diff --git "a/amenokaku_code_instruct.json" "b/amenokaku_code_instruct.json" new file mode 100644--- /dev/null +++ "b/amenokaku_code_instruct.json" @@ -0,0 +1,46775 @@ +[ + { + "index": 0, + "instruction": "pandasでレシート明細データ（df_receipt）から全項目の先頭10件を表示し、どのようなデータを保有しているか目視で確認せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_receipt.head(10)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1, + "instruction": "pandasでレシート明細データ（df_receipt）から売上年月日（sales_ymd）、顧客ID（customer_id）、商品コード（product_cd）、売上金額（amount）の順に列を指定し、10件表示せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_receipt[['sales_ymd', 'customer_id', 'product_cd', 'amount']].head(10)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2, + "instruction": "pandasでレシート明細データ（df_receipt）から売上年月日（sales_ymd）、顧客ID（customer_id）、商品コード（product_cd）、売上金額（amount）の順に列を指定し、10件表示せよ。ただし、sales_ymdsales_dateに項目名を変更しながら抽出すること。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_receipt[['sales_ymd', 'customer_id', 'product_cd', 'amount']]. \\\n rename(columns={'sales_ymd': 'sales_date'}).head(10)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3, + "instruction": "pandasでレシート明細データ（df_receipt）から売上日（sales_ymd）、顧客ID（customer_id）、商品コード（product_cd）、売上金額（amount）の順に列を指定し、以下の条件を満たすデータを抽出せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\n# コード例1（queryを使う場合）\ndf_receipt[['sales_ymd', 'customer_id', 'product_cd', 'amount']]. \\\n query('customer_id == \"CS018205000001\"')\n\n# コード例1（queryを使わない場合）\ndf = df_receipt[['sales_ymd', 'customer_id', 'product_cd', 'amount']]\ndf[df['customer_id'] == 'CS018205000001']", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4, + "instruction": "pandasを用いてシート明細データ（df_receipt）から売上日（sales_ymd）、顧客ID（customer_id）、商品コード（product_cd）、売上金額（amount）の順に列を指定し、以下の全ての条件を満たすデータを抽出せよ。\n\n顧客ID（customer_id）が\"CS018205000001\"\n売上金額（amount）が1,000以上", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_receipt[['sales_ymd', 'customer_id', 'product_cd', 'amount']] \\\n .query('customer_id == \"CS018205000001\" & amount >= 1000')", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5, + "instruction": "pandasを用いてレシート明細データ（df_receipt）から売上日（sales_ymd）、顧客ID（customer_id）、商品コード（product_cd）、売上数量（quantity）、売上金額（amount）の順に列を指定し、以下の全ての条件を満たすデータを抽出せよ。\n\n顧客ID（customer_id）が\"CS018205000001\"\n売上金額（amount）が1,000以上または売上数量（quantity）が5以上", + "input": "", + "output": "df_receipt[['sales_ymd', 'customer_id', 'product_cd', 'quantity', 'amount']].\\\n query('customer_id == \"CS018205000001\" & (amount >= 1000 | quantity >=5)')", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 6, + "instruction": "pandasを用いてレシート明細データ（df_receipt）から売上日（sales_ymd）、顧客ID（customer_id）、商品コード（product_cd）、売上金額（amount）の順に列を指定し、以下の全ての条件を満たすデータを抽出せよ。\n\n顧客ID（customer_id）が\"CS018205000001\"\n売上金額（amount）が1,000以上2,000以下", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_receipt[['sales_ymd', 'customer_id', 'product_cd', 'amount']] \\\n .query('customer_id == \"CS018205000001\" & 1000 <= amount <= 2000')", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 7, + "instruction": "pandasを用いてレシート明細データ（df_receipt）から売上日（sales_ymd）、顧客ID（customer_id）、商品コード（product_cd）、売上金額（amount）の順に���を指定し、以下の全ての条件を満たすデータを抽出せよ。\n\n顧客ID（customer_id）が\"CS018205000001\"\n商品コード（product_cd）が\"P071401019\"以外", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_receipt[['sales_ymd', 'customer_id', 'product_cd', 'amount']] \\\n .query('customer_id == \"CS018205000001\" & product_cd != \"P071401019\"')", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 8, + "instruction": "pandasを用いて以下の処理において、出力結果を変えずにORをANDに書き換えよ。\n\ndf_store.query('not(prefecture_cd == \"13\" | floor_area > 900)')", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_store.query('prefecture_cd != \"13\" & floor_area <= 900')", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 9, + "instruction": "pandasを用いて店舗データ（df_store）から、店舗コード（store_cd）が\"S14\"で始まるものだけ全項目抽出し、10件表示せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_store.query(\"store_cd.str.startswith('S14')\", engine='python').head(10)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 10, + "instruction": "pandasを用いて顧客データ（df_customer）から顧客ID（customer_id）の末尾が1のものだけ全項目抽出し、10件表示せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_customer.query(\"customer_id.str.endswith('1')\", engine='python').head(10)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 11, + "instruction": "pandasを用いて店舗データ（df_store）から、住所 (address) に\"横浜市\"が含まれるものだけ全項目表示せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_store.query(\"address.str.contains('横浜市')\", engine='python')", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 12, + "instruction": "pandasを用いて顧客データ（df_customer）から、ステータスコード（status_cd）の先頭がアルファベットのA〜Fで始まるデータを全項目抽出し、10件表示せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_customer.query(\"status_cd.str.contains(r'^[A-F]')\", \n engine='python').head(10)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 13, + "instruction": "pandasを用いて顧客データ（df_customer）から、ステータスコード（status_cd）の末尾が数字の1〜9で終わるデータを全項目抽出し、10件表示せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\n# regexのオプションをつけることもできる（Falseにすれば正規表現ではなくそのままの文字列として扱われる）\ndf_customer.query(\"status_cd.str.contains(r'[1-9]$', regex=True)\", \n engine='python').head(10)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 14, + "instruction": "pandasを用いて顧客データ（df_customer）から、ステータスコード（status_cd）の先頭がアルファベットのA〜Fで始まり、末尾が数字の1〜9で終わるデータを全項目抽出し、10件表示せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_customer.query(\"status_cd.str.contains(r'^[A-F].*[1-9]$')\", \n engine='python').head(10)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 15, + "instruction": "pandasを用いて店舗データ（df_store）から、電話番号（tel_no）が3桁-3桁-4桁のデータを全項目表示せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_store.query(\"tel_no.str.contains(r'^[0-9]{3}-[0-9]{3}-[0-9]{4}$')\", \n engine='python')", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 16, + "instruction": "pandasを用いて顧客データ（df_customer）を生年月日（birth_day）で高齢順にソートし、先頭から全項目を10件表示せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_customer.sort_values('birth_day').head(10)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 17, + "instruction": "pandasを用いて顧客データ（df_customer）を生年月日（birth_day）で若い順にソートし、先頭から全項目を10件表示せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_customer.sort_values('birth_day', ascending=False).head(10)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 18, + "instruction": "pandasを用いてレシート明細データ（df_receipt）に対し、1件あたりの売上金額（amount）が高い順にランクを付与し、先頭から10件表示せよ。項目は顧客ID（customer_id）、売上金額（amount）、付与したランクを表示させること。なお、売上金額（amount）が等しい場合は同一順位を付与するものとする。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_tmp = pd.concat([df_receipt[['customer_id', 'amount']] \n ,df_receipt['amount'].rank(method='min', \n ascending=False)], axis=1)\n\ndf_tmp.columns = ['customer_id', 'amount', 'ranking']\n\ndf_tmp.sort_values('ranking').head(10)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 19, + "instruction": "pandasを用いてレシート明細データ（df_receipt）に対し、1件あたりの売上金額（amount）が高い順にランクを付与し、先頭から10件表示せよ。項目は顧客ID（customer_id）、売上金額（amount）、付与したランクを表示させレシート明細データ（df_receipt）に対し、1件あたりの売上金額（amount）が高い順にランクを付与し、先頭から10件表示せよ。項目は顧客ID（customer_id）、売上金額（amount）、付与したランクを表示させること。なお、売上金額（amount）が等しい場合でも別順位を付与すること。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_tmp = pd.concat([df_receipt[['customer_id', 'amount']] \n ,df_receipt['amount'].rank(method='first', \n ascending=False)], axis=1)\n\ndf_tmp.columns = ['customer_id', 'amount', 'ranking']\n\ndf_tmp.sort_values('ranking').head(10)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 20, + "instruction": "pandasを用いてレシート明細データ（df_receipt）に対し、件数をカウントせよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\nlen(df_receipt)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 21, + "instruction": "pandasを用いてレシート明細データ（df_receipt）の顧客ID（customer_id）に対し、ユニーク件数をカウントせよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\nlen(df_receipt['customer_id'].unique())", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 22, + "instruction": "pandasを用いてレシート明細データ（df_receipt）に対し、店舗コード（store_cd）ごとに売上金額（amount）と売上数量（quantity）を合計せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\n# コード例1\ndf_receipt.groupby('store_cd').agg({'amount':'sum', \n 'quantity':'sum'}).reset_index()\n\n# コード例2\ndf_receipt.groupby('store_cd')[['amount','quantity']].agg('sum').reset_index()", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 23, + "instruction": "pandasを用いてレシート明細データ（df_receipt）に対し、顧客ID（customer_id）ごとに最も新しい売上年月日（sales_ymd）を求め、10件表示せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_receipt.groupby('customer_id').agg({'sales_ymd': 'max'}).reset_index().head(10)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 24, + "instruction": "pandasを用いてレシート明細データ（df_receipt）に対し、顧客ID（customer_id）ごとに最も古い売上年月日（sales_ymd）を求め、10件表示せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_receipt.groupby('customer_id').sales_ymd.min().reset_index().head(10)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 25, + "instruction": "pandasを用いてレシート明細データ（df_receipt）に対し、顧客ID（customer_id）ごとに最も新しい売上年月日（sales_ymd）と古い売上年月日を求め、両者が異なるデータを10件表示せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_tmp = df_receipt.groupby('customer_id'). \\\n agg({'sales_ymd':['max','min']}).reset_index()\n\n# マルチインデックス（項目）の階層を\"_\"でつなぎながら1階層のインデックス（項目）にする\n# df_tmp.columns = ['customer_id', 'sales_ymd_max', 'sales_ymd_min'] としても良い\ndf_tmp.columns = [\"_\".join(pair) for pair in df_tmp.columns]\n\ndf_tmp.query('sales_ymd_max != sales_ymd_min').head(10)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 26, + "instruction": "pandasを用いてレシート明細データ（df_receipt）に対し、店舗コード（store_cd）ごとに売上金額（amount）の平均を計算し、降順でTOP5を表示せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_receipt.groupby('store_cd').agg({'amount':'mean'}).reset_index(). \\\n sort_values('amount', ascending=False).head(5)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 27, + "instruction": "pandasを用いてレシート明細データ（df_receipt）に対し、店舗コード（store_cd）ごとに売上金額（amount）の中央値を計算し、降順でTOP5を表示せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_receipt.groupby('store_cd').agg({'amount':'median'}).reset_index(). \\\n sort_values('amount', ascending=False).head(5)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 28, + "instruction": "pandasを用いてレシート明細データ（df_receipt）に対し、店舗コード（store_cd）ごとに商品コード（product_cd）の最頻値を求め、10件表示させよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_receipt.groupby('store_cd').product_cd. \\\n apply(lambda x: x.mode()).reset_index().head(10)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 29, + "instruction": "pandasを用いてレシート明細データ（df_receipt）に対し、店舗コード（store_cd）ごとに売上金額（amount）の分散を計算し、降順で5件表示せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_receipt.groupby('store_cd').amount.var(ddof=0).reset_index(). \\\n sort_values('amount', ascending=False).head(5)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 30, + "instruction": "pandasを用いてレシート明細データ（df_receipt）に対し、店舗コード（store_cd）ごとに売上金額（amount）の標準偏差を計算し、降順で5件表示せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_receipt.groupby('store_cd').amount.std(ddof=0).reset_index(). \\\n sort_values('amount', ascending=False).head(5)\n\nTIPS:\nPandasとNumpyでddofのデフォルト値が異なることに注意しましょう\n\nPandas：\nDataFrame.std(self, axis=None, skipna=None, level=None, ddof=1, numeric_only=None, **kwargs)\nNumpy:\nnumpy.std(a, axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0, keepdims=)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 31, + "instruction": "pandasを用いてレシート明細データ（df_receipt）の売上金額（amount）について、25％刻みでパーセンタイル値を求めよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\n# コード例1\nnp.percentile(df_receipt['amount'], q=np.arange(1, 5) * 25)\n\n# コード例2\ndf_receipt.amount.quantile(q=np.arange(1, 5) / 4)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 32, + "instruction": "pandasを用いてレシート明細データ（df_receipt）に対し、店舗コード（store_cd）ごとに売上金額（amount）の平均を計算し、330以上のものを抽出せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_receipt.groupby('store_cd').amount.mean(). \\\n reset_index().query('amount >= 330')", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 33, + "instruction": "pandasを用いてレシート明細データ（df_receipt）に対し、顧客ID（customer_id）ごとに売上金額（amount）を合計して全顧客の平均を求めよ。ただし、顧客IDが\"Z\"から始まるものは非会員を表すため、除外して計算すること。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\n# コード例1: queryを使わない書き方\ndf_receipt[~df_receipt['customer_id'].str.startswith(\"Z\")]. \\\n groupby('customer_id').amount.sum().mean()\n\n# コード例2: queryを使う書き方\ndf_receipt.query('not customer_id.str.startswith(\"Z\")', \n engine='python').groupby('customer_id').amount.sum().mean()", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 34, + "instruction": "pandasを用いてレシート明細データ（df_receipt）に対し、顧客ID（customer_id）ごとに売上金額（amount）を合計して全顧客の平均を求め、平均以上に買い物をしている顧客を抽出し、10件表示せよ。ただし、顧客IDが\"Z\"から始まるものは非会員を表すため、除外して計算すること。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_amount_sum = df_receipt[~df_receipt['customer_id'].str.startswith(\"Z\")].\\\n groupby('customer_id').amount.sum()\n\namount_mean = df_amount_sum.mean()\n\ndf_amount_sum = df_amount_sum.reset_index()\n\ndf_amount_sum[df_amount_sum['amount'] >= amount_mean].head(10)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 35, + "instruction": "pandasを用いてレシート明細データ（df_receipt）と店舗データ（df_store）を内部結合し、レシート明細データの全項目と店舗データの店舗名（store_name）を10件表示せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\npd.merge(df_receipt, df_store[['store_cd','store_name']], \n how='inner', on='store_cd').head(10)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 36, + "instruction": "pandasを用いて商品データ（df_product）とカテゴリデータ（df_category）を内部結合し、商品データの全項目とカテゴリデータのカテゴリ小区分名（category_small_name）を10件表示せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\npd.merge(df_product\n , df_category[['category_small_cd','category_small_name']]\n , how='inner', on='category_small_cd').head(10)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 37, + "instruction": "pandasを用いて顧客データ（df_customer）とレシート明細データ（df_receipt）から、顧客ごとの売上金額合計を求め、10件表示せよ。ただし、売上実績がない顧客については売上金額を0として表示させること。また、顧客は性別コード（gender_cd）が女性（1）であるものを対象とし、非会員（顧客IDが\"Z\"から始まるもの）は除外すること。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_amount_sum = df_receipt.groupby('customer_id').amount.sum().reset_index()\n\ndf_tmp = df_customer. \\\n query('gender_cd == \"1\" and not customer_id.str.startswith(\"Z\")', \n engine='python')\n\npd.merge(df_tmp['customer_id'], df_amount_sum, \n how='left', on='customer_id').fillna(0).head(10)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 38, + "instruction": "pandasを用いてレシート明細データ（df_receipt）から、売上日数の多い顧客の上位20件を抽出したデータと、売上金額合計の多い顧客の上位20件を抽出したデータをそれぞれ作成し、さらにその2つを完全外部結合せよ。ただし、非会員（顧客IDが\"Z\"から始まるもの）は除外すること。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_data = df_receipt \\\n .query('not customer_id.str.startswith(\"Z\")', engine='python')\n\ndf_cnt = df_data[~df_data.duplicated(subset=['customer_id', 'sales_ymd'])] \\\n .groupby('customer_id').sales_ymd.count().reset_index() \\\n .sort_values('sales_ymd', ascending=False).head(20)\n\ndf_sum = df_data.groupby('customer_id').amount.sum().reset_index() \\\n .sort_values('amount', ascending=False).head(20)\n\npd.merge(df_cnt, df_sum, how='outer', on='customer_id')", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 39, + "instruction": "pandasを用いて全ての店舗と全ての商品を組み合わせたデータを作成したい。店舗データ（df_store）と商品データ（df_product）を直積し、件数を計算せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_store_tmp = df_store.copy()\ndf_product_tmp = df_product.copy()\n\ndf_store_tmp['key'] = 0\ndf_product_tmp['key'] = 0\n\nlen(pd.merge(df_store_tmp, df_product_tmp, how='outer', on='key'))", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 40, + "instruction": "pandasを用いてレシート明細データ（df_receipt）の売上金額（amount）を日付（sales_ymd）ごとに集計し、前回売上があった日からの売上金額増減を計算せよ。そして結果を10件表示せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_sales_amount_by_date = df_receipt[['sales_ymd', 'amount']].\\\n groupby('sales_ymd').sum().reset_index()\n\ndf_sales_amount_by_date = pd.concat([df_sales_amount_by_date, \n df_sales_amount_by_date.shift()], axis=1)\n\ndf_sales_amount_by_date.columns = ['sales_ymd','amount','lag_ymd','lag_amount']\n\ndf_sales_amount_by_date['diff_amount'] = \\\n df_sales_amount_by_date['amount'] - df_sales_amount_by_date['lag_amount']\n\ndf_sales_amount_by_date.head(10)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 41, + "instruction": "pandasを用いてレシート明細データ（df_receipt）の売上金額（amount）を日付（sales_ymd）ごとに集計し、各日付のデータに対し、前回、前々回、3回前に売上があった日のデータを結合せよ。そして結果を10件表示せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\n# コード例1:縦持ちケース\ndf_sales_amount_by_date = df_receipt[['sales_ymd', 'amount']]. \\\n groupby('sales_ymd').sum().reset_index()\n\nfor i in range(1, 4):\n df_tmp = pd.concat([df_sales_amount_by_date, \n df_sales_amount_by_date.shift(i)], axis=1)\n if i == 1:\n df_lag = df_tmp\n else:\n # DataFrameでappendが削除されるためappend -> concatに変更\n df_lag = pd.concat([df_lag, df_tmp], axis=0)\n\ndf_lag.columns = ['sales_ymd', 'amount', 'lag_ymd', 'lag_amount']\n\ndf_lag.dropna().astype(int).sort_values(['sales_ymd','lag_ymd']).head(10)\n\n\n# コード例2:横持ちケース\ndf_sales_amount_by_date = df_receipt[['sales_ymd', 'amount']].\\\n groupby('sales_ymd').sum().reset_index()\n\ndf_lag = df_sales_amount_by_date\n\nfor i in range(1, 4):\n df_lag = pd.concat([df_lag, df_sales_amount_by_date.shift(i)], axis=1)\n columns = [f'lag_ymd_{i}', f'lag_amount_{i}']\n df_lag.columns = list(df_lag.columns)[:-len(columns)] + columns\n\ndf_lag.dropna().astype(int).sort_values(['sales_ymd']).head(10)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 42, + "instruction": "pandasを用いてレシート明細データ（df_receipt）と顧客データ（df_customer）を結合し、性別コード（gender_cd）と年代（ageから計算）ごとに売上金額（amount）を合計した売上サマリデータを作成せよ。性別コードは0が男性、1が女性、9が不明を表すものとする。\n\nただし、項目構成は年代、女性の売上金額、男性の売上金額、性別不明の売上金額の4項目とすること（縦に年代、横に性別のクロス集計）。また、年代は10歳ごとの階級とすること。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\n# コード例1\ndf_tmp = pd.merge(df_receipt, df_customer, how ='inner', on=\"customer_id\")\n\ndf_tmp['era'] = df_tmp['age'].apply(lambda x: math.floor(x / 10) * 10)\n\ndf_sales_summary = pd.pivot_table(\n df_tmp, index='era',\n columns='gender_cd', \n values='amount',\n aggfunc='sum'\n ).reset_index()\n\ndf_sales_summary.columns = ['era', 'male', 'female', 'unknown']\n\ndf_sales_summary\n\n\n# コード例2\ndf_tmp = pd.merge(df_receipt, df_customer, how ='inner', on=\"customer_id\")\n\ndf_tmp['era'] = np.floor(df_tmp['age'] / 10).astype(int) * 10\n\ndf_sales_summary = pd.pivot_table(df_tmp, index='era', columns='gender_cd', \n values='amount', aggfunc='sum').reset_index()\n\ndf_sales_summary.columns = ['era', 'male', 'female', 'unknown']\n\ndf_sales_summary", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 43, + "instruction": "売上サマリデータ（df_sales_summary）は性別の売上を横持ちさせたものである。pandasを用いてこのデータから性別を縦持ちさせ、年代、性別コード、売上金額の3項目に変換せよ。ただし、性別コードは男性を\"00\"、女性を\"01\"、不明を\"99\"とする。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_sales_summary.set_index('era'). \\\n stack().reset_index().replace({'female':'01','male':'00','unknown':'99'}). \\\n rename(columns={'level_1':'gender_cd', 0: 'amount'})", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 44, + "instruction": "pandasを用いて顧客データ（df_customer）の生年月日（birth_day）は日付型でデータを保有している。これをYYYYMMDD形式の文字列に変換し、顧客ID（customer_id）とともに10件表示せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\n# 以下の書き方でYYYYMMDD形式の文字列に変換できる\n# pd.to_datetime(df_customer['birth_day']).dt.strftime('%Y%m%d')\n\npd.concat([df_customer['customer_id'],\n pd.to_datetime(df_customer['birth_day']).dt.strftime('%Y%m%d')],\n axis = 1).head(10)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 45, + "instruction": "pandasを用いて顧客データ（df_customer）の申し込み日（application_date）はYYYYMMDD形式の文字列型でデータを保有している。これを日付型に変換し、顧客ID（customer_id）とともに10件表示せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\npd.concat([df_customer['customer_id'],\n pd.to_datetime(df_customer['application_date'])], axis=1).head(10)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 46, + "instruction": "pandasを用いてレシート明細データ（df_receipt）の売上日（sales_ymd）はYYYYMMDD形式の数値型でデータを保有している。これを日付型に変換し、レシート番号（receipt_no）、レシートサブ番号（receipt_sub_no）とともに10件表示せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\npd.concat([df_receipt[['receipt_no', 'receipt_sub_no']],\n pd.to_datetime(df_receipt['sales_ymd'].astype('str'))],\n axis=1).head(10)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 47, + "instruction": "pandasを用いてレシート明細データ（df_receipt）の売上エポック秒（sales_epoch）は数値型のUNIX秒でデータを保有している。これを日付型に変換し、レシート番号(receipt_no)、レシートサブ番号（receipt_sub_no）とともに10件表示せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\npd.concat([df_receipt[['receipt_no', 'receipt_sub_no']],\n pd.to_datetime(df_receipt['sales_epoch'], unit='s').rename('sales_ymd')], \n axis=1).head(10)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 48, + "instruction": "pandasを用いてレシート明細データ（df_receipt）の売上エポック秒（sales_epoch）を日付型に変換し、「年」だけ取り出してレシート番号(receipt_no)、レシートサブ番号（receipt_sub_no）とともに10件表示せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\npd.concat([df_receipt[['receipt_no', 'receipt_sub_no']],\n pd.to_datetime(df_receipt['sales_epoch'], \n unit='s').dt.year.rename('sales_year')],\n axis=1).head(10)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 49, + "instruction": "pandasを用いてレシート明細データ（df_receipt）の売上エポック秒（sales_epoch）を日付型に変換し、「月」だけ取り出してレシート番号(receipt_no)、レシートサブ番号（receipt_sub_no）とともに10件表示せよ。なお、「月」は0埋め2桁で取り出すこと。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\n# dt.monthでも月を取得できるが、ここでは0埋め２桁で取り出すためstrftimeを利用している\ndf_datetime = pd.to_datetime(df_receipt['sales_epoch'], \n unit='s').rename('sales_month')\n\npd.concat([df_receipt[['receipt_no', 'receipt_sub_no']],\n df_datetime.dt.strftime('%m')],axis=1).head(10)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 50, + "instruction": "pandasを用いてレシート明細データ（df_receipt）の売上エポック秒を日付型に変換し、「日」だけ取り出してレシート番号(receipt_no)、レシートサブ番号（receipt_sub_no）とともに10件表示せよ。なお、「日」は0埋め2桁で取り出すこと。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\n# dt.dayでも日を取得できるが、ここでは0埋め２桁で取り出すためstrftimeを利用している\ndf_datetime = pd.to_datetime(df_receipt['sales_epoch'], \n unit='s').rename('sales_day')\n\npd.concat([df_receipt[['receipt_no', 'receipt_sub_no']],\n df_datetime.dt.strftime('%d')], axis=1).head(10)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 51, + "instruction": "pandasを用いてレシート明細データ（df_receipt）の売上金額（amount）を顧客ID（customer_id）ごとに合計の上、売上金額合計に対して2,000円以下を0、2,000円より大きい金額を1に二値化し、顧客ID、売上金額合計とともに10件表示せよ。ただし、顧客IDが\"Z\"から始まるのものは非会員を表すため、除外して計算すること。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\n# コード例1\ndf_sales_amount = df_receipt.query('not customer_id.str.startswith(\"Z\")', \n engine='python')\n\ndf_sales_amount = df_sales_amount[['customer_id', 'amount']]. \\\n groupby('customer_id').sum().reset_index()\n\ndf_sales_amount['sales_flg'] = df_sales_amount['amount']. \\\n apply(lambda x: 1 if x > 2000 else 0)\n\ndf_sales_amount.head(10)\n\n\n# コード例2（np.whereの活用）\ndf_sales_amount = df_receipt.query('not customer_id.str.startswith(\"Z\")', \n engine='python')\n\ndf_sales_amount = df_sales_amount[['customer_id', 'amount']]. \\\n groupby('customer_id').sum().reset_index()\n\ndf_sales_amount['sales_flg'] = np.where(df_sales_amount['amount'] > 2000, 1, 0)\n\ndf_sales_amount.head(10)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 52, + "instruction": "pandasを用いて顧客データ（df_customer）の郵便番号（postal_cd）に対し、東京（先頭3桁が100〜209のもの）を1、それ以外のものを0に二値化せよ。さらにレシート明細データ（df_receipt）と結合し、全期間において売上実績のある顧客数を、作成した二値ごとにカウントせよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\n# コード例1\ndf_tmp = df_customer[['customer_id', 'postal_cd']].copy()\n\ndf_tmp['postal_flg'] = df_tmp['postal_cd']. \\\n apply(lambda x: 1 if 100 <= int(x[0:3]) <= 209 else 0)\n\npd.merge(df_tmp, df_receipt, how='inner', on='customer_id'). \\\n groupby('postal_flg').agg({'customer_id':'nunique'})\n\n\n# コード例2（np.where、betweenの活用）\ndf_tmp = df_customer[['customer_id', 'postal_cd']].copy()\n\ndf_tmp['postal_flg'] = np.where(df_tmp['postal_cd'].str[0:3].astype(int)\n .between(100, 209), 1, 0)\n\npd.merge(df_tmp, df_receipt, how='inner', on='customer_id'). \\\n groupby('postal_flg').agg({'customer_id':'nunique'})", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 53, + "instruction": "pandasを用いて顧客データ（df_customer）の住所（address）は、埼玉県、千葉県、東京都、神奈川県のいずれかとなっている。都道府県毎にコード値を作成し、顧客ID、住所とともに10件表示せよ。値は埼玉県を11、千葉県を12、東京都を13、神奈川県を14とすること。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\n# コード例1（固定で切り出す）\ndf_customer_tmp = df_customer[['customer_id', 'address']].copy()\n\ndf_customer_tmp['prefecture_cd'] = \\\n df_customer['address'].str[0:3].map({'埼玉県': '11',\n '千葉県':'12', \n '東京都':'13', \n '神奈川':'14'})\n\ndf_customer_tmp.head(10)\n\n\n# コード例2（正規表現を使う）\ndf_customer_tmp = df_customer[['customer_id', 'address']].copy()\n\ndf_customer_tmp['prefecture_cd'] = \\\n df_customer['address'].str.extract(r'(^.*?[都道府県])')[0].\\\n map({'埼玉県': '11',\n '千葉県':'12', \n '東京都':'13', \n '神奈川県':'14'})\n\ndf_customer_tmp.head(10)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 54, + "instruction": "pandasを用いてレシート明細（df_receipt）データの売上金額（amount）を顧客ID（customer_id）ごとに合計し、その合計金額の四分位点を求めよ。その上で、顧客ごとの売上金額合計に対して以下の基準でカテゴリ値を作成し、顧客ID、売上金額合計とともに10件表示せよ。カテゴリ値は順に1〜4とする。\n\n最小値以上第1四分位未満 ・・・ 1を付与\n第1四分位以上第2四分位未満 ・・・ 2を付与\n第2四分位以上第3四分位未満 ・・・ 3を付与\n第3四分位以上 ・・・ 4を付与", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\n# コード例1\ndf_sales_amount = df_receipt[['customer_id', 'amount']]. \\\n groupby('customer_id').sum().reset_index()\n\npct25 = np.quantile(df_sales_amount['amount'], 0.25)\npct50 = np.quantile(df_sales_amount['amount'], 0.5)\npct75 = np.quantile(df_sales_amount['amount'], 0.75)\n\ndef pct_group(x):\n if x < pct25:\n return 1\n elif pct25 <= x < pct50:\n return 2\n elif pct50 <= x < pct75:\n return 3\n elif pct75 <= x:\n return 4\n\ndf_sales_amount['pct_group'] = df_sales_amount['amount'].apply(pct_group)\n\ndf_sales_amount.head(10)\n\n# 確認用コード\nprint('pct25:', pct25)\nprint('pct50:', pct50)\nprint('pct75:', pct75)\n\n\n# コード例2（cutを使った例、四分位範囲も参考までに追加表示）\ndf_temp = df_receipt[['customer_id', 'amount']]. \\\n groupby('customer_id').sum().reset_index()\n\npct25 = np.quantile(df_sales_amount['amount'], 0.25)\npct50 = np.quantile(df_sales_amount['amount'], 0.5)\npct75 = np.quantile(df_sales_amount['amount'], 0.75)\npct_max = df_sales_amount['amount'].max()\n\ndf_temp['quantile'] = pd.cut(df_sales_amount['amount'],[0.0, pct25, pct50, pct75,pct_max+0.1], right=False)\n\ndf_temp['pct_group'] = df_temp.groupby('quantile').ngroup() + 1\n\ndf_temp.head(10)\n\n\n# 参考コード（qcutを使った例、境界値の含む／含まないが逆になっており題意を満たさないが参考までに記載）\ndf_temp = df_receipt.groupby('customer_id')[['amount']].sum()\n\ndf_temp['quantile'], bins = \\\n pd.qcut(df_receipt.groupby('customer_id')['amount'].sum(), 4, retbins=True) \n\ndf_temp['pct_group'] = df_temp.groupby('quantile').ngroup() + 1\n\ndf_temp.reset_index(inplace=True)\n\ndisplay(df_temp.head(10))\n\nprint('quantiles:', bins)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 55, + "instruction": "pandasを用いて顧客データ（df_customer）の年齢（age）をもとに10歳刻みで年代を算出し、顧客ID（customer_id）、生年月日（birth_day）とともに10件表示せよ。ただし、60歳以上は全て60歳代とすること。年代を表すカテゴリ名は任意とする。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\n# コード例1\ndf_customer_era = df_customer[['customer_id', 'birth_day']].copy()\n\ndf_customer_era['era'] = df_customer['age']. \\\n apply(lambda x: min(math.floor(x / 10) * 10, 60))\n\ndf_customer_era.head(10)\n\n\n# コード例2（cutの例、カテゴリは範囲で出力）\ndf_customer_era = df_customer[['customer_id', 'birth_day']].copy()\n\ndf_customer_era['era'] = pd.cut(df_customer['age'], \n bins=[0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, np.inf], \n right=False)\n\ndf_customer_era[['customer_id', 'birth_day', 'era']].head(10)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 56, + "instruction": "pandasを用いて性別コード（gender_cd）により、新たに性別×年代の組み合わせを表すカテゴリデータを作成し、10件表示せよ。組み合わせを表すカテゴリの値は任意とする。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\n# 性別コード１桁と年代コード２桁を連結した性年代コードを生成する\n\ndf_customer_era = df_customer[['customer_id', 'birth_day']].copy()\n\ndf_customer_era['era'] = df_customer['age']. \\\n apply(lambda x: min(math.floor(x / 10) * 10, 60))\n\ndf_customer_era['gender_era'] = \\\n df_customer['gender_cd'] + df_customer_era['era'].astype('str').str.zfill(2)\n\ndf_customer_era.head(10)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 57, + "instruction": "pandasを用いて顧客データ（df_customer）の性別コード（gender_cd）をダミー変数化し、顧客ID（customer_id）とともに10件表示せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\n# コード例1（すべてのコード値を項目化）\npd.get_dummies(df_customer[['customer_id', 'gender_cd']], \n columns=['gender_cd']).head(10)\n\n\n# コード例2（項目を一つ削ったり区切り文字を変えたりできる）\npd.get_dummies(df_customer[['customer_id', 'gender_cd']], \n columns=['gender_cd'], \n drop_first=True, prefix='gen', prefix_sep='#').head(10)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 58, + "instruction": "pandasを用いてレシート明細データ（df_receipt）の売上金額（amount）を顧客ID（customer_id）ごとに合計し、売上金額合計を平均0、標準偏差1に標準化して顧客ID、売上金額合計とともに10件表示せよ。標準化に使用する標準偏差は、分散の平方根、もしくは不偏分散の平方根のどちらでも良いものとする。ただし、顧客IDが\"Z\"から始まるのものは非会員を表すため、除外して計算すること。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\n# skleanのpreprocessing.scaleを利用するため、データの標準偏差で計算されている\ndf_sales_amount = df_receipt.query('not customer_id.str.startswith(\"Z\")', \n engine='python'). \\\n groupby('customer_id'). \\\n agg({'amount':'sum'}).reset_index()\n\ndf_sales_amount['std_amount'] = preprocessing.scale(df_sales_amount['amount'])\n\ndf_sales_amount.head(10)\n\n\n# コード例2（fitを行うことで、別のデータでも同じ平均・標準偏差で標準化を行える）\ndf_sales_amount = df_receipt.query('not customer_id.str.startswith(\"Z\")', \n engine='python'). \\\n groupby('customer_id'). \\\n agg({'amount':'sum'}).reset_index()\n\nscaler = preprocessing.StandardScaler()\n\nscaler.fit(df_sales_amount[['amount']])\n\ndf_sales_amount['std_amount'] = scaler.transform(df_sales_amount[['amount']])\n\ndf_sales_amount.head(10)\n\n\nTIPS:\nquery()の引数engineで'python'か'numexpr'かを選択でき、デフォルトはインストールされていればnumexprが、無ければpythonが使われます。さらに、文字列メソッドはengine='python'でないとquery()内で使えません。", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 59, + "instruction": "pandasを用いてレシート明細データ（df_receipt）の売上金額（amount）を顧客ID（customer_id）ごとに合計し、売上金額合計を最小値0、最大値1に正規化して顧客ID、売上金額合計とともに10件表示せよ。ただし、顧客IDが\"Z\"から始まるのものは非会員を表すため、除外して計算すること。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\n# コード例1\ndf_sales_amount = df_receipt.query('not customer_id.str.startswith(\"Z\")', \n engine='python'). \\\n groupby('customer_id'). \\\n agg({'amount':'sum'}).reset_index()\n\ndf_sales_amount['scale_amount'] = \\\n preprocessing.minmax_scale(df_sales_amount['amount'])\n\ndf_sales_amount.head(10)\n\n\n# コード例2（fitを行うことで、別のデータでも同じ最小値・最大値で標準化を行える）\ndf_sales_amount = df_receipt.query('not customer_id.str.startswith(\"Z\")', \n engine='python'). \\\n groupby('customer_id'). \\\n agg({'amount':'sum'}).reset_index()\n\nscaler = preprocessing.MinMaxScaler()\n\nscaler.fit(df_sales_amount[['amount']])\n\ndf_sales_amount['scale_amount'] = scaler.transform(df_sales_amount[['amount']])\n\ndf_sales_amount.head(10)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 60, + "instruction": "pandasを用いてレシート明細データ（df_receipt）の売上金額（amount）を顧客ID（customer_id）ごとに合計し、売上金額合計を常用対数化（底10）して顧客ID、売上金額合計とともに10件表示せよ。ただし、顧客IDが\"Z\"から始まるのものは非会員を表すため、除外して計算すること。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_sales_amount = df_receipt.query('not customer_id.str.startswith(\"Z\")', \n engine='python'). \\\n groupby('customer_id'). \\\n agg({'amount':'sum'}).reset_index()\n\ndf_sales_amount['log_amount'] = np.log10(df_sales_amount['amount'] + 0.5)\n\ndf_sales_amount.head(10)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 61, + "instruction": "pandasを用いてレシート明細データ（df_receipt）の売上金額（amount）を顧客ID（customer_id）ごとに合計し、売上金額合計を自然対数化（底e）して顧客ID、売上金額合計とともに10件表示せよ。ただし、顧客IDが\"Z\"から始まるのものは非会員を表すため、除外して計算すること。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_sales_amount = df_receipt.query('not customer_id.str.startswith(\"Z\")', \n engine='python'). \\\n groupby('customer_id'). \\\n agg({'amount':'sum'}).reset_index()\n\ndf_sales_amount['log_amount'] = np.log(df_sales_amount['amount'] + 0.5)\n\ndf_sales_amount.head(10)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 62, + "instruction": "pandasを用いて商品データ（df_product）の単価（unit_price）と原価（unit_cost）から各商品の利益額を算出し、結果を10件表示せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_tmp = df_product.copy()\n\ndf_tmp['unit_profit'] = df_tmp['unit_price'] - df_tmp['unit_cost']\n\ndf_tmp.head(10)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 63, + "instruction": "pandasを用いて商品データ（df_product）の単価（unit_price）と原価（unit_cost）から、各商品の利益率の全体平均を算出せよ。ただし、単価と原価には欠損が生じていることに注意せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_tmp = df_product.copy()\n\ndf_tmp['unit_profit_rate'] = \\\n (df_tmp['unit_price'] - df_tmp['unit_cost']) / df_tmp['unit_price']\n\ndf_tmp['unit_profit_rate'].mean(skipna=True)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 64, + "instruction": "pandasを用いて商品データ（df_product）の各商品について、利益率が30%となる新たな単価を求めよ。ただし、1円未満は切り捨てること。そして結果を10件表示させ、利益率がおよそ30％付近であることを確認せよ。ただし、単価（unit_price）と原価（unit_cost）には欠損が生じていることに注意せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_tmp = df_product[['product_cd', 'unit_price', 'unit_cost']].copy()\n\ndf_tmp['new_price'] = np.floor(df_tmp['unit_cost'] / 0.7)\n\ndf_tmp['new_profit_rate'] = \\\n (df_tmp['new_price'] - df_tmp['unit_cost']) / df_tmp['new_price']\n\ndf_tmp.head(10)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 65, + "instruction": "pandasを用いて商品データ（df_product）の各商品について、利益率が30%となる新たな単価を求めよ。今回は、1円未満を丸めること（四捨五入または偶数への丸めで良い）。そして結果を10件表示させ、利益率がおよそ30％付近であることを確認せよ。ただし、単価（unit_price）と原価（unit_cost）には欠損が生じていることに注意せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_tmp = df_product[['product_cd', 'unit_price', 'unit_cost']].copy()\n\ndf_tmp['new_price'] = np.round(df_tmp['unit_cost'] / 0.7)\n\ndf_tmp['new_profit_rate'] = \\\n (df_tmp['new_price'] - df_tmp['unit_cost']) / df_tmp['new_price']\n\ndf_tmp.head(10)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 66, + "instruction": "pandasを用いて商品データ（df_product）の各商品について、利益率が30%となる新たな単価を求めよ。今回は、1円未満を切り上げること。そして結果を10件表示させ、利益率がおよそ30％付近であることを確認せよ。ただし、単価（unit_price）と原価（unit_cost）には欠損が生じて��ることに注意せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_tmp = df_product[['product_cd', 'unit_price', 'unit_cost']].copy()\n\ndf_tmp['new_price'] = np.ceil(df_tmp['unit_cost'] / 0.7)\n\ndf_tmp['new_profit_rate'] = \\\n (df_tmp['new_price'] - df_tmp['unit_cost']) / df_tmp['new_price']\n\ndf_tmp.head(10)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 67, + "instruction": "pandasを用いて商品データ（df_product）の各商品について、消費税率10％の税込み金額を求めよ。1円未満の端数は切り捨てとし、結果を10件表示せよ。ただし、単価（unit_price）には欠損が生じていることに注意せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_tmp = df_tmp = df_product[['product_cd', 'unit_price']].copy()\n\ndf_tmp['tax_price'] = np.floor(df_tmp['unit_price'] * 1.1)\n\ndf_tmp.head(10)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 68, + "instruction": "pandasを用いてレシート明細データ（df_receipt）と商品データ（df_product）を結合し、顧客毎に全商品の売上金額合計と、カテゴリ大区分コード（category_major_cd）が\"07\"（瓶詰缶詰）の売上金額合計を計算の上、両者の比率を求めよ。抽出対象はカテゴリ大区分コード\"07\"（瓶詰缶詰）の売上実績がある顧客のみとし、結果を10件表示せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\n# コード例1\ndf_tmp_1 = df_receipt.groupby('customer_id').agg({'amount':'sum'}). \\\n reset_index().rename(columns={'amount':'sum_all'})\n\ndf_tmp_2 = pd.merge(df_receipt, df_product.query('category_major_cd == \"07\"'), \n how='inner', on='product_cd').groupby('customer_id').\\\n agg({'amount':'sum'}).reset_index().\\\n rename(columns={'amount':'sum_07'})\n\ndf_tmp_3 = pd.merge(df_tmp_1, df_tmp_2, how='inner', on='customer_id')\n\ndf_tmp_3['sales_rate'] = df_tmp_3['sum_07'] / df_tmp_3['sum_all']\n\ndf_tmp_3.head(10)\n\n\n# コード例2（参考、unstackと横方向のsumを使った例）\ndf_temp = df_receipt.merge(df_product, how='left', on='product_cd'). \\\n groupby(['customer_id', 'category_major_cd'])['amount'].sum().unstack()\n\ndf_temp = df_temp[df_temp['07'] > 0]\n\ndf_temp['sum_all'] = df_temp.sum(axis=1)\n\ndf_temp['sales_rate'] = df_temp['07'] / df_temp['sum_all']\n\n# 以降はデータフレームの整形と表示のための処理\ndf_temp.columns.name = ''\n\ndf_temp = df_temp.reset_index()\n\ndf_temp.head(10)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 69, + "instruction": "pandasを用いてレシート明細データ（df_receipt）の売上日（sales_ymd）に対し、顧客データ（df_customer）の会員申込日（application_date）からの経過日数を計算し、顧客ID（customer_id）、売上日、会員申込日とともに10件表示せよ（sales_ymdは数値、application_dateは文字列でデータを保持している点に注意）。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_tmp = df_receipt[['customer_id', 'sales_ymd']].drop_duplicates()\n\ndf_tmp = pd.merge(df_tmp, df_customer[['customer_id', 'application_date']],\n how='inner', on='customer_id')\n\ndf_tmp['sales_ymd'] = pd.to_datetime(df_tmp['sales_ymd'].astype('str'))\n\ndf_tmp['application_date'] = pd.to_datetime(df_tmp['application_date'])\n\ndf_tmp['elapsed_days'] = df_tmp['sales_ymd'] - df_tmp['application_date']\n\ndf_tmp['elapsed_days'] = df_tmp['elapsed_days'].dt.days\n\ndf_tmp.head(10)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 70, + "instruction": "pandasを用いてレシート明細データ（df_receipt）の売上日（sales_ymd）に対し、顧客データ（df_customer）の会員申込日（application_date）からの経過月数を計算し、顧客ID（customer_id）、売上日、会員申込日とともに10件表示せよ（sales_ymdは数値、application_dateは文字列でデータを保持している点に注意）。