,『みんなのPython 第4版』SBクリエイティブ.
* 森巧尚, 2017, 『Python 1年生体験してわかる！会話でまなべる！プログラミングのしくみ』翔泳社.

== Q&A コーナー ==

Python に関連して質問したいこと、困ったことを書いてください。

;Q:

;A:

;Q:

;A:

[[Category:学習ガイド]]

Python 基礎講座

2022-11-13T01:39:12Z

Taratta:

* [[Python 起動終了方法]]

* [[Python基本文法のまとめ]]

* if 文で条件分岐をする
** [[Python実行例_素数に関する計算]]

* [[画像処理ライブラリPillow]]

*[[Pythonプログラム例]] 初心者が作りやすいプログラムの例を探すのに有益なウェブサイトを挙げる。

== お勧めテキスト ==

* 柴田淳, 2016,『みんなのPython 第4版』SBクリエイティブ.
* 森巧尚, 2017, 『Python 1年生体験してわかる！会話でまなべる！プログラミングのしくみ』翔泳社.

== Q&A コーナー ==

Python に関連して質問したいこと、困ったことを書いてください。

;Q:

;A:

;Q:

;A:

[[Category:学習ガイド]]

Python基本文法のまとめ

2022-11-13T01:38:34Z

Taratta: ページの作成:「Python基本文法についてまとめたページを紹介します。分量の目安として、A4 用紙に印刷した場合のおおよそのページ数を示し…」

Python基本文法についてまとめたページを紹介します。分量の目安として、A4 用紙に印刷した場合のおおよそのページ数を示します。追加記入を推奨します。

* 蛇による人間のためのブログ
[https://viasnake.com/cheat-sheet-of-basic-python-grammar/ Pythonの基本的な文法をまとめたチートシート的な何か]
(4ページ)

* Massa
[https://crieit.net/posts/Python-5e92867415fa6 超速! Python基礎文法集]
(4ページ)

* ＠IT
[https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2001/10/news018.html ［Pythonチートシート］(第1回) 基本要素編]
(8ページ)

* web学習日記
[https://nana205.hatenablog.com/entry/2019/06/14/021655 Python基本文法まとめチートシート]
(8ページ)

[[Category:学習ガイド]]

Python 応用講座

2022-11-13T01:34:57Z

Taratta:

* [[Python 起動終了方法]]

* [[Python基本文法のまとめ]]

* [[画像処理ライブラリPillow]]

*[[Pythonプログラム例]] 初心者が作りやすいプログラムの例を探すのに有益なウェブサイトを挙げる。

== お勧めテキスト ==

* 柴田淳, 2016, 『みんなのPython 第4版』SBクリエイティブ.
* Lubanovic, Bill, 『入門 Python 3 第2版』オライリージャパン.
* van Rossum, Guido, 『Pythonチュートリアル第4版』オライリージャパン.
* Al Sweigart,2017,『退屈なことはPythonにやらせよう――ノンプログラマーにもできる自動化処理プログラミング』オライリー・ジャパン(2023年1月、第2版刊行予定).

== Q&A コーナー ==

Python に関連して質問したいこと、困ったことを書いてください。

;Q:

;A:

;Q:

;A:

[[Category:学習ガイド]]

タッチタイピング

2022-11-09T08:14:47Z

Taratta:

キーの印字に視線を移すことなくキーボードを使うこと。その重要な役目は、キー入力で肩が凝らないようにすることである。

* 怠け者の練習法
# ホームポジションに指を置く。
# キーボードを見ないでタイプする。間違えた時だけ見る。
* お勧め練習法
# タイピングの教科書を使う。
# タイピングの練習ソフトを使う。

;Q: タッチタイピングの練習にいい教材を教えてください。

;A: [[寿司打]]がおすすめです

[[Category:学習ガイド]]

Excelノウハウ

2022-11-03T01:54:37Z

Taratta: /* 操作方法 */

Excelに関するノウハウをここに集めたいと思います。皆さんぜひ追加書き込みしてください。

== お勧めのウェブサイト ==

* [https://excel-design-dr.com/ Excel医ブログ]

