Python – ページ 6 – 三題噺：馬・カメラ・Python

2021年1月25日2021年1月25日

ディジタル化：センサー・マニピュレータ・小規模ネットワーク・ビッグデータ

盛んに「ディジタル化」が叫ばれている。

この「ディジタル化」は国民の生活の向上と生産活動の効率化に資するものでなければならない。

それに必要なものがセンサー・マニピュレータ・小規模ネットワーク・ビッグデータ処理技術である。

例えば農業で温室の管理を「ディジタル化」しようとする。

センサー：温室管理には温室内に設置された様々なセンサーからの情報が必要となる。温度・湿度・雨量・日照・酸素濃度など温室内の多くの場所に設置したセンサーが時系列にデータ吐き出す。

マニピュレータ：センサーからの情報に従って換気、水遣り装置を操作する多数のマニピュレータが必要となる。

小規模ネットワーク：センサー類及びマニピュレータは小規模のネットワークとして組織化される必要がある。

ビッグデータ処理技術：大量の（時系列）データが得られるがこの膨大なデータから必要な情報を取り出す技術も不可欠である。

これらの技術の集積で温室の自動管理が可能となる。このように国民生活・生産活動の多くの分野でディジタル技術を適用することが「ディジタル化」である。

2020年8月18日

Python備忘録：ジェネレータの実際

ジェネレータはnext関数を使って呼び出す。この関数の呼び出し毎にジェネレータは一定の長さのデータを吐き出す。この機構を使って動画ファイルをフレーム毎に読みこむことにする。このような例をimageioモジュールで見てみる。このモジュールは様々な画像ファイル（動画ファイルを含む）を処理することができる。今回の例は動画ファイルを読み込みヴィデオ表示するPythonプログラムである。

プログラム例


#coding: utf-8
import tkinter as tk, threading
import imageio
from PIL import Image, ImageTk

video_name = "test.mp4" #ここにヴィデオ・ファイル名を書く
video = imageio.get_reader(video_name)
gen = video.iter_data()
def stream(label):
    def showlabel():
        global count
        try:
            image=next(gen)
        except: 
            return
        frame_image = ImageTk.PhotoImage(Image.fromarray(image))
        label.config(image=frame_image)
        label.image = frame_image
        label.after(14, showlabel) #フレーム・レイトの調整
    showlabel()

if __name__ == "__main__":

    root = tk.Tk()
    root.title('TKinterでヴィデオを見る')
    my_label = tk.Label(root)
    my_label.pack()
    thread = threading.Thread(target=stream, args=(my_label,))
    thread.daemon = 1
    thread.start()
    root.mainloop()

赤い文字の部分がジェネレータに関連する部分で、video = imageio.get_reader(video_name)はファイルを読み込む機構の設定で、video.iter_data()でその機構にジェネレータの性格を付与している。
iter_data() Iterate over all images in the series. (Note: you can also iterate over the reader object.)
と説明がある。
image=next(gen)でフレーム毎にデータを読み込みそれをimageに代入している。フレーム毎にデータを読みこみデータが尽きるとエラーになるのでエラー処理をしている。

2020年8月17日

Python備忘録：関数でジェネレータをつくる

関数でジェネレータをつくることもできる。

例


def reverse(data):
    for index in range(len(data)-1, -1, -1):
        yield data[index]

この関数ではreturn文の代わりにyield文を使う。yield文がfor文の内部にあることに注意。yield文に達するとこの関数は一時停止し値を返すが、この関数のローカル変数などは保持されたままである。この一時停止の解除はこの関数を呼んだプログラムの要請による（同期している）。
上の関数の実行例を示す。


>>> s = reverse('golf')
>>> s
<generator object reverse at 0x0000000002ED07C8>
>>> next(s)
'f'
>>> next(s)
'l'
>>> next(s)
'o'
>>> next(s)
'g'
>>> next(s)
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#7>", line 1, in 
    next(s)
StopIteration
>>>