1ヶ月未満は切り捨てること。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_tmp = df_receipt[['customer_id', 'sales_ymd']].drop_duplicates()\n\ndf_tmp = pd.merge(df_tmp, df_customer[['customer_id', 'application_date']],\n how='inner', on='customer_id')\n\ndf_tmp['sales_ymd'] = pd.to_datetime(df_tmp['sales_ymd'].astype('str'))\n\ndf_tmp['application_date'] = pd.to_datetime(df_tmp['application_date'])\n\ndf_tmp['elapsed_months'] = df_tmp[['sales_ymd', 'application_date']]. \\\n apply(lambda x: relativedelta(x[0], x[1]).years * 12 + \\\n relativedelta(x[0], x[1]).months, axis=1)\n\ndf_tmp.head(10)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 71, + "instruction": "pandasを用いてレシート明細データ（df_receipt）の売上日（df_customer）に対し、顧客データ（df_customer）の会員申込日（application_date）からの経過年数を計算し、顧客ID（customer_id）、売上日、会員申込日とともに10件表示せよ（sales_ymdは数値、application_dateは文字列でデータを保持している点に注意）。1年未満は切り捨てること。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_tmp = df_receipt[['customer_id', 'sales_ymd']].drop_duplicates()\n\ndf_tmp = pd.merge(df_tmp, df_customer[['customer_id', 'application_date']],\n how='inner', on='customer_id')\n\ndf_tmp['sales_ymd'] = pd.to_datetime(df_tmp['sales_ymd'].astype('str'))\n\ndf_tmp['application_date'] = pd.to_datetime(df_tmp['application_date'])\n\ndf_tmp['elapsed_years'] = df_tmp[['sales_ymd', 'application_date']]. \\\n apply(lambda x: relativedelta(x[0], x[1]).years, axis=1)\n\ndf_tmp.head(10)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 72, + "instruction": "pandasを用いてレシート明細データ（df_receipt）の売上日（sales_ymd）に対し、顧客データ（df_customer）の会員申込日（application_date）からのエポック秒による経過時間を計算し、顧客ID（customer_id）、売上日、会員申込日とともに10件表示せよ（なお、sales_ymdは数値、application_dateは文字列でデータを保持している点に注意）。なお、時間情報は保有していないため各日付は0時0分0秒を表すものとする。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_tmp = df_receipt[['customer_id', 'sales_ymd']].drop_duplicates()\n\ndf_tmp = pd.merge(df_tmp, df_customer[['customer_id', 'application_date']],\n how='inner', on='customer_id')\n\ndf_tmp['sales_ymd'] = pd.to_datetime(df_tmp['sales_ymd'].astype('str'))\n\ndf_tmp['application_date'] = pd.to_datetime(df_tmp['application_date'])\n\ndf_tmp['elapsed_epoch'] = df_tmp['sales_ymd'].view(np.int64) - \\\n df_tmp['application_date'].view(np.int64)\n\ndf_tmp['elapsed_epoch'] = df_tmp['elapsed_epoch'] / 10**9\n\ndf_tmp.head(10)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 73, + "instruction": "pandasを用いてレシート明細データ（df_receipt）の売上日（sales_ymd）に対し、当該週の月曜日からの経過日数を計算し、売上日、直前の月曜日付とともに10件表示せよ（sales_ymdは数値でデータを保持している点に注意）。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_tmp = df_receipt[['sales_ymd']].copy()\n\ndf_tmp['sales_ymd'] = pd.to_datetime(df_tmp['sales_ymd'].astype('str'))\n\ndf_tmp['elapsed_days'] = df_tmp['sales_ymd'].apply(lambda x:x.weekday())\n\ndf_tmp['monday'] = \\\n df_tmp['sales_ymd'].apply(lambda x: x - relativedelta(days=x.weekday()))\n\ndf_tmp.head(10)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 74, + "instruction": "pandasを用いて顧客データ（df_customer）からランダムに1%のデータを抽出し、先頭から10件表示せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_customer.sample(frac=0.01).head(10)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 75, + "instruction": "pandasを用いて顧客データ（df_customer）から性別コード（gender_cd）の割合に基づきランダムに10%のデータを層化抽出し、性別コードごとに件数を集計せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\n# sklearn.model_selection.train_test_splitを使用した例\n_, df_tmp = train_test_split(df_customer, test_size=0.1, \n stratify=df_customer['gender_cd'])\n\ndf_tmp.groupby('gender_cd').agg({'customer_id' : 'count'})", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 76, + "instruction": "pandasを用いてレシート明細データ（df_receipt）の売上金額を顧客単位に合計し、合計した売上金額の外れ値を抽出せよ。なお、外れ値は売上金額合計を対数化したうえで平均と標準偏差を計算し、その平均から3σを超��て離れたものとする（自然対数と常用対数のどちらでも可）。結果は10件表示せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_sales_amount = df_receipt.groupby('customer_id'). \\\n agg({'amount':'sum'}).reset_index()\n\ndf_sales_amount['log_sum_amount'] = np.log(df_sales_amount['amount'] + 0.5)\n\ndf_sales_amount['log_sum_amount_ss'] = preprocessing.scale(df_sales_amount['log_sum_amount'])\n\ndf_sales_amount.query('abs(log_sum_amount_ss) > 3').head(10)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 77, + "instruction": "pandasを用いてレシート明細データ（df_receipt）の売上金額（amount）を顧客単位に合計し、合計した売上金額の外れ値を抽出せよ。ただし、顧客IDが\"Z\"から始まるのものは非会員を表すため、除外して計算すること。なお、ここでは外れ値を第1四分位と第3四分位の差であるIQRを用いて、「第1四分位数-1.5×IQR」を下回るもの、または「第3四分位数+1.5×IQR」を超えるものとする。結果は10件表示せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_sales_amount = df_receipt.query('not customer_id.str.startswith(\"Z\")', \n engine='python'). \\\n groupby('customer_id'). \\\n agg({'amount':'sum'}).reset_index()\n\npct25 = np.percentile(df_sales_amount['amount'], q=25)\npct75 = np.percentile(df_sales_amount['amount'], q=75)\n\niqr = pct75 - pct25\namount_low = pct25 - (iqr * 1.5)\namount_hight = pct75 + (iqr * 1.5)\n\ndf_sales_amount.query('amount < @amount_low or @amount_hight < amount').head(10)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 78, + "instruction": "pandasを用いて商品データ（df_product）の各項目に対し、欠損数を確認せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_product.isnull().sum()", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 79, + "instruction": "pandasを用いて商品データ（df_product）のいずれかの項目に欠損が発生しているレコードを全て削除した新たな商品データを作成せよ。なお、削除前後の件数を表示させ、079で確認した件数だけ減少していることも確認すること。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_product_1 = df_product.copy()\n\ndf_product_1.dropna(inplace=True)\n\nprint('削除前:', len(df_product))\nprint('削除後:', len(df_product_1))", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 80, + "instruction": "pandasを用いて単価（unit_price）と原価（unit_cost）の欠損値について、それぞれの平均値で補完した新たな商品データを作成せよ。なお、平均値については1円未満を丸めること（四捨五入または偶数への丸めで良い）。補完実施後、各項目について欠損が生じていないことも確認すること。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\n# コード例1（Pandasのfillna）\ndf_product_2 = df_product.fillna({\n 'unit_price':np.round(np.nanmean(df_product['unit_price'])), \n 'unit_cost':np.round(np.nanmean(df_product['unit_cost']))})\n\ndf_product_2.isnull().sum()\n\n\n# コード例2（scikit-learnのSimpleImputer）\nimp_mean = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean')\n\nimp_values = imp_mean.fit_transform(df_product[['unit_price', 'unit_cost']])\n\ndf_product_2 = df_product.copy()\n\ndf_product_2[['unit_price', 'unit_cost']] = imp_values.round()\n\ndf_product_2.isnull().sum()", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 81, + "instruction": "pandasを用いて単価（unit_price）と原価（unit_cost）の欠損値について、それぞれの中央値で補完した新たな商品データを作成せよ。なお、中央値については1円未満を丸めること（四捨五入または偶数への丸めで良い）。補完実施後、各項目について欠損が生じていないことも確認すること。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\n# コード例1（Pandasのfillna）\ndf_product_3 = df_product.fillna({\n 'unit_price':np.round(np.nanmedian(df_product['unit_price'])), \n 'unit_cost':np.round(np.nanmedian(df_product['unit_cost']))})\n\ndf_product_3.isnull().sum()\n\n\n# コード例2（scikit-learnのSimpleImputer）\nimp_mean = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='median')\n\nimp_values = imp_mean.fit_transform(df_product[['unit_price', 'unit_cost']])\n\ndf_product_3 = df_product.copy()\n\ndf_product_3[['unit_price', 'unit_cost']] = imp_values.round()\n\ndf_product_3.isnull().sum()", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 82, + "instruction": "pandasを用いて単価（unit_price）と原価（unit_cost）の欠損値について、各商品のカテゴリ小区分コード（category_small_cd）ごとに算出した中央値で補完した新たな商品データを作成せよ。なお、中央値については1円未満を丸めること（四捨五入または偶数への丸めで良い）。補完実施後、各項目について欠損が生じていないことも確認すること。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\n# コード例1\ndf_tmp = (df_product.groupby('category_small_cd')\n .agg(median_price=('unit_price', 'median'), \n median_cost=('unit_cost', 'median')).reset_index())\n\ndf_product_4 = pd.merge(df_product, df_tmp, how='inner', on='category_small_cd')\n\ndf_product_4['unit_price'] = df_product_4[['unit_price', 'median_price']]. \\\n apply(lambda x: np.round(x[1]) if np.isnan(x[0]) else x[0], axis=1)\n\ndf_product_4['unit_cost'] = df_product_4[['unit_cost', 'median_cost']]. \\\n apply(lambda x: np.round(x[1]) if np.isnan(x[0]) else x[0], axis=1)\n\ndf_product_4.isnull().sum()\n\n\n# コード例2（maskの活用）\ndf_tmp = (df_product.groupby('category_small_cd')\n .agg(median_price=('unit_price', 'median'), \n median_cost=('unit_cost', 'median')).reset_index())\n\ndf_product_4 = df_product.merge(df_tmp, how='inner', on='category_small_cd')\n\ndf_product_4['unit_price'] = (df_product_4['unit_price']\n .mask(df_product_4['unit_price'].isnull(), \n df_product_4['median_price'].round()))\n\ndf_product_4['unit_cost'] = (df_product_4['unit_cost']\n .mask(df_product_4['unit_cost'].isnull(), \n df_product_4['median_cost'].round()))\n\ndf_product_4.isnull().sum()\n\n\n# コード例3（fillna、transformの活用）\ndf_product_4 = df_product.copy()\n\nfor x in ['unit_price', 'unit_cost']: \n df_product_4[x] = (df_product_4[x]\n .fillna(df_product_4.groupby('category_small_cd')[x]\n .transform('median')\n .round()))\n\ndf_product_4.isnull().sum()", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 83, + "instruction": "pandasを用いて顧客データ（df_customer）の全顧客に対して全期間の売上金額に占める2019年売上金額の割合を計算し、新たなデータを作成せよ。ただし、売上実績がない場合は0として扱うこと。そして計算した割合が0超のものを抽出し、結果を10件表示せよ。また、作成したデータに欠損が存在しないことを確認せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_receipt_2019 = df_receipt.query('20190101 <= sales_ymd <= 20191231') \\\n .groupby('customer_id') \\\n .agg(amount_2019=('amount', 'sum')) \\\n .reset_index()\n\ndf_receipt_all = df_receipt.groupby('customer_id')\\\n .agg(amount_all=('amount', 'sum')) \\\n .reset_index()\n\ndf_sales_rate = df_customer[['customer_id']] \\\n .merge(df_receipt_2019, how='left', on='customer_id') \\\n .merge(df_receipt_all, how='left', on='customer_id')\n\ndf_sales_rate['amount_2019'] = df_sales_rate['amount_2019'].fillna(0)\ndf_sales_rate['amount_all'] = df_sales_rate['amount_all'].fillna(0)\n\ndf_sales_rate['amount_rate'] = \\\n df_sales_rate[['amount_2019','amount_all']] \\\n .apply(lambda x: 0 if x[0] == 0 else x[0] / x[1], axis=1)\n\ndf_sales_rate['amount_rate'] = df_sales_rate['amount_rate'].fillna(0)\n\ndf_sales_rate.query('amount_rate > 0').head(10)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 84, + "instruction": "pandasを用いて顧客データ（df_customer）の全顧客に対し、郵便番号（postal_cd）を用いてジオコードデータ（df_geocode）を紐付け、新たな顧客データを作成せよ。ただし、1つの郵便番号（postal_cd）に複数の経度（longitude）、緯度（latitude）情報が紐づく場合は、経度（longitude）、緯度（latitude）の平均値を算出して使用すること。また、作成結果を確認するために結果を10件表示せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_geocode_1 = df_geocode.groupby('postal_cd') \\\n .agg(m_longitude=('longitude', 'mean'), \n m_latitude=('latitude', 'mean')).reset_index()\n\ndf_customer_1 = pd.merge(df_customer, df_geocode_1, \n how='inner', on='postal_cd')\n\ndf_customer_1.head(10)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 85, + "instruction": "pandasを用いて緯度経度つき顧客データに対し、会員申込店舗コード（application_store_cd）をキーに店舗データ（df_store）と結合せよ。そして申込み店舗の緯度（latitude）・経度情報（longitude)と顧客住所（address）の緯度・経度を用いて申込み店舗と顧客住所の距離（単位：km）を求め、顧客ID（customer_id）、顧客住所（address）、店舗住所（address）とともに表示せよ。計算式は以下の簡易式で良いものとするが、その他精度の高い方式を利用したライブラリを利用してもかまわない。結果は10件表示せよ。\n\n緯度（ラジアン）：ϕ経度（ラジアン）：λ距離L=6371∗arccos(sinϕ1∗sinϕ2cosϕ1∗cosϕ2∗cos(λ1−λ2))", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\n# コード例1\ndef calc_distance(x1, y1, x2, y2):\n distance = 6371 * math.acos(math.sin(math.radians(x1)) \n * math.sin(math.radians(x2)) \n + math.cos(math.radians(x1)) \n * math.cos(math.radians(x2)) \n * math.cos(math.radians(y1) - math.radians(y2)))\n return distance\n\ndf_tmp = pd.merge(df_customer_1, df_store, \n how='inner', \n left_on='application_store_cd', \n right_on='store_cd') \\\n .rename(columns={'address_x':'customer_address', \n 'address_y':'store_address'})\n\ndf_tmp['distance'] = df_tmp[['m_latitude', \n 'm_longitude',\n 'latitude', \n 'longitude']] \\\n .apply(lambda x: calc_distance(x[0], x[1], x[2], x[3]), \n axis=1)\n\ndf_tmp[['customer_id', 'customer_address', \n 'store_address', 'distance']].head(10)\n\n\n# コード例2\ndef calc_distance_numpy(x1, y1, x2, y2):\n x1_r = np.radians(x1)\n x2_r = np.radians(x2)\n y1_r = np.radians(y1)\n y2_r = np.radians(y2)\n return 6371 * np.arccos(np.sin(x1_r) * np.sin(x2_r) \n + np.cos(x1_r) * np.cos(x2_r) \n * np.cos(y1_r - y2_r))\n\ndf_tmp = df_customer_1.merge(df_store, \n how='inner', \n left_on='application_store_cd', \n right_on='store_cd') \\\n .rename(columns={'address_x':'customer_address', \n 'address_y':'store_address'})\n\ndf_tmp['distance'] = calc_distance_numpy(df_tmp['m_latitude'], \n df_tmp['m_longitude'],\n df_tmp['latitude'], \n df_tmp['longitude'])\n\ndf_tmp[['customer_id', 'customer_address', \n 'store_address', 'distance']].head(10)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 86, + "instruction": "pandasを用いて顧客データ（df_customer）では、異なる店舗での申込みなどにより同一顧客が複数登録されている。名前（customer_name）と郵便番号（postal_cd）が同じ顧客は同一顧客とみなして1顧客1レコードとなるように名寄せした名寄顧客データを作成し、顧客データの件数、名寄顧客データの件数、重複数を算出せよ。ただし、同一顧客に対しては売上金額合計が最も高いものを残し、売上金額合計が同一もしくは売上実績がない顧客については顧客ID（customer_id）の番号が小さいものを残すこととする。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_receipt_tmp = df_receipt.groupby('customer_id') \\\n .agg(sum_amount=('amount','sum')).reset_index()\n\ndf_customer_u = pd.merge(df_customer, df_receipt_tmp, \n how='left', \n on='customer_id')\n\ndf_customer_u['sum_amount'] = df_customer_u['sum_amount'].fillna(0)\n\ndf_customer_u = df_customer_u.sort_values(['sum_amount', 'customer_id'], \n ascending=[False, True])\n\ndf_customer_u.drop_duplicates(subset=['customer_name', 'postal_cd'], \n keep='first', inplace=True)\n\nprint('df_customer_cnt:', len(df_customer),\n 'df_customer_u_cnt:', len(df_customer_u),\n 'diff:', len(df_customer) - len(df_customer_u))", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 87, + "instruction": "pandasを用いて作成したデータを元に、顧客データに統合名寄IDを付与したデータを作成せよ。ただし、統合名寄IDは以下の仕様で付与するものとする。\n\n重複していない顧客：顧客ID（customer_id）を設定\n重複している顧客：前設問で抽出したレコードの顧客IDを設定\n顧客IDのユニーク件数と、統合名寄IDのユニーク件数の差も確認すること。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_customer_n = pd.merge(df_customer, \n df_customer_u[['customer_name', \n 'postal_cd', 'customer_id']],\n how='inner', on =['customer_name', 'postal_cd'])\n\ndf_customer_n.rename(columns={'customer_id_x':'customer_id', \n 'customer_id_y':'integration_id'}, inplace=True)\n\nprint('ID数の差', len(df_customer_n['customer_id'].unique()) \n - len(df_customer_n['integration_id'].unique()))", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 88, + "instruction": "pandasを用いて売上実績がある顧客を、予測モデル構築のため学習用データとテスト用データに分割したい。それぞれ8:2の割合でランダムにデータを分割せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_sales_customer = df_receipt.groupby('customer_id') \\\n .agg({'amount':sum}).reset_index()\n\ndf_sales_customer = df_sales_customer.query('amount > 0')\n\ndf_tmp = pd.merge(df_customer, df_sales_customer['customer_id'], \n how='inner', on='customer_id')\n\ndf_train, df_test = train_test_split(df_tmp, test_size=0.2, random_state=71)\n\nprint('学習データ割合: ', len(df_train) / len(df_tmp))\nprint('テストデータ割合: ', len(df_test) / len(df_tmp))", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 89, + "instruction": "pandasを用いてレシート明細データ（df_receipt）は2017年1月1日〜2019年10月31日までのデータを有している。売上金額（amount）を月次で集計し、学習用に12ヶ月、テスト用に6ヶ月の時系列モデル構築用データを3セット作成せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\n# コード例1（自作関数）\ndf_ts_amount = df_receipt[['sales_ymd', 'amount']].copy()\n\ndf_ts_amount['sales_ym'] = df_ts_amount['sales_ymd'].astype('str').str[0:6]\n\ndf_ts_amount = df_ts_amount.groupby('sales_ym') \\\n .agg({'amount':'sum'}).reset_index()\n\n# 長期間データに対する多数のデータセットもループなどで処理できるように関数化\ndef split_data(df, train_size, test_size, slide_window, start_point):\n train_start = start_point * slide_window\n test_start = train_start + train_size\n return df[train_start:test_start], df[test_start:test_start + test_size]\n\ndf_train_1, df_test_1 = split_data(df_ts_amount, train_size=12, \n test_size=6, slide_window=6, start_point=0)\n\ndf_train_2, df_test_2 = split_data(df_ts_amount, train_size=12, \n test_size=6, slide_window=6, start_point=1)\n\ndf_train_3, df_test_3 = split_data(df_ts_amount, train_size=12, \n test_size=6, slide_window=6, start_point=2)\n\n# df_train_2とdf_train_3の表示は割愛\ndf_train_1\n\n# df_test_2とdf_test_３の表示は割愛\ndf_test_1\n\n\n# コード例2（scikit-learnのTimeSeriesSplit）\ntscv = TimeSeriesSplit(gap=0, max_train_size=12, n_splits=3, test_size=6)\n\n# TimeSeriesSplitは最新のデータが使われるように分割されるが、\n# SQL、Rの解答例と同じとなるようにデータ期間を調整\n# できる限り最新データを使うようにするなら不要\ndf_ts_amount = df_ts_amount.query('sales_ym <= \"201906\"')\n\nseries_list = []\nfor train_index, test_index in tscv.split(df_ts_amount):\n series_list.append((df_ts_amount.loc[train_index], \n df_ts_amount.loc[test_index]))\n \ndf_train_1, df_test_1 = series_list[0]\ndf_train_2, df_test_2 = series_list[1]\ndf_train_3, df_test_3 = series_list[2]\n\n# df_train_2とdf_train_3の表示は割愛\ndf_train_1\n\n# df_test_2とdf_test_３の表示は割愛\ndf_test_1", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 90, + "instruction": "pandasを���いて顧客データ（df_customer）の各顧客に対し、売上実績がある顧客数と売上実績がない顧客数が1:1となるようにアンダーサンプリングで抽出せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_tmp = df_receipt.groupby('customer_id').agg({'amount':'sum'}).reset_index()\n\ndf_tmp = pd.merge(df_customer, df_tmp, how='left', on='customer_id')\n\ndf_tmp['is_buy_flag'] = np.where(df_tmp['amount'].isnull(), 0, 1)\n\nrs = RandomUnderSampler(random_state=71)\n\ndf_down_sampling, _ = rs.fit_resample(df_tmp, df_tmp.is_buy_flag)\n\nprint('0の件数', len(df_down_sampling.query('is_buy_flag == 0')))\nprint('1の件数', len(df_down_sampling.query('is_buy_flag == 1')))", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 91, + "instruction": "pandasを用いて顧客データ（df_customer）の性別について、第三正規形へと正規化せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_gender_std = df_customer[['gender_cd', 'gender']].drop_duplicates()\n\ndf_customer_std = df_customer.drop(columns='gender')\n\n# データの内容確認\ndf_customer_std.head(3)\n\n# データの内容確認\ndf_gender_std.head(3)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 92, + "instruction": "pandasを用いて商品データ（df_product）では各カテゴリのコード値だけを保有し、カテゴリ名は保有していない。カテゴリデータ（df_category）と組み合わせて非正規化し、カテゴリ名を保有した新たな商品データを作成せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_product_full = pd.merge(df_product, df_category[['category_small_cd', \n 'category_major_name',\n 'category_medium_name',\n 'category_small_name']], \n how = 'inner', on = 'category_small_cd')\n\n# データの内容確認\ndf_product_full.head(3)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 93, + "instruction": "pandasを用いてカテゴリ名付き商品データを以下の仕様でファイル出力せよ。\n\nファイル形式：csv\nヘッダ有無：有り\n文字エンコーディング：UTF-8\nファイル出力先：./data", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\n# コード例1\ndf_product_full.to_csv('./data/P_df_product_full_UTF-8_header.csv', \n encoding='UTF-8', index=False)\n\n\n# コード例2（BOM付きでExcelの文字化けを防ぐ）\ndf_product_full.to_csv('./data/P_df_product_full_UTF-8BOM_header.csv', \n encoding='utf_8_sig', index=False)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 94, + "instruction": "pandasを用いてカテゴリ名付き商品データを以下の仕様でファイル出力せよ。\n\nファイル形式：csv\nヘッダ有無：有り\n文字エンコーディング：CP932\nファイル出力先：./data", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_product_full.to_csv('./data/P_df_product_full_CP932_header.csv', \n encoding='CP932', index=False)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 95, + "instruction": "pandasを用いてpandasを用いてカテゴリ名付き商品データを以下の仕様でファイル出力せよ。\n\nファイル形式：csv\nヘッダ有無：無し\n文字エンコーディング：UTF-8\nファイル出力先：./data", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_product_full.to_csv('./data/P_df_product_full_UTF-8_noh.csv', \n header=False, encoding='UTF-8', index=False)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 96, + "instruction": "pandasを用いて作成した以下形式のファイルを読み込み、データを3件を表示させて正しく取り込まれていることを確認せよ。\n\nファイル形式：csv\nヘッダ有無：有り\n文字エンコーディング：UTF-8", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_product_full = pd.read_csv('./data/P_df_product_full_UTF-8_header.csv',\n dtype={'category_major_cd':str,\n 'category_medium_cd':str,\n 'category_small_cd':str},\n encoding='UTF-8')\n\ndf_product_full.head(3)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 97, + "instruction": "pandasを用いて作成した以下形式のファイルを読み込み、データを3件を表示させて正しく取り込まれていることを確認せよ。\n\nファイル形式：csv\nヘッダ有無：無し\n文字エンコーディング：UTF-8", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\n# コード例1（後から項目名をつける）\ndf_product_full = pd.read_csv('../data/P_df_product_full_UTF-8_noh.csv',\n dtype={1:str,\n 2:str,\n 3:str},\n encoding='UTF-8', header=None)\n\ndf_product_full.columns = ['product_cd','category_major_cd',\n 'category_medium_cd', 'category_small_cd',\n 'unit_price','unit_cost','category_major_name',\n 'category_medium_name', 'category_small_name']\n\ndf_product_full.head(3)\n\n\n# コード例2（先に項目名を定義する）\nc_names = ['product_cd','category_major_cd','category_medium_cd',\n 'category_small_cd','unit_price','unit_cost',\n 'category_major_name','category_medium_name','category_small_name']\n\ndf_product_full = pd.read_csv('../data/P_df_product_full_UTF-8_noh.csv',\n names=c_names,\n dtype={'category_major_cd':str,\n 'category_medium_cd':str,\n 'category_small_cd':str},\n encoding='UTF-8', header=None)\n\ndf_product_full.head(3)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 98, + "instruction": "pandasを用いて作成したカテゴリ名付き商品データを以下の仕様でファイル出力せよ。\n\nファイル形式：tsv\nヘッダ有無：有り\n文字エンコーディング：UTF-8\n出力先：./data", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\ndf_product_full.to_csv('../data/P_df_product_full_UTF-8_header.tsv', \n sep='\\t', encoding='UTF-8', index=False)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 99, + "instruction": "pandasを用いて作成した以下形式のファイルを読み込み、データを3件を表示させて正しく取り込まれていることを確認せよ。\n\nファイル形式：tsv\nヘッダ有無：有り\n文字エンコーディング：UTF-8", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\n# コード例1（read_table）\ndf_product_full = pd.read_table('../data/P_df_product_full_UTF-8_header.tsv', \n dtype={'category_major_cd':str,\n 'category_medium_cd':str,\n 'category_small_cd':str},\n encoding='UTF-8')\ndf_product_full.head(3)\n\n\n# コード例2（read_csv）\ndf_product_full = pd.read_csv('../data/P_df_product_full_UTF-8_header.tsv', \n dtype={'category_major_cd':str,\n 'category_medium_cd':str,\n 'category_small_cd':str},\n sep='\\t', encoding='UTF-8')\ndf_product_full.head(3)", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_python", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 100, + "instruction": "SQLでレシート明細データ（receipt）から全項目の先頭10件を表示し、どのようなデータを保有しているか目視で確認せよ。", + "input": "", + "output": "SELECT\n *\nFROM receipt\nLIMIT 10\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 101, + "instruction": "SQLでレシート明細データ（receipt）から売上年月日（sales_ymd）、顧客ID（customer_id）、商品コード（product_cd）、売上金額（amount）の順に列を指定し、10件表示せよ。", + "input": "", + "output": "SELECT\n sales_ymd,\n customer_id,\n product_cd,\n amount\nFROM receipt\nLIMIT 10\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 102, + "instruction": "SQLでレシート明細データ（receipt）から売上年月日（sales_ymd）、顧客ID（customer_id）、商品コード（product_cd）、売上金額（amount）の順に列を指定し、10件表示せよ。ただし、sales_ymdsales_dateに項目名を変更しながら抽出すること。", + "input": "", + "output": "SELECT\n sales_ymd AS sales_date,\n customer_id,\n product_cd,\n amount \nFROM receipt\nLIMIT 10\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 103, + "instruction": "SQLでレシート明細データ（receipt）から売上日（sales_ymd）、顧客ID（customer_id）、商品コード（product_cd）、売上金額（amount）の順に列を指定し、以下の条件を満たすデータを抽出せよ。", + "input": "", + "output": "SELECT\n sales_ymd,\n customer_id,\n product_cd,\n amount\nFROM\n receipt\nWHERE\n customer_id = 'CS018205000001'\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 104, + "instruction": "SQLを用いてシート明細データ（receipt）から売上日（sales_ymd）、顧客ID（customer_id）、商品コード（product_cd）、売上金額（amount）の順に列を指定し、以下の全ての条件を満たすデータを抽出せよ。\n\n顧客ID（customer_id）が\"CS018205000001\"\n売上金額（amount）が1,000以上", + "input": "", + "output": "SELECT\n sales_ymd,\n customer_id,\n product_cd,\n amount\nFROM\n receipt\nWHERE\n customer_id = 'CS018205000001'\n AND amount >= 1000\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 105, + "instruction": "SQLを用いてレシート明細データ（receipt）から売上日（sales_ymd）、顧客ID（customer_id）、商品コード（product_cd）、売上数量（quantity）、売上金額（amount）の順に列を指定し、以下の全ての条件を満たすデータを抽出せよ。\n\n顧客ID（customer_id）が\"CS018205000001\"\n売上金額（amount）が1,000以上または売上数量（quantity）が5以上", + "input": "", + "output": "SELECT\n sales_ymd,\n customer_id,\n product_cd,\n quantity,\n amount\nFROM\n receipt\nWHERE\n customer_id = 'CS018205000001'\n AND\n (\n amount >= 1000\n OR quantity >= 5\n )\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 106, + "instruction": "SQLを用いてレシート明細データ（receipt）から売上日（sales_ymd）、顧客ID（customer_id）、商品コード（product_cd）、売上金額（amount）の順に列を指定し、以下の全ての条件を満たすデータを抽出せよ。\n\n顧客ID（customer_id）が\"CS018205000001\"\n売上金額（amount）が1,000以上2,000以下", + "input": "", + "output": "SELECT\n sales_ymd,\n customer_id,\n product_cd,\n amount\nFROM\n receipt\nWHERE\n customer_id = 'CS018205000001'\n AND amount BETWEEN 1000 AND 2000\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 107, + "instruction": "SQLを用いてレシート明細データ（receipt）から売上日（sales_ymd）、顧客ID（customer_id）、商品コード（product_cd）、売上金額（amount）の順に列を指定し、以下の全ての条件を満たすデータを抽出せよ。\n\n顧客ID（customer_id）が\"CS018205000001\"\n商品コード（product_cd）が\"P071401019\"以外", + "input": "", + "output": "SELECT\n sales_ymd,\n customer_id,\n product_cd, amount\nFROM\n receipt\nWHERE\n customer_id = 'CS018205000001'\n AND product_cd != 'P071401019'\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 108, + "instruction": "SQLを用いて以下の処理において、出力結果を変えずにORをANDに書き換えよ。\n\nstore.query('not(prefecture_cd == \"13\" | floor_area > 900)')", + "input": "", + "output": "SELECT * FROM store WHERE prefecture_cd != '13' AND floor_area <= 900;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 109, + "instruction": "SQLを用いて店舗データ（store）から、店舗コード（store_cd）が\"S14\"で始まるものだけ全項目抽出し、10件表示せよ。", + "input": "", + "output": "SELECT\n *\nFROM store\nWHERE\n store_cd LIKE 'S14%'\nLIMIT 10\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 110, + "instruction": "SQLを用いて顧客データ（customer）から顧客ID（customer_id）の末尾が1のものだけ全項目抽出し、10件表示せよ。", + "input": "", + "output": "SELECT * FROM customer WHERE customer_id LIKE '%1' LIMIT 10;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 111, + "instruction": "SQLを用いて店舗データ（store）から、住所 (address) に\"横浜市\"が含まれるものだけ全項目表示せよ。", + "input": "", + "output": "SELECT * FROM store WHERE address LIKE '%横浜市%';", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 112, + "instruction": "SQLを用いて顧客データ（customer）から、ステータスコード（status_cd）の先頭がアルファベットのA〜Fで始まるデータを全項目抽出し、10件表示せよ。", + "input": "", + "output": "SELECT * FROM customer WHERE status_cd ~ '^[A-F]' LIMIT 10;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 113, + "instruction": "SQLを用いて顧客データ（customer）から、ステータスコード（status_cd）の末尾が数字の1〜9で終わるデータを全項目抽出し、10件表示せよ。", + "input": "", + "output": "SELECT * FROM customer WHERE status_cd ~ '[1-9]$' LIMIT 10;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 114, + "instruction": "SQLを用いて顧客データ（customer）から、ステータスコード（status_cd）の先頭がアルファベットのA〜Fで始まり、末尾が数字の1〜9で終わるデータを全項目抽出し、10件表示せよ。", + "input": "", + "output": "SELECT * FROM customer WHERE status_cd ~ '^[A-F].*[1-9]$' LIMIT 10;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 115, + "instruction": "SQLを用いて店舗データ（store）から、電話番号（tel_no）が3桁-3桁-4桁のデータを全項目表示せよ。", + "input": "", + "output": "SELECT * FROM store WHERE tel_no ~ '^[0-9]{3}-[0-9]{3}-[0-9]{4}$';", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 116, + "instruction": "SQLを用いて顧客データ（customer）を生年月日（birth_day）で高齢順にソートし、先頭から全項目を10件表示せよ。", + "input": "", + "output": "SELECT * FROM customer ORDER BY birth_day LIMIT 10;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 117, + "instruction": "SQLを用いて顧客データ（customer）を生年月日（birth_day）で若い順にソートし、先頭から全項目を10件表示せよ。", + "input": "", + "output": "SELECT * FROM customer ORDER BY birth_day DESC LIMIT 10;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 118, + "instruction": "SQLを用いてレシート明細データ（receipt）に対し、1件あたりの売上金額（amount）が高い順にランクを付与し、先頭から10件表示せよ。項目は顧客ID（customer_id）、売上金額（amount）、付与したランクを表示させること。なお、売上金額（amount）が等しい場合は同一順位を付与するものとする。", + "input": "", + "output": "SELECT\n customer_id,\n amount,\n RANK() OVER(ORDER BY amount DESC) AS ranking \nFROM receipt\nLIMIT 10\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 119, + "instruction": "SQLを用いてレシート明細データ（receipt）に対し、1件あたりの売上金額（amount）が高い順にランクを付与し、先頭から10件表示せよ。項目は顧客ID（customer_id）、売上金額（amount）、付与したランクを表示させレシート明細データ（receipt）に対し、1件あたりの売上金額（amount）が高い順にランクを付与し、先頭から10件表示せよ。項目は顧客ID（customer_id）、売上金額（amount）、付与したランクを表示させること。なお、売上金額（amount）が等しい場合でも別順位を付与すること。", + "input": "", + "output": "SELECT\n customer_id,\n amount,\n ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY amount DESC) AS ranking \nFROM receipt\nLIMIT 10\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 120, + "instruction": "SQLを用いてレシート明細データ（receipt）に���し、件数をカウントせよ。", + "input": "", + "output": "SELECT COUNT(1) FROM receipt;\n\n-- 別回答\nSELECT COUNT(*) FROM receipt;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 121, + "instruction": "SQLを用いてレシート明細データ（receipt）の顧客ID（customer_id）に対し、ユニーク件数をカウントせよ。", + "input": "", + "output": "SELECT\n COUNT(DISTINCT customer_id)\nFROM receipt\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 122, + "instruction": "SQLを用いてレシート明細データ（receipt）に対し、店舗コード（store_cd）ごとに売上金額（amount）と売上数量（quantity）を合計せよ。", + "input": "", + "output": "SELECT store_cd\n , SUM(amount) AS amount\n , SUM(quantity) AS quantity\nFROM receipt\ngroup by store_cd\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 123, + "instruction": "SQLを用いてレシート明細データ（receipt）に対し、顧客ID（customer_id）ごとに最も新しい売上年月日（sales_ymd）を求め、10件表示せよ。", + "input": "", + "output": "SELECT\n customer_id,\n MAX(sales_ymd)\nFROM receipt\nGROUP BY customer_id\nLIMIT 10\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 124, + "instruction": "SQLを用いてレシート明細データ（receipt）に対し、顧客ID（customer_id）ごとに最も古い売上年月日（sales_ymd）を求め、10件表示せよ。", + "input": "", + "output": "SELECT\n customer_id,\n MIN(sales_ymd)\nFROM receipt\nGROUP BY customer_id\nLIMIT 10\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 125, + "instruction": "SQLを用いてレシート明細データ（receipt）に対し、顧客ID（customer_id）ごとに最も新しい売上年月日（sales_ymd）と古い売上年月日を求め、両者が異なるデータを10件表示せよ。", + "input": "", + "output": "SELECT\n customer_id,\n MAX(sales_ymd),\n MIN(sales_ymd)\nFROM receipt\nGROUP BY customer_id\nHAVING MAX(sales_ymd) != MIN(sales_ymd)\nLIMIT 10\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 126, + "instruction": "SQLを用いてレシート明細データ（receipt）に対し、店舗コード（store_cd）ごとに売上金額（amount）の平均を計算し、降順でTOP5を表示せよ。", + "input": "", + "output": "SELECT\n store_cd,\n AVG(amount) AS avg_amount\nFROM receipt\nGROUP BY store_cd\nORDER BY avg_amount DESC\nLIMIT 5\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 127, + "instruction": "SQLを用いてレシート明細データ（receipt）に対し、店舗コード（store_cd）ごとに売上金額（amount）の中央値を計算し、降順でTOP5を表示せよ。", + "input": "", + "output": "SELECT \n store_cd, \n PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP(ORDER BY amount) AS amount_50per\nFROM receipt\nGROUP BY store_cd\nORDER BY amount_50per DESC\nLIMIT 5\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 128, + "instruction": "SQLを用いてレシート明細データ（receipt）に対し、店舗コード（store_cd）ごとに商品コード（product_cd）の最頻値を求め、10件表示させよ。", + "input": "", + "output": "-- コード例1: window関数や分析関数で最頻値を集計する\nWITH product_cnt AS (\n SELECT\n store_cd,\n product_cd,\n COUNT(1) AS mode_cnt\n FROM receipt\n GROUP BY\n store_cd,\n product_cd\n),\nproduct_mode AS (\n SELECT\n store_cd,\n product_cd,\n mode_cnt,\n RANK() OVER(PARTITION BY store_cd ORDER BY mode_cnt DESC) AS rnk\n FROM product_cnt\n)\nSELECT\n store_cd,\n product_cd,\n mode_cnt\nFROM product_mode\nWHERE\n rnk = 1\nORDER BY\n store_cd,\n product_cd\nLIMIT 10\n;\n\n-- コード例2: MODE()を使う簡易ケース（早いが最頻値が複数の場合は一つだけ選ばれる）\nSELECT\n store_cd,\n MODE() WITHIN GROUP(ORDER BY product_cd)\nFROM receipt\nGROUP BY store_cd\nORDER BY store_cd\nLIMIT 10\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 129, + "instruction": "SQLを用いてレシート明細データ（receipt）に対し、店舗コード（store_cd）ごとに売上金額（amount）の分散を計算し、降順で5件表示せよ。", + "input": "", + "output": "SELECT\n store_cd,\n VAR_POP(amount) AS vars_amount\nFROM receipt\nGROUP BY store_cd\nORDER BY vars_amount DESC \nLIMIT 5\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 130, + "instruction": "SQLを用いてレシート明細データ（receipt）に対し、店舗コード（store_cd）ごとに売上金額（amount）の標準偏差を計算し、降順で5件表示せよ。", + "input": "", + "output": "SELECT\n store_cd,\n STDDEV_POP(amount) as stds_amount\nFROM receipt\nGROUP BY store_cd\nORDER BY stds_amount DESC\nLIMIT 5\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 131, + "instruction": "SQLを用いてレシート明細データ（receipt）の売上金額（amount）について、25％刻みでパーセンタイル値を求めよ。", + "input": "", + "output": "SELECT\n PERCENTILE_CONT(0.25) WITHIN GROUP(ORDER BY amount) AS amount_25per,\n PERCENTILE_CONT(0.50) WITHIN GROUP(ORDER BY amount) AS amount_50per,\n PERCENTILE_CONT(0.75) WITHIN GROUP(ORDER BY amount) AS amount_75per,\n PERCENTILE_CONT(1.0) WITHIN GROUP(ORDER BY amount) AS amount_100per\nFROM receipt\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 132, + "instruction": "SQLを用いてレシート明細データ（receipt）に対し、店舗コード（store_cd）ごとに売上金額（amount）の平均を計算し、330以上のものを抽出せよ。", + "input": "", + "output": "SELECT\n store_cd,\n AVG(amount) AS avg_amount\nFROM receipt\nGROUP BY store_cd\nHAVING\n AVG(amount) >= 330\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 133, + "instruction": "SQLを用いてレシート明細データ（receipt）に対し、顧客ID（customer_id）ごとに売上金額（amount）を合計して全顧客の平均を求めよ。ただし、顧客IDが\"Z\"から始まるものは非会員を表すため、除外して計算すること。", + "input": "", + "output": "WITH customer_amount AS (\n SELECT\n customer_id,\n SUM(amount) AS sum_amount\n FROM receipt\n WHERE\n customer_id NOT LIKE 'Z%'\n GROUP BY customer_id\n)\nSELECT\n AVG(sum_amount)\nFROM customer_amount\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 134, + "instruction": "SQLを用いてレシート明細データ（receipt）に対し、顧客ID（customer_id）ごとに売上金額（amount）を合計して全顧客の平均を求め、平均以上に買い物をしている顧客を抽出し、10件表示せよ。ただし、顧客IDが\"Z\"から始まるものは非会員を表すため、除外して計算すること。", + "input": "", + "output": "WITH customer_amount AS (\n SELECT\n customer_id,\n SUM(amount) AS sum_amount\n FROM receipt\n WHERE\n customer_id NOT LIKE 'Z%'\n GROUP BY customer_id\n)\nSELECT\n customer_id,\n sum_amount\nFROM customer_amount\nWHERE\n sum_amount >= (\n SELECT\n AVG(sum_amount)\n FROM customer_amount\n )\nLIMIT 10\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 135, + "instruction": "SQLを用いてレシート明細データ（receipt）と店舗データ（store）を内部結合し、レシート明細データの全項目と店舗データの店舗名（store_name）を10件表示せよ。", + "input": "", + "output": "SELECT\n r.*,\n s.store_name\nFROM receipt r\nJOIN store s\nON\n r.store_cd = s.store_cd\nLIMIT 10\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 136, + "instruction": "SQLを用いて商品データ（product）とカテゴリデータ（category）を内部結合し、商品データの全項目とカテゴリデータのカテゴリ小区分名（category_small_name）を10件表示せよ。", + "input": "", + "output": "SELECT\n p.*,\n c.category_small_name\nFROM product p\nJOIN category c\nON\n p.category_small_cd = c.category_small_cd\nLIMIT 10\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 137, + "instruction": "SQLを用いて顧客データ（customer）とレシート明細データ（receipt）から、顧客ごとの売上金額合計を求め、10件表示せよ。ただし、売上実績がない顧客については売上金額を0として表示させること。また、顧客は性別コード（gender_cd）が女性（1）であるものを対象とし、非会員（顧客IDが\"Z\"から始まるもの）は除外すること。", + "input": "", + "output": "WITH customer_amount AS (\n SELECT\n customer_id,\n SUM(amount) AS sum_amount\n FROM receipt\n GROUP BY\n customer_id\n),\ncustomer_data AS (\n SELECT\n customer_id\n FROM customer\n WHERE\n gender_cd = '1'\n AND customer_id NOT LIKE 'Z%'\n)\nSELECT\n c.customer_id,\n COALESCE(a.sum_amount, 0)\nFROM customer_data c\nLEFT OUTER JOIN customer_amount a\nON\n c.customer_id = a.customer_id\nLIMIT 10\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 138, + "instruction": "SQLを用いてレシート明細データ（receipt）から、売上日数の多い顧客の上位20件を抽出したデータと、売上金額合計の多い顧客の上位20件を抽出したデータをそれぞれ作成し、さらにその2つを完全外部結合せよ。ただし、非会員（顧客IDが\"Z\"から始まるもの）は除外すること。", + "input": "", + "output": "WITH customer_data AS (\n select\n customer_id,\n sales_ymd,\n amount\n FROM receipt\n WHERE\n customer_id NOT LIKE 'Z%'\n),\ncustomer_days AS (\n select\n customer_id,\n COUNT(DISTINCT sales_ymd) come_days\n FROM customer_data\n GROUP BY\n customer_id\n ORDER BY\n come_days DESC\n LIMIT 20\n),\ncustomer_amount AS (\n SELECT\n customer_id,\n SUM(amount) buy_amount\n FROM customer_data\n GROUP BY\n customer_id\n ORDER BY\n buy_amount DESC\n LIMIT 20\n)\nSELECT\n COALESCE(d.customer_id, a.customer_id) customer_id,\n d.come_days,\n a.buy_amount\nFROM customer_days d\nFULL OUTER JOIN customer_amount a\nON\n d.customer_id = a.customer_id\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 139, + "instruction": "SQLを用いて全ての店舗と全ての商品を組み合わせたデータを作成したい。店舗データ（store）と商品データ（product）を直積し、件数を計算せよ。", + "input": "", + "output": "SELECT\n COUNT(1)\nFROM store\nCROSS JOIN product\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 140, + "instruction": "SQLを用いてレシート明細データ（receipt）の売上金額（amount）を日付（sales_ymd）ごとに集計し、前回売上があった日からの売上金額増減を計算せよ。