【raytracing】LensとThickLensの使い方と焦点の取得方法[Python]

raytracing 前回、raytracingライブラリで光源の設定：サイズ、位置、角度、光源数、光線数の変更を紹介しました。 今回はraytracingライブラリでLensとThickLensの使い方と焦点の取得方法を紹介します。 それ

【raytracing】光源の設定：サイズ、位置、角度、光源数、光線数の変更[Python]

raytracing 前回、光線追跡（レイトレーシング）ができるraytracingライブラリの光学設計の基本を紹介しました。 今回はraytracingライブラリで光源の設定方法（サイズ、位置、角度、本数）を紹介します。 基本となるプログ

【raytracing】光線追跡（レイトレーシング）ができるraytracingライブラリの光学設計の基本[Python]

raytracing 前回、レンズなどの光学系の光線追跡（レイトレーシング）ができるraytracingライブラリを紹介しました。 今回はraytracingライブラリの光学設計の基本を見ていきましょう。 もととするプログラムとして前回紹介

【raytracing】レンズなどの光学系の光線追跡（レイトレーシング）ができるraytracingライブラリ[Python]

raytracing 前回、Pythonで数値の桁数や小数点以下の桁数を取得したり、指数表示に変換する方法を紹介しました。 今回はレンズなどの光学系の光線追跡（レイトレーシング）ができるraytracingライブラリを紹介します。 それでは

【Python基礎】数値の桁数や小数点以下の桁数を取得したり、指数表示に変換する方法

桁数の取得と指数表示への変換 前回、matplotlibのpcolormeshで数値の範囲が大幅に異なる2種類のプロットを同時に表示する方法を紹介しました。 今回は数値の桁数や小数点以下の桁数を取得したり、指数表示に変換する方法を紹介します

【matplotlib】pcolormeshで数値の範囲が大幅に異なる2種類のプロットを同時に表示する方法[Python]

【Python基礎】Jupyter NotebookのブラウザをGoogle Choromeに変更する方法[Python]

Jupyter Notebook 前回、Pandasで累積和と累積積を求める方法、さらに累積平均値を求める方法を紹介しました。 今回はJupyter NotebookのブラウザをGoogle Choromeに変更する方法を紹介します。 それ

【Pandas】累積和と累積積を求める方法、さらに累積平均値を求める方法[Python]

Pandas 前回、Pandasで行データを追加する際に出るエラー「IndexError: iloc cannot enlarge its target object」の対処法を紹介しました。 今回はPandasで各行までの累積和と累積積を

【Pandas】行データを追加する際に出るエラー「IndexError: iloc cannot enlarge its target object」の対処法[Python]

Pandas 前回、NumPyでマスクした配列を扱うmaモジュールを紹介しました。 今回はPandasでデータを追加する際に出るエラー「iloc cannot enlarge its target object」の対処法を紹介します。 それ

【NumPy】マスクした配列を扱うmaモジュール[Python]

NumPy 前回、正規化されたsinc関数を返すnp.sincを紹介しました。 今回はNumPyでマスクした配列を扱うmaモジュールを紹介します。 それでは始めていきましょう。 配列の要素にマスクするとは まず配列の要素にマスクするとはどう

【NumPy】正規化されたsinc関数を返すnp.sinc[Python]

NumPy 前回、matplotlibのstep関数で階段状のグラフを作成する方法を紹介しました。 今回は正規化されたsinc関数を返すnp.sincを紹介します。 それでは始めていきましょう。 np.sinc np.sicを使うにはXの値

【matplotlib】step関数で階段状のグラフを作成する方法[Python]

matplotlib 前回、matplotlibのstairs関数でステップワイズグラフ（階段状のグラフ）を作成する方法を紹介しました。 今回はmatplotlibのstep関数で階段状のグラフを作成する方法を紹介します。 それでは始めてい

【matplotlib】stairs関数でステップワイズグラフ（階段状のグラフ）を作成する方法[Python]

matplotlib 前回、matplotlibのベクトル場を表示するquiverを紹介しました。 今回はmatplotlibのstairs関数でステップワイズグラフ（階段状のグラフ）を作成する方法を紹介します。 それでは始めていきましょう

