＜紙＞さんＬｏＧ

先日(2018-08-08)導入した、
「UniteMovie：動画の連結」では、
“FLV”対応で塩梅が悪い。

つまり、

「UniteMovieでflvが結合できません。」

等々にある様に、

　　・・・・・
　　・・・・・

　　まず、UniteMovieはビットレート、フレームレート、画面サイズなどが
　　同じでないと結合ができません。

　　そしてメニュー欄(右端のアイコンをクリックで出ます）で
　　「異なる形式のFLVを強制結合する」にチェックを入れないとできません。

　　これらの条件を満たしても結合ができない場合は、
　　結合するflvがflv5という比較的新しい形式のもので、
　　unitemovieが対応していないんだと思います。

　　・・・・・
　　・・・・・



そこで、

“フリーソフト100”の
「無料動画変換ソフト一覧」

から、

「XMedia Recode」

　　様々な種類のオーディオ、ビデオフォーマットの変換に対応

　　・・・・・
　　・・・・・

に注目してみた。

つまり、

　　動画変換を行ったり、動画から音楽ファイルを抽出したり、
　　音楽ファイルのフォーマット変換をしたりできる音楽・動画変換ソフト。
　　DVD/Blu-ray も変換できます。
　　対応しているフォーマットは豊富にあり、
　　変換するフォーマットも同程度用意されています。

　　XMedia Recode の使い方

　　・ ダウンロード
　　・ 使い方
　　　１．動画を変換する
　　　２．対応フォーマット
　　　　　2-1. 入力フォーマット
　　　　　2-2. 出力フォーマット
　　　３．対応言語

　　・・・・・
　　・・・・・


なお、
ダウンロードの為に、
「提供元サイト」
をみると、
　　Portable
もある！



本日はここまで。


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180707

「動画　連結」検索で、・・・・・

“k本的に無料ソフト・フリーソフト”の
「おすすめの動画編集 ソフト」
を見つけた。


その中から、

「UniteMovie」
　　各種メディアファイルを、一つに連結結合してくれるソフト。
　　・・・・・
　　・・・・・
　　各種メディアファイルから、指定した場面をロスレスで
　　抽出してくれるソフト「CutMovie」も付いています。


つまり、
複数のメディアファイルを、一つに結合！「UniteMovie」。

　　各種メディアファイルを、一つに連結結合してくれるソフト。
　　mpg（MPEG-1）/ asf / wmv / avi / flv / mp4 / m4v / rm / ram /
　　rmvb / mov / qt / 3gp / 3g2 / amc 形式の動画ファイル、
　　または mp3 / wma / wav / m4a / ra 形式の音声ファイル を、
　　それぞれ再圧縮なしで一つに連結結合することができます。
　　各種メディアファイルから、指定した場面をロスレスで抽出してくれる
　　ソフト「CutMovie」も付いています。

　　「UniteMovie」は、シンプルなメディアファイル連結ツールです。
　　複数の

　　・・・・・
　　・・・・・

に着目した。


それで、
「UniteMovie」検索で、・・・・・

“フリーソフト100”の
「UniteMovie の評価・使い方」

　　ファイルをドラッグ＆ドロップし、
　　複数の動画を結合することができる動画結合ツール

　　複数のファイル形式の動画、音声ファイルに対応しています。
　　また同梱されているソフトの「CutMovie」は動画を時間・分・秒単位の
　　指定した時間に切り取って編集することができます。
　　ただし、「CutMovie」はMPEGやWAVに対応していません。
　　【注意点】
　　UniteMovie はファイル選択後、保存先のファイル名が表示されますが、
　　ファイル名と拡張子の間に「.（ドット）」がなく、「xxxxwmv」のような
　　ファイル名になります。
　　手動で「.（ドット）」を追加して「xxxx.wmv」のようなファイル名
　　にする必要があります。

を熟読(？？？)


特段問題はなさそうなので、・・・・・

ダウンロードした：
　　「unitemovie.zip」　　1.15MB　　2007/07/07付


展開するのみで利用できる。


で、ドキュメントは、・・・・・

「UniteMovieの使い方」

ですネ。



本日はここまで。


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180521

今年に入ってから、記事の主なテーマは、
Anaconda ( Python ) 学習 でした。

しかしながら、最近は学習頻度が低下し、
記事にすべき内容が無くなってきた。

他に、
趣味の世界では、やはりGSL Shell ( Lua ) 学習 ですが、
こちらも、学習意欲の低下(？)で、ネタ切れ状態です。

そんな訳で、定期的なブログ記事投稿がままならなくなって来た。

今後は、
不定期更新、と云うか休止(開店休業)状態になりそうダ。


どうか、
よろしくお願い申し上げます。



本日はここまで。



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180801

(最近の記事の中では)、先月(2018-06-22)の記事：
「OpenBabel 学習：Sybyl Mol2 format ( ml2, sy2, mol2 )」で、

　　・・・・・
　　・・・・・
　　「.xyz」形式から、結合情報を取得するなら、
　　.mol2形式がシンプル(？)で宜しいのかナ。
　　・・・・・
　　・・・・・

と書いているが、・・・・・

OpenBabel で計算させようとすると、条件がある！


変換対象の元データとして、

上記記事中の「.xyz」ファイル形式のファイル：

5
   NaNO3 : Sodium Nitrate
Na  2.170377  7.394214  0.000000
N   5.091654  7.394214  1.398583
O   4.016332  8.015051  1.398583
O   6.166976  8.015051  1.398583
O   5.091654  6.152539  1.398583

を変換した、
「.mol」形式ファイル：

NaNO3 : Sodium Nitrate
 OpenBabel05241811033D

  5  4  0  0  0  0  0  0  0  0999 V2000
    2.1704    7.3942    0.0000 Na  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
    5.0917    7.3942    1.3986 N   0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
    4.0163    8.0151    1.3986 O   0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
    6.1670    8.0151    1.3986 O   0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
    5.0917    6.1525    1.3986 O   0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
  1  3  1  0  0  0  0
  2  3  1  0  0  0  0
  2  4  2  0  0  0  0
  2  5  2  0  0  0  0
M  END

をベースにしてみる。


初めに、結合情報を全て削除した：

NaNO3 : Sodium Nitrate
 OpenBabel05241811033D

  5  0  0  0  0  0  0  0  0  0999 V2000
    2.1704    7.3942    0.0000 Na  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
    5.0917    7.3942    1.3986 N   0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
    4.0163    8.0151    1.3986 O   0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
    6.1670    8.0151    1.3986 O   0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
    5.0917    6.1525    1.3986 O   0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
M  END