==操作方法==

{| class="wikitable"
|+ ショートカットキー一覧
! !! 操作 !! 結果 !! 別の方法
|-
! 1
| 「Ctrl+C」 || コピー
|-
! 2
| 「Ctrl+V」 || 貼り付け
|-
! 3
| 「Ctrl+X」 || 切り取り
|-
! 4
| 「Ctrl+Z」 || 元に戻す
|-
! 5
| 「Ctrl+Y」 || 元に戻すを戻す ||「Ctrl+Shift+Z」
|-
! 6
| 「Ctrl+A」 || 全てを選択
|-
! 7
| 「Ctrl+F」 || 検索
|-
! 8
| 「Tab」 || 次の項目へ移動
|-
! 9
| 「Shift+Tab」 || 目の項目に移動
|-
! 10
| 「Ctrl+P」 || 印刷する
|-
! 11
| 「Shift+クリック」 || 範囲を選択
|-
! 12
| 「無変換」 || カタカナに変換 || 「F7」
|-
! 13
| 「Alt+←」 || 前に戻る
|-
! 14
| 「Alt+→」 || 先に進む
|-
! 15
| 「Alt+F4」 || ウィンドウを閉じる || 「Ctrl+W」
|-
! 16
| 「Ctrl+S」 || 上書き保存
|-
! 17
| 「Ctrl+Shift+S」 || 名前をつけて保存
|-
! 18
| 「Ctrl+B」 || テキストを太文字に
|-
! 19
| 「Ctrl+I」 || テキストを斜体に
|-
! 20
| 「Ctrl+U」 || テキストに下線を
|-
|}

コメント: これは役に立つ。ありがたい。

[[Category:学習ガイド]]

Python 応用講座

2022-10-23T03:18:07Z

Taratta:

* [[Python 起動終了方法]]

* [[画像処理ライブラリPillow]]

*[[Pythonプログラム例]] 初心者が作りやすいプログラムの例を探すのに有益なウェブサイトを挙げる。

== お勧めテキスト ==

* 柴田淳, 2016, 『みんなのPython 第4版』SBクリエイティブ.
* Lubanovic, Bill, 『入門 Python 3 第2版』オライリージャパン.
* van Rossum, Guido, 『Pythonチュートリアル第4版』オライリージャパン.
* Al Sweigart,2017,『退屈なことはPythonにやらせよう――ノンプログラマーにもできる自動化処理プログラミング』オライリー・ジャパン(2023年1月、第2版刊行予定).

== Q&A コーナー ==

Python に関連して質問したいこと、困ったことを書いてください。

;Q:

;A:

;Q:

;A:

[[Category:学習ガイド]]

Python実行例素数に関する計算

2022-10-23T03:17:18Z

Taratta: ページの作成:「実行例を示します。 <pre> # 必要なモジュール、クラス、関数の読み込み import matplotlib.pyplot as plt import math # 素数に印をつける(…」

実行例を示します。

<pre>
# 必要なモジュール、クラス、関数の読み込み
import matplotlib.pyplot as plt
import math

# 素数に印をつける(エラトステネスの篩)
n = 100
prime = [True for i in range(n+1)]
prime[1] = prime[0] = False
for i in range(2, math.ceil(math.sqrt(n)):
# for i in range(2, n):
if prime[i]:
for j in range(2*i, n+1, i):
prime[j] = False

# 素数を列挙する
for p in range(n+1):
if prime[p]:
print(p, end=' ')

# n = 10000 としてエラトステネスの篩をやり直す

# 素数を列挙する(整形版)
column = 0
for p in range(n+1):
if prime[p]:
column += 1
if column % 10 == 0:
print(f'{p:6}')
else:
print(f'{p:6}', end='')

# 双子素数を列挙する
twin_primes = []
for p in range(n+1):
if prime[p]:
if prime[p+2]:
twin_primes.append([p, p+2])

print(twin_primes)

# 三つ子素数を列挙する
prime_triplets = []
for p in range(n+1):
if prime[p]:
if prime[p+2]:
if prime[p+6]:
prime_triplets.append([p, p+2, p+6])
elif prime[p+4]:
if prime[p+6]:
prime_triplets.append([p, p+4, p+6])

print(prime_triplets)

# 浜田の三つ組素数を列挙する
h_prime_trinity = []
for p in range(n+1):
if prime[p]:
if prime[p+6]:
if prime[p+12]:
h_prime_trinity.append([p, p+6, p+12])

print(h_prime_trinity)