【matplotlib】ベクトル場を表示するquiver[Python]

matplotlib 前回、matplotlibで風データ（風向、風速）をプロットするbarbsを紹介しました。 今回はmatplotlibでベクトル場を表示するquiverを紹介します。 それでは始めていきましょう。 matplotlib

【matplotlib】風データ（風向、風速）をプロットするbarbs[Python]

matplotlib 前回、NumPyで配列の形状を変えるブロードキャスト（np.broadcast_to、np.broadcast_arrays）を紹介しました。 今回はmatplotlibで風データ（風向、風速）をプロットするbarbs

【NumPy】配列の形状を変えるブロードキャスト（np.broadcast_to、np.broadcast_arrays）[Python]

NumPy 前回、NumPyでndarrayを分割するsplit、array_split、hsplit、vsplit、dsplitを紹介しました。 今回はNumPyで配列の形状を変えるブロードキャスト（np.broadcast_to、np.

【NumPy】ndarrayを分割するsplit、array_split、hsplit、vsplit、dsplit[Python]

NumPy 前回、Pandasのgroupbyでキーによるグルーピングをして統計値を算出する方法を紹介しました。 今回はNumPyでndarrayを分割するsplit、array_split、hsplit、vsplit、dsplitを紹介し

【Pandas】groupbyでキーによるグルーピングをして統計値を算出する方法[Pandas]

Pandas 前回、matplotlibで積み上げの折れ線グラフを作成する方法（plt.stackplot）を紹介しました。 今回、Pandasのgroupbyでキーによるグルーピングをして統計値を算出する方法を紹介します。 まずPanda

【matplotlib】積み上げの折れ線グラフを作成する方法（plt.stackplot）[Python]

matplotlib 前回、matplotlibのspecgramを使って時間周波数解析をする方法を紹介しました。 今回はmatplotlibで積み上げの折れ線グラフを作成する方法（plt.stackplot）を紹介します。 matplot

【matplotlib】specgramを使って時間周波数解析をする方法[Python]

matplotlib 前回、NumPyでヒストグラムのビンを任意に作成する方法（np.ditigize）を紹介しました。 今回はmatplotlibのspecgramを使って時間周波数解析をする方法を紹介します。 時間周波数解析に関してはS

【NumPy】ヒストグラムのビンを任意に作成する方法（np.ditigize）[Python]

NumPy 前回、NumPyで配列を連結する方法（np.hstack、np.vstack、np.dstack、np.concatenate、np.block）を紹介しました。 今回はNumPyでヒストグラムのビンを任意に作成する方法（np.

【NumPy】配列を連結する方法（np.hstack、 np.vstack、np.dstack、np.stack、np.concatenate、np.block）[Python]

NumPy 前回、SciPyでscipy.fftによる高速フーリエ変換の方法を紹介しました。 今回、NumPyで配列を連結する方法（np.hstack、np.vstack、np.dstack、np.concatenate、np.block）

【SciPy】scipy.fftによる高速フーリエ変換[Python]

SciPy 前回、NumPyでπや角度とラジアンの変換、三角関数（sin、cos、tan）、逆三角関数（arcsin、arccos、arctan）の計算方法を紹介しました。 SciPyのscipy.fftによる高速フーリエ変換の仕方を紹介し

【NumPy】πや角度とラジアンの変換、三角関数（sin、cos、tan）、逆三角関数（arcsin、arccos、arctan）の計算方法[Python]

NumPy 前回、NumPyで配列を繰り返し並べ、タイル状にするnp.tileを紹介しました。 今回はNumPyでπや角度とラジアンの変換、三角関数（sin、cos、tan）、逆三角関数（arcsin、arccos、arctan）の計算方法

【NumPy】配列を繰り返し並べ、タイル状にするnp.tile[Python]

NumPy 前回、matplotlibで等高線図を表示するplt.contourを紹介しました。 今回はNumPyで配列を繰り返し並べ、タイル状にするnp.tileを紹介します。 それでは始めていきましょう。 np.tileの基本的な使い方

【matplotlib】等高線図を表示する方法（plt.contour）[Python]

matplotlib 前回、matplotlibでイベントプロット（eventplot）を描く方法を紹介しました。 今回はmatplotlibのplt.contourで等高線図を表示する方法を紹介します。 それでは始めていきましょう。 必要