を入力としてみたら、

@MOLECULE
NaNO3 : Sodium Nitrate
 5 0 0 0 0
SMALL
GASTEIGER

@ATOM
      1 NA          2.1704    7.3942    0.0000 Na      1  UNL1        0.0000
      2 N           5.0917    7.3942    1.3986 N.3     2  UNL2        0.0000
      3 O           4.0163    8.0151    1.3986 O.3     3  HOH3        0.0000
      4 O           6.1670    8.0151    1.3986 O.3     4  HOH4        0.0000
      5 O           5.0917    6.1525    1.3986 O.3     5  HOH5        0.0000
@BOND

これでは、結合情報が得られない？？？


次に結合を１本のみ定義してみた：

NaNO3 : Sodium Nitrate
 OpenBabel07231809263D

  5  1  0  0  0  0  0  0  0  0999 V2000
    2.1704    7.3942    0.0000 Na  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
    5.0917    7.3942    1.3986 N   0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
    4.0163    8.0151    1.3986 O   0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
    6.1670    8.0151    1.3986 O   0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
    5.0917    6.1525    1.3986 O   0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
  1  3  1  0  0  0  0
M  END

結果は：

@MOLECULE
NaNO3 : Sodium Nitrate
 5 1 0 0 0
SMALL
GASTEIGER

@ATOM
      1 NA          2.1704    7.3942    0.0000 Na      1  UNL1        0.0000
      2 N           5.0917    7.3942    1.3986 N.3     1  UNL1        0.0000
      3 O           4.0163    8.0151    1.3986 O.3     1  UNL1        0.0000
      4 O           6.1670    8.0151    1.3986 O.3     2  HOH2        0.0000
      5 O           5.0917    6.1525    1.3986 O.3     3  HOH3        0.0000
@BOND
     1     1     3    1

定義した１本のみ。


では、余計に５本定義してみた：

NaNO3 : Sodium Nitrate
 OpenBabel07231809263D

  5  5  0  0  0  0  0  0  0  0999 V2000
    2.1704    7.3942    0.0000 Na  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
    5.0917    7.3942    1.3986 N   0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
    4.0163    8.0151    1.3986 O   0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
    6.1670    8.0151    1.3986 O   0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
    5.0917    6.1525    1.3986 O   0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
  1  3  1  0  0  0  0
  2  3  1  0  0  0  0
  2  4  2  0  0  0  0
  2  5  2  0  0  0  0
  1  2  1  0  0  0  0
M  END

結果は：

@MOLECULE
NaNO3 : Sodium Nitrate
 5 5 0 0 0
SMALL
GASTEIGER

@ATOM
      1 NA          2.1704    7.3942    0.0000 Na      1  UNL1        0.0000
      2 N           5.0917    7.3942    1.3986 N.pl3   1  UNL1        0.0000
      3 O           4.0163    8.0151    1.3986 O.2     1  UNL1        0.0000
      4 O           6.1670    8.0151    1.3986 O.2     1  UNL1        0.0000
      5 O           5.0917    6.1525    1.3986 O.2     1  UNL1        0.0000
@BOND
     1     1     3    1
     2     2     3    1
     3     2     4    2
     4     2     5    2
     5     1     2    1

５本ダ！



つまり、
結合情報を計算させるには、

「.xyz」形式の様な、
全く無いもの(定義できないもの)

を入力としないとダメ？？？


結合情報が定義できる形式では、
入力の情報を信用して(？)そのまま出力される。


本日はここまで。


Anaconda ( Python ) 学習じゃなくて OpenBabel 学習(？)続く。


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180507

これまでに(ダウンロードしたりして)入手してきた、
.cifファイルの一覧をリストアップしたい。

取り敢えず、カレントディレクトリ以下で十分か？


手段について、検索・・・・・


“＠ＩＴ”のTech TIPS：
「Windowsのdirコマンドでファイル名の一覧を取得する」
で良いかなナ？

　　解説
　　・・・・・
　　・・・・・
　　　このような場合は、
　　コマンドプロンプトを起動してdirコマンドを実行し、
　　その結果をファイルにリダイレクトすると、
　　簡単にファイル名の一覧を取得できる。
　　　オプションを指定すれば、ファイル名だけとかフォルダー名だけを
　　取り出すことも可能だ。
　　・・・・・
　　・・・・・

　　操作方法

　　●dirコマンドでファイル／フォルダー名の一覧を表示・保存する

　　「dir *.cif /b >out」：「/b」オプションでファイル名だけ取出


　　●ファイルあるいはフォルダーだけを列挙する

　　「/a-d」：「/a」オプションで表示させたい属性を指定


　　●フォルダーツリーも含めて検索・列挙する

　　「/s」：該当フォルダー以下のフォルダーツリー全体も含めて・・・



そうすると、

dir  *.cif  /b  /a-d  /s  >cif_file_list.txt

で行ける？



本日はここまで。


Anaconda ( Python ) 学習は続く。


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180602

前回(2018-07-23)の記事：
「ClamWin Free Antivirus」で書いた、

　　・・・・・
　　・・・・・
　　“ｋ本的に無料ソフト・フリーソフト”に載っていた：
　　「ClamWin Free Antivirus」
　　・・・・・
　　・・・・・

の
「ｋ本的に無料ソフト・フリーソフト」
を見ていたら、

システム
の
エクスプローラ 拡張
に、
ExeProperties
が載っている：

　　EXE / DLL ファイルが、32bit なのか 64bit なのか「プロパティ」画面で
　確認できるようにするソフト。
　　EXE / DLL / OCX / CPL / DRV / SCR / SYS ファイルの「プロパティ」画面上
　で、ファイルのタイプ（32bit 版か 64bit 版か）/ 最小のシステム要件（最小限
　必要な Windows のバージョン）/ ビルドしたアプリケーション（Visual Studio
　のバージョン）/ サブシステム（GUI か Console か）/ ビルドされた
　日時 / Large Address Aware の対応状況 を確認できるようにしてくれます。

「詳細ページ」
では、

　　EXE / DLL ファイルが、32bit なのか 64bit なのか「プロパティ」画面上で
　　確認できるようにする！「ExeProperties」。

　　EXE / DLL ファイルが、32bit なのか 64bit なのか「プロパティ」画面で
　確認できるようにするソフト。
　　EXE / DLL / OCX / CPL / DRV / SCR / SYS ファイルの「プロパティ」画面上
　で、ファイルのタイプ（32bit 版か 64bit 版か）/ 最小のシステム要件（最小限
　必要な Windows のバージョン）/ ビルドしたアプリケーション（Visual Studio
　のバージョン）/ サブシステム（GUI か Console か）/ ビルドされた
　日時 / Large Address Aware の対応状況 を確認できるようにしてくれます。