# 100 以下の素数の数
sum(prime[1:101])

# 10000までの素数を求めた後、100ごと、あるいは1000ごとの素数の数を数えてグラフにする
num_prime = []
for i in range(100):
num_prime.append(sum(prime[i*100:(i+1)*100]))

print(num_prime)

plt.plot(num_prime)

num_prime = []
for i in range(10):
num_prime.append(sum(prime[i*1000:(i+1)*1000]))

plt.plot(num_prime)

</pre>

この他にも色々試して、追加してください。

[[Category:学習ガイド]]

Python 基礎講座

2022-10-23T03:16:30Z

Taratta:

* [[Python 起動終了方法]]

* if 文で条件分岐をする
** [[Python実行例_素数に関する計算]]

* [[画像処理ライブラリPillow]]

*[[Pythonプログラム例]] 初心者が作りやすいプログラムの例を探すのに有益なウェブサイトを挙げる。

== お勧めテキスト ==

* 柴田淳, 2016,『みんなのPython 第4版』SBクリエイティブ.
* 森巧尚, 2017, 『Python 1年生体験してわかる！会話でまなべる！プログラミングのしくみ』翔泳社.

== Q&A コーナー ==

Python に関連して質問したいこと、困ったことを書いてください。

;Q:

;A:

;Q:

;A:

[[Category:学習ガイド]]

メインページ

2022-10-22T03:52:28Z

Taratta: /* 役に立つページ */

画像処理ライブラリPillow-図形描画実行例

2022-10-22T03:31:41Z

Taratta: ページの作成:「実行例を示します。 <pre> # インストール済みの確認 pip list Pillow # インストールされていない場合は、 pip install Pillow # 必要な…」

実行例を示します。

<pre>
# インストール済みの確認
pip list Pillow

# インストールされていない場合は、
pip install Pillow

# 必要なモジュール、クラス、関数の読み込み
from PIL import Image, ImageDraw
import matplotlib.pyplot as plt

# カラーの画像データ（Imageオブジェクト）の作成
img = Image.new('RGB', (500, 300), (255, 255, 255))

# ImageDrawオブジェクトの作成
draw = ImageDraw.Draw(img)

# 矩形（四角形）
draw.rectangle([100, 100, 300, 200], fill=None, outline=(255, 255, 0), width=1)
plt.imshow(img)

# 楕円、円
draw.ellipse([100, 100, 200, 200], fill=None, outline="#ff0000", width=1)
plt.imshow(img)

draw.ellipse([100, 100, 200, 125], fill=None, outline="#00ff00", width=1)
plt.imshow(img)

# 正ｎ角形
draw.regular_polygon((250, 150, 100), 3, rotation=0, fill=None, outline=(0, 255, 255))
plt.imshow(img)

</pre>

この他にも色々試して、追加してください。

== 関連項目 ==

* [[画像処理ライブラリPillow]]

[[Category:学習ガイド]]

画像処理ライブラリPillow

2022-10-22T03:31:06Z

Taratta: /* 図形の描画 */

Python の画像処理ライブラリ。

== 使い方 ==
最初に
<pre>from PIL import Image</pre>
または
<pre>from PIL import Image, ImageDraw</pre>
などとして、ライブラリを読み込む。
デフォルト(初期設定)では作成した画像はカレントディレクトリに画像ファイルとして保存され、OS 標準のアプリケーション(Windows では「フォト」など)を使用して表示されるが、Jupyter上で画像を表示したい場合は、
<pre>import matplotlib.pyplot as plt</pre>
として matplotlib.pyplot を読み込んでおいて、
<pre>plt.imshow([画像])</pre>
を実行すれば Jupyter の中に画像が表示される。

== 図形の描画 ==

下記のページが参考になる。

* [https://imagingsolution.net/program/python/pillow/drawing_lines_circles_shapes/ 【Python/Pillow】線や円などの図形の描画]

[[画像処理ライブラリPillow-図形描画実行例]]

== 画像処理 ==

下記のページが参考になる。

* [https://note.nkmk.me/python-pillow-basic/ Pythonの画像処理ライブラリPillow(PIL)の使い方]

* [https://reffect.co.jp/python/python-pillow Python Pillowを利用して画像処理を行ってみよう]

* [https://www.sejuku.net/blog/62599 Pythonの画像処理ライブラリpillowの使い方をわかりやすく解説！]