【matplotlib】イベントプロット（eventplot）を描く方法[Python]

matplotlib 前回、NumPyでリストの要素を任意の最大値・最小値内の数値に丸めるclipという関数を紹介しました。 今回はmatplotlibでイベントの発生を線で可視化するイベントプロット（イベントプロット）を紹介します。 それ

【NumPy】リストの要素を任意の最大値・最小値内の数値に丸めるclip[Python]

NumPy 前回、アルファベットのリストを作成する方法を紹介しました。 今回はNumPyのリストの要素を任意の最大値・最小値内の数値に丸めるclipという関数を紹介します。 それでは始めていきましょう。 clip clipの使い方としては「

【Python基礎】アルファベットのリストを作成する方法

アルファベットのリスト 前回、NumPyのargsortでソートの方法を変えた場合の処理時間の計測結果を紹介しました。 今回はアルファベットのリストを作成する方法を紹介します。 アルファベットのリストが必要な場合、最も単純に準備する方法とし

【NumPy】argsortでソートの方法を変えた場合の処理時間[Python]

NumPy 前回、重複のないランダムな数値のリストを作成する方法を紹介しました。 今回はNumPyのargsortでソートの方法を変えた場合の処理時間を検討したので、その結果を紹介します。 それでは始めていきましょう。 元の配列がすでにソー

【NumPy】重複のないランダムな数値のリストを作成する方法[Python]

NumPy 前回、NumPyで多次元配列をソートしてそのインデックスを返すargsortを紹介しました。 今回はNumPyを使って重複のないランダムな数値のリストを作成する方法を紹介します。 通常、NumPyの乱数ジェネレータを使ってランダ

【NumPy】多次元配列をソートしてそのインデックスを返すargsort[Python]

NumPy 前回、NumPyでリスト内の整数をカウント（ただし負の数は除く）するbincountを紹介しました。 今回はNumPyで多次元配列をソートしてそのインデックスを返すargsortを紹介します。 それでは始めていきましょう。 ar

【NumPy】リスト内の整数をカウント（ただし負の数は除く）するbincount[Python]

NumPy 前回、離散データを表示するステムプロット（stem plot）を紹介しました。 今回はリスト内の整数をカウント（ただし負の数は除く）するbincountを紹介します。 それでは始めていきましょう。 bincountの使い方と特徴

【matplotlib】離散データを表示するステムプロット（stem plot）[Python]

matplotlib 前回、ヒストグラム用のガウス分布（正規分布）に従うランダムな値のリストを複数生成する方法を紹介しました。 今回はmatplotlibで離散データを表示するステムプロット（stem plot）を紹介します。 それでは始め

【Python基礎】ヒストグラム用のガウス分布（正規分布）に従うランダムな値のリストを複数生成する方法

ランダムな値のリスト 前回、Pythonのmatplotlibでバイオリンプロット（Violin Plot）を描く方法を紹介しました。 今回はヒストグラム用のガウス分布（正規分布）に従うランダムな値のリストを複数生成する方法を紹介します。

【matplotlib】バイオリンプロット（Violin Plot）を描く方法[Python]

matplotlib 前回、PythonのNumPyで任意の平均・標準誤差をもつガウス分布（正規分布）を作る方法を紹介しました。 今回はmatplotlibでバイオリンプロット（Violin Plot）を描く方法を紹介します。 それでは始め

【NumPy】任意の平均・標準誤差をもつガウス分布（正規分布）を作る方法[Python]

NumPy 前回、itertoolsのdropwhile、takewhile、filterfalse、starmapの使い方を紹介しました。 今回はNumPyを使って任意の平均・標準誤差をもつガウス分布（正規分布）を作る方法を紹介します。

【itertools】dropwhile、takewhile、filterfalse、starmapの使い方[Python]

itertools 前回、リスト内の要素に一つ以上真（True）が含まれるかどうか確認するany関数を紹介しました。 今回はitertoolsのdropwhile、takewhile、filterfalse、starmapの使い方を紹介しま

【Python基礎】リスト内の要素に一つ以上真（True）が含まれるかどうか確認するany関数

any関数 前回、リスト内の要素が全て真（True）か確認するall関数を紹介しました。 今回はリスト内の要素に一つでも真（True）が含まれるかどうかを確認するany関数を紹介します。 それでは始めていきましょう。 any関数の基礎 an