そして結果を10件表示せよ。", + "input": "", + "output": "WITH sales_amount_by_date AS (\n SELECT\n sales_ymd,\n SUM(amount) AS amount\n FROM receipt\n GROUP BY\n sales_ymd\n),\nsales_amount_by_date_with_lag as (\n SELECT\n sales_ymd,\n LAG(sales_ymd, 1) OVER(ORDER BY sales_ymd) lag_ymd,\n amount,\n LAG(amount, 1) OVER(ORDER BY sales_ymd) AS lag_amount\n FROM sales_amount_by_date\n)\nSELECT\n sales_ymd,\n amount,\n lag_ymd,\n lag_amount,\n amount - lag_amount AS diff_amount\nFROM sales_amount_by_date_with_lag\nORDER BY\n sales_ymd\nLIMIT 10\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 141, + "instruction": "SQLを用いてレシート明細データ（receipt）の売上金額（amount）を日付（sales_ymd）ごとに集計し、各日付のデータに対し、前回、前々回、3回前に売上があった日のデータを結合せよ。そして結果を10件表示せよ。", + "input": "", + "output": "-- コード例1:縦持ちケース\nWITH sales_amount_by_date AS (\n SELECT\n sales_ymd,\n SUM(amount) AS amount\n FROM receipt\n GROUP BY\n sales_ymd\n),\nsales_amount_lag_date AS (\n SELECT\n sales_ymd,\n LAG(sales_ymd, 3) OVER (ORDER BY sales_ymd) AS lag_date_3,\n amount\n FROM sales_amount_by_date\n)\nSELECT\n a.sales_ymd,\n a.amount,\n b.sales_ymd AS lag_ymd,\n b.amount AS lag_amount\nFROM sales_amount_lag_date a\nJOIN sales_amount_lag_date b\nON\n (\n a.lag_date_3 IS NULL\n OR a.lag_date_3 <= b.sales_ymd\n )\n AND b.sales_ymd < a.sales_ymd\nORDER BY\n sales_ymd,\n lag_ymd\nLIMIT 10\n;\n\n-- コード例2:横持ちケース\nWITH sales_amount_by_date AS (\n SELECT\n sales_ymd,\n SUM(amount) AS amount\n FROM receipt\n GROUP BY\n sales_ymd\n),\nsales_amount_with_lag AS (\n SELECT\n sales_ymd,\n amount, \n LAG(sales_ymd, 1) OVER (ORDER BY sales_ymd) AS lag_ymd_1,\n LAG(amount, 1) OVER (ORDER BY sales_ymd) AS lag_amount_1,\n LAG(sales_ymd, 2) OVER (ORDER BY sales_ymd) AS lag_ymd_2,\n LAG(amount, 2) OVER (ORDER BY sales_ymd) AS lag_amount_2,\n LAG(sales_ymd, 3) OVER (ORDER BY sales_ymd) AS lag_ymd_3,\n LAG(amount, 3) OVER (ORDER BY sales_ymd) AS lag_amount_3\n FROM sales_amount_by_date\n)\nSELECT\n sales_ymd,\n amount, \n lag_ymd_1,\n lag_amount_1,\n lag_ymd_2,\n lag_amount_2,\n lag_ymd_3,\n lag_amount_3\nFROM sales_amount_with_lag\nWHERE\n lag_ymd_3 IS NOT NULL\nORDER BY\n sales_ymd\nLIMIT 10\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 142, + "instruction": "SQLを用いてレシート明細データ（receipt）と顧客データ（customer）を結合し、性別コード（gender_cd）と年代（ageから計算）ごとに売上金額（amount）を合計した売上サマリデータを作成せよ。性別コードは0が男性、1が女性、9が不明を表すものとする。\n\nただし、項目構成は年代、女性の売上金額、男性の売上金額、性別不明の売上金額の4項目とすること（縦に年代、横に性別のクロス集計）。また、年代は10歳ごとの階級とすること。", + "input": "", + "output": "DROP TABLE IF EXISTS sales_summary;\n\nCREATE TABLE sales_summary AS\n WITH gender_era_amount AS (\n SELECT\n TRUNC(age / 10) * 10 AS era,\n c.gender_cd,\n SUM(r.amount) AS amount\n FROM customer c\n JOIN receipt r\n ON\n c.customer_id = r.customer_id\n GROUP BY\n era,\n c.gender_cd\n )\n SELECT\n era,\n SUM(CASE WHEN gender_cd = '0' THEN amount END) AS male,\n SUM(CASE WHEN gender_cd = '1' THEN amount END) AS female,\n SUM(CASE WHEN gender_cd = '9' THEN amount END) AS unknown\n FROM gender_era_amount\n GROUP BY\n era\n ORDER BY\n era\n;\n\nSELECT\n *\nFROM sales_summary\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 143, + "instruction": "売上サマリデータ（sales_summary）は性別の売上を横持ちさせたものである。SQLを用いてこのデータから性別を縦持ちさせ、年代、性別コード、売上金額の3項目に変換せよ。ただし、性別コードは男性を\"00\"、女性を\"01\"、不明を\"99\"とする。", + "input": "", + "output": "-- SQL向きではないため、やや強引に記載する（カテゴリ数が多いときはとても長いSQLとなってしまう点に注意）\nSELECT era, '00' AS gender_cd , male AS amount FROM sales_summary\nUNION ALL\nSELECT era, '01' AS gender_cd, female AS amount FROM sales_summary\nUNION ALL\nSELECT era, '99' AS gender_cd, unknown AS amount FROM sales_summary\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 144, + "instruction": "SQLを用いて顧客データ（customer）の生年月日（birth_day）は日付型でデータを保有している。これをYYYYMMDD形式の文字列に変換し、顧客ID（customer_id）とともに10件表示せよ。", + "input": "", + "output": "SELECT\n customer_id, \n TO_CHAR(birth_day, 'YYYYMMDD') AS birth_day\nFROM customer \nLIMIT 10\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 145, + "instruction": "SQLを用いて顧客データ（customer）の申し込み日（application_date）はYYYYMMDD形式の文字列型でデータを保有している。これを日付型に変換し、顧客ID（customer_id）とともに10件表示せよ。", + "input": "", + "output": "SELECT\n customer_id,\n TO_DATE(application_date, 'YYYYMMDD') AS application_date\nFROM customer\nLIMIT 10\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 146, + "instruction": "SQLを用いてレシート明細データ（receipt）の売上日（sales_ymd）はYYYYMMDD形式の数値型でデータを保有している。これを日付型に変換し、レシート番号（receipt_no）、レシートサブ番号（receipt_sub_no）とともに10件表示せよ。", + "input": "", + "output": "SELECT \n receipt_no, \n receipt_sub_no,\n TO_DATE(CAST(sales_ymd AS VARCHAR), 'YYYYMMDD') AS sales_ymd\nFROM receipt \nLIMIT 10\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 147, + "instruction": "SQLを用いてレシート明細データ（receipt）の売上エポック秒（sales_epoch）は数値型のUNIX秒でデータを保有している。これを日付型に変換し、レシート番号(receipt_no)、レシートサブ番号（receipt_sub_no）とともに10件表示せよ。", + "input": "", + "output": "SELECT \n receipt_no,\n receipt_sub_no,\n CAST(TO_TIMESTAMP(sales_epoch) AS DATE) AS sales_ymd\nFROM receipt \nLIMIT 10\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 148, + "instruction": "SQLを用いてレシート明細データ（receipt）の売上エポック秒（sales_epoch）を日付型に変換し、「年」だけ取り出してレシート番号(receipt_no)、レシートサブ番号（receipt_sub_no）とともに10件表示せよ。", + "input": "", + "output": "SELECT \n receipt_no, \n receipt_sub_no,\n EXTRACT(YEAR FROM TO_TIMESTAMP(sales_epoch)) AS sales_year\nFROM receipt \nLIMIT 10\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 149, + "instruction": "SQLを用いてレシート明細データ（receipt）の売上エポック秒（sales_epoch）を日付型に変換し、「月」だけ取り出してレシート番号(receipt_no)、レシートサブ番号（receipt_sub_no）とともに10件表示せよ。なお、「月」は0埋め2桁で取り出すこと。", + "input": "", + "output": "SELECT \n receipt_no, \n receipt_sub_no,\n TO_CHAR(\n EXTRACT(MONTH FROM TO_TIMESTAMP(sales_epoch)), \n 'FM00'\n ) AS sales_month\nFROM receipt\nLIMIT 10\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 150, + "instruction": "SQLを用いてレシート明細データ（receipt）の売上エポック秒を日付型に変換し、「日」だけ取り出してレシート番号(receipt_no)、レシートサブ番号（receipt_sub_no）とともに10件表示せよ。なお、「日」は0埋め2桁で取り出すこと。", + "input": "", + "output": "SELECT \n receipt_no, receipt_sub_no,\n TO_CHAR(EXTRACT(DAY FROM TO_TIMESTAMP(sales_epoch)), 'FM00') AS sales_day\nFROM receipt LIMIT 10\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 151, + "instruction": "SQLを用いてレシート明細データ（receipt）の売上金額（amount）を顧客ID（customer_id）ごとに合計の上、売上金額合計に対して2,000円以下を0、2,000円より大きい金額を1に二値化し、顧客ID、売上金額合計とともに10件表示せよ。ただし、顧客IDが\"Z\"から始まるのものは非会員を表すため、除外して計算すること。", + "input": "", + "output": "SELECT\n customer_id,\n SUM(amount) AS sum_amount,\n CASE\n WHEN SUM(amount) > 2000 THEN 1\n ELSE 0\n END AS sales_flg\nFROM receipt\nWHERE customer_id NOT LIKE 'Z%'\nGROUP BY customer_id\nLIMIT 10\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 152, + "instruction": "SQLを用いて顧客データ（customer）の郵便番号（postal_cd）に対し、東京（先頭3桁が100〜209のもの）を1、それ以外のものを0に二値化せよ。さらにレシート明細データ（receipt）と結合し、全期間において売上実績のある顧客数を、作成した二値ごとにカウントせよ。", + "input": "", + "output": "WITH cust AS (\n SELECT\n customer_id,\n postal_cd,\n CASE\n WHEN CAST(SUBSTR(postal_cd, 1, 3) AS INTEGER) BETWEEN 100 AND 209 THEN 1\n ELSE 0\n END AS postal_flg\n FROM\n customer\n),\nrect AS(\n SELECT DISTINCT\n customer_id\n FROM\n receipt\n)\nSELECT \n c.postal_flg, \n COUNT(DISTINCT c.customer_id) AS customer_cnt\nFROM\n cust c\nJOIN\n rect r\nUSING (customer_id)\nGROUP BY\n c.postal_flg\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 153, + "instruction": "顧客データ（customer）の住所（address）は、埼玉県、千葉県、東京都、神奈川県のいずれかとなっている。SQLを用いて都道府県毎にコード値を作成し、顧客ID、住所とと��に10件表示せよ。値は埼玉県を11、千葉県を12、東京都を13、神奈川県を14とすること。", + "input": "", + "output": "-- SQL向きではないため、やや強引に記載する（カテゴリ数が多いときはとても長いSQLとなってしまう点に注意）\n\n-- コード例1（固定で切り出す）\nSELECT\n customer_id,\n address,\n CASE SUBSTR(address,1, 3)\n WHEN '埼玉県' THEN '11'\n WHEN '千葉県' THEN '12'\n WHEN '東京都' THEN '13'\n WHEN '神奈川' THEN '14'\n END AS prefecture_cd\nFROM\n customer\nLIMIT 10\n;\n\n-- コード例2（正規表現を使う）\nSELECT\n customer_id,\n address,\n CASE SUBSTRING(address, '^.*?[都道府県]')\n WHEN '埼玉県' THEN '11'\n WHEN '千葉県' THEN '12'\n WHEN '東京都' THEN '13'\n WHEN '神奈川県' THEN '14'\n END AS prefecture_cd\nFROM\n customer\nLIMIT 10\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 154, + "instruction": "SQLを用いてレシート明細（receipt）データの売上金額（amount）を顧客ID（customer_id）ごとに合計し、その合計金額の四分位点を求めよ。その上で、顧客ごとの売上金額合計に対して以下の基準でカテゴリ値を作成し、顧客ID、売上金額合計とともに10件表示せよ。カテゴリ値は順に1〜4とする。\n\n最小値以上第1四分位未満 ・・・ 1を付与\n第1四分位以上第2四分位未満 ・・・ 2を付与\n第2四分位以上第3四分位未満 ・・・ 3を付与\n第3四分位以上 ・・・ 4を付与", + "input": "", + "output": "WITH sales_amount AS(\n SELECT\n customer_id,\n SUM(amount) AS sum_amount\n FROM\n receipt\n GROUP BY\n customer_id\n),\nsales_pct AS (\n SELECT\n PERCENTILE_CONT(0.25) WITHIN GROUP(ORDER BY sum_amount) AS pct25,\n PERCENTILE_CONT(0.50) WITHIN GROUP(ORDER BY sum_amount) AS pct50,\n PERCENTILE_CONT(0.75) WITHIN GROUP(ORDER BY sum_amount) AS pct75\n FROM\n sales_amount\n)\nSELECT\n a.customer_id,\n a.sum_amount,\n CASE\n WHEN a.sum_amount < pct25 THEN 1\n WHEN pct25 <= a.sum_amount AND a.sum_amount < pct50 THEN 2\n WHEN pct50 <= a.sum_amount AND a.sum_amount < pct75 THEN 3\n WHEN pct75 <= a.sum_amount THEN 4\n END AS pct_group\nFROM sales_amount a\nCROSS JOIN sales_pct p\nLIMIT 10\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 155, + "instruction": "SQLを用いて顧客データ（customer）の年齢（age）をもとに10歳刻みで年代を算出し、顧客ID（customer_id）、生年月日（birth_day）とともに10件表示せよ。ただし、60歳以上は全て60歳代とすること。年代を表すカテゴリ名は任意とする。", + "input": "", + "output": "SELECT\n customer_id,\n birth_day,\n -- 確認用の項目\n -- age,\n LEAST(CAST(TRUNC(age / 10) * 10 AS INTEGER), 60) AS era\nFROM\n customer\nGROUP BY\n customer_id,\n birth_day\n-- 確認用の条件\n-- HAVING LEAST(CAST(TRUNC(age / 10) * 10 AS INTEGER), 60) >= 60\nLIMIT 10\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 156, + "instruction": "SQLを用いて性別コード（gender_cd）により、新たに性別×年代の組み合わせを表すカテゴリデータを作成し、10件表示せよ。組み合わせを表すカテゴリの値は任意とする。", + "input": "", + "output": "SELECT\n customer_id,\n birth_day,\n gender_cd || TO_CHAR(LEAST(CAST(TRUNC(age / 10) * 10 AS INTEGER), 60), 'FM00') AS gender_era\nFROM\n customer\nGROUP BY\n customer_id,\n birth_day\nLIMIT 10\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 157, + "instruction": "SQLを用いて顧客データ（customer）の性別コード（gender_cd）をダミー変数化し、顧客ID（customer_id）とともに10件表示せよ。", + "input": "", + "output": "-- カテゴリ数が多いときはとても長いSQLとなってしまう点に注意\n-- カテゴリを一つ減らしたい場合はCASE文をどれか一つ削ればOK\n\nSELECT\n customer_id,\n CASE WHEN gender_cd = '0' THEN '1' ELSE '0' END AS gender_cd_0,\n CASE WHEN gender_cd = '1' THEN '1' ELSE '0' END AS gender_cd_1,\n CASE WHEN gender_cd = '9' THEN '1' ELSE '0' END AS gender_cd_9\nFROM\n customer\nLIMIT 10\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 158, + "instruction": "SQLを用いてレシート明細データ（receipt）の売上金額（amount）を顧客ID（customer_id）ごとに合計し、売上金額合計を平均0、標準偏差1に標準化して顧客ID、売上金額合計とともに10件表示せよ。標準化に使用する標準偏差は、分散の平方根、もしくは不偏分散の平方根のどちらでも良いものとする。ただし、顧客IDが\"Z\"から始まるのものは非会員を表すため、除外して計算すること。", + "input": "", + "output": "-- コード例1（STDDEV_POPで標準化）\nWITH sales_amount AS(\n SELECT\n customer_id,\n SUM(amount) AS sum_amount\n FROM\n receipt\n WHERE\n customer_id NOT LIKE 'Z%'\n GROUP BY\n customer_id\n),\nstats_amount AS (\n SELECT\n AVG(sum_amount) AS avg_amount,\n STDDEV_POP(sum_amount) AS stddev_amount\n FROM\n sales_amount\n)\nSELECT\n customer_id,\n sum_amount,\n (sum_amount - avg_amount) / stddev_amount AS std_amount\nFROM sales_amount\nCROSS JOIN stats_amount\nLIMIT 10\n;\n\n-- コード例2（STDDEV_SAMPで標準化、コード例2と若干値が変わる）\nWITH sales_amount AS(\n SELECT\n customer_id,\n SUM(amount) AS sum_amount\n FROM\n receipt\n WHERE\n customer_id NOT LIKE 'Z%'\n GROUP BY\n customer_id\n),\nstats_amount AS (\n SELECT\n AVG(sum_amount) AS avg_amount,\n STDDEV_SAMP(sum_amount) AS stddev_amount\n FROM\n sales_amount\n)\nSELECT\n customer_id,\n sum_amount,\n (sum_amount - avg_amount) / stddev_amount AS std_amount\nFROM sales_amount\nCROSS JOIN stats_amount\nLIMIT 10\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 159, + "instruction": "SQLを用いてレシート明細データ（receipt）の売上金額（amount）を顧客ID（customer_id）ごとに合計し、売上金額合計を最小値0、最大値1に正規化して顧客ID、売上金額合計とともに10件表示せよ。ただし、顧客IDが\"Z\"から始まるのものは非会員を表すため、除外して計算すること。", + "input": "", + "output": "WITH sales_amount AS(\n SELECT\n customer_id,\n SUM(amount) AS sum_amount\n FROM\n receipt\n WHERE\n customer_id NOT LIKE 'Z%'\n GROUP BY\n customer_id\n),\nstats_amount AS (\n SELECT\n MAX(sum_amount) AS max_amount,\n MIN(sum_amount) AS min_amount\n FROM\n sales_amount\n)\nSELECT\n customer_id,\n sum_amount,\n 1.0 * (sum_amount - min_amount)\n / (max_amount - min_amount) AS scale_amount\nFROM sales_amount\nCROSS JOIN stats_amount\nLIMIT 10\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 160, + "instruction": "SQLを用いてレシート明細データ（receipt）の売上金額（amount）を顧客ID（customer_id）ごとに合計し、売上金額合計を常用対数化（底10）して顧客ID、売上金額合計とともに10件表示せよ。ただし、顧客IDが\"Z\"から始まるのものは非会員を表すため、除外して計算すること。", + "input": "", + "output": "SELECT\n customer_id,\n sum_amount,\n LOG(sum_amount + 0.5) AS log_amount\nFROM\n(\n SELECT\n customer_id,\n SUM(amount) AS sum_amount\n FROM\n receipt\n WHERE\n customer_id NOT LIKE 'Z%'\n GROUP BY\n customer_id\n) AS sum_amount_tbl\nLIMIT 10\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 161, + "instruction": "SQLを用いてレシート明細データ（receipt）の売上金額（amount）を顧客ID（customer_id）ごとに合計し、売上金額合計を自然対数化（底e）して顧客ID、売上金額合計とともに10件表示せよ。ただし、顧客IDが\"Z\"から始まるのものは非会員を表すため、除外して計算すること。", + "input": "", + "output": "SELECT\n customer_id,\n sum_amount,\n LN(sum_amount + 0.5) AS log_amount\nFROM\n(\n SELECT\n customer_id,\n SUM(amount) AS sum_amount\n FROM\n receipt\n WHERE\n customer_id NOT LIKE 'Z%'\n GROUP BY\n customer_id\n) AS sum_amount_tbl\nLIMIT 10\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 162, + "instruction": "SQLを用いて商品データ（product）の単価（unit_price）と原価（unit_cost）から各商品の利益額を算出し、結果を10件表示せよ。", + "input": "", + "output": "SELECT\n product_cd, \n unit_price, \n unit_cost,\n unit_price - unit_cost AS unit_profit\nFROM\n product\nLIMIT 10\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 163, + "instruction": "SQLを用いて商品データ（product）の単価（unit_price）と原価（unit_cost）から、各商品の利益率の全体平均を算出せよ。ただし、単価と原価には欠損が生じていることに注意せよ。", + "input": "", + "output": "SELECT\n AVG((unit_price * 1.0 - unit_cost) / unit_price) AS unit_profit_rate\nFROM\n product\nLIMIT 10\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 164, + "instruction": "SQLを用いて商品データ（product）の各商品について、利益率が30%となる新たな単価を求めよ。ただし、1円未満は切り捨てること。そして結果を10件表示させ、利益率がおよそ30％付近であることを確認せよ。ただし、単価（unit_price）と原価（unit_cost）には欠損が生じていることに注意せよ。", + "input": "", + "output": "WITH new_price_tbl AS (\n SELECT\n product_cd, \n unit_price, \n unit_cost,\n TRUNC(unit_cost / 0.7) AS new_price\n FROM\n product\n) \nSELECT\n *,\n (new_price - unit_cost) / new_price AS new_profit_rate\nFROM\n new_price_tbl\nLIMIT 10\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 165, + "instruction": "SQLを用いて商品データ（product）の各商品について、利益率が30%となる新たな単価を求めよ。今回は、1円未満を丸めること（四捨五入または偶数への丸めで良い）。そして結果を10件表示させ、利益率がおよそ30％付近であることを確認せよ。ただし、単価（unit_price）と原価（unit_cost）には欠損が生じていることに注意せよ。", + "input": "", + "output": "WITH new_price_tbl AS (\n SELECT\n product_cd, \n unit_price, \n unit_cost,\n ROUND(unit_cost / 0.7) AS new_price\n FROM\n product\n) \nSELECT\n *,\n (new_price - unit_cost) / new_price AS new_profit_rate\nFROM\n new_price_tbl\nLIMIT 10\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 166, + "instruction": "SQLを用いて商品データ（product）の各商品について、利益率が30%となる新たな単価を求めよ。今回は、1円未満を切り上げること。そして結果を10件表示させ、利益率がおよそ30％付近であることを確認せよ。ただし、単価（unit_price）と原価（unit_cost）には欠損が生じていることに注意せよ。", + "input": "", + "output": "WITH new_price_tbl AS (\n SELECT\n product_cd, \n unit_price, \n unit_cost,\n CEIL(unit_cost / 0.7) AS new_price\n FROM\n product\n) \nSELECT\n *,\n (new_price - unit_cost) / new_price AS new_profit_rate\nFROM\n new_price_tbl\nLIMIT 10\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 167, + "instruction": "SQLを用いて商品データ（product）の各商品について、消費税率10％の税込み金額を求めよ。1円未満の端数は切り捨てとし、結果を10件表示せよ。ただし、単価（unit_price）には欠損が生じていることに注意せよ。", + "input": "", + "output": "SELECT\n product_cd,\n unit_price,\n TRUNC(unit_price * 1.1) AS tax_price\nFROM\n product\nLIMIT 10\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 168, + "instruction": "SQLを用いてレシート明細データ（receipt）と商品データ（product）を結合し、顧客毎に全商品の売上金額合計と、カテゴリ大区分コード（category_major_cd）が\"07\"（瓶詰缶詰）の売上金額合計を計算の上、両者の比率を求めよ。抽出対象はカテゴリ大区分コード\"07\"（瓶詰缶詰）の売上実績がある顧客のみとし、結果を10件表示せよ。", + "input": "", + "output": "WITH amount_all AS(\n SELECT\n customer_id,\n SUM(amount) AS sum_all\n FROM\n receipt\n GROUP BY\n customer_id\n),\namount_07 AS (\n SELECT\n r.customer_id,\n SUM(r.amount) AS sum_07\n FROM\n receipt r\n JOIN\n product p\n ON\n r.product_cd = p.product_cd\n WHERE\n p.category_major_cd = '07'\n GROUP BY\n customer_id\n)\nSELECT\n amount_all.customer_id,\n sum_all,\n sum_07,\n sum_07 * 1.0 / sum_all AS sales_rate\nFROM\n amount_all\nJOIN\n amount_07\nON\n amount_all.customer_id = amount_07.customer_id\nLIMIT 10\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 169, + "instruction": "SQLを用いてレシート明細データ（receipt）の売上日（sales_ymd）に対し、顧客データ（customer）の会員申込日（application_date）からの経過日数を計算し、顧客ID（customer_id）、売上日、会員申込日とともに10件表示せよ（sales_ymdは数値、application_dateは文字列でデータを保持している点に注意）。", + "input": "", + "output": "WITH receipt_distinct AS (\n SELECT distinct\n customer_id,\n sales_ymd\n FROM\n receipt\n)\nSELECT\n c.customer_id,\n r.sales_ymd,\n c.application_date,\n EXTRACT(DAY FROM (TO_TIMESTAMP(CAST(r.sales_ymd AS VARCHAR), 'YYYYMMDD') \n - TO_TIMESTAMP(c.application_date, 'YYYYMMDD'))) AS elapsed_days\nFROM\n receipt_distinct r\nJOIN\n customer c\nON\n r.customer_id = c.customer_id\nLIMIT 10\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 170, + "instruction": "SQLを用いてレシート明細データ（receipt）の売上日（sales_ymd）に対し、顧客データ（customer）の会員申込日（application_date）からの経過月数を計算し、顧客ID（customer_id）、売上日、会員申込日とともに10件表示せよ（sales_ymdは数値、application_dateは文字列でデータを保持している点に注意）。1ヶ月未満は切り捨てること。", + "input": "", + "output": "WITH receipt_distinct AS (\n SELECT DISTINCT\n customer_id,\n sales_ymd\n FROM\n receipt\n),\ntime_age_tbl AS(\n SELECT\n c.customer_id,\n r.sales_ymd,\n c.application_date,\n AGE(TO_TIMESTAMP(CAST(r.sales_ymd AS VARCHAR), 'YYYYMMDD'),\n TO_TIMESTAMP(c.application_date, 'YYYYMMDD')) AS time_age\n FROM\n receipt_distinct r\n JOIN\n customer c\n ON\n r.customer_id = c.customer_id\n)\nSELECT\n customer_id, \n sales_ymd, \n application_date,\n EXTRACT(YEAR FROM time_age) * 12 \n + EXTRACT(MONTH FROM time_age) AS elapsed_months\nFROM\n time_age_tbl\nLIMIT 10\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 171, + "instruction": "SQLを用いてレシート明細データ（receipt）の売上日（customer）に対し、顧客データ（customer）の会員申込日（application_date）からの経過年数を計算し、顧客ID（customer_id）、売上日、会員申込日とともに10件表示せよ（sales_ymdは数値、application_dateは文字列でデータを保持している点に注意）。1年未満は切り捨てること。", + "input": "", + "output": "WITH receipt_distinct AS (\n SELECT distinct\n customer_id,\n sales_ymd\n FROM\n receipt\n)\nSELECT\n c.customer_id,\n r.sales_ymd,\n c.application_date,\n EXTRACT(YEAR FROM AGE(\n TO_TIMESTAMP(CAST(r.sales_ymd AS VARCHAR), 'YYYYMMDD'), \n TO_TIMESTAMP(c.application_date, 'YYYYMMDD'))) AS elapsed_years\nFROM\n receipt_distinct r\nJOIN\n customer c\nON\n r.customer_id = c.customer_id\nLIMIT 10\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 172, + "instruction": "SQLを用いてレシート明細データ（receipt）の売上日（sales_ymd）に対し、顧客データ（customer）の会員申込日（application_date）からのエポック秒による経過時間を計算し、顧客ID（customer_id）、売上日、会員申込日とともに10件表示せよ（なお、sales_ymdは数値、application_dateは文字列でデータを保持している点に注意）。なお、時間情報は保有していないため各日付は0時0分0秒を表すものとする。", + "input": "", + "output": "WITH receipt_distinct AS (\n SELECT distinct\n customer_id,\n sales_ymd\n FROM\n receipt\n)\nSELECT\n c.customer_id,\n r.sales_ymd,\n c.application_date,\n EXTRACT(EPOCH FROM \n TO_TIMESTAMP(CAST(r.sales_ymd AS VARCHAR), 'YYYYMMDD') - \n TO_TIMESTAMP(c.application_date, 'YYYYMMDD')\n ) AS elapsed_epoch\nFROM\n receipt_distinct r\nJOIN\n customer c\nON\n r.customer_id = c.customer_id\nLIMIT 10\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 173, + "instruction": "SQLを用いてレシート明細データ（receipt）の売上日（sales_ymd）に対し、当該週の月曜日からの経過日数を計算し、売上日、直前の月曜日付とともに10件表示せよ（sales_ymdは数値でデータを保持している点に注意）。", + "input": "", + "output": "WITH elapsed_days_tbl AS (\n SELECT\n TO_DATE(CAST(sales_ymd AS VARCHAR), 'YYYYMMDD') AS sales_ymd,\n EXTRACT(DOW FROM (\n TO_DATE(CAST(sales_ymd AS VARCHAR), 'YYYYMMDD') - 1)) AS elapsed_days\n FROM\n receipt\n)\nSELECT\n sales_ymd,\n elapsed_days,\n sales_ymd - CAST(elapsed_days AS INTEGER) AS monday\nFROM \n elapsed_days_tbl\nLIMIT 10\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 174, + "instruction": "SQLを用いて顧客データ（customer）からランダムに1%のデータを抽出し、先頭から10件表示せよ。", + "input": "", + "output": "-- コード例１（シンプルにやるなら。ただし1.0%前後で件数変動）\nSELECT * FROM customer WHERE RANDOM() <= 0.01\nLIMIT 10\n;\n\n-- コード例２（丁寧にやるなら。カウントを作って出力件数を固定）\nWITH customer_tmp AS(\n SELECT\n *\n ,ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY RANDOM()) AS row\n ,COUNT(*) OVER() AS cnt\n FROM customer\n)\nSELECT \n customer_id\n ,customer_name\n ,gender_cd\n ,gender\n ,birth_day\n ,age\n ,postal_cd\n ,address\n ,application_store_cd\n ,application_date\n ,status_cd\nFROM customer_tmp\nWHERE row <= cnt * 0.01\nLIMIT 10\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 175, + "instruction": "SQLを用いて顧客データ（customer）から性別コード（gender_cd）の割合に基づきランダムに10%のデータを層化抽出し、性別コードごとに件数を集計せよ。", + "input": "", + "output": "-- コード例1\nWITH cusotmer_random AS (\n SELECT\n customer_id,\n gender_cd,\n cnt\n FROM (\n SELECT\n gender_cd,\n ARRAY_AGG(customer_id ORDER BY RANDOM()) AS customer_r,\n COUNT(1) AS cnt\n FROM\n customer\n GROUP BY gender_cd\n )sample, UNNEST(customer_r) AS customer_id\n),\ncusotmer_rownum AS(\n SELECT\n * ,\n ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY gender_cd) AS rn\n FROM\n cusotmer_random\n)\nSELECT\n gender_cd,\n COUNT(1) AS customer_num\nFROM\n cusotmer_rownum\nWHERE\n rn <= cnt * 0.1\nGROUP BY\n gender_cd\n;\n\n-- コード例2\nWITH cusotmer_random AS (\nSELECT \n * , \n ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY gender_cd ORDER BY RANDOM()) AS rn,\n COUNT(1) OVER(PARTITION BY gender_cd) cnt\nFROM \n customer\n)\nSELECT\n gender_cd,\n COUNT(1) AS customer_num\nFROM\n cusotmer_random\nWHERE \n rn <= cnt * 0.1\nGROUP BY\n gender_cd\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 176, + "instruction": "SQLを用いてレシート明細データ（receipt）の売上金額を顧客単位に合計し、合計した売上金額の外れ値を抽出せよ。なお、外れ値は売上金額合計を対数化したうえで平均と標準偏差を計算し、その平均から3σを超えて離れたものとする（自然対数と常用対数のどちらでも可）。結果は10件表示せよ。", + "input": "", + "output": "WITH sales_amount AS(\n SELECT\n customer_id,\n SUM(amount) AS sum_amount,\n LN(SUM(amount) + 0.5) AS log_sum_amount\n FROM\n receipt\n GROUP BY \n customer_id\n)\nSELECT \n customer_id,\n sum_amount,\n log_sum_amount\nFROM\n sales_amount\nCROSS JOIN (\n SELECT\n AVG(log_sum_amount) AS avg_amount,\n STDDEV_POP(log_sum_amount) AS std_amount\n FROM sales_amount \n) stats_amount\nWHERE\n ABS(log_sum_amount - avg_amount) / std_amount > 3\nLIMIT 10\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 177, + "instruction": "SQLを用いてレシート明細データ（receipt）の売上金額（amount）を顧客単位に合計し、合計した売上金額の外れ値を抽出せよ。ただし、顧客IDが\"Z\"から始まるのものは非会員を表すため、除外して計算すること。なお、ここでは外れ値を第1四分位と第3四分位の差であるIQRを用いて、「第1四分位数-1.5×IQR」を下回るもの、または「第3四分位数+1.5×IQR」を超えるものとする。結果は10件表示せよ。", + "input": "", + "output": "WITH sales_amount AS(\n SELECT \n customer_id,\n SUM(amount) AS sum_amount\n FROM\n receipt\n WHERE\n customer_id NOT LIKE 'Z%'\n GROUP BY \n customer_id\n)\nSELECT\n customer_id,\n sum_amount\nFROM\n sales_amount\nCROSS JOIN (\n SELECT\n PERCENTILE_CONT(0.25) WITHIN GROUP(ORDER BY sum_amount) AS amount_25per,\n PERCENTILE_CONT(0.75) WITHIN GROUP(ORDER BY sum_amount) AS amount_75per\n FROM sales_amount \n) stats_amount\nWHERE\n sum_amount < amount_25per - (amount_75per - amount_25per) * 1.5 \n OR amount_75per + (amount_75per - amount_25per) * 1.5 < sum_amount\nLIMIT 10\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 178, + "instruction": "SQLを用いて商品データ（product）の各項目に対し、欠損数を確認せよ。", + "input": "", + "output": "SELECT \n SUM(\n CASE WHEN product_cd IS NULL THEN 1 ELSE 0 END\n ) AS product_cd,\n SUM(\n CASE WHEN category_major_cd IS NULL THEN 1 ELSE 0 END\n ) AS category_major_cd,\n SUM(\n CASE WHEN category_medium_cd IS NULL THEN 1 ELSE 0 END\n ) AS category_medium_cd,\n SUM(\n CASE WHEN category_small_cd IS NULL THEN 1 ELSE 0 END\n ) AS category_small_cd,\n SUM(\n CASE WHEN unit_price IS NULL THEN 1 ELSE 0 END\n ) AS unit_price,\n SUM(\n CASE WHEN unit_cost IS NULL THEN 1 ELSE 0 END\n ) AS unit_cost\nFROM product LIMIT 10\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 179, + "instruction": "SQLを用いて商品データ（product）のいずれかの項目に欠損が発生しているレコードを全て削除した新たな商品データを作成せよ。なお、削除前後の件数を表示させ、079で確認した件数だけ減少していることも確認すること。", + "input": "", + "output": "DROP TABLE IF EXISTS product_1;\nCREATE TABLE product_1 AS (\n SELECT * FROM product\n WHERE unit_price IS NOT NULL AND unit_cost IS NOT NULL\n);\n\nSELECT '削除前', COUNT(1) FROM product;\n\nSELECT '削除後', COUNT(1) FROM product_1;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 180, + "instruction": "SQLを用いて単価（unit_price）と原価（unit_cost）の欠損値について、それぞれの平均値で補完した新たな商品データを作成せよ。なお、平均値については1円未満を丸めること（四捨五入または偶数への丸めで良い）。補完実施後、各項目について欠損が生じていないことも確認すること。", + "input": "", + "output": "DROP TABLE IF EXISTS product_2;\nCREATE TABLE product_2 AS (\n SELECT\n product_cd, \n category_major_cd, \n category_medium_cd, \n category_small_cd, \n COALESCE(unit_price, unit_avg) AS unit_price,\n COALESCE(unit_cost, cost_avg) AS unit_cost\n FROM\n product\n CROSS JOIN (\n SELECT\n ROUND(AVG(unit_price)) AS unit_avg,\n ROUND(AVG(unit_cost)) AS cost_avg\n FROM\n product\n ) stats_product\n);\n\nSELECT \n SUM(CASE WHEN unit_price IS NULL THEN 1 ELSE 0 END) AS unit_price,\n SUM(CASE WHEN unit_cost IS NULL THEN 1 ELSE 0 END) AS unit_cost\nFROM product_2\nLIMIT 10\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 181, + "instruction": "SQLを用いて単価（unit_price）と原価（unit_cost）の欠損値について、それぞれの中央値で補完した新たな商品データを作成せよ。なお、中央値については1円未満を丸めること（四捨五入または偶数への丸めで良い）。補完実施後、各項目について欠損が生じていないことも確認すること。", + "input": "", + "output": "DROP TABLE IF EXISTS product_3;\nCREATE TABLE product_3 AS (\n SELECT\n product_cd, \n category_major_cd, \n category_medium_cd, \n category_small_cd, \n COALESCE(unit_price, unit_med) AS unit_price,\n COALESCE(unit_cost, cost_med) AS unit_cost\n FROM\n product\n CROSS JOIN (\n SELECT\n ROUND(\n PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP(ORDER BY unit_price)\n ) AS unit_med,\n ROUND(\n PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP(ORDER BY unit_cost)\n ) AS cost_med\n FROM\n product\n ) stats_product\n);\n\nSELECT \n SUM(CASE WHEN unit_price IS NULL THEN 1 ELSE 0 END) AS unit_price,\n SUM(CASE WHEN unit_cost IS NULL THEN 1 ELSE 0 END) AS unit_cost\nFROM product_3\nLIMIT 10\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 182, + "instruction": "SQLを用いて単価（unit_price）と原価（unit_cost）の欠損値について、各商品のカテゴリ小区分コード（category_small_cd）ごとに算出した中央値で補完した新たな商品データを作成せよ。なお、中央値については1円未満を丸めること（四捨五入または偶数への丸めで良い）。補完実施後、各項目について欠損が生じていないことも確認すること。", + "input": "", + "output": "DROP TABLE IF EXISTS product_4;\nCREATE TABLE product_4 AS (\n WITH category_median AS(\n SELECT\n category_small_cd, \n ROUND(\n PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP(ORDER BY unit_price)\n ) AS unit_med,\n ROUND(\n PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP(ORDER BY unit_cost)\n ) AS cost_med\n FROM product\n GROUP BY category_small_cd\n )\n SELECT\n product_cd, \n category_major_cd, \n category_medium_cd, \n category_small_cd, \n COALESCE(unit_price, unit_med) AS unit_price,\n COALESCE(unit_cost, cost_med) AS unit_cost\n FROM\n product\n JOIN\n category_median\n USING(category_small_cd)\n);\n\nSELECT \n SUM(CASE WHEN unit_price IS NULL THEN 1 ELSE 0 END) AS unit_price,\n SUM(CASE WHEN unit_cost IS NULL THEN 1 ELSE 0 END) AS unit_cost\nFROM product_4\nLIMIT 10\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 183, + "instruction": "SQLを用いて顧客データ（customer）の全顧客に対して全期間の売上金額に占める2019年売上金額の割合を計算し、新たなデータを作成せよ。ただし、売上実績がない場合は0として扱うこと。そして計算した割合が0超のものを抽出し、結果を10件表示せよ。また、作成したデータに欠損が存在しないことを確認せよ。", + "input": "", + "output": "DROP TABLE IF EXISTS sales_rate;\n\nCREATE TABLE sales_rate AS(\n WITH sales_amount_2019 AS (\n SELECT\n customer_id,\n SUM(amount) AS sum_amount_2019\n FROM\n receipt\n WHERE\n sales_ymd BETWEEN 20190101 AND 20191231\n GROUP BY\n customer_id\n ),\n sales_amount_all AS (\n SELECT\n customer_id,\n SUM(amount) AS sum_amount_all\n FROM\n receipt\n GROUP BY\n customer_id\n )\n SELECT\n a.customer_id,\n COALESCE(b.sum_amount_2019, 0) AS sales_amount_2019,\n COALESCE(c.sum_amount_all, 0) AS sales_amount_all,\n CASE COALESCE(c.sum_amount_all, 0)\n WHEN 0 THEN 0 \n ELSE COALESCE(b.sum_amount_2019, 0) * 1.0 / c.sum_amount_all\n END AS sales_rate\n FROM\n customer a\n LEFT JOIN\n sales_amount_2019 b\n ON a.customer_id = b.customer_id\n LEFT JOIN\n sales_amount_all c\n ON a.customer_id = c.customer_id);\n\nSELECT * FROM sales_rate\nWHERE sales_rate > 0\nLIMIT 10\n;\n\nSELECT\n SUM(CASE WHEN customer_id IS NULL THEN 1 ELSE 0 END) AS unit_price,\n SUM(CASE WHEN sales_amount_2019 IS NULL THEN 1 ELSE 0 END) AS unit_price,\n SUM(CASE WHEN sales_amount_all IS NULL THEN 1 ELSE 0 END) AS unit_cost,\n SUM(CASE WHEN sales_rate IS NULL THEN 1 ELSE 0 END) AS unit_cost\nFROM sales_rate \n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 184, + "instruction": "SQLを用いて顧客データ（customer）の全顧客に対し、郵便番号（postal_cd）を用いてジオコードデータ（geocode）を紐付け、新たな顧客データを作成せよ。ただし、1つの郵便番号（postal_cd）に複数の経度（longitude）、緯度（latitude）情報が紐づく場合は、経度（longitude）、緯度（latitude）の平均値を算出して使用すること。また、作成結果を確認するために結果を10件表示せよ。", + "input": "", + "output": "DROP TABLE IF EXISTS customer_1;\n\nCREATE TABLE customer_1 AS (\n WITH geocode_avg AS(\n SELECT\n postal_cd,\n AVG(longitude) AS m_longitude,\n AVG(latitude) AS m_latitude\n FROM\n geocode\n GROUP BY \n postal_cd\n )\n SELECT \n *\n FROM\n customer c\n JOIN\n geocode_avg g\n USING(postal_cd)\n);\n\nSELECT * FROM customer_1 LIMIT 10;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 185, + "instruction": "SQLを用いて緯度経度つき顧客データに対し、会員申込店舗コード（application_store_cd）をキーに店舗データ（store）と結合せよ。そして申込み店舗の緯度（latitude）・経度情報（longitude)と顧客住所（address）の緯度・経度を用いて申込み店舗と顧客住所の距離（単位：km）を求め、顧客ID（customer_id）、顧客住所（address）、店舗住所（address）とともに表示せよ。計算式は以下の簡易式で良いものとするが、その他精度の高い方式を利用したライブラリを利用してもかまわない。結果は10件表示せよ。\n\n緯度（ラジアン）：ϕ経度（ラジアン）：λ距離L=6371∗arccos(sinϕ1∗sinϕ2cosϕ1∗cosϕ2∗cos(λ1−λ2))", + "input": "", + "output": "DROP TABLE IF EXISTS customer_1;\n\nCREATE TABLE customer_1 AS (\n WITH geocode_avg AS(\n SELECT\n postal_cd,\n AVG(longitude) AS m_longitude,\n AVG(latitude) AS m_latitude\n FROM\n geocode\n GROUP BY \n postal_cd\n )\n SELECT \n *\n FROM\n customer c\n JOIN\n geocode_avg g\n USING(postal_cd)\n);\n\nSELECT\n c.customer_id,\n c.address AS customer_address,\n s.address AS store_address,\n 6371 * ACOS( \n SIN(RADIANS(c.m_latitude)) \n * SIN(RADIANS(s.latitude))\n + COS(RADIANS(c.m_latitude)) \n * COS(RADIANS(s.latitude)) \n * COS(RADIANS(c.m_longitude) - RADIANS(s.longitude))\n ) AS distance FROM\n customer_1 c\nJOIN\n store s\nON\n c.application_store_cd = s.store_cd\nLIMIT 10\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 186, + "instruction": "SQLを用いて顧客データ（customer）では、異なる店舗での申込みなどにより同一顧客が複数登録されている。名前（customer_name）と郵便番号（postal_cd）が同じ顧客は同一顧客とみなして1顧客1レコードとなるように名寄せした名寄顧客データを作成し、顧客データの件数、名寄顧客データの件数、重複数を算出せよ。ただし、同一顧客に対しては売上金額合計が最も高いものを残し、売上金額合計が同一もしくは売上実績がない顧客については顧客ID（customer_id）の番号が小さいものを残すこととする。", + "input": "", + "output": "DROP TABLE IF EXISTS customer_u;\nCREATE TABLE customer_u AS (\n WITH sales_amount AS(\n SELECT\n c.customer_id,\n c.customer_name,\n c.postal_cd, \n COALESCE(SUM(r.amount), 0) AS sum_amount\n FROM\n customer c\n\n LEFT JOIN\n receipt r \n ON c.customer_id = r.customer_id\n GROUP by\n c.customer_id, c.customer_name, c.postal_cd\n ),\n sales_ranking AS(\n SELECT\n *,\n ROW_NUMBER() OVER(\n PARTITION BY customer_name, postal_cd \n ORDER BY sum_amount desc, customer_id ) AS ranking\n FROM sales_amount\n )\n SELECT c.*\n FROM\n customer c\n JOIN\n sales_ranking r\n ON\n c.customer_id = r.customer_id\n AND r.ranking = 1\n);\n\nSELECT \n customer_cnt, \n customer_u_cnt, \n customer_cnt - customer_u_cnt AS diff \nFROM\n (SELECT COUNT(1) AS customer_cnt FROM customer) customer\nCROSS JOIN (SELECT COUNT(1) AS customer_u_cnt FROM customer_u) customer_u\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 187, + "instruction": "SQLを用いて、顧客データ（customer）では、異なる店舗での申込みなどにより同一顧客が複数登録されている。名前（customer_name）と郵便番号（postal_cd）が同じ顧客は同一顧客とみなして1顧客1レコードとなるように名寄せした名寄顧客データを元に、顧客データに統合名寄IDを付与したデータを作成せよ。ただし、統合名寄IDは以下の仕様で付与するものとする。\n\n重複していない顧客：顧客ID（customer_id）を設定\n重複している顧客：前設問で抽出したレコードの顧客IDを設定\n顧客IDのユニーク件数と、統合名寄IDのユニーク件数の差も確認すること。", + "input": "", + "output": "DROP TABLE IF EXISTS customer_u;\nCREATE TABLE customer_u AS (\n WITH sales_amount AS(\n SELECT\n c.customer_id,\n c.customer_name,\n c.postal_cd, \n COALESCE(SUM(r.amount), 0) AS sum_amount\n FROM\n customer c\n\n LEFT JOIN\n receipt r \n ON c.customer_id = r.customer_id\n GROUP by\n c.customer_id, c.customer_name, c.postal_cd\n ),\n sales_ranking AS(\n SELECT\n *,\n ROW_NUMBER() OVER(\n PARTITION BY customer_name, postal_cd \n ORDER BY sum_amount desc, customer_id ) AS ranking\n FROM sales_amount\n )\n SELECT c.*\n FROM\n customer c\n JOIN\n sales_ranking r\n ON\n c.customer_id = r.customer_id\n AND r.ranking = 1\n);\n\nDROP TABLE IF EXISTS customer_n;\nCREATE TABLE customer_n AS (\n SELECT \n c.*, \n u.customer_id AS integration_id\n FROM \n customer c\n JOIN\n customer_u u\n ON c.customer_name = u.customer_name\n AND c.postal_cd = u.postal_cd\n);\n\nSELECT COUNT(1) AS ID数の差 FROM customer_n\nWHERE customer_id != integration_id;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 188, + "instruction": "SQLを用いて売上実績がある顧客を、予測モデル構築のため学習用データとテスト用データに分割したい。それぞれ8:2の割合でランダムにデータを分割せよ。", + "input": "", + "output": "SELECT SETSEED(0.1);\n\nCREATE TEMP TABLE IF NOT EXISTS sales_customer AS (\n SELECT\n customer_id ,\n ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY RANDOM()) AS row\n FROM\n customer\n JOIN\n receipt\n USING(customer_id)\n GROUP BY customer_id\n HAVING SUM(AMOUNT) > 0\n);\n\nDROP TABLE IF EXISTS customer_train;\nCREATE TABLE customer_train AS\n SELECT\n customer.*\n FROM\n sales_customer\n JOIN\n customer \n USING(customer_id)\n WHERE\n sales_customer.row <= (SELECT\n COUNT(1) \n FROM sales_customer) * 0.8\n;\n\nDROP TABLE IF EXISTS customer_test;\nCREATE TABLE customer_test AS\n SELECT\n customer.* \n FROM\n sales_customer \n JOIN\n customer\n USING(customer_id)\n EXCEPT\n SELECT * FROM customer_train\n;\n\nSELECT\n train_cnt * 1.0 / all_cnt as 学習データ割合,\n test_cnt * 1.0 / all_cnt as テストデータ割合\nFROM\n (SELECT COUNT(1) AS all_cnt FROM sales_customer) all_data\nCROSS JOIN\n (SELECT COUNT(1) AS train_cnt FROM customer_train) train_data\nCROSS JOIN\n (SELECT COUNT(1) AS test_cnt FROM customer_test) test_data\n;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 189, + "instruction": "SQLを用いてレシート明細データ（receipt）は2017年1月1日〜2019年10月31日までのデータを有している。売上金額（amount）を月次で集計し、学習用に12ヶ月、テスト用に6ヶ月の時系列モデル構築用データを3セット作成せよ。", + "input": "", + "output": "-- SQL向きではないため、やや強引に記載する（分割数が多くなる場合はSQLが長くなるため現実的ではない）\n-- また、秒単位のデータなど時系列が細かく、かつ長期間に渡る場合はデータが膨大となるため注意（そのようなケースではループ処理でモデル学習ができる言語が望ましい）\n-- 学習データ(0)とテストデータ(1)を区別するフラグを付与する\n\n-- 下準備として年月ごとに売上金額を集計し、連番を付与\nCREATE TEMP TABLE IF NOT EXISTS ts_amount AS (\n SELECT \n SUBSTR(CAST(sales_ymd AS VARCHAR), 1, 6) AS sales_ym, \n SUM(amount) AS sum_amount,\n ROW_NUMBER() OVER(\n ORDER BY SUBSTR(CAST(sales_ymd AS VARCHAR), 1, 6)) AS rn\n FROM\n receipt\n GROUP BY sales_ym\n);\n\n-- SQLでは限界があるが、作成データセットの増加に伴いなるべく使いまわしができるものにする\n-- WITH句内のLAG関数について、ラグ期間を変えれば使い回せるよう記述\nDROP TABLE IF EXISTS series_data_1 ;\nCREATE TABLE series_data_1 AS (\n WITH lag_amount AS (\n SELECT\n sales_ym,\n sum_amount,\n LAG(rn, 0) OVER (ORDER BY rn) AS rn\n FROM ts_amount\n )\n SELECT \n sales_ym,\n sum_amount, \n CASE WHEN rn <= 12 THEN 0 WHEN 12 < rn THEN 1 END as test_flg\n FROM lag_amount \n WHERE rn BETWEEN 1 AND 18);\n\n\nDROP TABLE IF EXISTS series_data_2 ;\nCREATE TABLE series_data_2 AS (\n WITH lag_amount AS (\n SELECT \n sales_ym, \n sum_amount, \n LAG(rn, 6) OVER (ORDER BY rn) AS rn\n FROM ts_amount\n )\n SELECT\n sales_ym, \n sum_amount, \n CASE WHEN rn <= 12 THEN 0 WHEN 12 < rn THEN 1 END as test_flg\n FROM lag_amount\n WHERE rn BETWEEN 1 AND 18);\n\nDROP TABLE IF EXISTS series_data_3 ;\nCREATE TABLE series_data_3 AS (\n WITH lag_amount AS (\n SELECT\n sales_ym,\n sum_amount,\n LAG(rn, 12) OVER (ORDER BY rn) AS rn\n FROM ts_amount\n )\n SELECT \n sales_ym, \n sum_amount, \n CASE WHEN rn <= 12 THEN 0 WHEN 12 < rn THEN 1 END as test_flg\n FROM lag_amount\n WHERE rn BETWEEN 1 AND 18);\n\n-- series_data_2とseries_data_3の表示は割愛\nSELECT * FROM series_data_1;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 190, + "instruction": "SQLを用いて顧客データ（customer）の各顧客に対し、売上実績がある顧客数と売上実績がない顧客数が1:1となるようにアンダーサンプリングで抽出せよ。", + "input": "", + "output": "SELECT SETSEED(0.1); \n\nCREATE TEMP TABLE IF NOT EXISTS down_sampling AS (\n WITH pre_table_1 AS(\n SELECT\n c.