* [https://hashikake.com/Pillow Pythonで一気に画像編集できるPillowを使った画像処理のチートシート]

* [https://myafu-python.com/syntax/library/pillow/ 画像処理ライブラリの使い方（Pillow）]

* [https://imagingsolution.net/category/program/python/pillow/ Pillow(PIL)] (この下に多数の記事あり)

[[画像処理ライブラリPillow-画像処理実行例]]

== アニメーション ==

下記のページが参考になる。

* [https://note.nkmk.me/python-pillow-gif/ Python, PillowでアニメーションGIFを作成、保存]

== 参考書籍 ==
* Bill Lubanovic 『入門 Python 3 第2版』オライリー・ジャパン, 2021. (p.580 - 584)
* 森巧尚『Python自動化簡単レシピ ―― Excel・Word・PDFなどの面倒なデータ処理をサクッと解決』翔泳社, 2022. (p.309 - 344)

[[Category:学習ガイド]]

画像処理ライブラリPillow-画像処理実行例

2022-10-22T03:23:29Z

Taratta:

実行例を示します。

<pre>
# インストール済みの確認
pip list Pillow

# インストールされていない場合は、
pip install Pillow

# 必要なモジュール、クラス、関数の読み込み
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt

# 画像ファイルを読み込み。(ファイル名を例えば "cat.png" とする)
img = Image.open('cat.png')

# フォーマット、サイズ（幅、高さ）、モードなどのメタ情報を取得。
print(img.format, img.size, img.mode)

# OSデフォルトのソフトで画像を表示。
img.show()
# 失敗することがある。「ファイルが移動されたか、名前が変更されたようです。」
# などと表示される。その場合は次に示すように Jupyter 上で表示する。

# Jupyter上で画像を表示
plt.imshow(img)

# 横幅を指定して画像をリサイズする。(幅を例えば 160 とする)
width = 160
height = width * img.height // img.width
img_resized = img.resize((width, height))
img_resized.save('cat-s.png')

# 画布を定義し、作成する。
canvas_width = 1000
canvas_height = 750
canvas = Image.new('RGB', (canvas_width, canvas_height), (255, 255, 255))

# リサイズした画像を貼り付ける。
canvas.paste(img_resized, (420, 590))
# または変数を使って、
canvas.paste(img_resized, ((canvas_width - width) // 2, canvas_height - height))
plt.imshow(canvas)
</pre>

この他にも色々試して、追加してください。

== 関連項目 ==

* [[画像処理ライブラリPillow]]

[[Category:学習ガイド]]

画像処理ライブラリPillow

2022-10-22T03:14:33Z

Taratta: /* 画像処理 */

Python の画像処理ライブラリ。

== 使い方 ==
最初に
<pre>from PIL import Image</pre>
または
<pre>from PIL import Image, ImageDraw</pre>
などとして、ライブラリを読み込む。
デフォルト(初期設定)では作成した画像はカレントディレクトリに画像ファイルとして保存され、OS 標準のアプリケーション(Windows では「フォト」など)を使用して表示されるが、Jupyter上で画像を表示したい場合は、
<pre>import matplotlib.pyplot as plt</pre>
として matplotlib.pyplot を読み込んでおいて、
<pre>plt.imshow([画像])</pre>
を実行すれば Jupyter の中に画像が表示される。

== 図形の描画 ==

下記のページが参考になる。

* [https://imagingsolution.net/program/python/pillow/drawing_lines_circles_shapes/ 【Python/Pillow】線や円などの図形の描画]

== 画像処理 ==

下記のページが参考になる。

* [https://note.nkmk.me/python-pillow-basic/ Pythonの画像処理ライブラリPillow(PIL)の使い方]

* [https://reffect.co.jp/python/python-pillow Python Pillowを利用して画像処理を行ってみよう]

* [https://www.sejuku.net/blog/62599 Pythonの画像処理ライブラリpillowの使い方をわかりやすく解説！]

* [https://hashikake.com/Pillow Pythonで一気に画像編集できるPillowを使った画像処理のチートシート]

* [https://myafu-python.com/syntax/library/pillow/ 画像処理ライブラリの使い方（Pillow）]

* [https://imagingsolution.net/category/program/python/pillow/ Pillow(PIL)] (この下に多数の記事あり)

