2020-06-20_hw オンライン プログラミング勉強会

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2020-06-20 課題

メモ:先に進む前に録画してあるか確認しよう

自分用メモ

  • 常微分方程式で漸化式から微分方程式に流れる部分の書き直し
  • 勉強のおすすめ:AtCoder はどうか?C++の解説もあるし、仕事・評価にも割と直結するし、具体的な問題つきで勉強できる。
    • https://atcoder.jp/contests/apg4b
      • C++のコードをPythonで書き直してみるだけでもかなりの勉強になるはず
    • Python によるアルゴリズム https://qiita.com/cabernet_rock/items/cdd12b07d213b67d0530
  • 文と式の説明
  • IT 基礎知識みたいなやつ
  • 数値計算に関わるクラス・オブジェクトの説明
    • まずは辞書・構造体の拡大版として導入するか?
    • 変な誤解を生まないような書き方を考える
  • 遅延型方程式に対するコメント追加
  • import に関する実演
  • matplotlib のチュートリアルを読もうの会
  • matplotlib 回では実際に matplotlib のチュートリアルを読もう
    • 公式情報に触れる重要性
    • 古い情報が古いと書いてあったりする:たとえば pylab
    • Gallery
      • 見ていて面白い
      • 「どこをいじるとどう変わるか」が視覚的にわかる
      • 公式情報なのできちんとアップデートしてくれている(はず)
      • 公式情報にソースがあるので自分でいろいろ書き換えていて破滅したとき、必ずオリジナルを復元できる
  • Jupyter (IPython)でのはまりどころ解説を作ろう
    • いったん変数を作ると他のセルでも読み込める(読み込めてしまう)
    • 「セルを上から順に読み込まないと動かない」問題の原因
    • カーネル再起動まで変数は残り続ける

Matplotlib

  • とりあえず本当に簡単な図を描く
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(-4, 4, 201)
y1 = x**2 - 2 * x + 1
y2 = x**3 + 2 * x + 3
y3 = x**4 - x**2 - 2 * x + 3

plt.plot(x, y1, label="y1")
plt.plot(x, y2, label="y2")
plt.plot(x, y3, label="y3")

plt.grid()
plt.legend()
##plt.axes().set_aspect('equal', 'datalim') # アスペクト比を合わせる
plt.show()
png

自然言語処理100本ノック

第1章: 準備運動 00. 文字列の逆順

文字列”stressed”の文字を逆に(末尾から先頭に向かって)並べた文字列を得よ.

print("".join(list(reversed("stressed"))))
print("stressed"[::-1])
desserts
desserts
reversed("stressed")
<reversed at 0x7fddcfffd5f8>
"".join(reversed("stressed"))
'desserts'
list(reversed("stressed"))
['d', 'e', 's', 's', 'e', 'r', 't', 's']
"|".join(list(reversed("stressed")))
'd|e|s|s|e|r|t|s'
"stressed"[::2]
'srse'

第1章: 準備運動 01. 「パタトクカシーー」

  • 「パタトクカシーー」という文字列の1,3,5,7文字目を取り出して連結した文字列を得よ.
print("パタトクカシーー"[1::2])
タクシー
print("パタトクカシーー"[0::2])
パトカー

02. 「パトカー」+「タクシー」=「パタトクカシーー」

「パトカー」+「タクシー」の文字を先頭から交互に連結して文字列「パタトクカシーー」を得よ.

s1 = "パトカー"
s2 = "タクシー"

## solution 1
print("".join([s1[i] + s2[i] for i in range(4)]))

## solution 2
s = ""
for i in range(4):
    print(s)
    s = s + s1[i]+ s2[i]
print(s)
パタトクカシーー

パタ
パタトク
パタトクカシ
パタトクカシーー

03 円周率

“Now I need a drink, alcoholic of course, after the heavy lectures involving quantum mechanics.”という文を単語に分解し,各単語の(アルファベットの)文字数を先頭から出現順に並べたリストを作成せよ.

## 失敗:カンマを削除していなかった
s = "Now I need a drink, alcoholic of course, after the heavy lectures involving quantum mechanics."
print(list(map(lambda x: len(x), s.split())))
[3, 1, 4, 1, 6, 9, 2, 7, 5, 3, 5, 8, 9, 7, 9]
s = "Now I need a drink, alcoholic of course, after the heavy lectures involving quantum mechanics."
s.split()
['Now',
 'I',
 'need',
 'a',
 'drink,',
 'alcoholic',
 'of',
 'course,',
 'after',
 'the',
 'heavy',
 'lectures',
 'involving',
 'quantum',
 'mechanics.']
s = "Now I need a drink, alcoholic of course, after the heavy lectures involving quantum mechanics."
print(list(map(lambda x: len(x), s.replace(",", "").replace(".", "").split())))
[3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5, 8, 9, 7, 9]
s = "Now I need a drink, alcoholic of course, after the heavy lectures involving quantum mechanics."
print(s.replace(",", ""))
print(s.replace(",", "").replace(".", ""))
print(s.replace(",", "").replace(".", "").split())

xs = []
for x in s.replace(",", "").replace(".", "").split():
    print(len(x))
    xs.append(len(x))
print(xs)
Now I need a drink alcoholic of course after the heavy lectures involving quantum mechanics.
Now I need a drink alcoholic of course after the heavy lectures involving quantum mechanics
['Now', 'I', 'need', 'a', 'drink', 'alcoholic', 'of', 'course', 'after', 'the', 'heavy', 'lectures', 'involving', 'quantum', 'mechanics']
3
1
4
1
5
9
2
6
5
3
5
8
9
7
9
[3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5, 8, 9, 7, 9]

