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 クイックソートはデータを並べ替えるソート手法の1つで、何らかの値を基準としてそれより大きな値と小さな値に分け、分割されたそれぞれに対して、並べ替えが完了するまで同じ手法を適用していく。理想的な状況では、クイックソートは他のソート手法よりも高速に並べ替えを行える。

クイックソートのアルゴリズム

 クイックソートでは、「ピボット」と呼ばれる何らかの基準値を選定し、並べ替えの対象となるデータを、ピボット値よりも大きい(または以上)/小さい(または以下)値の集合に並べ替える(これを「パーティショニング」と呼ぶ)。そして、並べ替えられた2つのデータ群に対して、再度同じアルゴリズムを再帰的に適用していく。データが1個以下となった時点で、そのデータ群の並べ替えが完了する。

 以下に「1, 9, 3, 1, 5」の5つの要素からなる配列(リスト)に対してクイックソートを行っていく例を示す。なお、ここではピボットの値は配列(リスト)の中央の要素の値とする(要素数が偶数の場合は、「要素数/2-1」をインデックスとする要素の値とする)。なお、この図は次に示すPythonコードでソートを行った結果を簡略的に図化したものである(そのため、実際のソート処理では、2要素の配列/リストに対してピボット値を基準として分割処理を行った後、1要素の配列/リストについても再帰的な処理を行い、並べ替えの順序を確定させるなど、これよりも細かな単位で処理が行われている)。

クイックソートの例クイックソートの例

 これを実際に行うPythonのコードを以下に示す(これはWikipediaの「クイックソート」の解説に含まれているC言語実装を基に、Pythonのコードとして書き直したもの)。

def qsort0(src, startpos, endpos): if startpos >= endpos: return pivotidx = (startpos + endpos) // 2 pivot = src[pivotidx] #print('pivotidx: ', pivotidx, ' pivot value: ', pivot, # ' search: src[', startpos, '] to src[', endpos, ']', sep='') leftidx, rightidx = startpos, endpos while True: while src[leftidx] < pivot: leftidx += 1 while src[rightidx] > pivot: rightidx -= 1 if leftidx >= rightidx: break src[leftidx], src[rightidx] = src[rightidx], src[leftidx] #print('swap src[', leftidx, '] = ', src[leftidx], # ' and src[', rightidx, '] = ', src[rightidx], sep='') #print(src) leftidx += 1 rightidx -= 1 #print('src is divided to src[', startpos, '] – src[', leftidx-1, '] ', # 'and src[', rightidx+1, '] – src[', endpos, ']', sep='') qsort0(src, startpos, leftidx-1) qsort0(src, rightidx+1, endpos)

クイックソートを行うPythonコードの例

 ここで定義している関数qsort0はリスト(Pythonでは配列はリストを用いて表現する)と、並べ替えの開始位置/終了位置をパラメーターに受け取り、受け取ったリストを破壊的に変更しながら、並べ替えを行うものだ。

 最初のif文は受け取ったリストが空であれば、その部分の並べ替えが完了しているものとして、それ以降の処理を行わないようにしている。その後、ピボット値を並べ替えを行う範囲の中央の要素としている。

 次のwhile文では、さらにwhile文をネストして、ピボット値と各要素を比較して、リスト内の要素をピボット値の左右に振り分けるような処理を行っている(これを「パーティショニング」と呼ぶ)。変数leftidxの値が変数rightidxの値以上になったら、並べ替え対象の範囲の捜査が全て完了したことになるので、外側のwhileループを終了する。最後にピボット値の左右の範囲を対象として再帰的に関数qsort0を呼び出している。

 組み込み関数printの呼び出しをコメントとして含めてあるので、並べ替えが実際にどのように行われていくかを見たければ、コメントアウトを外して、関数qsortを呼び出してみよう。

別の実装

 上で示した関数qsort0ではピボット値を境界として各要素を振り分けるために、リストの要素を破壊的に変更していたが、Pythonでは組み込み関数filterやリスト内包表記を用いて、よりスマートな形でパーティショニングを行える。これを行う実装を以下に示す(組み込み関数filterとラムダ式を組み合わせた場合のコードはコメントアウトして含めてある。どちらを使うのが高速かを試してみてほしい)。こちらの関数は元のリストを破壊せずに、新しくリストを作成して、それを呼び出し元に返すようになっている。

def qsort1(src): if not src: return [] pivot = src[0] src = src[1:] smaller = [x for x in src if x <= pivot] bigger = [x for x in src if x > pivot] #smaller = list(filter(lambda x: x <= pivot, src)) #bigger = list(filter(lambda x: x > pivot, src)) return qsort1(smaller) + [pivot] + qsort1(bigger)

リスト内包表記や組み込み関数filter/ラムダ式を利用してクイックソートを行う関数qsort1

 ここではピボット値をリストの先頭要素とし、リスト内包表記/組み込み関数filterで処理を行う対象をリストの2番目以降の要素とすることで、記述をシンプルなものにしている(関数qsort0のように、リストの中央の要素をピボット値として採用すると、「ピボット値より小さな値を要素とするリスト」「ピボット値と同じ値を要素とするリスト」「ピボット値よりも大きな値を要素とするリスト」の3つのリストを生成することになる。興味のある方は実際にどんなコードになるか考えてみよう)。

実行速度とその計測

 クイックソートは、一般に「最も高速なソートアルゴリズムである」といわれているが、これはピボット値を基準としたパーティショニングで、元のデータがほぼ均等に分割されるような場合である。これに対して、データが「1個:残りのデータ」のように分割されてしまう場合には、クイックソートは低速な処理となる。

 よって、分割がなるべく均等となるようにピボット値を選択することが、クイックソートにおいては重要になる。本稿で見たサンプルコードでは、リストの中央の要素の値や先頭要素の値を(無分別に)ピボット値として選択していたが、実際には「データの中から3つの要素を取り出して、その中央値(3つの値の中で真ん中の値)をピボットとする」などの工夫が必要となる。

