Python3 – ライブラリのインストールとアップグレード

2016-09-25 / tau / コメントする

pipでライブラリをインストールしたときの記録。

numpy

C:...\python>python -m pip install numpy
Collecting numpy
  Downloading numpy-1.11.1-cp35-none-win_amd64.whl (7.6MB)a
    100% |################################| 7.6MB 36kB/s
Installing collected packages: numpy
Successfully installed numpy-1.11.1
You are using pip version 7.1.2, however version 8.1.2 is available.
You should consider upgrading via the 'python -m pip install --upgrade pip' command.

C:...\python>python -m pip install numpy

Collecting numpy

Downloading numpy-1.11.1-cp35-none-win_amd64.whl (7.6MB)a

100% |################################| 7.6MB 36kB/s

Installing collected packages: numpy

Successfully installed numpy-1.11.1

You are using pip version 7.1.2, however version 8.1.2 is available.

You should consider upgrading via the 'python -m pip install --upgrade pip' command.

pipのアップグレード

最初にnumpyをインストールした直後にメッセージが出た。

C:...\python>python -m pip install --upgrade pip
Collecting pip
  Downloading pip-8.1.2-py2.py3-none-any.whl (1.2MB)
    100% |################################| 1.2MB 174kB/s
Installing collected packages: pip
  Found existing installation: pip 7.1.2
    Uninstalling pip-7.1.2:
      Successfully uninstalled pip-7.1.2
Successfully installed pip-8.1.2

C:...\python>python -m pip install --upgrade pip

Collecting pip

Downloading pip-8.1.2-py2.py3-none-any.whl (1.2MB)

100% |################################| 1.2MB 174kB/s

Installing collected packages: pip

Found existing installation: pip 7.1.2

Uninstalling pip-7.1.2:

Successfully uninstalled pip-7.1.2

Successfully installed pip-8.1.2

matplotlib

C:...\python>python -m pip install matplotlib
Collecting matplotlib
  Downloading matplotlib-1.5.3-cp35-cp35m-win_amd64.whl (6.5MB)
    100% |################################| 6.5MB 92kB/s
Collecting python-dateutil (from matplotlib)
  Downloading python_dateutil-2.5.3-py2.py3-none-any.whl (201kB)
    100% |################################| 204kB 400kB/s
Requirement already satisfied (use --upgrade to upgrade): numpy>=1.6 in c:\users...\appdata\local\programs\python\python35\lib\site-packages (from matplotlib)
Collecting pytz (from matplotlib)
  Downloading pytz-2016.6.1-py2.py3-none-any.whl (481kB)
    100% |################################| 481kB 465kB/s
Collecting pyparsing!=2.0.4,!=2.1.2,>=1.5.6 (from matplotlib)
  Downloading pyparsing-2.1.9-py2.py3-none-any.whl (55kB)
    100% |################################| 61kB 751kB/s
Collecting cycler (from matplotlib)
  Downloading cycler-0.10.0-py2.py3-none-any.whl
Collecting six>=1.5 (from python-dateutil->matplotlib)
  Downloading six-1.10.0-py2.py3-none-any.whl
Installing collected packages: six, python-dateutil, pytz, pyparsing, cycler, matplotlib
Successfully installed cycler-0.10.0 matplotlib-1.5.3 pyparsing-2.1.9 python-dateutil-2.5.3 pytz-2016.6.1 six-1.10.0

C:...\python>python -m pip install matplotlib

Collecting matplotlib

Downloading matplotlib-1.5.3-cp35-cp35m-win_amd64.whl (6.5MB)

100% |################################| 6.5MB 92kB/s

Collecting python-dateutil (from matplotlib)

Downloading python_dateutil-2.5.3-py2.py3-none-any.whl (201kB)

100% |################################| 204kB 400kB/s

Requirement already satisfied (use --upgrade to upgrade): numpy>=1.6 in c:\users...\appdata\local\programs\python\python35\lib\site-packages (from matplotlib)

Collecting pytz (from matplotlib)

Downloading pytz-2016.6.1-py2.py3-none-any.whl (481kB)

100% |################################| 481kB 465kB/s

Collecting pyparsing!=2.0.4,!=2.1.2,>=1.5.6 (from matplotlib)

Downloading pyparsing-2.1.9-py2.py3-none-any.whl (55kB)

100% |################################| 61kB 751kB/s

Collecting cycler (from matplotlib)

Downloading cycler-0.10.0-py2.py3-none-any.whl

Collecting six>=1.5 (from python-dateutil->matplotlib)

Downloading six-1.10.0-py2.py3-none-any.whl

Installing collected packages: six, python-dateutil, pytz, pyparsing, cycler, matplotlib

Successfully installed cycler-0.10.0 matplotlib-1.5.3 pyparsing-2.1.9 python-dateutil-2.5.3 pytz-2016.6.1 six-1.10.0

scipy

エラー発生

C:...\python>python -m pip install scipy
Collecting scipy
  Downloading scipy-0.18.1.tar.gz (13.1MB)
    100% |################################| 13.1MB 52kB/s
Installing collected packages: scipy
  Running setup.py install for scipy ... error
    Complete output from command C:\Users...\AppData\Local\Programs\Python\Python35\python.exe -u -c "import setuptools, tokenize;__file__='C:\\Users...\\AppData\\Local\\Temp\\pip-build-qqtiwqdj\\scipy\\setup.py';exec(compile(getattr(tokenize, 'open', open)(__file__).read().replace('\r\n', '\n'), __file__, 'exec'))" install --record C:\Users...\AppData\Local\Temp\pip-p09190cf-record\install-record.txt --single-version-externally-managed --compile:

    Note: if you need reliable uninstall behavior, then install
    with pip instead of using `setup.py install`:

      - `pip install .`       (from a git repo or downloaded source
                               release)
      - `pip install scipy`   (last SciPy release on PyPI)


    lapack_opt_info:
    openblas_lapack_info:
      libraries openblas not found in ['C:...\\Python\\Python35\\lib', 'C:\\', 'C:\\Users...\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python35\\libs']
      NOT AVAILABLE

    lapack_mkl_info:
    mkl_info:
      libraries mkl,vml,guide not found in ['C:\\Users...\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python35\\lib', 'C:\\', 'C:\\Users...\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python35\\libs']
      NOT AVAILABLE

      NOT AVAILABLE

    atlas_3_10_threads_info:
    Setting PTATLAS=ATLAS
    C:...\Python\Python35\lib\site-packages\numpy\distutils\system_info.py:639: UserWarning: Specified path C:\projects\numpy-wheels\windows-wheel-builder\atlas-builds\atlas-3.11.38-sse2-64\lib is invalid.
      warnings.warn('Specified path %s is invalid.' % d)
    <class 'numpy.distutils.system_info.atlas_3_10_threads_info'>
      NOT AVAILABLE

    atlas_3_10_info:
    <class 'numpy.distutils.system_info.atlas_3_10_info'>
      NOT AVAILABLE

    atlas_threads_info:
    Setting PTATLAS=ATLAS
    <class 'numpy.distutils.system_info.atlas_threads_info'>
      NOT AVAILABLE

    atlas_info:
    <class 'numpy.distutils.system_info.atlas_info'>
      NOT AVAILABLE

    C:\Users...\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\numpy\distutils\system_info.py:1548: UserWarning:
        Atlas (http://math-atlas.sourceforge.net/) libraries not found.
        Directories to search for the libraries can be specified in the
        numpy/distutils/site.cfg file (section [atlas]) or by setting
        the ATLAS environment variable.
      warnings.warn(AtlasNotFoundError.__doc__)
    lapack_info:
      libraries lapack not found in ['C:\\Users...\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python35\\lib', 'C:\\', 'C:\\Users...\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python35\\libs']
      NOT AVAILABLE

    C:\Users...\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\numpy\distutils\system_info.py:1559: UserWarning:
        Lapack (http://www.netlib.org/lapack/) libraries not found.
        Directories to search for the libraries can be specified in the
        numpy/distutils/site.cfg file (section [lapack]) or by setting
        the LAPACK environment variable.
      warnings.warn(LapackNotFoundError.__doc__)
    lapack_src_info:
      NOT AVAILABLE

    C:\Users...\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\numpy\distutils\system_info.py:1562: UserWarning:
        Lapack (http://www.netlib.org/lapack/) sources not found.
        Directories to search for the sources can be specified in the
        numpy/distutils/site.cfg file (section [lapack_src]) or by setting
        the LAPACK_SRC environment variable.
      warnings.warn(LapackSrcNotFoundError.__doc__)
      NOT AVAILABLE