　 「ExeProperties」は、その名の通り実行ファイルのプロパティを
　確認できるようにするソフトです。
　　EXE / DLL / OCX / CPL / DRV / SCR / SYS ファイルの「プロパティ」画面上
　に「Exe / Dll Info」というタブを追加し、ここでファイルの

　・タイプ（32bit 版か 64bit 版か）
　・最小のシステム要件（最小限必要な Windows のバージョン）
　・ビルドしたアプリケーション（Visual Studio のバージョン）
　・サブシステム（Windows GUI か Windows Console か）
　・ビルドされた日時
　・Large Address Aware の対応状況

　といった情報を確認できるようにしてくれます。

　・・・・・
　・・・・・


　使い方

　対象ファイルの右クリックメニューに
　「Exe / Dll Info」というタブが追加され

　・Type　-　タイプ（32bit 版か 64bit 版か）
　・Min. Windows Version　-　最小のシステム要件（Windows のバージョン）
　・Built With　-　ビルドしたアプリケーション（Visual Studio のバージョン）
　・Subsystem　-　サブシステム（Windows GUI か Windows Console か）
　・Timestamp　-　ビルドされた日時
　・Large Address Aware　-　Large Address Aware の対応状況

　を確認できる
　（表示された情報はコピーできない）

　・・・・・
　・・・・・



本日はここまで。


Windows ツール の学習は続く。


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180603

昨年８月(2017-08-16)の記事：
「GSL 学習：“gsl_a.lua”モジュール？」
で書いた：
　　Index of /pub/GNU/gsl

から、
「Gnu.org」サイトを見ていたら、
“Open source GPL virus scanner”の、
「Free Antivirus for Windows」が載っていた。

つまり、ClamWin Free Antivirus

それで、

　　ClamWin is a Free Antivirus program for Microsoft Windows 10 / 8 / 7 /
　　　Vista / XP / Me / 2000 / 98 and Windows Server 2012, 2008 and 2003.

　　ClamWin Free Antivirus is used by more than 600,000 users
　　　worldwide on a daily basis.
　　It comes with an easy installer and open source code.
　　You may download and use it absolutely free of charge.
　　It features:

　　・・・・・
　　・・・・・

＝＝＝

　　ClamWinは、Microsoft Windows 10/8/7/Vista/XP/Me/2000/98および
　　　Windows Server 2012,2008,2003用の無料アンチウイルスプログラムです。

　　ClamWin Free Antivirusは、世界中の60万人以上のユーザーが
　　　毎日使用しています。
　　簡単なインストーラとオープンソースコードが付属しています。
　　あなたはそれを絶対に無料でダウンロードして使用することができます。
　　それは特色になる：

　　・・・・・
　　・・・・・


今使っているのは、
AVG：セキュリティソフトを２つ入れた・・・
だが、・・・・・代わりになるかナ？


若干調べてみた。

“ｋ本的に無料ソフト・フリーソフト”に載っていた：
「ClamWin Free Antivirus」

　　監視型のシンプルなアンチウイルス！「ClamWin Free Antivirus」。

　　非常駐監視型のシンプルなアンチウイルス。
　　指定した単一 or 複数 のフォルダ（またはドライブ）を、
　　手動でウイルスチェックにかけることができます。
　　メモリスキャン、自動アップデート、メールスキャン、スケジュールスキャン
　　などの機能が付いています。

　　「ClamWin Free Antivirus」は、非常駐監視型のアンチウイルスです。
　　システムをリアルタイムに監視＆保護してくれるタイプのセキュリティソフト
　　ではなく、自分が必要とした時のみウイルスチェックを行うことができる...
　　というオンデマンドなウイルス対策ソフトです。

　　・・・・・
　　・・・・・



本日はここまで。


アンチウィルスソフト の学習は続く？


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180603

去る７月７日(金) 16:50 頃　Kinza を立ち上げた。

「RSSリーダー」のフィード一覧に、

　殺人現場も話題スイーツも同じ　Infoseek ニュース - 社会・政治
つまり、
　「SNSに写真公開は普通の行為に　事件現場もスイーツも同じ」
　　　　NEWSポストセブン / 2018年7月7日 16時0分
が載っていた。

面白そうなので、これを一通り読んだ。

その後、
ふと右の「社会トピックス」
を見たら、

　「早稲田政経の入試になぜ数学？」

があった。

つまり：

　早大の政経学部入試で「数学」必須へ。加速する世界の「数学化」
　　　まぐまぐニュース！ / 2018年6月29日 4時45分

本記事の主題はこの記事。


　　・・・・・
　　・・・・・
　　少々、辛口に過ぎたかもしれないが、今回の入試改革は、「初めの一歩」だ
　　と考えれば、政経学部で数学を必須にしたこと自体は、大いに評価できる。
　　実際、最新の経済学の教科書には、これまで物理学科でしか教わることの
　　なかった「ラグランジアン」という関数が登場している御時世なのだ
　　（ラグランジアンは経済学では、費用を意味する）。

　　もはや、文系・理系という区分は無意味だ。
　　世界はひたすら数学化（情報科、プログラミング化）されてゆく。
　　誰もこの怒濤の流れから逃れることはできない。
　　・・・・・
　　・・・・・


と云うことで、
「ラグランジアン」で検索：


「ラグランジアン (場の理論) - Wikipedia」

とか、・・・・・

多分、この記事：
「ラグランジアンに意味は無い - 小人さんの妄想」
が正解(？)でしょうか？？？


　　・・・・・
　　・・・・・

　　広くて平らな草原のような土地で、スタート地点からゴール地点まで、
　　最も経済的にたどりつく道筋は？
　　どこを走っても構わないのであれば、一直線にまっすぐ進むのが
　　最も済的な道筋でしょう。
　　それでは、向かって左側が沼地になっていて進むのが困難、
　　右側に行くほど地盤が固くて快適だったら？
　　この場合は直線に進むよりも、いくぶん右よりにカーブして進んだ方が
　　全体として得なわけです。
　　だからといってうんと右側に曲がっていっては、
　　かえって遠回りになってしまいます。
　　結局のところ、路面の進みやすさに応じて、適度に右よりにカーブした
　　道筋が一番よいということになるでしょう。
　　道筋は途中に何があるかによって変わってきます。
　　例えば、右手に火山のような障害物があって、できるだけ
　　離れた場所を通りたい、あるいは、途中に風光明媚な湖があって、
　　できれば近くを通って行きたい、などなど。。。
　　実際の地図を眺めてみても、道というものは、いちばん良いところに
　　自然に落ち着くように思えます。
　　それでは、もし地形や状況を意のままに設定することができたら、どうなるか。
　　きっと思った通りの道の形が自然にできあがるのではないか。
　　例えば、放物線のカーブが描きたかったら・・・
　　これがラグランジアンの発想です。