[[画像処理ライブラリPillow-画像処理実行例]]

== アニメーション ==

下記のページが参考になる。

* [https://note.nkmk.me/python-pillow-gif/ Python, PillowでアニメーションGIFを作成、保存]

== 参考書籍 ==
* Bill Lubanovic 『入門 Python 3 第2版』オライリー・ジャパン, 2021. (p.580 - 584)
* 森巧尚『Python自動化簡単レシピ ―― Excel・Word・PDFなどの面倒なデータ処理をサクッと解決』翔泳社, 2022. (p.309 - 344)

[[Category:学習ガイド]]

画像処理ライブラリPillow-画像処理実行例

2022-10-22T03:13:12Z

Taratta: Taratta がページ「画像処理ライブラリPillow実行例」を「画像処理ライブラリPillow-画像処理実行例」に、リダイレクトを残さずに移動しました

画像処理ライブラリPillow-画像処理実行例

2022-10-22T02:50:03Z

画像処理ライブラリPillow

2022-10-22T02:44:47Z

Taratta: /* 画像処理 */

Python の画像処理ライブラリ。

== 使い方 ==
最初に
<pre>from PIL import Image</pre>
または
<pre>from PIL import Image, ImageDraw</pre>
などとして、ライブラリを読み込む。
デフォルト(初期設定)では作成した画像はカレントディレクトリに画像ファイルとして保存され、OS 標準のアプリケーション(Windows では「フォト」など)を使用して表示されるが、Jupyter上で画像を表示したい場合は、
<pre>import matplotlib.pyplot as plt</pre>
として matplotlib.pyplot を読み込んでおいて、
<pre>plt.imshow([画像])</pre>
を実行すれば Jupyter の中に画像が表示される。

== 図形の描画 ==

下記のページが参考になる。

* [https://imagingsolution.net/program/python/pillow/drawing_lines_circles_shapes/ 【Python/Pillow】線や円などの図形の描画]

== 画像処理 ==

下記のページが参考になる。

* [https://note.nkmk.me/python-pillow-basic/ Pythonの画像処理ライブラリPillow(PIL)の使い方]

* [https://reffect.co.jp/python/python-pillow Python Pillowを利用して画像処理を行ってみよう]

* [https://www.sejuku.net/blog/62599 Pythonの画像処理ライブラリpillowの使い方をわかりやすく解説！]

* [https://hashikake.com/Pillow Pythonで一気に画像編集できるPillowを使った画像処理のチートシート]

* [https://myafu-python.com/syntax/library/pillow/ 画像処理ライブラリの使い方（Pillow）]

* [https://imagingsolution.net/category/program/python/pillow/ Pillow(PIL)] (この下に多数の記事あり)

[[画像処理ライブラリPillow実行例]]

== アニメーション ==

下記のページが参考になる。

* [https://note.nkmk.me/python-pillow-gif/ Python, PillowでアニメーションGIFを作成、保存]

== 参考書籍 ==
* Bill Lubanovic 『入門 Python 3 第2版』オライリー・ジャパン, 2021. (p.580 - 584)
* 森巧尚『Python自動化簡単レシピ ―― Excel・Word・PDFなどの面倒なデータ処理をサクッと解決』翔泳社, 2022. (p.309 - 344)

[[Category:学習ガイド]]

画像処理ライブラリPillow

2022-10-22T02:41:52Z

Taratta:

Python の画像処理ライブラリ。

== 使い方 ==
最初に
<pre>from PIL import Image</pre>
または
<pre>from PIL import Image, ImageDraw</pre>
などとして、ライブラリを読み込む。
デフォルト(初期設定)では作成した画像はカレントディレクトリに画像ファイルとして保存され、OS 標準のアプリケーション(Windows では「フォト」など)を使用して表示されるが、Jupyter上で画像を表示したい場合は、
<pre>import matplotlib.pyplot as plt</pre>
として matplotlib.pyplot を読み込んでおいて、
<pre>plt.imshow([画像])</pre>
を実行すれば Jupyter の中に画像が表示される。

== 図形の描画 ==

下記のページが参考になる。

* [https://imagingsolution.net/program/python/pillow/drawing_lines_circles_shapes/ 【Python/Pillow】線や円などの図形の描画]