    Running from scipy source directory.
    Traceback (most recent call last):
      File "<string>", line 1, in <module>
      File "C:\Users...\AppData\Local\Temp\pip-build-qqtiwqdj\scipy\setup.py", line 415, in <module>
        setup_package()
      File "C:\Users...\AppData\Local\Temp\pip-build-qqtiwqdj\scipy\setup.py", line 411, in setup_package
        setup(**metadata)
      File "C:\Users...\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\numpy\distutils\core.py", line 135, in setup
        config = configuration()
      File "C:\Users...\AppData\Local\Temp\pip-build-qqtiwqdj\scipy\setup.py", line 335, in configuration
        config.add_subpackage('scipy')
      File "C:\Users...\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\numpy\distutils\misc_util.py", line 1003, in add_subpackage
        caller_level = 2)
      File "C:\Users...\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\numpy\distutils\misc_util.py", line 972, in get_subpackage
        caller_level = caller_level + 1)
      File "C:\Users...\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\numpy\distutils\misc_util.py", line 909, in _get_configuration_from_setup_py
        config = setup_module.configuration(*args)
      File "scipy\setup.py", line 15, in configuration
        config.add_subpackage('linalg')
      File "C:\Users...\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\numpy\distutils\misc_util.py", line 1003, in add_subpackage
        caller_level = 2)
      File "C:\Users...\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\numpy\distutils\misc_util.py", line 972, in get_subpackage
        caller_level = caller_level + 1)
      File "C:\Users...\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\numpy\distutils\misc_util.py", line 909, in _get_configuration_from_setup_py
        config = setup_module.configuration(*args)
      File "scipy\linalg\setup.py", line 20, in configuration
        raise NotFoundError('no lapack/blas resources found')
    numpy.distutils.system_info.NotFoundError: no lapack/blas resources found

    ----------------------------------------
Command "C:\Users...\AppData\Local\Programs\Python\Python35\python.exe -u -c "import setuptools, tokenize;__file__='C:\\Users...\\AppData\\Local\\Temp\\pip-build-qqtiwqdj\\scipy\\setup.py';exec(compile(getattr(tokenize, 'open', open)(__file__).read().replace('\r\n', '\n'), __file__, 'exec'))" install --record C:\Users...\AppData\Local\Temp\pip-p09190cf-record\install-record.txt --single-version-externally-managed --compile" failed with error code 1 in C:\Users...\AppData\Local\Temp\pip-build-qqtiwqdj\scipy\

100

101

102

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104

105

106

C:...\python>python -m pip install scipy

Collecting scipy

Downloading scipy-0.18.1.tar.gz (13.1MB)

100% |################################| 13.1MB 52kB/s

Installing collected packages: scipy

Running setup.py install for scipy ... error

Complete output from command C:\Users...\AppData\Local\Programs\Python\Python35\python.exe -u -c "import setuptools, tokenize;__file__='C:\\Users...\\AppData\\Local\\Temp\\pip-build-qqtiwqdj\\scipy\\setup.py';exec(compile(getattr(tokenize, 'open', open)(__file__).read().replace('\r\n', '\n'), __file__, 'exec'))" install --record C:\Users...\AppData\Local\Temp\pip-p09190cf-record\install-record.txt --single-version-externally-managed --compile:

Note: if you need reliable uninstall behavior, then install

with pip instead of using `setup.py install`:

- `pip install .` (from a git repo or downloaded source

release)

- `pip install scipy` (last SciPy release on PyPI)

lapack_opt_info:

openblas_lapack_info:

libraries openblas not found in ['C:...\\Python\\Python35\\lib', 'C:\\', 'C:\\Users...\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python35\\libs']

NOT AVAILABLE

lapack_mkl_info:

mkl_info:

libraries mkl,vml,guide not found in ['C:\\Users...\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python35\\lib', 'C:\\', 'C:\\Users...\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python35\\libs']

NOT AVAILABLE

atlas_3_10_threads_info:

Setting PTATLAS=ATLAS

C:...\Python\Python35\lib\site-packages\numpy\distutils\system_info.py:639: UserWarning: Specified path C:\projects\numpy-wheels\windows-wheel-builder\atlas-builds\atlas-3.11.38-sse2-64\lib is invalid.

warnings.warn('Specified path %s is invalid.' % d)

NOT AVAILABLE

atlas_3_10_info:

NOT AVAILABLE

atlas_threads_info:

Setting PTATLAS=ATLAS

NOT AVAILABLE

atlas_info:

NOT AVAILABLE

C:\Users...\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\numpy\distutils\system_info.py:1548: UserWarning:

Atlas (http://math-atlas.sourceforge.net/) libraries not found.

Directories to search for the libraries can be specified in the

numpy/distutils/site.cfg file (section [atlas]) or by setting

the ATLAS environment variable.

warnings.warn(AtlasNotFoundError.__doc__)

lapack_info:

libraries lapack not found in ['C:\\Users...\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python35\\lib', 'C:\\', 'C:\\Users...\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python35\\libs']

NOT AVAILABLE

C:\Users...\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\numpy\distutils\system_info.py:1559: UserWarning:

Lapack (http://www.netlib.org/lapack/) libraries not found.

Directories to search for the libraries can be specified in the

numpy/distutils/site.cfg file (section [lapack]) or by setting

the LAPACK environment variable.

warnings.warn(LapackNotFoundError.__doc__)

lapack_src_info:

NOT AVAILABLE

C:\Users...\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\numpy\distutils\system_info.py:1562: UserWarning:

Lapack (http://www.netlib.org/lapack/) sources not found.

Directories to search for the sources can be specified in the

numpy/distutils/site.cfg file (section [lapack_src]) or by setting

the LAPACK_SRC environment variable.

warnings.warn(LapackSrcNotFoundError.__doc__)

NOT AVAILABLE

Running from scipy source directory.

Traceback (most recent call last):

File "<string>", line 1, in <module>

File "C:\Users...\AppData\Local\Temp\pip-build-qqtiwqdj\scipy\setup.py", line 415, in <module>

setup_package()

File "C:\Users...\AppData\Local\Temp\pip-build-qqtiwqdj\scipy\setup.py", line 411, in setup_package

setup(**metadata)

File "C:\Users...\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\numpy\distutils\core.py", line 135, in setup

config = configuration()

File "C:\Users...\AppData\Local\Temp\pip-build-qqtiwqdj\scipy\setup.py", line 335, in configuration

config.add_subpackage('scipy')

File "C:\Users...\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\numpy\distutils\misc_util.py", line 1003, in add_subpackage

caller_level = 2)

File "C:\Users...\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\numpy\distutils\misc_util.py", line 972, in get_subpackage

caller_level = caller_level + 1)

File "C:\Users...\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\numpy\distutils\misc_util.py", line 909, in _get_configuration_from_setup_py

config = setup_module.configuration(*args)

File "scipy\setup.py", line 15, in configuration

config.add_subpackage('linalg')

File "C:\Users...\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\numpy\distutils\misc_util.py", line 1003, in add_subpackage

caller_level = 2)

File "C:\Users...\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\numpy\distutils\misc_util.py", line 972, in get_subpackage

caller_level = caller_level + 1)

File "C:\Users...\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\numpy\distutils\misc_util.py", line 909, in _get_configuration_from_setup_py

config = setup_module.configuration(*args)

File "scipy\linalg\setup.py", line 20, in configuration

raise NotFoundError('no lapack/blas resources found')

numpy.distutils.system_info.NotFoundError: no lapack/blas resources found

----------------------------------------

Command "C:\Users...\AppData\Local\Programs\Python\Python35\python.exe -u -c "import setuptools, tokenize;__file__='C:\\Users...\\AppData\\Local\\Temp\\pip-build-qqtiwqdj\\scipy\\setup.py';exec(compile(getattr(tokenize, 'open', open)(__file__).read().replace('\r\n', '\n'), __file__, 'exec'))" install --record C:\Users...\AppData\Local\Temp\pip-p09190cf-record\install-record.txt --single-version-externally-managed --compile" failed with error code 1 in C:\Users...\AppData\Local\Temp\pip-build-qqtiwqdj\scipy\

20191023、O’REILLYの”Pythonではじめる機械学習”の勉強のため、scipyのインストールに再挑戦。

パッケージのリストを表示させるとpipが最新バージョンではないというWARNING。

C:\Users\xxxx>python -m pip list
Package         Version
--------------- -------
cycler          0.10.0
kiwisolver      1.1.0
matplotlib      3.1.1
numpy           1.17.1
pip             19.2.3
pyparsing       2.4.2
python-dateutil 2.8.0
setuptools      40.8.0
six             1.12.0
WARNING: You are using pip version 19.2.3, however version 19.3.1 is available.
You should consider upgrading via the 'python -m pip install --upgrade pip' command.

C:\Users\xxxx>python -m pip list

Package Version

--------------- -------

cycler 0.10.0

kiwisolver 1.1.0

matplotlib 3.1.1

numpy 1.17.1

pip 19.2.3

pyparsing 2.4.2

python-dateutil 2.8.0

setuptools 40.8.0

six 1.12.0

WARNING: You are using pip version 19.2.3, however version 19.3.1 is available.