　　ラグランジアンとは、解析力学に登場する、何とも得体の知れない数式の塊です。
　　・・・・・少なくとも、私にとってはそのようなものでした。
　　物理に登場する量、例えばエネルギーとか、運動量といったものは、
　　それなりに物理的なイメージを思い描くことができます。
　　ところが、そうした具体的なイメージをラグランジアンに当てはめようとすると、
　　どうもうまく行きません。
　　ラグランジアンとは、
　　何らかの物理的な意味を持ち合わせている量では無いのです。
　　上記の道路と地形の例のような、
　　「目的に適ったカーブを描き出すための状況設定」、
　　それがラグランジアンの正体なのだと私は思っています。


　　ラグランジアンを理解するのに最低限必要な知識は、次の３つです。
　　１: 物体の位置の微分は速度、速度の微分は加速度。
　　　　運動というものは２階の微分で表される。
　　２：２変数関数の微分
　　　　δとεがほんのちょっぴりだったら、
　　　　f( x+δ, y+ε) - f(x + y) = (∂f/∂x)δ + (∂f/∂y)ε
　　３: 部分積分
　　　　たぶん高校で習うのだと思う。積の微分の逆。
　　　　　(fg)' = f'g + fg'　　　<-- 積の微分
　　　　　fg' = (fg)' - f'g
　　　　　∫fg' = fg - ∫f'g　　　<-- これが部分積分だよ
　　　　私は未だに覚えられず、部分積分が出る度に必ずこの３行を書いています。


　　まず、最も経済的な道筋を計算する方法を考えてみます。
　　思い当たるのは、前進するのにかかったコストを道沿いに足し合わせてみる、
　　という方法。
　　例えて言えば、消費したガソリンの量を道路１メートル毎に細かく
　　足し合わせてゆく、といった感じです。
　　この前進コストを L という記号で表すことにします。
　　ある道筋にかかったトータルコストは、L をスタートからゴールまで
　　足し合わせたものです。
　　　　(トータルコスト) = ∫ L dt
　　L と書いたから知れるのですが、この L こそがラグランジアンと
　　呼ばれているものです。
　　今はまだ具体的な中身の無い、未設定の状態です。
　　ところで、L は何に依存しているのか。
　　地図の例だといろいろあるでしょうが、
　　力学の問題の場合は「物体の位置と速度」に依存します。
　　物体の位置と速度は、いずれも時刻 t の関数なので、
　　　　 [物体の位置] = q(t)
　　　　 [物体の速度] = q'(t)
　　と書くことにしましょう。
　　（解析力学では x と書かずに q と書くのが習慣らしい）
　　L が物体の位置と速度によって決まる、という意味で、
　　改めて関数っぽく書き直すと
　　　　(トータルコスト) = ∫ L( q(t), q'(t) ) dt
　　となります。

　　・・・・・
　　・・・・・



本日はここまで。


ラグランジアン の学習は続く？


見ていただいた序でとは厚かましい限りですが、
お帰りに投票して頂けるとなお嬉しいです。 ⇒


180707

先月末(2018-06-29)の記事：
「ライフゲーム：Conway's Game of Life」
に続いて、
古い資料を整理していたら、
「ActiveBasic」で自作した、
「old-graph.abp」プログラムのソースリストが出てきた：2007年４月印刷。

これは、５つの極小コードのまとまり。

それの中の１つに“スピログラフ”のコードがあった。


改めて、
「スピログラフ　コード」で検索してみた。


「こんな玩具」などのページ
が多くみつかるが、

プログラミング的には、

“シキノート”の
「正多角形とスピログラフの数式」
があった。

　　１．・・・・・
　　２．・・・・・
　　・・・・・
　　・・・・・
　　５．トロコイド(2次元)
　　・・・・・
　　・・・・・

正に、
この５番目のもの：

　　トロコイドと呼ばれる曲線があります[2]。
　　これをgnuplotで書いてみましょう。
　　数式は[2]を参考にして以下の通りです。
　　・・・・・
　　・・・・・

でした。



他のサイトでは、

「良いもの。悪いもの。: スピログラフ」

これも学習資料だナ？

　　スピログラフに初めて触れたのは小学校に上がる前だった。
　　当時はそれがスピログラフという名称であることを知らず、
　　輪っかをぐるぐる回して綺麗な模様を描ける道具として
　　お気に入りの玩具になっていた。
　　自分はマンデルブロ集合やジュリア集合のような数学的に表現できる
　　図形や模様にともて魅力を感じるのだが、
　　幼少のころのスピログラフがその切っ掛けだったのかもしれない。

　　長方形の定規に大きさの異なる3枚の歯車が付属しており、
　　そして2つの円がくり抜かれている。
　　さらに、矢印、五角形、半円などの型が子供心をくすぐったものだ。
　　因みに、歯車と円に付いている歯数は刻印されており、
　　3つの歯車はそれぞれ36、52、63、円の方は96、105の歯を持っている。

　　幼少のころ以来、スピログラフを見かけることはなかったのだが最近に
　　なって100円ショップでも売られているという噂を聞き、少し探ってみた。
　　近くの100円ショップでは扱っていなかったが、「デザイン定規」
　　という名称でネットで78円で売っていたので思わず購入してしまった
　　(当然だが送料のほうが高くついた…)。

　　・・・・・
　　・・・・・

　　ここでは、Pythonのソースコードも挙げておこう。
　　せっかくなので少しだけmatplotlibの調整をしてみた。
　　必ず縦と横のスケールが同じになるようにし、グラフ表示も正方形にした。
　　コードを見てもらえばやり方はすぐに解るだろう。
　　以下のコマンドで実行できる。

　　・・・・・
　　・・・・・

これなら、
昔々の「ActiveBasic」から
最近のAnacondaに乗り換えられる。


序でに、
「スピログラフ　Python」で検索したら、
“Qiita”の
「スピログラフをPythonで書いてみる」
が見つかったが、

　　上記："正多角形とスピログラフの数式"
　　を参考にしました。

とある。



本日はここまで。


Anaconda ( Python ) 学習は続く。


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180513

先日(2018-06-22)の記事：
「OpenBabel 学習：Sybyl Mol2 format ( ml2, sy2, mol2 )」に関連して、・・・・・

当ブログ内を「mol2」で検索したら、

８年前(2010-10-06)の記事「mol2ps とその周辺ソフト」
が見つかった。

　　「mol2ps」とは？
　　本家のサイト　によると、
　　　　a freeware tool for 2D depiction of molecular structures
　　と云うことは、
　　　　分子構造を２Ｄで描写するためのフリーの道具
　　ですか？