== 画像処理 ==

下記のページが参考になる。

* [https://note.nkmk.me/python-pillow-basic/ Pythonの画像処理ライブラリPillow(PIL)の使い方]

* [https://reffect.co.jp/python/python-pillow Python Pillowを利用して画像処理を行ってみよう]

* [https://www.sejuku.net/blog/62599 Pythonの画像処理ライブラリpillowの使い方をわかりやすく解説！]

* [https://hashikake.com/Pillow Pythonで一気に画像編集できるPillowを使った画像処理のチートシート]

* [https://myafu-python.com/syntax/library/pillow/ 画像処理ライブラリの使い方（Pillow）]

* [https://imagingsolution.net/category/program/python/pillow/ Pillow(PIL)] (この下に多数の記事あり)

== アニメーション ==

下記のページが参考になる。

* [https://note.nkmk.me/python-pillow-gif/ Python, PillowでアニメーションGIFを作成、保存]

== 参考書籍 ==
* Bill Lubanovic 『入門 Python 3 第2版』オライリー・ジャパン, 2021. (p.580 - 584)
* 森巧尚『Python自動化簡単レシピ ―― Excel・Word・PDFなどの面倒なデータ処理をサクッと解決』翔泳社, 2022. (p.309 - 344)

[[Category:学習ガイド]]

Python 応用講座

2022-10-19T07:56:49Z

Taratta:

* [[Python 起動終了方法]]

* [[画像処理ライブラリPillow]]

*[[Pythonプログラム例]]

== お勧めテキスト ==

* 柴田淳, 2016, 『みんなのPython 第4版』SBクリエイティブ.
* Lubanovic, Bill, 『入門 Python 3 第2版』オライリージャパン.
* van Rossum, Guido, 『Pythonチュートリアル第4版』オライリージャパン.
* Al Sweigart,2017,『退屈なことはPythonにやらせよう――ノンプログラマーにもできる自動化処理プログラミング』オライリー・ジャパン(2023年1月、第2版刊行予定).

== Q&A コーナー ==

Python に関連して質問したいこと、困ったことを書いてください。

;Q:

;A:

;Q:

;A:

[[Category:学習ガイド]]

Python 基礎講座

2022-10-19T07:56:30Z

Taratta:

* [[Python 起動終了方法]]

* [[画像処理ライブラリPillow]]

*[[Pythonプログラム例]]

== お勧めテキスト ==

* 柴田淳, 2016,『みんなのPython 第4版』SBクリエイティブ.
* 森巧尚, 2017, 『Python 1年生体験してわかる！会話でまなべる！プログラミングのしくみ』翔泳社.

== Q&A コーナー ==

Python に関連して質問したいこと、困ったことを書いてください。

;Q:

;A:

;Q:

;A:

[[Category:学習ガイド]]

Pythonプログラム例

2022-10-19T07:55:33Z

Taratta: ページの作成:「初心者が作りやすいプログラムの例を探すのに有益なウェブサイトを挙げる。使ってみた人はその感想を、また他に有益な情…」

初心者が作りやすいプログラムの例を探すのに有益なウェブサイトを挙げる。使ってみた人はその感想を、また他に有益な情報源があれば追記して紹介していただきたい。

* [https://gadgelaun.com/?p=19479 Python初心者にできること・作れるもの4選！サクッと作ってみよう！]
** スクレイピング
** 画像処理
** Excel自動化
** TODOアプリ作成

が挙げられている。

* [https://toukei-lab.com/python-can Pythonでできること7選！コード例をまじえて解説！]
** データ集計・加工・描画
** 機械学習を使った回帰・分類
** WEBスクレイピング
** データベース操作
** API連携
** 自動化
** Webアプリケーション開発

が挙げられている。

* [https://python.atelierkobato.com/source_code/ Python ソースコード一覧]

* [https://style.potepan.com/articles/20179.html Python入門用サンプルコード集コピペで実行結果を確認しながら学習する方法]

* [https://kredo.jp/media/python-sample-code/ 【ジャンル別】Pythonのサンプルコードを手軽に利用できる参考サイト8+2選！]

[[Category:学習ガイド]]

Python 応用講座

2022-10-16T02:58:34Z

Taratta:

* [[Python 起動終了方法]]

* [[画像処理ライブラリPillow]]

== お勧めテキスト ==

* 柴田淳, 2016, 『みんなのPython 第4版』SBクリエイティブ.
* Lubanovic, Bill, 『入門 Python 3 第2版』オライリージャパン.
* van Rossum, Guido, 『Pythonチュートリアル第4版』オライリージャパン.
* Al Sweigart,2017,『退屈なことはPythonにやらせよう――ノンプログラマーにもできる自動化処理プログラミング』オライリー・ジャパン(2023年1月、第2版刊行予定).