 最後に本稿で見た2つの関数qsort0/qsort1とPythonに組み込みのlist.sortメソッド、Pythonで実装した(もともとが低速といわれている)バブルソート関数の実行速度を計測してみよう。まず、バブルソートを行う関数bubblesortのリストを以下に示す。高速化のための工夫は何もしていない。

def bubblesort(src): while True: ordered = True for i in range(len(src)-1): # リスト全体を走査して、ある要素が右隣の要素 if src[i] > src[i+1]: # よりも大きければ、それらを入れ替える(だけ) src[i], src[i+1] = src[i+1], src[i] ordered = False if ordered: # 入れ替えが一度も行われなければ、全ての要素が昇順に並んでいる break

バブルソートを行う関数bubblesort

 また、実行時間の計測にはPythonのtimeitモジュールを使用する。timeitモジュールにはtimeit関数があり、これを以下のようにして使用する。

from timeit import timeittimeit('実行する処理', globals=処理を実行する名前空間の指定, number=実行回数)

timeitモジュールのtimeit関数

 ここではglobals引数には「globals()」の結果を、number引数には100を渡す(100回実行し、その総実行時間を計測する)。また、処理対象のリストは要素数1000個で、その値は0~999の値の乱数値とする。よって、以下のコードをPythonの対話環境で実行していく。

from qsort import qsort0, qsort1, bubblesortfrom random import randintfrom timeit import timeitnumber = 100timeit('qsort0([randint(0, 1000) for x in range(1000)], 0, 999)', globals=globals(), number=number)timeit('qsort1([randint(0, 1000) for x in range(1000)])', globals=globals(), number=number)timeit('bubblesort([randint(0, 1000) for x in range(1000)])', globals=globals(), number=number)timeit('[randint(0, 1000) for x in range(1000)].sort()', globals=globals(), number=number)

qsort0/qsort1/bubblesortの各関数とlist.sortメソッドの処理時間の計測

 これを実行した結果を以下に示す。

>>> from qsort import qsort0, qsort1, bubblesort>>> from random import randint>>> from timeit import timeit>>> >>> number = 100>>> timeit('qsort0([randint(0, 1000) for x in range(1000)], 0, 999)',… globals=globals(), number=number)0.5510283079997862>>> timeit('qsort1([randint(0, 1000) for x in range(1000)])',… globals=globals(), number=number)0.5992787139998654>>> timeit('bubblesort([randint(0, 1000) for x in range(1000)])',… globals=globals(), number=number)23.203046764999726>>> timeit('[randint(0, 1000) for x in range(1000)].sort()',… globals=globals(), number=number)0.24888211999996201

実行結果

 実際には1000個の要素を持つリストを毎回生成しているので、そのオーバーヘッドを考慮する必要もあるが、関数qsort0/qsort1はおおよそ似たような速度に(何度か繰り返していると、関数qsort1の方が関数qsort0よりも若干遅い傾向が見られた)、バブルソートは圧倒的に低速で、list.sortメソッドが最も高速という結果になった。とはいえ、バブルソートと比べれば、手書きで作成したクイックソートであってもそれなりに高速にデータを並べ替えられることが分かるはずだ(ではあるが、高速な手法があるのであれば、自作する必要はないだろう)。


 クイックソートは処理対象のデータを、ピボット値を基準として、それより大きな値からなるデータ群とそれより小さな値からなるデータ群に分割を行い、そのそれぞれに対して、並べ替えが完了するまで同じ手法を適用していく。理想的な状況では、クイックソートは他のソート手法よりも高速に並べ替えを行えるが、そのためには適切なピボット値を選択するなどの工夫を行った方がよい。

参考資料クイックソート: Wikipediaにおけるクイックソートの解説ソート HOW TO: Pythonでソート処理を行う際のTIPS「Dev Basics/Keyword」のインデックス

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パチスロ 自宅 永久保証サービスを展開するiPhoneアクセサリーショップ「SHOWCASE」。2015年の9月にオープンした札幌ル・トロワ店ではまだまだ知名度が低く、なかなかお客さまがいらっしゃいません。要するに“暇”な時間が多いのです。SHOWCASE札幌ル・トロワのスタッフは“暇”という大敵と戦うため、日々思考を巡らせてiPhoneを使った新しい遊び方、暇つぶしを研究しています。そこで発見した研究の成果を記事として発信中。iPhoneが持つさまざまな魅力、新しい遊び方を伝える一端になれば幸いです。

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 皆さんこんにちは! SHOWCASE札幌ル・トロワの【かっけちゃん】こと佐々木です!

札幌はもう涼しい気温になりましたね~北海道の短い夏、本当に短かった今年もこれといって夏の思い出をつくらずに季節が変わってしまった……。

 だけども気温が下がってくれたおかげで夜は心地よく寝れるようになりました! もう、ぐっすりスリーピングです。そんな仕事中もウトウトしている私佐々木が、眠気を覚ますために仕事中に最近はまっている不気味アプリを紹介したいと思います。

【ひとほろぼし】

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 もはやアプリ名からして不気味ですよね。これはものすごくシンプルなゲームです。ただ黙々と【ひとをあやめていく】というあまりにも残酷なゲームです。スタート画面のファンタジックな感じでは想像がつきませんよね(笑)。

 どんなものかすごく気になるので早速はじめてみたいと思います。

 まずは「ほろぼす」をタッチしてスタートします。

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 いきなり始まります。何かの塊のようで不気味です(‘_’)

 どうやらこの塊が人々をあやめていくようですが、何がどうなるのか分かりません。そして前方から飛行機が攻撃してきました。さらに戦車も来た……。

 どうやらこの【攻撃してくる敵(人々)をやっちゃえ!】ってことですね!? 反撃タァ~イム。攻撃方法は攻撃したいところをタッチし続けると紫色のゲージが出るので、そのゲージをMaxにためてアタックするようです。

 ドヴァァァァァァァアアア! っと紫の液体? を吐き出します。まるで二日酔いの……。そう、この紫色の液体で戦車とか戦闘機とか人々を倒していくわけですね!どんどん滅ぼしてってやりますよぉ。

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 やられました、倒されました、ゲームオーバーです。だけど16529人滅ぼしました。これって結構な数!? と、そうこう眠気覚まししているうちに先輩のピッピさんが出勤したので試してもらうことに。

かっけ ピッピさん、ちょっと、ひと 滅ぼしてみません?

ぴっぴ やる………!!!