　　いろいろ３Ｄ表示に拘って(？)いるのに、
　　何を今更２Ｄにデグレード？って感じですが、
　　２Ｄ図面もシンプルで役に立つことがある。

　　過去記事(昨年8月、10月)に、
　　「Symyx Draw 導入」「ＪＭＥエディタ？」
　　なんて云うのがありました。

　　・・・・・
　　・・・・・


と云うことで、・・・・・

今から９年前(2009-10-21)の記事「ＪＭＥエディタ？」
を眺めてみた。

　　・・・・・
　　・・・・・
　　JMEエディタ って？
　　「JME Molecular Editor」これ、ですか？
　　　　・・・・・
　　　　・・・・・
　　つまり
　　　　・・・・・
　　　　・・・・・
　　と云うことのようです。
　　・・・・・
　　・・・・・


さらに、
「JME Molecular Editor」
に飛んでみた。

書き出しは、赤文字で、

　　The development of JME editor applet has been discontinued.
　　Try the JSME molecule editor in JavaScript instead.
　　The JSME is based on the conversion of JME into JavaScript,
　　　has the same API, considerably extended functionality and
　　　runs in all browsers, touch devices and mobile phones.
　　The following information about the JME applet has been retained
　　　for historical (and also some nostalgic) reasons.

＝＝＝

　　JMEエディタアプレットの開発が中止されました。
　　代わりにJavaScriptでJSME分子エディタを試してみてください。
　　JSMEはJMEのJavaScriptへの変換に基づいており、
　　　同じAPIを持ち、機能が大幅に拡張され、
　　　すべてのブラウザ、タッチデバイス、携帯電話で実行されます。
　　JMEアプレットに関する以下の情報は、歴史的な（そして
　　　いくつかのノスタルジックな）理由のために保持されています。

とあった。


これは、

正に、
４年前(2014-01-17)の記事「Jmol から JSmol」と同様？？？


JaveからJavaScriptへの流れかナ？？？


「JSME Molecule Editor」
も少々学習かナ？



本日はここまで。


Anaconda ( Python ) 学習？　化学系の学習も続く？？？


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180506

以前(2018-07-04)の記事：
「Anaconda 学習：Gohlkeさんのサイトから」
で、
８つのパッケージをピックアップした。

今回は、

　　Other useful packages and app… not currently available ・・・

に載っていた、

　・PyGSL ・・・ interface for the GNU Scientific Library (GSL).

について。


リンク：Pygsl
先を見に行った：

　　pygsl

　　This project provides a python interface for
　　the GNU scientific library (gsl).

　　Please look out for our site at sourceforge.
　　Detailed information are available in the README file
　　　that comes with the source distribution.
　　See what's going on in the News section.
　　Support requests and all other questions should be directed to
　　pygsl-discuss@lists.sourceforge.net.

＝＝＝

　　このプロジェクトは、GNU科学ライブラリ（gsl）用の
　　Pythonインタフェースを提供します。

　　私たちのサイトをsourceforgeで見てください。
　　詳細情報は、ソース配布に付属のREADMEファイルにあります。
　　ニュースセクションで何が起こっているのか見てみましょう。
　　サポートリクエストとその他の質問はすべて
　　・・・ＵＲＬ・・・に送付してください。


と云うことで、
our site at sourceforge
に飛んだ。

「Files」タブでは、

　・pygsl　　2017-10-07

　・pyool　　2006-05-22

とあるので、

「pygsl」
へ。

　　最新版：

　　・pygsl-2.3.0　　2017-10-09

では、
実質：pygsl-2.3.0.win-amd64-py3.6.msi
のみ。


一方、Python 2 版があるのは、

　　最も古い版：

　　・pygsl-0.9.3　　2008-07-10

の
pygsl-0.9.3_numpy.win32-py2.5.exe
しか無い？


＜紙＞が欲しいのは、
Python 2.7 版で、Windows 版で、64bit 版
そして、GSL では、2.0 以降の新しいもの。


そうすると、

（１）PyGSL は諦めて、GSL を直に使う。
　　　でも、GSL は、1.9 版(？)と古い。

（２）Python 3.6 に乗り換える。
　　　これなら、64ビット版で、GSL も 2.3 版と新しい。

の二者択一？？？



本日はここまで。


Anaconda ( Python ) 学習は続く。


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180504

かれこれ３年前(2015-10-15)に、
「Python 学習：RDKit パッケージ」を書いている。


今年(2018-01-08)になって、Anaconda2_x64 本格導入
したので、
RDKitを導入し、追加確認を行った。


conda では、
「rdkit / packages / rdkit 2018.03.2.0」
に、

　　Home：RDKit: Open-Source Cheminformatics Software

　　win-64　　v2018.03.2.0

　　To install this package with conda run one of the following:
　　　conda install -c rdkit rdkit
　　　conda install -c rdkit/label/attic rdkit
　　　conda install -c rdkit/label/beta rdkit
　　　conda install -c rdkit/label/testing rdkit

と４通りある。


１番目のコマンドで導入。

８ヶダウンロードし、
４ヶ新規インストールされた。(計71.3MB)
　　　　boost、　cairo、　pixman、　rdkit
残りの４ヶは更新。
　　　　conda:4.5.0→4.5.1、　oepnssl、　certifi、　ca-certificates

conda list
では、合計 260 ヶになった。


「The RDKit Documentation」
と、その中の
「Getting Started with the RDKit in Python」
をブックマークした。


Getting Startedでは、

以下の記述が参考になる。

　　Working with 3D Molecules
　　The RDKit can generate conformations for molecules using
　　two different methods.
　　The original method used distance geometry. [1]
　　　The algorithm followed is:

　　１．The molecule's distance bounds matrix is calculated
　　　　based on the connection table and a set of rules.
　　２．The bounds matrix is smoothed using a triangle-bounds
　　　　smoothing algorithm.
　　３．A random distance matrix that satisfies
　　　　the bounds matrix is generated.
　　４．This distance matrix is embedded in 3D dimensions
　　　　(producing coordinates for each atom).
　　５．The resulting coordinates are cleaned up somewhat
　　　　using a crude force field and the bounds matrix.

