プログラミング

グローバル変数の設定

2018年9月7日 by 河副太智 Leave a Comment

自作関数の外部、内部のどちらで変数を宣言するかによって
使用できる範囲が異なる

name = "max"
def get_name():
    name = input("Your name:")
    
get_name()
print(name)

name = "max"

def get_name():

name = input("Your name:")

get_name()

print(name)

>>>
Your name:Michael
max

>>>

Your name:Michael

max

上記の例では自作関数の外部でname=maxが宣言されているので
自作関数内部で別の変数が代入されたとしてもそれは
自作関数内部でのみ有効となるのでコードの最後でprintで変数name
を呼び出しても最初に宣言したmaxが表示される事になる

コードの最後のprintの部分で自作関数内で設定された変数の値を
反映させるには自作関数内部でglobal nameと記述し、
変数nameはグローバル関数と宣言する
そうすればコードの最後の部分のprintでは自作関数内で上書きされた
変数の内容が反映される事になる

name = "max"
def get_name():
    global name
    name = input("Your name:")
    
get_name()
print(name)

name = "max"

def get_name():

global name

name = input("Your name:")

get_name()

print(name)

>>>
Your name:Michael
Michael

>>>

Your name:Michael

Michael

Blockchainプログラミング基礎:ユーザー入力

2018年9月4日 by 河副太智 Leave a Comment

ユーザー入力値をブロックチェーンに追加

blockchain=[]

def get_last_blockchain_value():
    return blockchain[-1]

def add_value(transaction_amount,last_transaction=[1]):
    blockchain.append([last_transaction,transaction_amount])

tx_amount = float(input("your transaction amount please: "))
add_value(tx_amount)

tx_amount = float(input("your transaction amount please: "))
add_value(last_transaction=get_last_blockchain_value(),transaction_amount=tx_amount)

tx_amount = float(input("your transaction amount please: "))
add_value(tx_amount,get_last_blockchain_value())

print(blockchain)

blockchain=[]

def get_last_blockchain_value():

return blockchain[-1]

def add_value(transaction_amount,last_transaction=[1]):

blockchain.append([last_transaction,transaction_amount])

tx_amount = float(input("your transaction amount please: "))

add_value(tx_amount)

tx_amount = float(input("your transaction amount please: "))

add_value(last_transaction=get_last_blockchain_value(),transaction_amount=tx_amount)

tx_amount = float(input("your transaction amount please: "))

add_value(tx_amount,get_last_blockchain_value())

print(blockchain)

実行するとyour transaction amount please:と出てくるので
任意の数値を入力していきます。

＞＞＞
your transaction amount please: 2.5
your transaction amount please: 8.6
your transaction amount please: 5.2
[[[1], 2.5], [[[1], 2.5], 8.6], [[[[1], 2.5], 8.6], 5.2]]

ユーザー入力を自作関数化

blockchain=[]

def get_last_blockchain_value():
    return blockchain[-1]

def add_value(transaction_amount,last_transaction=[1]):
    blockchain.append([last_transaction,transaction_amount])
    
    
def get_user_input():
    return float(input("your transaction amount please: "))

    
tx_amount = get_user_input()
add_value(tx_amount)

tx_amount = get_user_input()
add_value(last_transaction=get_last_blockchain_value(),transaction_amount=tx_amount)

tx_amount = get_user_input()
add_value(tx_amount,get_last_blockchain_value())

print(blockchain)

blockchain=[]

def get_last_blockchain_value():

return blockchain[-1]

def add_value(transaction_amount,last_transaction=[1]):

blockchain.append([last_transaction,transaction_amount])

def get_user_input():

return float(input("your transaction amount please: "))

tx_amount = get_user_input()

add_value(tx_amount)

tx_amount = get_user_input()

add_value(last_transaction=get_last_blockchain_value(),transaction_amount=tx_amount)

tx_amount = get_user_input()

add_value(tx_amount,get_last_blockchain_value())

print(blockchain)

＞＞＞
your transaction amount please: 1.3
your transaction amount please: 5.8
your transaction amount please: 5.6
[[[1], 1.3], [[[1], 1.3], 5.8], [[[[1], 1.3], 5.8], 5.6]]