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 ピッピさんもやってみる。

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 笑いながら「ひとほろぼし」をプレイしているぴっぴ、さて結果は……。

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結果:32575人。ぴっぴさんの方が約2倍上回りました。

※【 ピッピさんはいつもとても優しいお方ですのでご心配なく。】

まとめ札幌のオシャレなiPhoneケース屋さんの暇つぶし

アプリ名ひとほろぼし料金無料スタッフ評価★★★★☆一言コメントとてもシュールなゲームになっており、ちょっとした暇つぶしにはいいかも! 思ってたより残酷ではありませんでしたので誰でも気楽にプレイできちゃいます(*’ω’*)ダウンロードiOS、Android

 そして今回僕がご紹介するiPhoneケースはこちら

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 Calf Skin Metal Case:for iPhone 7

 牛革とメタルプレートを組み合わせた上品で高級感のある手帳型ケースです。クレジットカード、IC、紙幣などが入れられる3つのポケット付き。シンプルかつ上品なケースとなっております。ちなみにiPhone 6をiPhone 7のケースに着けることも可能。

 ですが物によってはイヤフォンがささらなかったりします。あと、アウトカメラの穴が大きくて少しダサかったり……(笑)。iPhone 6で付けてみたいという方は、ぜひ声をかけていただければ試着してみますので☆

本日のアプリ紹介者札幌のオシャレなiPhoneケース屋さんの暇つぶし

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佐々木翔(ササキカケル:通称かっけちゃん)

 1995年生まれの21歳。お家にWi-Fiがきたので引きこもり生活になりつつある、「ネットワーク最高」。嫌いなもの:速度制限。相変わらずラーメン大好き。

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 Rは主に統計解析やその可視化を行うためのオープンソースのソフトウェア環境(プログラミング言語およびそのランタイム環境)。さらに統計解析だけではなく、機械学習を行うためのツールとしても広く使われている。

Rの特徴

 今も述べた通り、Rは統計解析を行い、その結果を視覚化するための機能を豊富に持ったプログラミング言語およびランタイム環境であり、対話的にデータを操作しながら、さまざまな知見を得ることができる。また、サンプルデータが豊富に取りそろえられているので、Rをインストールするだけで、統計処理についての学習を始められる。加えて、さまざまなライブラリ/パッケージがCRAN(The Comprehensive R Archive Network)で提供されている。なお、以下ではRおよびそのIDEとして有名なRStudioをインストールした環境で動作を確認している。

RStudioでRを利用しているところRStudioでRを利用しているところ

 言語として見たときのRの特徴はベクトルや行列、データフレームといったRが提供する各種のデータ型を直感的に扱えるという点にある。ここでいうベクトルとは特定の型の値を要素とする1次元のデータ構造、行列は同じく同じ型の値を要素とする2次元のデータ構造、データフレームとはExcelと同様な行列形式のデータ構造であるが、行列とは異なり列ごとに異なる型のデータを格納できる。この他にも任意の種類のデータを格納可能なリスト、多次元行列を表す配列などの複雑なデータ構造がRでは使用できる。

 直感的とは次のような計算がRでは可能ということだ。ここで関数cは引数に指定した値を要素とするベクトルを作成し、「4:1」は「4, 3, 2, 1」というベクトルを作成する。

v1 = c(1, 2, 3, 4)v2 = 4:1v1 + v2 # [1] 5 5 5 5v1 – v2 # [1] -3 -1 1 3v1 * v2 # [1] 4 6 6 4v1 / v2 # [1] 0.2500000 0.6666667 1.5000000 4.0000000

ベクトルの加減乗除

 上のコード例では同じ要素数のベクトルの各要素について加減乗除を行っている。通常の言語であれば、各要素を加算するにはループあるいはマップなどを使用して行うことになるだろうが、Rはベクトルなど、複数の値を格納するデータ構造に対する加減乗除が直感的に行えることが分かる。以下のような演算も可能だ。これはベクトルの各要素を3倍するコードだ。

v1 * 3 # [1] 3 6 9 12

ベクトルの各要素を3倍

 行列についても見てみよう。

(m1 = matrix(1:4, ncol = 2)) # 2×2の行列(m2 = matrix(c(1, 0, 0, 1), ncol = 2)) # 2×2の単位行列m1 + m2 # 行列の加算m1 * m2 # 行列の要素ごとの乗算m1 %*% m2 # 行列の積

行列と単位行列の積を求める

 行列はこのように関数matrixを使用して作成する(最初の2行がかっこで囲まれているのは、代入結果をコンソールに出力するため。以下の実行例を参照)。引数ncolには列数を指定している。最初の例では「1:4」、次の例では「c(1, 0, 0, 1)」と4つの要素を渡しているので、結果的には2×2の行列が作成されることになる(行数を指定する引数nrowもある。引数ncol/nrowの両者を指定した場合、渡した要素の数が行列の総要素数より多ければそれらは捨てられ、少なければエラーとなる)。また、行列の積を求めるのに「%*%」演算子を使用する点には注意しよう。実行結果を以下に示す。

> (m1 = matrix(1:4, ncol = 2)) # 2×2の行列 [,1] [,2][1,] 1 3[2,] 2 4> (m2 = matrix(c(1, 0, 0, 1), ncol = 2)) # 2×2の単位行列 [,1] [,2][1,] 1 0[2,] 0 1> m1 + m2 # 行列の加算 [,1] [,2][1,] 2 3[2,] 2 5> m1 * m2 # 行列の要素ごとの乗算 [,1] [,2][1,] 1 0[2,] 0 4> m1 %*% m2 # 行列の積 [,1] [,2][1,] 1 3[2,] 2 4

実行結果

 このように、ベクトルなどのデータ構造に対する直感的な操作をサポートしているのがR言語の大きな特徴の1つといえる。

 そして、Rを特徴付けるもう1つの大きな要素が「データフレーム」といえる。先ほども述べたがデータフレームとはExcelライクな行列形式のデータ構造であり、列ごとに異なる型の値を格納できる。以下に例を示す。

students = c("isshiki", "kawasaki", "endo")math_results = c(95, 50, 80)eng_results = c(80, 60, 70)(df = data.frame(Student = students, Math = math_results, English = eng_results))

データフレームの作成

 これは3人の学生とその数学/英語の試験の成績をデータフレームにまとめるものだ。実行例を以下に示す。

> students = c("isshiki", "kawasaki", "endo")> math_results = c(95, 50, 80)> eng_results = c(80, 60, 70)> (df = data.frame(Student = students, Math = math_results, English = eng_results)) Student Math English1 isshiki 95 802 kawasaki 50 603 endo 80 70