*\n ,COALESCE(r.sum_amount,0) AS sum_amount\n FROM\n customer c\n LEFT JOIN (\n SELECT\n customer_id,\n SUM(amount) AS sum_amount\n FROM\n receipt\n GROUP BY\n customer_id\n ) r \n ON\n c.customer_id=r.customer_id\n )\n ,pre_table_2 AS(\n SELECT\n *\n ,CASE WHEN sum_amount > 0 THEN 1 ELSE 0 END AS is_buy_flag\n ,CASE WHEN sum_amount = 0 THEN 1 ELSE 0 END AS is_not_buy_flag\n FROM\n pre_table_1\n )\n ,pre_table_3 AS(\n SELECT\n *\n ,ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY is_buy_flag ORDER BY RANDOM())\n FROM\n pre_table_2\n CROSS JOIN\n (SELECT SUM(is_buy_flag) AS buying FROM pre_table_2) AS t1\n CROSS JOIN\n (SELECT SUM(is_not_buy_flag) AS not_buying FROM pre_table_2) AS t2\n )\n SELECT\n *\n FROM\n pre_table_3\n WHERE\n row_number <= buying\n AND row_number <= not_buying\n);\n\nSELECT is_buy_flag, COUNT(1) FROM down_sampling GROUP BY is_buy_flag;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 191, + "instruction": "SQLを用いて顧客データ（customer）の性別について、第三正規形へと正規化せよ。", + "input": "", + "output": "DROP TABLE IF EXISTS customer_std;\nCREATE TABLE customer_std AS (\n SELECT\n customer_id,\n customer_name,\n gender_cd,\n birth_day,\n age,\n postal_cd,\n application_store_cd,\n application_date,\n status_cd\n FROM\n customer\n);\n\nDROP TABLE IF EXISTS gender_std;\nCREATE TABLE gender_std AS (\n SELECT distinct\n gender_cd, gender\n FROM\n customer\n);\n\n-- データの内容確認\nSELECT * FROM customer_std LIMIT 3;\n\n-- データの内容確認\nSELECT * FROM gender_std LIMIT 3;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 192, + "instruction": "SQLを用いて商品データ（product）では各カテゴリのコード値だけを保有し、カテゴリ名は保有していない。カテゴリデータ（category）と組み合わせて非正規化し、カテゴリ名を保有した新たな商品データを作成せよ。", + "input": "", + "output": "DROP TABLE IF EXISTS product_full;\nCREATE TABLE product_full AS (\n SELECT\n p.product_cd,\n p.category_major_cd,\n c.category_major_name,\n p.category_medium_cd,\n c.category_medium_name,\n p.category_small_cd,\n c.category_small_name,\n p.unit_price,\n p.unit_cost\n FROM\n product p\n JOIN\n category c\n USING(category_small_cd)\n);\n\n-- データの内容確認\nSELECT * FROM product_full LIMIT 3;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 193, + "instruction": "SQLを用いて、product_fullテーブルを以下の仕様でファイル出力せよ。\n\nファイル形式：csv\nヘッダ有無：有り\n文字エンコーディング：UTF-8\nファイル出力先：./data", + "input": "", + "output": "COPY product_full TO '/tmp/data/S_product_full_UTF-8_header.csv' \nWITH CSV HEADER ENCODING 'UTF-8';", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 194, + "instruction": "SQLを用いて、product_fullテーブルを以下の仕様でファイル出力せよ。\n\nファイル形式：csv\nヘッダ有無：有り\n文字エンコーディング：CP932\nファイル出力先：./data", + "input": "", + "output": "COPY product_full TO '/tmp/data/S_product_full_SJIS_header.csv' \nWITH CSV HEADER ENCODING 'SJIS';", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 195, + "instruction": "SQLを用いて、product_fullテーブルを以下の仕様でファイル出力せよ。\n\nファイル形式：csv\nヘッダ有��：無し\n文字エンコーディング：UTF-8\nファイル出力先：./data", + "input": "", + "output": "COPY product_full TO '/tmp/data/S_product_full_UTF-8_noh.csv' \nWITH CSV ENCODING 'UTF-8';", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 196, + "instruction": "SQLを用いて、以下の仕様のproduct_fullテーブルを読み込み、データを3件を表示させて正しく取り込まれていることを確認せよ。\n\nファイル形式：csv\nヘッダ有無：有り\n文字エンコーディング：UTF-8\nファイル出力先：./data", + "input": "", + "output": "COPY product_full FROM '/tmp/data/S_product_full_UTF-8_header.csv' \nWITH CSV HEADER ENCODING 'UTF-8';\n\nSELECT * FROM product_full LIMIT 3;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 197, + "instruction": "SQLを用いて、以下の仕様のproduct_fullテーブルを読み込み、データを3件を表示させて正しく取り込まれていることを確認せよ。\n\nファイル形式：csv\nヘッダ有無：無し\n文字エンコーディング：UTF-8\nファイル出力先：./data", + "input": "", + "output": "COPY product_full FROM '/tmp/data/S_product_full_UTF-8_noh.csv' \nWITH CSV ENCODING 'UTF-8';\n\nSELECT * FROM product_full LIMIT 3;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 198, + "instruction": "SQLを用いて作成したカテゴリ名付き商品データを以下の仕様でファイル出力せよ。\n\nファイル形式：tsv\nヘッダ有無：有り\n文字エンコーディング：UTF-8\n出力先：./data", + "input": "", + "output": "COPY product_full TO '/tmp/data/S_product_full_UTF-8_header.tsv' \nWITH CSV HEADER DELIMITER E'\\t' ENCODING 'UTF-8';", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 199, + "instruction": "SQLを用いて、以下の仕様のproduct_fullテーブルを読み込み、データを3件を表示させて正しく取り込まれていることを確認せよ。\n\nファイル形式：tsv\nヘッダ有無：有り\n文字エンコーディング：UTF-8", + "input": "", + "output": "COPY product_full FROM '/tmp/data/S_product_full_UTF-8_header.tsv' \nWITH CSV HEADER DELIMITER E'\\t' ENCODING 'UTF-8';\n\nSELECT * FROM product_full LIMIT 3;", + "source": "code_generation", + "task": "datascience_100_knocks_sql", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 200, + "instruction": "pythonを用いて、画像を読み込み、RGBをBGRの順に入れ替えよ。", + "input": "", + "output": "import cv2\n\n# function: BGR -> RGB\ndef BGR2RGB(img):\n b = img[:, :, 0].copy()\n g = img[:, :, 1].copy()\n r = img[:, :, 2].copy()\n\n # RGB > BGR\n img[:, :, 0] = r\n img[:, :, 1] = g\n img[:, :, 2] = b\n\n return img\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"sample.jpg\")\n\n# BGR -> RGB\nimg = BGR2RGB(img)\n\n# Save result\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", img)\ncv2.imshow(\"result\", img)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.destroyAllWindows()", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 201, + "instruction": "pythonを用いて、画像をグレースケールにせよ。 グレースケールとは、画像の輝度表現方法の一種であり下式で計算される。\n\nY = 0.2126 R + 0.7152 G + 0.0722 B", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\n\n# Gray scale\ndef BGR2GRAY(img):\n\tb = img[:, :, 0].copy()\n\tg = img[:, :, 1].copy()\n\tr = img[:, :, 2].copy()\n\n\t# Gray scale\n\tout = 0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b\n\tout = out.astype(np.uint8)\n\n\treturn out\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"sample.jpg\").astype(np.float)\n\n# Grayscale\nout = BGR2GRAY(img)\n\n# Save result\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.destroyAllWindows()", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 202, + "instruction": "pythonを用いて、画像を二値化せよ。 二値化とは、画像を黒と白の二値で表現する方法である。 ここでは、グレースケールにおいて閾値を128に設定し、下式で二値化する。\n\ny = { 0 (if y < 128)\n 255 (else) ", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\n\n# Gray scale\ndef BGR2GRAY(img):\n\tb = img[:, :, 0].copy()\n\tg = img[:, :, 1].copy()\n\tr = img[:, :, 2].copy()\n\n\t# Gray scale\n\tout = 0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b\n\tout = out.astype(np.uint8)\n\n\treturn out\n\n# binalization\ndef binarization(img, th=128):\n\timg[img < th] = 0\n\timg[img >= th] = 255\n\treturn img\n\t\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"sample.jpg\").astype(np.float32)\n\n# Grayscale\nout = BGR2GRAY(img)\n\n# Binarization\nout = binarization(out)\n\n# Save result\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.destroyAllWindows()", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 203, + "instruction": "pythonを用いて、大津の二値化を実装せよ。\n大津の二値化とは判別分析法と呼ばれ、二値化における分離の閾値を自動決定する手法である。\nこれは**クラス内分散**と**クラス間分散**の比から計算される。\n\n\n- 閾値t未満をクラス0, t以上をクラス1とする。\n- w0, w1 ... 閾値tにより分離された各クラスの画素数の割合 (w0 + w1 = 1を満たす)\n- S0^2, S1^2 ... 各クラスの画素値の分散\n- M0, M1 ... 各クラスの画素値の平均値\n\nとすると、\n\nクラス内分散 Sw^2 = w0 * S0^2 + w1 * S1^2\nクラス間分散 Sb^2 = w0 * (M0 - Mt)^2 + w1 * (M1 - Mt)^2 = w0 * w1 * (M0 - M1) ^2\n画像全体の画素の分散 St^2 = Sw^2 + Sb^2 = (const)\n以上より、分離度は次式で定義される。\n分離度 X = Sb^2 / Sw^2 = Sb^2 / (St^2 - Sb^2)\n\nとなり、\n\nargmax_{t} X = argmax_{t} Sb^2\n\nとなる。すなわち、Sb^2 = w0 * w1 * (M0 - M1) ^2 が最大となる、閾値tを二値化の閾値とすれば良い。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\n\n\n# Gray scale\ndef BGR2GRAY(img):\n\tb = img[:, :, 0].copy()\n\tg = img[:, :, 1].copy()\n\tr = img[:, :, 2].copy()\n\n\t# Gray scale\n\tout = 0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b\n\tout = out.astype(np.uint8)\n\n\treturn out\n\n# Otsu Binalization\ndef otsu_binarization(img, th=128):\n\timax_sigma = 0\n\tmax_t = 0\n\n\t# determine threshold\n\tfor _t in range(1, 255):\n\t\tv0 = out[np.where(out < _t)]\n\t\tm0 = np.mean(v0) if len(v0) > 0 else 0.\n\t\tw0 = len(v0) / (H * W)\n\t\tv1 = out[np.where(out >= _t)]\n\t\tm1 = np.mean(v1) if len(v1) > 0 else 0.\n\t\tw1 = len(v1) / (H * W)\n\t\tsigma = w0 * w1 * ((m0 - m1) ** 2)\n\t\tif sigma > max_sigma:\n\t\t\tmax_sigma = sigma\n\t\t\tmax_t = _t\n\n\t# Binarization\n\tprint(\"threshold >>\", max_t)\n\tth = max_t\n\tout[out < th] = 0\n\tout[out >= th] = 255\n\n\treturn out\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float32)\n\n\n# Grayscale\nout = BGR2GRAY(img)\n\n# Otsu's binarization\nout = otsu_binalization(out)\n\n# Save result\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.destroyAllWindows()", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 204, + "instruction": "pythonを用いて、HSV変換を実装して、色相Hを反転せよ。\n\nHSV変換とは、Hue(色相)、Saturation(彩度)、Value(明度) で色を表現する手法である。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\n\n\n# BGR -> HSV\ndef BGR2HSV(_img):\n\timg = _img.copy() / 255.\n\n\thsv = np.zeros_like(img, dtype=np.float32)\n\n\t# get max and min\n\tmax_v = np.max(img, axis=2).copy()\n\tmin_v = np.min(img, axis=2).copy()\n\tmin_arg = np.argmin(img, axis=2)\n\n\t# H\n\thsv[..., 0][np.where(max_v == min_v)]= 0\n\t## if min == B\n\tind = np.where(min_arg == 0)\n\thsv[..., 0][ind] = 60 * (img[..., 1][ind] - img[..., 2][ind]) / (max_v[ind] - min_v[ind]) + 60\n\t## if min == R\n\tind = np.where(min_arg == 2)\n\thsv[..., 0][ind] = 60 * (img[..., 0][ind] - img[..., 1][ind]) / (max_v[ind] - min_v[ind]) + 180\n\t## if min == G\n\tind = np.where(min_arg == 1)\n\thsv[..., 0][ind] = 60 * (img[..., 2][ind] - img[..., 0][ind]) / (max_v[ind] - min_v[ind]) + 300\n\t\t\n\t# S\n\thsv[..., 1] = max_v.copy() - min_v.copy()\n\n\t# V\n\thsv[..., 2] = max_v.copy()\n\t\n\treturn hsv\n\n\ndef HSV2BGR(_img, hsv):\n\timg = _img.copy() / 255.\n\n\t# get max and min\n\tmax_v = np.max(img, axis=2).copy()\n\tmin_v = np.min(img, axis=2).copy()\n\n\tout = np.zeros_like(img)\n\n\tH = hsv[..., 0]\n\tS = hsv[..., 1]\n\tV = hsv[..., 2]\n\n\tC = S\n\tH_ = H / 60.\n\tX = C * (1 - np.abs( H_ % 2 - 1))\n\tZ = np.zeros_like(H)\n\n\tvals = [[Z,X,C], [Z,C,X], [X,C,Z], [C,X,Z], [C,Z,X], [X,Z,C]]\n\n\tfor i in range(6):\n\t\tind = np.where((i <= H_) & (H_ < (i+1)))\n\t\tout[..., 0][ind] = (V - C)[ind] + vals[i][0][ind]\n\t\tout[..., 1][ind] = (V - C)[ind] + vals[i][1][ind]\n\t\tout[..., 2][ind] = (V - C)[ind] + vals[i][2][ind]\n\n\tout[np.where(max_v == min_v)] = 0\n\tout = np.clip(out, 0, 1)\n\tout = (out * 255).astype(np.uint8)\n\n\treturn out\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float32)\n\n# RGB > HSV\nhsv = BGR2HSV(img)\n\n# Transpose Hue\nhsv[..., 0] = (hsv[..., 0] + 180) % 360\n\n# HSV > RGB\nout = HSV2BGR(img, hsv)\n\n# Save result\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.destroyAllWindows()\n\tout = np.clip(out, 0, 1)\n\tout = (out * 255).astype(np.uint8)\n\n\treturn out\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float32)\n\n# RGB > HSV\nhsv = BGR2HSV(img)\n\n# Transpose Hue\nhsv[..., 0] = (hsv[..., 0] + 180) % 360\n\n# HSV > RGB\nout = HSV2BGR(img, hsv)\n\n# Save result\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.destroyAllWindows()", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 205, + "instruction": "pythonを用いて、画像の値を256^3から4^3、すなわちR,G,B in {32, 96, 160, 224}の各4値に減色せよ。これは量子化操作である。各値に関して、以下の様に定義する。\n\nval = { 32 ( 0 <= val < 64)\n 96 ( 64 <= val < 128)\n 160 (128 <= val < 192)\n 224 (192 <= val < 256)", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\n\n\n# Dicrease color\ndef dicrease_color(img):\n\tout = img.copy()\n\n\tout = out // 64 * 64 + 32\n\n\treturn out\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\")\n\n# Dicrease color\nout = dicrease_color(img)\n\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.destroyAllWindows()", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 206, + "instruction": "ここでは画像をグリッド分割(ある固定長の領域に分ける)し、かく領域内(セル)の平均値でその領域内の値を埋める。このようにグリッド分割し、その領域内の代表値を求める操作はPooling(プーリング)と呼ばれる。これらプーリング操作はCNN(Convolutional Neural Network) において重要な役割を持つ。\n\nこれは次式で定義される。\n\nv = 1/|R| * Sum_{i in R} v_i\n\nここではpythonを用いて、128x128のimori.jpgを8x8にグリッド分割し、平均プーリングせよ。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\n\n\n# average pooling\ndef average_pooling(img, G=8):\n out = img.copy()\n\n H, W, C = img.shape\n Nh = int(H / G)\n Nw = int(W / G)\n\n for y in range(Nh):\n for x in range(Nw):\n for c in range(C):\n out[G*y:G*(y+1), G*x:G*(x+1), c] = np.mean(out[G*y:G*(y+1), G*x:G*(x+1), c]).astype(np.int)\n \n return out\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\")\n\n# Average Pooling\nout = average_pooling(img)\n\n# Save result\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.destroyAllWindows()", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 207, + "instruction": "pythonを用いて、128x128のimori.jpgを8x8にグリッド分割し、最大値でプーリングせよ。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\n\n# max pooling\ndef max_pooling(img, G=8):\n # Max Pooling\n out = img.copy()\n\n H, W, C = img.shape\n Nh = int(H / G)\n Nw = int(W / G)\n\n for y in range(Nh):\n for x in range(Nw):\n for c in range(C):\n out[G*y:G*(y+1), G*x:G*(x+1), c] = np.max(out[G*y:G*(y+1), G*x:G*(x+1), c])\n\n return out\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\")\n\n# Max pooling\nout = max_pooling(img)\n\n# Save result\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.destroyAllWindows()", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 208, + "instruction": "pythonを用いて、ガウシアンフィルタ(3x3、標準偏差1.3)を実装し、imori_noise.jpgのノイズを除去せよ。\n\nガウシアンフィルタとは画像の平滑化（滑らかにする）を行うフィルタの一種であり、ノイズ除去にも使われる。\n\nノイズ除去には他にも、メディアンフィルタ、平滑化フィルタ、LoGフィルタなどがある。\n\nガウシアンフィルタは注目画素の周辺画素を、ガウス分布による重み付けで平滑化し、次式で定義される。このような重みはカーネルやフィルタと呼ばれる。\n\nただし、画像の端はこのままではフィルタリングできないため、画素が足りない部分は0で埋める。これを0パディングと呼ぶ。かつ、重みは正規化する。(sum g = 1)\n\n重みはガウス分布から次式になる。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\n\n\n# Gaussian filter\ndef gaussian_filter(img, K_size=3, sigma=1.3):\n\tif len(img.shape) == 3:\n\t\tH, W, C = img.shape\n\telse:\n\t\timg = np.expand_dims(img, axis=-1)\n\t\tH, W, C = img.shape\n\n\t\t\n\t## Zero padding\n\tpad = K_size // 2\n\tout = np.zeros((H + pad * 2, W + pad * 2, C), dtype=np.float)\n\tout[pad: pad + H, pad: pad + W] = img.copy().astype(np.float)\n\n\t## prepare Kernel\n\tK = np.zeros((K_size, K_size), dtype=np.float)\n\tfor x in range(-pad, -pad + K_size):\n\t\tfor y in range(-pad, -pad + K_size):\n\t\t\tK[y + pad, x + pad] = np.exp( -(x ** 2 + y ** 2) / (2 * (sigma ** 2)))\n\tK /= (2 * np.pi * sigma * sigma)\n\tK /= K.sum()\n\n\ttmp = out.copy()\n\n\t# filtering\n\tfor y in range(H):\n\t\tfor x in range(W):\n\t\t\tfor c in range(C):\n\t\t\t\tout[pad + y, pad + x, c] = np.sum(K * tmp[y: y + K_size, x: x + K_size, c])\n\n\tout = np.clip(out, 0, 255)\n\tout = out[pad: pad + H, pad: pad + W].astype(np.uint8)\n\n\treturn out\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori_noise.jpg\")\n\n\n# Gaussian Filter\nout = gaussian_filter(img, K_size=3, sigma=1.3)\n\n\n# Save result\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.destroyAllWindows()", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 209, + "instruction": "メディアンフィルタ(3x3)を実装し、imori_noise.jpgのノイズを除去せよ。\n\nメディアンフィルタとは画像の平滑化を行うフィルタの一種である。\n\nこれは注目画素の3x3の領域内の、メディアン値(中央値)を出力するフィルタである。\npythonを用いてこれをゼロパディングせよ。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\n\n\n# Median filter\ndef median_filter(img, K_size=3):\n H, W, C = img.shape\n\n ## Zero padding\n pad = K_size // 2\n out = np.zeros((H + pad*2, W + pad*2, C), dtype=np.float)\n out[pad:pad+H, pad:pad+W] = img.copy().astype(np.float)\n\n tmp = out.copy()\n\n # filtering\n for y in range(H):\n for x in range(W):\n for c in range(C):\n out[pad+y, pad+x, c] = np.median(tmp[y:y+K_size, x:x+K_size, c])\n\n out = out[pad:pad+H, pad:pad+W].astype(np.uint8)\n\n return out\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori_noise.jpg\")\n\n\n# Median Filter\nout = median_filter(img, K_size=3)\n\n\n# Save result\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.destroyAllWindows()", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 210, + "instruction": "pythonを用いて、平滑化フィルタ(3x3)を実装せよ。\n\n平滑化フィルタはフィルタ内の画素の平均値を出力するフィルタである。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\n\n# mean filter\ndef mean_filter(img, K_size=3):\n H, W, C = img.shape\n\n # zero padding\n pad = K_size // 2\n out = np.zeros((H + pad * 2, W + pad * 2, C), dtype=np.float)\n out[pad: pad + H, pad: pad + W] = img.copy().astype(np.float)\n tmp = out.copy()\n\n # filtering\n for y in range(H):\n for x in range(W):\n for c in range(C):\n out[pad + y, pad + x, c] = np.mean(tmp[y: y + K_size, x: x + K_size, c])\n\n out = out[pad: pad + H, pad: pad + W].astype(np.uint8)\n\n return out\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\")\n\n# Mean Filter\nout = mean_filter(img, K_size=3)\n\n# Save result\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.destroyAllWindows()", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 211, + "instruction": "pythonを用いて、モーションフィルタ(3x3)を実装せよ。\n\nモーションフィルタとは対角方向の平均値を取るフィルタであり、次式で定義される。\n\n 1/3 0 0\n[ 0 1/3 0 ]\n 0 0 1/3", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\n\n# motion filter\ndef motion_filter(img, K_size=3):\n H, W, C = img.shape\n\n # Kernel\n K = np.diag( [1] * K_size ).astype(np.float)\n K /= K_size\n\n # zero padding\n pad = K_size // 2\n out = np.zeros((H + pad * 2, W + pad * 2, C), dtype=np.float)\n out[pad: pad + H, pad: pad + W] = img.copy().astype(np.float)\n tmp = out.copy()\n\n # filtering\n for y in range(H):\n for x in range(W):\n for c in range(C):\n out[pad + y, pad + x, c] = np.sum(K * tmp[y: y + K_size, x: x + K_size, c])\n\n out = out[pad: pad + H, pad: pad + W].astype(np.uint8)\n\n return out\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\")\n\n# motion filtering\nout = motion_filter(img, K_size=3)\n\n# Save result\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.destroyAllWindows()", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 212, + "instruction": "pythonを用いて、MAX-MINフィルタ(3x3)を実装せよ。\n\nMAX-MINフィルタとはフィルタ内の画��の最大値と最小値の差を出力するフィルタであり、エッジ検出のフィルタの一つである。エッジ検出とは画像内の線を検出るすることであり、このような画像内の情報を抜き出す操作を特徴抽出と呼ぶ。エッジ検出では多くの場合、グレースケール画像に対してフィルタリングを行う。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\n\n# Gray scale\ndef BGR2GRAY(img):\n\tb = img[:, :, 0].copy()\n\tg = img[:, :, 1].copy()\n\tr = img[:, :, 2].copy()\n\n\t# Gray scale\n\tout = 0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b\n\tout = out.astype(np.uint8)\n\n\treturn out\n\n# max-min filter\ndef max_min_filter(img, K_size=3):\n\tH, W, C = img.shape\n\n\t## Zero padding\n\tpad = K_size // 2\n\tout = np.zeros((H + pad * 2, W + pad * 2), dtype=np.float)\n\tout[pad: pad + H, pad: pad + W] = gray.copy().astype(np.float)\n\ttmp = out.copy()\n\n\t# filtering\n\tfor y in range(H):\n\t\tfor x in range(W):\n\t\t\tout[pad + y, pad + x] = np.max(tmp[y: y + K_size, x: x + K_size]) - np.min(tmp[y: y + K_size, x: x + K_size])\n\n\tout = out[pad: pad + H, pad: pad + W].astype(np.uint8)\n\n\treturn out\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float)\n\n# grayscale\ngray = BGR2GRAY(img)\n\n# Max-Min filtering\nout = max_min_filter(gray, K_size=3)\n\n# Save result\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.destroyAllWindows()", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 213, + "instruction": "pythonを用いて、微分フィルタ(3x3)を実装せよ。\n\n微分フィルタは輝度の急激な変化が起こっている部分のエッジを取り出すフィルタであり、隣り合う画素同士の差を取る。\n\n\n (a)縦方向 (b)横方向\n 0 -1 0 0 0 0\nK = [ 0 1 0 ] K = [ -1 1 0 ]\n 0 0 0 0 0 0\n", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\n\n# Gray scale\ndef BGR2GRAY(img):\n\tb = img[:, :, 0].copy()\n\tg = img[:, :, 1].copy()\n\tr = img[:, :, 2].copy()\n\n\t# Gray scale\n\tout = 0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b\n\tout = out.astype(np.uint8)\n\n\treturn out\n\n# different filter\ndef different_filter(img, K_size=3):\n\tH, W, C = img.shape\n\n\t# Zero padding\n\tpad = K_size // 2\n\tout = np.zeros((H + pad * 2, W + pad * 2), dtype=np.float)\n\tout[pad: pad + H, pad: pad + W] = gray.copy().astype(np.float)\n\ttmp = out.copy()\n\n\tout_v = out.copy()\n\tout_h = out.copy()\n\n\t# vertical kernel\n\tKv = [[0., -1., 0.],[0., 1., 0.],[0., 0., 0.]]\n\t# horizontal kernel\n\tKh = [[0., 0., 0.],[-1., 1., 0.], [0., 0., 0.]]\n\n\t# filtering\n\tfor y in range(H):\n\t\tfor x in range(W):\n\t\t\tout_v[pad + y, pad + x] = np.sum(Kv * (tmp[y: y + K_size, x: x + K_size]))\n\t\t\tout_h[pad + y, pad + x] = np.sum(Kh * (tmp[y: y + K_size, x: x + K_size]))\n\n\tout_v = np.clip(out_v, 0, 255)\n\tout_h = np.clip(out_h, 0, 255)\n\n\tout_v = out_v[pad: pad + H, pad: pad + W].astype(np.uint8)\n\tout_h = out_h[pad: pad + H, pad: pad + W].astype(np.uint8)\n\n\treturn out_v, out_h\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float)\n\n# grayscale\ngray = BGR2GRAY(img)\n\n# different filtering\nout_v, out_h = different_filter(gray, K_size=3)\n\n\n\n# Save result\ncv2.imwrite(\"out_v.jpg\", out_v)\ncv2.imshow(\"result\", out_v)\ncv2.waitKey(0)\n\ncv2.imwrite(\"out_h.jpg\", out_h)\ncv2.imshow(\"result\", out_h)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.destroyAllWindows()", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 214, + "instruction": "pythonを用いて、Sobelフィルタ(3x3)を実装せよ。\n\nソーベルフィルタ(Sobelフィルタ)は特定方向（縦や横）のエッジのみを抽出するフィルタであり、次式でそれぞれ定義される。\n\n\n (a)縦方向 (b)横方向\n 1 2 1 1 0 -1\nK = [ 0 0 0 ] K = [ 2 0 -2 ]\n -1 -2 -1 1 0 -1\n", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\n\n# Gray scale\ndef BGR2GRAY(img):\n\tb = img[:, :, 0].copy()\n\tg = img[:, :, 1].copy()\n\tr = img[:, :, 2].copy()\n\n\t# Gray scale\n\tout = 0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b\n\tout = out.astype(np.uint8)\n\n\treturn out\n\n\n# sobel filter\ndef sobel_filter(img, K_size=3):\n\tif len(img.shape) == 3:\n\t\tH, W, C = img.shape\n\telse:\n\t\timg = np.expand_dims(img, axis=-1)\n\t\tH, W, C = img.shape\n\n\t# Zero padding\n\tpad = K_size // 2\n\tout = np.zeros((H + pad * 2, W + pad * 2), dtype=np.float)\n\tout[pad: pad + H, pad: pad + W] = gray.copy().astype(np.float)\n\ttmp = out.copy()\n\n\tout_v = out.copy()\n\tout_h = out.copy()\n\n\t## Sobel vertical\n\tKv = [[1., 2., 1.],[0., 0., 0.], [-1., -2., -1.]]\n\t## Sobel horizontal\n\tKh = [[1., 0., -1.],[2., 0., -2.],[1., 0., -1.]]\n\n\t# filtering\n\tfor y in range(H):\n\t\tfor x in range(W):\n\t\t\tout_v[pad + y, pad + x] = np.sum(Kv * (tmp[y: y + K_size, x: x + K_size]))\n\t\t\tout_h[pad + y, pad + x] = np.sum(Kh * (tmp[y: y + K_size, x: x + K_size]))\n\n\tout_v = np.clip(out_v, 0, 255)\n\tout_h = np.clip(out_h, 0, 255)\n\n\tout_v = out_v[pad: pad + H, pad: pad + W].astype(np.uint8)\n\tout_h = out_h[pad: pad + H, pad: pad + W].astype(np.uint8)\n\n\treturn out_v, out_h\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float)\n\n# grayscale\ngray = BGR2GRAY(img)\n\n# sobel filtering\nout_v, out_h = sobel_filter(gray, K_size=3)\n\n# Save result\ncv2.imwrite(\"out_v.jpg\", out_v)\ncv2.imshow(\"result\", out_v)\ncv2.waitKey(0)\n\ncv2.imwrite(\"out_h.jpg\", out_h)\ncv2.imshow(\"result\", out_h)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.destroyAllWindows()", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 215, + "instruction": "pythonを用いて、Prewittフィルタ(3x3)を実装せよ。\n\nPrewittフィルタはエッジ抽出フィルタの一種であり、次式で定義される。\n\n\n (a)縦方向 (b)横方向\n -1 -1 -1 -1 0 1\nK = [ 0 0 0 ] K = [ -1 0 1 ]\n 1 1 1 -1 0 1\n", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\n\n\n# Gray scale\ndef BGR2GRAY(img):\n\tb = img[:, :, 0].copy()\n\tg = img[:, :, 1].copy()\n\tr = img[:, :, 2].copy()\n\n\t# Gray scale\n\tout = 0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b\n\tout = out.astype(np.uint8)\n\n\treturn out\n\n\n# prewitt filter\ndef prewitt_filter(img, K_size=3):\n\tH, W, C = img.shape\n\n\t# Zero padding\n\tpad = K_size // 2\n\tout = np.zeros((H + pad * 2, W + pad * 2), dtype=np.float)\n\tout[pad: pad + H, pad: pad + W] = gray.copy().astype(np.float)\n\ttmp = out.copy()\n\n\tout_v = out.copy()\n\tout_h = out.copy()\n\n\t## prewitt vertical kernel\n\tKv = [[-1., -1., -1.],[0., 0., 0.], [1., 1., 1.]]\n\t## prewitt horizontal kernel\n\tKh = [[-1., 0., 1.],[-1., 0., 1.],[-1., 0., 1.]]\n\n\t# filtering\n\tfor y in range(H):\n\t\tfor x in range(W):\n\t\t\tout_v[pad + y, pad + x] = np.sum(Kv * (tmp[y: y + K_size, x: x + K_size]))\n\t\t\tout_h[pad + y, pad + x] = np.sum(Kh * (tmp[y: y + K_size, x: x + K_size]))\n\n\n\tout_v = np.clip(out_v, 0, 255)\n\tout_h = np.clip(out_h, 0, 255)\n\n\tout_v = out_v[pad: pad + H, pad: pad + W].astype(np.uint8)\n\tout_h = out_h[pad: pad + H, pad: pad + W].astype(np.uint8)\n\n\treturn out_v, out_h\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float)\n\n# grayscale\ngray = BGR2GRAY(img)\n\n# prewitt filtering\nout_v, out_h = prewitt_filter(gray, K_size=3)\n\n\n# Save result\ncv2.imwrite(\"out_v.jpg\", out_v)\ncv2.imshow(\"result\", out_v)\ncv2.waitKey(0)\n\ncv2.imwrite(\"out_h.jpg\", out_h)\ncv2.imshow(\"result\", out_h)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.destroyAllWindows()", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 216, + "instruction": "pythonを用いて、Laplacianフィルタを実装せよ。\n\nLaplacian（ラプラシアン）フィルタとは輝度の二次微分をとることでエッジ検出を行うフィルタである。\n\nデジタル画像は離散データであるので、x方向・y方向の一次微分は、それぞれ次式で表される。\n\n\nIx(x,y) = (I(x+1, y) - I(x,y)) / ((x+1)-x) = I(x+1, y) - I(x,y)\nIy(x,y) = (I(x, y+1) - I(x,y)) / ((y+1)-y) = I(x, y+1) - I(x,y)\n\n\nさらに二次微分は、次式で表される。\n\n\nIxx(x,y) = (Ix(x,y) - Ix(x-1,y)) / ((x+1)-x) = Ix(x,y) - Ix(x-1,y)\n = (I(x+1, y) - I(x,y)) - (I(x, y) - I(x-1,y))\n = I(x+1,y) - 2 * I(x,y) + I(x-1,y)\nIyy(x,y) = ... = I(x,y+1) - 2 * I(x,y) + I(x,y-1)\n\n\nこれらより、ラプラシアン は次式で定義される。\n\n\nD^2 I(x,y) = Ixx(x,y) + Iyy(x,y)\n = I(x-1,y) + I(x,y-1) - 4 * I(x,y) + I(x+1,y) + I(x,y+1)\n\n\nこれをカーネル化すると、次のようになる。\n\n\n 0 1 0\nK = [ 1 -4 1 ]\n 0 1 0\n", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\n\n\n# Gray scale\ndef BGR2GRAY(img):\n\tb = img[:, :, 0].copy()\n\tg = img[:, :, 1].copy()\n\tr = img[:, :, 2].copy()\n\n\t# Gray scale\n\tout = 0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b\n\tout = out.astype(np.uint8)\n\n\treturn out\n\n# laplacian filter\ndef laplacian_filter(img, K_size=3):\n\tH, W, C = img.shape\n\n\t# zero padding\n\tpad = K_size // 2\n\tout = np.zeros((H + pad * 2, W + pad * 2), dtype=np.float)\n\tout[pad: pad + H, pad: pad + W] = gray.copy().astype(np.float)\n\ttmp = out.copy()\n\n\t# laplacian kernle\n\tK = [[0., 1., 0.],[1., -4., 1.], [0., 1., 0.]]\n\n\t# filtering\n\tfor y in range(H):\n\t\tfor x in range(W):\n\t\t\tout[pad + y, pad + x] = np.sum(K * (tmp[y: y + K_size, x: x + K_size]))\n\n\tout = np.clip(out, 0, 255)\n\tout = out[pad: pad + H, pad: pad + W].astype(np.uint8)\n\n\treturn out\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float)\n\n# grayscale\ngray = BGR2GRAY(img)\n\n# prewitt filtering\nout = laplacian_filter(gray, K_size=3)\n\n\n# Save result\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.destroyAllWindows()", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 217, + "instruction": "pythonを用いて、Embossフィルタを実装せよ。\n\nEmbossフィルタとは輪郭部分を浮き出しにするフィルタで、次式で定義される。\n\n\n -2 -1 0\nK = [ -1 1 1 ]\n 0 1 2\n", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\n\n# Gray scale\ndef BGR2GRAY(img):\n\tb = img[:, :, 0].copy()\n\tg = img[:, :, 1].copy()\n\tr = img[:, :, 2].copy()\n\n\t# Gray scale\n\tout = 0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b\n\tout = out.astype(np.uint8)\n\n\treturn out\n\n# emboss filter\ndef emboss_filter(img, K_size=3):\n\tH, W, C = img.shape\n\n\t# zero padding\n\tpad = K_size // 2\n\tout = np.zeros((H + pad * 2, W + pad * 2), dtype=np.float)\n\tout[pad: pad + H, pad: pad + W] = gray.copy().astype(np.float)\n\ttmp = out.copy()\n\n\t# emboss kernel\n\tK = [[-2., -1., 0.],[-1., 1., 1.], [0., 1., 2.]]\n\n\t# filtering\n\tfor y in range(H):\n\t\tfor x in range(W):\n\t\t\tout[pad + y, pad + x] = np.sum(K * (tmp[y: y + K_size, x: x + K_size]))\n\n\tout = np.clip(out, 0, 255)\n\tout = out[pad: pad + H, pad: pad + W].astype(np.uint8)\n\n\treturn out\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float)\n\n# grayscale\ngray = BGR2GRAY(img)\n\n# emboss filtering\nout = emboss_filter(gray, K_size=3)\n\n\n# Save result\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.destroyAllWindows()", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 218, + "instruction": "pythonを用いて、LoGフィルタ(sigma=3、カーネルサイズ=5)を実装し、imori_noise.jpgのエッジを検出せよ。\n\nLoGフィルタとはLaplacian of Gaussianであり、ガウシアンフィルタで画像を平滑化した後にラプラシアンフィルタで輪郭を取り出すフィルタである。\n\nLaplcianフィルタは二次微分をとるのでノイズが強調されるのを防ぐために、予めGaussianフィルタでノイズを抑える。\n\nLoGフィルタは次式で定義される。\n\n\nLoG(x,y) = (x^2 + y^2 - sigma^2) / (2 * pi * sigma^6) * exp(-(x^2+y^2) / (2*sigma^2))\n", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\n\n\n\n# Gray scale\ndef BGR2GRAY(img):\n\tb = img[:, :, 0].copy()\n\tg = img[:, :, 1].copy()\n\tr = img[:, :, 2].copy()\n\n\t# Gray scale\n\tout = 0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b\n\tout = out.astype(np.uint8)\n\n\treturn out\n\n# LoG filter\ndef LoG_filter(img, K_size=5, sigma=3):\n\tH, W, C = img.shape\n\n\t# zero padding\n\tpad = K_size // 2\n\tout = np.zeros((H + pad * 2, W + pad * 2), dtype=np.float)\n\tout[pad: pad + H, pad: pad + W] = gray.copy().astype(np.float)\n\ttmp = out.copy()\n\n\t# LoG Kernel\n\tK = np.zeros((K_size, K_size), dtype=np.float)\n\tfor x in range(-pad, -pad + K_size):\n\t\tfor y in range(-pad, -pad + K_size):\n\t\t\tK[y + pad, x + pad] = (x ** 2 + y ** 2 - sigma ** 2) * np.exp( -(x ** 2 + y ** 2) / (2 * (sigma ** 2)))\n\tK /= (2 * np.pi * (sigma ** 6))\n\tK /= K.sum()\n\n\t# filtering\n\tfor y in range(H):\n\t\tfor x in range(W):\n\t\t\tout[pad + y, pad + x] = np.sum(K * tmp[y: y + K_size, x: x + K_size])\n\n\tout = np.clip(out, 0, 255)\n\tout = out[pad: pad + H, pad: pad + W].astype(np.uint8)\n\n\treturn out\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori_noise.jpg\")\n\n# grayscale\ngray = BGR2GRAY(img)\n\n# LoG filtering\nout = LoG_filter(gray, K_size=5, sigma=3)\n\n# Save result\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.destroyAllWindows()", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 219, + "instruction": "pythonを用いて、matplotlibを用いてimori_dark.jpgのヒストグラムを表示せよ。\n\nヒストグラムとは画素の出現回数をグラフにしたものである。\nmatplotlibではhist()という関数がすでにあるので、それを利用する。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori_dark.jpg\").astype(np.float)\n\n# Display histogram\nplt.hist(img.ravel(), bins=255, rwidth=0.8, range=(0, 255))\nplt.savefig(\"out.png\")\nplt.show()", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 220, + "instruction": "pythonを用いて、ヒストグラム正規化を実装せよ。\n\nヒストグラムは偏りを持っていることが伺える。\n例えば、0に近い画素が多ければ画像は全体的に暗く、255に近い画素が多ければ画像は明るくなる。\nヒストグ���ムが局所的に偏っていることをダイナミックレンジが狭いなどと表現する。\nそのため画像を人の目に見やすくするために、ヒストグラムを正規化したり平坦化したりなどの処理が必要である。\n\nこのヒストグラム正規化は濃度階調変換(gray-scale transformation) と呼ばれ、[c,d]の画素値を持つ画像を[a,b]のレンジに変換する場合は次式で実現できる。\n今回はimori_dark.jpgを[0, 255]のレンジにそれぞれ変換する。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n# histogram normalization\ndef hist_normalization(img, a=0, b=255):\n\t# get max and min\n\tc = img.min()\n\td = img.max()\n\n\tout = img.copy()\n\n\t# normalization\n\tout = (b-a) / (d - c) * (out - c) + a\n\tout[out < a] = a\n\tout[out > b] = b\n\tout = out.astype(np.uint8)\n\t\n\treturn out\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori_dark.jpg\").astype(np.float)\nH, W, C = img.shape\n\n# histogram normalization\nout = hist_normalization(img)\n\n# Display histogram\nplt.hist(out.ravel(), bins=255, rwidth=0.8, range=(0, 255))\nplt.savefig(\"out_his.png\")\nplt.show()\n\n# Save result\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 221, + "instruction": "pythonを用いて、ヒストグラムの平均値をm0=128、標準偏差をs0=52になるように操作せよ。\n\nこれはヒストグラムのダイナミックレンジを変更するのではなく、ヒストグラムを平坦に変更する操作である。\n\n平均値m、標準偏差s、のヒストグラムを平均値m0, 標準偏差s0に変更するには、次式によって変換する。\n\n\nxout = s0 / s * (xin - m) + m0\n", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n\n# histogram manipulation\ndef hist_mani(img, m0=128, s0=52):\n\tm = np.mean(img)\n\ts = np.std(img)\n\n\tout = img.copy()\n\n\t# normalize\n\tout = s0 / s * (out - m) + m0\n\tout[out < 0] = 0\n\tout[out > 255] = 255\n\tout = out.astype(np.uint8)\n\n\treturn out\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori_dark.jpg\").astype(np.float)\n\nout = hist_mani(img)\n\n# Display histogram\nplt.hist(out.ravel(), bins=255, rwidth=0.8, range=(0, 255))\nplt.savefig(\"out_his.png\")\nplt.show()\n\n# Save result\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 222, + "instruction": "pythonを用いて、ヒストグラム平坦化を実装せよ。\n\nヒストグラム平坦化とはヒストグラムを平坦に変更する操作であり、上記の平均値や標準偏差などを必要とせず、ヒストグラム値を均衡にする操作である。\n\nこれは次式で定義される。\nただし、S ... 画素値の総数、Zmax ... 画素値の最大値、h(z) ... 濃度zの度数\n\nZ' = Zmax / S * Sum{i=0:z} h(z)\n", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n# histogram equalization\ndef hist_equal(img, z_max=255):\n\tH, W, C = img.shape\n\tS = H * W * C * 1.\n\n\tout = img.copy()\n\n\tsum_h = 0.\n\n\tfor i in range(1, 255):\n\t\tind = np.where(img == i)\n\t\tsum_h += len(img[ind])\n\t\tz_prime = z_max / S * sum_h\n\t\tout[ind] = z_prime\n\n\tout = out.astype(np.uint8)\n\n\treturn out\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float)\n\n# histogram normalization\nout = hist_equal(img)\n\n# Display histogram\nplt.hist(out.ravel(), bins=255, rwidth=0.8, range=(0, 255))\nplt.savefig(\"out_his.png\")\nplt.show()\n\n# Save result\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 223, + "instruction": "pythonを用いて、imori_gamma.jpgに対してガンマ補正(c=1, g=2.2)を実行せよ。\n\nガンマ補正とは、カメラなどの媒体の経由によって画素値が非線形的に変換された場合の補正である。ディスプレイなどで画像をそのまま表示すると画面が暗くなってしまうため、RGBの値を予め大きくすることで、ディスプレイの特性を排除した画像表示を行うことがガンマ補正の目的である。\n\n非線形変換は次式で起こるとされる。\nただしxは[0,1]に正規化されている。\nc ... 定数、g ... ガンマ特性(通常は2.2)\n\n\nx' = c * Iin ^ g\n", + "input": "", + "output": "mport cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n\n# gamma correction\ndef gamma_correction(img, c=1, g=2.2):\n\tout = img.copy()\n\tout /= 255.\n\tout = (1/c * out) ** (1/g)\n\n\tout *= 255\n\tout = out.astype(np.uint8)\n\n\treturn out\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori_gamma.jpg\").astype(np.float)\n\n# Gammma correction\nout = gamma_correction(img)\n\n# Save result\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 224, + "instruction": "pythonを用いて、最近傍補間により画像を1.5倍に拡大せよ。\n\n最近傍補間(Nearest Neighbor)は画像の拡大時に最近傍にある画素をそのまま使う手法である。\nシンプルで処理速度が速いが、画質の劣化は著しい。\n\n次式で補間される。\nI' ... 拡大後の画像、 I ... 拡大前の画像、a ... 拡大率、[ ] ... 四捨五入\n\n\nI'(x,y) = I([x/a], [y/a])\n", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n\n# Nereset Neighbor interpolation\ndef nn_interpolate(img, ax=1, ay=1):\n\tH, W, C = img.shape\n\n\taH = int(ay * H)\n\taW = int(ax * W)\n\n\ty = np.arange(aH).repeat(aW).reshape(aW, -1)\n\tx = np.tile(np.arange(aW), (aH, 1))\n\ty = np.round(y / ay).astype(np.int)\n\tx = np.round(x / ax).astype(np.int)\n\n\tout = img[y,x]\n\n\tout = out.astype(np.uint8)\n\n\treturn out\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float)\n\n# Nearest Neighbor\nout = nn_interpolate(img, ax=1.5, ay=1.5)\n\n# Save result\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 225, + "instruction": "pythonを用いて、Bi-linear補間により画像を1.5倍に拡大せよ。\n\nBi-linear補間とは周辺の４画素に距離に応じた重みをつけることで補完する手法である。\n計算量が多いだけ処理時間がかかるが、画質の劣化を抑えることができる。\n\n1. 拡大画像の座標(x', y')を拡大率aで割り、floor(x'/a, y'/a)を求める。\n2. 元画像の(x'/a, y'/a)の周囲4画素、I(x,y), I(x+1,y), I(x,y+1), I(x+1, y+1)を求める\n\nI(x,y) I(x+1,y) \n * (x'/a,y'/a)\nI(x,y+1) I(x+1,y+1)\n\n3. それぞれの画素と(x'/a, y'/a)との距離dを求め、重み付けする。 w = d / Sum d\n4. 次式によって拡大画像の画素(x',y')を求める。 \ndx = x'/a - x , dy = y'/a - y\n\nI'(x',y') = (1-dx)(1-dy)I(x,y) + dx(1-dy)I(x+1,y) + (1-dx)dyI(x,y+1) + dxdyI(x+1,y+1)\n", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n\n# Bi-Linear interpolation\ndef bl_interpolate(img, ax=1., ay=1.):\n\tH, W, C = img.shape\n\n\taH = int(ay * H)\n\taW = int(ax * W)\n\n\t# get position of resized image\n\ty = np.arange(aH).repeat(aW).reshape(aW, -1)\n\tx = np.tile(np.arange(aW), (aH, 1))\n\n\t# get position of original position\n\ty = (y / ay)\n\tx = (x / ax)\n\n\tix = np.floor(x).astype(np.int)\n\tiy = np.floor(y).astype(np.int)\n\n\tix = np.minimum(ix, W-2)\n\tiy = np.minimum(iy, H-2)\n\n\t# get distance \n\tdx = x - ix\n\tdy = y - iy\n\n\tdx = np.repeat(np.expand_dims(dx, axis=-1), 3, axis=-1)\n\tdy = np.repeat(np.expand_dims(dy, axis=-1), 3, axis=-1)\n\n\t# interpolation\n\tout = (1-dx) * (1-dy) * img[iy, ix] + dx * (1 - dy) * img[iy, ix+1] + (1 - dx) * dy * img[iy+1, ix] + dx * dy * img[iy+1, ix+1]\n\n\tout = np.clip(out, 0, 255)\n\tout = out.astype(np.uint8)\n\n\treturn out\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float)\n\n# Bilinear interpolation\nout = bl_interpolate(img, ax=1.5, ay=1.5)\n\n# Save result\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 226, + "instruction": "pythonを用いて、Bi-cubic補間により画像を1.5倍に拡大せよ。\n\nBi-cubic補間とはBi-linear補間の拡張であり、周辺の16画素から補間を行う。\n\nI(x-1,y-1) I(x,y-1) I(x+1,y-1) I(x+2,y-1)\nI(x-1,y) I(x,y) I(x+1,y) I(x+2,y)\nI(x-1,y+1) I(x,y+1) I(x+1,y+1) I(x+2,y+1)\nI(x-1,y+2) I(x,y+2) I(x+1,y+2) I(x+2,y+2)\n\nそれぞれの画素との距離は次式の様に決定される。\n\ndx1 = x'/a - (x-1) , dx2 = x'/a - x , dx3 = (x+1) - x'/a , dx4 = (x+2) - x'/a\ndy1 = y'/a - (y-1) , dy2 = y'/a - y , dy3 = (y+1) - y'/a , dy4 = (y+2) - y'/a\n\n重みは距離によって次の関数により決定される。\na は多くの場合-1をとる。だいたい図の青色のピクセルは距離|t|<=1、緑色が1<|t|<=2の重みとなる。\n\nh(t) = { (a+2)|t|^3 - (a+3)|t|^2 + 1 (when |t|<=1)\n a|t|^3 - 5a|t|^2 + 8a|t| - 4a (when 1<|t|<=2)\n 0 (when 2<|t|) \n\nこれら画素と重みを用いて、次式で拡大画像の画素が計算される。\nそれぞれの画素と重みを掛けた和を重みの和で���る。