SciPy 1.5.0がリリースされました

LAPACK利用の手引―行列計算パッケージ

目次

はじめに

本日、

自分が開発者のメンバーとして参加している

SciPyの新しいバージョン1.5.0がリリースされました🎉

github.com

今回は、1.5.0の新機能や特徴を、

連続ツイートでまとめてみたので、

そちらを、あとから参照しやすいように

記事としてまとめておきます。

ロボティクスにおける最近傍点探索のためのscipy.spatial.cKDTree入門

NumPy&SciPy数値計算実装ハンドブック (Pythonライブラリ定番セレクション)

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はじめに

ロボティクスにおいて、

最近傍点探索はよく使われる計算です。

例えば、衝突検知や、センサ情報の対応点探索などに

最近傍点探索は使われます。

最近傍点探索を使う時に、

一番よく問題になるのが、計算量です。

単純にbrute forceで最近傍点を探すと、

計算時間は探索する点の数に応じて増加してしまいます。

そこで、よく使われるのがkd-treeです。

en.wikipedia.org

このkd-treeを使うことで、大量のデータがあっても、

比較的、高速に最近傍点探索を計算することができます。

このkd-treeを使うには、

様々なライブラリがすでに存在しています.

例えば、以前紹介したFLANNも

kd-treeをデータ構造に利用しています。

myenigma.hatenablog.com

今回の記事では、

Pythonの科学技術計算のライブラリであるSciPyの中にある、

scipy.spatial.KDTreeというモジュールの使い方を紹介したいと思います。

scipy.github.io

SpaceXの社員だけどなにか質問ある？

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はじめに

SpaceXのソフトウェアエンジニアの人たちがredditに降臨して、

すごく細かい内容について、色々答えていたので、

Twitterでメモしながら、呼んでみました。

そのメモ用記事です。

初心者のためのコンテナオーケストレーションツールKubernetes入門

しくみがわかるKubernetes Azureで動かしながら学ぶコンセプトと実践知識

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はじめに

Dockerなどのコンテナシステムを管理するシステムとして、

myenigma.hatenablog.com

コンテナオーケストレーションシステムがあります。

このコンテナオーケストレーションツールの中で、

ほぼデファクトスタンダードなのが、Kubernetesです。

kubernetes.io

ja.wikipedia.org

今回の記事では、こちらの書籍を元に

自分が、k8sについて学んだ内容をまとめておきたいと思います。

しくみがわかるKubernetes Azureで動かしながら学ぶコンセプトと実践知識

ロボティクスにおける幾何学処理のためのscipy.spatial.transform.Rotation入門

3次元回転: パラメータ計算とリー代数による最適化

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はじめに

ロボティクスにおいて、幾何学処理、

特に三次元の回転は基本的な処理です。

myenigma.hatenablog.com

上記の記事で、ROSのtfを使った場合の三次元回転処理や、

C++のEigenを使った場合の三次元回転処理を紹介しましたが、

Pythonで三次元回転を扱う場合には、

scipy.spatial.transform.Rotationを使うのが便利です。

docs.scipy.org

今回の記事では、

このscipy.spatial.transform.Rotationの使い方について

簡単に紹介したいと思います。

各プログラミング言語における変数名と変数の値を簡単に出力する方法まとめ

情熱プログラマー ソフトウェア開発者の幸せな生き方

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はじめに

先日の記事で、

Pythonにおけるロギングの方法を紹介しましたが、

myenigma.hatenablog.com

ロギングで一番よく実施するのが、

ある変数名と変数値を出力することです。

例えばPythonで、

あるｘという変数があり、その変数の値が100である場合、

通常のprint関数を使うと、

100

と表示されます。

しかし、そのときにはその表示された値がxのものであることを覚えているため、

問題ありませんが、後日アプリケーションのデバックをするときには、

その出力がどの変数であるかはおそらく覚えていないので、

最低では、ログや標準出力には

x = 100

と表示させておきたくなります。

上記のような処理は、プログラミング中には大量にコーディングすることになるので、

できるだけ、簡単にコーディングしたいものです。

そこで、今回は自分がよく使用しているプログラミング言語において、

上記の内容を簡単に実施する方法をまとめておきたいと思います。

初心者のためのPythonにおけるlogging入門

The Python 3 Standard Library by Example: Pyth 3 Stan Libr Exam _2 (Developer's Library) (English Edition)

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はじめに

自分以外の人に使用されるソフトウェアを開発している場合、

自分の手元では発生しない問題や、

たまにしか発生しない問題に悩まされることが多いと思います。

そんな場合は、手元で再現することができないので、

ソフトウェアにロガーを埋め込み、

その問題が発生した時のログファイルを元に

問題解決することになります。

そんな時に重要なのが、

元のソフトウェアを変更することなく、

必要な情報を得るためのロギング機能を実装することです。

今回の記事では、Pythonの標準ライブラリの一つである

ロギング機能用モジュールloggingの基本的な使い方や、

ユースケースに基づく、逆引きメモを紹介したいと思います。

docs.python.org

Pythonにおける型ヒント入門

Advanced Python Development: Using Powerful Language Features in Real-World Applications

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はじめに

Pythonは動的言語で、

型を指定する必要は無いのですが、

それが原因で、意図しない入力が関数が入力されたりして、

バグの温床になりがちです。

そこで、Python3.5あたりから、

型ヒント(型アノテーション)という機能が追加されました。

docs.python.org

これにより、変数や、関数の入出力に型情報を追加することができ、

意図しないコードの使用や状態を事前に検知することができます。

今回の記事では、

このPythonの型ヒントの概要について説明したいと思います。

Python3.7で導入されたdataclass入門

Python実践入門 ── 言語の力を引き出し、開発効率を高める (WEB+DB PRESS plusシリーズ)

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はじめに

C++ユーザやJuliaユーザがPythonを使っている時の不満の一つとして、

データを格納する目的のstructが無いことが上げられます。

もちろんPythonのclassを使って、データのみを格納することもできますが、

記述が冗長になりますし、コールドリーディングしているときに、

データを格納するためのclassなのか、

それともより汎用的なクラスなのかが、一見してわかりにくいことがあります。

そこでPython3.7から導入されたのが、dataclassです。

docs.python.org

これを使えば、Pythonでも明示的にデータ格納用のクラスを簡単に実装できます。

また、下記のツイートの通り、アプリケーションの設定データ管理として、

このdataclassを使うと非常に便利です。

今回のPFN技術ブログすばらしい。"JSONを読み込んだDict[str, Any]をそのまま設定としてアプリの中で使い回すのはやめよう。dataclassなどを使って、型付きクラスにして、最初にチェックしよう" 心が痛い。 Practices for Working with Configuration in Python Applications https://t.co/ru3fAGixSL

— Atsushi Sakai (@Atsushi_twi) 2020年4月25日

今回の記事では、このdataclassの概要について説明したいと思います。

一歳以下の子育てに便利だったもの

はじめてママ&パパの育児―0~3才赤ちゃんとの暮らし 気がかりがスッキリ! (実用No.1シリーズ)

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はじめに

Next major version was released😆

今年、初めての子供が生まれて、

一年間、試行錯誤で子育てをしてきました。

最近、知り合いに子供が生まれて、

どんなものが便利だった？と聞かれたので

今後同じことを聞かれた時のために、

まとめておきます。