試験結果をまとめたデータフレーム

 行列やベクトルとは異なり、異なる型のデータを扱えていることが分かる。ただし、注意点が幾つかある。まず、関数data.frame呼び出しで名前付き引数の形でStudent/Math/Englishを指定している点だ。これにより、列名が指定されている。もう1つは、変数studentsは文字列を含むベクトルとなっていたが、データフレームには引用符が見えないところだ。実は、上のコード例では文字列は因子(factor)と呼ばれる型のデータに変換されている。これは解析を行う際に使用されるもので、例えば、天気が「晴れ」「曇り」「雨」といったカテゴリで表現される場合に、それらを因子として表現する(因子は文字列のように見えるデータ、シンボルを扱うためのものだが、実際には何らかの数値と関連付けられて保存され、これによりカテゴリを表す要素として文字列をそのまま利用するよりもメモリ効率がよくなる。これについてはこの後で例で見てみよう)。

 行列形式に並べられたデータには幾つかの方法でアクセスできる。基本的には列名を指定する方法と、「[行, 列]」形式で指定する方法がある。ただし、単独で「[x]」とした場合には第x列が参照される。上の出力結果と照らし合わせながら見てほしい。

df$Student # Student列df[1, ] # 第1行(列指定を省略)df[1] # 第1列df[, 2] # 第2列(行指定を省略)df[3, 1] # 第3行第1列df[2:3, 1:3] # 第2行と第3行の全列class(df[1]) # 第1列のクラスclass(df[3, 1]) # endoのクラスas.integer(df[3, 1]) # 因子endoに関連付けられている数値

データフレームの要素へのアクセス

 以下に実行結果を示す。

> df$Student # Student列[1] isshiki kawasaki endo Levels: endo isshiki kawasaki> df[1, ] # 第1行(列指定を省略) Student Math English1 isshiki 95 80> df[1] # 第1列 Student1 isshiki2 kawasaki3 endo> df[, 2] # 第2列(行指定を省略)[1] 95 50 80> df[3, 1] # 第3行第1列[1] endoLevels: endo isshiki kawasaki> df[2:3, 1:3] # 第2行と第3行の全列 Student Math English2 kawasaki 50 603 endo 80 70> class(df[1]) # 第1列のクラス[1] "data.frame"> class(df[3, 1]) # endoのクラス[1] "factor"> as.integer(df[3, 1]) # 因子endoに関連付けられている数値[1] 1

実行結果

 最後の方にある2つの関数class呼び出しは1列目(Student列)とその要素(df[3,1])のクラスを調べるものだ。最初の関数class呼び出しでは”data.frame”が返されている。これはdf[1]が返すものがデータフレームである(行列形式のデータ構造)であることを示している。これと同じデータは先頭の「df$Student」でも取り出しているが、その出力形式が異なっている点に注意しよう。「df$Student」と「df[3, 1]」の実行結果には「Levels」で始まる行も出力されている。これは、これらの結果が因子(factor)を取り出していて、その因子には「endo」「isshiki」「kawasaki」の3つのレベルがあることを示している(ただし、これらの因子は順序性を持たない。実際には何かのエラーの重大度について例えば「Error>Warning>Info」などのように順序性を持たせることも可能)。また、最後の「as.integer」呼び出しでは因子endoが数値1に関連付けられていることが分かる。

 次にグラフのプロットについて見てみよう。Rではとても簡単にグラフも描画できる。まずは関数を定義して、その関数の値をグラフ化してみる。

f <- function(x) { x ^ 2 }x = 1:5f(x)plot(x, f(x))plot(x, f(x), type="l")

関数グラフのプロット

 関数fは見ての通り、渡された値の二乗を返す(「<-」はRにおける代入演算子なので、変数fに関数が代入されている)。ここでは、「1, 2, 3, 4, 5」を要素とするベクトルを関数に渡しているので、その結果はもちろん「1, 4, 9, 16, 25」となる(このように関数にベクトルを渡すと、その全要素に関数が適用されるのもRの特徴の1つだ)。実行結果を以下に示す。最初のグラフは点で値をプロットし、次のグラフは各値を折れ線でつないでいる(ので、グラフの線が示す値は実際の値とは異なる)。

グラフの描画結果(点によるプロット)グラフの描画結果(折れ線によるプロット)グラフの描画結果

 また、Rには統計処理を学ぶために使えるさまざまなデモやサンプルデータも用意されている。最後に、その例から1つ選んで、そのグラフを実際にプロットしてみよう。ここでは「HairEyeColor」という学生の性別ごとにまとめた髪の毛と目の色についての統計データを例にする。まずはHairEyeColorについての概要を見てみよう。

?HairEyeColor # ヘルプを表示

HairEyeColorの概要を表示

 これによりHairEyeColorのドキュメントが表示される。

HairEyeColorの概要の表示HairEyeColorの概要の表示

 ドキュメントの最後にあるExampleに従って集計を行ってみよう。

HairEyeColor # 男女別の集計結果を表示x <- apply(HairEyeColor, c(1, 2), sum) # 1つの表にまとめるx

男女別の集計結果とそれをまとめた結果を表示

 以下に実行結果を示す。

> HairEyeColor # 男女別の集計結果を表示, , Sex = Male EyeHair Brown Blue Hazel Green Black 32 11 10 3 Brown 53 50 25 15 Red 10 10 7 7 Blond 3 30 5 8, , Sex = Female EyeHair Brown Blue Hazel Green Black 36 9 5 2 Brown 66 34 29 14 Red 16 7 7 7 Blond 4 64 5 8> x <- apply(HairEyeColor, c(1, 2), sum) # 1つの表にまとめる> x EyeHair Brown Blue Hazel Green Black 68 20 15 5 Brown 119 84 54 29 Red 26 17 14 14 Blond 7 94 10 16

男女別の集計結果を1つにまとめたもの

 これを基にモザイク状にグラフをプロットするのがドキュメントにある「mosaicplot(x, main = “……”)」という行だ。興味のある方はプロットをしてみよう。ここでは、これは行わずに、HairEyeColorオブジェクトからデータフレームを作成してみよう。

y <- data.frame(HairEyeColor)yplot(y$Hair, y$Eye, xlab="hair", ylab="eye")plot(y$Eye, y$Hair, xlab="eye", ylab="hair")