You should consider upgrading via the 'python -m pip install --upgrade pip' command.

pipをアップグレード。

C:\...\Python>python -m pip install --upgrade pip
Collecting pip
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/00/b6/9cfa56b4081ad13874b0c6f96af8ce16cfbc1cb06bedf8e9164ce5551ec1/pip-19.3.1-py2.py3-none-any.whl (1.4MB)
     |████████████████████████████████| 1.4MB 1.3MB/s
Installing collected packages: pip
  Found existing installation: pip 19.2.3
    Uninstalling pip-19.2.3:
      Successfully uninstalled pip-19.2.3
Successfully installed pip-19.3.1

C:\...\Python>python -m pip install --upgrade pip

Collecting pip

Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/00/b6/9cfa56b4081ad13874b0c6f96af8ce16cfbc1cb06bedf8e9164ce5551ec1/pip-19.3.1-py2.py3-none-any.whl (1.4MB)

|████████████████████████████████| 1.4MB 1.3MB/s

Installing collected packages: pip

Found existing installation: pip 19.2.3

Uninstalling pip-19.2.3:

Successfully uninstalled pip-19.2.3

Successfully installed pip-19.3.1

scipyを無事インストール。

C:\...\Python>python -m pip install scipy
Collecting scipy
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/e1/9e/454b2dab5ee21f66ebf02ddbc63c5f074b21c44e66e1a509b38566cac9d9/scipy-1.3.1-cp37-cp37m-win32.whl (27.1MB)
     |████████████████████████████████| 27.1MB 819kB/s
Requirement already satisfied: numpy>=1.13.3 in c:\users...\appdata\local\programs\python\python37-32\lib\site-packages (from scipy) (1.17.1)
Installing collected packages: scipy
Successfully installed scipy-1.3.1

C:\...\Python>python -m pip install scipy

Collecting scipy

Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/e1/9e/454b2dab5ee21f66ebf02ddbc63c5f074b21c44e66e1a509b38566cac9d9/scipy-1.3.1-cp37-cp37m-win32.whl (27.1MB)

|████████████████████████████████| 27.1MB 819kB/s

Requirement already satisfied: numpy>=1.13.3 in c:\users...\appdata\local\programs\python\python37-32\lib\site-packages (from scipy) (1.17.1)

Installing collected packages: scipy

Successfully installed scipy-1.3.1

そのまま調子に乗って、ipython、scikit-learn、pandas、pillowもインストール。

C:\...\Python>python -m pip install ipython scikit-learn pandas pillow
Collecting ipython
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/fb/44/f28a13852e562af719f9de1761680a84a93e8b4c50e22d00d68f60ee2e8b/ipython-7.8.0-py3-none-any.whl (775kB)
     |████████████████████████████████| 778kB 437kB/s
Collecting scikit-learn
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/db/c8/5903e8f826f3b1b845942798f4948a817b6334f9601927c0eea09148cd70/scikit_learn-0.21.3-cp37-cp37m-win32.whl (5.2MB)
     |████████████████████████████████| 5.2MB 3.3MB/s
Collecting pandas
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/f5/d7/383f1f6ae2cc6b85155a0d8aad9d20bdc21c65ffd74bf1f534ec27716d0b/pandas-0.25.2-cp37-cp37m-win32.whl (7.9MB)
     |████████████████████████████████| 7.9MB 1.6MB/s
Collecting pillow
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/4b/88/0a35f7ae1e436309a97c92fec81c1ab7d70b4a0646f39b420cbcecfb2de6/Pillow-6.2.1-cp37-cp37m-win32.whl (1.8MB)
     |████████████████████████████████| 1.8MB 2.2MB/s
Collecting traitlets>=4.2
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/ca/ab/872a23e29cec3cf2594af7e857f18b687ad21039c1f9b922fac5b9b142d5/traitlets-4.3.3-py2.py3-none-any.whl (75kB)
     |████████████████████████████████| 81kB 2.6MB/s
Collecting pickleshare
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/9a/41/220f49aaea88bc6fa6cba8d05ecf24676326156c23b991e80b3f2fc24c77/pickleshare-0.7.5-py2.py3-none-any.whl
Collecting pygments
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/5c/73/1dfa428150e3ccb0fa3e68db406e5be48698f2a979ccbcec795f28f44048/Pygments-2.4.2-py2.py3-none-any.whl (883kB)
     |████████████████████████████████| 890kB 3.3MB/s
Collecting colorama; sys_platform == "win32"
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/4f/a6/728666f39bfff1719fc94c481890b2106837da9318031f71a8424b662e12/colorama-0.4.1-py2.py3-none-any.whl
Collecting jedi>=0.10
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/55/54/da994f359e4e7da4776a200e76dbc85ba5fc319eefc22e33d55296d95a1d/jedi-0.15.1-py2.py3-none-any.whl (1.0MB)
     |████████████████████████████████| 1.0MB 6.8MB/s
Collecting prompt-toolkit<2.1.0,>=2.0.0
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/87/61/2dfea88583d5454e3a64f9308a686071d58d59a55db638268a6413e1eb6d/prompt_toolkit-2.0.10-py3-none-any.whl (340kB)
     |████████████████████████████████| 348kB 2.2MB/s
Collecting decorator
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/5f/88/0075e461560a1e750a0dcbf77f1d9de775028c37a19a346a6c565a257399/decorator-4.4.0-py2.py3-none-any.whl
Collecting backcall
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/84/71/c8ca4f5bb1e08401b916c68003acf0a0655df935d74d93bf3f3364b310e0/backcall-0.1.0.tar.gz
Requirement already satisfied: setuptools>=18.5 in c:\users...\appdata\local\programs\python\python37-32\lib\site-packages (from ipython) (40.8.0)
Requirement already satisfied: scipy>=0.17.0 in c:\users...\appdata\local\programs\python\python37-32\lib\site-packages (from scikit-learn) (1.3.1)
Requirement already satisfied: numpy>=1.11.0 in c:\users...\appdata\local\programs\python\python37-32\lib\site-packages (from scikit-learn) (1.17.1)
Collecting joblib>=0.11
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/8f/42/155696f85f344c066e17af287359c9786b436b1bf86029bb3411283274f3/joblib-0.14.0-py2.py3-none-any.whl (294kB)
     |████████████████████████████████| 296kB 2.2MB/s
Collecting pytz>=2017.2
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/e7/f9/f0b53f88060247251bf481fa6ea62cd0d25bf1b11a87888e53ce5b7c8ad2/pytz-2019.3-py2.py3-none-any.whl (509kB)
     |████████████████████████████████| 512kB 2.2MB/s
Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.6.1 in c:\users...\appdata\local\programs\python\python37-32\lib\site-packages (from pandas) (2.8.0)
Collecting ipython-genutils
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/fa/bc/9bd3b5c2b4774d5f33b2d544f1460be9df7df2fe42f352135381c347c69a/ipython_genutils-0.2.0-py2.py3-none-any.whl
Requirement already satisfied: six in c:\users...\appdata\local\programs\python\python37-32\lib\site-packages (from traitlets>=4.2->ipython) (1.12.0)
Collecting parso>=0.5.0
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/a3/bd/bf4e5bd01d79906e5b945a7af033154da49fd2b0d5b5c705a21330323305/parso-0.5.1-py2.py3-none-any.whl (95kB)
     |████████████████████████████████| 102kB 3.2MB/s
Collecting wcwidth
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/7e/9f/526a6947247599b084ee5232e4f9190a38f398d7300d866af3ab571a5bfe/wcwidth-0.1.7-py2.py3-none-any.whl
Installing collected packages: decorator, ipython-genutils, traitlets, pickleshare, pygments, colorama, parso, jedi, wcwidth, prompt-toolkit, backcall, ipython, joblib, scikit-learn, pytz, pandas, pillow
    Running setup.py install for backcall ... done
Successfully installed backcall-0.1.0 colorama-0.4.1 decorator-4.4.0 ipython-7.8.0 ipython-genutils-0.2.0 jedi-0.15.1 joblib-0.14.0 pandas-0.25.2 parso-0.5.1 pickleshare-0.7.5 pillow-6.2.1 prompt-toolkit-2.0.10 pygments-2.4.2 pytz-2019.3 scikit-learn-0.21.3 traitlets-4.3.3 wcwidth-0.1.7

C:\...\Python>python -m pip install ipython scikit-learn pandas pillow

Collecting ipython

Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/fb/44/f28a13852e562af719f9de1761680a84a93e8b4c50e22d00d68f60ee2e8b/ipython-7.8.0-py3-none-any.whl (775kB)

|████████████████████████████████| 778kB 437kB/s

Collecting scikit-learn

Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/db/c8/5903e8f826f3b1b845942798f4948a817b6334f9601927c0eea09148cd70/scikit_learn-0.21.3-cp37-cp37m-win32.whl (5.2MB)

|████████████████████████████████| 5.2MB 3.3MB/s

Collecting pandas

Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/f5/d7/383f1f6ae2cc6b85155a0d8aad9d20bdc21c65ffd74bf1f534ec27716d0b/pandas-0.25.2-cp37-cp37m-win32.whl (7.9MB)

|████████████████████████████████| 7.9MB 1.6MB/s

Collecting pillow

Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/4b/88/0a35f7ae1e436309a97c92fec81c1ab7d70b4a0646f39b420cbcecfb2de6/Pillow-6.2.1-cp37-cp37m-win32.whl (1.8MB)

|████████████████████████████████| 1.8MB 2.2MB/s

Collecting traitlets>=4.2

Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/ca/ab/872a23e29cec3cf2594af7e857f18b687ad21039c1f9b922fac5b9b142d5/traitlets-4.3.3-py2.py3-none-any.whl (75kB)

|████████████████████████████████| 81kB 2.6MB/s

Collecting pickleshare

Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/9a/41/220f49aaea88bc6fa6cba8d05ecf24676326156c23b991e80b3f2fc24c77/pickleshare-0.7.5-py2.py3-none-any.whl

Collecting pygments

Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/5c/73/1dfa428150e3ccb0fa3e68db406e5be48698f2a979ccbcec795f28f44048/Pygments-2.4.2-py2.py3-none-any.whl (883kB)

|████████████████████████████████| 890kB 3.3MB/s

Collecting colorama; sys_platform == "win32"

Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/4f/a6/728666f39bfff1719fc94c481890b2106837da9318031f71a8424b662e12/colorama-0.4.1-py2.py3-none-any.whl

Collecting jedi>=0.10

Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/55/54/da994f359e4e7da4776a200e76dbc85ba5fc319eefc22e33d55296d95a1d/jedi-0.15.1-py2.py3-none-any.whl (1.0MB)

|████████████████████████████████| 1.0MB 6.8MB/s

Collecting prompt-toolkit<2.1.0,>=2.0.0

Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/87/61/2dfea88583d5454e3a64f9308a686071d58d59a55db638268a6413e1eb6d/prompt_toolkit-2.0.10-py3-none-any.whl (340kB)

|████████████████████████████████| 348kB 2.2MB/s

Collecting decorator

Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/5f/88/0075e461560a1e750a0dcbf77f1d9de775028c37a19a346a6c565a257399/decorator-4.4.0-py2.py3-none-any.whl

Collecting backcall

Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/84/71/c8ca4f5bb1e08401b916c68003acf0a0655df935d74d93bf3f3364b310e0/backcall-0.1.0.tar.gz

Requirement already satisfied: setuptools>=18.5 in c:\users...\appdata\local\programs\python\python37-32\lib\site-packages (from ipython) (40.8.0)

Requirement already satisfied: scipy>=0.17.0 in c:\users...\appdata\local\programs\python\python37-32\lib\site-packages (from scikit-learn) (1.3.1)

Requirement already satisfied: numpy>=1.11.0 in c:\users...\appdata\local\programs\python\python37-32\lib\site-packages (from scikit-learn) (1.17.1)

Collecting joblib>=0.11

Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/8f/42/155696f85f344c066e17af287359c9786b436b1bf86029bb3411283274f3/joblib-0.14.0-py2.py3-none-any.whl (294kB)

|████████████████████████████████| 296kB 2.2MB/s

Collecting pytz>=2017.2

Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/e7/f9/f0b53f88060247251bf481fa6ea62cd0d25bf1b11a87888e53ce5b7c8ad2/pytz-2019.3-py2.py3-none-any.whl (509kB)

|████████████████████████████████| 512kB 2.2MB/s

Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.6.1 in c:\users...\appdata\local\programs\python\python37-32\lib\site-packages (from pandas) (2.8.0)

Collecting ipython-genutils

Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/fa/bc/9bd3b5c2b4774d5f33b2d544f1460be9df7df2fe42f352135381c347c69a/ipython_genutils-0.2.0-py2.py3-none-any.whl

Requirement already satisfied: six in c:\users...\appdata\local\programs\python\python37-32\lib\site-packages (from traitlets>=4.2->ipython) (1.12.0)

Collecting parso>=0.5.0

Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/a3/bd/bf4e5bd01d79906e5b945a7af033154da49fd2b0d5b5c705a21330323305/parso-0.5.1-py2.py3-none-any.whl (95kB)

|████████████████████████████████| 102kB 3.2MB/s

Collecting wcwidth

Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/7e/9f/526a6947247599b084ee5232e4f9190a38f398d7300d866af3ab571a5bfe/wcwidth-0.1.7-py2.py3-none-any.whl

Installing collected packages: decorator, ipython-genutils, traitlets, pickleshare, pygments, colorama, parso, jedi, wcwidth, prompt-toolkit, backcall, ipython, joblib, scikit-learn, pytz, pandas, pillow

Running setup.py install for backcall ... done

Successfully installed backcall-0.1.0 colorama-0.4.1 decorator-4.4.0 ipython-7.8.0 ipython-genutils-0.2.0 jedi-0.15.1 joblib-0.14.0 pandas-0.25.2 parso-0.5.1 pickleshare-0.7.5 pillow-6.2.1 prompt-toolkit-2.0.10 pygments-2.4.2 pytz-2019.3 scikit-learn-0.21.3 traitlets-4.3.3 wcwidth-0.1.7

20191027、mglearnをインストール。

C:...>python -m pip install mglearn
Collecting mglearn
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/fb/01/8d3630ecc767c9de96a9c46e055f2a3a5f9e14a47d3d0348a36a5005fe67/mglearn-0.1.7.tar.gz (540kB)
     |████████████████████████████████| 542kB 409kB/s
Requirement already satisfied: numpy in c:\users...\appdata\local\programs\python\python37-32\lib\site-packages (from mglearn) (1.17.1)
Requirement already satisfied: matplotlib in c:\users...\appdata\local\programs\python\python37-32\lib\site-packages (from mglearn) (3.1.1)
Requirement already satisfied: scikit-learn in c:\users...\appdata\local\programs\python\python37-32\lib\site-packages (from mglearn) (0.21.3)
Requirement already satisfied: pandas in c:\users...\appdata\local\programs\python\python37-32\lib\site-packages (from mglearn) (0.25.2)
Requirement already satisfied: pillow in c:\users...\appdata\local\programs\python\python37-32\lib\site-packages (from mglearn) (6.2.1)
Requirement already satisfied: cycler in c:\users...\appdata\local\programs\python\python37-32\lib\site-packages (from mglearn) (0.10.0)
Collecting imageio
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/1a/de/f7f985018f462ceeffada7f6e609919fbcc934acd9301929cba14bc2c24a/imageio-2.6.1-py3-none-any.whl (3.3MB)
     |████████████████████████████████| 3.3MB 1.3MB/s
Requirement already satisfied: pyparsing!=2.0.4,!=2.1.2,!=2.1.6,>=2.0.1 in c:\users...\appdata\local\programs\python\python37-32\lib\site-packages (from matplotlib->mglearn) (2.4.2)
Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.0.1 in c:\users...\appdata\local\programs\python\python37-32\lib\site-packages (from matplotlib->mglearn) (1.1.0)
Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.1 in c:\users...\appdata\local\programs\python\python37-32\lib\site-packages (from matplotlib->mglearn) (2.8.0)
Requirement already satisfied: scipy>=0.17.0 in c:\users...\appdata\local\programs\python\python37-32\lib\site-packages (from scikit-learn->mglearn) (1.3.1)
Requirement already satisfied: joblib>=0.11 in c:\users...\appdata\local\programs\python\python37-32\lib\site-packages (from scikit-learn->mglearn) (0.14.0)
Requirement already satisfied: pytz>=2017.2 in c:\users...\appdata\local\programs\python\python37-32\lib\site-packages (from pandas->mglearn) (2019.3)
Requirement already satisfied: six in c:\users...\appdata\local\programs\python\python37-32\lib\site-packages (from cycler->mglearn) (1.12.0)
Requirement already satisfied: setuptools in c:\users...\appdata\local\programs\python\python37-32\lib\site-packages (from kiwisolver>=1.0.1->matplotlib->mglearn) (40.8.0)
Installing collected packages: imageio, mglearn
    Running setup.py install for mglearn ... done
Successfully installed imageio-2.6.1 mglearn-0.1.7

C:...>python -m pip install mglearn

Collecting mglearn

Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/fb/01/8d3630ecc767c9de96a9c46e055f2a3a5f9e14a47d3d0348a36a5005fe67/mglearn-0.1.7.tar.gz (540kB)

|████████████████████████████████| 542kB 409kB/s

Requirement already satisfied: numpy in c:\users...\appdata\local\programs\python\python37-32\lib\site-packages (from mglearn) (1.17.1)

Requirement already satisfied: matplotlib in c:\users...\appdata\local\programs\python\python37-32\lib\site-packages (from mglearn) (3.1.1)

Requirement already satisfied: scikit-learn in c:\users...\appdata\local\programs\python\python37-32\lib\site-packages (from mglearn) (0.21.3)

Requirement already satisfied: pandas in c:\users...\appdata\local\programs\python\python37-32\lib\site-packages (from mglearn) (0.25.2)

Requirement already satisfied: pillow in c:\users...\appdata\local\programs\python\python37-32\lib\site-packages (from mglearn) (6.2.1)

Requirement already satisfied: cycler in c:\users...\appdata\local\programs\python\python37-32\lib\site-packages (from mglearn) (0.10.0)

Collecting imageio

Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/1a/de/f7f985018f462ceeffada7f6e609919fbcc934acd9301929cba14bc2c24a/imageio-2.6.1-py3-none-any.whl (3.3MB)

|████████████████████████████████| 3.3MB 1.3MB/s

Requirement already satisfied: pyparsing!=2.0.4,!=2.1.2,!=2.1.6,>=2.0.1 in c:\users...\appdata\local\programs\python\python37-32\lib\site-packages (from matplotlib->mglearn) (2.4.2)

Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.0.1 in c:\users...\appdata\local\programs\python\python37-32\lib\site-packages (from matplotlib->mglearn) (1.1.0)

Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.1 in c:\users...\appdata\local\programs\python\python37-32\lib\site-packages (from matplotlib->mglearn) (2.8.0)

Requirement already satisfied: scipy>=0.17.0 in c:\users...\appdata\local\programs\python\python37-32\lib\site-packages (from scikit-learn->mglearn) (1.3.1)

Requirement already satisfied: joblib>=0.11 in c:\users...\appdata\local\programs\python\python37-32\lib\site-packages (from scikit-learn->mglearn) (0.14.0)

Requirement already satisfied: pytz>=2017.2 in c:\users...\appdata\local\programs\python\python37-32\lib\site-packages (from pandas->mglearn) (2019.3)