2020年8月16日2020年8月17日

Python備忘録：クラス定義によるジェネレータ

ジェネレータの性格を持ったクラスを定義することができる。例を示す：


class Reverse:
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        self.index = len(data)

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self.index == 0:
            raise StopIteration
        self.index = self.index - 1
        return self.data[self.index]

このクラス定義で__next__メソッドがあることが重要である。このメソッドがnext関数の定義をなしている（これはクラスの__str__メソッドがそのクラスの固有のprint関数の定義になっていることと同じである）。__iter__メソッドも同様にiter関数を定義するものであるが今は何もしない。
結果は


>>> s = Reverse('flog')
>>> next(s)
'g'
>>> next(s)
'o'
>>> next(s)
'l'
>>> next(s)
'f'
>>> next(s)
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#6>", line 1, in 
    next(s)
  File "<pyshell#0>", line 11, in __next__
    raise StopIteration
StopIteration
>>>

となる。

2020年8月14日2020年8月15日

Python備忘録：イテレータとジェネレータ

イテレータとは、プログラミング言語において配列やそれに類似する集合的データ構造（コレクションあるいはコンテナ）の各要素に対する繰り返し処理の抽象化である。 … 実際のプログラミング言語では、オブジェクトまたは文法などとして現れる。 JISでは反復子（はんぷくし）と翻訳されている。

Pythonに即してみると：


>>> a='abcd'

>>> for a in a:
	print(a)
a
b
c
d
>>>

より基本的なイテレータはiter関数を使うものである：


>>> d=dict([(1,'one'),(2,'two')])
>>> d
{1: 'one', 2: 'two'}
>>> it = iter(d.items())
>>> next(it)
(1, 'one')
>>> next(it)
(2, 'two')
>>> next(it)
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#7>", line 1, in 
    next(it)
StopIteration
>>>

ジェネレータは、プログラムにおいて、数列の各要素の値などを次々と生成（ジェネレート）し他の手続きに渡す、という機能を持っている手続きである。つまりイテレータを生成する手続きである。大事なことはジェネレータは要請がある毎に一つ一つ要素を生成することである。

「Pythonチュートリアル」（Guido van Rossum著）で示した例：


def reverse(data):
    for index in range(len(data)-1, -1, -1):
        yield data[index]

for char in reverse('golf'):
    print(char)

ジェネレータを一行で書くこともできる。


>>> g = (x**2 for x in range(5))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x0000000002ED07C8>
>>> next(g)
0
>>> next(g)
1
>>>

ジェネレータは大きなファイルを要請のある毎に読むなどのとき便利な機能である。例をみよ。

2020年8月12日

Pythonの話題：辞書の結合（付録）

二つの辞書の結合を議論して三つの方法があることがわかった。

今回はたまたま二つの辞書でキーが同じものがあったときの振る舞いを調べる：
例題


>>> d1=dict()
>>> d1['one'] = 'イチ'
>>> d1['two'] = 'ニ'
>>> d2=dict()
>>> d2['one'] = 'ヒトツ'
>>> d2['three'] = 'サン'
>>> d=dict(**d1, **d2)
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#7>", line 1, in 
    d=dict(**d1, **d2)
TypeError: type object got multiple values for keyword argument 'one'
>>> d=dict(list(d1.items()) + list(d2.items()))
>>> print(d)
{'one': 'ヒトツ', 'two': 'ニ', 'three': 'サン'}
>>> d1.update(d2)
>>> print(d1)
{'one': 'ヒトツ', 'two': 'ニ', 'three': 'サン'}
>>>

形式d=dict(**d1, **d2)ではエラーになる。
形式d=dict(list(d1.items()) + list(d2.items()))では上書きされる。
形式d1.update(d2)では予想したしたように上書きされる。

2020年8月11日2020年8月11日

Pythonの話題：辞書の結合（再論）

辞書の結合を議論した。「ばらす」演算子（**）を使った以下のような方法を紹介した。


d = dict(**d1, **d2)