データフレームから髪の毛と目の色の相関性をグラフ化する

 実行結果を以下に示す(パッと見には相関はないようだ)。

実行結果(X軸が髪の毛の色、Y軸が目の色)実行結果(X軸が目の色、Y軸が髪の毛の色)実行結果

 Rにはこの他にも多数のサンプルデータがあるので、いろいろと試してみるとよい。どんなサンプルデータがあるかについては「R言語 サンプルデータ一覧」が役に立つ。前述のページで概要を見た後に、ドキュメントを見ながら実際にデータを操作してみよう。


 Rは統計解析を行い、その結果を視覚化するための機能を豊富に持ったプログラミング言語およびランタイム環境であり、対話的にデータを操作しながら、さまざまな知見を得ることができる。本稿ではRにおける特徴的なデータ構造と、簡単なグラフのプロットだけを紹介したが、CRANから提供されている多くのパッケージを使用することで、統計解析や機械学習を行うためのツールとして広く使われている。

参考資料R: Rの公式サイトRStudio: R用のIDE「RStudio」の公式サイト。コード補完機能をはじめとして、高度な機能が提供されているので、Rを使ってみようという場合にはぜひインストールしておきたいThe Microsoft R Portal: マイクロソフトによるR実装の公式サイトR言語 サンプルデータ一覧: Rが標準で提供しているサンプルデータにどんなものがあるかを紹介してくれているページ「Dev Basics/Keyword」のインデックス

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パチンコ 出 玉 ランキング 現行 機k8 カジノ 「“応用力”をつけるためのLinux再入門」のインデックス

2005 年 パチスロ“応用力”をつけるためのLinux再入門

バックアップ用のスクリプトを作成する

 今回は、前回の最後に作成した、指定したファイルを「ファイル名.年-月-日」にコピーする「filebackup」スクリプトを加工します。

 例えば、“指定したファイルを「ファイル名.年-月-日.gz」という名前で圧縮する”という内容にするならば、「cp」コマンドでファイルをコピーし、その後、「gzip」コマンドで圧縮するという流れで組み立てることができます。

 cpとgzipの両方で「ファイル名.年-月-日」という名前を使用することになるので、いったん変数「backupname」に保存します。このようにしておくことで、cpとgzipで異なった名前を使用してしまうというミスを防ぐことができます。また、バックアップファイル名を変更したくなった場合でも、1箇所だけ修正すればよいので加工もしやすくなります。

 ちなみに、ここではバックアップのファイル名に「年-月-日」を使っているので、同じ日に、同じファイルに対してfilebackupスクリプトを実行した場合は「ファイル名.年-月-日」が再度コピーされます(※)。

【※】同じ日に別のバックアップを取りたいという場合は「年-月-日」ではなく、時刻まで指定するとよいでしょう。この場合は「date」コマンドのオプションに「%H」(時)、「%M」(分)、「%S」(秒)を追加して、「`backupname=$filename.`date +%Y-%m-%d-%H-%M-%S`」のようにします。

 そこで、gzipには「–force」オプションを付けて、圧縮ファイルが存在した場合は再作成するようにしています。「–force」は「-f」オプションと同じ意味ですが、スクリプト中なので、意味が分かりやすいようにこちらを使用しています。

 なお、ここでは「echo」コマンドで、実行する予定のコマンドを表示するだけにしています。「echo」を外すと、実際にファイルのコピーや圧縮が行われます。

#! /bin/bashfor filename in "$@"do backupname=$filename.`date +%Y-%m-%d` echo cp "$filename" "$backupname" echo gzip –force "$backupname"done▲引数で指定したファイルを「ファイル名.年-月-日.gz」に圧縮する(filebackupを加工)$ filebackup file1 file2cp file1 file1.2018-12-26gzip –force file1.2018-12-26cp file2 file2.2018-12-26gzip –force file2.2018-12-26#(このようなコマンドが実行される予定)▲実行結果(filebackup)for文とif文と組み合わせる

 このスクリプトでは、引数でファイル名を指定します。そこで、“指定されたファイルが存在したら~”という条件を追加してみましょう。この場合、if文を使って、「if [ -f 変数 ]」のように指定することで確認できます。「[」の後ろや「]」の前の空白を入れ忘れないように注意してください。

 if文については本連載の第26回、条件の書き方については第27回を参照してください。

 なお、このような場合、for文のブロック中のif文は、行頭に空白やタブを入れて「インデント(字下げ)」した方が、処理のまとまりが分かりやすくなるでしょう。

#! /bin/bashfor filename in "$@"do if [ -f "$filename" ]; then#ファイルが存在した場合のみ実行 backupname=$filename.`date +%Y-%m-%d` echo cp "$filename" "$backupname" echo gzip –force "$backupname" fidone▲指定したファイルが存在した場合のみ処理する(filebackupを加工)$ ls file?file1 file2 file3#(file1、file2、file3がある)$ ./filebackup file1 file4#引数として「file1」と「file4」を指定してみるcp file1 file1.2018-12-26gzip –force file1.2018-12-26#(file1とfile4を指定したが、file1だけが処理された(※)現時点では実行したいコマンドをechoで表示している)▲実行結果●複数の条件を組み合わせる

 ファイルがgzipで圧縮済みの場合は処理しない、つまり、バックアップ対象としないようにしてみましょう。判定はファイル名で行い、末尾が「.gz」かどうかをチェックします。

 具体的には、“変数から「.」より前を取り除いた結果が「gz」ではない”と考えて、「${filename##*.} != gz」とします。「!=」は一致していないという意味の演算子です。

#! /bin/bashfor filename in "$@"do if [ -f "$filename" ] && [ "${filename##*.}" != "gz" ]; then backupname=$filename.`date +%Y-%m-%d` echo cp "$filename" "$backupname" echo gzip –force "$backupname" fidone▲ファイルが存在し、かつ、「.gz」ではない場合のみ処理する(filebackupを加工)ファイル名に空白が含まれている場合の注意点

 現状のfilebackupスクリプトでは、名前に空白を含んだファイル、例えば「01 My Song.mp3」のようなファイルでは、「cp 01 My Song.mp3 01 My Song.mp3.2018-12-11」のようなコマンドが実行されてしまいます。この場合、cpコマンドに対して指定しているファイル名は、「01」と「My」と「Song.mp3」のような意味になっています。

