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はてなキーワード: pythonとは
全部のチャンネルをずっと追っかけてるわけではなくて、嗜好が変わってきたときに溜まった動画を見るような使い方してるからそもそも登録解除ほとんどしないんだよね
・音楽理論系（ほぼ海外。国内は変拍子くらいしか再生数取れないから情報が遅い。和声とかやってるのは登録者数十人程度でも登録する）
・公式配信系(国内は名探偵コナン、ガンダム、、東映特撮、美味しんぼなど 海外はクラシック音楽や現代音楽配信など)
・交通、地理系(スーツ、たくみっく、もへじ、資産価値ZEROなど)
・クラシック音楽、ジャズ、現代音楽、ゲーム音楽演奏系（おもにピアノ中心）
・ショートでよくバズってる系(わかさ生活、らくらくライフ、わくわくパーク、Labnozとか)
ざっとこんな感じ
オブジェクト指向とかかっこいい言い方をしても無駄だ。従来の構造化プログラミングから進歩したことなど一つもない。オブジェクト指向がなぜダメであるのか、それを今から話すぜ。
1. データと処理をまとめるという発想。
データと処理をまとめてクラスとして置くという発想がある。しかし、このようなことをしなくとも、モジュールという単位で利用データと処理の集合をまとめればよかったので、クラスを使う必要はない。しかもクラスはインスタンス化のときに、不要な情報まで持ってくるのでメモリ効率が明らかに悪い。コンピュータが進化しているからメモリのことはあまり考える必要がないとはいえ、必要ない処理をまとめて閉じ込めるのは無駄が多い。なぜクラスという名詞で概念分類できると考え始めたのかは不明だが、アルゴリズムとデータ構造という構造化プログラミングの手法を、クラスと型というパラダイムに変換することで型にうるさいC++馬鹿を生み出し、彼らが発狂することになってしまった。しかもデータと処理にわざわざ依存関係を持たせて、変更に対する柔軟性を失わせている。
2. 継承
継承によって既存の構造を持ってこようとする必要性が全く無い。それどころか、継承を使うことによってプログラムがスパゲティ化し、依存関係のグラフがややこしくなってしまう。継承など使わず、必要な情報はスコープの限られた共通の変数、または関数の引数として用意しておけば良い。もしクラスをどうしても使いたければ、共通のインターフェイスをもたせたほうがマシである。インターフェイスを使えば、クラス利用者が意識すべきpublicメソッドがなんであるか把握できる。
3. カプセル化
オブジェクト指向の中で役立つ概念はカプセル化だけである。しかし、カプセル化はクラスなしで構造化プログラミングの方法で実装できる。pythonでは、モジュールの中でアンダースコアから始まる関数を用意しておけば、それがprotectedやprivateと似たように機能させることができる。オブジェクト指向がなぜカプセル化が独自の概念だと言い始めたかは謎。
4. ポリモーフィズム
同じ名前のメソッドを、入力に応じて処理の内容を変える。このようなことはオブジェクト指向などと誇大宣伝をするほどのことでもない。構造化プログラミングで似たようなことができる。
https://tjo.hatenablog.com/entry/2023/11/11/195106
「R」や「Python」で誰でも簡単に統計解析ができる（と喧伝される）ようになってから、このような思考をする分析者が増えているように感じます。
統計手法の原理を理解することは、その手法の単純な適応における限界を見極めることのみならず、問題解決のために手法を改善・拡張することを可能にするでしょう。
それとは反対に、便利な統計ツールの使い方を身に付けることは、「問題解決」へのアプローチを硬直化させてしまいます。
この問題は事前に実験計画をサンプル全体に確実に遵守させられる範囲にサンプルを絞ってA/Bテストを行うとか、もしくは分析する前に実際のキャンペーン実施状況の情報を集めてnon-compliantなサンプルを除外するといった対策が必要なんですが、それをせずに漫然とA/Bテストをやって「テスト群の方が有意に低いとは？？？」となってしまっている現場は珍しくも何ともありません。
さまざまな問題点が考えられますが、まず「テスト群の方が有意に低い」という結果が出ること自体は統計分析の評価として、なんらおかしなことではありません。おそらくは「低く出るはずがない」ような条件でA/Bテストを行っているのでしょうが、それ自体が現実の施策分析においては大きなバイアスになっているのです。そして、実際の現場では「実験計画をサンプル全体に確実に遵守させる」ということがもっとも大きなバイアスになるのです。
多くの場合において、ある「施策（A）」の有効性を検討する場合、それは他の「施策（B）」との比較、もしくは「通常の状態」との比較をすることになります。それはどのようにすれば可能でしょうか？