== Q&A コーナー ==

Python に関連して質問したいこと、困ったことを書いてください。

;Q:

;A:

;Q:

;A:

[[Category:学習ガイド]]

Python 基礎講座

2022-10-16T02:58:30Z

Taratta:

* [[Python 起動終了方法]]

* [[画像処理ライブラリPillow]]

== お勧めテキスト ==

* 柴田淳, 2016,『みんなのPython 第4版』SBクリエイティブ.
* 森巧尚, 2017, 『Python 1年生体験してわかる！会話でまなべる！プログラミングのしくみ』翔泳社.

== Q&A コーナー ==

Python に関連して質問したいこと、困ったことを書いてください。

;Q:

;A:

;Q:

;A:

[[Category:学習ガイド]]

画像処理ライブラリPillow

2022-10-16T02:58:15Z

Taratta: ページの作成:「Python の画像処理ライブラリ。 == 使い方 == 最初に <pre>from PIL import Image</pre> または <pre>from PIL import Image, ImageDraw</pre> などとし…」

Python の画像処理ライブラリ。

== 使い方 ==
最初に
<pre>from PIL import Image</pre>
または
<pre>from PIL import Image, ImageDraw</pre>
などとして、ライブラリを読み込む。
デフォルト(初期設定)では作成した画像はカレントディレクトリに画像ファイルとして保存され、OS 標準のアプリケーション(Windows では「フォト」など)を使用して表示されるが、Jupyter上で画像を表示したい場合は、
<pre>import matplotlib.pyplot as plt</pre>
として matplotlib.pyplot を読み込んでおいて、
<pre>plt.imshow([画像])</pre>
を実行すれば Jupyter の中に画像が表示される。

== 図形の描画 ==

下記のページが参考になる。

* [https://imagingsolution.net/program/python/pillow/drawing_lines_circles_shapes/ 【Python/Pillow】線や円などの図形の描画]

== 画像処理 ==

下記のページが参考になる。

* [https://note.nkmk.me/python-pillow-basic/ Pythonの画像処理ライブラリPillow(PIL)の使い方]

* [https://reffect.co.jp/python/python-pillow Python Pillowを利用して画像処理を行ってみよう]

* [https://www.sejuku.net/blog/62599 Pythonの画像処理ライブラリpillowの使い方をわかりやすく解説！]

* [https://hashikake.com/Pillow Pythonで一気に画像編集できるPillowを使った画像処理のチートシート]

* [https://myafu-python.com/syntax/library/pillow/ 画像処理ライブラリの使い方（Pillow）]

* [https://imagingsolution.net/category/program/python/pillow/ Pillow(PIL)] (この下に多数の記事あり)

== アニメーション ==

下記のページが参考になる。

* [https://note.nkmk.me/python-pillow-gif/ Python, PillowでアニメーションGIFを作成、保存]

[[Category:学習ガイド]]

Python 起動終了方法

2022-10-11T23:29:09Z

Taratta:

Windows での方法を説明します。Mac、UNIX系など他の OS での方法も付け加えていただけるとありがたいです。

以下の説明は、パソコンの環境によっては異なる場合があります。たとえば、コマンドサーチパス（PATH）に置かれていないコマンドはコマンド名だけでは起動できず、フルパスを指定する必要があります。

== ターミナルから起動する方法 ==

Python プログラム等が存在するディレクトリで起動する方法は、エクスプローラーでそのディレクトリを開き、アドレスバーにコマンド名を入力して［Enter］キーを押すことである。指定したコマンドが、エクスプローラーで開いているフォルダをカレントフォルダとして開く。

* cmd と入力して［Enter］キーを押すと、とコマンドプロンプトが起動する。
* powershell と入力して［Enter］キーを押すと、Windows PowerShell が起動する。
* python と入力して［Enter］キーを押すと、Python のインタラクティブシェル(対話型シェル)が起動する。
* idle と入力して［Enter］キーを押すと、IDLE (Python 統合開発環境)が起動する。
* jupyter notebook と入力して［Enter］キーを押すと、Jupyter Notebook が起動する。