　　Note that the conformations that result from this procedure
　　tend to be fairly ugly.
　　They should be cleaned up using a force field.
　　This can be done within the RDKit using its implementation of
　　the Universal Force Field (UFF). [2]

＝＝＝

　　3D分子を使った作業
　　RDKitは、2つの異なる方法を用いて分子の立体配座を
　　生成することができる。
　　元の方法では距離ジオメトリを使用しました。 [1]
　　続くアルゴリズムは次のとおりです。

　　１．分子の距離境界マトリックスは、接続テーブルと一連のルールに
　　　　基づいて計算されます。
　　２．境界行列は、三角形境界平滑化アルゴリズムを使用して平滑化される。
　　３．境界行列を満たすランダム距離行列を生成する。
　　４．この距離行列は3D次元に埋め込まれている（各原子の座標を生成する）。
　　５．結果の座標は、粗力場と境界マトリックスを使用して
　　　　いくらか消去されます。

　　この手順から生じる立体配座はかなり醜い傾向にあることに
　　注意してください。
　　彼らは強制フィールドを使用してクリーンアップする必要があります。
　　これは、ユニバーサルフォースフィールド（UFF）の実装を使用して
　　RDKit内で実行できます。 [2]

で、
備忘録要約は、

１．入出力可能なファイル形式は、「mol」「pdb」「smile」「InChI」

from rdkit import Chem

m = Chem.MolFromMolFile( 'hoge.mol' )   # 「.mol」ファイルを読み込む
Chem.MolToMolBlock( m, FileName )       # 「.mol」形式に変換？

OT = open( 'out.mol','w')
print  >>OT, Chem.MolToMolBlock(m)      # ファイル出力
OT.close()

但し、
結合情報が未定義ではダメ？


２．構造最適化するには：

from rdkit.Chem import AllChem

#                m は、上記のサンプルコード相当
m2 = Chem.AddHs( m )                    # 水素付加
AllChem.EmbedMolecule( m2 )             # ３Ｄ化
AllChem.MMFFOptimizeMolecule( m2 )      # 構造最適化：MMFFで
# AllChem.UFFOptimizeMolecule( m2 )     # 構造最適化：UFFで

留意点：
・水素原子の定義は、無くて良い。と云うか有っても無視される。
　“水素付加”処理が必要。
・“３Ｄ化”処理も必要。
・原子間結合は、正しく定義されていないとダメ？
　例えば、Na では丁度１本必要。


「Na-Cl」では、UFFであっても、
2.39874 オングストロームであるべき(？)ところ、
2.82 オングストロームとなった！？！



本日はここまで。


Anaconda ( Python ) 学習は続く。


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180421

前々回(2018-07-04)の記事：
「Anaconda 学習：Gohlkeさんのサイトから」
で、
８つのパッケージをピックアップした。

今回は、

その他もろもろ(？)Miscジャンルの

　・XML2Dict-0.2.2-py2.py3-none-any.whl

について調べた。


Anaconda 5.0.1 ： Windows 版 Python 2.7.14 ( 64bit 版 )
に、
含まれるパッケージ：「Packages for 64-bit Windows with Python 2.7」
には、
載っていない。

さらに、
「Anaconda Cloud」
でも見つからない。



それで、
「XML2Dict」とWeb検索したら、
「XML2Dict - PyPI」
が見つかった。

　　XML2Dict 0.2.2

　　pip install XML2Dict


　　Convert between XML String and Python Dict
＝＝＝
　　XML文字列とPython Dictの間の変換


　　XML2Dict is inspired from Chen Zheng's [xml2dict](URL)

だが、
ここの URL は 404 だった。



それで、
上記「XML2Dict」検索で見つかった日本語サイト：

“fujishinko 雑記帳”の
「Python xml2dictを使用して、xmlをdictionaryに変換する」

　　Python xml2dictを使用して、xmlをdictionaryに変換する

　　常山日記さんの記事からてけらぼさんで記載されている
　　エントリにたどり着きました。

　　・・・・・
　　・・・・・

　　xml2dictというモジュールがあるとは・・・


　　今までゴソゴソとPyanaや4Suite-XMLを調べていたのは、
　　DB2に保存したXML列のデータを表示するとき、xml+xsltで
　　構築すればカッコイイのでは？と思っていたからです。

　　サンプルも書いてみたのですが、
　　・xsltの記述がつらい。（自分が理解できていないだけですが。）
　　・pylonsを使用するつもりなので、やっぱりmakoやwebhelperが使いたい
　　の理由から、躊躇してました。

　　xmlを解析してhtmlを構成するよい方法が浮かばず
　　どうしたもんかと悩んでいたのですが、これを使えば
　　楽にmakoやwebhelperと連携できそうです。

　　さっそくインストール、と思ったのですが普通のpythonモジュールで
　　提供されてました。

　　・・・・・
　　・・・・・


　　として、ダウンロードし

　　・・・・・
　　・・・・・


　　で解凍します。

　　・・・・・
　　・・・・・


　　で移動し、中身をのぞいてみると

　　object_dict.py
　　xml2dict.py



　　という2つのファイルがありますので、これを適当な場所に
　　コピーします。

　　コピーしたディレクトリと同じ階層に、こんなサンプルプログラムを
　　書いて実行してみました。

　　・・・・・
　　・・・・・



これは使えそうダ。

頑張って学習しよう！



本日はここまで。


Anaconda ( Python ) 学習は続く。


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180419

前回(2018-07-04)の記事：
「Anaconda 学習：Gohlkeさんのサイトから」
で、
８つのパッケージをピックアップした。

今回、

最初の Index by date: に載っている、
「biopython」と「pymol」の２つについて調べた。


先ず１つ目。

・Biopython, a set of tools for biological computation.
には、
　　biopython-1.72-cp27-cp27m-win_amd64.whl
などがある。

Anaconda 5.0.1 ： Windows 版 Python 2.7.14 ( 64bit 版 )
に、
含まれるパッケージ：「Packages for 64-bit Windows with Python 2.7」
には、

　・Version：1.71

　・Summary / License：
　Collection of freely available tools for computational molecular biology
　/ Biopython License Agreement

とあるが、
デフォルトでは、インストールされない。

「Documentation」
では、

　Introduction

　　Biopython is a set of freely available tools for biological
　computation written in Python by an international team of developers.

　　It is a distributed collaborative effort to develop Python libraries
　and applications which address the needs of current and future work
　in bioinformatics.
　　The source code is made available under the Biopython License,
　which is extremely liberal and compatible with almost every license
　in the world.

　　We are a member project of the Open Bioinformatics Foundation (OBF),
　who take care of our domain name and hosting for our mailing list etc.
　　The OBF used to host our developement repository,
　issue tracker and website but these are now on GitHub.

　　This wiki will help you download and install Biopython,
　and start using the libraries and tools.

＝＝＝

　前書き

　　Biopythonは、国際的な開発者チームによってPythonで書かれた、
　生物学的計算のために自由に利用できるツールのセットです。

　　これは、バイオインフォマティクスにおける現在および将来の作業の
　ニーズに対応するPythonライブラリおよびアプリケーションを
　開発するための分散協調作業です。
　　ソースコードはBiopythonライセンスの下で入手可能になっています。
　これは非常にリベラルなものであり、
　世界のほぼすべてのライセンスと互換性があります。

　　私たちはOpen Bioinformatics Foundation（OBF）の
　メンバープロジェクトです。
　　OBFは私たちの開発リポジトリ、Issue Tracker、Webサイトの
　ホスティングに使用されましたが、現在はGitHubにあります。

　　このwikiは、Biopythonをダウンロードしてインストールし、
　ライブラリとツールの使用を開始するのに役立ちます。


それで、
　Get help
の、
　Cookbook (working examples)
を見てみると、・・・・・

どうも、タンパク質？ 高分子？ 有機分子？ ＤＮＡ？
無機・結晶 じゃなさそう？？？

当面、ペンディングです。



次に２つ目。

　・PyMOL, a molecular visualization product for rendering
　　　　　　　　　　and animating 3D molecular structures.
　PyMOL is a trademark of Schrodinger, LLC.
　Requires numpy+mkl and PMW. Excludes the web module.
　Conflicts with the chempy package.