条件を満たす値のみをデータフレームから取得

2018年9月3日 by 河副太智 Leave a Comment

以下のようなcsvファイルがあった場合

Name  Salary  Age
0    John   50000   34
1   Sally  120000   45
2  Alyssa   80000   27

Name Salary Age

0 John 50000 34

1 Sally 120000 45

2 Alyssa 80000 27

年齢が30以上の人のデータのみを取得した場合は

aaa = df["Age"] > 30
print(df[aaa])

1 2	aaa = df["Age"] > 30 print(df[aaa])

以下のように年齢が３０以上のデータが表示されます。

＞＞＞
Name Salary Age
0 John 50000 34
1 Sally 120000 45

True か Falseですべての情報をチェックしたい場合は
以下のようなコードになります。

aaa = df["Age"] > 30
print([aaa])

1 2	aaa = df["Age"] > 30 print([aaa])

＞＞＞
[0 True
1 True
2 False
Name: Age, dtype: bool]

Blockchainプログラミング基礎:値を追加していく

2018年9月3日 by 河副太智 Leave a Comment

ブロックチェーンに値を追加していく

ブロックチェーンは過去のデータを参照しつつ
新たなデータを追加していきます。

まずは一番最初のリストに数値1を入れます。

blockchain=[[1]]

1	blockchain=[[1]]

これでblockchainというリストに数値1が格納されます。

次にブロックチェーンっぽく値を追加していきます。

blockchain=[[1]]

def add_value(value):
    blockchain.append([blockchain[-1],value])
    print(blockchain)

add_value(2)

blockchain=[[1]]

def add_value(value):

blockchain.append([blockchain[-1],value])

print(blockchain)

add_value(2)

>>[[1], [[1], 2]]

もとの1はそのままで、カンマ以降は最初のブロックチェーンにあった1と
新たに追加された2が格納されました。

もう一つ値を追加します。

blockchain=[[1]]

def add_value(value):
    blockchain.append([blockchain[-1],value])
    print(blockchain)

add_value(2)
add_value(0.9)

blockchain=[[1]]

def add_value(value):

blockchain.append([blockchain[-1],value])

print(blockchain)

add_value(2)

add_value(0.9)

>>[[1], [[1], 2], [[[1], 2], 0.9]]

今度は３番目に0.9が追加されています。

わかりづらいので色分けカンマ別に縦表示にします。

[[1],
[[1], 2],
[[[1], 2], 0.9]]

同じ要領でもう一つ値を追加します。

blockchain=[[1]]

def add_value(value):
    blockchain.append([blockchain[-1],value])
    print(blockchain)

add_value(2)
add_value(0.9)
add_value(10.89)

blockchain=[[1]]

def add_value(value):

blockchain.append([blockchain[-1],value])

print(blockchain)

add_value(2)

add_value(0.9)

add_value(10.89)

＞＞＞[[1], [[1], 2], [[[1], 2], 0.9], [[[[1], 2], 0.9], 10.89]]

ゴチャゴチャしてきましたね

カンマ別に縦表示にすると以下のようになります。

[[1],
[[1], 2],
[[[1], 2], 0.9],
[[[[1], 2], 0.9], 10.89]]

自作関数を２つに分けて
add_value()から別の自作関数
get_last_blockchain_value()を呼び出して
参照する過去の値と新規追加の値を別にする

blockchain=[[1]]

def get_last_blockchain_value():
    return blockchain[-1]

def add_value(transaction_amount):
    blockchain.append([get_last_blockchain_value(),transaction_amount])


add_value(2)
add_value(0.9)
add_value(10.89)

print(blockchain)

blockchain=[[1]]

def get_last_blockchain_value():

return blockchain[-1]

def add_value(transaction_amount):

blockchain.append([get_last_blockchain_value(),transaction_amount])

add_value(2)

add_value(0.9)

add_value(10.89)

print(blockchain)