 これを防ぐためには「01\ My\ Song.mp3」のように空白をエスケープするか、「”01 My Song.mp3″」ファイル名全体を引用符(”)で囲む必要があります。

 単にcpコマンドを実行する場合は「cp “$filename” “$backupname”」とします。ここでは、echoコマンドでコマンドを表示しているので、「”~”」だけだと引用符が表示から消えてしまうため、「”~”」と「’~’」を組み合わせて「”‘$変数'”」としています。

#! /bin/bashfor filename in "$@"do if [ -f "$filename" ] && [ "${filename##*.}" != "gz" ]; then backupname=$filename.`date +%Y-%m-%d` echo cp "'$filename'" "'$backupname'" echo gzip –force "'$backupname'" fidone▲ファイル名を引用符で囲む(filebackupを加工)$ touch "01 My Song.mp3"#確認用に名前に空白が入ったファイルを作成$ ./filebackup *.mp3cp '01 My Song.mp3' '01 My Song.mp3.2018-12-11'gzip –force '01 My Song.mp3.2018-12-11'#(ファイル名に引用符がついた)▲実行結果(filebackup)コマンドラインを実行する(eval)

 実行内容が確認できたら、「echo」を「eval」に置き換えます。evalは“式を評価する”という趣旨のコマンドで、「eval 文字列」で文字列をコマンドとして実行できます。

 ここでは、echoコマンドで表示されていた内容が、そのままコマンドとして実行されることになります。

#! /bin/bashfor filename in "$@"do if [ -f "$filename" ] && [ "${filename##*.}" != "gz" ]; then backupname=$filename.`date +%Y-%m-%d` eval cp "'$filename'" "'$backupname'" eval gzip –force "'$backupname'" fidone▲ファイル名を引用符で囲む(filebackupを加工)$ ls *01 My Song.mp3 file1 file2#(3つのファイルがある)$ ./filebackup *#echoをevalに変更したスクリプトを実行$ ls *01 My Song.mp3 file1.2018-12-11.gz01 My Song.mp3.2018-12-11.gz file2file1 file2.2018-12-11.gz#(それぞれのファイルが日付付きの名前で圧縮された)▲実行結果(filebackup)

 なお、本稿では、練習にechoコマンドでコマンド列を表示しながら段階を追って加工していることから、引用符の処理部分がやや複雑になっていますが、同じ処理は以下のように書くこともできます。cpの行とgzipの行はこちらの書き方の方が一般的です。

#! /bin/bashfor filename in "$@"do if [ -f "$filename" ] && [ "${filename##*.}" != "gz" ]; then backupname=$filename.`date +%Y-%m-%d` cp "$filename" "$backupname" gzip –force "$backupname" fidone▲一般的な書き方(filebackupを加工)

 また、スクリプトを作成せずに、コマンドラインでfor文を使ってファイルを順番に処理することも可能です。実行例は、LinuxコマンドTipsの第216回および第217回で紹介しています。

筆者紹介

西村 めぐみ(にしむら めぐみ)

もともとはDOSユーザーで「DOS版UNIX-like tools」を愛用。ソフトハウスに勤務し生産管理のパッケージソフトウェアの開発およびサポート業務を担当、その後ライターになる。著書に『図解でわかるLinux』『らぶらぶLinuxシリーズ』『Accessではじめるデータベース超入門[改訂2版]』『macOSコマンド入門』など。地方自治体の在宅就業支援事業にてMicrosoft Officeの教材作成およびeラーニング指導を担当。会社などの“PCヘルパー”やピンポイント研修なども行っている。

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ニュー大根パチスロ 神奈川県秦野市 日本マイクロソフトは2018年11月26日、富士フイルムイメージングシステムズが同社のクラウド型ファイル管理・共有サービス「IMAGE WORKS」の新機能として、MicrosoftのAIを活用してスポーツ写真の人物を特定する機能を開発したと発表した。

 写真中のプロ野球選手を自動判別してタグ付けする「選手名情報自動タグ付け機能」として、日本野球機構(NPB)が管理、運営する「NPB CIC(Contents Images Center)」に実装した。

Photo「IMAGE WORKS」での「選手名情報自動タグ付け機能」処理の流れ

 NPB CICは、プロ野球各球団が所有する写真資産を一元的に管理し、写真を利用したいゲーム会社、グッズメーカーなどの企業に貸し出しを行うサービス。サービス基盤には、IMAGE WORKSを採用している。

 NPB CICでは、利用者が検索しやすいように、写真に選手名や試合シーンなどのタグを付けている。これまで、写真の選定やタグ付けは各球団の関係者が試合後に手作業で行っており、1試合当たり最大3000枚の写真から300枚程度を選別し、選手を特定して、タグ付けするのに約4時間かかっていたという。

PhotoPhoto「選手名情報自動タグ付け機能」の操作画面イメージ

 今回開発した新機能では、写真解析にMicrosoftのAIサービス「Microsoft Cognitive Services」と、ディープラーニングフレームワーク「Microsoft Cognitive Toolkit」を採用。

 Microsoft Cognitive Servicesの顔認識ソフト「Face API」と、Microsoft Cognitive Toolkitで作成した独自の判定モデルを組み合わせることで、斜めや横から撮影された顔が写っていない写真でも、高精度に選手を識別し、選手名の推定、タグ付けができるようになった。

 同時に、試合シーンを判別し、「打撃」「投球」「守備」「走塁」の4シーンへの分類、タグ付けも行える。

 また、「Azure Durable Functions」を活用して、処理を高速化。同機能の処理から手作業による最終確認まで含めて、30分程度まで短縮できたという。

 既に2018年6月から、広島東洋カープなど、5球団が同機能の試用を開始しており、2019年にはNPB CICを導入している全球団で利用を開始する予定となっている。

 また、富士フイルムイメージングシステムズでは、プロ野球だけでなく、他の野球団体や野球以外のスポーツへの展開を検討しており、ビデオ分析機能「Azure Video Indexer」を活用した動画解析も視野に入れているという。