例えば、「あたなの店舗では施策（A）を実施しないでください」と言われた場合、それは何を意味するのでしょうか？ それは指示を受け取った人によって異なるかもしれませんし、綿密な実験計画の周知によってある特定の状態を意味していることが伝わるかもしれません。しかし、重要なのはそれが何を意味するかではなく、それがどのような影響を与えるか、ということです。コントロール群へどのような影響が出るのかを予測することは非常に難しく、現実的には不可能と言っていいでしょう。
多くの場合、施策の影響を厳密に計測しようとするならば、そのテストが行われていることをあらゆるサンプル（店舗や実施者）に知られずに済ます以外にはないでしょう。
このような事態を避けるためには「平常時からある程度広告・マーケティング施策を打つタイミングを満遍なくバラけさせておく」必要がある
本来であればデータ分析を担う立場の人々の方が平時から積極的に（役員会とは限らず）経営に関わるゾーンの人々に働きかけていって、「データ分析を行って意味のあるデータセットが得られるように普段からビジネスを展開する」というのが多分理想像なのでしょう。
このような考え方は、データ分析が経営に（ほとんど）何らの影響を与えないような状況においてのみ有効です。
もし、あなたの会社が本当に危機に瀕しているとき、どうにかして有効な施策を見つけようとしているとき、「データ分析のために何の施策も行わないでください」と言われて従うことができるでしょうか。
あるいは、「本当に有効な施策を見つけるために、あなたの会社の成長を止めることが必要だ」と言われたら？
おそらく、そんなバカなことは受け入れられないと多くの人は考えるでしょう。
現在の日本で「データ・サイエンティスト」などと呼ばれる統計分析の使い手がもてはやされているのは、アメリカにおける流行が数年遅れで日本に上陸した結果だと言えるでしょう。しかし、アメリカと日本で決定的に異なる点があります。それは、アメリカの経済が現在アップストリームにあり、日本はそうではないという点です。
人口増加を背景とした安定した成長のなかでは基本的な統計分析（つまりは道具としてのお決まりの統計分析）でも、十分に役に立っています。
しかし、日本のような、マーケットの縮小と金融政策に根差した不安定な経済状況において、そのようなお決まりの統計分析がどこまで有効であるかは大いに疑問です。
現代的な統計分析の手法は、経済的な停滞に陥ったかつてのアメリカにおいて、その困難を打破しようとする知性によって大きく発展しました。現在の日本は、まさにそのような状況にあるように見えます。教科書的な分析をただ機械的に適用する判定者ではなく、あらたな価値を生み出すような「データ・サイエンティスト」がはたして日本から生まれるでしょうか。
おーい、詐欺師のキミよ、またまた根拠も無く「全銀システムはクソ！」って講演会で言ってたみたいじゃん。でもさ、キミって Python すらちゃんと書けないゴミクズなんだよね？chatGPT でコードを書いているせいで、まともにデバッグできてないみたいじゃん。そんで、またまた「私はこんなにすごい！」と言って、若者をゴミのように活用して野望を遂げようとしてるのよね？オレは詳しいんよ、お前に搾取されたからな。ちゃんと、オレはキミを監視してるからな。有名になったら若手アイドルをレイプした前科と、違法薬物の不正利用、そして脅迫の音声をマスコミに流すぞ。覚悟しろよ。
ChatGPT
1対1のトーナメント戦を行います、例えばサッカーのワールドカップみたいなものですね。
引き分けは無しとするよ。
1対1のトーナメント形式で、引き分けがない場合、各試合には勝者が1人おり、その勝者が次のラウンドに進みます。したがって、チーム数がnの場合、全試合数はn-1となります。なぜなら、トーナメントの最後には1チームだけが残るため、n-1チームが敗退しなければならないからです。
def calculate_total_matches(n):
if isinstance(n, int) and n ＞= 2:
return n - 1
else:
return "チーム数は2以上の整数で入力してください。"
try:
teams = int(input("トーナメントに参加するチーム数を入力してください: "))
print("全試合数:", calculate_total_matches(teams))
except ValueError:
親戚の16歳、エンジニア適性ありそうなんだけど何か手伝ってやれないだろうか。
今は親の指定で徒歩圏内の普通科高校に行ってるけど休みがちで単位危ないらしい。この前家族で集まった時にドットインストールのサイト開いてたから話し掛けたらプログラミングに興味があるけどやりたいことがわからないから目標が立てられず言語が選べない（意訳）みたいなことを言っていた。Pythonとか定番だよねみたいな事を話して概要見たりしたがこれで何を…で止まってしまった。俺も必要に迫られたからPHPとかJSとか習得した身なのでうまく助言できず。でも数年前に(プログラミング関係ないが)親指定の予算の中でPC自作したりゲームのマルチ鯖立ててたらしいのでこの方面絶対伸びると思うんだよなあ。
親はWindowsとmacの違いもわからない人らでパソコン買い与えたらアキバ系（死語）になっちゃって失敗したとかのたまう人間。俺の姉なんだけど