== Anaconda から起動する方法 ==

Anaconda がインストールされているパソコンの場合、スタートメニューから Anaconda のグループの「Anaconda Prompt」「Jupyter Notebook」等を起動する。

== コードの保存方法 ==

Jupyter Notebook に書いたコードを保存するには、「File」→「Download as」から「Python(.py)」を選ぶと、Notebook に書かれたコードを Python のスクリプトファイルとしてダウンロードできる(『みんなの Python 第4版』p.42)。

== 終了する方法 ==

インタラクティブシェルを終了するには、どの OS にも共通の方法は、
<pre>
quit()
</pre>
と入力して［Enter］キーを押すことである。また、Windows では Ctr+Z を押し、Mac や UNIX 系では Ctr+D を押してもよい。

[[Category:学習ガイド]]

Python 応用講座

2022-10-11T23:28:44Z

Taratta:

* [[Python 起動終了方法]]

== お勧めテキスト ==

* 柴田淳, 2016, 『みんなのPython 第4版』SBクリエイティブ.
* Lubanovic, Bill, 『入門 Python 3 第2版』オライリージャパン.
* van Rossum, Guido, 『Pythonチュートリアル第4版』オライリージャパン.
* Al Sweigart,2017,『退屈なことはPythonにやらせよう――ノンプログラマーにもできる自動化処理プログラミング』オライリー・ジャパン(2023年1月、第2版刊行予定).

== Q&A コーナー ==

Python に関連して質問したいこと、困ったことを書いてください。

;Q:

;A:

;Q:

;A:

[[Category:学習ガイド]]

Python 基礎講座

2022-10-11T23:28:12Z

Taratta:

* [[Python 起動終了方法]]

== お勧めテキスト ==

* 柴田淳, 2016,『みんなのPython 第4版』SBクリエイティブ.
* 森巧尚, 2017, 『Python 1年生体験してわかる！会話でまなべる！プログラミングのしくみ』翔泳社.

== Q&A コーナー ==

Python に関連して質問したいこと、困ったことを書いてください。

;Q:

;A:

;Q:

;A:

[[Category:学習ガイド]]

Python 起動終了方法

2022-10-11T01:26:17Z

Taratta:

Python 応用講座

2022-10-02T13:46:07Z

Taratta:

Python 基礎講座

2022-10-02T13:45:02Z

Taratta:

つれづれウィキ - 利用者の投稿記録 [ja]

画像処理ライブラリPillow-Colabでの画像表示

画像処理ライブラリPillow

Python における CSVファイルの扱い

Python 応用講座

画像処理ライブラリPillow-Colabでの図形描画実行例

画像処理ライブラリPillow-Colabでの図形描画実行例

画像処理ライブラリPillow

メインページ

監視社会

読書案内

Python実行例 素数に関する計算

Python のエラー

Python 基礎講座

メインページ

Python実行例 素数に関する計算

Python実行例 フィボナッチ数

Python実行例 階乗

Python実行例 BMI

Python実行例 関数を作る

Python実行例 関数を作る

Python 基礎講座

Python 基礎講座

Python基本文法のまとめ

Python 応用講座

タッチタイピング

Excelノウハウ

Python 応用講座

Python実行例 素数に関する計算

Python 基礎講座

メインページ

画像処理ライブラリPillow-図形描画実行例

画像処理ライブラリPillow

画像処理ライブラリPillow-画像処理実行例

画像処理ライブラリPillow

画像処理ライブラリPillow-画像処理実行例

画像処理ライブラリPillow-画像処理実行例

画像処理ライブラリPillow

画像処理ライブラリPillow

Python 応用講座

Python 基礎講座

Pythonプログラム例

Python 応用講座

Python 基礎講座

画像処理ライブラリPillow

Python 起動終了方法

Python 応用講座

Python 基礎講座

Python 起動終了方法

Python 応用講座

Python 基礎講座

Python実行例素数に関する計算

Python実行例素数に関する計算

Python実行例フィボナッチ数

Python実行例階乗

Python実行例関数を作る

Python実行例関数を作る

Python実行例素数に関する計算