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パチンコ 作り方 100 均 スマホやネットを華麗に(?)使いこなす子供たちを紹介する連載「我が家のネット天才児(自称)」。あなたの家にもきっといる、デジタルネイティブな子供たちの様子を写真と共にお伝えします。

 今回は、30代女性が「娘とオンラインゲーム」を投稿してくれました。

娘とオンラインゲーム

 夫婦でゲーマーなので、幼稚園児の娘はすでに、PlayStation Vita、ニンテンドー3DSなどを使っています。特に、今はPlayStation Vitaのオンラインゲームにハマっており、家族みんなで協力プレイをしています。この年でオンラインゲーマーとなったので、将来も立派なゲーマーになってくれると期待しています。

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連載「我が家のネット天才児(自称)」

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ビット コイン 取引 所 売り 方k8 カジノ 画像8月6日限定で、Googleマップのロゴが5周年記念デザインに

楽園 パチンコ cr おしおき ピラミッ 伝 with 丸 高 愛美 Google日本法人は8月6日、地図サービス「Googleマップ」をβ版から正式版サービスに移行した。2005年7月の日本版スタートからまる5年経ち、ローカライズなどの取り組みが一段落ついたと判断した。今後は、現在の天気や仲間の位置情報などを反映できる「リアルタイムなもの」にしていきたいといいう。

 Googleマップは米国で先行してスタート。日本版では独自の機能を盛り込むなど、使い勝手を向上させてきた。例えば、地図にコンビニなどのアイコンや建物名を表示する機能は日本発。米国と違い、日本は名前の付いていない通りが多いため、目的地にたどりつきやすいよう工夫したという。

 近隣の店を探す機能では、車移動が基本の米国では5キロ圏内の店を表示しているが、日本では徒歩圏内までカバーするといったチューニングも。Googleマップは、開始当初と比べ、かなり“外国製品っぽさ”がなくなったという。

画像発表会場には、ストリートビューの写真を撮るための自転車が画像都心の建物などを1000分の1で再現したジオラマも

 スポットの写真を吹き出しで表示したり、通りの写真を見られる「ストリートビュー」を始めたり――と、地図の上に載る情報も増えた。同社の河合敬一シニアプロダクトマネージャーは、Googleマップを担当してきた3年間を、「地図を情報表現のキャンパスにしようと思ってやってきた」と振り返る。

 今後は「GoogleマップとGoogle Earthをリアルタイムなものにしたい」(米Googleのジョン・ハンケ副社長)という。「日々刻々と起こっている世界の変化を地図に反映する」ことが課題。現在の天気や災害状況、交通情報、仲間の位置情報などを簡単に把握できるようにしたいという。

画像ハンケ副社長

 GoogleマップやGoogle Earthではこれまでにも、大型ハリケーン「カトリーナ」やハイチ地震の写真を公開する――といった取り組みを行っており、今後さらに強化していくようだ。ただし「情報の洪水」にならないよう、「有用なところを選んで見せていく」(ハンケ副社長)

 ストリートビューの“お店”版「おみせフォト」も準備中。衛星写真、ストリートビューに続き、今度は店舗内部の写真を地図上で公開する予定で、依頼を受けた店の撮影を進めている。スタート時期は未定だが、まずは米国、日本、オーストラリアで始める予定だ。

 Googleマップ上のスポット情報のページは現在、約1億件あるが、10億件まで増やす。地図データの編集や追加が可能な「Google Map Maker」でユーザーの力を借り、データが不足気味な地域の地図情報の充実を目指す。

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 「わたしたちの同盟 永続的パートナーシップ」というタイトルで、日本人の女の子「新居あんず」が、米国からやってきた茶髪&ウサ耳服の男の子「うさクン」と交流しながら、日米同盟や在日米軍について学ぶ構成。日米同盟や米軍駐留の意義をPRする内容になっている。

画像画像画像「わたしたちの同盟 永続的パートナーシップ」より

 公開されているのは「第1部」。第2~4部の公開も予定されているようで、サイトには2部以降について「準備中!!!」と書かれている。

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Hadoopファーストガイド

書籍の中から有用な技術情報をピックアップして紹介する本シリーズ。今回は、秀和システム発行の書籍『Hadoopファーストガイド(2012年9月20日発行)』からの抜粋です。

ご注意:本稿は、著者及び出版社の許可を得て、そのまま転載したものです。このため用字用語の統一ルールなどは@ITのそれとは一致しません。あらかじめご了承ください。

Hadoopで処理を実装してみよう

 前回、EMR(Amazon Elastic MapReduce)上でHadoop処理を実行するのが手間が掛からず良いのではないかという話をしましたが、具体的にはどのように処理を実装したら良いのでしょうか。

 今回はブートストラップアクションや外部ファイルの読み込み、クラスタのノード数のリサイズなど、Hadoopで処理を実装する際に必要となることを紹介しつつ、実際にHadoop Streamingで処理を実装してみたいと思います。

ブートストラップアクション

 どのようにEMRを利用すればよいかは前回の説明である程度伝わったでしょうか。ここから、より詳細なEMRの利用方法や具体例、クラスタのリサイズ、Tips等について扱います。

 まず、EMRの起動時の流れを確認しておきましょう。EMRを起動するとまずインスタンスが起動し、それぞれのインスタンスでブートストラップアクションが実行され、最後にそれらのインスタンスからなるEMRクラスタが構成されます。ブートストラップアクションは最大で16個まで指定して実行することができます。

図4-1 EMRの起動フローEMRの起動フロー

 ブートストラップアクションではどのようなことができるのでしょうか。ここではさまざまな処理が行えるのですが、これまでは簡単にしか触れてきませんでした。そこで今回はブートストラップアクションでどういったことが行えるのかを、具体例を挙げながら見ていきたいと思います。

 実際ブートストラップアクションが利用される例としては以下が挙げられると思います。

Hadoopの設定を上書きする利用したいライブラリのインストールやエイリアスの設定タイムゾーンの変更などGangliaをインストールして利用するHadoopの設定を上書きする仮想通貨カジノパチンコ関東 女子 サッカー 高校