Requirement already satisfied: six in c:\users...\appdata\local\programs\python\python37-32\lib\site-packages (from cycler->mglearn) (1.12.0)

Requirement already satisfied: setuptools in c:\users...\appdata\local\programs\python\python37-32\lib\site-packages (from kiwisolver>=1.0.1->matplotlib->mglearn) (40.8.0)

Installing collected packages: imageio, mglearn

Running setup.py install for mglearn ... done

Successfully installed imageio-2.6.1 mglearn-0.1.7

Python3 – property – getter/setter

2016-09-25 / tau / コメントする

一般的な書き方

クラス定義でgetter/setterなどのアクセサを一般的に書くと次のようになる。

class MyClass:
    def __init__(self):
        self._x = None

    def get_x(self):
        print("getting")
        return self._x

    def set_x(self, x):
        print("setting")
        self._x = x

obj = MyClass()
obj.get_x()
obj.set_x(1)

# getting
# setting

class MyClass:

def __init__(self):

self._x = None

def get_x(self):

print("getting")

return self._x

def set_x(self, x):

print("setting")

self._x = x

obj = MyClass()

obj.get_x()

obj.set_x(1)

# getting

# setting

Pythonでは、メンバ変数(インスタンス変数)はパブリックアクセスが可能だが、メンバ変数への代入や参照を行った際に、裏でセッターやゲッターを呼び出すようにすることができる。また同じ手順で、インスタンスのdelete時の処理もプロパティとして登録できる。

obj = MyClass()

obj.prop = val
# ここで実際には、MyClass内で定義されたsome_setter(val)が実行される

val = obj.prop
# ここで実際には、MyClass内で定義されたval = some_getter()が実行される

del obj
# ここで実際には、MyClass内で定義されたsome_deleter()が実行される

obj = MyClass()

obj.prop = val

# ここで実際には、MyClass内で定義されたsome_setter(val)が実行される

val = obj.prop

# ここで実際には、MyClass内で定義されたval = some_getter()が実行される

del obj

# ここで実際には、MyClass内で定義されたsome_deleter()が実行される

このように見かけ上の参照・代入・削除処理から各アクセサを呼び出すために、Pythonでは組み込み関数のproperty()を使う方法と、@マークに続けたデコレータを使う方法がある。

property()関数

property関数を使うことで、getterなどをプロパティとして登録できる。次の例では、インスタンス変数_xに関するgetter、setter、deleterをxという名前のプロパティとして登録している。

class MyClass:
    def __init__(self):
        self._x = None

    def get_x(self):
        print("getting")
        return self._x

    def set_x(self, x):
        print("setting")
        self._x = x

    def del_x(self):
        print("deleting")
        del self._x

    x = property(get_x, set_x, del_x, "Property x")

obj = MyClass()
obj.x
obj.x = 1
del obj.x

# getting
# setting
# deleting

class MyClass:

def __init__(self):

self._x = None

def get_x(self):

print("getting")

return self._x

def set_x(self, x):

print("setting")

self._x = x

def del_x(self):

print("deleting")

del self._x

x = property(get_x, set_x, del_x, "Property x")

obj = MyClass()

obj.x

obj.x = 1

del obj.x

# getting

# setting

# deleting

property()関数の引数は以下の通り。

property(fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None)

fget　getterのメソッド名
fset　setterのメソッド名
fdel　deleterのメソッド名
doc　プロパティの説明文(ドキュメント文字列)

propertyデコレータ

使い方

以下のように@マークに続けて書くデコレータでアクセサを定義できる。ただし以下の点に注意。

デコレータの最初は、@property
@propertyで定義できるのはgetterのみ

class MyClass:
    def __init__(self):
        self._x = None

    @property
    def x(self):
        print("getting")
        return self._x

    @x.setter
    def x(self, x):
        print("setting")
        self._x = x

    @x.deleter
    def x(self):
        print("deleting")
        del self._x

obj = MyClass()
obj.x
obj.x = 1
del obj.x

# getting
# setting
# deleting

class MyClass:

def __init__(self):

self._x = None

@property

def x(self):

print("getting")

return self._x

@x.setter

def x(self, x):

print("setting")

self._x = x

@x.deleter

def x(self):

print("deleting")

del self._x

obj = MyClass()

obj.x

obj.x = 1

del obj.x

# getting

# setting

# deleting

つまり、必ず最初に@propertyで、かつgetterを定義しなければならない。

@propertyは最初でなければならない

たとえば次のように@propertyがsetterよりも後にあると、”setterでxが定義されていませんよ”と怒られる。

class MyClass:
    def __init__(self):
        self._x = None

    @x.setter
    def x(self, x):
        print("setting")
        self._x = x

    @property
    def x(self):
        print("getting")
        return self._x

    @x.deleter
    def x(self):
        print("deleting")
        del self._x

obj = MyClass()
obj.x
obj.x = 1
del obj.x

# Traceback (most recent call last):
#   File "test.py", line 1, in <module>
#     class MyClass:
#   File "test.py", line 5, in MyClass
#     @x.setter
# NameError: name 'x' is not defined

class MyClass:

def __init__(self):

self._x = None

@x.setter

def x(self, x):

print("setting")

self._x = x

@property

def x(self):

print("getting")

return self._x

@x.deleter

def x(self):

print("deleting")

del self._x

obj = MyClass()

obj.x

obj.x = 1

del obj.x

# Traceback (most recent call last):

# File "test.py", line 1, in <module>

# class MyClass:

# File "test.py", line 5, in MyClass

# @x.setter

# NameError: name 'x' is not defined

@propertyはgetterしか定義できない

また@propertyでsetterを定義し、@*.getterでgetterを定義しようとすると、getterは実行されてsetterの方で”引数をセットできない”とエラーになる。

class MyClass:
    def __init__(self):
        self._x = None

    @property
    def x(self, x):
        print("setting")
        self._x = x

    @x.getter
    def x(self):
        print("getting")
        return self._x

    @x.deleter
    def x(self):
        print("deleting")
        del self._x

obj = MyClass()
obj.x
obj.x = 1
del obj.x

# getting
# Traceback (most recent call last):
#   File "test.py", line 22, in <module>
#     obj.x = 1
# AttributeError: can't set attribute

class MyClass:

def __init__(self):

self._x = None

@property

def x(self, x):

print("setting")

self._x = x

@x.getter

def x(self):

print("getting")

return self._x

@x.deleter

def x(self):

print("deleting")

del self._x

obj = MyClass()

obj.x

obj.x = 1

del obj.x

# getting

# Traceback (most recent call last):

# File "test.py", line 22, in <module>

# obj.x = 1

# AttributeError: can't set attribute

@propertyでダミーのアクセサを定義する方法

@propertyでダミーのアクセサを定義して、その後にgetterのデコレータで定義をするのは通る。

class MyClass:
    def __init__(self):
        self._x = None

    @property
    def x(self):
        pass

    @x.getter
    def x(self):
        print("getting")
        return self._x

    @x.setter
    def x(self, x):
        print("setting")
        self._x = x

    @x.deleter
    def x(self):
        print("deleting")
        del self._x

obj = MyClass()
obj.x
obj.x = 1
del obj.x

# getting
# setting
# deleting

class MyClass:

def __init__(self):

self._x = None

@property

def x(self):

pass

@x.getter

def x(self):

print("getting")

return self._x

@x.setter

def x(self, x):

print("setting")

self._x = x

@x.deleter

def x(self):

print("deleting")

del self._x

obj = MyClass()

obj.x

obj.x = 1

del obj.x

# getting

# setting

# deleting

property()でドキュメント文字列だけを定義する方法

また、property()関数でメンバ変数のドキュメント文字列だけを定義したのちに、getter/setter/deleterのデコレータでそれぞれのメソッドを定義する方法もあるらしい。

class MyClass:
    def __init__(self):
        self._x = None

    x = property(doc="property x")

    @x.getter
    def x(self):
        print("getting")
        return self._x

    @x.setter
    def x(self, x):
        print("setting")
        self._x = x

    @x.deleter
    def x(self):
        print("deleting")
        del self._x

obj = MyClass()
obj.x
obj.x = 1
del obj.x

class MyClass:

def __init__(self):

self._x = None

x = property(doc="property x")

@x.getter

def x(self):

print("getting")

return self._x

@x.setter

def x(self, x):

print("setting")

self._x = x

@x.deleter

def x(self):

print("deleting")

del self._x

obj = MyClass()

obj.x

obj.x = 1

del obj.x

Python3 – オブジェクトの文字列表現

2016-09-25 / tau / コメントする

str/repr

__str__メソッドはprint文やformat文の引数にオブジェクトが指定された場合に呼び出され、オブジェクトの”非公式の”文字列表現を返す。

__repr__メソッドはより正式なオブジェクトの内容を文字列で返し、2つのオブジェクトの同値性をインタープリタがチェックするときに使われる。

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

    def __str__(self):
        return "<Name:{}, Age:{}>".format(self.name, self.age)

john = Person("John", 38)
luice = Person("Luice", 32)
print(john)
print(luice)

# <Name:John, Age:38>
# <Name:Luice, Age:32>

class Person:

def __init__(self, name, age):

self.name = name

self.age = age

def __str__(self):

return "<Name:{}, Age:{}>".format(self.name, self.age)

john = Person("John", 38)

luice = Person("Luice", 32)

print(john)

print(luice)