【Python基礎】リスト内の要素が全て真（True）か確認するall関数

all関数 前回、matplotlibでPIL（Pillow）とBytesIOを使ってGIFアニメーションを作成する方法を紹介しました。 今回はリスト内の要素が全てTrueか確認するall関数を紹介します。 それでは始めていきましょう。 a

【matplotlib】PIL（Pillow）とBytesIOを使ってGIFアニメーションを作成する方法[Python]

matplotlib 前回、リスト内包表記の変わった使い方を紹介しました。 今回はPIL（Pillow）とBytesIOを使ってGIFアニメーションを作成する方法を紹介します。 ちなみに前にmatplotlibのグラフを一度pngに保存して

【Python】リスト内包表記の変わった使い方

リスト内包表記 前回、enumerate関数の変わった使い方（開始値指定、奇数・偶数インデックスに分割、インデックスをキーとする辞書を作成）を紹介しました。 今回はリスト内包表記の変わった使い方を紹介します。 まずリスト内包表記ですが、こん

【Python基礎】enumerate関数の変わった使い方（開始値指定、奇数・偶数インデックスに分割、インデックスをキーとする辞書を作成）

enumerate 前回、itertoolsの文字列のイテレータであるchain、compress、islice、pairwise、zip_longestを紹介しました。 今回はenumerate関数の変わった使い方として開始値指定したり、

【itertools】文字列のイテレータであるchain、compress、islice、pairwise、zip_longest[Python]

itertools 前回、itertoolsでリストの値の累積和や他の累積計算値を取得する関数accumulateを紹介しました。 今回はitertoolsの中の文字列のイテレータであるchain、compress、islice、pairw

【itertools】リストの値の累積和や他の累積計算値を取得する関数accumulate[Python]

functools 前回、functoolsで特定の関数の一部の引数を固定した新しい関数を作る方法（functools.partial）を紹介しました。 今回はitertoolsでリストの値の累積和や他の累積計算値を取得する関数accumu

【functools】特定の関数の一部の引数を固定した新しい関数を作る方法（functools.partial）[Python]

functools 前回、itertoolsの無限イテレータcount、cycle、repeatを紹介しました。 今回はfunctoolsのpartialを使って特定の関数の一部の引数を固定した新しい関数を作る方法を紹介します。 関数の一部

【itertools】無限イテレータcount、cycle、repeat[Python]

itertools 前回、functoolsのreduce関数を使ってリスト内の全要素の計算値を取得する方法を紹介しました。 今回はitertoolsの無限イテレータcount、cycle、repeatを紹介します。 どれも普通に使ってしま

【functools】reduce関数を使ってリスト内の全要素の計算値を取得する方法[Python]

functools 前回、自作関数を使ってリストや辞書から条件を満たす要素を抽出するfilter関数を紹介しました。 今回はfunctoolsのreduce関数を使ってリスト内の全要素の計算値を取得する方法を紹介します。 ここでいう計算値と

【Python基礎】自作関数を使ってリストや辞書から条件を満たす要素を抽出するfilter関数

filter関数 前回、Pandasでisinと==を使って特定の値の要素を抽出する方法を紹介しました。 今回は自作関数を使ってリストや辞書から条件を満たす要素を抽出するfilter関数を紹介します。 例えば0から9までの数値のリストから5

【Pandas】isinと==で特定の値の要素を抽出する方法[Python]

Pandas 前回、NumPyを使って多変量正規分布に従う乱数を取得する方法（np.random.multivariate_normal）を紹介しました。 今回はPandasでisinと==で特定の値の要素を抽出する方法を紹介します。 それ

【NumPy】多変量正規分布に従う乱数を取得する方法（np.random.multivariate_normal）[Python]

NumPy 前回、Pythonのmatplotlibで2つのヒストグラムをhist2dを使って2次元カラープロットで表示する方法を紹介しました。 今回はNumPyを使って多変量正規分布に従う乱数を取得する方法（np.random.multi

【matplotlib】2つのヒストグラムをhist2dを使って2次元カラープロットで表示する方法[Python]

matplolib 前回、PyAutoGUIを使って自動でスクリーンショットを撮影する方法を紹介しました。 今回はmatplotlibの2つのヒストグラムをhist2dを使って2次元カラープロットで表示する方法を紹介します。 まずは2つのヒ