\n\nI'(x', y') = (Sum{i=-1:2}{j=-1:2} I(x+i,y+j) * wxi * wyj) / Sum{i=-1:2}{j=-1:2} wxi * wyj\n", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n\n# Bi-cubic interpolation\ndef bc_interpolate(img, ax=1., ay=1.):\n\tH, W, C = img.shape\n\n\taH = int(ay * H)\n\taW = int(ax * W)\n\n\t# get positions of resized image\n\ty = np.arange(aH).repeat(aW).reshape(aW, -1)\n\tx = np.tile(np.arange(aW), (aH, 1))\n\ty = (y / ay)\n\tx = (x / ax)\n\n\t# get positions of original image\n\tix = np.floor(x).astype(np.int)\n\tiy = np.floor(y).astype(np.int)\n\n\tix = np.minimum(ix, W-1)\n\tiy = np.minimum(iy, H-1)\n\n\t# get distance of each position of original image\n\tdx2 = x - ix\n\tdy2 = y - iy\n\tdx1 = dx2 + 1\n\tdy1 = dy2 + 1\n\tdx3 = 1 - dx2\n\tdy3 = 1 - dy2\n\tdx4 = 1 + dx3\n\tdy4 = 1 + dy3\n\n\tdxs = [dx1, dx2, dx3, dx4]\n\tdys = [dy1, dy2, dy3, dy4]\n\n\t# bi-cubic weight\n\tdef weight(t):\n\t\ta = -1.\n\t\tat = np.abs(t)\n\t\tw = np.zeros_like(t)\n\t\tind = np.where(at <= 1)\n\t\tw[ind] = ((a+2) * np.power(at, 3) - (a+3) * np.power(at, 2) + 1)[ind]\n\t\tind = np.where((at > 1) & (at <= 2))\n\t\tw[ind] = (a*np.power(at, 3) - 5*a*np.power(at, 2) + 8*a*at - 4*a)[ind]\n\t\treturn w\n\n\tw_sum = np.zeros((aH, aW, C), dtype=np.float32)\n\tout = np.zeros((aH, aW, C), dtype=np.float32)\n\n\t# interpolate\n\tfor j in range(-1, 3):\n\t\tfor i in range(-1, 3):\n\t\t\tind_x = np.minimum(np.maximum(ix + i, 0), W-1)\n\t\t\tind_y = np.minimum(np.maximum(iy + j, 0), H-1)\n\n\t\t\twx = weight(dxs[i+1])\n\t\t\twy = weight(dys[j+1])\n\t\t\twx = np.repeat(np.expand_dims(wx, axis=-1), 3, axis=-1)\n\t\t\twy = np.repeat(np.expand_dims(wy, axis=-1), 3, axis=-1)\n\n\t\t\tw_sum += wx * wy\n\t\t\tout += wx * wy * img[ind_y, ind_x]\n\n\tout /= w_sum\n\tout = np.clip(out, 0, 255)\n\tout = out.astype(np.uint8)\n\n\treturn out\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float32)\n\n# Bi-cubic interpolation\nout = bc_interpolate(img, ax=1.5, ay=1.5)\n\n# Save result\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 227, + "instruction": "pythonを用いて、アフィン変換を利用して画像をx方向に+30、y方向に-30だけ平行移動させよ。\n\nアフィン変換とは3x3の行列を用いて画像の変換を行う操作である。\n\n変換は(1)平行移動(Q.28) (2)拡大縮小(Q.29) (3)回転(Q.30) (4)スキュー(Q.31) がある。\n\n元画像を(x,y)、変換後の画像を(x',y')とする。\n画像の拡大縮小は、次式で表される。\n\n[ x' ] = [a b][x]\n y' c d y\n\n一方、平行移動は次式となる。\n\n[ x' ] = [x] + [tx]\n y' y + ty\n\n以上を一つの式にまとめると、次式になり、これがアフィン変換である。\n\n x' a b tx x\n[ y' ] = [ c d ty ][ y ]\n 1 0 0 1 1\n\nしかし実装する時は、元画像に対して１ピクセルずつ行うと、処理後の画像で値が割り当てられない可能性がでてきてしまう。よって、処理後画像の各ピクセルに対してAffine変換の逆変換を行い、値をあ割り当てる元画像の座標を取得する必要がある。Affine変換の逆操作は次式となる。\n\n今回の平行移動では次式を用いる。tx, tyが平行移動のピクセルの移動距離となる。\n\n\n\n x' 1 0 tx x\n[ y' ] = [ 0 1 ty ][ y ]\n 1 0 0 1 1\n\n", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n\n# Affine\ndef affine(img, a, b, c, d, tx, ty):\n \tH, W, C = img.shape\n\n\t# temporary image\n\timg = np.zeros((H+2, W+2, C), dtype=np.float32)\n\timg[1:H+1, 1:W+1] = _img\n\n\t# get new image shape\n\tH_new = np.round(H * d).astype(np.int)\n\tW_new = np.round(W * a).astype(np.int)\n\tout = np.zeros((H_new+1, W_new+1, C), dtype=np.float32)\n\n\t# get position of new image\n\tx_new = np.tile(np.arange(W_new), (H_new, 1))\n\ty_new = np.arange(H_new).repeat(W_new).reshape(H_new, -1)\n\n\t# get position of original image by affine\n\tadbc = a * d - b * c\n\tx = np.round((d * x_new - b * y_new) / adbc).astype(np.int) - tx + 1\n\ty = np.round((-c * x_new + a * y_new) / adbc).astype(np.int) - ty + 1\n\n\tx = np.minimum(np.maximum(x, 0), W+1).astype(np.int)\n\ty = np.minimum(np.maximum(y, 0), H+1).astype(np.int)\n\n\t# assgin pixcel to new image\n\tout[y_new, x_new] = img[y, x]\n\n\tout = out[:H_new, :W_new]\n\tout = out.astype(np.uint8)\n\n\treturn out\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float32)\n\n# Affine\nout = affine(img, a=1, b=0, c=0, d=1, tx=30, ty=-30)\n\n# Save result\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 228, + "instruction": "pythonを用いて���アフィン変換を用いて、(1)x方向に1.3倍、y方向に0.8倍にリサイズせよ。\nまた、(2) (1)の条件に加えて、x方向に+30、y方向に-30だけ平行移動を同時に実現せよ。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n\n# Affine\ndef affine(img, a, b, c, d, tx, ty):\n \tH, W, C = img.shape\n\n\t# temporary image\n\timg = np.zeros((H+2, W+2, C), dtype=np.float32)\n\timg[1:H+1, 1:W+1] = _img\n\n\t# get new image shape\n\tH_new = np.round(H * d).astype(np.int)\n\tW_new = np.round(W * a).astype(np.int)\n\tout = np.zeros((H_new+1, W_new+1, C), dtype=np.float32)\n\n\t# get position of new image\n\tx_new = np.tile(np.arange(W_new), (H_new, 1))\n\ty_new = np.arange(H_new).repeat(W_new).reshape(H_new, -1)\n\n\t# get position of original image by affine\n\tadbc = a * d - b * c\n\tx = np.round((d * x_new - b * y_new) / adbc).astype(np.int) - tx + 1\n\ty = np.round((-c * x_new + a * y_new) / adbc).astype(np.int) - ty + 1\n\n\tx = np.minimum(np.maximum(x, 0), W+1).astype(np.int)\n\ty = np.minimum(np.maximum(y, 0), H+1).astype(np.int)\n\n\t# assgin pixcel to new image\n\tout[y_new, x_new] = img[y, x]\n\n\tout = out[:H_new, :W_new]\n\tout = out.astype(np.uint8)\n\n\treturn out\n\n\n# Read image\n_img = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float32)\n\n# Affine\nout = affine(img, a=1.3, b=0, c=0, d=0.8, tx=30, ty=-30)\n\n\n# Save result\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 229, + "instruction": "pythonを用いて、\n\n(1)アフィン変換を用いて、反時計方向に30度回転させよ。\n\n(2) アフィン変換を用いて、反時計方向に30度回転した画像で中心座標を固定することで、なるべく黒い領域がなくなるように画像を作成せよ。\n（ただし、単純なアフィン変換を行うと画像が切れてしまうので、工夫を要する。）\n\nアフィン変換において、反時計方向にA度回転させる時は、次式となる。\n\n x' cosA -sinA tx x\n[ y' ] = [ sinA cosA ty ][ y ]\n 1 0 0 1 1", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n\n# affine\ndef affine(img, a, b, c, d, tx, ty):\n\tH, W, C = _img.shape\n\n\t# temporary image\n\timg = np.zeros((H+2, W+2, C), dtype=np.float32)\n\timg[1:H+1, 1:W+1] = _img\n\n\t# get shape of new image\n\tH_new = np.round(H).astype(np.int)\n\tW_new = np.round(W).astype(np.int)\n\tout = np.zeros((H_new, W_new, C), dtype=np.float32)\n\n\t# get position of new image\n\tx_new = np.tile(np.arange(W_new), (H_new, 1))\n\ty_new = np.arange(H_new).repeat(W_new).reshape(H_new, -1)\n\n\t# get position of original image by affine\n\tadbc = a * d - b * c\n\tx = np.round((d * x_new - b * y_new) / adbc).astype(np.int) - tx + 1\n\ty = np.round((-c * x_new + a * y_new) / adbc).astype(np.int) - ty + 1\n\n\t# adjust center by affine\n\tdcx = (x.max() + x.min()) // 2 - W // 2\n\tdcy = (y.max() + y.min()) // 2 - H // 2\n\n\tx -= dcx\n\ty -= dcy\n\n\tx = np.clip(x, 0, W + 1)\n\ty = np.clip(y, 0, H + 1)\n\n\t# assign pixcel\n\tout[y_new, x_new] = img[y, x]\n\tout = out.astype(np.uint8)\n\n\treturn out\n\n# Read image\n_img = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float32)\n\n\n# Affine\nA = 30.\ntheta = - np.pi * A / 180.\n\nout = affine(img, a=np.cos(theta), b=-np.sin(theta), c=np.sin(theta), d=np.cos(theta),\n tx=0, ty=0)\n\n\n# Save result\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 230, + "instruction": "pythonを用いて、\n\n(1)アフィン変換を用いて、出力(1)のようなX-sharing(dx = 30)画像を作成せよ。\n\n(2)アフィン変換を用いて、出力2のようなY-sharing(dy = 30)画像を作成せよ。\n\n(3)アフィン変換を用いて、出力3のような幾何変換した(dx = 30, dy = 30)画像を作成せよ。\n\nこのような画像はスキュー画像と呼ばれ、画像を斜め方向に伸ばした画像である。\n\n出力(1)の場合、x方向にdxだけ引き伸ばした画像はX-sharingと呼ばれる。\n\n出力(2)の場合、y方向にdyだけ引き伸ばした画像はY-sharingと呼ばれる。\n\nそれぞれ次式のアフィン変換で実現できる。\nただし、元画像のサイズがh x wとする。\n\n(1) X-sharing \n a = dx / h\n\n x' 1 a tx x \n[ y' ] = [ 0 1 ty ][ y ] \n 1 0 0 1 1 \n\n\n(2) Y-sharing\n a = dy / w\n\nx' 1 0 tx x\n[ y' ] = [ a 1 ty ][ y ]\n1 0 0 1 1", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n# Affine\ndef affine(img, dx=30, dy=30):\n # get shape\n H, W, C = img.shape\n\n # Affine hyper parameters\n a = 1.\n b = dx / H\n c = dy / W\n d = 1.\n tx = 0.\n ty = 0.\n\n # prepare temporary\n _img = np.zeros((H+2, W+2, C), dtype=np.float32)\n\n # insert image to center of temporary\n _img[1:H+1, 1:W+1] = img\n\n # prepare affine image temporary\n H_new = np.ceil(dy + H).astype(np.int)\n W_new = np.ceil(dx + W).astype(np.int)\n out = np.zeros((H_new, W_new, C), dtype=np.float32)\n\n # preprare assigned index\n x_new = np.tile(np.arange(W_new), (H_new, 1))\n y_new = np.arange(H_new).repeat(W_new).reshape(H_new, -1)\n\n # prepare inverse matrix for affine\n adbc = a * d - b * c\n x = np.round((d * x_new - b * y_new) / adbc).astype(np.int) - tx + 1\n y = np.round((-c * x_new + a * y_new) / adbc).astype(np.int) - ty + 1\n\n x = np.minimum(np.maximum(x, 0), W+1).astype(np.int)\n y = np.minimum(np.maximum(y, 0), H+1).astype(np.int)\n\n # assign value from original to affine image\n out[y_new, x_new] = _img[y, x]\n out = out.astype(np.uint8)\n\n return out\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float32)\n\n# Affine\nout = affine(img, dx=30, dy=30)\n\n# Save result\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 231, + "instruction": "pythonを用いて、二次元離散フーリエ変換(DFT)を実装し、imori.jpgをグレースケール化したものの周波数のパワースペクトルを表示せよ。\nまた、逆二次元離散フーリエ変換(IDFT)で画像を復元せよ。\n\n二次元離散フーリエ変換(DFT: Discrete Fourier Transformation)とはフーリエ変換の画像に対する処理方法である。\n\n通常のフーリエ変換はアナログ信号や音声などの連続値かつ一次元を対象に周波数成分を求める計算処理である。\n\n一方、ディジタル画像は[0,255]の離散値をとり、かつ画像はHxWの二次元表示であるので、二次元離散フーリエ変換が行われる。\n\n二次元離散フーリエ変換(DFT)は次式で計算される。\n\nK = 0:W, l = 0:H, 入力画像をI として\nG(k,l) = Sum_{y=0:H-1, x=0:W-1} I(x,y) exp( -2pi * j * (kx/W + ly/H)) / sqrt(H * W)\n\nK = [0, W-1], l = [0, H-1], 入力画像を I として\n\nここでは画像をグレースケール化してから二次元離散フーリエ変換を行え。\n\nパワースペクトルとは Gは複素数で表されるので、Gの絶対値を求めることである。\n今回のみ画像表示の時はパワースペクトルは[0,255]にスケーリングせよ。\n\n逆二次元離散フーリエ変換(IDFT: Inverse DFT)とは周波数成分Gから元の画像を復元する手法であり、次式で定義される。\n\nx = 0:W, y = 0:H として\nI(x,y) = Sum_{l=0:H-1, k=0:W-1} G(k,l) exp( 2pi * j * (kx/W + ly/H)) / sqrt(H * W)\n\nx = [0, W-1], y = [0, H-1] として\n\n上が定義式ですがexp(j)は複素数の値をとってしまうので、実際にコードにするときはぜ下式のように絶対値を使います。\n\nシンプルに全部for文で回すと128^4の計算になるので、時間がかかってしまいます。numpyをうまく活用すれば計算コストを減らすことができます。（解答は128^2まで減らしました。）", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n\n# DFT hyper-parameters\nK, L = 128, 128\nchannel = 3\n\n\n# DFT\ndef dft(img):\n\tH, W, _ = img.shape\n\n\t# Prepare DFT coefficient\n\tG = np.zeros((L, K, channel), dtype=np.complex)\n\n\t# prepare processed index corresponding to original image positions\n\tx = np.tile(np.arange(W), (H, 1))\n\ty = np.arange(H).repeat(W).reshape(H, -1)\n\n\t# dft\n\tfor c in range(channel):\n\t\tfor l in range(L):\n\t\t\tfor k in range(K):\n\t\t\t\tG[l, k, c] = np.sum(img[..., c] * np.exp(-2j * np.pi * (x * k / K + y * l / L))) / np.sqrt(K * L)\n\t\t\t\t#for n in range(N):\n\t\t\t\t# for m in range(M):\n\t\t\t\t# v += gray[n, m] * np.exp(-2j * np.pi * (m * k / M + n * l / N))\n\t\t\t\t#G[l, k] = v / np.sqrt(M * N)\n\n\treturn G\n\n# IDFT\ndef idft(G):\n\t# prepare out image\n\tH, W, _ = G.shape\n\tout = np.zeros((H, W, channel), dtype=np.float32)\n\n\t# prepare processed index corresponding to original image positions\n\tx = np.tile(np.arange(W), (H, 1))\n\ty = np.arange(H).repeat(W).reshape(H, -1)\n\n\t# idft\n\tfor c in range(channel):\n\t\tfor l in range(H):\n\t\t\tfor k in range(W):\n\t\t\t\tout[l, k, c] = np.abs(np.sum(G[..., c] * np.exp(2j * np.pi * (x * k / W + y * l / H)))) / np.sqrt(W * H)\n\n\t# clipping\n\tout = np.clip(out, 0, 255)\n\tout = out.astype(np.uint8)\n\n\treturn out\n\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float32)\n\n# DFT\nG = dft(img)\n\n# write poser spectal to image\nps = (np.abs(G) / np.abs(G).max() * 255).astype(np.uint8)\ncv2.imwrite(\"out_ps.jpg\", ps)\n\n# IDFT\nout = idft(G)\n\n# Save result\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)\n\n\n\n\"\"\"\nfimg = np.fft.fft2(gray)\n \n# 第1象限と第3象限, 第2象限と第4象限を入れ替え\nfimg = np.fft.fftshift(fimg)\nprint(fimg.shape)\n# パワースペクトルの計算\nmag = 20*np.log(np.abs(fimg))\n \n# 入力画像とスペクトル画像をグラフ描画\nplt.subplot(121)\nplt.imshow(gray, cmap = 'gray')\nplt.subplot(122)\nplt.imshow(mag, cmap = 'gray')\nplt.show()\n\"\"\"", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 232, + "instruction": "pythonを用いて、imori.jpgをグレースケール化したものをDFTし、ローパスフィルタを通してIDFTで画像を復元せよ。\n\nDFTによって得られた周波数成分は左上、右上、左下、右下に近いほど低周波数の成分を含んでいることになり、中心に近いほど高周波成分を示す。\n\n![](assets/lpf.png)\n\n画像における高周波成分とは色が変わっている部分（ノイズや輪郭など）を示し、低周波成分とは色があまり変わっていない部分（夕日のグラデーションなど）を表す。\nここでは、高周波成分をカットし、低周波成分のみを通すローパスフィルタを実装せよ。\n\nここでは低周波数の中心から高周波までの距離をrとすると0.5rまでの成分を通すとする。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n\n# DFT hyper-parameters\nK, L = 128, 128\nchannel = 3\n\n# bgr -> gray\ndef bgr2gray(img):\n\tgray = 0.2126 * img[..., 2] + 0.7152 * img[..., 1] + 0.0722 * img[..., 0]\n\treturn gray\n\n\n# DFT\ndef dft(img):\n\t# Prepare DFT coefficient\n\tG = np.zeros((L, K, channel), dtype=np.complex)\n\n\t# prepare processed index corresponding to original image positions\n\tx = np.tile(np.arange(W), (H, 1))\n\ty = np.arange(H).repeat(W).reshape(H, -1)\n\n\t# dft\n\tfor c in range(channel):\n\t\tfor l in range(L):\n\t\t\tfor k in range(K):\n\t\t\t\tG[l, k, c] = np.sum(img[..., c] * np.exp(-2j * np.pi * (x * k / K + y * l / L))) / np.sqrt(K * L)\n\t\t\t\t#for n in range(N):\n\t\t\t\t# for m in range(M):\n\t\t\t\t# v += gray[n, m] * np.exp(-2j * np.pi * (m * k / M + n * l / N))\n\t\t\t\t#G[l, k] = v / np.sqrt(M * N)\n\n\treturn G\n\n# IDFT\ndef idft(G):\n\t# prepare out image\n\tH, W, _ = G.shape\n\tout = np.zeros((H, W, channel), dtype=np.float32)\n\n\t# prepare processed index corresponding to original image positions\n\tx = np.tile(np.arange(W), (H, 1))\n\ty = np.arange(H).repeat(W).reshape(H, -1)\n\n\t# idft\n\tfor c in range(channel):\n\t\tfor l in range(H):\n\t\t\tfor k in range(W):\n\t\t\t\tout[l, k, c] = np.abs(np.sum(G[..., c] * np.exp(2j * np.pi * (x * k / W + y * l / H)))) / np.sqrt(W * H)\n\n\t# clipping\n\tout = np.clip(out, 0, 255)\n\tout = out.astype(np.uint8)\n\n\treturn out\n\n\n# LPF\ndef lpf(G, ratio=0.5):\n\tH, W, _ = G.shape\t\n\n\t# transfer positions\n\t_G = np.zeros_like(G)\n\t_G[:H//2, :W//2] = G[H//2:, W//2:]\n\t_G[:H//2, W//2:] = G[H//2:, :W//2]\n\t_G[H//2:, :W//2] = G[:H//2, W//2:]\n\t_G[H//2:, W//2:] = G[:H//2, :W//2]\n\n\t# get distance from center (H / 2, W / 2)\n\tx = np.tile(np.arange(W), (H, 1))\n\ty = np.arange(H).repeat(W).reshape(H, -1)\n\n\t# make filter\n\t_x = x - W // 2\n\t_y = y - H // 2\n\tr = np.sqrt(_x ** 2 + _y ** 2)\n\tmask = np.ones((H, W), dtype=np.float32)\n\tmask[r > (W // 2 * ratio)] = 0\n\n\tmask = np.repeat(mask, channel).reshape(H, W, channel)\n\n\t# filtering\n\t_G *= mask\n\n\t# reverse original positions\n\tG[:H//2, :W//2] = _G[H//2:, W//2:]\n\tG[:H//2, W//2:] = _G[H//2:, :W//2]\n\tG[H//2:, :W//2] = _G[:H//2, W//2:]\n\tG[H//2:, W//2:] = _G[:H//2, :W//2]\n\n\treturn G\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float32)\nH, W, C = img.shape\n\n# Gray scale\ngray = bgr2gray(img)\n\n# DFT\nG = dft(img)\n\n# LPF\nG = lpf(G)\n\n# IDFT\nout = idft(G)\n\n# Save result\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 233, + "instruction": "pythonを用いて、imori.jpgをグレースケール化したものをDFTし、ハイパスフィルタを通してIDFTで画像を復元せよ。\n\nここでは、低周波成分をカットし、高周波成分のみを通すハイパスフィルタを実装せよ。\n\nここでは低周波数の中心から高周波までの距離をrとすると0.1rからの成分を通すとする。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n\n# DFT hyper-parameters\nK, L = 128, 128\nchannel = 3\n\n# bgr -> gray\ndef bgr2gray(img):\n\tgray = 0.2126 * img[..., 2] + 0.7152 * img[..., 1] + 0.0722 * img[..., 0]\n\treturn gray\n\n\n# DFT\ndef dft(img):\n\t# Prepare DFT coefficient\n\tG = np.zeros((L, K, channel), dtype=np.complex)\n\n\t# prepare processed index corresponding to original image positions\n\tx = np.tile(np.arange(W), (H, 1))\n\ty = np.arange(H).repeat(W).reshape(H, -1)\n\n\t# dft\n\tfor c in range(channel):\n\t\tfor l in range(L):\n\t\t\tfor k in range(K):\n\t\t\t\tG[l, k, c] = np.sum(img[..., c] * np.exp(-2j * np.pi * (x * k / K + y * l / L))) / np.sqrt(K * L)\n\t\t\t\t#for n in range(N):\n\t\t\t\t# for m in range(M):\n\t\t\t\t# v += gray[n, m] * np.exp(-2j * np.pi * (m * k / M + n * l / N))\n\t\t\t\t#G[l, k] = v / np.sqrt(M * N)\n\n\treturn G\n\n# IDFT\ndef idft(G):\n\t# prepare out image\n\tH, W, _ = G.shape\n\tout = np.zeros((H, W, channel), dtype=np.float32)\n\n\t# prepare processed index corresponding to original image positions\n\tx = np.tile(np.arange(W), (H, 1))\n\ty = np.arange(H).repeat(W).reshape(H, -1)\n\n\t# idft\n\tfor c in range(channel):\n\t\tfor l in range(H):\n\t\t\tfor k in range(W):\n\t\t\t\tout[l, k, c] = np.abs(np.sum(G[..., c] * np.exp(2j * np.pi * (x * k / W + y * l / H)))) / np.sqrt(W * H)\n\n\t# clipping\n\tout = np.clip(out, 0, 255)\n\tout = out.astype(np.uint8)\n\n\treturn out\n\n\n# HPF\ndef hpf(G, ratio=0.1):\n\tH, W, _ = G.shape\t\n\n\t# transfer positions\n\t_G = np.zeros_like(G)\n\t_G[:H//2, :W//2] = G[H//2:, W//2:]\n\t_G[:H//2, W//2:] = G[H//2:, :W//2]\n\t_G[H//2:, :W//2] = G[:H//2, W//2:]\n\t_G[H//2:, W//2:] = G[:H//2, :W//2]\n\n\t# get distance from center (H / 2, W / 2)\n\tx = np.tile(np.arange(W), (H, 1))\n\ty = np.arange(H).repeat(W).reshape(H, -1)\n\n\t# make filter\n\t_x = x - W // 2\n\t_y = y - H // 2\n\tr = np.sqrt(_x ** 2 + _y ** 2)\n\tmask = np.ones((H, W), dtype=np.float32)\n\tmask[r < (W // 2 * ratio)] = 0\n\n\tmask = np.repeat(mask, channel).reshape(H, W, channel)\n\n\t# filtering\n\t_G *= mask\n\n\t# reverse original positions\n\tG[:H//2, :W//2] = _G[H//2:, W//2:]\n\tG[:H//2, W//2:] = _G[H//2:, :W//2]\n\tG[H//2:, :W//2] = _G[:H//2, W//2:]\n\tG[H//2:, W//2:] = _G[:H//2, :W//2]\n\n\treturn G\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float32)\nH, W, C = img.shape\n\n# Gray scale\ngray = bgr2gray(img)\n\n# DFT\nG = dft(img)\n\n# HPF\nG = hpf(G)\n\n# IDFT\nout = idft(G)\n\n# Save result\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 234, + "instruction": "pythonを用いて、imori.jpgをグレースケール化したものをDFTし、ハイパスフィルタを通してIDFTで画像を復元せよ。\n\nここでは、低周波成分と高周波成分の中間の周波数成分のみを通すハイパスフィルタを実装せよ。\n\nここでは低周波数の中心から高周波までの距離をrとすると0.1rから0.5rまでの成分を通すとする。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n\n# DFT hyper-parameters\nK, L = 128, 128\nchannel = 3\n\n# bgr -> gray\ndef bgr2gray(img):\n\tgray = 0.2126 * img[..., 2] + 0.7152 * img[..., 1] + 0.0722 * img[..., 0]\n\treturn gray\n\n\n# DFT\ndef dft(img):\n\t# Prepare DFT coefficient\n\tG = np.zeros((L, K, channel), dtype=np.complex)\n\n\t# prepare processed index corresponding to original image positions\n\tx = np.tile(np.arange(W), (H, 1))\n\ty = np.arange(H).repeat(W).reshape(H, -1)\n\n\t# dft\n\tfor c in range(channel):\n\t\tfor l in range(L):\n\t\t\tfor k in range(K):\n\t\t\t\tG[l, k, c] = np.sum(img[..., c] * np.exp(-2j * np.pi * (x * k / K + y * l / L))) / np.sqrt(K * L)\n\t\t\t\t#for n in range(N):\n\t\t\t\t# for m in range(M):\n\t\t\t\t# v += gray[n, m] * np.exp(-2j * np.pi * (m * k / M + n * l / N))\n\t\t\t\t#G[l, k] = v / np.sqrt(M * N)\n\n\treturn G\n\n# IDFT\ndef idft(G):\n\t# prepare out image\n\tH, W, _ = G.shape\n\tout = np.zeros((H, W, channel), dtype=np.float32)\n\n\t# prepare processed index corresponding to original image positions\n\tx = np.tile(np.arange(W), (H, 1))\n\ty = np.arange(H).repeat(W).reshape(H, -1)\n\n\t# idft\n\tfor c in range(channel):\n\t\tfor l in range(H):\n\t\t\tfor k in range(W):\n\t\t\t\tout[l, k, c] = np.abs(np.sum(G[..., c] * np.exp(2j * np.pi * (x * k / W + y * l / H)))) / np.sqrt(W * H)\n\n\t# clipping\n\tout = np.clip(out, 0, 255)\n\tout = out.astype(np.uint8)\n\n\treturn out\n\n\n# BPF\ndef bpf(G, ratio1=0.1, ratio2=0.5):\n\tH, W, _ = G.shape\t\n\n\t# transfer positions\n\t_G = np.zeros_like(G)\n\t_G[:H//2, :W//2] = G[H//2:, W//2:]\n\t_G[:H//2, W//2:] = G[H//2:, :W//2]\n\t_G[H//2:, :W//2] = G[:H//2, W//2:]\n\t_G[H//2:, W//2:] = G[:H//2, :W//2]\n\n\t# get distance from center (H / 2, W / 2)\n\tx = np.tile(np.arange(W), (H, 1))\n\ty = np.arange(H).repeat(W).reshape(H, -1)\n\n\t# make filter\n\t_x = x - W // 2\n\t_y = y - H // 2\n\tr = np.sqrt(_x ** 2 + _y ** 2)\n\tmask = np.ones((H, W), dtype=np.float32)\n\tmask[(r < (W // 2 * ratio1)) | (r > (W // 2 * ratio2))] = 0\n\n\tmask = np.repeat(mask, channel).reshape(H, W, channel)\n\n\t# filtering\n\t_G *= mask\n\n\t# reverse original positions\n\tG[:H//2, :W//2] = _G[H//2:, W//2:]\n\tG[:H//2, W//2:] = _G[H//2:, :W//2]\n\tG[H//2:, :W//2] = _G[:H//2, W//2:]\n\tG[H//2:, W//2:] = _G[:H//2, :W//2]\n\n\treturn G\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float32)\nH, W, C = img.shape\n\n# Gray scale\ngray = bgr2gray(img)\n\n# DFT\nG = dft(img)\n\n# BPF\nG = bpf(G, ratio1=0.1, ratio2=0.5)\n\n# IDFT\nout = idft(G)\n\n# Save result\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 235, + "instruction": "pythonを用いて、imori.jpgをグレースケール化し離散コサイン変換を行い、逆離散コサイン変換を行え。\n\n離散コサイン変換(DCT: Discrete Cosine Transformation)とは、次式で定義される周波数変換の一つである。\n\nT = 8\nF(u,v) = 2 / T * C(u)C(v) * Sum_{y=0:T-1} Sum_{x=0:T-1} f(x,y) cos((2x+1)u*pi/2T) cos((2y+1)v*pi/2T)\n\n逆離散コサイン変換(IDCT: Inverse Discrete Cosine Transformation)とは離散コサイン変換の逆（復号）であり、次式で定義される。\nここでいう K は復元時にどれだけ解像度を良くするかを決定するパラメータである。\nK = Tの時は、DCT係数を全部使うのでIDCT後の解像度は最大になるが、Kが１や２などの時は復元に使う情報量（DCT係数）が減るので解像度が下がる。これを適度に設定することで、画像の容量を減らすことができる。\n\nT = 8\nK = 8\nf(x,y) = 2 / T * C(x)C(y) * Sum_{u=0:K-1} Sum_{v=0:K-1} F(u,v) cos((2x+1)u*pi/2T) cos((2y+1)v*pi/2T)\n\nここでは画像を8x8ずつの領域に分割して、各領域で以上のDCT, IDCTを繰り返すことで、jpeg符号に応用される。\n今回も同様に8x8の領域に分割して、DCT, IDCTを行え。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n# DCT hyoer-parameter\nT = 8\nK = 8\nchannel = 3\n\n# DCT weight\ndef w(x, y, u, v):\n cu = 1.\n cv = 1.\n if u == 0:\n cu /= np.sqrt(2)\n if v == 0:\n cv /= np.sqrt(2)\n theta = np.pi / (2 * T)\n return (( 2 * cu * cv / T) * np.cos((2*x+1)*u*theta) * np.cos((2*y+1)*v*theta))\n\n# DCT\ndef dct(img):\n H, W, _ = img.shape\n\n F = np.zeros((H, W, channel), dtype=np.float32)\n\n for c in range(channel):\n for yi in range(0, H, T):\n for xi in range(0, W, T):\n for v in range(T):\n for u in range(T):\n for y in range(T):\n for x in range(T):\n F[v+yi, u+xi, c] += img[y+yi, x+xi, c] * w(x,y,u,v)\n\n return F\n\n\n# IDCT\ndef idct(F):\n H, W, _ = F.shape\n\n out = np.zeros((H, W, channel), dtype=np.float32)\n\n for c in range(channel):\n for yi in range(0, H, T):\n for xi in range(0, W, T):\n for y in range(T):\n for x in range(T):\n for v in range(K):\n for u in range(K):\n out[y+yi, x+xi, c] += F[v+yi, u+xi, c] * w(x,y,u,v)\n\n out = np.clip(out, 0, 255)\n out = np.round(out).astype(np.uint8)\n\n return out\n\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float32)\n\n# DCT\nF = dct(img)\n\n# IDCT\nout = idct(F)\n\n# Save result\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 236, + "instruction": "pythonを用いて、IDCTで用いるDCT係数を8でなく、4にすると画像の劣化が生じる。\n入力画像とIDCT画像のPSNRを求めよ。また、IDCTによるビットレートを求めよ。\n\nPSNR(Peak Signal to Noise Ratio)とは信号対雑音比と呼ばれ、画像がどれだけ劣化したかを示す。\n\nPSNRが大きいほど、画像が劣化していないことを示し、次式で定義される。\nMAXは取りうる値の最大値で[0,255]の表示なら MAX=255　となる。\nまた、MSEはMean Squared Error(平均二乗誤差)と呼ばれ、二つの画像の差分の二乗の平均値を示す。\n\nPSNR = 10 * log10(MAX^2 / MSE)\nMSE = Sum_{y=0:H-1} Sum_{x=0:W-1} (I1(x,y) - I2(x,y))^2 / (HW)\n\nビットレートとは8x8でDCTを行い、IDCTでKxKの係数までを用いた時に次式で定義される。\n\nbitrate = 8 * K^2 / 8^2", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n# DCT hyoer-parameter\nT = 8\nK = 4\nchannel = 3\n\n# DCT weight\ndef w(x, y, u, v):\n cu = 1.\n cv = 1.\n if u == 0:\n cu /= np.sqrt(2)\n if v == 0:\n cv /= np.sqrt(2)\n theta = np.pi / (2 * T)\n return (( 2 * cu * cv / T) * np.cos((2*x+1)*u*theta) * np.cos((2*y+1)*v*theta))\n\n# DCT\ndef dct(img):\n H, W, _ = img.shape\n\n F = np.zeros((H, W, channel), dtype=np.float32)\n\n for c in range(channel):\n for yi in range(0, H, T):\n for xi in range(0, W, T):\n for v in range(T):\n for u in range(T):\n for y in range(T):\n for x in range(T):\n F[v+yi, u+xi, c] += img[y+yi, x+xi, c] * w(x,y,u,v)\n\n return F\n\n\n# IDCT\ndef idct(F):\n H, W, _ = F.shape\n\n out = np.zeros((H, W, channel), dtype=np.float32)\n\n for c in range(channel):\n for yi in range(0, H, T):\n for xi in range(0, W, T):\n for y in range(T):\n for x in range(T):\n for v in range(K):\n for u in range(K):\n out[y+yi, x+xi, c] += F[v+yi, u+xi, c] * w(x,y,u,v)\n\n out = np.clip(out, 0, 255)\n out = np.round(out).astype(np.uint8)\n\n return out\n\n\n# MSE\ndef MSE(img1, img2):\n H, W, _ = img1.shape\n mse = np.sum((img1 - img2) ** 2) / (H * W * channel)\n return mse\n\n# PSNR\ndef PSNR(mse, vmax=255):\n return 10 * np.log10(vmax * vmax / mse)\n\n# bitrate\ndef BITRATE():\n return 1. * T * K * K / T / T\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float32)\n\n# DCT\nF = dct(img)\n\n# IDCT\nout = idct(F)\n\n# MSE\nmse = MSE(img, out)\n\n# PSNR\npsnr = PSNR(mse)\n\n# bitrate\nbitrate = BITRATE()\n\nprint(\"MSE:\", mse)\nprint(\"PSNR:\", psnr)\nprint(\"bitrate:\", bitrate)\n\n# Save result\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 237, + "instruction": "pythonを用いて、DCT係数を量子化し、IDCTで復元せよ。また、その時の画像の容量を比べよ。\n\nDCT係数を量子化することはjpeg画像にする符号化で用いられる手法である。\n\n量子化とは、値を予め決定された区分毎に値を大まかに丸め込む作業であり、floorやceil, roundなどが似た計算である。\n\nJPEG画像ではDCT係数を下記で表される量子化テーブルに則って量子化する。\nこの量子化テーブルはjpeg団体の仕様書から取った。\n量子化では8x8の係数をQで割り、四捨五入する。その後Qを掛けることで行われる。\nIDCTでは係数は全て用いるものとする。\n\nQ = np.array(((16, 11, 10, 16, 24, 40, 51, 61),\n (12, 12, 14, 19, 26, 58, 60, 55),\n (14, 13, 16, 24, 40, 57, 69, 56),\n (14, 17, 22, 29, 51, 87, 80, 62),\n (18, 22, 37, 56, 68, 109, 103, 77),\n (24, 35, 55, 64, 81, 104, 113, 92),\n (49, 64, 78, 87, 103, 121, 120, 101),\n (72, 92, 95, 98, 112, 100, 103, 99)), dtype=np.float32)\n\n\n量子化を行うと画像の容量が減っていることから、データ量が削減されたことが伺える。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n# DCT hyoer-parameter\nT = 8\nK = 4\nchannel = 3\n\n# DCT weight\ndef DCT_w(x, y, u, v):\n cu = 1.\n cv = 1.\n if u == 0:\n cu /= np.sqrt(2)\n if v == 0:\n cv /= np.sqrt(2)\n theta = np.pi / (2 * T)\n return (( 2 * cu * cv / T) * np.cos((2*x+1)*u*theta) * np.cos((2*y+1)*v*theta))\n\n# DCT\ndef dct(img):\n H, W, _ = img.shape\n\n F = np.zeros((H, W, channel), dtype=np.float32)\n\n for c in range(channel):\n for yi in range(0, H, T):\n for xi in range(0, W, T):\n for v in range(T):\n for u in range(T):\n for y in range(T):\n for x in range(T):\n F[v+yi, u+xi, c] += img[y+yi, x+xi, c] * DCT_w(x,y,u,v)\n\n return F\n\n\n# IDCT\ndef idct(F):\n H, W, _ = F.shape\n\n out = np.zeros((H, W, channel), dtype=np.float32)\n\n for c in range(channel):\n for yi in range(0, H, T):\n for xi in range(0, W, T):\n for y in range(T):\n for x in range(T):\n for v in range(K):\n for u in range(K):\n out[y+yi, x+xi, c] += F[v+yi, u+xi, c] * DCT_w(x,y,u,v)\n\n out = np.clip(out, 0, 255)\n out = np.round(out).astype(np.uint8)\n\n return out\n\n# Quantization\ndef quantization(F):\n H, W, _ = F.shape\n\n Q = np.array(((16, 11, 10, 16, 24, 40, 51, 61),\n (12, 12, 14, 19, 26, 58, 60, 55),\n (14, 13, 16, 24, 40, 57, 69, 56),\n (14, 17, 22, 29, 51, 87, 80, 62),\n (18, 22, 37, 56, 68, 109, 103, 77),\n (24, 35, 55, 64, 81, 104, 113, 92),\n (49, 64, 78, 87, 103, 121, 120, 101),\n (72, 92, 95, 98, 112, 100, 103, 99)), dtype=np.float32)\n\n for ys in range(0, H, T):\n for xs in range(0, W, T):\n for c in range(channel):\n F[ys: ys + T, xs: xs + T, c] = np.round(F[ys: ys + T, xs: xs + T, c] / Q) * Q\n\n return F\n\n\n\n# MSE\ndef MSE(img1, img2):\n H, W, _ = img1.shape\n mse = np.sum((img1 - img2) ** 2) / (H * W * channel)\n return mse\n\n# PSNR\ndef PSNR(mse, vmax=255):\n return 10 * np.log10(vmax * vmax / mse)\n\n# bitrate\ndef BITRATE():\n return 1. * T * K * K / T / T\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float32)\n\n# DCT\nF = dct(img)\n\n# quantization\nF = quantization(F)\n\n# IDCT\nout = idct(F)\n\n# MSE\nmse = MSE(img, out)\n\n# PSNR\npsnr = PSNR(mse)\n\n# bitrate\nbitrate = BITRATE()\n\nprint(\"MSE:\", mse)\nprint(\"PSNR:\", psnr)\nprint(\"bitrate:\", bitrate)\n\n# Save result\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 238, + "instruction": "pythonを用いて、YCbCr表色形において、Yを0.7倍してコントラストを暗くせよ。\n\nYCbCr表色系とは、画像を明るさを表すY、輝度と青レベルの差Cb、輝度と赤レベルの差Crに分解する表現方法である。\n\nこれはJPEG変換で用いられる。\n\nRGBからYCbCrへの変換は次式。\n\nY = 0.299 * R + 0.5870 * G + 0.114 * B\nCb = -0.1687 * R - 0.3313 * G + 0.5 * B + 128\nCr = 0.5 * R - 0.4187 * G - 0.0813 * B + 128\n\nYCbCrからRGBへの変換は次式。\n\nR = Y + (Cr - 128) * 1.402\nG = Y - (Cb - 128) * 0.3441 - (Cr - 128) * 0.7139\nB = Y + (Cb - 128) * 1.7718", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\nchannel = 3\n\n# BGR -> Y Cb Cr\ndef BGR2YCbCr(img):\n H, W, _ = img.shape\n\n ycbcr = np.zeros([H, W, 3], dtype=np.float32)\n\n ycbcr[..., 0] = 0.2990 * img[..., 2] + 0.5870 * img[..., 1] + 0.1140 * img[..., 0]\n ycbcr[..., 1] = -0.1687 * img[..., 2] - 0.3313 * img[..., 1] + 0.5 * img[..., 0] + 128.\n ycbcr[..., 2] = 0.5 * img[..., 2] - 0.4187 * img[..., 1] - 0.0813 * img[..., 0] + 128.\n\n return ycbcr\n\n# Y Cb Cr -> BGR\ndef YCbCr2BGR(ycbcr):\n H, W, _ = ycbcr.shape\n\n out = np.zeros([H, W, channel], dtype=np.float32)\n out[..., 2] = ycbcr[..., 0] + (ycbcr[..., 2] - 128.) * 1.4020\n out[..., 1] = ycbcr[..., 0] - (ycbcr[..., 1] - 128.) * 0.3441 - (ycbcr[..., 2] - 128.) * 0.7139\n out[..., 0] = ycbcr[..., 0] + (ycbcr[..., 1] - 128.) * 1.7718\n\n out = np.clip(out, 0, 255)\n out = out.astype(np.uint8)\n\n return out\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float32)\n\n# bgr -> Y Cb Cr\nycbcr = BGR2YCbCr(img)\n\n# process\nycbcr[..., 0] *= 0.7\n\n# YCbCr > RGB\nout = YCbCr2BGR(ycbcr)\n\n# Save result\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 239, + "instruction": "pythonを用いて、YCbCr表色系にし、DCT後、Yを量子化テーブルQ1、CbとCrをQ2で量子化し、IDCTで画像を復元せよ。また、画像の容量を比較せよ。\n\nアルゴリズムは、\n1. RGB を YCbCrに変換\n2. YCbCrをDCT\n3. DCTしたものを量子化\n4. 量子化したものをIDCT\n5. IDCTしたYCbCrをRGBに変換\n\nこれはJPEGで実際に使われるデータ量削減の手法であり、Q1,Q2はJPEGの仕様書に則って次式で定義される。\n\nQ1 = np.array(((16, 11, 10, 16, 24, 40, 51, 61),\n (12, 12, 14, 19, 26, 58, 60, 55),\n (14, 13, 16, 24, 40, 57, 69, 56),\n (14, 17, 22, 29, 51, 87, 80, 62),\n (18, 22, 37, 56, 68, 109, 103, 77),\n (24, 35, 55, 64, 81, 104, 113, 92),\n (49, 64, 78, 87, 103, 121, 120, 101),\n (72, 92, 95, 98, 112, 100, 103, 99)), dtype=np.float32)\n\nQ2 = np.array(((17, 18, 24, 47, 99, 99, 99, 99),\n (18, 21, 26, 66, 99, 99, 99, 99),\n (24, 26, 56, 99, 99, 99, 99, 99),\n (47, 66, 99, 99, 99, 99, 99, 99),\n (99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99),\n (99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99),\n (99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99),\n (99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99)), dtype=np.float32)", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n# DCT hyoer-parameter\nT = 8\nK = 8\nchannel = 3\n\n\n# BGR -> Y Cb Cr\ndef BGR2YCbCr(img):\n H, W, _ = img.shape\n\n ycbcr = np.zeros([H, W, 3], dtype=np.float32)\n\n ycbcr[..., 0] = 0.2990 * img[..., 2] + 0.5870 * img[..., 1] + 0.1140 * img[..., 0]\n ycbcr[..., 1] = -0.1687 * img[..., 2] - 0.3313 * img[..., 1] + 0.5 * img[..., 0] + 128.\n ycbcr[..., 2] = 0.5 * img[..., 2] - 0.4187 * img[..., 1] - 0.0813 * img[..., 0] + 128.\n\n return ycbcr\n\n# Y Cb Cr -> BGR\ndef YCbCr2BGR(ycbcr):\n H, W, _ = ycbcr.shape\n\n out = np.zeros([H, W, channel], dtype=np.float32)\n out[..., 2] = ycbcr[..., 0] + (ycbcr[..., 2] - 128.) * 1.4020\n out[..., 1] = ycbcr[..., 0] - (ycbcr[..., 1] - 128.) * 0.3441 - (ycbcr[..., 2] - 128.) * 0.7139\n out[..., 0] = ycbcr[..., 0] + (ycbcr[..., 1] - 128.) * 1.7718\n\n out = np.clip(out, 0, 255)\n out = out.astype(np.uint8)\n\n return out\n\n\n# DCT weight\ndef DCT_w(x, y, u, v):\n cu = 1.\n cv = 1.\n if u == 0:\n cu /= np.sqrt(2)\n if v == 0:\n cv /= np.sqrt(2)\n theta = np.pi / (2 * T)\n return (( 2 * cu * cv / T) * np.cos((2*x+1)*u*theta) * np.cos((2*y+1)*v*theta))\n\n# DCT\ndef dct(img):\n H, W, _ = img.shape\n\n F = np.zeros((H, W, channel), dtype=np.float32)\n\n for c in range(channel):\n for yi in range(0, H, T):\n for xi in range(0, W, T):\n for v in range(T):\n for u in range(T):\n for y in range(T):\n for x in range(T):\n F[v+yi, u+xi, c] += img[y+yi, x+xi, c] * DCT_w(x,y,u,v)\n\n return F\n\n\n# IDCT\ndef idct(F):\n H, W, _ = F.shape\n\n out = np.zeros((H, W, channel), dtype=np.float32)\n\n for c in range(channel):\n for yi in range(0, H, T):\n for xi in range(0, W, T):\n for y in range(T):\n for x in range(T):\n for v in range(K):\n for u in range(K):\n out[y+yi, x+xi, c] += F[v+yi, u+xi, c] * DCT_w(x,y,u,v)\n\n out = np.clip(out, 0, 255)\n out = np.round(out).astype(np.uint8)\n\n return out\n\n# Quantization\ndef quantization(F):\n H, W, _ = F.shape\n\n Q = np.array(((16, 11, 10, 16, 24, 40, 51, 61),\n (12, 12, 14, 19, 26, 58, 60, 55),\n (14, 13, 16, 24, 40, 57, 69, 56),\n (14, 17, 22, 29, 51, 87, 80, 62),\n (18, 22, 37, 56, 68, 109, 103, 77),\n (24, 35, 55, 64, 81, 104, 113, 92),\n (49, 64, 78, 87, 103, 121, 120, 101),\n (72, 92, 95, 98, 112, 100, 103, 99)), dtype=np.float32)\n\n for ys in range(0, H, T):\n for xs in range(0, W, T):\n for c in range(channel):\n F[ys: ys + T, xs: xs + T, c] = np.round(F[ys: ys + T, xs: xs + T, c] / Q) * Q\n\n return F\n\n\n# JPEG without Hufman coding\ndef JPEG(img):\n # BGR -> Y Cb Cr\n ycbcr = BGR2YCbCr(img)\n\n # DCT\n F = dct(ycbcr)\n\n # quantization\n F = quantization(F)\n\n # IDCT\n ycbcr = idct(F)\n\n # Y Cb Cr -> BGR\n out = YCbCr2BGR(ycbcr)\n\n return out\n\n\n# MSE\ndef MSE(img1, img2):\n H, W, _ = img1.shape\n mse = np.sum((img1 - img2) ** 2) / (H * W * channel)\n return mse\n\n# PSNR\ndef PSNR(mse, vmax=255):\n return 10 * np.log10(vmax * vmax / mse)\n\n# bitrate\ndef BITRATE():\n return 1. * T * K * K / T / T\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float32)\n\n# JPEG\nout = JPEG(img)\n\n# MSE\nmse = MSE(img, out)\n\n# PSNR\npsnr = PSNR(mse)\n\n# bitrate\nbitrate = BITRATE()\n\nprint(\"MSE:\", mse)\nprint(\"PSNR:\", psnr)\nprint(\"bitrate:\", bitrate)\n\n# Save result\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 240, + "instruction": "Canny法は、\n1. ガウシアンフィルタを掛ける\n2. x, y方向のSobelフィルタを掛け、それらからエッジ強度とエッジ勾配を求める\n3. エッジ勾配の値から、Non-maximum suppression によりエッジの細線化を行う\n4. ヒステリシスによる閾値処理を行う\n\n以上により、画像からエッジ部分を抜き出す手法である。\n\npythonを用いて、1と2の処理を実装しなさい。\n\n処理手順は、\n1. 画像をグレースケール化する\n2. ガウシアンフィルタ(5x5, s=1.4)をかける\n3. x方向、y方向のsobelフィルタを掛け、画像の勾配画像fx, fyを求め、勾配強度と勾配角度を次式で求める。\n\n勾配強度 edge = sqrt(fx^2 + fy^2)\n勾配角度 angle = arctan(fy / fx)\n\n4. 勾配角度を次式に沿って、量子化する。\n\nただし、angleはradianから角度(degree)にして、-22.5から157.5の範囲をとるように値が修正してから、以下の計算を行う。\n\nangle = { 0 (if -22.5 < angle <= 22.5)\n 45 (if 22.5 < angle <= 67.5)\n 90 (if 67.5 < angle <= 112.5)\n 135 (if 112.5 < angle <= 157.5)\n\nただし、フィルタリングをパディングする際は、numpy.pad()を用いて、エッジの値でパディングせよ。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\ndef Canny_step1(img):\n\n\t# Gray scale\n\tdef BGR2GRAY(img):\n\t\tb = img[:, :, 0].copy()\n\t\tg = img[:, :, 1].copy()\n\t\tr = img[:, :, 2].copy()\n\n\t\t# Gray scale\n\t\tout = 0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b\n\t\tout = out.astype(np.uint8)\n\n\t\treturn out\n\n\n\t# Gaussian filter for grayscale\n\tdef gaussian_filter(img, K_size=3, sigma=1.3):\n\n\t\tif len(img.shape) == 3:\n\t\t\tH, W, C = img.shape\n\t\t\tgray = False\n\t\telse:\n\t\t\timg = np.expand_dims(img, axis=-1)\n\t\t\tH, W, C = img.shape\n\t\t\tgray = True\n\n\t\t## Zero padding\n\t\tpad = K_size // 2\n\t\tout = np.zeros([H + pad * 2, W + pad * 2, C], dtype=np.float)\n\t\tout[pad: pad + H, pad: pad + W] = img.copy().astype(np.float)\n\n\t\t## prepare Kernel\n\t\tK = np.zeros((K_size, K_size), dtype=np.float)\n\t\tfor x in range(-pad, -pad + K_size):\n\t\t\tfor y in range(-pad, -pad + K_size):\n\t\t\t\tK[y + pad, x + pad] = np.exp( - (x ** 2 + y ** 2) / (2 * (sigma ** 2)))\n\t\tK /= (2 * np.pi * sigma * sigma)\n\t\tK /= K.sum()\n\n\t\ttmp = out.copy()\n\n\t\t# filtering\n\t\tfor y in range(H):\n\t\t\tfor x in range(W):\n\t\t\t\tfor c in range(C):\n\t\t\t\t\tout[pad + y, pad + x, c] = np.sum(K * tmp[y : y + K_size, x : x + K_size, c]) \n\t\t\t\t\t\n\t\tout = np.clip(out, 0, 255)\n\t\tout = out[pad : pad + H, pad : pad + W]\n\t\t#out = out.astype(np.uint8)\n\n\t\tif gray:\n\t\t\tout = out[..., 0]\n\n\t\treturn out\n\n\n\t# sobel filter\n\tdef sobel_filter(img, K_size=3):\n\t\tif len(img.shape) == 3:\n\t\t\tH, W, C = img.shape\n\t\telse:\n\t\t\t#img = np.expand_dims(img, axis=-1)\n\t\t\tH, W = img.shape\n\n\t\t# Zero padding\n\t\tpad = K_size // 2\n\t\tout = np.zeros((H + pad * 2, W + pad * 2), dtype=np.float)\n\t\tout[pad : pad + H, pad : pad + W] = img.copy().astype(np.float)\n\t\ttmp = out.copy()\n\n\t\tout_v = out.copy()\n\t\tout_h = out.copy()\n\n\t\t## Sobel vertical\n\t\tKv = [[1., 2., 1.],[0., 0., 0.], [-1., -2., -1.]]\n\t\t## Sobel horizontal\n\t\tKh = [[1., 0., -1.],[2., 0., -2.],[1., 0., -1.]]