04. 元素記号

“Hi He Lied Because Boron Could Not Oxidize Fluorine. New Nations Might Also Sign Peace Security Clause. Arthur King Can.”という文を単語に分解し,1, 5, 6, 7, 8, 9, 15, 16, 19番目の単語は先頭の1文字,それ以外の単語は先頭の2文字を取り出し,取り出した文字列から単語の位置(先頭から何番目の単語か)への連想配列(辞書型もしくはマップ型)を作成せよ.

(言っていることがよくわからなくて何度も読み返した。)

numbers = [1,5,6,7,8,9,15,16,19]
numbers = list(map(lambda x: x - 1, numbers))

def f(i,v):
    return v[0] if i in numbers else v[0:2]

s = "Hi He Lied Because Boron Could Not Oxidize Fluorine. New Nations Might Also Sign Peace Security Clause. Arthur King Can."
s = s.replace(",", "").replace(".", "").split()
print({f(i,v): i for i, v in enumerate(s)})
{'H': 0, 'He': 1, 'Li': 2, 'Be': 3, 'B': 4, 'C': 5, 'N': 6, 'O': 7, 'F': 8, 'Ne': 9, 'Na': 10, 'Mi': 11, 'Al': 12, 'Si': 13, 'P': 14, 'S': 15, 'Cl': 16, 'Ar': 17, 'K': 18, 'Ca': 19}
s = ""
if i in numbers:
    s = v[0]
else:
    s = v[0:2]

内包表記をループで書き直した

numbers = [1,5,6,7,8,9,15,16,19]
numbers = list(map(lambda x: x - 1, numbers))

def f(i,v):
    return v[0] if i in numbers else v[0:2]

s = "Hi He Lied Because Boron Could Not Oxidize Fluorine. New Nations Might Also Sign Peace Security Clause. Arthur King Can."
s = s.replace(",", "").replace(".", "").split()

dic = {}
for i,v in enumerate(s):
    dic[f(i,v)] = i

print(dic)
0
Hi

1
He

2
Lied

3
Because

4
Boron

5
Could

6
Not

7
Oxidize

8
Fluorine

9
New

10
Nations

11
Might

12
Also

13
Sign

14
Peace

15
Security

16
Clause

17
Arthur

18
King

19
Can

{'H': 0, 'He': 1, 'Li': 2, 'Be': 3, 'B': 4, 'C': 5, 'N': 6, 'O': 7, 'F': 8, 'Ne': 9, 'Na': 10, 'Mi': 11, 'Al': 12, 'Si': 13, 'P': 14, 'S': 15, 'Cl': 16, 'Ar': 17, 'K': 18, 'Ca': 19}

プログラミングの一般論

  • Web システムを例にした速度問題
  • データ構造とアルゴリズム
    • 連結リストと配列:どんな特性があるか?
    • スタックとキュー:いつどこで使うか?どう実装するか?

web システムの事例

  • 参考
  • システムが重いというときどこにどんな原因があるか?
    • ソシャゲでもよくある「障害発生」はどこでどう起こるか?
    • どこかのサーバーが物理的に壊れることもある
  • データ構造とアルゴリズム(いわゆる「プログラミング」)がかかわるのはどこか?
    • web サーバーでの処理(プログラム)
    • データベースの(インデックス)設計
    • ソフトによる問題なら基本的にはどこにでもありうる

データ構造とアルゴリズム

  • 鶏と卵で、同時に考えるべきテーマ:何かをするためにはどうデータを持ってどんな処理をすれば効率がいいか?
    • 効率にもいろいろある
    • 単純な処理速度・メモリ消費量・計算量

(連結)リストと配列

  • 何が違うのか?
  • メモリ上の配置やデータの「つなぎ方」
  • 状況によって使い分ける

リストの特徴

  • 要素数は変わることが前提
  • データを(先頭に)追加するのは簡単
  • データの削除も比較的簡単
  • 先頭から 1 つずつ順に処理するならそれなり
  • 検索やデータの書き換えが遅い:連結構造をたどる必要がある

配列の特徴

  • 要素数は固定
  • データの追加・削除が重め
  • データの参照・書き換えが速い:アドレスが連続なので先頭さえわかれば「そこから何番先」と直指定できる
  • 「リストで遅ければ配列で書き直す」みたいなことはよくある

ベクター(参考

  • 「要素数可変の配列」
  • リストのように要素追加・削除が比較的低コストで、要素の参照・書き換えも配列のように速い
  • 何が問題か:要素の追加が楽なように余計なメモリ領域を確保する
  • ハードウェア組み込みプログラムのように、メモリがカツカツの状況では使えない
    • 「メモリがカツカツ」という意味が理解できるか?

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