【Python基礎】PyAutoGUIで自動でスクリーンショットを撮影する方法

PyAutoGUI 前回は、SciPyやPandasを使ってグラフの歪度（左右非対称具合）と尖度（尖り具合）を取得する方法を紹介を紹介しました。 今回はPyAutoGUIを使って自動でスクリーンショットを撮影する方法を紹介します。 それでは

【SciPy, Pandas】グラフの歪度（左右の非対称具合）と尖度（尖り具合）を取得する方法[Python]

SciPy, Pandas 前回、Pythonのmatplotlibで、xlim、ylim、set_xlim、set_ylimを使ってグラフエリアの最大値、最小値を取得する方法を紹介しました。 今回はSciPyやPandasを使ってグラフの

【matplotlib】xlim、ylim、set_xlim、set_ylimでグラフエリアの最大値、最小値を取得する方法[Python]

matplotlib 前回、PythonのNumPyでndarrayから複数のインデックスを指定し複数の要素を一度に取得する方法を紹介しました。 今回はmatplotlibでxlim、ylimを使ってグラフエリアの最大値、最小値を取得する方

【NumPy】ndarrayから複数のインデックスを指定し複数の要素を一度に取得する方法[Python]

NumPy 前回、PythonのOpenCVで画像に大きなノイズ（むしろ塗りつぶし）を入れる方法を紹介しました。 今回はNumPyのndarrayを使って複数のインデックスを指定し、複数の要素を一度に取得する方法を紹介します。 それでは始め

【OpenCV】画像に大きなノイズ（むしろ塗りつぶし）を入れる方法[Python]

OpenCV 前回、PythonのOpenCVを使って白黒、またはRGBのノイズを入れる方法、そして砂嵐ノイズを入れる方法を紹介しました。 前回は1ピクセルのノイズを画像に入れましたが、今回は画像に大きなノイズ（むしろ塗りつぶし）を入れる方

【OpenCV】画像に白黒、またはRGBのノイズを入れる方法、そして砂嵐ノイズを入れる方法[Python]

OpenCV 前回、PythonのOpenCVでfilter2Dを使って画像をアンシャープマスキング（鮮鋭化）する方法を紹介しました。 今回はOpenCVで画像に白黒、またはRGBのノイズを入れる方法、そして砂嵐ノイズを入れる方法を紹介しま

【OpenCV】filter2Dを使って画像をアンシャープマスキング（鮮鋭化）する方法[Python]

OpenCV 前回、4種のノイズ除去フィルタ（blue、GaussianBlur、medianBlur、birateralFilter）の使い方（画像のぼかし、平滑化）を紹介しました。 今回は画像の鮮鋭化（知らなかったのですがアンシャープマ

【OpenCV】4種のノイズ除去フィルタ（blue、GaussianBlur、medianBlur、birateralFilter）の使い方（画像のぼかし、平滑化）[Python]

OpenCV 前回、PythonのOpenCVで画像データをR（赤）、G（緑）、B（青）のデータに分離する方法を紹介しました。 今回もOpenCVネタで4種のノイズ除去フィルタ（blue、GaussianBlur、medianBlur、bi

【OpenCV】画像データをR（赤）、G（緑）、B（青）のデータに分離する方法[Python]

OpenCV 前回、太陽電池解析用ライブラリSolcoreを使って太陽光、LED光、レーザー光、ハロゲン光（熱光源、黒体放射）のスペクトルをグラフ化する方法を紹介しました。 今回はOpenCVを使って画像データをR（赤）、G（緑）、B（青）

【Solcore】太陽電池解析用ライブラリSolcoreを使って太陽光、LED光、レーザー光、ハロゲン光（熱光源、黒体放射）のスペクトルをグラフ化する方法[Python]

Solcore 前回、Pythonのitertoolsを使った組み合わせ、順列、そして複数のリストの要素の総組み合わせの作成方法を紹介しました。 今回は太陽電池解析用ライブラリSolcoreを使って太陽光、LED光、レーザー光、ハロゲン光の

【Python基礎】itertoolsを使った組み合わせ、順列、そして複数のリストの要素の総組み合わせの作成方法

itertools 前回、例外処理try...exceptで強制的に例外を発生させるraiseの使い方を紹介しました。 今回はPythonでitertoolsを使った組み合わせ、順列、そして複数のリストの要素の総組み合わせの作成方法を紹介し