\n\n\t\t# filtering\n\t\tfor y in range(H):\n\t\t\tfor x in range(W):\n\t\t\t\tout_v[pad + y, pad + x] = np.sum(Kv * (tmp[y : y + K_size, x : x + K_size]))\n\t\t\t\tout_h[pad + y, pad + x] = np.sum(Kh * (tmp[y : y + K_size, x : x + K_size]))\n\n\t\tout_v = np.clip(out_v, 0, 255)\n\t\tout_h = np.clip(out_h, 0, 255)\n\n\t\tout_v = out_v[pad : pad + H, pad : pad + W].astype(np.uint8)\n\t\tout_h = out_h[pad : pad + H, pad : pad + W].astype(np.uint8)\n\n\t\treturn out_v, out_h\n\n\n\tdef get_edge_angle(fx, fy):\n\t\t# get edge strength\n\t\tedge = np.sqrt(np.power(fx, 2) + np.power(fy, 2))\n\t\tfx = np.maximum(fx, 1e-5)\n\n\t\t# get edge angle\n\t\tangle = np.arctan(fy / fx)\n\n\t\treturn edge, angle\n\n\n\tdef angle_quantization(angle):\n\t\tangle = angle / np.pi * 180\n\t\tangle[angle < -22.5] = 180 + angle[angle < -22.5]\n\t\t_angle = np.zeros_like(angle, dtype=np.uint8)\n\t\t_angle[np.where(angle <= 22.5)] = 0\n\t\t_angle[np.where((angle > 22.5) & (angle <= 67.5))] = 45\n\t\t_angle[np.where((angle > 67.5) & (angle <= 112.5))] = 90\n\t\t_angle[np.where((angle > 112.5) & (angle <= 157.5))] = 135\n\n\t\treturn _angle\n\n\t# grayscale\n\tgray = BGR2GRAY(img)\n\n\t# gaussian filtering\n\tgaussian = gaussian_filter(gray, K_size=5, sigma=1.4)\n\n\t# sobel filtering\n\tfy, fx = sobel_filter(gaussian, K_size=3)\n\n\t# get edge strength, angle\n\tedge, angle = get_edge_angle(fx, fy)\n\n\t# angle quantization\n\tangle = angle_quantization(angle)\n\n\treturn edge, angle\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float32)\n\n# Canny (step1)\nedge, angle = Canny_step1(img)\n\nedge = edge.astype(np.uint8)\nangle = angle.astype(np.uint8)\n\n# Save result\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", edge)\ncv2.imshow(\"result\", edge)\ncv2.imwrite(\"out2.jpg\", angle)\ncv2.imshow(\"result2\", angle)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.destroyAllWindows()", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 241, + "instruction": "Canny法は、\n1. ガウシアンフィルタを掛ける\n2. x, y方向のSobelフィルタを掛け、それらからエッジ強度とエッジ勾配を求める\n3. エッジ勾配の値から、Non-maximum suppression によりエッジの細線化を行う\n4. ヒステリシスによる閾値処理を行う\n\n以上により、画像からエッジ部分を抜き出す手法である。\n\npythonを用いて3の処理を実装しないさい。\n\n処理1、2で求めた勾配角度から、Non-maximum suppressionを行い、エッジ線を細くする（細線化）。\n\nNon-maximum suppression(NMS)とは非最大値以外を除去する作業の総称である。（他のタスクでもこの名前はよく出る）\n\nここでは、注目している箇所の勾配角度の法線方向の隣接ピクセルの３つの勾配強度を比較して、最大値ならそのまま値をいじらずに、最大値でなければ強度を0にする、\n\nつまり、勾配強度edge(x,y)に注目している際に、勾配角度angle(x,y)によって次式のようにedge(x,y)を変更する。\n\nif angle(x,y) = 0\n if edge(x,y), edge(x-1,y), edge(x+1,y)で edge(x,y)が最大じゃない\n then edge(x,y) = 0\nif angle(x,y) = 45\n if edge(x,y), edge(x-1,y+1), edge(x+1,y-1)で edge(x,y)が最大じゃない\n then edge(x,y) = 0\nif angle(x,y) = 90\n if edge(x,y), edge(x,y-1), edge(x,y+1)で edge(x,y)が最大じゃない\n then edge(x,y) = 0\nif angle(x,y) = 135\n if edge(x,y), edge(x-1,y-1), edge(x+1,y+1)で edge(x,y)が最大じゃない\n then edge(x,y) = 0", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\ndef Canny_step2(img):\n\n\t# Gray scale\n\tdef BGR2GRAY(img):\n\t\tb = img[:, :, 0].copy()\n\t\tg = img[:, :, 1].copy()\n\t\tr = img[:, :, 2].copy()\n\n\t\t# Gray scale\n\t\tout = 0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b\n\t\tout = out.astype(np.uint8)\n\n\t\treturn out\n\n\n\t# Gaussian filter for grayscale\n\tdef gaussian_filter(img, K_size=3, sigma=1.3):\n\n\t\tif len(img.shape) == 3:\n\t\t\tH, W, C = img.shape\n\t\telse:\n\t\t\timg = np.expand_dims(img, axis=-1)\n\t\t\tH, W, C = img.shape\n\n\t\t## Zero padding\n\t\tpad = K_size // 2\n\t\tout = np.zeros([H + pad * 2, W + pad * 2, C], dtype=np.float)\n\t\tout[pad: pad + H, pad: pad + W] = img.copy().astype(np.float)\n\n\t\t## prepare Kernel\n\t\tK = np.zeros((K_size, K_size), dtype=np.float)\n\t\tfor x in range(-pad, -pad + K_size):\n\t\t\tfor y in range(-pad, -pad + K_size):\n\t\t\t\tK[y + pad, x + pad] = np.exp( - (x ** 2 + y ** 2) / (2 * (sigma ** 2)))\n\t\t#K /= (sigma * np.sqrt(2 * np.pi))\n\t\tK /= (2 * np.pi * sigma * sigma)\n\t\tK /= K.sum()\n\n\t\ttmp = out.copy()\n\n\t\t# filtering\n\t\tfor y in range(H):\n\t\t\tfor x in range(W):\n\t\t\t\tfor c in range(C):\n\t\t\t\t\tout[pad + y, pad + x, c] = np.sum(K * tmp[y : y + K_size, x : x + K_size, c])\n\n\t\tout = np.clip(out, 0, 255)\n\t\tout = out[pad : pad + H, pad : pad + W]\n\t\tout = out.astype(np.uint8)\n\t\tout = out[..., 0]\n\n\t\treturn out\n\n\n\t# sobel filter\n\tdef sobel_filter(img, K_size=3):\n\t\tif len(img.shape) == 3:\n\t\t\tH, W, C = img.shape\n\t\telse:\n\t\t\tH, W = img.shape\n\n\t\t# Zero padding\n\t\tpad = K_size // 2\n\t\tout = np.zeros((H + pad * 2, W + pad * 2), dtype=np.float)\n\t\tout[pad: pad + H, pad: pad + W] = img.copy().astype(np.float)\n\t\ttmp = out.copy()\n\n\t\tout_v = out.copy()\n\t\tout_h = out.copy()\n\n\t\t## Sobel vertical\n\t\tKv = [[1., 2., 1.],[0., 0., 0.], [-1., -2., -1.]]\n\t\t## Sobel horizontal\n\t\tKh = [[1., 0., -1.],[2., 0., -2.],[1., 0., -1.]]\n\n\t\t# filtering\n\t\tfor y in range(H):\n\t\t\tfor x in range(W):\n\t\t\t\tout_v[pad + y, pad + x] = np.sum(Kv * (tmp[y: y + K_size, x: x + K_size]))\n\t\t\t\tout_h[pad + y, pad + x] = np.sum(Kh * (tmp[y: y + K_size, x: x + K_size]))\n\n\t\tout_v = np.clip(out_v, 0, 255)\n\t\tout_h = np.clip(out_h, 0, 255)\n\n\t\tout_v = out_v[pad: pad + H, pad: pad + W].astype(np.uint8)\n\t\tout_h = out_h[pad: pad + H, pad: pad + W].astype(np.uint8)\n\n\t\treturn out_v, out_h\n\n\n\tdef get_edge_angle(fx, fy):\n\t\t# get edge strength\n\t\tedge = np.sqrt(np.power(fx.astype(np.float32), 2) + np.power(fy.astype(np.float32), 2))\n\t\tedge = np.clip(edge, 0, 255)\n\n\t\tfx = np.maximum(fx, 1e-5)\n\t\t#fx[np.abs(fx) <= 1e-5] = 1e-5\n\n\t\t# get edge angle\n\t\tangle = np.arctan(fy / fx)\n\n\t\treturn edge, angle\n\n\n\tdef angle_quantization(angle):\n\t\tangle = angle / np.pi * 180\n\t\tangle[angle < -22.5] = 180 + angle[angle < -22.5]\n\t\t_angle = np.zeros_like(angle, dtype=np.uint8)\n\t\t_angle[np.where(angle <= 22.5)] = 0\n\t\t_angle[np.where((angle > 22.5) & (angle <= 67.5))] = 45\n\t\t_angle[np.where((angle > 67.5) & (angle <= 112.5))] = 90\n\t\t_angle[np.where((angle > 112.5) & (angle <= 157.5))] = 135\n\n\t\treturn _angle\n\n\n\tdef non_maximum_suppression(angle, edge):\n\t\tH, W = angle.shape\n\t\t_edge = edge.copy()\n\n\t\tfor y in range(H):\n\t\t\tfor x in range(W):\n\t\t\t\t\tif angle[y, x] == 0:\n\t\t\t\t\t\t\tdx1, dy1, dx2, dy2 = -1, 0, 1, 0\n\t\t\t\t\telif angle[y, x] == 45:\n\t\t\t\t\t\t\tdx1, dy1, dx2, dy2 = -1, 1, 1, -1\n\t\t\t\t\telif angle[y, x] == 90:\n\t\t\t\t\t\t\tdx1, dy1, dx2, dy2 = 0, -1, 0, 1\n\t\t\t\t\telif angle[y, x] == 135:\n\t\t\t\t\t\t\tdx1, dy1, dx2, dy2 = -1, -1, 1, 1\n\t\t\t\t\tif x == 0:\n\t\t\t\t\t\t\tdx1 = max(dx1, 0)\n\t\t\t\t\t\t\tdx2 = max(dx2, 0)\n\t\t\t\t\tif x == W-1:\n\t\t\t\t\t\t\tdx1 = min(dx1, 0)\n\t\t\t\t\t\t\tdx2 = min(dx2, 0)\n\t\t\t\t\tif y == 0:\n\t\t\t\t\t\t\tdy1 = max(dy1, 0)\n\t\t\t\t\t\t\tdy2 = max(dy2, 0)\n\t\t\t\t\tif y == H-1:\n\t\t\t\t\t\t\tdy1 = min(dy1, 0)\n\t\t\t\t\t\t\tdy2 = min(dy2, 0)\n\t\t\t\t\tif max(max(edge[y, x], edge[y + dy1, x + dx1]), edge[y + dy2, x + dx2]) != edge[y, x]:\n\t\t\t\t\t\t\t_edge[y, x] = 0\n\n\t\treturn _edge\n\n\t# grayscale\n\tgray = BGR2GRAY(img)\n\n\t# gaussian filtering\n\tgaussian = gaussian_filter(gray, K_size=5, sigma=1.4)\n\n\t# sobel filtering\n\tfy, fx = sobel_filter(gaussian, K_size=3)\n\n\t# get edge strength, angle\n\tedge, angle = get_edge_angle(fx, fy)\n\n\t# angle quantization\n\tangle = angle_quantization(angle)\n\n\t# non maximum suppression\n\tedge = non_maximum_suppression(angle, edge)\n\n\treturn edge, angle\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float32)\n\n# Canny (step2)\nedge, angle = Canny_step2(img)\n\nedge = edge.astype(np.uint8)\nangle = angle.astype(np.uint8)\n\n# Save result\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", edge)\ncv2.imshow(\"result\", edge)\ncv2.imwrite(\"out2.jpg\", angle)\ncv2.imshow(\"result2\", angle)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.destroyAllWindows()", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 242, + "instruction": "Canny法は、\n1. ガウシアンフィルタを掛ける\n2. x, y方向のSobelフィルタを掛け、それらからエッジ強度とエッジ勾配を求める\n3. エッジ勾配の値から、Non-maximum suppression によりエッジの細線化を行う\n4. ヒステリシスによる閾値処理を行う\n\n以上により、画像からエッジ部分を抜き出す手法である。\n\npythonを用いて、4の処理を実装する。\n\nここでは、閾値により勾配強度の二値化を行うがCanny法では二つの閾値(HT: high thoresholdとLT: low threshold)を用いる。\n\nはじめに、\n1. 勾配強度edge(x,y)がHT以上の場合はedge(x,y)=255\n2. LT以下のedge(x,y)=0\n3. LT < edge(x,y) < HTの時、周り８ピクセルの勾配強度でHTより大きい値が存在すれば、edge(x,y)=255\n\nここでは、HT=50, LT=20とする。ちなみに閾値の値は結果を見ながら判断するしかない。\n\n以上のアルゴリズムによって、Canny法が行われる。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\ndef Canny(img):\n\n\t# Gray scale\n\tdef BGR2GRAY(img):\n\t\tb = img[:, :, 0].copy()\n\t\tg = img[:, :, 1].copy()\n\t\tr = img[:, :, 2].copy()\n\n\t\t# Gray scale\n\t\tout = 0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b\n\t\tout = out.astype(np.uint8)\n\n\t\treturn out\n\n\n\t# Gaussian filter for grayscale\n\tdef gaussian_filter(img, K_size=3, sigma=1.3):\n\n\t\tif len(img.shape) == 3:\n\t\t\tH, W, C = img.shape\n\t\t\tgray = False\n\t\telse:\n\t\t\timg = np.expand_dims(img, axis=-1)\n\t\t\tH, W, C = img.shape\n\t\t\tgray = True\n\n\t\t## Zero padding\n\t\tpad = K_size // 2\n\t\tout = np.zeros([H + pad * 2, W + pad * 2, C], dtype=np.float)\n\t\tout[pad : pad + H, pad : pad + W] = img.copy().astype(np.float)\n\n\t\t## prepare Kernel\n\t\tK = np.zeros((K_size, K_size), dtype=np.float)\n\t\tfor x in range(-pad, -pad + K_size):\n\t\t\tfor y in range(-pad, -pad + K_size):\n\t\t\t\tK[y + pad, x + pad] = np.exp( - (x ** 2 + y ** 2) / (2 * sigma * sigma))\n\t\t#K /= (sigma * np.sqrt(2 * np.pi))\n\t\tK /= (2 * np.pi * sigma * sigma)\n\t\tK /= K.sum()\n\n\t\ttmp = out.copy()\n\n\t\t# filtering\n\t\tfor y in range(H):\n\t\t\tfor x in range(W):\n\t\t\t\tfor c in range(C):\n\t\t\t\t\tout[pad + y, pad + x, c] = np.sum(K * tmp[y : y + K_size, x : x + K_size, c])\n\n\t\tout = np.clip(out, 0, 255)\n\t\tout = out[pad : pad + H, pad : pad + W]\n\t\tout = out.astype(np.uint8)\n\n\t\tif gray:\n\t\t\tout = out[..., 0]\n\n\t\treturn out\n\n\n\t# sobel filter\n\tdef sobel_filter(img, K_size=3):\n\t\tif len(img.shape) == 3:\n\t\t\tH, W, C = img.shape\n\t\telse:\n\t\t\tH, W = img.shape\n\n\t\t# Zero padding\n\t\tpad = K_size // 2\n\t\tout = np.zeros((H + pad * 2, W + pad * 2), dtype=np.float)\n\t\tout[pad : pad + H, pad : pad + W] = img.copy().astype(np.float)\n\t\ttmp = out.copy()\n\n\t\tout_v = out.copy()\n\t\tout_h = out.copy()\n\n\t\t## Sobel vertical\n\t\tKv = [[1., 2., 1.],[0., 0., 0.], [-1., -2., -1.]]\n\t\t## Sobel horizontal\n\t\tKh = [[1., 0., -1.],[2., 0., -2.],[1., 0., -1.]]\n\n\t\t# filtering\n\t\tfor y in range(H):\n\t\t\tfor x in range(W):\n\t\t\t\tout_v[pad + y, pad + x] = np.sum(Kv * (tmp[y : y + K_size, x : x + K_size]))\n\t\t\t\tout_h[pad + y, pad + x] = np.sum(Kh * (tmp[y : y + K_size, x : x + K_size]))\n\n\t\tout_v = np.clip(out_v, 0, 255)\n\t\tout_h = np.clip(out_h, 0, 255)\n\n\t\tout_v = out_v[pad : pad + H, pad : pad + W]\n\t\tout_v = out_v.astype(np.uint8)\n\t\tout_h = out_h[pad : pad + H, pad : pad + W]\n\t\tout_h = out_h.astype(np.uint8)\n\n\t\treturn out_v, out_h\n\n\n\tdef get_edge_angle(fx, fy):\n\t\t# get edge strength\n\t\tedge = np.sqrt(np.power(fx.astype(np.float32), 2) + np.power(fy.astype(np.float32), 2))\n\t\tedge = np.clip(edge, 0, 255)\n\n\t\tfx = np.maximum(fx, 1e-10)\n\t\t#fx[np.abs(fx) <= 1e-5] = 1e-5\n\n\t\t# get edge angle\n\t\tangle = np.arctan(fy / fx)\n\n\t\treturn edge, angle\n\n\n\tdef angle_quantization(angle):\n\t\tangle = angle / np.pi * 180\n\t\tangle[angle < -22.5] = 180 + angle[angle < -22.5]\n\t\t_angle = np.zeros_like(angle, dtype=np.uint8)\n\t\t_angle[np.where(angle <= 22.5)] = 0\n\t\t_angle[np.where((angle > 22.5) & (angle <= 67.5))] = 45\n\t\t_angle[np.where((angle > 67.5) & (angle <= 112.5))] = 90\n\t\t_angle[np.where((angle > 112.5) & (angle <= 157.5))] = 135\n\n\t\treturn _angle\n\n\n\tdef non_maximum_suppression(angle, edge):\n\t\tH, W = angle.shape\n\t\t_edge = edge.copy()\n\t\t\n\t\tfor y in range(H):\n\t\t\tfor x in range(W):\n\t\t\t\t\tif angle[y, x] == 0:\n\t\t\t\t\t\t\tdx1, dy1, dx2, dy2 = -1, 0, 1, 0\n\t\t\t\t\telif angle[y, x] == 45:\n\t\t\t\t\t\t\tdx1, dy1, dx2, dy2 = -1, 1, 1, -1\n\t\t\t\t\telif angle[y, x] == 90:\n\t\t\t\t\t\t\tdx1, dy1, dx2, dy2 = 0, -1, 0, 1\n\t\t\t\t\telif angle[y, x] == 135:\n\t\t\t\t\t\t\tdx1, dy1, dx2, dy2 = -1, -1, 1, 1\n\t\t\t\t\tif x == 0:\n\t\t\t\t\t\t\tdx1 = max(dx1, 0)\n\t\t\t\t\t\t\tdx2 = max(dx2, 0)\n\t\t\t\t\tif x == W-1:\n\t\t\t\t\t\t\tdx1 = min(dx1, 0)\n\t\t\t\t\t\t\tdx2 = min(dx2, 0)\n\t\t\t\t\tif y == 0:\n\t\t\t\t\t\t\tdy1 = max(dy1, 0)\n\t\t\t\t\t\t\tdy2 = max(dy2, 0)\n\t\t\t\t\tif y == H-1:\n\t\t\t\t\t\t\tdy1 = min(dy1, 0)\n\t\t\t\t\t\t\tdy2 = min(dy2, 0)\n\t\t\t\t\tif max(max(edge[y, x], edge[y + dy1, x + dx1]), edge[y + dy2, x + dx2]) != edge[y, x]:\n\t\t\t\t\t\t\t_edge[y, x] = 0\n\n\t\treturn _edge\n\n\tdef hysterisis(edge, HT=100, LT=30):\n\t\tH, W = edge.shape\n\n\t\t# Histeresis threshold\n\t\tedge[edge >= HT] = 255\n\t\tedge[edge <= LT] = 0\n\n\t\t_edge = np.zeros((H + 2, W + 2), dtype=np.float32)\n\t\t_edge[1 : H + 1, 1 : W + 1] = edge\n\n\t\t## 8 - Nearest neighbor\n\t\tnn = np.array(((1., 1., 1.), (1., 0., 1.), (1., 1., 1.)), dtype=np.float32)\n\n\t\tfor y in range(1, H+2):\n\t\t\t\tfor x in range(1, W+2):\n\t\t\t\t\t\tif _edge[y, x] < LT or _edge[y, x] > HT:\n\t\t\t\t\t\t\t\tcontinue\n\t\t\t\t\t\tif np.max(_edge[y-1:y+2, x-1:x+2] * nn) >= HT:\n\t\t\t\t\t\t\t\t_edge[y, x] = 255\n\t\t\t\t\t\telse:\n\t\t\t\t\t\t\t\t_edge[y, x] = 0\n\n\t\tedge = _edge[1:H+1, 1:W+1]\n\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\treturn edge\n\n\t# grayscale\n\tgray = BGR2GRAY(img)\n\n\t# gaussian filtering\n\tgaussian = gaussian_filter(gray, K_size=5, sigma=1.4)\n\n\t# sobel filtering\n\tfy, fx = sobel_filter(gaussian, K_size=3)\n\n\t# get edge strength, angle\n\tedge, angle = get_edge_angle(fx, fy)\n\n\t# angle quantization\n\tangle = angle_quantization(angle)\n\n\t# non maximum suppression\n\tedge = non_maximum_suppression(angle, edge)\n\n\t# hysterisis threshold\n\tout = hysterisis(edge, 50, 20)\n\n\treturn out\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float32)\n\n# Canny\nedge = Canny(img)\n\nout = edge.astype(np.uint8)\n\n# Save result\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.destroyAllWindows()", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 243, + "instruction": "Hough変換とは、座標を直交座標から極座標に変換することにより数式に沿って直線や円など一定の形状を検出する手法である。\nある直線状の点では極座標に変換すると一定のr, tにおいて交わる。\nその点が検出すべき直線を表すパラメータであり、このパラメータを逆変換すると直線の方程式を求めることができる。\n\n方法としては、\n1. エッジ画像(ここではCannyの出力)からエッジのピクセルにおいてHough変換を行う。\n2. Hough変換後の値のヒストグラムをとり、極大点を選ぶ。\n3. 極大点のr, tの値をHough逆変換して検出した直線のパラメータを得る。\n\nとなる。\n\npythonを用いて1のHough変換を行いヒストグラムを作成しなさい。\n\nアルゴリズムは、\n\n1. 画像の対角線の長さrmaxを求める。\n2. エッジ箇所(x,y)において、t = 0-179で一度ずつtを変えながら、次式によりHough変換を行う。\n\n\nrho = x * cos(t) + y * sin(t)\n\n3. 「ボーティング（投票）」 [2 x rmax, 180]のサイズの表を用意し、1で得たtable(rho, t) に1を足す。２で求めたrhoは[-rmax, rmax]の範囲を取るので、ボーティングの時には注意！\n\nボーティングでは、一定の箇所に集中する。\n\n今回はtorino.jpgを用いて、ボーディングした表を図示せよ。\nCannyのパラメータは, gaussian filter(5x5, s=1.4), HT = 100, LT = 30で使用せよ。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\ndef Canny(img):\n\n\t# Gray scale\n\tdef BGR2GRAY(img):\n\t\tb = img[:, :, 0].copy()\n\t\tg = img[:, :, 1].copy()\n\t\tr = img[:, :, 2].copy()\n\n\t\t# Gray scale\n\t\tout = 0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b\n\t\tout = out.astype(np.uint8)\n\n\t\treturn out\n\n\n\t# Gaussian filter for grayscale\n\tdef gaussian_filter(img, K_size=3, sigma=1.3):\n\n\t\tif len(img.shape) == 3:\n\t\t\tH, W, C = img.shape\n\t\t\tgray = False\n\t\telse:\n\t\t\timg = np.expand_dims(img, axis=-1)\n\t\t\tH, W, C = img.shape\n\t\t\tgray = True\n\n\t\t## Zero padding\n\t\tpad = K_size // 2\n\t\tout = np.zeros([H + pad * 2, W + pad * 2, C], dtype=np.float)\n\t\tout[pad : pad + H, pad : pad + W] = img.copy().astype(np.float)\n\n\t\t## prepare Kernel\n\t\tK = np.zeros((K_size, K_size), dtype=np.float)\n\t\tfor x in range(-pad, -pad + K_size):\n\t\t\tfor y in range(-pad, -pad + K_size):\n\t\t\t\tK[y + pad, x + pad] = np.exp( - (x ** 2 + y ** 2) / (2 * sigma * sigma))\n\t\t#K /= (sigma * np.sqrt(2 * np.pi))\n\t\tK /= (2 * np.pi * sigma * sigma)\n\t\tK /= K.sum()\n\n\t\ttmp = out.copy()\n\n\t\t# filtering\n\t\tfor y in range(H):\n\t\t\tfor x in range(W):\n\t\t\t\tfor c in range(C):\n\t\t\t\t\tout[pad + y, pad + x, c] = np.sum(K * tmp[y : y + K_size, x : x + K_size, c])\n\n\t\tout = np.clip(out, 0, 255)\n\t\tout = out[pad : pad + H, pad : pad + W]\n\t\tout = out.astype(np.uint8)\n\n\t\tif gray:\n\t\t\tout = out[..., 0]\n\n\t\treturn out\n\n\n\t# sobel filter\n\tdef sobel_filter(img, K_size=3):\n\t\tif len(img.shape) == 3:\n\t\t\tH, W, C = img.shape\n\t\telse:\n\t\t\tH, W = img.shape\n\n\t\t# Zero padding\n\t\tpad = K_size // 2\n\t\tout = np.zeros((H + pad * 2, W + pad * 2), dtype=np.float)\n\t\tout[pad : pad + H, pad : pad + W] = img.copy().astype(np.float)\n\t\ttmp = out.copy()\n\n\t\tout_v = out.copy()\n\t\tout_h = out.copy()\n\n\t\t## Sobel vertical\n\t\tKv = [[1., 2., 1.],[0., 0., 0.], [-1., -2., -1.]]\n\t\t## Sobel horizontal\n\t\tKh = [[1., 0., -1.],[2., 0., -2.],[1., 0., -1.]]\n\n\t\t# filtering\n\t\tfor y in range(H):\n\t\t\tfor x in range(W):\n\t\t\t\tout_v[pad + y, pad + x] = np.sum(Kv * (tmp[y : y + K_size, x : x + K_size]))\n\t\t\t\tout_h[pad + y, pad + x] = np.sum(Kh * (tmp[y : y + K_size, x : x + K_size]))\n\n\t\tout_v = np.clip(out_v, 0, 255)\n\t\tout_h = np.clip(out_h, 0, 255)\n\n\t\tout_v = out_v[pad : pad + H, pad : pad + W]\n\t\tout_v = out_v.astype(np.uint8)\n\t\tout_h = out_h[pad : pad + H, pad : pad + W]\n\t\tout_h = out_h.astype(np.uint8)\n\n\t\treturn out_v, out_h\n\n\n\tdef get_edge_angle(fx, fy):\n\t\t# get edge strength\n\t\tedge = np.sqrt(np.power(fx.astype(np.float32), 2) + np.power(fy.astype(np.float32), 2))\n\t\tedge = np.clip(edge, 0, 255)\n\n\t\tfx = np.maximum(fx, 1e-10)\n\t\t#fx[np.abs(fx) <= 1e-5] = 1e-5\n\n\t\t# get edge angle\n\t\tangle = np.arctan(fy / fx)\n\n\t\treturn edge, angle\n\n\n\tdef angle_quantization(angle):\n\t\tangle = angle / np.pi * 180\n\t\tangle[angle < -22.5] = 180 + angle[angle < -22.5]\n\t\t_angle = np.zeros_like(angle, dtype=np.uint8)\n\t\t_angle[np.where(angle <= 22.5)] = 0\n\t\t_angle[np.where((angle > 22.5) & (angle <= 67.5))] = 45\n\t\t_angle[np.where((angle > 67.5) & (angle <= 112.5))] = 90\n\t\t_angle[np.where((angle > 112.5) & (angle <= 157.5))] = 135\n\n\t\treturn _angle\n\n\n\tdef non_maximum_suppression(angle, edge):\n\t\tH, W = angle.shape\n\t\t_edge = edge.copy()\n\t\t\n\t\tfor y in range(H):\n\t\t\tfor x in range(W):\n\t\t\t\t\tif angle[y, x] == 0:\n\t\t\t\t\t\t\tdx1, dy1, dx2, dy2 = -1, 0, 1, 0\n\t\t\t\t\telif angle[y, x] == 45:\n\t\t\t\t\t\t\tdx1, dy1, dx2, dy2 = -1, 1, 1, -1\n\t\t\t\t\telif angle[y, x] == 90:\n\t\t\t\t\t\t\tdx1, dy1, dx2, dy2 = 0, -1, 0, 1\n\t\t\t\t\telif angle[y, x] == 135:\n\t\t\t\t\t\t\tdx1, dy1, dx2, dy2 = -1, -1, 1, 1\n\t\t\t\t\tif x == 0:\n\t\t\t\t\t\t\tdx1 = max(dx1, 0)\n\t\t\t\t\t\t\tdx2 = max(dx2, 0)\n\t\t\t\t\tif x == W-1:\n\t\t\t\t\t\t\tdx1 = min(dx1, 0)\n\t\t\t\t\t\t\tdx2 = min(dx2, 0)\n\t\t\t\t\tif y == 0:\n\t\t\t\t\t\t\tdy1 = max(dy1, 0)\n\t\t\t\t\t\t\tdy2 = max(dy2, 0)\n\t\t\t\t\tif y == H-1:\n\t\t\t\t\t\t\tdy1 = min(dy1, 0)\n\t\t\t\t\t\t\tdy2 = min(dy2, 0)\n\t\t\t\t\tif max(max(edge[y, x], edge[y + dy1, x + dx1]), edge[y + dy2, x + dx2]) != edge[y, x]:\n\t\t\t\t\t\t\t_edge[y, x] = 0\n\n\t\treturn _edge\n\n\tdef hysterisis(edge, HT=100, LT=30):\n\t\tH, W = edge.shape\n\n\t\t# Histeresis threshold\n\t\tedge[edge >= HT] = 255\n\t\tedge[edge <= LT] = 0\n\n\t\t_edge = np.zeros((H + 2, W + 2), dtype=np.float32)\n\t\t_edge[1 : H + 1, 1 : W + 1] = edge\n\n\t\t## 8 - Nearest neighbor\n\t\tnn = np.array(((1., 1., 1.), (1., 0., 1.), (1., 1., 1.)), dtype=np.float32)\n\n\t\tfor y in range(1, H+2):\n\t\t\t\tfor x in range(1, W+2):\n\t\t\t\t\t\tif _edge[y, x] < LT or _edge[y, x] > HT:\n\t\t\t\t\t\t\t\tcontinue\n\t\t\t\t\t\tif np.max(_edge[y-1:y+2, x-1:x+2] * nn) >= HT:\n\t\t\t\t\t\t\t\t_edge[y, x] = 255\n\t\t\t\t\t\telse:\n\t\t\t\t\t\t\t\t_edge[y, x] = 0\n\n\t\tedge = _edge[1:H+1, 1:W+1]\n\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\treturn edge\n\n\t# grayscale\n\tgray = BGR2GRAY(img)\n\n\t# gaussian filtering\n\tgaussian = gaussian_filter(gray, K_size=5, sigma=1.4)\n\n\t# sobel filtering\n\tfy, fx = sobel_filter(gaussian, K_size=3)\n\n\t# get edge strength, angle\n\tedge, angle = get_edge_angle(fx, fy)\n\n\t# angle quantization\n\tangle = angle_quantization(angle)\n\n\t# non maximum suppression\n\tedge = non_maximum_suppression(angle, edge)\n\n\t# hysterisis threshold\n\tout = hysterisis(edge, 100, 30)\n\n\treturn out\n\n\ndef Hough_Line_step1(edge):\n\t## Voting\n\tdef voting(edge):\n\t\tH, W = edge.shape\n\t\tdrho = 1\n\t\tdtheta = 1\n\n\t\t# get rho max length\n\t\trho_max = np.ceil(np.sqrt(H ** 2 + W ** 2)).astype(np.int)\n\n\t\t# hough table\n\t\though = np.zeros((rho_max * 2, 180), dtype=np.int)\n\n\t\t# get index of edge\n\t\tind = np.where(edge == 255)\n\n\t\t## hough transformation\n\t\tfor y, x in zip(ind[0], ind[1]):\n\t\t\t\tfor theta in range(0, 180, dtheta):\n\t\t\t\t\t\t# get polar coordinat4s\n\t\t\t\t\t\tt = np.pi / 180 * theta\n\t\t\t\t\t\trho = int(x * np.cos(t) + y * np.sin(t))\n\n\t\t\t\t\t\t# vote\n\t\t\t\t\t\though[rho + rho_max, theta] += 1\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\tout = hough.astype(np.uint8)\n\n\t\treturn out\n\n\t# voting\n\tout = voting(edge)\n\n\treturn out\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"thorino.jpg\").astype(np.float32)\n\n# Canny\nedge = Canny(img)\n\n# Hough\nout = Hough_Line_step1(edge)\n\nout = out.astype(np.uint8)\n\n# Save result\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.destroyAllWindows()", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 244, + "instruction": "Hough変換とは、座標を直交座標から極座標に変換することにより数式に沿って直線や円など一定の形状を検出する手法である。\nある直線状の点では極座標に変換すると一定のr, tにおいて交わる。\nその点が検出すべき直線を表すパラメータであり、このパラメータを逆変換すると直線の方程式を求めることができる。\n\n方法としては、\n1. エッジ画像(ここではCannyの出力)からエッジのピクセルにおいてHough変換を行う。\n2. Hough変換後の値のヒストグラムをとり、極大点を選ぶ。\n3. 極大点のr, tの値をHough逆変換して検出した直線のパラメータを得る。\n\nとなる。\n\npythonを用いて、2の処理を実装しなさい。\n\n1の処理で得られた表では、ある一定の箇所付近に多く投票される。\nここでは、その付近の極大値を抜き出す操作を行え。\n\n今回はボーディングが多い箇所を上位20個抜き出し、図示せよ。(C++の解答は上位30個にしてます。なんか20だと同じような結果にらなかったので、、)\n\nNMSのアルゴリズムは、\n1. 表において、周囲8マス(8近傍)より注目ピクセルの得票数が多ければそのまま。\n2. 注目ピクセルの値が少なければ0にする。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\ndef Canny(img):\n\n\t# Gray scale\n\tdef BGR2GRAY(img):\n\t\tb = img[:, :, 0].copy()\n\t\tg = img[:, :, 1].copy()\n\t\tr = img[:, :, 2].copy()\n\n\t\t# Gray scale\n\t\tout = 0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b\n\t\tout = out.astype(np.uint8)\n\n\t\treturn out\n\n\n\t# Gaussian filter for grayscale\n\tdef gaussian_filter(img, K_size=3, sigma=1.3):\n\n\t\tif len(img.shape) == 3:\n\t\t\tH, W, C = img.shape\n\t\t\tgray = False\n\t\telse:\n\t\t\timg = np.expand_dims(img, axis=-1)\n\t\t\tH, W, C = img.shape\n\t\t\tgray = True\n\n\t\t## Zero padding\n\t\tpad = K_size // 2\n\t\tout = np.zeros([H + pad * 2, W + pad * 2, C], dtype=np.float)\n\t\tout[pad : pad + H, pad : pad + W] = img.copy().astype(np.float)\n\n\t\t## prepare Kernel\n\t\tK = np.zeros((K_size, K_size), dtype=np.float)\n\t\tfor x in range(-pad, -pad + K_size):\n\t\t\tfor y in range(-pad, -pad + K_size):\n\t\t\t\tK[y + pad, x + pad] = np.exp( - (x ** 2 + y ** 2) / (2 * sigma * sigma))\n\t\t#K /= (sigma * np.sqrt(2 * np.pi))\n\t\tK /= (2 * np.pi * sigma * sigma)\n\t\tK /= K.sum()\n\n\t\ttmp = out.copy()\n\n\t\t# filtering\n\t\tfor y in range(H):\n\t\t\tfor x in range(W):\n\t\t\t\tfor c in range(C):\n\t\t\t\t\tout[pad + y, pad + x, c] = np.sum(K * tmp[y : y + K_size, x : x + K_size, c])\n\n\t\tout = np.clip(out, 0, 255)\n\t\tout = out[pad : pad + H, pad : pad + W]\n\t\tout = out.astype(np.uint8)\n\n\t\tif gray:\n\t\t\tout = out[..., 0]\n\n\t\treturn out\n\n\n\t# sobel filter\n\tdef sobel_filter(img, K_size=3):\n\t\tif len(img.shape) == 3:\n\t\t\tH, W, C = img.shape\n\t\telse:\n\t\t\tH, W = img.shape\n\n\t\t# Zero padding\n\t\tpad = K_size // 2\n\t\tout = np.zeros((H + pad * 2, W + pad * 2), dtype=np.float)\n\t\tout[pad : pad + H, pad : pad + W] = img.copy().astype(np.float)\n\t\ttmp = out.copy()\n\n\t\tout_v = out.copy()\n\t\tout_h = out.copy()\n\n\t\t## Sobel vertical\n\t\tKv = [[1., 2., 1.],[0., 0., 0.], [-1., -2., -1.]]\n\t\t## Sobel horizontal\n\t\tKh = [[1., 0., -1.],[2., 0., -2.],[1., 0., -1.]]\n\n\t\t# filtering\n\t\tfor y in range(H):\n\t\t\tfor x in range(W):\n\t\t\t\tout_v[pad + y, pad + x] = np.sum(Kv * (tmp[y : y + K_size, x : x + K_size]))\n\t\t\t\tout_h[pad + y, pad + x] = np.sum(Kh * (tmp[y : y + K_size, x : x + K_size]))\n\n\t\tout_v = np.clip(out_v, 0, 255)\n\t\tout_h = np.clip(out_h, 0, 255)\n\n\t\tout_v = out_v[pad : pad + H, pad : pad + W]\n\t\tout_v = out_v.astype(np.uint8)\n\t\tout_h = out_h[pad : pad + H, pad : pad + W]\n\t\tout_h = out_h.astype(np.uint8)\n\n\t\treturn out_v, out_h\n\n\n\tdef get_edge_angle(fx, fy):\n\t\t# get edge strength\n\t\tedge = np.sqrt(np.power(fx.astype(np.float32), 2) + np.power(fy.astype(np.float32), 2))\n\t\tedge = np.clip(edge, 0, 255)\n\n\t\tfx = np.maximum(fx, 1e-10)\n\t\t#fx[np.abs(fx) <= 1e-5] = 1e-5\n\n\t\t# get edge angle\n\t\tangle = np.arctan(fy / fx)\n\n\t\treturn edge, angle\n\n\n\tdef angle_quantization(angle):\n\t\tangle = angle / np.pi * 180\n\t\tangle[angle < -22.5] = 180 + angle[angle < -22.5]\n\t\t_angle = np.zeros_like(angle, dtype=np.uint8)\n\t\t_angle[np.where(angle <= 22.5)] = 0\n\t\t_angle[np.where((angle > 22.5) & (angle <= 67.5))] = 45\n\t\t_angle[np.where((angle > 67.5) & (angle <= 112.5))] = 90\n\t\t_angle[np.where((angle > 112.5) & (angle <= 157.5))] = 135\n\n\t\treturn _angle\n\n\n\tdef non_maximum_suppression(angle, edge):\n\t\tH, W = angle.shape\n\t\t_edge = edge.copy()\n\t\t\n\t\tfor y in range(H):\n\t\t\tfor x in range(W):\n\t\t\t\t\tif angle[y, x] == 0:\n\t\t\t\t\t\t\tdx1, dy1, dx2, dy2 = -1, 0, 1, 0\n\t\t\t\t\telif angle[y, x] == 45:\n\t\t\t\t\t\t\tdx1, dy1, dx2, dy2 = -1, 1, 1, -1\n\t\t\t\t\telif angle[y, x] == 90:\n\t\t\t\t\t\t\tdx1, dy1, dx2, dy2 = 0, -1, 0, 1\n\t\t\t\t\telif angle[y, x] == 135:\n\t\t\t\t\t\t\tdx1, dy1, dx2, dy2 = -1, -1, 1, 1\n\t\t\t\t\tif x == 0:\n\t\t\t\t\t\t\tdx1 = max(dx1, 0)\n\t\t\t\t\t\t\tdx2 = max(dx2, 0)\n\t\t\t\t\tif x == W-1:\n\t\t\t\t\t\t\tdx1 = min(dx1, 0)\n\t\t\t\t\t\t\tdx2 = min(dx2, 0)\n\t\t\t\t\tif y == 0:\n\t\t\t\t\t\t\tdy1 = max(dy1, 0)\n\t\t\t\t\t\t\tdy2 = max(dy2, 0)\n\t\t\t\t\tif y == H-1:\n\t\t\t\t\t\t\tdy1 = min(dy1, 0)\n\t\t\t\t\t\t\tdy2 = min(dy2, 0)\n\t\t\t\t\tif max(max(edge[y, x], edge[y + dy1, x + dx1]), edge[y + dy2, x + dx2]) != edge[y, x]:\n\t\t\t\t\t\t\t_edge[y, x] = 0\n\n\t\treturn _edge\n\n\tdef hysterisis(edge, HT=100, LT=30):\n\t\tH, W = edge.shape\n\n\t\t# Histeresis threshold\n\t\tedge[edge >= HT] = 255\n\t\tedge[edge <= LT] = 0\n\n\t\t_edge = np.zeros((H + 2, W + 2), dtype=np.float32)\n\t\t_edge[1 : H + 1, 1 : W + 1] = edge\n\n\t\t## 8 - Nearest neighbor\n\t\tnn = np.array(((1., 1., 1.), (1., 0., 1.), (1., 1., 1.)), dtype=np.float32)\n\n\t\tfor y in range(1, H+2):\n\t\t\t\tfor x in range(1, W+2):\n\t\t\t\t\t\tif _edge[y, x] < LT or _edge[y, x] > HT:\n\t\t\t\t\t\t\t\tcontinue\n\t\t\t\t\t\tif np.max(_edge[y-1:y+2, x-1:x+2] * nn) >= HT:\n\t\t\t\t\t\t\t\t_edge[y, x] = 255\n\t\t\t\t\t\telse:\n\t\t\t\t\t\t\t\t_edge[y, x] = 0\n\n\t\tedge = _edge[1:H+1, 1:W+1]\n\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\treturn edge\n\n\t# grayscale\n\tgray = BGR2GRAY(img)\n\n\t# gaussian filtering\n\tgaussian = gaussian_filter(gray, K_size=5, sigma=1.4)\n\n\t# sobel filtering\n\tfy, fx = sobel_filter(gaussian, K_size=3)\n\n\t# get edge strength, angle\n\tedge, angle = get_edge_angle(fx, fy)\n\n\t# angle quantization\n\tangle = angle_quantization(angle)\n\n\t# non maximum suppression\n\tedge = non_maximum_suppression(angle, edge)\n\n\t# hysterisis threshold\n\tout = hysterisis(edge, 100, 30)\n\n\treturn out\n\n\ndef Hough_Line_step2(edge):\n\t## Voting\n\tdef voting(edge):\n\t\tH, W = edge.shape\n\t\t\n\t\tdrho = 1\n\t\tdtheta = 1\n\n\t\t# get rho max length\n\t\trho_max = np.ceil(np.sqrt(H ** 2 + W ** 2)).astype(np.int)\n\n\t\t# hough table\n\t\though = np.zeros((rho_max * 2, 180), dtype=np.int)\n\n\t\t# get index of edge\n\t\tind = np.where(edge == 255)\n\n\t\t## hough transformation\n\t\tfor y, x in zip(ind[0], ind[1]):\n\t\t\t\tfor theta in range(0, 180, dtheta):\n\t\t\t\t\t\t# get polar coordinat4s\n\t\t\t\t\t\tt = np.pi / 180 * theta\n\t\t\t\t\t\trho = int(x * np.cos(t) + y * np.sin(t))\n\n\t\t\t\t\t\t# vote\n\t\t\t\t\t\though[rho + rho_max, theta] += 1\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\tout = hough.astype(np.uint8)\n\n\t\treturn out\n\n\t# non maximum suppression\n\tdef non_maximum_suppression(hough):\n\t\trho_max, _ = hough.shape\n\n\t\t## non maximum suppression\n\t\tfor y in range(rho_max):\n\t\t\tfor x in range(180):\n\t\t\t\t# get 8 nearest neighbor\n\t\t\t\tx1 = max(x-1, 0)\n\t\t\t\tx2 = min(x+2, 180)\n\t\t\t\ty1 = max(y-1, 0)\n\t\t\t\ty2 = min(y+2, rho_max-1)\n\t\t\t\tif np.max(hough[y1:y2, x1:x2]) == hough[y,x] and hough[y, x] != 0:\n\t\t\t\t\tpass\n\t\t\t\t\t#hough[y,x] = 255\n\t\t\t\telse:\n\t\t\t\t\though[y,x] = 0\n\n\t\t# for hough visualization\n\t\t# get top-10 x index of hough table\n\t\tind_x = np.argsort(hough.ravel())[::-1][:20]\n\t\t# get y index\n\t\tind_y = ind_x.copy()\n\t\tthetas = ind_x % 180\n\t\trhos = ind_y // 180\n\t\t_hough = np.zeros_like(hough, dtype=np.int)\n\t\t_hough[rhos, thetas] = 255\n\n\t\treturn _hough\n\n\t# voting\n\though = voting(edge)\n\n\t# non maximum suppression\n\tout = non_maximum_suppression(hough)\n\n\treturn out\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"thorino.jpg\").astype(np.float32)\n\n# Canny\nedge = Canny(img)\n\n# Hough\nout = Hough_Line_step2(edge)\n\nout = out.astype(np.uint8)\n\n# Save result\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.destroyAllWindows()", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 245, + "instruction": "Hough変換とは、座標を直交座標から極座標に変換することにより数式に沿って直線や円など一定の形状を検出する手法である。\nある直線状の点では極座標に変換すると一定のr, tにおいて交わる。\nその点が検出すべき直線を表すパラメータであり、このパラメータを逆変換すると直線の方程式を求めることができる。\n\n方法としては、\n1. エッジ画像(ここではCannyの出力)からエッジのピクセルにおいてHough変換を行う。\n2. Hough変換後の値のヒストグラムをとり、極大点を選ぶ。\n3. 極大点のr, tの値をHough逆変換して検出した直線のパラメータを得る。\n\nとなる。\n\npythonを用いて、2の処理で得られた極大値をHough逆変換をして直線を描画しなさい。これで、Hough変換による直線検出が完了する。\n\nアルゴリズムは、\n1. 極大点(r, t)を次式で逆変換する。\n\n\ny = - cos(t) / sin(t) * x + r / sin(t)\nx = - sin(t) / cos(t) * y + r / cos(t)\n\n\n2. 1の逆変換を極大点ごとにy = 0 - H-1, x = 0 - W-1 で行い、入力画像に検出した直線を描画せよ。\nただし、描画するのは赤線(R,G,B) = (255, 0, 0)とする。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\ndef Canny(img):\n\n\t# Gray scale\n\tdef BGR2GRAY(img):\n\t\tb = img[:, :, 0].copy()\n\t\tg = img[:, :, 1].copy()\n\t\tr = img[:, :, 2].copy()\n\n\t\t# Gray scale\n\t\tout = 0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b\n\t\tout = out.astype(np.uint8)\n\n\t\treturn out\n\n\n\t# Gaussian filter for grayscale\n\tdef gaussian_filter(img, K_size=3, sigma=1.3):\n\n\t\tif len(img.shape) == 3:\n\t\t\tH, W, C = img.shape\n\t\t\tgray = False\n\t\telse:\n\t\t\timg = np.expand_dims(img, axis=-1)\n\t\t\tH, W, C = img.shape\n\t\t\tgray = True\n\n\t\t## Zero padding\n\t\tpad = K_size // 2\n\t\tout = np.zeros([H + pad * 2, W + pad * 2, C], dtype=np.float)\n\t\tout[pad : pad + H, pad : pad + W] = img.copy().astype(np.float)\n\n\t\t## prepare Kernel\n\t\tK = np.zeros((K_size, K_size), dtype=np.float)\n\t\tfor x in range(-pad, -pad + K_size):\n\t\t\tfor y in range(-pad, -pad + K_size):\n\t\t\t\tK[y + pad, x + pad] = np.exp( - (x ** 2 + y ** 2) / (2 * sigma * sigma))\n\t\t#K /= (sigma * np.sqrt(2 * np.pi))\n\t\tK /= (2 * np.pi * sigma * sigma)\n\t\tK /= K.sum()\n\n\t\ttmp = out.copy()\n\n\t\t# filtering\n\t\tfor y in range(H):\n\t\t\tfor x in range(W):\n\t\t\t\tfor c in range(C):\n\t\t\t\t\tout[pad + y, pad + x, c] = np.sum(K * tmp[y : y + K_size, x : x + K_size, c])\n\n\t\tout = np.clip(out, 0, 255)\n\t\tout = out[pad : pad + H, pad : pad + W]\n\t\tout = out.astype(np.uint8)\n\n\t\tif gray:\n\t\t\tout = out[..., 0]\n\n\t\treturn out\n\n\n\t# sobel filter\n\tdef sobel_filter(img, K_size=3):\n\t\tif len(img.shape) == 3:\n\t\t\tH, W, C = img.shape\n\t\telse:\n\t\t\tH, W = img.shape\n\n\t\t# Zero padding\n\t\tpad = K_size // 2\n\t\tout = np.zeros((H + pad * 2, W + pad * 2), dtype=np.float)\n\t\tout[pad : pad + H, pad : pad + W] = img.copy().astype(np.float)\n\t\ttmp = out.copy()\n\n\t\tout_v = out.copy()\n\t\tout_h = out.copy()\n\n\t\t## Sobel vertical\n\t\tKv = [[1., 2., 1.],[0., 0., 0.], [-1., -2., -1.]]\n\t\t## Sobel horizontal\n\t\tKh = [[1., 0., -1.],[2., 0., -2.],[1., 0., -1.]]\n\n\t\t# filtering\n\t\tfor y in range(H):\n\t\t\tfor x in range(W):\n\t\t\t\tout_v[pad + y, pad + x] = np.sum(Kv * (tmp[y : y + K_size, x : x + K_size]))\n\t\t\t\tout_h[pad + y, pad + x] = np.sum(Kh * (tmp[y : y + K_size, x : x + K_size]))\n\n\t\tout_v = np.clip(out_v, 0, 255)\n\t\tout_h = np.clip(out_h, 0, 255)\n\n\t\tout_v = out_v[pad : pad + H, pad : pad + W]\n\t\tout_v = out_v.astype(np.uint8)\n\t\tout_h = out_h[pad : pad + H, pad : pad + W]\n\t\tout_h = out_h.astype(np.uint8)\n\n\t\treturn out_v, out_h\n\n\n\tdef get_edge_angle(fx, fy):\n\t\t# get edge strength\n\t\tedge = np.sqrt(np.power(fx.astype(np.float32), 2) + np.power(fy.astype(np.float32), 2))\n\t\tedge = np.clip(edge, 0, 255)\n\n\t\tfx = np.maximum(fx, 1e-10)\n\t\t#fx[np.abs(fx) <= 1e-5] = 1e-5\n\n\t\t# get edge angle\n\t\tangle = np.arctan(fy / fx)\n\n\t\treturn edge, angle\n\n\n\tdef angle_quantization(angle):\n\t\tangle = angle / np.pi * 180\n\t\tangle[angle < -22.5] = 180 + angle[angle < -22.5]\n\t\t_angle = np.zeros_like(angle, dtype=np.uint8)\n\t\t_angle[np.where(angle <= 22.5)] = 0\n\t\t_angle[np.where((angle > 22.5) & (angle <= 67.5))] = 45\n\t\t_angle[np.where((angle > 67.5) & (angle <= 112.5))] = 90\n\t\t_angle[np.where((angle > 112.5) & (angle <= 157.5))] = 135\n\n\t\treturn _angle\n\n\n\tdef non_maximum_suppression(angle, edge):\n\t\tH, W = angle.shape\n\t\t_edge = edge.copy()\n\t\t\n\t\tfor y in range(H):\n\t\t\tfor x in range(W):\n\t\t\t\t\tif angle[y, x] == 0:\n\t\t\t\t\t\t\tdx1, dy1, dx2, dy2 = -1, 0, 1, 0\n\t\t\t\t\telif angle[y, x] == 45:\n\t\t\t\t\t\t\tdx1, dy1, dx2, dy2 = -1, 1, 1, -1\n\t\t\t\t\telif angle[y, x] == 90:\n\t\t\t\t\t\t\tdx1, dy1, dx2, dy2 = 0, -1, 0, 1\n\t\t\t\t\telif angle[y, x] == 135:\n\t\t\t\t\t\t\tdx1, dy1, dx2, dy2 = -1, -1, 1, 1\n\t\t\t\t\tif x == 0:\n\t\t\t\t\t\t\tdx1 = max(dx1, 0)\n\t\t\t\t\t\t\tdx2 = max(dx2, 0)\n\t\t\t\t\tif x == W-1:\n\t\t\t\t\t\t\tdx1 = min(dx1, 0)\n\t\t\t\t\t\t\tdx2 = min(dx2, 0)\n\t\t\t\t\tif y == 0:\n\t\t\t\t\t\t\tdy1 = max(dy1, 0)\n\t\t\t\t\t\t\tdy2 = max(dy2, 0)\n\t\t\t\t\tif y == H-1:\n\t\t\t\t\t\t\tdy1 = min(dy1, 0)\n\t\t\t\t\t\t\tdy2 = min(dy2, 0)\n\t\t\t\t\tif max(max(edge[y, x], edge[y + dy1, x + dx1]), edge[y + dy2, x + dx2]) != edge[y, x]:\n\t\t\t\t\t\t\t_edge[y, x] = 0\n\n\t\treturn _edge\n\n\tdef hysterisis(edge, HT=100, LT=30):\n\t\tH, W = edge.shape\n\n\t\t# Histeresis threshold\n\t\tedge[edge >= HT] = 255\n\t\tedge[edge <= LT] = 0\n\n\t\t_edge = np.zeros((H + 2, W + 2), dtype=np.float32)\n\t\t_edge[1 : H + 1, 1 : W + 1] = edge\n\n\t\t## 8 - Nearest neighbor\n\t\tnn = np.array(((1., 1., 1.), (1., 0., 1.), (1., 1., 1.)), dtype=np.float32)\n\n\t\tfor y in range(1, H+2):\n\t\t\t\tfor x in range(1, W+2):\n\t\t\t\t\t\tif _edge[y, x] < LT or _edge[y, x] > HT:\n\t\t\t\t\t\t\t\tcontinue\n\t\t\t\t\t\tif np.max(_edge[y-1:y+2, x-1:x+2] * nn) >= HT:\n\t\t\t\t\t\t\t\t_edge[y, x] = 255\n\t\t\t\t\t\telse:\n\t\t\t\t\t\t\t\t_edge[y, x] = 0\n\n\t\tedge = _edge[1:H+1, 1:W+1]\n\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\treturn edge\n\n\t# grayscale\n\tgray = BGR2GRAY(img)\n\n\t# gaussian filtering\n\tgaussian = gaussian_filter(gray, K_size=5, sigma=1.4)\n\n\t# sobel filtering\n\tfy, fx = sobel_filter(gaussian, K_size=3)\n\n\t# get edge strength, angle\n\tedge, angle = get_edge_angle(fx, fy)\n\n\t# angle quantization\n\tangle = angle_quantization(angle)\n\n\t# non maximum suppression\n\tedge = non_maximum_suppression(angle, edge)\n\n\t# hysterisis threshold\n\tout = hysterisis(edge, 100, 30)\n\n\treturn out\n\n\ndef Hough_Line(edge, img):\n\t## Voting\n\tdef voting(edge):\n\t\tH, W = edge.shape\n\t\t\n\t\tdrho = 1\n\t\tdtheta = 1\n\n\t\t# get rho max length\n\t\trho_max = np.ceil(np.sqrt(H ** 2 + W ** 2)).astype(np.int)\n\n\t\t# hough table\n\t\though = np.zeros((rho_max * 2, 180), dtype=np.int)\n\n\t\t# get index of edge\n\t\tind = np.where(edge == 255)\n\n\t\t## hough transformation\n\t\tfor y, x in zip(ind[0], ind[1]):\n\t\t\t\tfor theta in range(0, 180, dtheta):\n\t\t\t\t\t\t# get polar coordinat4s\n\t\t\t\t\t\tt = np.pi / 180 * theta\n\t\t\t\t\t\trho = int(x * np.cos(t) + y * np.sin(t))\n\n\t\t\t\t\t\t# vote\n\t\t\t\t\t\though[rho + rho_max, theta] += 1\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\tout = hough.astype(np.uint8)\n\n\t\treturn out\n\n\t# non maximum suppression\n\tdef non_maximum_suppression(hough):\n\t\trho_max, _ = hough.shape\n\n\t\t## non maximum suppression\n\t\tfor y in range(rho_max):\n\t\t\tfor x in range(180):\n\t\t\t\t# get 8 nearest neighbor\n\t\t\t\tx1 = max(x-1, 0)\n\t\t\t\tx2 = min(x+2, 180)\n\t\t\t\ty1 = max(y-1, 0)\n\t\t\t\ty2 = min(y+2, rho_max-1)\n\t\t\t\tif np.max(hough[y1:y2, x1:x2]) == hough[y,x] and hough[y, x] != 0:\n\t\t\t\t\tpass\n\t\t\t\t\t#hough[y,x] = 255\n\t\t\t\telse:\n\t\t\t\t\though[y,x] = 0\n\n\t\treturn hough\n\n\tdef inverse_hough(hough, img):\n\t\tH, W, _ = img.shape\n\t\trho_max, _ = hough.shape\n\n\t\tout = img.copy()\n\n\t\t# get x, y index of hough table\n\t\tind_x = np.argsort(hough.ravel())[::-1][:20]\n\t\tind_y = ind_x.copy()\n\t\tthetas = ind_x % 180\n\t\trhos = ind_y // 180 - rho_max / 2\n\n\t\t# each theta and rho\n\t\tfor theta, rho in zip(thetas, rhos):\n\t\t\t# theta[radian] -> angle[degree]\n\t\t\tt = np.pi / 180. * theta\n\n\t\t\t# hough -> (x,y)\n\t\t\tfor x in range(W):\n\t\t\t\tif np.sin(t) != 0:\n\t\t\t\t\ty = - (np.cos(t) / np.sin(t)) * x + (rho) / np.sin(t)\n\t\t\t\t\ty = int(y)\n\t\t\t\t\tif y >= H or y < 0:\n\t\t\t\t\t\tcontinue\n\t\t\t\t\tout[y, x] = [0, 0, 255]\n\t\t\tfor y in range(H):\n\t\t\t\tif np.cos(t) != 0:\n\t\t\t\t\tx = - (np.sin(t) / np.cos(t)) * y + (rho) / np.cos(t)\n\t\t\t\t\tx = int(x)\n\t\t\t\t\tif x >= W or x < 0:\n\t\t\t\t\t\tcontinue\n\t\t\t\t\tout[y, x] = [0, 0, 255]\n\t\t\t\t\n\t\tout = out.astype(np.uint8)\n\n\t\treturn out\n\n\n\t# voting\n\though = voting(edge)\n\n\t# non maximum suppression\n\though = non_maximum_suppression(hough)\n\n\t# inverse hough\n\tout = inverse_hough(hough, img)\n\n\treturn out\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"thorino.jpg\").astype(np.float32)\n\n# Canny\nedge = Canny(img)\n\n# Hough\nout = Hough_Line(edge, img)\n\nout = out.astype(np.uint8)\n\n# Save result\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.destroyAllWindows()", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 246, + "instruction": "pythonを用いて、imori.jpgを大津の二値化したものに、モルフォロジー処理による膨張を2回行え。