# <Name:John, Age:38>

# <Name:Luice, Age:32>

print文やformat文での__str__や__repr__の使われ方は次の通り。

__str__のみが定義されていれば__str__が使われる
__repr__のみが定義されていれば__repr__が使われる
__str__と__repr__の両方が定義されていれば__str__が使われる

エラー～str()関数による明示的な変換

ただし、以下のように文字列として直接操作しようとするとエラーになる。

class Person:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def __str__(self):
        return "My name is {}".format(self.name)

john = Person("John")
print("Hello, " + john) 
# TypeError: Can't convert 'Person' object to str implicitly

class Person:

def __init__(self, name):

self.name = name

def __str__(self):

return "My name is {}".format(self.name)

john = Person("John")

print("Hello, " + john)

# TypeError: Can't convert 'Person' object to str implicitly

これはprint文で扱われるかどうか以前の問題で、文字列にオブジェクトを結合しようとしたときに起こる。先行のオペランドが文字列で、その次に結合演算子が出てきたのでオブジェクトを文字列に変換しようとして、”オブジェクトを暗黙で文字列に変換できませんよ”とエラーになる。

また演算の順序を入れ替えると、次のようなエラーになる。

class Person:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def __str__(self):
        return "My name is {}".format(self.name)

john = Person("John")
print(john + " ") 
# unsupported operand type(s) for +: 'Person' and 'str'

class Person:

def __init__(self, name):

self.name = name

def __str__(self):

return "My name is {}".format(self.name)

john = Person("John")

print(john + " ")

# unsupported operand type(s) for +: 'Person' and 'str'

今度はオブジェクトが先行しているので、これに対して+演算子を読んだ瞬間に、インタプリタは”このオブジェクトと文字列の演算子として+はサポートされていない”と言ってくる。

これを解決するには、str()関数でオブジェクトを明示的に文字列に変換してやればよい。

class Person:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def __str__(self):
        return "My name is {}".format(self.name)

john = Person("John")
print("Hello, " + str(john))
# Hello, My name is John

class Person:

def __init__(self, name):

self.name = name

def __str__(self):

return "My name is {}".format(self.name)

john = Person("John")

print("Hello, " + str(john))

# Hello, My name is John

Python3 – iter()によるイテレーターの実装

2016-09-25 / tau / コメントする

標準形

Pythonの特殊メソッド__iter__と__next__を使ってオブジェクトのイテレーターをつくることができる。ジェネレーターがyield文によって任意の値を生成するのに対して、イテレーターはコレクションの要素を順次取り出すときなどに有用。

__iter__と__next__の2つのメソッドを持ったオブジェクトがfor文で参照されるたびに、以下のように動作する。

forを始める前に__iter__メソッドが実行される
forブロックのループのたびに__next__メソッドが実行される

2つのメソッドの書き方は以下の通り。

__iter__: 戻り値としてオブジェクト自身(self)を返す。
__next__: イテレートされるべきプロパティを変更し、戻り値として現在値を返す。もし終了条件に合致しいている場合、イテレート終了の例外を発する。

次の例では、1から初めて最初に設定した値まで1ずつ増える数列のイテレーターをつくっている。

class Seq:
    def __init__(self, max):
        self._max = max

    def __iter__(self):
        self._a = 1
        return self

    def __next__(self):
        result = self._a
        if result > self._max: raise StopIteration
        self._a += 1
        return result

seq = Seq(10)
for n in seq:
    print(n, end=" ")
print()
for n in seq:
    print(n, end=" ")

# 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
# 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

class Seq:

def __init__(self, max):

self._max = max

def __iter__(self):

self._a = 1

return self

def __next__(self):

result = self._a

if result > self._max: raise StopIteration

self._a += 1

return result

seq = Seq(10)

for n in seq:

print(n, end=" ")

print()

for n in seq:

print(n, end=" ")

# 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

最初の__init__メソッドでは引数から数列の最大値をプロパティにセット。

__iter__メソッドはカウンタになるプロパティに初期値をセットして、selfを返す。

__next__メソッドはそれが呼ばれるたびに次のことを行う。

カウンタ値が最大値を超えていたらforブロックから抜け出るよう例外を返す
現在のカウンタ値を返す
カウンタ値をインクリメントする

forブロックから抜け出るための例外はStopIterationが準備されていて、forブロックがこの例外を受け取ると、エラーを発生させることなくforブロックの次の処理に移る。

インスタンス変数のイテレーターの取得

たとえばあるクラス内にリストがあって、リストそのものの構造は安全に守ったまま、その要素にアクセスする方法を考えてみた。

インスタンス変数のリストそのものやgetterなどで取得したリストへの参照をメソッドで返すと、リストそのものの操作までできてしまうが、それを防ぎたい。

そこで、インスタンス変数のイテレーターを生成するクラスを元のクラスのインナークラスとして準備して、外部へはイテレーターのインスタンスを渡すようにしてみた。

インナークラスでなくてもできるが、元のクラスのインスタンス変数の構造と密接に関連しているなら、インナークラスでまとめた方が明快だと思う。

class MainClass:
    # リストのイテレータを生成するクラス
    class Iterator:
        def __init__(self, lst):
            self.lst = lst
            self.count = -1
            self.max = len(lst)

        def __iter__(self):
            return self

        def __next__(self):
            self.count += 1
            if self.count == self.max: raise StopIteration
            return self.lst[self.count]

    # 元のクラスは2つのリストを配列として持つ
    def __init__(self):
        self.lst = []
        self.lst.append([1, 2, 3, 4])
        self.lst.append(['A', 'B', 'C', 'D'])

    # 引数の番号でリストを指定してイテレータを取得
    def get_iterator_of_list(self, n):
        return MainClass.Iterator(self.lst[n])

obj = MainClass()
for n in obj.get_iterator_of_list(0): print(n, end=' ')
print()
for n in obj.get_iterator_of_list(1): print(n, end=' ')

# 1 2 3 4
# A B C D

class MainClass:

# リストのイテレータを生成するクラス

class Iterator:

def __init__(self, lst):

self.lst = lst

self.count = -1

self.max = len(lst)

def __iter__(self):

return self

def __next__(self):

self.count += 1

if self.count == self.max: raise StopIteration

return self.lst[self.count]

# 元のクラスは2つのリストを配列として持つ

def __init__(self):

self.lst = []

self.lst.append([1, 2, 3, 4])

self.lst.append(['A', 'B', 'C', 'D'])

# 引数の番号でリストを指定してイテレータを取得

def get_iterator_of_list(self, n):

return MainClass.Iterator(self.lst[n])

obj = MainClass()

for n in obj.get_iterator_of_list(0): print(n, end=' ')

print()

for n in obj.get_iterator_of_list(1): print(n, end=' ')

# 1 2 3 4

# A B C D

Python3 – ネストクラス

2016-09-25 / tau / コメントする

クラスを入れ子にして、インナークラスを定義することができる。

次の例では、MainClassの中でInnerClassを定義して、それぞれのクラスのプロパティにアクセスしている。

class MainClass:
    class InnerClass:
        def __init__(self):
            self.prop = "inner class"

    def __init__(self):
        self.prop = "main class"
        self.inner = MainClass.InnerClass()

obj = MainClass()
print(obj.prop)
print(obj.inner.prop)

# main class
# inner class

class MainClass:

class InnerClass:

def __init__(self):

self.prop = "inner class"

def __init__(self):

self.prop = "main class"

self.inner = MainClass.InnerClass()

obj = MainClass()

print(obj.prop)

print(obj.inner.prop)

# main class

# inner class

留意点として、アウタークラスからインナークラスを参照する際に、[アウタークラス名].[インナークラス名]とすること。インナークラス名だけで定義しようとすると「そんなクラスはないよ」と怒られる。

なお、インナークラスの定義位置は、必ずしもアウタークラスの冒頭でなくてもよい。

class MainClass:
    def __init__(self):
        self.prop = "main class"
        self.inner = MainClass.InnerClass()

    class InnerClass:
        def __init__(self):
            self.prop = "inner class"

class MainClass:

def __init__(self):

self.prop = "main class"

self.inner = MainClass.InnerClass()

class InnerClass:

def __init__(self):

self.prop = "inner class"

Python3 – switch/caseはない

2016-09-22 / tau / コメントする

とても残念なことに、Pythonにはswitch/case構文がない(もちろん予約語でさえない)。

一般的には、この機能を実現するのにif～eliｆ～elseを使えばよいということになっている。

def switch(n):
    if n == "first": return "one"
    elif n == "second": return "two"
    elif n =="third": return "three"
    else: return "Default"

print(switch("first"))
print(switch("second"))
print(switch("third"))
print(switch("what"))

# one
# two
# three
# Default

def switch(n):

if n == "first": return "one"

elif n == "second": return "two"

elif n =="third": return "three"

else: return "Default"

print(switch("first"))

print(switch("second"))

print(switch("third"))

print(switch("what"))

# one

# two

# three

# Default

いくつかの(いや多くの)素敵なサイトでdictionaryを使えばいいよ、と教えてくれるのに出会った。

「構文」として定まっていはいないが、かなり見やすいように思う。

def switch(n):
    if n == "first": return "one"
    elif n == "second": return "two"
    elif n =="third": return "three"
    else: return "Default"

print(switch("first"))
print(switch("second"))
print(switch("third"))
print(switch("what"))