【Python基礎】例外処理try…exceptで強制的に例外を発生させるraiseの使い方

例外処理 前回、Pythonの列挙型enumの使い方を紹介しました。 今回は例外処理try...except文で強制的に例外を発生させるraiseの使い方を紹介します。 それでは始めていきましょう。 raise 例えばこんなプログラムがあっ

【Python基礎】列挙型enumの使い方

列挙型Enum 前回、for文やwhile文でループ（繰り返し）の先頭に戻るcontinueを紹介しました。 今回はPythonの列挙型enumの使い方を紹介します。 列挙型とはなんぞやということからですが、Python Docsによると「

【Python基礎】for文やwhile文でループ（繰り返し）の先頭に戻るcontinue

continue 前回、「#（シャープ）」や「'''（クォーテーション）」でコメントアウトする方法を紹介しました。 今回はfor文やwhile文でループ（繰り返し）の先頭に戻るcontinueを紹介します。 それでは始めていきましょう。 ル

【Python基礎】「#（シャープ）」や「”’（クォーテーション）」でコメントアウトする方法

コメントアウト 前回、Pandasのread_csvでcsvファイルを読み込んだ際の読み込む列の指定方法を紹介しました。 今回はPythonでコメントアウトする方法を紹介します。 コメントアウトとはプログラム上にプログラムとしては実行されな

【Pandas】read_csvでcsvファイルを読み込んだ際の読み込む列の指定方法[Python]

Pandas 前回、lmfitでフィッティング精度を上げられるかもしれない4つの方法を紹介しました。 今回はPandasのread_csvでcsvファイルを読み込んだ際の読み込む列の指定方法を紹介します。 まずは読み込むcsvファイルをこん

【lmfit】フィッティング精度を上げられるかもしれない4つの方法[Python]

lmfit 前回、再帰処理を使って積立の複利計算をする方法を紹介しました。 今回はlmfitでフィッティング精度を上げられるかもしれない4つの方法を紹介します。 ちなみにlmfitに関してはこちらの記事で紹介していますので、よかったらどうぞ

【Python基礎】再帰処理を使って積立の複利計算をしてみた

再帰処理 前回、再帰処理の回数を大幅に減らす方法を紹介しました。 今回は再帰処理を使って積立の複利計算をしてみたので紹介します。 ではでは始めていきましょう。 金利X％で毎月Y円、Z年積み立てた時の総額は？ まずは再帰処理を使わずに、金利X

【Python基礎】再帰処理の回数を大幅に減らす方法

再帰処理 前回、Pythonで再帰処理を使って面積を指定したガウス分布を作成する方法を紹介しました。 今回は前回の再帰処理を使って、再帰処理の回数を大幅に減らす方法を紹介します。 ちなみに前回の再帰処理のプログラムを少し変えて、経過を表示す

【Python基礎】再帰処理を使って面積を指定したガウス分布を作成する方法

再帰処理 前回、PythonのMatplotlibでadd_subplotを使って複数のグラフを一括で表示する方法を紹介しました。 今回は再帰処理を使って面積を指定したガウス分布を作成する方法を紹介します。 まずガウス分布ですが、こちらの記

【matplotlib】add_subplotを使って複数のグラフを一括で表示する方法[Python]

Matplotlib 前回、PythonのMatplotlibで指数表記になってしまった軸のラベルを整数表記に戻す方法と強制的に指数表記にする方法を紹介しました。 今回はMatplotlibでadd_subplotを使って複数のグラフを一括

【matplotlib】指数表記になってしまった軸のラベルを整数表記に戻す方法と強制的に指数表記にする方法[Python]

Matplotlib 前回、PythonのMatplotlibでpcolormeshのカラーバーの範囲を設定する方法と正規化（ノーマライズ）する方法を紹介しました。 今回はMatplotlibで指数表記になってしまった軸のラベルを整数表記に

【matplotlib】pcolormeshのカラーバーの範囲を設定する方法と正規化（ノーマライズ）する方法[Python]

Matplotlib 前回、PythonのSciPyでintegrate.quadを使って積分する方法を紹介しました。 今回はpcolormeshのカラーバーの範囲を設定する方法と正規化（ノーマライズ）する方法を紹介します。 まずはpcol