＝＝＝

　・PyMOLは、3D分子構造のレンダリングとアニメーション化の
　　　　　　　　ための分子視覚化製品です。
　PyMOLはSchrodinger、LLCの商標です。
　numpy + mklとPMWが必要です。 Webモジュールを除外します。
　うんざりしたパッケージと競合します。
　(うんざりじゃなくて、
　 chempy：Python package useful for (physical) chemistry
　 ですネ。)

それで、
　　pymol-2.1.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl
などがある。


Anacondaに含まれる「Packages for 64-bit Windows with Python 2.7」
には、
載っていないが、
「Anaconda Cloud」
では見つかる：「pymol」
例えば、
schrodinger / pymol　2.1.1
　　・・・・・
　　・・・・・
　　Home: pymol.org
　　・・・・・
　　・・・・・

のリンク先は：
　　PyMOL is a user-sponsored molecular visualization system
　　on an open-source foundation,
　　maintained and distributed by ・・・

　　We are happy to introduce
　　PyMOL 2.1!
　　・・・・・
　　・・・・・

で、
本ブログ内でも“PyMol”検索で、
　十数件の記事
が見つかる。



本日はここまで。


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180430

前回(2018-07-02)の記事「Anaconda 学習：Atom パッケージ」
まで、
Anaconda 5.0.1 ： Windows 版 Python 2.7.14 ( 64bit 版 )
に、
含まれるパッケージ：「Packages for 64-bit Windows with Python 2.7」
を調べていた。


ふと、
「Gohlkeさんのサイト」を思い出した。

これまで、いろいろとお世話になっている。


そこで、気になるモジュールをピックアップした。


最初の Index by date: から、

　・biopython

　・pymol

の２つ。


そして、
その他もろもろ(？)Miscジャンルの

　・XML2Dict-0.2.2-py2.py3-none-any.whl



さらに、
　　Other useful packages and app… not currently available ・・・
から、


　・BALLView a molecular modeling and visualization app…

　・MathGL a library for scientific data visualization.

　・Pyffmpeg a wrapper for FFmpeg, ・・・

　・PyGSL ・・・ interface for the GNU Scientific Library (GSL).

　・VIPS an image processing library with no image size limits.

の５つ。


以上の８パッケージが気になった。


一つずつ、チェックしてみよう。



本日はここまで。


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180417

先月(2018-06-08)の記事：
「Anaconda 学習：psutil パッケージ」に続いて、
Anaconda 5.0.1 ： Windows 版 Python 2.7.14 ( 64bit 版 )
に、
含まれるパッケージ：「Packages for 64-bit Windows with Python 2.7」
から、
デフォルトで入っているものを見ていた。

その中で気になったものに、

atom　0.4.1　Memory efficient Python objects / BSD

があった。


リンク先を見ると、

　　　Atom is a framework for creating memory efficient Python objects
　　with enhanced features such as dynamic initialization, validation,
　　and change notification for object attributes.
　　　It provides the default model binding behaviour for
　　the Enaml UI framework.

　　Illustrative Example:

　　・・・・・
　　・・・・・

＝＝＝

　　　Atomは、ダイナミックな初期化、検証、オブジェクト属性の変更通知
　　などの機能が強化された、メモリ効率の高いPythonオブジェクトを作成
　　するためのフレームワークです。
　　　Enaml UIフレームワークのデフォルトのモデルバインディング動作
　　を提供します。

　　例示的な例：

　　・・・・・
　　・・・・・


イマイチ理解できない（汗；

で、Enaml UI framework って何？

一覧には載っている：
enaml　0.10.2　Declarative DSL for building rich user interfaces in Python …

でも、デフォルトでは入っていない。

「kivy」の様なもの？


「Python　enaml　使い方」と検索したら、

“Qiita”の
「Awesome Python：素晴らしい Python フレームワーク・・・・」
が見つかった。

　　これは, Awesome Python の日本語訳です.

とある。


この記事の中ほどにある

　　GUI

には、

　　・enaml - QML のような宣言的構文を使って美しいユーザーインター・・・

　　・kivy - Windows, ・・・で動作する NUI アプリケーションを作成する・・・

　　・PyQt - Qt アプリと UI フレームワーク用の Python バインディング.

等々がある。


atom / enaml も学習テーマかナ？


本日はここまで。


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180401

古い資料を整理していたら、
「ActiveBasic」で自作した、
「LIFE.abp」プログラムのソースリストが出てきた：2007年４月印刷。


改めて、
「ライフゲーム」で検索してみた。
真っ先に、
“Wikipedia”の
「ライフゲーム」が見つかる。

　　ライフゲーム (Conway's Game of Life) は1970年にイギリスの数学者
　　ジョン・ホートン・コンウェイ (John Horton Conway) が考案した生命の
　　誕生、進化、淘汰などのプロセスを簡易的なモデルで再現した
　　シミュレーションゲームである。
　　単純なルールでその模様の変化を楽しめるため、パズルの要素を持っている。

　　生物集団においては、過疎でも過密でも個体の生存に適さないという
　　個体群生態学的な側面を背景に持つ。
　　セル・オートマトンのもっともよく知られた例でもある。

　　・・・・・
　　・・・・・


それで、
今時は、自作はムダ？
探せば、良いアプリが見つかる？


最終段の“外部リンク”に、

　　「Golly（オープンソースのライフゲームシミュレータ、例が豊富）」

があったので、見に行ってみた。

　　Golly is an open source, cross-platform application for exploring
　　Conway's Game of Life and many other types of cellular automata.
　　　The primary authors are Andrew Trevorrow and Tom Rokicki,
　　with code contributions by Tim Hutton, Dave Greene, Jason Summers,
　　Maks Verver, Robert Munafo, Brenton Bostick and Chris Rowett.