# one
# two
# three
# Default

def switch(n):

if n == "first": return "one"

elif n == "second": return "two"

elif n =="third": return "three"

else: return "Default"

print(switch("first"))

print(switch("second"))

print(switch("third"))

print(switch("what"))

# one

# two

# three

# Default

Python3 – 条件分岐

2016-09-22 / tau / コメントする

if

標準形

他の言語とほぼ同じだが、else ifはelifと書く。

gender = "female"

if gender == "male":
    print("Male")
elif gender == "female":
    print("Female")
else:
    print("Unknown")

gender = "female"

if gender == "male":

print("Male")

elif gender == "female":

print("Female")

else:

print("Unknown")

ブロックの実行内容が1行の場合は、if文などの後ろに続けて1行で書ききれる。

gender = "female"

if gender == "male": print("Male")
elif gender == "female": print("Female")
else: print("Unknown")

gender = "female"

if gender == "male": print("Male")

elif gender == "female": print("Female")

else: print("Unknown")

後置形(三項演算子)

この形は「文」ではなくて「式」で、[真の時の値] if [条件] else [偽の時の値]と書く。

gender = "female"

print("Femail" if gender == "female" else "Male")

gender = "female"

print("Femail" if gender == "female" else "Male")

switch/caseはない

Pythonにはswitch/case文は存在しない。

if-elif-elseで書くか、以下のように辞書を利用する。

Python3 – 繰り返し～ループ

2016-09-22 / tau / コメントする

for

標準形

for [変数] in [オブジェクト]:の形で変数がオブジェクトの要素を1つずつ取り出して実行する。

for i in [1, 3, 5]:
    print(i)

# 1
# 3
# 5

for i in range(1, 4):
    print(i)

# 1
# 2
# 3

for s in "string":
    print(s)

# s
# t
# r
# i
# n
# g

for i in [1, 3, 5]:

print(i)

# 1

# 3

# 5

for i in range(1, 4):

print(i)

# 1

# 2

# 3

for s in "string":

print(s)

# s

# t

# r

# i

# n

# g

range関数とfor文

for文でrange関数を使うと、多数回のループを簡易に書ける。このとき、rangeの終了値は指定した値－1になることに注意。

for i in range(4):
    print(i)

# 0
# 1
# 2
# 3

for i in range(1, 4):
    print(i)

# 1
# 2
# 3

for i in range(0, 10, 2):
    print(i)

# 0
# 2
# 4
# 6
# 8

for i in range(4):

print(i)

# 0

# 1

# 2

# 3

for i in range(1, 4):

print(i)

# 1

# 2

# 3

for i in range(0, 10, 2):

print(i)

# 0

# 2

# 4

# 6

# 8

enumerateによるインデックスの取得

Pythonのforループでは、リストなどの要素を直接取り出せるので表現が簡潔だが、逆に引数の値(配列の順序値など)が欲しいときがある。そのような場合は、enumerateを使ってインデックスを取得することができる。

enumerateでリストのインデックスが得られる

zipによる複数リストの並行処理

複数のリストの要素を同時に並行して取り出したいとき、zip()関数を使うとよい。

zipによる複数リストの並行ループ

enumerateとzipの複合処理

zipで複数のコレクションの要素を取り出しつつ、enumerateで全体の番号も取得したいとき。zipで取得する要素をタプルにする。

a = [10, 11, 12]
b = ['A', 'B', 'C']

for n, (x, y) in enumerate(zip(a, b)):
    print(n, x, y)

# 0 10 A
# 1 11 B
# 2 12 C

a = [10, 11, 12]

b = ['A', 'B', 'C']

for n, (x, y) in enumerate(zip(a, b)):

print(n, x, y)

# 0 10 A

# 1 11 B

# 2 12 C

forループの最初と最後だけ処理を変える

forループでは各ループごとに同じ処理内容が繰り返されるが、これを最初と最後だけ変更したい場合の処理を考えてみる。

forループの最初と最後だけ処理を変えたい

while

while [条件式]:で条件式が真である間ループが実行される。

n = 0
while n < 5:
    print(n)
    n += 1

# 0
# 1
# 2
# 3
# 4

n = 0

while n < 5:

print(n)

n += 1

# 0

# 1

# 2

# 3

# 4

else～終了時の処理

else:ブロックを書くと、forやwhileのループ終了時にその内容が実行される。ループの後に実行文を書くのと動作は変わらないが、終了時処理をより明確にできる。

for i in range(0, 4):
    print(i)
else:
    print("end")

# 0
# 1
# 2
# 3
# end

for i in range(0, 4):

print(i)

else:

print("end")

# 0

# 1

# 2

# 3

# end

continue

continue文は、それ以降の処理を飛ばしてループの先頭に飛ぶ。

次の例では、iが偶数の時はそれ以降のprint文を実行せずに次のステップに移る。

for i in range(0, 10):
    if i % 2 == 0:
        continue
    print(i)

# 1
# 3
# 5
# 7
# 9

for i in range(0, 10):

if i % 2 == 0:

continue

print(i)

# 1

# 3

# 5

# 7

# 9

break

break文は、そのbreak文が含まれている一番内側のループから抜け出す。

次の例では、内側のループでjが3を超えるたびにループを終了し、外側の次のステップへ移る。外側のループはiが1を超えたときにそれ以降の処理をせずループを終了する。

for i in range(0, 5):
    if i > 1:
        break
    for j in range(0, 5):
        if j > 3:
            break
        print(i, j)

# 0 0
# 0 1
# 0 2
# 0 3
# 1 0
# 1 1
# 1 2
# 1 3

for i in range(0, 5):

if i > 1:

break

for j in range(0, 5):

if j > 3:

break

print(i, j)

# 0 0

# 0 1

# 0 2

# 0 3

# 1 0

# 1 1

# 1 2

# 1 3

R – rbindについて

2016-09-20 / tau / コメントする

rbind()で困った点

データフレームにrbindでアイテムを追加する場合、紹介されている例ではみな、データをベクトルで与えている(注：文字列型が勝手にFactor型にされてしまうのを4行目で回避している)。

> name <- c("alice")
> age <- 26
> data <- data.frame(name = name, age = age)
> data$name <- as.character(data$name)
> 
> data <- rbind(data, c("john", 38))
> data
   name age
1 alice  26
2  john  38

> name <- c("alice")

> age <- 26

> data <- data.frame(name = name, age = age)

> data$name <- as.character(data$name)

> data <- rbind(data, c("john", 38))

> data

name age

1 alice 26

2 john 38

一見するとうまくいっているが、実は問題がある。ageの項目が数字のはずだと内容を参照したり計算しようとすると・・・

> data[1, 2]
[1] "26"
> data[2, 2]
[1] "38"
> data[1, 2] + data[2, 2]
 data[1, 2] + data[2, 2] でエラー:  二項演算子の引数が数値ではありません

> data[1, 2]

[1] "26"

> data[2, 2]

[1] "38"

> data[1, 2] + data[2, 2]

data[1, 2] + data[2, 2] でエラー: 二項演算子の引数が数値ではありません

となってしまう。

これはRのベクトルの仕様で、1つのベクトルの要素の型がすべて同じでなければならず、文字列型と数値型が混在した場合は数値が文字列に変換されてしまうため。

これを回避するために幾つかの方法があるが、たとえばここではas.numeric()を用いてみる。

> data$age <- as.numeric(data$age)
> data[1, 2]
[1] 26
> data[2, 2]
[1] 38
> data[1, 2] + data[2, 2]
[1] 64

> data$age <- as.numeric(data$age)

> data[1, 2]

[1] 26

> data[2, 2]

[1] 38

> data[1, 2] + data[2, 2]

[1] 64

うむ、うまくいっている、と思って、これに新たなデータを追加すると・・・

> data <- rbind(data, c("luice", 30))
> data
   name age
1 alice  26
2  john  38
3 luice  30
> data[3, 2]
[1] "30"
> data[1, 2]
[1] "26"
> data[1, 2] + data[3, 2]
 data[1, 2] + data[3, 2] でエラー:  二項演算子の引数が数値ではありませ

> data <- rbind(data, c("luice", 30))

> data

name age

1 alice 26

2 john 38

3 luice 30

> data[3, 2]

[1] "30"

> data[1, 2]

[1] "26"

> data[1, 2] + data[3, 2]

data[1, 2] + data[3, 2] でエラー: 二項演算子の引数が数値ではありませ

またしても怒られた。これはデータ追加のたびにベクトルの段階で文字列への変換が行われてしまうためらしく、上の9～10行目で前に数値型にしたはずのデータまで文字列に変換されてしまっている。

ベクトルではなくリストを使う

そこで、rbindでデータ群を与えるのに、ベクトルではなくリストを使ってみた。

> name <- c("alice")
> age <- 26
> data <- data.frame(name = name, age = age)
> data$name <- as.character(data$name)
> 
> data <- rbind(data, list("john", 38))
> data
   name age
1 alice  26
2  john  38

> name <- c("alice")

> age <- 26

> data <- data.frame(name = name, age = age)

> data$name <- as.character(data$name)

> data <- rbind(data, list("john", 38))

> data

name age

1 alice 26

2 john 38

見た目はベクトルの時と同じく、うまくいっているように見える。そこで各要素をチェックしてみると・・・

> data[1, 2]
[1] 26
> data[2, 2]
[1] 38
> data[1, 2] + data[2, 2]
[1] 64

> data[1, 2]