【SciPy】integrate.quadを使って積分する方法[Python]

SciPy 前回、RDkitでデータベースから化合物の構造情報を取得し描画する方法を紹介しました。 今回はSciPyのintegrate.quadを使って積分する方法を紹介します。 それでは始めていきましょう。 integrate.quad

【RDkit】データベースから化合物の構造情報を取得し描画する方法[Python]

【RDkit】化合物の分子構造を描画する方法[Python]

RDkit 前回、PythonのNumPyでndarrayの要素をソートするsort関数を紹介しました。 今回は化合物を扱うためのライブラリです。 化合物を取り扱う研究者にとって面倒なのがパワーポイントなどで化合物の分子構造を見せること。

【NumPy】ndarrayの要素をソートするsort関数[Python]

NumPy 前回、Pythonで1次元リストを指定した個数ずつに分割した2次元リストに変換する方法を紹介しました。 今回はNumPyでndarrayの要素をソートするsort関数を紹介します。 それでは始めていきましょう。 通常のリストのソ

【Python基礎】1次元リストを指定した個数ずつに分割した2次元リストに変換する方法

リスト 前回、Pythonで小数を10進数として正しく扱うことができるDecimalモジュールを紹介しました。 今回は1次元リストの要素を指定した個数ずつに分割した2次元リストに変換する方法を紹介します。 それでは始めていきましょう。 リス

【Python基礎】小数を10進数として正しく扱うことができるDecimalモジュール

Decimal 前回、Pythonで小数や整数を四捨五入するround関数を紹介しました。 今回は小数を10進数として正しく扱うことができるDecimalモジュールを紹介します。 ちなみにDecimal自体が10進数という意味です。 まずな

【Python基礎】小数や整数を四捨五入するround関数

round関数 前回、Pythonのpptxでパワーポイントに同じサイズの複数の画像を整列させて貼り付ける方法を紹介しました。 今回は小数や整数を四捨五入（偶数丸め）をするround関数の性質を紹介していきます。 それでは始めていきましょう

【pptx】パワーポイントに同じサイズの複数の画像を整列させて貼り付ける方法[Python]

pptx 前回、Pythonのpptxを使ってPythonでパワーポイントを操作する方法としてプレゼンテーション、スライドの作成、画像の貼り付け方法を紹介しました。 今回はpptxを使ってパワーポイントに同じサイズの複数の画像を整列させて貼

【pptx】Pythonでパワーポイントを操作する方法：プレゼンテーション、スライドの作成、画像の貼り付け[Python]

pptx 前回、PythonのPandasでデータフレーム内の行列のデータ、もしくはデータフレームをリストに変換する方法を紹介しました。 今回はPythonでパワーポイントを操作できるpptxでプレゼンテーション、スライドの作成方法、画像の

【Pandas】データフレーム内の行列のデータ、もしくはデータフレームをリストに変換する方法[Python]

Pandas 前回、PythonのPandasで列方向にデータを追加する方法を紹介しました。 今回はPandasでデータフレーム内の行列のデータ、もしくはデータフレームをリストに変換する方法を紹介します。 まずは今回使用するデータフレームを

【Pandas】列方向にデータを追加する方法[Python]

Pandas 前回、Pandasで行方向にデータを追加する方法を紹介しました。 今回はPandasで列方向にデータを追加する方法を紹介します。 それでは始めていきましょう。 df[列名]でデータを追加 データフレームに列としてデータを追加す

【Pandas】行方向にデータを追加する方法[Python]

Pandas 前回、Pythonでリストから辞書を作成する方法を紹介しました。 今回はPandasで行方向にデータを追加する方法を紹介します。 それでは始めていきましょう。 行方向にデータを追加する方法 Pandasで行方向にデータを追加す

【Python基礎】リストから辞書を作成する方法

リスト 前回、Pythonのmatplotlibで2軸グラフで表示する軸の値を指定する方法と軸の値を回転させる方法を紹介しました。 今回はリストから辞書を作成する方法を紹介します。 それでは始めていきましょう。 リストから辞書を作成する方法