\n\nモルフォロジー処理とは二値化画像の白(255)マス部分を4近傍(上下左右1マス)に膨張、または1マスだけ収縮させる処理をいう。\n\nこの膨張と収縮を何度も繰り返すことで1マスだけに存在する白マスを消したり(Q.49. オープニング処理)、本来つながってほしい白マスを結合させたりできる(Q.50. クロージング処理)。\n\nモルフォロジー処理の膨張(Dilation)アルゴリズムは、\n注目画素I(x, y)=0で、I(x, y-1), I(x-1, y), I(x+1, y), I(x, y+1)のどれか一つが255なら、I(x, y) = 255 とする。\n\nつまり、上の処理を2回行えば2マス分膨張できることになる。\n\nモルフォロジー処理の実装は例えば、[[0,1,0], [1,0,1], [0,1,0]] のフィルタを掛けた和が255以上なら膨張である、と考えることもできる。", + "input": "", + "output": "mport cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n\n# Gray scale\ndef BGR2GRAY(img):\n\tb = img[:, :, 0].copy()\n\tg = img[:, :, 1].copy()\n\tr = img[:, :, 2].copy()\n\n\t# Gray scale\n\tout = 0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b\n\tout = out.astype(np.uint8)\n\n\treturn out\n\n# Otsu Binalization\ndef otsu_binarization(img, th=128):\n\tH, W = img.shape\n\tout = img.copy()\n\n\tmax_sigma = 0\n\tmax_t = 0\n\n\t# determine threshold\n\tfor _t in range(1, 255):\n\t\tv0 = out[np.where(out < _t)]\n\t\tm0 = np.mean(v0) if len(v0) > 0 else 0.\n\t\tw0 = len(v0) / (H * W)\n\t\tv1 = out[np.where(out >= _t)]\n\t\tm1 = np.mean(v1) if len(v1) > 0 else 0.\n\t\tw1 = len(v1) / (H * W)\n\t\tsigma = w0 * w1 * ((m0 - m1) ** 2)\n\t\tif sigma > max_sigma:\n\t\t\tmax_sigma = sigma\n\t\t\tmax_t = _t\n\n\t# Binarization\n\tprint(\"threshold >>\", max_t)\n\tth = max_t\n\tout[out < th] = 0\n\tout[out >= th] = 255\n\n\treturn out\n\n\n# Morphology Erode\ndef Morphology_Erode(img, Dil_time=1):\n\tH, W = img.shape\n\n\t# kernel\n\tMF = np.array(((0, 1, 0),\n\t\t\t\t(1, 0, 1),\n\t\t\t\t(0, 1, 0)), dtype=np.int)\n\n\t# each dilate time\n\tout = img.copy()\n\tfor i in range(Dil_time):\n\t\ttmp = np.pad(out, (1, 1), 'edge')\n\t\tfor y in range(1, H+1):\n\t\t\tfor x in range(1, W+1):\n\t\t\t\tif np.sum(MF * tmp[y-1:y+2, x-1:x+2]) >= 255:\n\t\t\t\t\tout[y-1, x-1] = 255\n\n\treturn out\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float32)\n\n\n# Grayscale\ngray = BGR2GRAY(img)\n\n# Otsu's binarization\notsu = otsu_binarization(gray)\n\n# Morphology - dilate\nout = Morphology_Erode(otsu, Dil_time=2)\n\n# Save result\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.destroyAllWindows()", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 247, + "instruction": "pythonを用いて、imori.jpgを大津の二値化したものに、モルフォロジー処理による収縮を2回行え。\n\nモルフォロジー処理の収縮(Erosion)アルゴリズムは、\n注目画素I(x, y)=255で、I(x, y-1), I(x-1, y), I(x+1, y), I(x, y+1)のどれか一つでも0なら、I(x, y) = 0 とする。\n\n収縮処理は例えば、[[0,1,0], [1,0,1], [0,1,0]] のフィルタを掛けた和が255*4未満なら収縮である、と考えることもできる。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n# Gray scale\ndef BGR2GRAY(img):\n\tb = img[:, :, 0].copy()\n\tg = img[:, :, 1].copy()\n\tr = img[:, :, 2].copy()\n\n\t# Gray scale\n\tout = 0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b\n\tout = out.astype(np.uint8)\n\n\treturn out\n\n# Otsu Binalization\ndef otsu_binarization(img, th=128):\n\tH, W = img.shape\n\tout = img.copy()\n\n\tmax_sigma = 0\n\tmax_t = 0\n\n\t# determine threshold\n\tfor _t in range(1, 255):\n\t\tv0 = out[np.where(out < _t)]\n\t\tm0 = np.mean(v0) if len(v0) > 0 else 0.\n\t\tw0 = len(v0) / (H * W)\n\t\tv1 = out[np.where(out >= _t)]\n\t\tm1 = np.mean(v1) if len(v1) > 0 else 0.\n\t\tw1 = len(v1) / (H * W)\n\t\tsigma = w0 * w1 * ((m0 - m1) ** 2)\n\t\tif sigma > max_sigma:\n\t\t\tmax_sigma = sigma\n\t\t\tmax_t = _t\n\n\t# Binarization\n\tprint(\"threshold >>\", max_t)\n\tth = max_t\n\tout[out < th] = 0\n\tout[out >= th] = 255\n\n\treturn out\n\n\n# Morphology Dilate\ndef Morphology_Dilate(img, Erode_time=1):\n\tH, W = img.shape\n\tout = img.copy()\n\n\t# kernel\n\tMF = np.array(((0, 1, 0),\n\t\t\t\t(1, 0, 1),\n\t\t\t\t(0, 1, 0)), dtype=np.int)\n\n\t# each erode\n\tfor i in range(Erode_time):\n\t\ttmp = np.pad(out, (1, 1), 'edge')\n\t\t# erode\n\t\tfor y in range(1, H+1):\n\t\t\tfor x in range(1, W+1):\n\t\t\t\tif np.sum(MF * tmp[y-1:y+2, x-1:x+2]) < 255*4:\n\t\t\t\t\tout[y-1, x-1] = 0\n\n\treturn out\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float32)\n\n\n# Grayscale\ngray = BGR2GRAY(img)\n\n# Otsu's binarization\notsu = otsu_binarization(gray)\n\n# Morphology - dilate\nout = Morphology_Dilate(otsu, Erode_time=2)\n\n\n# Save result\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.destroyAllWindows()", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 248, + "instruction": "pythonを用いて、大津の二値化後に、オープニング処理(N=1)を行え。\n\nオープニング処理とは、モルフォロジー処理の収縮をN回行った後に膨張をN回行う処理である。\n\nオープニング処理により、一つだけ余分に存在する画素などを削除できる。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n# Gray scale\ndef BGR2GRAY(img):\n\tb = img[:, :, 0].copy()\n\tg = img[:, :, 1].copy()\n\tr = img[:, :, 2].copy()\n\n\t# Gray scale\n\tout = 0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b\n\tout = out.astype(np.uint8)\n\n\treturn out\n\n# Otsu Binalization\ndef otsu_binarization(img, th=128):\n\tH, W = img.shape\n\tout = img.copy()\n\n\tmax_sigma = 0\n\tmax_t = 0\n\n\t# determine threshold\n\tfor _t in range(1, 255):\n\t\tv0 = out[np.where(out < _t)]\n\t\tm0 = np.mean(v0) if len(v0) > 0 else 0.\n\t\tw0 = len(v0) / (H * W)\n\t\tv1 = out[np.where(out >= _t)]\n\t\tm1 = np.mean(v1) if len(v1) > 0 else 0.\n\t\tw1 = len(v1) / (H * W)\n\t\tsigma = w0 * w1 * ((m0 - m1) ** 2)\n\t\tif sigma > max_sigma:\n\t\t\tmax_sigma = sigma\n\t\t\tmax_t = _t\n\n\t# Binarization\n\tprint(\"threshold >>\", max_t)\n\tth = max_t\n\tout[out < th] = 0\n\tout[out >= th] = 255\n\n\treturn out\n\n\n# Morphology Dilate\ndef Morphology_Dilate(img, Erode_time=1):\n\tH, W = img.shape\n\tout = img.copy()\n\n\t# kernel\n\tMF = np.array(((0, 1, 0),\n\t\t\t\t(1, 0, 1),\n\t\t\t\t(0, 1, 0)), dtype=np.int)\n\n\t# each erode\n\tfor i in range(Erode_time):\n\t\ttmp = np.pad(out, (1, 1), 'edge')\n\t\t# erode\n\t\tfor y in range(1, H+1):\n\t\t\tfor x in range(1, W+1):\n\t\t\t\tif np.sum(MF * tmp[y-1:y+2, x-1:x+2]) < 255*4:\n\t\t\t\t\tout[y-1, x-1] = 0\n\n\treturn out\n\n\n# Morphology Erode\ndef Morphology_Erode(img, Dil_time=1):\n\tH, W = img.shape\n\n\t# kernel\n\tMF = np.array(((0, 1, 0),\n\t\t\t\t(1, 0, 1),\n\t\t\t\t(0, 1, 0)), dtype=np.int)\n\n\t# each dilate time\n\tout = img.copy()\n\tfor i in range(Dil_time):\n\t\ttmp = np.pad(out, (1, 1), 'edge')\n\t\tfor y in range(1, H+1):\n\t\t\tfor x in range(1, W+1):\n\t\t\t\tif np.sum(MF * tmp[y-1:y+2, x-1:x+2]) >= 255:\n\t\t\t\t\tout[y-1, x-1] = 255\n\n\treturn out\n\n\n# Opening morphology\ndef Morphology_Opening(img, time=1):\n\tout = Morphology_Dilate(img, Erode_time=time)\n\tout = Morphology_Erode(out, Dil_time=time)\n\treturn out\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float32)\n\n\n# Grayscale\ngray = BGR2GRAY(img)\n\n# Otsu's binarization\notsu = otsu_binarization(gray)\n\n# Morphology - opening\nout = Morphology_Opening(otsu, time=1)\n\n# Save result\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.destroyAllWindows()", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 249, + "instruction": "pythonを用いて、Canny検出した後に、クロージング処理(N=1)を行え。\n\nクロージング処理とは、モルフォロジー処理の膨張をN回行った後に収縮をN回行う処理である。\n\nクロージング処理により、途中で途切れた画素を結合することができる。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n\n# Canny\ndef Canny(img):\n\n\t# Gray scale\n\tdef BGR2GRAY(img):\n\t\tb = img[:, :, 0].copy()\n\t\tg = img[:, :, 1].copy()\n\t\tr = img[:, :, 2].copy()\n\n\t\t# Gray scale\n\t\tout = 0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b\n\t\tout = out.astype(np.uint8)\n\n\t\treturn out\n\n\n\t# Gaussian filter for grayscale\n\tdef gaussian_filter(img, K_size=3, sigma=1.3):\n\n\t\tif len(img.shape) == 3:\n\t\t\tH, W, C = img.shape\n\t\t\tgray = False\n\t\telse:\n\t\t\timg = np.expand_dims(img, axis=-1)\n\t\t\tH, W, C = img.shape\n\t\t\tgray = True\n\n\t\t## Zero padding\n\t\tpad = K_size // 2\n\t\tout = np.zeros([H + pad * 2, W + pad * 2, C], dtype=np.float)\n\t\tout[pad : pad + H, pad : pad + W] = img.copy().astype(np.float)\n\n\t\t## prepare Kernel\n\t\tK = np.zeros((K_size, K_size), dtype=np.float)\n\t\tfor x in range(-pad, -pad + K_size):\n\t\t\tfor y in range(-pad, -pad + K_size):\n\t\t\t\tK[y + pad, x + pad] = np.exp( - (x ** 2 + y ** 2) / (2 * sigma * sigma))\n\t\t#K /= (sigma * np.sqrt(2 * np.pi))\n\t\tK /= (2 * np.pi * sigma * sigma)\n\t\tK /= K.sum()\n\n\t\ttmp = out.copy()\n\n\t\t# filtering\n\t\tfor y in range(H):\n\t\t\tfor x in range(W):\n\t\t\t\tfor c in range(C):\n\t\t\t\t\tout[pad + y, pad + x, c] = np.sum(K * tmp[y : y + K_size, x : x + K_size, c])\n\n\t\tout = np.clip(out, 0, 255)\n\t\tout = out[pad : pad + H, pad : pad + W]\n\t\tout = out.astype(np.uint8)\n\n\t\tif gray:\n\t\t\tout = out[..., 0]\n\n\t\treturn out\n\n\n\t# sobel filter\n\tdef sobel_filter(img, K_size=3):\n\t\tif len(img.shape) == 3:\n\t\t\tH, W, C = img.shape\n\t\telse:\n\t\t\tH, W = img.shape\n\n\t\t# Zero padding\n\t\tpad = K_size // 2\n\t\tout = np.zeros((H + pad * 2, W + pad * 2), dtype=np.float)\n\t\tout[pad : pad + H, pad : pad + W] = img.copy().astype(np.float)\n\t\ttmp = out.copy()\n\n\t\tout_v = out.copy()\n\t\tout_h = out.copy()\n\n\t\t## Sobel vertical\n\t\tKv = [[1., 2., 1.],[0., 0., 0.], [-1., -2., -1.]]\n\t\t## Sobel horizontal\n\t\tKh = [[1., 0., -1.],[2., 0., -2.],[1., 0., -1.]]\n\n\t\t# filtering\n\t\tfor y in range(H):\n\t\t\tfor x in range(W):\n\t\t\t\tout_v[pad + y, pad + x] = np.sum(Kv * (tmp[y : y + K_size, x : x + K_size]))\n\t\t\t\tout_h[pad + y, pad + x] = np.sum(Kh * (tmp[y : y + K_size, x : x + K_size]))\n\n\t\tout_v = np.clip(out_v, 0, 255)\n\t\tout_h = np.clip(out_h, 0, 255)\n\n\t\tout_v = out_v[pad : pad + H, pad : pad + W]\n\t\tout_v = out_v.astype(np.uint8)\n\t\tout_h = out_h[pad : pad + H, pad : pad + W]\n\t\tout_h = out_h.astype(np.uint8)\n\n\t\treturn out_v, out_h\n\n\n\tdef get_edge_angle(fx, fy):\n\t\t# get edge strength\n\t\tedge = np.sqrt(np.power(fx.astype(np.float32), 2) + np.power(fy.astype(np.float32), 2))\n\t\tedge = np.clip(edge, 0, 255)\n\n\t\tfx = np.maximum(fx, 1e-10)\n\t\t#fx[np.abs(fx) <= 1e-5] = 1e-5\n\n\t\t# get edge angle\n\t\tangle = np.arctan(fy / fx)\n\n\t\treturn edge, angle\n\n\n\tdef angle_quantization(angle):\n\t\tangle = angle / np.pi * 180\n\t\tangle[angle < -22.5] = 180 + angle[angle < -22.5]\n\t\t_angle = np.zeros_like(angle, dtype=np.uint8)\n\t\t_angle[np.where(angle <= 22.5)] = 0\n\t\t_angle[np.where((angle > 22.5) & (angle <= 67.5))] = 45\n\t\t_angle[np.where((angle > 67.5) & (angle <= 112.5))] = 90\n\t\t_angle[np.where((angle > 112.5) & (angle <= 157.5))] = 135\n\n\t\treturn _angle\n\n\n\tdef non_maximum_suppression(angle, edge):\n\t\tH, W = angle.shape\n\t\t_edge = edge.copy()\n\t\t\n\t\tfor y in range(H):\n\t\t\tfor x in range(W):\n\t\t\t\t\tif angle[y, x] == 0:\n\t\t\t\t\t\t\tdx1, dy1, dx2, dy2 = -1, 0, 1, 0\n\t\t\t\t\telif angle[y, x] == 45:\n\t\t\t\t\t\t\tdx1, dy1, dx2, dy2 = -1, 1, 1, -1\n\t\t\t\t\telif angle[y, x] == 90:\n\t\t\t\t\t\t\tdx1, dy1, dx2, dy2 = 0, -1, 0, 1\n\t\t\t\t\telif angle[y, x] == 135:\n\t\t\t\t\t\t\tdx1, dy1, dx2, dy2 = -1, -1, 1, 1\n\t\t\t\t\tif x == 0:\n\t\t\t\t\t\t\tdx1 = max(dx1, 0)\n\t\t\t\t\t\t\tdx2 = max(dx2, 0)\n\t\t\t\t\tif x == W-1:\n\t\t\t\t\t\t\tdx1 = min(dx1, 0)\n\t\t\t\t\t\t\tdx2 = min(dx2, 0)\n\t\t\t\t\tif y == 0:\n\t\t\t\t\t\t\tdy1 = max(dy1, 0)\n\t\t\t\t\t\t\tdy2 = max(dy2, 0)\n\t\t\t\t\tif y == H-1:\n\t\t\t\t\t\t\tdy1 = min(dy1, 0)\n\t\t\t\t\t\t\tdy2 = min(dy2, 0)\n\t\t\t\t\tif max(max(edge[y, x], edge[y + dy1, x + dx1]), edge[y + dy2, x + dx2]) != edge[y, x]:\n\t\t\t\t\t\t\t_edge[y, x] = 0\n\n\t\treturn _edge\n\n\tdef hysterisis(edge, HT=100, LT=30):\n\t\tH, W = edge.shape\n\n\t\t# Histeresis threshold\n\t\tedge[edge >= HT] = 255\n\t\tedge[edge <= LT] = 0\n\n\t\t_edge = np.zeros((H + 2, W + 2), dtype=np.float32)\n\t\t_edge[1 : H + 1, 1 : W + 1] = edge\n\n\t\t## 8 - Nearest neighbor\n\t\tnn = np.array(((1., 1., 1.), (1., 0., 1.), (1., 1., 1.)), dtype=np.float32)\n\n\t\tfor y in range(1, H+2):\n\t\t\t\tfor x in range(1, W+2):\n\t\t\t\t\t\tif _edge[y, x] < LT or _edge[y, x] > HT:\n\t\t\t\t\t\t\t\tcontinue\n\t\t\t\t\t\tif np.max(_edge[y-1:y+2, x-1:x+2] * nn) >= HT:\n\t\t\t\t\t\t\t\t_edge[y, x] = 255\n\t\t\t\t\t\telse:\n\t\t\t\t\t\t\t\t_edge[y, x] = 0\n\n\t\tedge = _edge[1:H+1, 1:W+1]\n\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\treturn edge\n\n\t# grayscale\n\tgray = BGR2GRAY(img)\n\n\t# gaussian filtering\n\tgaussian = gaussian_filter(gray, K_size=5, sigma=1.4)\n\n\t# sobel filtering\n\tfy, fx = sobel_filter(gaussian, K_size=3)\n\n\t# get edge strength, angle\n\tedge, angle = get_edge_angle(fx, fy)\n\n\t# angle quantization\n\tangle = angle_quantization(angle)\n\n\t# non maximum suppression\n\tedge = non_maximum_suppression(angle, edge)\n\n\t# hysterisis threshold\n\tout = hysterisis(edge, 50, 20)\n\n\treturn out\n\n\n# Morphology Dilate\ndef Morphology_Dilate(img, Erode_time=1):\n\tH, W = img.shape\n\tout = img.copy()\n\n\t# kernel\n\tMF = np.array(((0, 1, 0),\n\t\t\t\t(1, 0, 1),\n\t\t\t\t(0, 1, 0)), dtype=np.int)\n\n\t# each erode\n\tfor i in range(Erode_time):\n\t\ttmp = np.pad(out, (1, 1), 'edge')\n\t\t# erode\n\t\tfor y in range(1, H+1):\n\t\t\tfor x in range(1, W+1):\n\t\t\t\tif np.sum(MF * tmp[y-1:y+2, x-1:x+2]) < 255*4:\n\t\t\t\t\tout[y-1, x-1] = 0\n\n\treturn out\n\n\n# Morphology Erode\ndef Morphology_Erode(img, Dil_time=1):\n\tH, W = img.shape\n\n\t# kernel\n\tMF = np.array(((0, 1, 0),\n\t\t\t\t(1, 0, 1),\n\t\t\t\t(0, 1, 0)), dtype=np.int)\n\n\t# each dilate time\n\tout = img.copy()\n\tfor i in range(Dil_time):\n\t\ttmp = np.pad(out, (1, 1), 'edge')\n\t\tfor y in range(1, H+1):\n\t\t\tfor x in range(1, W+1):\n\t\t\t\tif np.sum(MF * tmp[y-1:y+2, x-1:x+2]) >= 255:\n\t\t\t\t\tout[y-1, x-1] = 255\n\n\treturn out\n\n# Morphology Closing\ndef Morphology_Closing(img, time=1):\n\tout = Morphology_Erode(img, Dil_time=time)\n\tout = Morphology_Dilate(out, Erode_time=time)\n\treturn out\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float32)\n\n# Canny\ncanny = Canny(img)\n\n# Morphology - opening\nout = Morphology_Closing(canny, time=1)\n\n# Save result\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.destroyAllWindows()", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 250, + "instruction": "pythonを用いて、大津の二値化を行った後、モルフォロジー勾配を求めよ。\n\nモルフォロジー勾配とはモルフォロジー膨張の画像と収縮の画像の差分をとることで、物体の境界線を抽出する手法である。\n\nここではモルフォロジー処理のN=1とする。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n\n# Gray scale\ndef BGR2GRAY(img):\n\tb = img[:, :, 0].copy()\n\tg = img[:, :, 1].copy()\n\tr = img[:, :, 2].copy()\n\n\t# Gray scale\n\tout = 0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b\n\tout = out.astype(np.uint8)\n\n\treturn out\n\n# Otsu Binalization\ndef otsu_binarization(img, th=128):\n\tH, W = img.shape\n\tout = img.copy()\n\n\tmax_sigma = 0\n\tmax_t = 0\n\n\t# determine threshold\n\tfor _t in range(1, 255):\n\t\tv0 = out[np.where(out < _t)]\n\t\tm0 = np.mean(v0) if len(v0) > 0 else 0.\n\t\tw0 = len(v0) / (H * W)\n\t\tv1 = out[np.where(out >= _t)]\n\t\tm1 = np.mean(v1) if len(v1) > 0 else 0.\n\t\tw1 = len(v1) / (H * W)\n\t\tsigma = w0 * w1 * ((m0 - m1) ** 2)\n\t\tif sigma > max_sigma:\n\t\t\tmax_sigma = sigma\n\t\t\tmax_t = _t\n\n\t# Binarization\n\tprint(\"threshold >>\", max_t)\n\tth = max_t\n\tout[out < th] = 0\n\tout[out >= th] = 255\n\n\treturn out\n\n\n# Erosion\ndef Erode(img, Erode_time=1):\n\tH, W = img.shape\n\tout = img.copy()\n\n\t# kernel\n\tMF = np.array(((0, 1, 0),\n\t\t\t\t(1, 0, 1),\n\t\t\t\t(0, 1, 0)), dtype=np.int)\n\n\t# each erode\n\tfor i in range(Erode_time):\n\t\ttmp = np.pad(out, (1, 1), 'edge')\n\t\t# erode\n\t\tfor y in range(1, H+1):\n\t\t\tfor x in range(1, W+1):\n\t\t\t\tif np.sum(MF * tmp[y-1:y+2, x-1:x+2]) < 255*4:\n\t\t\t\t\tout[y-1, x-1] = 0\n\n\treturn out\n\n\n# Dilation\ndef Dilate(img, Dil_time=1):\n\tH, W = img.shape\n\n\t# kernel\n\tMF = np.array(((0, 1, 0),\n\t\t\t\t(1, 0, 1),\n\t\t\t\t(0, 1, 0)), dtype=np.int)\n\n\t# each dilate time\n\tout = img.copy()\n\tfor i in range(Dil_time):\n\t\ttmp = np.pad(out, (1, 1), 'edge')\n\t\tfor y in range(1, H+1):\n\t\t\tfor x in range(1, W+1):\n\t\t\t\tif np.sum(MF * tmp[y-1:y+2, x-1:x+2]) >= 255:\n\t\t\t\t\tout[y-1, x-1] = 255\n\n\treturn out\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float32)\n\n# Grayscale\ngray = BGR2GRAY(img)\n\n# Otsu's binarization\notsu = otsu_binarization(gray)\n\n# Erode image\neroded = Erode(otsu)\n\n# Delate image\ndilated = Dilate(otsu)\n\n# Morphology\nout = np.abs(eroded - dilated) * 255\n \n# Save result\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.destroyAllWindows()", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 251, + "instruction": "pythonを用いて、大津の二値化を行った後、トップハット変換を行え。\n\nトップハット変換とは元画像からオープニング処理を行った画像を差し引いた画像であり、細い線状のものやノイズなどを抽出できると言われる。\n\nここでは、大津の二値化画像からオープニング処理画像(N=3)を差し引いて求めよ。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n# Gray scale\ndef BGR2GRAY(img):\n\tb = img[:, :, 0].copy()\n\tg = img[:, :, 1].copy()\n\tr = img[:, :, 2].copy()\n\n\t# Gray scale\n\tout = 0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b\n\tout = out.astype(np.uint8)\n\n\treturn out\n\n# Otsu Binalization\ndef otsu_binarization(img, th=128):\n\tH, W = img.shape\n\tout = img.copy()\n\n\tmax_sigma = 0\n\tmax_t = 0\n\n\t# determine threshold\n\tfor _t in range(1, 255):\n\t\tv0 = out[np.where(out < _t)]\n\t\tm0 = np.mean(v0) if len(v0) > 0 else 0.\n\t\tw0 = len(v0) / (H * W)\n\t\tv1 = out[np.where(out >= _t)]\n\t\tm1 = np.mean(v1) if len(v1) > 0 else 0.\n\t\tw1 = len(v1) / (H * W)\n\t\tsigma = w0 * w1 * ((m0 - m1) ** 2)\n\t\tif sigma > max_sigma:\n\t\t\tmax_sigma = sigma\n\t\t\tmax_t = _t\n\n\t# Binarization\n\tprint(\"threshold >>\", max_t)\n\tth = max_t\n\tout[out < th] = 0\n\tout[out >= th] = 255\n\n\treturn out\n\n\n# Erosion\ndef Erode(img, Erode_time=1):\n\tH, W = img.shape\n\tout = img.copy()\n\n\t# kernel\n\tMF = np.array(((0, 1, 0),\n\t\t\t\t(1, 0, 1),\n\t\t\t\t(0, 1, 0)), dtype=np.int)\n\n\t# each erode\n\tfor i in range(Erode_time):\n\t\ttmp = np.pad(out, (1, 1), 'edge')\n\t\t# erode\n\t\tfor y in range(1, H+1):\n\t\t\tfor x in range(1, W+1):\n\t\t\t\tif np.sum(MF * tmp[y-1:y+2, x-1:x+2]) < 255*4:\n\t\t\t\t\tout[y-1, x-1] = 0\n\n\treturn out\n\n\n# Dilation\ndef Dilate(img, Dil_time=1):\n\tH, W = img.shape\n\n\t# kernel\n\tMF = np.array(((0, 1, 0),\n\t\t\t\t(1, 0, 1),\n\t\t\t\t(0, 1, 0)), dtype=np.int)\n\n\t# each dilate time\n\tout = img.copy()\n\tfor i in range(Dil_time):\n\t\ttmp = np.pad(out, (1, 1), 'edge')\n\t\tfor y in range(1, H+1):\n\t\t\tfor x in range(1, W+1):\n\t\t\t\tif np.sum(MF * tmp[y-1:y+2, x-1:x+2]) >= 255:\n\t\t\t\t\tout[y-1, x-1] = 255\n\n\treturn out\n\n# Opening morphology\ndef Morphology_Opening(img, time=1):\n dil = Dilate(img, Dil_time=time)\n erode = Erode(dil, Erode_time=time)\n return erode\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float32)\n\n# Grayscale\ngray = BGR2GRAY(img)\n\n# Otsu's binarization\notsu = otsu_binarization(gray)\n\n# Opening process\nopened = Morphology_Opening(otsu, time=3)\n\n# Tophat\nout = np.abs(otsu - opened) * 255\n \n# Save result\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.destroyAllWindows()", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 252, + "instruction": "pythonを用いて、大津の二値化を行った後、ブラックハット変換を行え。\n\nブラックハット変換とはクロージング画像から元画像を差し引いた画像であり、これもトップ変換同様に細い線状やノイズを抽出できると言われる。\n\nここでは、クロージング処理画像(N=3)から大津の二値化画像を差し引いて求めよ。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n\n# Gray scale\ndef BGR2GRAY(img):\n\tb = img[:, :, 0].copy()\n\tg = img[:, :, 1].copy()\n\tr = img[:, :, 2].copy()\n\n\t# Gray scale\n\tout = 0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b\n\tout = out.astype(np.uint8)\n\n\treturn out\n\n# Otsu Binalization\ndef otsu_binarization(img, th=128):\n\tH, W = img.shape\n\tout = img.copy()\n\n\tmax_sigma = 0\n\tmax_t = 0\n\n\t# determine threshold\n\tfor _t in range(1, 255):\n\t\tv0 = out[np.where(out < _t)]\n\t\tm0 = np.mean(v0) if len(v0) > 0 else 0.\n\t\tw0 = len(v0) / (H * W)\n\t\tv1 = out[np.where(out >= _t)]\n\t\tm1 = np.mean(v1) if len(v1) > 0 else 0.\n\t\tw1 = len(v1) / (H * W)\n\t\tsigma = w0 * w1 * ((m0 - m1) ** 2)\n\t\tif sigma > max_sigma:\n\t\t\tmax_sigma = sigma\n\t\t\tmax_t = _t\n\n\t# Binarization\n\tprint(\"threshold >>\", max_t)\n\tth = max_t\n\tout[out < th] = 0\n\tout[out >= th] = 255\n\n\treturn out\n\n\n# Erosion\ndef Erode(img, Erode_time=1):\n\tH, W = img.shape\n\tout = img.copy()\n\n\t# kernel\n\tMF = np.array(((0, 1, 0),\n\t\t\t\t(1, 0, 1),\n\t\t\t\t(0, 1, 0)), dtype=np.int)\n\n\t# each erode\n\tfor i in range(Erode_time):\n\t\ttmp = np.pad(out, (1, 1), 'edge')\n\t\t# erode\n\t\tfor y in range(1, H+1):\n\t\t\tfor x in range(1, W+1):\n\t\t\t\tif np.sum(MF * tmp[y-1:y+2, x-1:x+2]) < 255*4:\n\t\t\t\t\tout[y-1, x-1] = 0\n\n\treturn out\n\n\n# Dilation\ndef Dilate(img, Dil_time=1):\n\tH, W = img.shape\n\n\t# kernel\n\tMF = np.array(((0, 1, 0),\n\t\t\t\t(1, 0, 1),\n\t\t\t\t(0, 1, 0)), dtype=np.int)\n\n\t# each dilate time\n\tout = img.copy()\n\tfor i in range(Dil_time):\n\t\ttmp = np.pad(out, (1, 1), 'edge')\n\t\tfor y in range(1, H+1):\n\t\t\tfor x in range(1, W+1):\n\t\t\t\tif np.sum(MF * tmp[y-1:y+2, x-1:x+2]) >= 255:\n\t\t\t\t\tout[y-1, x-1] = 255\n\n\treturn out\n\n# Closing morphology\ndef Morphology_Closing(img, time=1):\n erode = Erode(img, Erode_time=time)\n dil = Dilate(erode, Dil_time=time)\n return erode\n\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float32)\n\n# Grayscale\ngray = BGR2GRAY(img)\n\n# Otsu's binarization\notsu = otsu_binarization(gray)\n\n# Opening process\nopened = Morphology_Closing(otsu, time=3)\n\n# Tophat\nout = np.abs(opened - otsu) * 255\n \n# Save result\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.destroyAllWindows()", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 253, + "instruction": "pythonを用いて、かつテンプレートマッチングのSSDを用いて、imori_part.jpgがimori.jpgのどこに位置するかをimori.jpgの赤の矩形で図示せよ。\n\nテンプレートマッチングとは、テンプレート画像と全体画像の一部分で類似度が高い位置を探す手法であり、物体検出などで使われる。今では物体検出はCNNで行われるが、テンプレートマッチングは最も基本処理となる。\n\nアルゴリズムとしては、画像I (H x W)、テンプレート画像T (h x w)とすると、\n\n1. 画像Iにおいて、for ( j = 0, H-h) for ( i = 0, W-w)と1ピクセルずつずらしながら画像Aの一部分I(i:i+w, j:j+h)とテンプレート画像の類似度Sを計算する。\n2. Sが最大もしくは最小の位置がマッチング位置となる。\n\nSの選び方は主にSSD, SAD(Q.55), NCC(Q.56), ZNCC(Q.57)などがあり、それぞれ最大値をとるか最小値をとるか異なる。\n\nここではSSD(Sum of Squared Difference)を用いる。\nSSDとは画素値の差分の二乗値の和を類似度にする手法であり、Sが最小の位置がマッチング位置となる。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n\n# template matching\ndef Template_matching(img, template):\n # get original image shape\n H, W, C = img.shape\n\n # get template image shape\n Ht, Wt, Ct = template.shape\n\n # Templete matching\n # prepare x, y index\n i, j = -1, -1\n # prepare evaluate value\n v = 255 * H * W * C\n\n for y in range(H - Ht):\n for x in range(W - Wt):\n # get SSD value\n _v = np.sum((img[y : y + Ht, x : x + Wt] - template) ** 2)\n\n # if SSD is min\n if _v < v:\n v = _v\n i, j = x, y\n\n out = img.copy()\n # draw rectangle\n cv2.rectangle(out, pt1=(i, j), pt2=(i+Wt, j+Ht), color=(0,0,255), thickness=1)\n out = out.astype(np.uint8)\n\n return out\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float32)\n\n# Read templete image\ntemplate = cv2.imread(\"imori_part.jpg\").astype(np.float32)\n\n# Template matching\nout = Template_matching(img, template)\n\n \n# Save result\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.destroyAllWindows()", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 254, + "instruction": "pythonを用いて、かつテンプレートマッチングのSADを用いて、imori_part.jpgがimori.jpgのどこに位置するかをimori.jpgの赤の矩形で図示せよ。\n\nSAD(Sum of Absolute Difference)とは画素値の差分の絶対値の和を類似度にする手法であり、Sが最小の位置がマッチング位置となる。\n\nS = Sum_{x=0:w, y=0:h} |I(i+x, j+y) - T(x, y)|", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n# template matching\ndef Template_matching(img, template):\n # get original image shape\n H, W, C = img.shape\n\n # get template image shape\n Ht, Wt, Ct = template.shape\n\n # Templete matching\n # prepare x, y index\n i, j = -1, -1\n # prepare evaluate value\n v = 255 * H * W * C\n\n for y in range(H - Ht):\n for x in range(W - Wt):\n # get SAD value\n _v = np.sum(np.abs(img[y : y + Ht, x : x + Wt] - template))\n\n # if SAD is min\n if _v < v:\n v = _v\n i, j = x, y\n\n out = img.copy()\n # draw rectangle\n cv2.rectangle(out, pt1=(i, j), pt2=(i+Wt, j+Ht), color=(0,0,255), thickness=1)\n out = out.astype(np.uint8)\n\n return out\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float32)\n\n# Read templete image\ntemplate = cv2.imread(\"imori_part.jpg\").astype(np.float32)\n\n# Template matching\nout = Template_matching(img, template)\n\n \n# Save result\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.destroyAllWindows()", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 255, + "instruction": "pythonを用いて、かつテンプレートマッチングのNCCを用いて、imori_part.jpgがimori.jpgのどこに位置するかをimori.jpgの赤の矩形で図示せよ。\n\nNCC(Normalized Cross Correlation)とは正規化相互相関を類似度にする手法であり、Sが最大の位置がマッチング位置となる。\n\n Sum_{x=0:w, y=0:h} I(i+x, j+y) * T(x, y)\nS = -----------------------------------------------------------------------------\n Sqrt(Sum_{x=0:w, y=0:h} I(i+x, j+y)^2) * Sqrt(Sum_{x=0:w, y=0:h} T(x, y)^2)\n\nこのSは、-1<=S<=1をとる。\nNCCは照明変化に強いと言われる。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n# template matching\ndef Template_matching(img, template):\n # get original image shape\n H, W, C = img.shape\n\n # get template image shape\n Ht, Wt, Ct = template.shape\n\n # Templete matching\n # prepare x, y index\n i, j = -1, -1\n # prepare evaluate value\n v = -1\n\n for y in range(H - Ht):\n for x in range(W - Wt):\n # get NCC value\n # get numerator of NCC\n _v = np.sum(img[y : y + Ht, x : x + Wt] * template)\n # devided numerator\n _v /= (np.sqrt(np.sum(img[y : y + Ht, x : x + Wt] ** 2)) * np.sqrt(np.sum(template ** 2)))\n\n # if NCC is max\n if _v > v:\n v = _v\n i, j = x, y\n\n out = img.copy()\n # draw rectangle\n cv2.rectangle(out, pt1=(i, j), pt2=(i+Wt, j+Ht), color=(0,0,255), thickness=1)\n out = out.astype(np.uint8)\n\n return out\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float32)\n\n# Read templete image\ntemplate = cv2.imread(\"imori_part.jpg\").astype(np.float32)\n\n# Template matching\nout = Template_matching(img, template)\n \n# Save result\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.destroyAllWindows()", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 256, + "instruction": "pythonを用いて、かつテンプレートマッチングのZNCCを用いて、imori_part.jpgがimori.jpgのどこに位置するかをimori.jpgの赤の矩形で図示せよ。\n\nZNCC(Zero means Normalized Cross Correlation)とは零平均正規化相互相関を類似度にする手法であり、Sが最大の位置がマッチング位置となる。\n\n画像Iの平均値をmi、画像Tの平均値をmtとすると、Sは次式で計算される。（ただし、平均値はRGB成分ごとに減算する）\n\n\n Sum_{x=0:w, y=0:h} (I(i+x, j+y)-mi) * (T(x, y)-mt)\nS = --------------------------------------------------------------------------------------\n Sqrt(Sum_{x=0:w, y=0:h} (I(i+x, j+y)-mi)^2) * Sqrt(Sum_{x=0:w, y=0:h} (T(x, y)-mt)^2)\n\n\nこのSは、-1<=S<=1をとる。\nZNCCは平均値を引くことでNCCよりも照明変化に強いと言われる。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n\n# template matching\ndef Template_matching(img, template):\n # get original image shape\n H, W, C = img.shape\n\n # subtract mean BGR\n _img = img - np.mean(img, axis=(0, 1))\n\n # get template image shape\n Ht, Wt, Ct = template.shape\n\n # subtract mean BGR\n _template = template - np.mean(img, axis=(0, 1))\n\n # Templete matching\n # prepare x, y index\n i, j = -1, -1\n # prepare evaluate value\n v = -1\n\n for y in range(H - Ht):\n for x in range(W - Wt):\n # get ZNCC value\n # get numerator of ZNCC\n _v = np.sum(_img[y : y + Ht, x : x + Wt] * _template)\n # devided numerator\n _v /= (np.sqrt(np.sum(_img[y : y + Ht, x : x + Wt] ** 2)) * np.sqrt(np.sum(template ** 2)))\n\n # if ZNCC is max\n if _v > v:\n v = _v\n i, j = x, y\n\n out = img.copy()\n # draw rectangle\n cv2.rectangle(out, pt1=(i, j), pt2=(i+Wt, j+Ht), color=(0,0,255), thickness=1)\n out = out.astype(np.uint8)\n\n return out\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float32)\n\n# Read templete image\ntemplate = cv2.imread(\"imori_part.jpg\").astype(np.float32)\n\n# Template matching\nout = Template_matching(img, template)\n\n\n# Save result\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.destroyAllWindows()", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 257, + "instruction": "pythonを用いて、seg.pngをラベリングせよ。\n\nラベリングとは隣接したピクセルに同じラベルを割り当てる作業である。\n\nつまり、\n\n黒　黒　黒　黒\n黒　白　白　黒\n黒　白　黒　黒\n黒　黒　黒　黒\n\nこのように隣り合った白ピクセルは同じラベルを割り当てる。\n\nこのようにピクセルの塊にラベリングしたものはConnected Componentとも呼ばれる。\n\nここでは４近傍に注目してラベリングを行う。\nまた、ここではルックアップテーブルというものを使用する。\n\nルックアップテーブルとは\n\n| Source | Distination | \n| 1 | 1 |\n| 2 | 2 |\n| 3 | 1 |\n\nというような表になっており、Source=1に割り当てた画素には最終的にラベル1を割り当てる、Source =3に割り当てた画素には最終的にラベル1を割り当てることを示す表である。\n\nアルゴリズムは\n1. 左上からラスタスキャンを行う。\n2. 注目画素i(x,y)が黒画素なら何も行わない。白画素なら、上画素i(x,y-1)と左画素i(x-1,y)に注目し、どちらも0だった場合、最後に割り当てたラベル+1を割り当てる。\n3. どちらか一方以上が0でない場合（つまりすでにラベルが割り合っている場合）、上と左に割り当てられたラベルの中で最小の方(0以外)をi(x,y)に割り当てる。ここで、上か左で用いなかったラベルに対応するルックアップテーブルをここで割り当てた番号に変える。\n4. 最後、ルックアップテーブルを見て、Sourceに対応する画素に当たる部分をDistinationの値に変換する。\n\n以上により隣接ピクセル同士に同じラベルを割り当てる。\n4近傍としているが、ラスタスキャンのため、上画素と左画素の２画素に注目すればいい。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n# labeling 4 nearest neighbor\ndef labeling_4nn(img):\n # get image shape\n H, W, C = img.shape\n\n # prepare label tempolary image\n label = np.zeros((H, W), dtype=np.int)\n label[img[..., 0]>0] = 1\n\n # look up table\n LUT = [0 for _ in range(H*W)]\n\n n = 1\n\n for y in range(H):\n for x in range(W):\n # skip black pixel\n if label[y, x] == 0:\n continue\n \n # get above pixel\n c3 = label[max(y-1,0), x]\n\n # get left pixel\n c5 = label[y, max(x-1,0)]\n\n # if not labeled\n if c3 < 2 and c5 < 2:\n # labeling\n n += 1\n label[y, x] = n\n else:\n # replace min label index\n _vs = [c3, c5]\n vs = [a for a in _vs if a > 1]\n v = min(vs)\n label[y, x] = v\n \n minv = v\n for _v in vs:\n if LUT[_v] != 0:\n minv = min(minv, LUT[_v])\n for _v in vs:\n LUT[_v] = minv\n \n count = 1\n\n # integrate index of look up table\n for l in range(2, n+1):\n flag = True\n for i in range(n+1):\n if LUT[i] == l:\n if flag:\n count += 1\n flag = False\n LUT[i] = count\n\n # draw color\n COLORS = [[0, 0, 255], [0, 255, 0], [255, 0, 0], [255, 255, 0]]\n out = np.zeros((H, W, C), dtype=np.uint8)\n\n for i, lut in enumerate(LUT[2:]):\n out[label == (i+2)] = COLORS[lut-2]\n\n return out\n \n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"seg.png\").astype(np.float32)\n\n# labeling 4 nearest neighbor\nout = labeling_4nn(img)\n\n# Save result\ncv2.imwrite(\"out.png\", out)\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.destroyAllWindows()", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 258, + "instruction": "pythonを用いて、8近傍のラベリングを行え。ラベリングとは隣接したピクセルに同じラベルを割り当てる作業である。\n\nつまり、\n\n黒　黒　黒　黒\n黒　白　白　黒\n黒　白　黒　黒\n黒　黒　黒　黒\n\nこのように隣り合った白ピクセルは同じラベルを割り当てる。\n\nこのようにピクセルの塊にラベリングしたものはConnected Componentとも呼ばれる。\nここではルックアップテーブルというものを使用する。\n\nルックアップテーブルとは\n\n| Source | Distination | \n| 1 | 1 |\n| 2 | 2 |\n| 3 | 1 |\n\nというような表になっており、Source=1に割り当てた画素には最終的にラベル1を割り当てる、Source =3に割り当てた画素には最終的にラベル1を割り当てることを示す表である。\n\nアルゴリズムは\n1. 左上からラスタスキャンを行う。\n2. 注目画素i(x,y)が黒画素なら何も行わない。白画素なら、上画素i(x,y-1)と左画素i(x-1,y)に注目し、どちらも0だった場合、最後に割り当てたラベル+1を割り当てる。\n3. どちらか一方以上が0でない場合（つまりすでにラベルが割り合っている場合）、上と左に割り当てられたラベルの中で最小の方(0以外)をi(x,y)に割り当てる。ここで、上か左で用いなかったラベルに対応するルックアップテーブルをここで割り当てた番号に変える。\n4. 最後、ルックアップテーブルを見て、Sourceに対応する画素に当たる部分をDistinationの値に変換する。\n\n以上により隣接ピクセル同士に同じラベルを割り当てる。\n\n8近傍とは、i(x-1,y-1), i(x, y-1), i(x+1,y-1), i(x-1,y)の4画素に注目すればよい。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n\n# labeling 8 nearest neighbor\ndef labeling_8nn(img):\n # get image shape\n H, W, C = img.shape\n\n # prepare labeling image\n label = np.zeros((H, W), dtype=np.int)\n label[img[..., 0]>0] = 1\n\n # look up table\n LUT = [0 for _ in range(H*W)]\n\n n = 1\n\n for y in range(H):\n for x in range(W):\n if label[y, x] == 0:\n continue\n # get right top pixel\n c2 = label[max(y-1,0), min(x+1, W-1)]\n # get top pixel\n c3 = label[max(y-1,0), x]\n # get left top pixel\n c4 = label[max(y-1,0), max(x-1,0)]\n # get left pixel\n c5 = label[y, max(x-1,0)]\n\n # if all pixel is non labeled\n if c3 < 2 and c5 < 2 and c2 < 2 and c4 < 2:\n n += 1\n label[y, x] = n\n else:\n # get labeled index\n _vs = [c3, c5, c2, c4]\n vs = [a for a in _vs if a > 1]\n v = min(vs)\n label[y, x] = v\n\n minv = v\n for _v in vs:\n if LUT[_v] != 0:\n minv = min(minv, LUT[_v])\n for _v in vs:\n LUT[_v] = minv\n \n count = 1\n\n # integrate labeled index of look up table\n for l in range(2, n+1):\n flag = True\n for i in range(n+1):\n if LUT[i] == l:\n if flag:\n count += 1\n flag = False\n LUT[i] = count\n\n # draw color\n COLORS = [[0, 0, 255], [0, 255, 0], [255, 0, 0], [255, 255, 0]]\n out = np.zeros((H, W, C), dtype=np.uint8)\n\n for i, lut in enumerate(LUT[2:]):\n out[label == (i+2)] = COLORS[lut-2]\n\n return out\n \n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"seg.png\").astype(np.float32)\n\n# labeling 8 nearest neighbor\nout = labeling_8nn(img)\n\n# Save result\ncv2.imwrite(\"out.png\", out)\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.destroyAllWindows()", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 259, + "instruction": "pythonを用いて、アルファブレンドにより、imori.jpgとthorino.jpgを6:4の割合で画像を合成せよ。\n\nアルファブレンドとは透明度（アルファ値）を設定することにより画像の透明度を設定する方法である。\nOpenCVでは透明度のパラメータはないが、PILなどのライブラリでは存在する。\nここではその透明度を手動で設定する。\n\n二つの画像を重ね合わせたい時などに、この手法は有効である。\n\nimg1とimg2を1:1の割合で重ね合わせたい時は、次式となる。\nalphaの値を変えることで重ねる時の重みを変えることができる。\n\nalpha = 0.5\nout = img1 * alpha + img2 * (1 - alpha)", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n\n# alpha blend\ndef alpha_blend(img1, img2, alpha):\n\t# blend\n\tout = img * alpha + img2 * (1 - alpha)\n\tout = out.astype(np.uint8)\n\treturn out\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float32)\n\n# Read blend target image\nimg2 = cv2.imread(\"thorino.jpg\").astype(np.float32)\n\nout = alpha_blend(img, img2, alpha=0.6)\n \n# Save result\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.destroyAllWindows()", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 260, + "instruction": "pythonを用いて、renketsu.pngを4-連結数により、色分けせよ。\n\n4-連結数とは近傍との画素の状態を見る値である。\n通常、近傍は注目画素x0(x,y)が0でない場合に対して、次のように定義される。\n\nx4(x-1,y-1) x3(x,y-1) x2(x+1,y-1)\nx5(x-1,y) x0(x,y) x1(x+1,y)\nx6(x-1,y+1) x7(x,y+1) x8(x+1,y+1)\n\nここで4連結数とは、次式で計算される。\n\nS = (x1 - x1 x2 x3) + (x3 - x3 x4 x5) + (x5 - x5 x6 x7) + (x7 - x7 x8 x1) \n\nS = [0,4]の範囲をとり、\n- S = 0 は内部点\n- S = 1 は端点\n- S = 2 は連結点\n- S = 3 は分岐点\n- S = 4 は交差点\nを示す。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n# Connect 4\ndef connect_4(img):\n # get shape\n H, W, C = img.shape\n\n # prepare temporary image\n tmp = np.zeros((H, W), dtype=np.int)\n\n # binarize\n tmp[img[..., 0] > 0] = 1\n\n # prepare out image\n out = np.zeros((H, W, 3), dtype=np.uint8)\n\n # each pixel\n for y in range(H):\n for x in range(W):\n if tmp[y, x] < 1:\n continue\n\n S = 0\n S += (tmp[y,min(x+1,W-1)] - tmp[y,min(x+1,W-1)] * tmp[max(y-1,0),min(x+1,W-1)] * tmp[max(y-1,0),x])\n S += (tmp[max(y-1,0),x] - tmp[max(y-1,0),x] * tmp[max(y-1,0),max(x-1,0)] * tmp[y,max(x-1,0)])\n S += (tmp[y,max(x-1,0)] - tmp[y,max(x-1,0)] * tmp[min(y+1,H-1),max(x-1,0)] * tmp[min(y+1,H-1),x])\n S += (tmp[min(y+1,H-1),x] - tmp[min(y+1,H-1),x] * tmp[min(y+1,H-1),min(x+1,W-1)] * tmp[y,min(x+1,W-1)])\n \n if S == 0:\n out[y,x] = [0, 0, 255]\n elif S == 1:\n out[y,x] = [0, 255, 0]\n elif S == 2:\n out[y,x] = [255, 0, 0]\n elif S == 3:\n out[y,x] = [255, 255, 0]\n elif S == 4:\n out[y,x] = [255, 0, 255]\n \n out = out.astype(np.uint8)\n\n return out\n\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"renketsu.png\").astype(np.float32)\n\n# connect 4\nout = connect_4(img)\n\n# Save result\ncv2.imwrite(\"out.png\", out)\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.destroyAllWindows()", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 261, + "instruction": "pythonを用いて、renketsu.pngを8-連結数により、色分けせよ。