[1] 26

> data[2, 2]

[1] 38

> data[1, 2] + data[2, 2]

[1] 64

ちゃんと数値として扱われている。それでは新たにデータを追加しても大丈夫か。

> data <- rbind(data, list("luice", 30))
> data
   name age
1 alice  26
2  john  38
3 luice  30
> data[1, 2] + data[3, 2]
[1] 56

> data <- rbind(data, list("luice", 30))

> data

name age

1 alice 26

2 john 38

3 luice 30

> data[1, 2] + data[3, 2]

[1] 56

問題なし。

よって、文字列と数値が混在する場合は、rbindの引数にはリストを使うべき。

R – 因子型(Factor型)

2016-09-20 / tau / 2件のコメント

準備

以下のように文字列型のベクトルを準備。

> s <- "sun"
> m <- "mon"
> t <- "tue"
> (x <- c(s, m, t, m, s, m))
[1] "sun" "mon" "tue" "mon" "sun" "mon"

> s <- "sun"

> m <- "mon"

> t <- "tue"

> (x <- c(s, m, t, m, s, m))

[1] "sun" "mon" "tue" "mon" "sun" "mon"

因子型への変換

factor()関数を使って因子型へ返還。このとき因子の順番はシステムで自動的に割り振られ、ソートするとその順番で並べ替えられる。

> (y <- factor(x))
[1] sun mon tue mon sun mon
Levels: mon sun tue
> str(y)
 Factor w/ 3 levels "mon","sun","tue": 2 1 3 1 2 1
> sort(y)
[1] mon mon mon sun sun tue
Levels: mon sun tue

> (y <- factor(x))

[1] sun mon tue mon sun mon

Levels: mon sun tue

> str(y)

Factor w/ 3 levels "mon","sun","tue": 2 1 3 1 2 1

> sort(y)

[1] mon mon mon sun sun tue

Levels: mon sun tue

因子を指定した要素の抽出

要素の抽出は因子のラベルを指定して行う。
因子のオーダでの指定はできない。

> y[y == "sun"]
[1] sun sun
Levels: mon sun tue
> y[y == 2]
factor(0)
Levels: mon sun tue

> y[y == "sun"]

[1] sun sun

Levels: mon sun tue

> y[y == 2]

factor(0)

Levels: mon sun tue

因子の順序の指定

factor()関数のlevels指定で明示的に因子の順序を指定できる。

> (z <- factor(x, levels=c(s, m, t)))
[1] sun mon tue mon sun mon
Levels: sun mon tue
> str(z)
 Factor w/ 3 levels "sun","mon","tue": 1 2 3 2 1 2
> sort(z)
[1] sun sun mon mon mon tue
Levels: sun mon tue

> (z <- factor(x, levels=c(s, m, t)))

[1] sun mon tue mon sun mon

Levels: sun mon tue

> str(z)

Factor w/ 3 levels "sun","mon","tue": 1 2 3 2 1 2

> sort(z)

[1] sun sun mon mon mon tue

Levels: sun mon tue

因子の大小関係の指定

上記のベクトルyやzの各因子は順序関係を持っているが、それらは順序については特定できるが大小判定は行えない。

大小判定可能な値とするにはordered()関数を通す必要がある。

> sort(z)
[1] sun sun mon mon mon tue
Levels: sun mon tue
> z[z > "sun"]
[1] <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
Levels: sun mon tue
 警告メッセージ: 
 Ops.factor(z, "sun") で:  ‘>’ not meaningful for factors
> z <- ordered(z)
> z[z > "sun"]
[1] mon tue mon mon
Levels: sun < mon < tue

> sort(z)

[1] sun sun mon mon mon tue

Levels: sun mon tue

> z[z > "sun"]

[1] <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>

Levels: sun mon tue

警告メッセージ:

Ops.factor(z, "sun") で: ‘>’ not meaningful for factors

> z <- ordered(z)

> z[z > "sun"]

[1] mon tue mon mon

Levels: sun < mon < tue

Factorベクトルの新規生成

一つ目の要素を定義する場合

通常紹介されている方法は、文字列型などのベクトルがあらかじめ準備されていて、それをFactor型に変換するというもの。

一つ目の要素を定義して、以降付け足していきたい場合は以下のようにする。

> (y <- factor(c("sun"), levels=c("sun", "mon", "tue")))
[1] sun
Levels: sun mon tue
> y[2] <- "mon"
> y[3] <- "tue"
> y[4] <- "mon"
> y[5] <- "sun"
> y[6] <- "mon"
> 
> y
[1] sun mon tue mon sun mon
Levels: sun mon tue

> (y <- factor(c("sun"), levels=c("sun", "mon", "tue")))

[1] sun

Levels: sun mon tue

> y[2] <- "mon"

> y[3] <- "tue"

> y[4] <- "mon"

> y[5] <- "sun"

> y[6] <- "mon"

> y

[1] sun mon tue mon sun mon

Levels: sun mon tue

またlevelsを指定しないと、初期値以外はNAとなって警告が出る。

> (y <- factor(c("sun")))
[1] sun
Levels: sun
> y[1] <- "sun"
> y[2] <- "mon"
 警告メッセージ: 
 `[<-.factor`(`*tmp*`, 2, value = "mon") で: 
  invalid factor level, NA generated
> y[3] <- "tue"
 警告メッセージ: 
 `[<-.factor`(`*tmp*`, 3, value = "tue") で: 
  invalid factor level, NA generated
> y[4] <- "sun"
> 
> y
[1] sun  <NA> <NA> sun 
Levels: sun

> (y <- factor(c("sun")))

[1] sun

Levels: sun

> y[1] <- "sun"

> y[2] <- "mon"

警告メッセージ:

`[<-.factor`(`*tmp*`, 2, value = "mon") で:

invalid factor level, NA generated

> y[3] <- "tue"

警告メッセージ:

`[<-.factor`(`*tmp*`, 3, value = "tue") で:

invalid factor level, NA generated

> y[4] <- "sun"

> y

[1] sun <NA> <NA> sun

Levels: sun

またlevelsで指定した以外のラベルを指定するとNAとなり、最初の要素は無視され、その後追加しようとした要素はNAとして保存される。

> (y <- factor(c("wed"), levels=c("sun", "mon", "tue")))
[1] <NA>
Levels: sun mon tue
> y[1] <- "sun"
> y[2] <- "mon"
> y[3] <- "tue"
> y[4] <- "wed"
 警告メッセージ: 
 `[<-.factor`(`*tmp*`, 4, value = "wed") で: 
  invalid factor level, NA generated
> 
> y
[1] sun  mon  tue  <NA>
Levels: sun mon tue

> (y <- factor(c("wed"), levels=c("sun", "mon", "tue")))

[1] <NA>

Levels: sun mon tue

> y[1] <- "sun"

> y[2] <- "mon"

> y[3] <- "tue"

> y[4] <- "wed"

警告メッセージ:

`[<-.factor`(`*tmp*`, 4, value = "wed") で:

invalid factor level, NA generated

> y

[1] sun mon tue <NA>

Levels: sun mon tue

要素数ゼロから定義する場合

最初からFactor型のベクトルを定義してゼロから要素を追加するには、以下のようにするとよい。

下記の例では、factor()関数の第1引数に仮のベクトルをnumeric(0)で与えているが、character(0)でも同じ結果となり、単なるプレースホルダとなっているらしい。

> (y <- factor(numeric(0), levels=c("sun", "mon", "tue")))
factor(0)
Levels: sun mon tue
> y[1] <- "sun"
> y[2] <- "mon"
> y[3] <- "tue"
> y[4] <- "mon"
> y[5] <- "sun"
> y[6] <- "mon"
> 
> y
[1] sun mon tue mon sun mon
Levels: sun mon tue

> (y <- factor(numeric(0), levels=c("sun", "mon", "tue")))

factor(0)

Levels: sun mon tue

> y[1] <- "sun"

> y[2] <- "mon"

> y[3] <- "tue"

> y[4] <- "mon"

> y[5] <- "sun"

> y[6] <- "mon"

> y

[1] sun mon tue mon sun mon

Levels: sun mon tue

データフレーム生成の場合の因子化について

データフレーム生成時に、文字列型ベクトルが自動的に因子型に変換される。これを抑止する方法についてはこちらを参照。

numpy

pipのアップグレード

matplotlib

scipy

一般的な書き方

property()関数

propertyデコレータ

使い方

@propertyは最初でなければならない

@propertyはgetterしか定義できない

@propertyでダミーのアクセサを定義する方法

property()でドキュメント文字列だけを定義する方法

__str__/__repr__

エラー～str()関数による明示的な変換

標準形

インスタンス変数のイテレーターの取得

if

標準形

後置形(三項演算子)

switch/caseはない

for

標準形

range関数とfor文

enumerateによるインデックスの取得

zipによる複数リストの並行処理

enumerateとzipの複合処理

forループの最初と最後だけ処理を変える

while

else～終了時の処理

continue

break

rbind()で困った点

ベクトルではなくリストを使う

準備

因子型への変換

因子を指定した要素の抽出

因子の順序の指定

因子の大小関係の指定

Factorベクトルの新規生成

一つ目の要素を定義する場合

要素数ゼロから定義する場合

データフレーム生成の場合の因子化について

str/repr