【matplotlib】2軸グラフで表示する軸の値を指定する方法と軸の値を回転させる方法[Python]

matplotlib 前回、Pythonのmatplotlibで軸の値に特定の値を表示する方法、軸の値に文字列や日付を指定する方法を紹介しました。 今回はmatplotlibの2軸グラフで表示する軸の値を指定する方法と軸の値を回転させる方法

【matplotlib】軸の値に特定の値を表示する方法、軸の値に文字列や日付を指定する方法[Python]

matplotlib 前回、PythonのSciPyのcurve_fitでパラメータの範囲を指定する方法を紹介しました。 今回はmatplotlibで軸の値に特定の値を表示する方法、軸の値に文字列や日付を指定する方法を紹介します。 というこ

【SciPy】curve_fitでパラメータの範囲を指定する方法[Python]

SciPy 前回、Pythonのlmfitで左右非対称のフォークト関数のモデルSkewedVoigtModelの使い方を紹介しました。 今回はSciPyのcurve_fitでパラメータの範囲を指定する方法を紹介します。 まず今回フィッティン

【lmfit】左右非対称のフォークト関数のモデルSkewedVoigtModelを試してみた[Python]

lmfit 前回、Pythonのlmfitで複数のピークが混ざったグラフに対してピークフィッティングする方法を紹介しました。 今回は左右非対称のフォークト関数モデルSkewedVoigtModelを試してみます。 実は前に左右非対称のフォー

【lmfit】複数のピークが混ざったグラフに対してピークフィッティングする方法[Python]

lmfit 前回、Pythonのlmfitライブラリを使ったガウス関数、ローレンツ関数、フォークト関数の分布の表示とピークフィッティングの方法と結果の表示方法を紹介しました。 今回はlmfitライブラリを使って、複数のピークが混ざったグラフ

【lmfit】lmfitを使ったガウス関数、ローレンツ関数、フォークト関数の分布の表示とピークフィッティングの方法と結果の表示[Python]

lmfit 前回、PythonのNumPyでリスト内の要素で条件に合った要素のインデックスを取得したり、置換するnp.whereを紹介しました。 今回はlmfitというライブラリを導入して、各種関数による分布の表示やピークフィッティングを行

【NumPy】リスト内の要素で条件に合った要素のインデックスを取得したり、置換するnp.where[Python]

NumPy 前回、PythonのNumPyで数値の正負を判別・取得するnp.sign、np.signbitを紹介しました。 今回はNumPyでリスト内の要素で条件に合った要素のインデックスを取得したり、置換するnp.whereを紹介します。

【NumPy】数値の正負を判別・取得するnp.sign、np.signbit[Python]

NumPy 前回、PythonのNumPyで正負の値に対し1、または0を返すヘヴィサイドの階段関数（np.heavside）を紹介しました。 今回はNumPyで数値の正負を判別・取得するnp.sign、np.signbitを紹介します。 そ

【NumPy】正負の値に対し1、または0を返すヘヴィサイドの階段関数（np.heavside）[Python]

NumPy 前回、Pythonのmatplotlibでガウス分布とローレンツ分布を合わせたフォークト関数(voigt)の作成方法と左右非対称化の方法を紹介しました。 今回はNumPyで正負の値に対し1、または0を返すヘヴィサイドの階段関数（

【matplotlib】ガウス分布とローレンツ分布を合わせたフォークト関数(voigt)の作成方法と左右非対称化の方法[Python]

matplotlib 前回、Pythonのmatplotlibでピークを境に左右の形状が非対称な分布の作成方法を紹介しました。 今回はガウス分布とローレンツ分布を合わせたフォークト関数の作成方法と、その左右非対称化の方法を紹介します。 ちな

【matplotlib】ピークを境に左右の形状が非対称な分布の作成方法[Python]

matplotlib 前回、Pythonのmatplotlibでガウス分布、ラプラス分布、ローレンツ分布（コーシー分布）を自作関数化してグラフ表示する方法を紹介しました。 今回はmatplotlibでピークを境に左右の形状が非対称な分布を作

【matplotlib】ガウス分布、ラプラス分布、ローレンツ分布（コーシー分布）を自作関数化してグラフ表示する方法[Python]

matplotlib 前回、PythonのScikit-learnで二つのグラフの一致度を確認する方法を紹介しました。 今回はガウス分布、ラプラス分布、ローレンツ分布を自作関数化してグラフ表示する方法を紹介します。 ちなみにガウス分布に関し