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格安 ワイファイ レンタルk8 カジノ 今回の主な内容Google Sheets(スプレッドシート)のオブジェクトSheetオブジェクトを取得するSpreadsheetApp.getActiveSheetメソッドRange(セルの範囲)オブジェクトを取得するgetRangeメソッドセルの値を取得する1つのセルの値を取得するgetValueメソッド指定したセル全ての値を取得するgetValuesメソッド指定したセルに値を入力するsetValueメソッドRangeから1つのセルを相対位置で取得するgetCellメソッド行数や列数を取得する行数を取得するgetNumRowsメソッド列数を取得するgetNumColumnsメソッド次回は、セルのさまざまな表現方法を学ぶ

そら の おとしもの スロット 本連載「Excel VBAプログラマーのためのGoogle Apps Script入門」では、Googleが提供する「Google Apps Script」(GAS)のプログラミングで、「Google Apps」を操作する方法を「Google Sheets」(スプレッドシート)を中心に解説していく。

 初回の「Google Apps Scriptプログラミングでスプレッドシートを操作するための基礎知識」では、Google Apps Scriptやスプリプトエディタの概要、スプレッドシートを表示し、Browser.msgBoxメソッドでメッセージを表示する手順などについて解説した。

 今回から、Google Apps Scriptのスプレッドシート用のオブジェクトやメソッドの使い方を詳しく見ていく。まずは、スプレッドシートのセルの値、行数や列数を取得したり、セルに値を入力したりするなど、基本操作の仕方を解説する。

Google Sheets(スプレッドシート)のオブジェクト

 Google Apps Scriptでは、Google Sheets(スプレッドシート)は「SpreadsheetApp」オブジェクトとして用意されていて、下記のように複数のオブジェクトで構成されている。

スプレッドシートアプリケーション:アプリケーションの本体。「SpreadsheetApp」オブジェクトとして用意されているスプレッドシート:スプレッドシートのドキュメント本体。「Spreadsheet」オブジェクトとして用意されているシート:各シートは「Sheet」オブジェクトとして扱うレンジ:「セルの範囲」を示すもので、「Range」オブジェクトとして用意されている

 Excel VBAでは、それぞれ、Application、Workbook、Worksheet、Rangeオブジェクトが同様のものといっていいだろう。

VBAにおけるExcelオブジェクトの階層構造(記事「初心者でも図解で分かる! VBEの基本的な使い方とVBAプログラムの基礎文法」から引用)

 JavaScriptの「オブジェクト」について知りたい方は、下記記事を参照してほしい。

JavaScriptプログラミングに欠かせないビルトインオブジェクトの基礎知識JavaScriptのObject、Globalオブジェクト、NaN、URIエンコードの基本初心者のためのJavaScript入門(6):配列とオブジェクトでデータをまとめるSheetオブジェクトを取得するSpreadsheetApp.getActiveSheetメソッド

 まず、選択されたシートを取得するコードの書き方は下記のようになる。

var sheet=SpreadsheetApp.getActiveSheet();Sheetオブジェクトを取得するコード

 ここではSheetオブジェクトを変数「sheet」に格納している。

 JavaScriptの「変数」について知りたい方は、下記記事を参照してほしい。

初心者のためのJavaScript入門(3):変数とfunctionで、はてなボックス出現!

 sheetは、以降の説明で使用する。

Range(セルの範囲)オブジェクトを取得するgetRangeメソッド

 次に、Rangeオブジェクトを取得してみよう。

Rangeオブジェクトを取得するgetRangeメソッドの書式

var range=sheet.getRange(“{セルの番地}”)

var range=sheet.getRange(“{セルの番地(始まり)}:{セルの番地(終わり)}”)

var range=sheet.getRange({行番号},{列番号})

var range=sheet.getRange({行番号},{列番号},{行数})

var range=sheet.getRange({行番号},{列番号},{行数},{列数})

 {セルの番地}には、Excel同様「A1」「B1」「C3」などというふうに、列を表すアルファベットと行を表す数値を組み合わせて使う。{セルの番地(始まり)}:{セルの番地(終わり)}は例えば「A1:B1」と指定することで複数のセルを指定することができる。

 {行番号}{列番号}で指定する方法は、Excelの「R1C1参照形式」と同じだ。なおExcel VBAでは「Cells」というプロパティで「R1C1参照形式」を使うが、Google Apps ScriptではgetRangeメソッドのみで、「A1形式」「R1C1参照形式」どちらでも使える。

 さらに、Google Apps Scriptでは{行数}や{列数}をオプションで指定できる。例えば、下記のコードのようにすると、A1~C3の3×3で9つのセルの値を取得することになる。{行数}や{列数}は省略した場合はデフォルトで「1」が指定される。

var range=sheet.getRange(1,1,3,3);セルの値を取得する

 セルの値を取得してみよう。

1つのセルの値を取得するgetValueメソッド1つのセルの値を取得するgetValueメソッドの書式

var {戻り値}=range.getValue();

 図1のような表で、氏名を入力したとしよう。

図1 氏名が入力された表

 スクリプトエディタを開き、リスト1のコードを入力する。

function mygetValueFunction() { var sheet=SpreadsheetApp.getActiveSheet(); var value=sheet.getRange("A2:A10").getValue(); Browser.msgBox(value);}リスト1 1つだけの値を取得するコード

 実行すると、最初の値だけを取り出している(図2)。

図2 最初の値だけを取り出している指定したセル全ての値を取得するgetValuesメソッド

 次に、指定したセル全ての値を取得してみよう。

指定したセル全ての値を取得するgetValuesメソッドの書式

var {戻り値}={Rangeオブジェクト}.getValues();

 先ほどとは違い、getValueではなくgetValuesと複数形になっている。ここで{戻り値}には配列が格納されることになる。

 JavaScriptの「配列」について知りたい方は、下記記事を参照してほしい。

初心者のためのJavaScript入門(6):配列とオブジェクトでデータをまとめる

 リスト1の「getValue()」を「getValues()」に変更して実行すると、図3のように表示される。

図3 全ての値を取得したセルに値を入力、行数や列数を取得仮想通貨カジノパチンコスマホ 無料 ダウンロード ゲーム

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 Android 7.0では、画面を2分割して2つのアプリを同時に表示できるマルチタスク、クイック設定のカスタマイズ、通知のグループ化や直接アクション(メッセンジャーの返信など)、バッテリー消費を抑える「Doze」モードの改善(スリープ時に有効になる)、データ通信節約機能「Data Saver」、画面のズームなどが可能になる(→「Android 7.0 Nougat」リリース、新機能をおさらい)。

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