コードの最初にblockchain=[1]と定義してありますが
リストの最初の値が確定できない場合はblockhain=[]から始めたい
場合もあると思います。

その場合は以下のようにデフォルトを与える事でうまくいきます。

blockchain=[]

def get_last_blockchain_value():
    return blockchain[-1]

def add_value(transaction_amount,last_transaction=[1]):
    blockchain.append([last_transaction,transaction_amount])


add_value(2)
add_value(0.9,get_last_blockchain_value())
add_value(10.89,get_last_blockchain_value())

print(blockchain)

blockchain=[]

def get_last_blockchain_value():

return blockchain[-1]

def add_value(transaction_amount,last_transaction=[1]):

blockchain.append([last_transaction,transaction_amount])

add_value(2)

add_value(0.9,get_last_blockchain_value())

add_value(10.89,get_last_blockchain_value())

print(blockchain)

ATOMでコンソール

2018年9月3日 by 河副太智 Leave a Comment

ATOM画面左下の+を押して、”ipython”と入力する

np.array はN次元配列を扱うためのクラス

2018年9月1日 by 河副太智 Leave a Comment

数学の概念で言えば，1次元の場合はベクトルに，
2次元の場合は行列に，そして3次元以上の場合はテンソルに該当

In [1]: import numpy as np

In [2]: mylist=[1,2,3,4]

In [3]: np.array(mylist)
Out[3]: array([1, 2, 3, 4])

In [4]: mylist
Out[4]: [1, 2, 3, 4]

In [5]: type(mylist)
Out[5]: list

In [1]: import numpy as np

In [2]: mylist=[1,2,3,4]

In [3]: np.array(mylist)

Out[3]: array([1, 2, 3, 4])

In [4]: mylist

Out[4]: [1, 2, 3, 4]

In [5]: type(mylist)

Out[5]: list

np.arrayでarrayに変換しても一時的にしか変換できていません

継続してarray型にするには変数に入れる必要があります。

In [6]: arr = np.array(mylist)

In [7]: type(arr)
Out[7]: numpy.ndarray

In [8]: arr
Out[8]: array([1, 2, 3, 4])

In [6]: arr = np.array(mylist)

In [7]: type(arr)

Out[7]: numpy.ndarray

In [8]: arr

Out[8]: array([1, 2, 3, 4])

このようにすれば変数arrはいつまでもarray型をキープできます。

２次元配列とは以下のようなもので[[ と ]]のダブルカッコがあります

In [12]: np.zeros((2,20))
Out[12]:
array([[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
        0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
        0., 0., 0., 0.]])

In [12]: np.zeros((2,20))

Out[12]:

array([[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,

0., 0., 0., 0.],

[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,

0., 0., 0., 0.]])

np.zeros()の第一引数は列の数で第二引数は行の数となり
全て０で満たされます。

2次元配列から一を指定して値を取得する方法

In [20]: mat
Out[20]:
array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9],
       [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19],
       [20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29],
       [30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39],
       [40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49],
       [50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59],
       [60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69],
       [70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79],
       [80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89],
       [90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]])

In [21]: mat[5,2]
Out[21]: 52

In [20]: mat

Out[20]:

array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],

[10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19],

[20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29],

[30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39],

[40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49],

[50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59],

[60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69],

[70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79],

[80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89],

[90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]])

In [21]: mat[5,2]

Out[21]: 52

カラム、列の値を縦一直線に欲しい場合は”：”を使う

array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9],
       [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19],
       [20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29],
       [30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39],
       [40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49],
       [50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59],

       [60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69],
       [70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79],
       [80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89],
       [90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]])


In [23]: mat[:,2]
Out[23]: array([ 2, 12, 22, 32, 42, 52, 62, 72, 82, 92])

array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],

[10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19],

[20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29],

[30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39],

[40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49],

[50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59],

[60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69],

[70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79],

[80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89],

[90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]])

In [23]: mat[:,2]

Out[23]: array([ 2, 12, 22, 32, 42, 52, 62, 72, 82, 92])

行の値を横一直線に欲しい場合は以下のようにする

In [24]: mat[2,:]
Out[24]: array([20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29])

1 2	In [24]: mat[2,:] Out[24]: array([20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29])

条件に合う値のみを抽出

In [25]: mat[mat>50]
Out[25]:
array([51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67,
       68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84,
       85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99])

In [25]: mat[mat>50]

Out[25]:

array([51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67,

68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84,

85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99])