これはスマートに見える方法であるが、万能ではない。

例を示す：


>>> d1 = dict()
>>> d1[1]='one'
>>> d1[2]='two'
>>> d2=dict()
>>> d2[3]='three'
>>> d2[4]='four'
>>> d=dict(**d1, **d2)
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#6>", line 1, in 
    d=dict(**d1, **d2)
TypeError: keywords must be strings
>>

つまりキーが文字列以外のときは上記の方法は使えないことになる。


d1.update(d2)

とする方法もあるが、d1が書き換えられてしまうので面白くない。

以下のような関数はどうだろうか


def dict_merge(d1, d2):
    """二つの辞書d1,d2を結合して新たな辞書d
を返す関数"""
    d = dict()
    for key, item in d1.items():
        d[key] = item
    for key, item in d2.items():
        d[key] = item

    return d

d1=dict()
d1[1] = 'one'
d1[2] = 'two'
print(d1)
d2=dict()
d2[3] = 'three'
d2[4] = 'four'
print(d2)

d = dict_merge(d1, d2)
print(d)

追記：
コマンドで書ける：


d=dict(list(d1.items()) + list(d2.items()))

2020年8月10日

Pythonの話題：「ばらす」演算子（**）と（*）

Pythonでは可変長の引数を持つ関数を作ることができる。

例


def func( *arg, **kwarg):
    print(type(arg), arg)
    print(type(kwarg), kwarg)

func(1, 2, 3, k1=10, k2=20, k3=30)

結果の出力：


<class 'tuple'> (1, 2, 3)
<class 'dict'> {'k1': 10, 'k2': 20, 'k3': 30}
>>>

このように「ばらす」演算子（*）、（**）を使う。*argでは位置が固定されている実引数をタプルの形で引き取ることができ、**kwargでは、キーつきの引数を辞書の形で引き取ることができる。キー引数は文字列になっていることに注意。

2020年8月10日2020年8月10日

Pythonの話題：辞書の結合

二つの辞書があるときそれらを結合して新たな辞書を作る方法：


>>> d=dict(k1=1, k2=2, k3=3, k4=4)
>>> print(d)
{'k1': 1, 'k2': 2, 'k3': 3, 'k4': 4}
>>> d1=dict(k1=1, k2=2)
>>> d2=dict(k3=3, k4=4)
>>> d=dict(**d1,**d2)
>>> print(d)
{'k1': 1, 'k2': 2, 'k3': 3, 'k4': 4}
>>>

「ばらす」演算子（**）で辞書{‘k1’:1}はキー引数k1=1の形に展開される。文字列が引数名に変わることに注意。こうしてdictの引数にキー引数を与えて、二つの辞書を統合することができる。

2020年7月31日

コンピュータサイエンティストのように考えよう（３）

さて、前問を拡張して以下のように問題を考える。

整数値が三つあり、先の二つの整数の和と第三の整数との加法、減法、乗法、除法を表現することを考える

表現1


a<-3     整数値を入れる箱を用意しaというラベルを貼る。そして3を入れる
b<-2　   整数値を入れる箱を用意しbというラベルを貼る。そして2を入れる
c<-5
(a+b)+c?　   
(a+b)-c?
(a+b)Xc?
cが0ならば
    cが0です！
そうでなければ
    (a+b)÷c?

括弧は演算の優先順序が高いことを示す。
表現2


a<-3     整数値を入れる箱を用意しaというラベルを貼る。そして3を入れる
b<-2　   整数値を入れる箱を用意しbというラベルを貼る。そして2を入れる
c<-5
t<-a+b   整数を入れる箱を用意しtというラベルを貼る。a+bの結果をしまう。
t+c?　   
t-c?
tXc?
cが0ならば
    cが0です！
そうでなければ
    t÷c?

このようにすると無駄な計算をしないで表現できる。

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