＝＝＝

　　Gollyは、ConwayのGame of Lifeと他の多くのタイプのセルオートマトンを
　　探索するオープンソースのクロスプラットフォームアプリケーションです。
　　　主な著者は、Tim Hutton、Dave Greene、Jason Summers、Maks Verver、
　　Robert Munafo、Brenton Bostick、Chris Rowettによるコード提出で、
　　Andrew TrevorrowとTom Rokickiです。


これは良さそうなので、
ダウンロードした：(１番上に載っている)
　　golly-3.1-win-64bit.zip　　2017-10-21 付　　5.75MB

展開結果を丸ごと、 D:/TOOL/Golly/　に格納。
そして、
　　D:/TOOL/Golly/Golly.exe
へのショートカットをデスクトップに置いた。


早速、
“Wikipedia”の「グライダー」
を１つ作って、実行。

遊べますネ。


Gollyを教材にして、
“ライフゲーム”のみならず、
“セル・オートマトン”までも(？)、
学習するかナ？？？



本日はここまで。


セル・オートマトンの学習は続く？


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180512

先月(2018-05-21)の記事：
「Anaconda 学習：PyAutoGUI 補足事項」で書いた、

　　・・・・・
　　・・・・・
　　この内の getWindows 関数は、
　　２年前(2016-06-25)の記事「ウィンドウ・ハンドルの取得」
　　に載せている、LuaJITのコードに相当する。
　　・・・・・
　　・・・・・

と云う記述に関連してのお話しです。


このgetWindows関数を使った例として、

# ----------  sample_use_getWindows.py
# -*- coding: utf-8 -*-
import pyautogui as pa

win = pa.getWindows()    #####  getWindow( ～ ) では無い。
n=len(win)

print n, type(win)       #####  　つまり「辞書」

for w in win:
   print  w

#　これで、
#　リストアップできる。

と云うようなことが考えられる。

但し、
思ったモノより３つ多い？
　・　空
　・　Program Manager
　・　スタート


本来のgetWindowの使い方は、
以下の様？

wh = False
while  not wh:
   wh = pa.getWindow( 'メモ帳' )
# 立ち上げ完了

本日はここまで。


Anaconda ( Python ) 学習は続く。


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180411

本日は、平成３０年６月２５日です。
と云うことは、ブログ開設１０周年と云うこと。


始まりは、
平成２０年の記事：先ずは自己紹介から。
からでした。

その後、
「Anniversary」検索結果の如く、

最初の４年間は、毎年の様に記事を書いていた：
・ 2009/06/25 : １st Anniversary
・ 2009/07/26 : １年１ヶ月と１日
・ 2010/06/25 : 2nd Anniversary
・ 2010/07/26 : ２年１ヶ月と１日
・ 2011/06/25 : 3rd Anniversary
・ 2011/09/25 : ３周年と３ヶ月
・ 2012/06/25 : 4th Anniversary


久し振りだが、
やはり、１０周年は特別です。


ブログが、途中で gooブログ から、FC2ブログに移っている：
平成２２年８月１日付記事：ブログこちらに引っ越しました

だが、記事中のリンク先は gooブログのままで過ごしていた。
やっと先日、
FC2ブログに変換し終えた：
使ったプログラムは、2018-06-15 の記事：「ブログ移行用プログラムコード」のもの。




最近、記事投稿が減ってきている。

もっと頑張らないと駄目だナ。


今後とも、
＜紙＞さんＬｏＧご愛顧のほど、お願い致します。　＜（＿　＿）＞


見ていただきありがとうございました。



本日はここまで。


メインの使用言語は、Anaconda ( Python ) か GSL Shell ( Lua ) か？
それと、Perl か？？？


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180625

前々回(2018-06-18)の記事：
「OpenBabel 学習：xyz2mol 処理」に関連して、
前回(2018-06-20)の記事「OpenBabel 学習：ViewMol format ( vmol )」同様に、
“Open Babel v2.3.1 documentation”の
「Supported File Formats and Options」
を見ていたら、
“Common cheminformatics formats”の中に、
「Sybyl Mol2 format (ml2, sy2, mol2)」
があった。

どんな形式なのか？

４年前(2014-02-03)の記事「NaNO3 を、JSmol で表示すると…」
で使った、以下の「.xyz」ファイル形式のファイル：

5
   NaNO3 : Sodium Nitrate
Na  2.170377  7.394214  0.000000
N   5.091654  7.394214  1.398583
O   4.016332  8.015051  1.398583
O   6.166976  8.015051  1.398583
O   5.091654  6.152539  1.398583

を変換してみた。

「.mol2」形式：

@MOLECULE
NaNO3 : Sodium Nitrate
 5 4 0 0 0
SMALL
GASTEIGER

@ATOM
      1 NA          2.1704    7.3942    0.0000 Na      1  UNL1        0.0000
      2 N           5.0917    7.3942    1.3986 N.pl3   1  UNL1        0.0000
      3 O           4.0163    8.0151    1.3986 O.2     1  UNL1        0.0000
      4 O           6.1670    8.0151    1.3986 O.2     1  UNL1        0.0000
      5 O           5.0917    6.1525    1.3986 O.2     1  UNL1        0.0000
@BOND
     1     1     3    1
     2     2     3    1
     3     2     4    2
     4     2     5    2

となった。

因みに、「.mol」形式での出力では、

NaNO3 : Sodium Nitrate
 OpenBabel05241811033D

  5  4  0  0  0  0  0  0  0  0999 V2000
    2.1704    7.3942    0.0000 Na  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
    5.0917    7.3942    1.3986 N   0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
    4.0163    8.0151    1.3986 O   0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
    6.1670    8.0151    1.3986 O   0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
    5.0917    6.1525    1.3986 O   0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
  1  3  1  0  0  0  0
  2  3  1  0  0  0  0
  2  4  2  0  0  0  0
  2  5  2  0  0  0  0
M  END

ですネ。

但し、これは V2000 形式なので、
V3000 形式としたら、

NaNO3 : Sodium Nitrate
 OpenBabel05241811053D

  0  0  0     0  0            999 V3000
M  V30 BEGIN CTAB
M  V30 COUNTS 5 4 0 0 0
M  V30 BEGIN ATOM
M  V30 1 Na 2.17038 7.39421 0 0
M  V30 2 N 5.09165 7.39421 1.39858 0
M  V30 3 O 4.01633 8.01505 1.39858 0
M  V30 4 O 6.16698 8.01505 1.39858 0
M  V30 5 O 5.09165 6.15254 1.39858 0
M  V30 END ATOM
M  V30 BEGIN BOND
M  V30 1 1 1 3
M  V30 2 1 2 3
M  V30 3 2 2 4
M  V30 4 2 2 5
M  V30 END BOND
M  V30 END CTAB
M  END

となる。


「.xyz」形式から、結合情報を取得するなら、

.mol2形式がシンプル(？)で宜しいのかナ。


本日はここまで。



Anaconda ( Python ) 学習じゃなくて OpenBabel 学習(？)続く。


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180424