\n\n8連結数とは\n\nS = (x1 - x1 x2 x3) + (x3 - x3 x4 x5) + (x5 - x5 x6 x7) + (x7 - x7 x8 x1) \n\nにおいて各x¥*の値の0と1を反転させた値を用いる。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n# connect 8\ndef connect_8(img):\n # get shape\n H, W, C = img.shape\n\n # prepare temporary\n _tmp = np.zeros((H, W), dtype=np.int)\n\n # get binarize\n _tmp[img[..., 0] > 0] = 1\n\n # inverse for connect 8\n tmp = 1 - _tmp\n\n # prepare image\n out = np.zeros((H, W, 3), dtype=np.uint8)\n\n # each pixel\n for y in range(H):\n for x in range(W):\n if _tmp[y, x] < 1:\n continue\n\n S = 0\n S += (tmp[y,min(x+1,W-1)] - tmp[y,min(x+1,W-1)] * tmp[max(y-1,0),min(x+1,W-1)] * tmp[max(y-1,0),x])\n S += (tmp[max(y-1,0),x] - tmp[max(y-1,0),x] * tmp[max(y-1,0),max(x-1,0)] * tmp[y,max(x-1,0)])\n S += (tmp[y,max(x-1,0)] - tmp[y,max(x-1,0)] * tmp[min(y+1,H-1),max(x-1,0)] * tmp[min(y+1,H-1),x])\n S += (tmp[min(y+1,H-1),x] - tmp[min(y+1,H-1),x] * tmp[min(y+1,H-1),min(x+1,W-1)] * tmp[y,min(x+1,W-1)])\n \n if S == 0:\n out[y,x] = [0, 0, 255]\n elif S == 1:\n out[y,x] = [0, 255, 0]\n elif S == 2:\n out[y,x] = [255, 0, 0]\n elif S == 3:\n out[y,x] = [255, 255, 0]\n elif S == 4:\n out[y,x] = [255, 0, 255]\n \n out = out.astype(np.uint8)\n\n return out\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"renketsu.png\").astype(np.float32)\n\n# connect 8\nout = connect_8(img)\n\n\n# Save result\ncv2.imwrite(\"out.png\", out)\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.destroyAllWindows()", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 262, + "instruction": "pythonを用いて、gazo.pngを細線化せよ。\n\n細線化とは画素の幅を1にする処理であり、ここでは次のアルゴリズムに沿って処理を行え。\n\n1. 左上からラスタスキャンする。\n2. x0(x,y)=0ならば、処理なし。x0(x,y)=1ならば次の3条件を満たす時にx0=0に変える。\n(1) 注目画素の4近傍に0が一つ以上存在する\n(2) x0の4-連結数が1である\n(3) x0の8近傍に1が3つ以上存在する\n3. 一回のラスタスキャンで2の変更数が0になるまで、ラスタスキャンを繰り返す。\n\n細線化にはヒルディッチのアルゴリズム(Q.64)や、Zhang-Suenのアルゴリズム(Q.65)、田村のアルゴリズムなどが存在する。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n\n# thining algorythm\ndef thining(img):\n # get shape\n H, W, C = img.shape\n\n # prepare out image\n out = np.zeros((H, W), dtype=np.int)\n out[img[..., 0] > 0] = 1\n\n count = 1\n while count > 0:\n count = 0\n tmp = out.copy()\n # each pixel ( rasta scan )\n for y in range(H):\n for x in range(W):\n # skip black pixel\n if out[y, x] < 1:\n continue\n \n # count satisfied conditions\n judge = 0\n \n ## condition 1\n if (tmp[y, min(x+1, W-1)] + tmp[max(y-1, 0), x] + tmp[y, max(x-1, 0)] + tmp[min(y+1, H-1), x]) < 4:\n judge += 1\n \n ## condition 2\n c = 0\n c += (tmp[y,min(x+1, W-1)] - tmp[y, min(x+1, W-1)] * tmp[max(y-1, 0),min(x+1, W-1)] * tmp[max(y-1, 0), x])\n c += (tmp[max(y-1,0), x] - tmp[max(y-1,0), x] * tmp[max(y-1, 0), max(x-1, 0)] * tmp[y, max(x-1, 0)])\n c += (tmp[y, max(x-1, 0)] - tmp[y,max(x-1, 0)] * tmp[min(y+1, H-1), max(x-1, 0)] * tmp[min(y+1, H-1), x])\n c += (tmp[min(y+1, H-1), x] - tmp[min(y+1, H-1), x] * tmp[min(y+1, H-1), min(x+1, W-1)] * tmp[y, min(x+1, W-1)])\n if c == 1:\n judge += 1\n \n ##x condition 3\n if np.sum(tmp[max(y-1, 0) : min(y+2, H), max(x-1, 0) : min(x+2, W)]) >= 4:\n judge += 1\n \n # if all conditions are satisfied\n if judge == 3:\n out[y, x] = 0\n count += 1\n\n out = out.astype(np.uint8) * 255\n\n return out\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"gazo.png\").astype(np.float32)\n\n# thining\nout = thining(img)\n\n# Save result\ncv2.imwrite(\"out.png\", out)\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.destroyAllWindows()", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 263, + "instruction": "pythonを用いて、gazo.pngにヒルディッチの細線化を行え。\n\nアルゴリズムは、次の通り。\n\n1. 左上からラスタスキャンする。\n2. x0(x,y)=0ならば、処理なし。x0(x,y)=1ならば次の5条件を満たす時にx0=-1に変える。\n 1. 注目画素の4近傍に0が一つ以上存在する\n 2. x0の8-連結数が1である\n 3. x1〜x8の絶対値の合計が2以上\n 4. x0の8近傍に1が1つ以上存在する\n 5. xn(n=1〜8)全てに対して以下のどちらかが成り立つ\n - xnが-1以外\n - xnを0とした時、x0の8-連結数が1である\n3. 各画素の-1を0に変える\n4. 一回のラスタスキャンで3の変更数が0になるまで、ラスタスキャンを繰り返す。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n\n# hilditch thining\ndef hilditch(img):\n # get shape\n H, W, C = img.shape\n\n # prepare out image\n out = np.zeros((H, W), dtype=np.int)\n out[img[..., 0] > 0] = 1\n\n # inverse pixel value\n tmp = out.copy()\n _tmp = 1 - tmp\n\n count = 1\n while count > 0:\n count = 0\n tmp = out.copy()\n _tmp = 1 - tmp\n\n tmp2 = out.copy()\n _tmp2 = 1 - tmp2\n \n # each pixel\n for y in range(H):\n for x in range(W):\n # skip black pixel\n if out[y, x] < 1:\n continue\n \n judge = 0\n \n ## condition 1\n if (tmp[y, min(x+1, W-1)] * tmp[max(y-1,0 ), x] * tmp[y, max(x-1, 0)] * tmp[min(y+1, H-1), x]) == 0:\n judge += 1\n \n ## condition 2\n c = 0\n c += (_tmp[y, min(x+1, W-1)] - _tmp[y, min(x+1, W-1)] * _tmp[max(y-1, 0), min(x+1, W-1)] * _tmp[max(y-1, 0), x])\n c += (_tmp[max(y-1, 0), x] - _tmp[max(y-1, 0), x] * _tmp[max(y-1, 0), max(x-1, 0)] * _tmp[y, max(x-1, 0)])\n c += (_tmp[y, max(x-1, 0)] - _tmp[y, max(x-1, 0)] * _tmp[min(y+1, H-1), max(x-1, 0)] * _tmp[min(y+1, H-1), x])\n c += (_tmp[min(y+1, H-1), x] - _tmp[min(y+1, H-1), x] * _tmp[min(y+1, H-1), min(x+1, W-1)] * _tmp[y, min(x+1, W-1)])\n if c == 1:\n judge += 1\n \n ## condition 3\n if np.sum(tmp[max(y-1, 0) : min(y+2, H), max(x-1, 0) : min(x+2, W)]) >= 3:\n judge += 1\n\n ## condition 4\n if np.sum(out[max(y-1, 0) : min(y+2, H), max(x-1, 0) : min(x+2, W)]) >= 2:\n judge += 1\n\n ## condition 5\n _tmp2 = 1 - out\n\n c = 0\n c += (_tmp2[y, min(x+1, W-1)] - _tmp2[y, min(x+1, W-1)] * _tmp2[max(y-1, 0), min(x+1, W-1)] * _tmp2[max(y-1, 0), x])\n c += (_tmp2[max(y-1, 0), x] - _tmp2[max(y-1, 0), x] * (1 - tmp[max(y-1, 0), max(x-1, 0)]) * _tmp2[y, max(x-1, 0)])\n c += (_tmp2[y, max(x-1, 0)] - _tmp2[y, max(x-1, 0)] * _tmp2[min(y+1, H-1), max(x-1, 0)] * _tmp2[min(y+1, H-1), x])\n c += (_tmp2[min(y+1, H-1), x] - _tmp2[min(y+1, H-1), x] * _tmp2[min(y+1, H-1), min(x+1, W-1)] * _tmp2[y, min(x+1, W-1)])\n if c == 1 or (out[max(y-1, 0), max(x-1,0 )] != tmp[max(y-1, 0), max(x-1, 0)]):\n judge += 1\n\n c = 0\n c += (_tmp2[y, min(x+1, W-1)] - _tmp2[y, min(x+1, W-1)] * _tmp2[max(y-1, 0), min(x+1, W-1)] * (1 - tmp[max(y-1, 0), x]))\n c += ((1-tmp[max(y-1, 0), x]) - (1 - tmp[max(y-1, 0), x]) * _tmp2[max(y-1, 0), max(x-1, 0)] * _tmp2[y, max(x-1, 0)])\n c += (_tmp2[y, max(x-1,0 )] - _tmp2[y, max(x-1,0 )] * _tmp2[min(y+1, H-1), max(x-1, 0)] * _tmp2[min(y+1, H-1), x])\n c += (_tmp2[min(y+1, H-1), x] - _tmp2[min(y+1, H-1), x] * _tmp2[min(y+1, H-1), min(x+1, W-1)] * _tmp2[y, min(x+1, W-1)])\n if c == 1 or (out[max(y-1, 0), x] != tmp[max(y-1, 0), x]):\n judge += 1\n\n c = 0\n c += (_tmp2[y, min(x+1, W-1)] - _tmp2[y, min(x+1, W-1)] * (1 - tmp[max(y-1, 0), min(x+1, W-1)]) * _tmp2[max(y-1, 0), x])\n c += (_tmp2[max(y-1, 0), x] - _tmp2[max(y-1, 0), x] * _tmp2[max(y-1, 0), max(x-1, 0)] * _tmp2[y, max(x-1, 0)])\n c += (_tmp2[y, max(x-1, 0)] - _tmp2[y, max(x-1, 0)] * _tmp2[min(y+1, H-1), max(x-1, 0)] * _tmp2[min(y+1, H-1), x])\n c += (_tmp2[min(y+1, H-1), x] - _tmp2[min(y+1, H-1), x] * _tmp2[min(y+1, H-1), min(x+1, W-1)] * _tmp2[y, min(x+1, W-1)])\n if c == 1 or (out[max(y-1, 0), min(x+1, W-1)] != tmp[max(y-1, 0), min(x+1, W-1)]):\n judge += 1\n\n c = 0\n c += (_tmp2[y, min(x+1, W-1)] - _tmp2[y, min(x+1, W-1)] * _tmp2[max(y-1, 0), min(x+1, W-1)] * _tmp2[max(y-1, 0), x])\n c += (_tmp2[max(y-1, 0), x] - _tmp2[max(y-1, 0), x] * _tmp2[max(y-1, 0), max(x-1, 0)] * (1 - tmp[y, max(x-1, 0)]))\n c += ((1 - tmp[y, max(x-1, 0)]) - (1 - tmp[y, max(x-1, 0)]) * _tmp2[min(y+1, H-1), max(x-1, 0)] * _tmp2[min(y+1, H-1), x])\n c += (_tmp2[min(y+1, H-1), x] - _tmp2[min(y+1, H-1), x] * _tmp2[min(y+1, H-1), min(x+1, W-1)] * _tmp2[y, min(x+1, W-1)])\n if c == 1 or (out[y, max(x-1, 0)] != tmp[y, max(x-1, 0)]):\n judge += 1\n \n if judge >= 8:\n out[y, x] = 0\n count += 1\n \n out = out.astype(np.uint8) * 255\n\n return out\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"gazo.png\").astype(np.float32)\n\n# hilditch thining\nout = hilditch(img)\n\n# Save result\ncv2.imwrite(\"out.png\", out)\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.destroyAllWindows()", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 264, + "instruction": "pythonを用いて、gazo.pngにZhang-Suenの細線化を行え。\n\nただし、以下の操作は全て0が線、1が背景とするので、*gazo.png*の値を反転させる必要があることに注意。\n\n注目画素x1(x,y)に対して8近傍を次のように定義する。\n\n\nx9 x2 x3\nx8 x1 x4\nx7 x6 x5\n\nこれらに対して二つのステップを考える。\n\nStep.1\nラスタスキャンを行い、以下の5条件を満たすピクセルを全て記録する。\n1. 黒画素である\n2. x2, x3, ..., x9, x2と時計まわりに見て、0から1に変わる回数がちょうど1\n3. x2, x3, ..., x9の中で1の個数が2以上6以下\n4. x2, x4, x6のどれかが1\n5. x4, x6, x8のどれかが1\n記録したピクセルを全て1に変更する。\n\nStep.2\nラスタスキャンを行い、以下の5条件を満たすピクセルを全て記録する。\n1. 黒画素である\n2. x2, x3, ..., x9, x2と時計まわりに見て、0から1に変わる回数がちょうど1\n3. x2, x3, ..., x9の中で1の個数が2以上6以下\n4. x2, x4, x8のどれかが1\n5. x2, x6, x8のどれかが1\n記録したピクセルを全て1に変更する。\n\nStep1, 2で変更する点がなくなるまで交互に繰り返す。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n\n# Zhang Suen thining algorythm\ndef Zhang_Suen_thining(img):\n # get shape\n H, W, C = img.shape\n\n # prepare out image\n out = np.zeros((H, W), dtype=np.int)\n out[img[..., 0] > 0] = 1\n\n # inverse\n out = 1 - out\n\n while True:\n s1 = []\n s2 = []\n\n # step 1 ( rasta scan )\n for y in range(1, H-1):\n for x in range(1, W-1):\n \n # condition 1\n if out[y, x] > 0:\n continue\n\n # condition 2\n f1 = 0\n if (out[y-1, x+1] - out[y-1, x]) == 1:\n f1 += 1\n if (out[y, x+1] - out[y-1, x+1]) == 1:\n f1 += 1\n if (out[y+1, x+1] - out[y, x+1]) == 1:\n f1 += 1\n if (out[y+1, x] - out[y+1,x+1]) == 1:\n f1 += 1\n if (out[y+1, x-1] - out[y+1, x]) == 1:\n f1 += 1\n if (out[y, x-1] - out[y+1, x-1]) == 1:\n f1 += 1\n if (out[y-1, x-1] - out[y, x-1]) == 1:\n f1 += 1\n if (out[y-1, x] - out[y-1, x-1]) == 1:\n f1 += 1\n\n if f1 != 1:\n continue\n \n # condition 3\n f2 = np.sum(out[y-1:y+2, x-1:x+2])\n if f2 < 2 or f2 > 6:\n continue\n \n # condition 4\n if out[y-1, x] + out[y, x+1] + out[y+1, x] < 1:\n continue\n\n # condition 5\n if out[y, x+1] + out[y+1, x] + out[y, x-1] < 1:\n continue\n \n s1.append([y, x])\n\n for v in s1:\n out[v[0], v[1]] = 1\n\n # step 2 ( rasta scan )\n for y in range(1, H-1):\n for x in range(1, W-1):\n \n # condition 1\n if out[y, x] > 0:\n continue\n\n # condition 2\n f1 = 0\n if (out[y-1, x+1] - out[y-1, x]) == 1:\n f1 += 1\n if (out[y, x+1] - out[y-1, x+1]) == 1:\n f1 += 1\n if (out[y+1, x+1] - out[y, x+1]) == 1:\n f1 += 1\n if (out[y+1, x] - out[y+1,x+1]) == 1:\n f1 += 1\n if (out[y+1, x-1] - out[y+1, x]) == 1:\n f1 += 1\n if (out[y, x-1] - out[y+1, x-1]) == 1:\n f1 += 1\n if (out[y-1, x-1] - out[y, x-1]) == 1:\n f1 += 1\n if (out[y-1, x] - out[y-1, x-1]) == 1:\n f1 += 1\n\n if f1 != 1:\n continue\n \n # condition 3\n f2 = np.sum(out[y-1:y+2, x-1:x+2])\n if f2 < 2 or f2 > 6:\n continue\n \n # condition 4\n if out[y-1, x] + out[y, x+1] + out[y, x-1] < 1:\n continue\n\n # condition 5\n if out[y-1, x] + out[y+1, x] + out[y, x-1] < 1:\n continue\n \n s2.append([y, x])\n\n for v in s2:\n out[v[0], v[1]] = 1\n\n # if not any pixel is changed\n if len(s1) < 1 and len(s2) < 1:\n break\n\n out = 1 - out\n out = out.astype(np.uint8) * 255\n\n return out\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"gazo.png\").astype(np.float32)\n\n# Zhang Suen thining\nout = Zhang_Suen_thining(img)\n\n\n# Save result\ncv2.imwrite(\"out.png\", out)\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.destroyAllWindows()", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 265, + "instruction": "pythonを用いて、imoir.jpgのHOG特徴量の勾配強度・勾配角度を求めよ。\n\nHOG(Histogram of Oriented Gradients)とは画像の特徴量表現の一種である。\n\n特徴量とは画像の状態などを表すベクトル集合のことである。\n\n画像認識(画像が何を写した画像か)や検出（画像の中で物体がどこにあるか）では、(1)画像から特徴量を得て(特徴抽出)、(2)特徴量を基に認識や検出を行う(認識・検出)。\n\nディープラーニングでは特徴抽出から認識までを機械学習により自動で行うため、HOGなどは見られなくなっているが、ディープラーニングが流行る前まではHOGは特徴量表現としてよく使われたらしい。\n\nHOGは以下のアルゴリズムで得られる。\n1. 画像をグレースケール化し、x、ｙ方向の輝度勾配を求める\n \nx方向: gx = I(x+1, y) - I(x-1, y)\ny方向: gy = I(x, y+1) - I(x, y-1)\n\n2. gx, gyから勾配強度と勾配角度を求める。\n\n勾配強度: mag = sqrt(gt 2 + gy 2)\n勾配角度: ang = arctan(gy / gx)\n\n3. 勾配角度を [0, 180]で9分割した値に量子化する。つまり、[0,20]には0、[20, 40]には1というインデックスを求める。\n4. 画像をN x Nの領域に分割し(この領域をセルという)、セル内で3で求めたインデックスのヒストグラムを作成する。ただし、当表示は1でなく勾配角度を求める。\n5. C x Cのセルを１つとして(これをブロックという)、ブロック内のセルのヒストグラムを次式で正規化する。これを1セルずつずらしながら行うので、一つのセルが何回も正規化される。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n\n# get HOG step1\ndef HOG_step1(img):\n # Grayscale\n def BGR2GRAY(img):\n gray = 0.2126 * img[..., 2] + 0.7152 * img[..., 1] + 0.0722 * img[..., 0]\n return gray\n\n # Magnitude and gradient\n def get_gradXY(gray):\n H, W = gray.shape\n\n # padding before grad\n gray = np.pad(gray, (1, 1), 'edge')\n\n # get grad x\n gx = gray[1:H+1, 2:] - gray[1:H+1, :W]\n # get grad y\n gy = gray[2:, 1:W+1] - gray[:H, 1:W+1]\n # replace 0 with \n gx[gx == 0] = 1e-6\n\n return gx, gy\n\n # get magnitude and gradient\n def get_MagGrad(gx, gy):\n # get gradient maginitude\n magnitude = np.sqrt(gx ** 2 + gy ** 2)\n\n # get gradient angle\n gradient = np.arctan(gy / gx)\n\n gradient[gradient < 0] = np.pi / 2 + gradient[gradient < 0] + np.pi / 2\n\n return magnitude, gradient\n\n # Gradient histogram\n def quantization(gradient):\n # prepare quantization table\n gradient_quantized = np.zeros_like(gradient, dtype=np.int)\n\n # quantization base\n d = np.pi / 9\n\n # quantization\n for i in range(9):\n gradient_quantized[np.where((gradient >= d * i) & (gradient <= d * (i + 1)))] = i\n\n return gradient_quantized\n\n # 1. BGR -> Gray\n gray = BGR2GRAY(img)\n\n # 1. Gray -> Gradient x and y\n gx, gy = get_gradXY(gray)\n\n # 2. get gradient magnitude and angle\n magnitude, gradient = get_MagGrad(gx, gy)\n\n # 3. Quantization\n gradient_quantized = quantization(gradient)\n\n return magnitude, gradient_quantized\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float32)\n\n# get HOG step1\nmagnitude, gradient_quantized = HOG_step1(img)\n\n# Write gradient magnitude to file\n_magnitude = (magnitude / magnitude.max() * 255).astype(np.uint8)\n\ncv2.imwrite(\"out_mag.jpg\", _magnitude)\n\n# Write gradient angle to file\nH, W, C = img.shape\nout = np.zeros((H, W, 3), dtype=np.uint8)\n\n# define color\nC = [[255, 0, 0], [0, 255, 0], [0, 0, 255], [255, 255, 0], [255, 0, 255], [0, 255, 255],\n [127, 127, 0], [127, 0, 127], [0, 127, 127]]\n\n# draw color\nfor i in range(9):\n out[gradient_quantized == i] = C[i]\n\n\ncv2.imwrite(\"out_gra.jpg\", out)\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.destroyAllWindows()", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 266, + "instruction": "HOGは以下のアルゴリズムで得られる。\n\n1. 画像をグレースケール化し、x、ｙ方向の輝度勾配を求める\n \nx方向: gx = I(x+1, y) - I(x-1, y)\ny方向: gy = I(x, y+1) - I(x, y-1)\n\n2. gx, gyから勾配強度と勾配角度を求める。\n\n勾配強度: mag = sqrt(gt 2 + gy 2)\n勾配角度: ang = arctan(gy / gx)\n\n3. 勾配角度を [0, 180]で9分割した値に量子化する。つまり、[0,20]には0、[20, 40]には1というインデックスを求める。\n4. 画像をN x Nの領域に分割し(この領域をセルという)、セル内で3で求めたインデックスのヒストグラムを作成する。ただし、当表示は1でなく勾配角度を求める。\n5. C x Cのセルを１つとして(これをブロックという)、ブロック内のセルのヒストグラムを次式で正規化する。これを1セルずつずらしながら行うので、一つのセルが何回も正規化される。\n\nここではpythonを用いてHOGの4の処理を実装する。\n\nN=8として、8x8の領域を1セルとして、勾配角度のインデックスに勾配強度を投票する形式でヒストグラムを作成せよ。\n\n解答は \n\n1 2 3\n4 5 6\n7 8 9\n\nの順に量子化したインデックスに対応するヒストグラムを示す。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n# get HOG step2\ndef HOG_step2(img):\n # Grayscale\n def BGR2GRAY(img):\n gray = 0.2126 * img[..., 2] + 0.7152 * img[..., 1] + 0.0722 * img[..., 0]\n return gray\n\n # Magnitude and gradient\n def get_gradXY(gray):\n H, W = gray.shape\n\n # padding before grad\n gray = np.pad(gray, (1, 1), 'edge')\n\n # get grad x\n gx = gray[1:H+1, 2:] - gray[1:H+1, :W]\n # get grad y\n gy = gray[2:, 1:W+1] - gray[:H, 1:W+1]\n # replace 0 with \n gx[gx == 0] = 1e-6\n\n return gx, gy\n\n # get magnitude and gradient\n def get_MagGrad(gx, gy):\n # get gradient maginitude\n magnitude = np.sqrt(gx ** 2 + gy ** 2)\n\n # get gradient angle\n gradient = np.arctan(gy / gx)\n\n gradient[gradient < 0] = np.pi / 2 + gradient[gradient < 0] + np.pi / 2\n\n return magnitude, gradient\n\n # Gradient histogram\n def quantization(gradient):\n # prepare quantization table\n gradient_quantized = np.zeros_like(gradient, dtype=np.int)\n\n # quantization base\n d = np.pi / 9\n\n # quantization\n for i in range(9):\n gradient_quantized[np.where((gradient >= d * i) & (gradient <= d * (i + 1)))] = i\n\n return gradient_quantized\n\n \n # get gradient histogram\n def gradient_histogram(gradient_quantized, magnitude, N=8):\n # get shape\n H, W = magnitude.shape\n\n # get cell num\n cell_N_H = H // N\n cell_N_W = W // N\n histogram = np.zeros((cell_N_H, cell_N_W, 9), dtype=np.float32)\n\n # each pixel\n for y in range(cell_N_H):\n for x in range(cell_N_W):\n for j in range(N):\n for i in range(N):\n histogram[y, x, gradient_quantized[y * 4 + j, x * 4 + i]] += magnitude[y * 4 + j, x * 4 + i]\n\n return histogram\n\n # 1. BGR -> Gray\n gray = BGR2GRAY(img)\n\n # 1. Gray -> Gradient x and y\n gx, gy = get_gradXY(gray)\n\n # 2. get gradient magnitude and angle\n magnitude, gradient = get_MagGrad(gx, gy)\n\n # 3. Quantization\n gradient_quantized = quantization(gradient)\n\n # 4. Gradient histogram\n histogram = gradient_histogram(gradient_quantized, magnitude)\n\n return histogram\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float32)\n\n# get HOG step2\nhistogram = HOG_step2(img)\n \n# write histogram to file\nfor i in range(9):\n plt.subplot(3,3,i+1)\n plt.imshow(histogram[..., i])\n plt.axis('off')\n plt.xticks(color=\"None\")\n plt.yticks(color=\"None\")\nplt.savefig(\"out.png\")\nplt.show()", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 267, + "instruction": "HOGは以下のアルゴリズムで得られる。\n1. 画像をグレースケール化し、x、ｙ方向の輝度勾配を求める\n \nx方向: gx = I(x+1, y) - I(x-1, y)\ny方向: gy = I(x, y+1) - I(x, y-1)\n\n2. gx, gyから勾配強度と勾配角度を求める。\n\n勾配強度: mag = sqrt(gt 2 + gy 2)\n勾配角度: ang = arctan(gy / gx)\n\n3. 勾配角度を [0, 180]で9分割した値に量子化する。つまり、[0,20]には0、[20, 40]には1というインデックスを求める。\n4. 画像をN x Nの領域に分割し(この領域をセルという)、セル内で3で求めたインデックスのヒストグラムを作成する。ただし、当表示は1でなく勾配角度を求める。\n5. C x Cのセルを１つとして(これをブロックという)、ブロック内のセルのヒストグラムを次式で正規化する。これを1セルずつずらしながら行うので、一つのセルが何回も正規化される。\n\nここではpythonを用い���HOGの5を実装をしなさい。\n\nC = 3 として、3 x 3のセルを1ブロックとして扱い、ヒストグラムの正規化を行え。\n\nh(t) = h(t) / sqrt(Sum h(t) + epsilon)\n通常は　epsilon=1\n\nこれでHOG特徴量が得られた。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n# get HOG\ndef HOG(img):\n # Grayscale\n def BGR2GRAY(img):\n gray = 0.2126 * img[..., 2] + 0.7152 * img[..., 1] + 0.0722 * img[..., 0]\n return gray\n\n # Magnitude and gradient\n def get_gradXY(gray):\n H, W = gray.shape\n\n # padding before grad\n gray = np.pad(gray, (1, 1), 'edge')\n\n # get grad x\n gx = gray[1:H+1, 2:] - gray[1:H+1, :W]\n # get grad y\n gy = gray[2:, 1:W+1] - gray[:H, 1:W+1]\n # replace 0 with \n gx[gx == 0] = 1e-6\n\n return gx, gy\n\n # get magnitude and gradient\n def get_MagGrad(gx, gy):\n # get gradient maginitude\n magnitude = np.sqrt(gx ** 2 + gy ** 2)\n\n # get gradient angle\n gradient = np.arctan(gy / gx)\n\n gradient[gradient < 0] = np.pi / 2 + gradient[gradient < 0] + np.pi / 2\n\n return magnitude, gradient\n\n # Gradient histogram\n def quantization(gradient):\n # prepare quantization table\n gradient_quantized = np.zeros_like(gradient, dtype=np.int)\n\n # quantization base\n d = np.pi / 9\n\n # quantization\n for i in range(9):\n gradient_quantized[np.where((gradient >= d * i) & (gradient <= d * (i + 1)))] = i\n\n return gradient_quantized\n\n\n # get gradient histogram\n def gradient_histogram(gradient_quantized, magnitude, N=8):\n # get shape\n H, W = magnitude.shape\n\n # get cell num\n cell_N_H = H // N\n cell_N_W = W // N\n histogram = np.zeros((cell_N_H, cell_N_W, 9), dtype=np.float32)\n\n # each pixel\n for y in range(cell_N_H):\n for x in range(cell_N_W):\n for j in range(N):\n for i in range(N):\n histogram[y, x, gradient_quantized[y * 4 + j, x * 4 + i]] += magnitude[y * 4 + j, x * 4 + i]\n\n return histogram\n\n\t\t# histogram normalization\n def normalization(histogram, C=3, epsilon=1):\n cell_N_H, cell_N_W, _ = histogram.shape\n ## each histogram\n for y in range(cell_N_H):\n \t for x in range(cell_N_W):\n \t #for i in range(9):\n histogram[y, x] /= np.sqrt(np.sum(histogram[max(y - 1, 0) : min(y + 2, cell_N_H),\n max(x - 1, 0) : min(x + 2, cell_N_W)] ** 2) + epsilon)\n\n return histogram\n\n # 1. BGR -> Gray\n gray = BGR2GRAY(img)\n\n # 1. Gray -> Gradient x and y\n gx, gy = get_gradXY(gray)\n\n # 2. get gradient magnitude and angle\n magnitude, gradient = get_MagGrad(gx, gy)\n\n # 3. Quantization\n gradient_quantized = quantization(gradient)\n\n # 4. Gradient histogram\n histogram = gradient_histogram(gradient_quantized, magnitude)\n \n # 5. Histogram normalization\n histogram = normalization(histogram)\n\n return histogram\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float32)\n\n# get HOG\nhistogram = HOG(img)\n \n# Write result to file\nfor i in range(9):\n plt.subplot(3,3,i+1)\n plt.imshow(histogram[..., i])\n plt.axis('off')\n plt.xticks(color=\"None\")\n plt.yticks(color=\"None\")\nplt.savefig(\"out.png\")\nplt.show()\n", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 268, + "instruction": "pythonを用いて、ここではHOG特徴量を描画せよ。\n\n描画はimori.jpgをグレースケール化したものに重ねれば見やすい。\n\n方法としては、セル内のインデックスごとに角度がついて直線を描けばよく、ヒストグラムの値が大きいほど白、値が小さいほど黒で描くと見やすい。", + "input": "", + "output": "mport cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n# get HOG\ndef HOG(img):\n # Grayscale\n def BGR2GRAY(img):\n gray = 0.2126 * img[..., 2] + 0.7152 * img[..., 1] + 0.0722 * img[..., 0]\n return gray\n\n # Magnitude and gradient\n def get_gradXY(gray):\n H, W = gray.shape\n\n # padding before grad\n gray = np.pad(gray, (1, 1), 'edge')\n\n # get grad x\n gx = gray[1:H+1, 2:] - gray[1:H+1, :W]\n # get grad y\n gy = gray[2:, 1:W+1] - gray[:H, 1:W+1]\n # replace 0 with \n gx[gx == 0] = 1e-6\n\n return gx, gy\n\n # get magnitude and gradient\n def get_MagGrad(gx, gy):\n # get gradient maginitude\n magnitude = np.sqrt(gx ** 2 + gy ** 2)\n\n # get gradient angle\n gradient = np.arctan(gy / gx)\n\n gradient[gradient < 0] = np.pi / 2 + gradient[gradient < 0] + np.pi / 2\n\n return magnitude, gradient\n\n # Gradient histogram\n def quantization(gradient):\n # prepare quantization table\n gradient_quantized = np.zeros_like(gradient, dtype=np.int)\n\n # quantization base\n d = np.pi / 9\n\n # quantization\n for i in range(9):\n gradient_quantized[np.where((gradient >= d * i) & (gradient <= d * (i + 1)))] = i\n\n return gradient_quantized\n\n\n # get gradient histogram\n def gradient_histogram(gradient_quantized, magnitude, N=8):\n # get shape\n H, W = magnitude.shape\n\n # get cell num\n cell_N_H = H // N\n cell_N_W = W // N\n histogram = np.zeros((cell_N_H, cell_N_W, 9), dtype=np.float32)\n\n # each pixel\n for y in range(cell_N_H):\n for x in range(cell_N_W):\n for j in range(N):\n for i in range(N):\n histogram[y, x, gradient_quantized[y * 4 + j, x * 4 + i]] += magnitude[y * 4 + j, x * 4 + i]\n\n return histogram\n\n\t\t# histogram normalization\n def normalization(histogram, C=3, epsilon=1):\n cell_N_H, cell_N_W, _ = histogram.shape\n ## each histogram\n for y in range(cell_N_H):\n \t for x in range(cell_N_W):\n \t #for i in range(9):\n histogram[y, x] /= np.sqrt(np.sum(histogram[max(y - 1, 0) : min(y + 2, cell_N_H),\n max(x - 1, 0) : min(x + 2, cell_N_W)] ** 2) + epsilon)\n\n return histogram\n\n # 1. BGR -> Gray\n gray = BGR2GRAY(img)\n\n # 1. Gray -> Gradient x and y\n gx, gy = get_gradXY(gray)\n\n # 2. get gradient magnitude and angle\n magnitude, gradient = get_MagGrad(gx, gy)\n\n # 3. Quantization\n gradient_quantized = quantization(gradient)\n\n # 4. Gradient histogram\n histogram = gradient_histogram(gradient_quantized, magnitude)\n \n # 5. Histogram normalization\n histogram = normalization(histogram)\n\n return histogram\n\n\n# draw HOG\ndef draw_HOG(img, histogram):\n # Grayscale\n def BGR2GRAY(img):\n gray = 0.2126 * img[..., 2] + 0.7152 * img[..., 1] + 0.0722 * img[..., 0]\n return gray\n\n def draw(gray, histogram, N=8):\n # get shape\n H, W = gray.shape\n cell_N_H, cell_N_W, _ = histogram.shape\n \n ## Draw\n out = gray[1 : H + 1, 1 : W + 1].copy().astype(np.uint8)\n\n for y in range(cell_N_H):\n for x in range(cell_N_W):\n cx = x * N + N // 2\n cy = y * N + N // 2\n x1 = cx + N // 2 - 1\n y1 = cy\n x2 = cx - N // 2 + 1\n y2 = cy\n \n h = histogram[y, x] / np.sum(histogram[y, x])\n h /= h.max()\n \n for c in range(9):\n #angle = (20 * c + 10 - 90) / 180. * np.pi\n # get angle\n angle = (20 * c + 10) / 180. * np.pi\n rx = int(np.sin(angle) * (x1 - cx) + np.cos(angle) * (y1 - cy) + cx)\n ry = int(np.cos(angle) * (x1 - cx) - np.cos(angle) * (y1 - cy) + cy)\n lx = int(np.sin(angle) * (x2 - cx) + np.cos(angle) * (y2 - cy) + cx)\n ly = int(np.cos(angle) * (x2 - cx) - np.cos(angle) * (y2 - cy) + cy)\n\n # color is HOG value\n c = int(255. * h[c])\n\n # draw line\n cv2.line(out, (lx, ly), (rx, ry), (c, c, c), thickness=1)\n\n return out\n \n\n # get gray\n gray = BGR2GRAY(img)\n\n # draw HOG\n out = draw(gray, histogram)\n\n return out\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float32)\n\n# get HOG\nhistogram = HOG(img)\n\n# draw HOG\nout = draw_HOG(img, histogram)\n\n\n# Save result\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.destroyAllWindows()", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 269, + "instruction": "pythonを用いて、imori.jpgに対してHSVを用いて青色の箇所のみが255となる画像を作成せよ。\n\nカラートラッキングとは特定の色の箇所を抽出する手法である。\n\nただし、RGBの状態で色成分を指定するのは256^3のパターンがあり、とても大変である（というか手動ではかなり難しい）ので、HSV変換を用いる。\n\nHSV変換とは Q.5で用いた処理であるが、RGBをH(色相)、S(彩度)、V(明度)に変換する手法である。\n\n- Saturation(彩度) 彩度が小さいほど白、彩度が大きいほど色が濃くなる。 0<=S<=1\n- Value (明度) 明度が小さいほど黒くなり、明度が大きいほど色がきれいになる。 0<=V<=1\n- Hue(色相) 色を0<=H<=360の角度で表し、具体的には次のように表される。\n\n赤 黄色 緑 水色 青 紫 赤\n0 60 120 180 240 300 360\n\nつまり、青色のカラートラッキングを行うにはHSV変換を行い、180<=H<=260となる位置が255となるような二値画像を出力すればよい。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n# BGR -> HSV\ndef BGR2HSV(_img):\n\timg = _img.copy() / 255.\n\n\thsv = np.zeros_like(img, dtype=np.float32)\n\n\t# get max and min\n\tmax_v = np.max(img, axis=2).copy()\n\tmin_v = np.min(img, axis=2).copy()\n\tmin_arg = np.argmin(img, axis=2)\n\n\t# H\n\thsv[..., 0][np.where(max_v == min_v)]= 0\n\t## if min == B\n\tind = np.where(min_arg == 0)\n\thsv[..., 0][ind] = 60 * (img[..., 1][ind] - img[..., 2][ind]) / (max_v[ind] - min_v[ind]) + 60\n\t## if min == R\n\tind = np.where(min_arg == 2)\n\thsv[..., 0][ind] = 60 * (img[..., 0][ind] - img[..., 1][ind]) / (max_v[ind] - min_v[ind]) + 180\n\t## if min == G\n\tind = np.where(min_arg == 1)\n\thsv[..., 0][ind] = 60 * (img[..., 2][ind] - img[..., 0][ind]) / (max_v[ind] - min_v[ind]) + 300\n\t\t\n\t# S\n\thsv[..., 1] = max_v.copy() - min_v.copy()\n\n\t# V\n\thsv[..., 2] = max_v.copy()\n\t\n\treturn hsv\n\n# make mask\ndef get_mask(hsv):\n\tmask = np.zeros_like(hsv[..., 0])\n\t#mask[np.where((hsv > 180) & (hsv[0] < 260))] = 255\n\tmask[np.logical_and((hsv[..., 0] > 180), (hsv[..., 0] < 260))] = 255\n\treturn mask\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float32)\n\n# RGB > HSV\nhsv = BGR2HSV(img)\n\n\n# color tracking\nmask = get_mask(hsv)\n\nout = mask.astype(np.uint8)\n\n# Save result\ncv2.imwrite(\"out.png\", out)\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.destroyAllWindows()", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 270, + "instruction": "pythonを用いて、imori.jpgに対してHSVを用いて青色の箇所のみが黒くなるようにマスキングせよ。\n\nこのように白黒のバイナリ画像を用いて黒部分に対応する元画像の画素を黒に変更する操作をマスキングという。\n\n青色箇所の抽出はHSVで180<=H<=260となる位置が1となるような二値画像を作成し、それの0と1を反転したものと元画像との積をとればよい。\n\nこれによりある程度のイモリの部分の抽出ができる。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n# BGR -> HSV\ndef BGR2HSV(_img):\n\timg = _img.copy() / 255.\n\n\thsv = np.zeros_like(img, dtype=np.float32)\n\n\t# get max and min\n\tmax_v = np.max(img, axis=2).copy()\n\tmin_v = np.min(img, axis=2).copy()\n\tmin_arg = np.argmin(img, axis=2)\n\n\t# H\n\thsv[..., 0][np.where(max_v == min_v)]= 0\n\t## if min == B\n\tind = np.where(min_arg == 0)\n\thsv[..., 0][ind] = 60 * (img[..., 1][ind] - img[..., 2][ind]) / (max_v[ind] - min_v[ind]) + 60\n\t## if min == R\n\tind = np.where(min_arg == 2)\n\thsv[..., 0][ind] = 60 * (img[..., 0][ind] - img[..., 1][ind]) / (max_v[ind] - min_v[ind]) + 180\n\t## if min == G\n\tind = np.where(min_arg == 1)\n\thsv[..., 0][ind] = 60 * (img[..., 2][ind] - img[..., 0][ind]) / (max_v[ind] - min_v[ind]) + 300\n\t\t\n\t# S\n\thsv[..., 1] = max_v.copy() - min_v.copy()\n\n\t# V\n\thsv[..., 2] = max_v.copy()\n\t\n\treturn hsv\n\n# make mask\ndef get_mask(hsv):\n\tmask = np.zeros_like(hsv[..., 0])\n\t#mask[np.where((hsv > 180) & (hsv[0] < 260))] = 255\n\tmask[np.logical_and((hsv[..., 0] > 180), (hsv[..., 0] < 260))] = 1\n\treturn mask\n\n# masking\ndef masking(img, mask):\n\tmask = 1 - mask\n\tout = img.copy()\n\t# mask [h, w] -> [h, w, channel]\n\tmask = np.tile(mask, [3, 1, 1]).transpose([1, 2, 0])\n\tout *= mask\n\n\treturn out\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float32)\n\n# RGB > HSV\nhsv = BGR2HSV(img / 255.)\n\n# color tracking\nmask = get_mask(hsv)\n\n# masking\nout = masking(img, mask)\n\nout = out.astype(np.uint8)\n\n# Save result\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.destroyAllWindows()", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 271, + "instruction": "マスク処理が雑になってしまっていたので、画像の細かい部分が削除されていたり、背景がところどころ残ってしまった。\n\npythonを用いて、マスク画像にN=5のクロージング処理とオープニング処理を施してマスク画像を正確にして、マスキングを行え。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n# BGR -> HSV\ndef BGR2HSV(_img):\n\timg = _img.copy() / 255.\n\n\thsv = np.zeros_like(img, dtype=np.float32)\n\n\t# get max and min\n\tmax_v = np.max(img, axis=2).copy()\n\tmin_v = np.min(img, axis=2).copy()\n\tmin_arg = np.argmin(img, axis=2)\n\n\t# H\n\thsv[..., 0][np.where(max_v == min_v)]= 0\n\t## if min == B\n\tind = np.where(min_arg == 0)\n\thsv[..., 0][ind] = 60 * (img[..., 1][ind] - img[..., 2][ind]) / (max_v[ind] - min_v[ind]) + 60\n\t## if min == R\n\tind = np.where(min_arg == 2)\n\thsv[..., 0][ind] = 60 * (img[..., 0][ind] - img[..., 1][ind]) / (max_v[ind] - min_v[ind]) + 180\n\t## if min == G\n\tind = np.where(min_arg == 1)\n\thsv[..., 0][ind] = 60 * (img[..., 2][ind] - img[..., 0][ind]) / (max_v[ind] - min_v[ind]) + 300\n\t\t\n\t# S\n\thsv[..., 1] = max_v.copy() - min_v.copy()\n\n\t# V\n\thsv[..., 2] = max_v.copy()\n\t\n\treturn hsv\n\n# make mask\ndef get_mask(hsv):\n\tmask = np.zeros_like(hsv[..., 0])\n\t#mask[np.where((hsv > 180) & (hsv[0] < 260))] = 255\n\tmask[np.logical_and((hsv[..., 0] > 180), (hsv[..., 0] < 260))] = 1\n\treturn mask\n\n# masking\ndef masking(img, mask):\n\tmask = 1 - mask\n\tout = img.copy()\n\t# mask [h, w] -> [h, w, channel]\n\tmask = np.tile(mask, [3, 1, 1]).transpose([1, 2, 0])\n\tout *= mask\n\n\treturn out\n\n\n# Erosion\ndef Erode(img, Erode_time=1):\n\tH, W = img.shape\n\tout = img.copy()\n\n\t# kernel\n\tMF = np.array(((0, 1, 0),\n\t\t\t\t(1, 0, 1),\n\t\t\t\t(0, 1, 0)), dtype=np.int)\n\n\t# each erode\n\tfor i in range(Erode_time):\n\t\ttmp = np.pad(out, (1, 1), 'edge')\n\t\t# erode\n\t\tfor y in range(1, H + 1):\n\t\t\tfor x in range(1, W + 1):\n\t\t\t\tif np.sum(MF * tmp[y - 1 : y + 2 , x - 1 : x + 2]) < 1 * 4:\n\t\t\t\t\tout[y - 1, x - 1] = 0\n\n\treturn out\n\n\n# Dilation\ndef Dilate(img, Dil_time=1):\n\tH, W = img.shape\n\n\t# kernel\n\tMF = np.array(((0, 1, 0),\n\t\t\t\t(1, 0, 1),\n\t\t\t\t(0, 1, 0)), dtype=np.int)\n\n\t# each dilate time\n\tout = img.copy()\n\tfor i in range(Dil_time):\n\t\ttmp = np.pad(out, (1, 1), 'edge')\n\t\tfor y in range(1, H + 1):\n\t\t\tfor x in range(1, W + 1):\n\t\t\t\tif np.sum(MF * tmp[y - 1 : y + 2, x - 1 : x + 2]) >= 1:\n\t\t\t\t\tout[y - 1, x - 1] = 1\n\n\treturn out\n\n\n# Opening morphology\ndef Morphology_Opening(img, time=1):\n out = Erode(img, Erode_time=time)\n out = Dilate(out, Dil_time=time)\n return out\n\n# Closing morphology\ndef Morphology_Closing(img, time=1):\n\tout = Dilate(img, Dil_time=time)\n\tout = Erode(out, Erode_time=time)\n\treturn out\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float32)\n\n# RGB > HSV\nhsv = BGR2HSV(img / 255.)\n\n# color tracking\nmask = get_mask(hsv)\n\n# closing\nmask = Morphology_Closing(mask, time=5)\n\n# opening\nmask = Morphology_Opening(mask, time=5)\n\n# masking\nout = masking(img, mask)\n\nout = out.astype(np.uint8)\n\n# Save result\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.destroyAllWindows()", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 272, + "instruction": "pythonを用いて、imori.jpgをグレースケールにしたものを0.5倍に縮小した後に2倍に拡大した画像を求めよ。この処理を行うと、ぼやけた画像ができる。\n\n拡大縮小にはbi-linear補間を用いよ。bi-linear補間をメソッド（関数）化すると、プログラムが簡潔にできる。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n# Grayscale\ndef BGR2GRAY(img):\n\t# Grayscale\n\tgray = 0.2126 * img[..., 2] + 0.7152 * img[..., 1] + 0.0722 * img[..., 0]\n\treturn gray\n\n# Bi-Linear interpolation\ndef bl_interpolate(img, ax=1., ay=1.):\n\tif len(img.shape) > 2:\n\t\tH, W, C = img.shape\n\telse:\n\t\tH, W = img.shape\n\t\tC = 1\n\n\taH = int(ay * H)\n\taW = int(ax * W)\n\n\t# get position of resized image\n\ty = np.arange(aH).repeat(aW).reshape(aW, -1)\n\tx = np.tile(np.arange(aW), (aH, 1))\n\n\t# get position of original position\n\ty = (y / ay)\n\tx = (x / ax)\n\n\tix = np.floor(x).astype(np.int)\n\tiy = np.floor(y).astype(np.int)\n\n\tix = np.minimum(ix, W-2)\n\tiy = np.minimum(iy, H-2)\n\n\t# get distance \n\tdx = x - ix\n\tdy = y - iy\n\n\tif C > 1:\n\t\tdx = np.repeat(np.expand_dims(dx, axis=-1), C, axis=-1)\n\t\tdy = np.repeat(np.expand_dims(dy, axis=-1), C, axis=-1)\n\n\t# interpolation\n\tout = (1-dx) * (1-dy) * img[iy, ix] + dx * (1 - dy) * img[iy, ix+1] + (1 - dx) * dy * img[iy+1, ix] + dx * dy * img[iy+1, ix+1]\n\n\tout = np.clip(out, 0, 255)\n\tout = out.astype(np.uint8)\n\n\treturn out\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float)\n\ngray = BGR2GRAY(img)\n\n# Bilinear interpolation\nout = bl_interpolate(gray.astype(np.float32), ax=0.5, ay=0.5)\n\n# Bilinear interpolation\nout = bl_interpolate(out, ax=2., ay=2.)\n\nout = out.astype(np.uint8)\n\n# Save result\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 273, + "instruction": "imori.jpgをグレースケールにしたものを0.5倍に縮小した後に2倍に拡大した画像を求めよ。\nこの処理を行うと、ぼやけた画像ができる。拡大縮小にはbi-linear補間を用いよ。\n\npythonを用いて、上記の処���で得た画像と元画像の差分を求め、[0,255]に正規化せよ。\n\nここで求めた画像はエッジとなっている。つまり、画像中の高周波成分をとったことになる。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n# Grayscale\ndef BGR2GRAY(img):\n\t# Grayscale\n\tgray = 0.2126 * img[..., 2] + 0.7152 * img[..., 1] + 0.0722 * img[..., 0]\n\treturn gray\n\n# Bi-Linear interpolation\ndef bl_interpolate(img, ax=1., ay=1.):\n\tif len(img.shape) > 2:\n\t\tH, W, C = img.shape\n\telse:\n\t\tH, W = img.shape\n\t\tC = 1\n\n\taH = int(ay * H)\n\taW = int(ax * W)\n\n\t# get position of resized image\n\ty = np.arange(aH).repeat(aW).reshape(aW, -1)\n\tx = np.tile(np.arange(aW), (aH, 1))\n\n\t# get position of original position\n\ty = (y / ay)\n\tx = (x / ax)\n\n\tix = np.floor(x).astype(np.int)\n\tiy = np.floor(y).astype(np.int)\n\n\tix = np.minimum(ix, W-2)\n\tiy = np.minimum(iy, H-2)\n\n\t# get distance \n\tdx = x - ix\n\tdy = y - iy\n\n\tif C > 1:\n\t\tdx = np.repeat(np.expand_dims(dx, axis=-1), C, axis=-1)\n\t\tdy = np.repeat(np.expand_dims(dy, axis=-1), C, axis=-1)\n\n\t# interpolation\n\tout = (1-dx) * (1-dy) * img[iy, ix] + dx * (1 - dy) * img[iy, ix+1] + (1 - dx) * dy * img[iy+1, ix] + dx * dy * img[iy+1, ix+1]\n\n\tout = np.clip(out, 0, 255)\n\tout = out.astype(np.uint8)\n\n\treturn out\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float)\n\ngray = BGR2GRAY(img)\n\n# Bilinear interpolation\nout = bl_interpolate(gray.astype(np.float32), ax=0.5, ay=0.5)\n\n# Bilinear interpolation\nout = bl_interpolate(out, ax=2., ay=2.)\n\nout = np.abs(out - gray)\n\nout = out / out.max() * 255\n\nout = out.astype(np.uint8)\n\n# Save result\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 274, + "instruction": "pythonを用いて、imori.pngを1/2, 1/4, 1/8, 1/16, 1/32にリサイズした画像を求めよ。\n\nこのように元画像を小さくリサイズして重ねたものをガウシアンピラミッドと呼ぶ。\n\nこのガウシアンピラミッドの概念は現在でも有効であり、画像をきれいにする超解像を行うディープラーニングの手法でもガウシアンピラミッドの概念が用いられる。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n# Grayscale\ndef BGR2GRAY(img):\n\t# Grayscale\n\tgray = 0.2126 * img[..., 2] + 0.7152 * img[..., 1] + 0.0722 * img[..., 0]\n\treturn gray\n\n# Bi-Linear interpolation\ndef bl_interpolate(img, ax=1., ay=1.):\n\tif len(img.shape) > 2:\n\t\tH, W, C = img.shape\n\telse:\n\t\tH, W = img.shape\n\t\tC = 1\n\n\taH = int(ay * H)\n\taW = int(ax * W)\n\n\t# get position of resized image\n\ty = np.arange(aH).repeat(aW).reshape(aW, -1)\n\tx = np.tile(np.arange(aW), (aH, 1))\n\n\t# get position of original position\n\ty = (y / ay)\n\tx = (x / ax)\n\n\tix = np.floor(x).astype(np.int)\n\tiy = np.floor(y).astype(np.int)\n\n\tix = np.minimum(ix, W-2)\n\tiy = np.minimum(iy, H-2)\n\n\t# get distance \n\tdx = x - ix\n\tdy = y - iy\n\n\tif C > 1:\n\t\tdx = np.repeat(np.expand_dims(dx, axis=-1), C, axis=-1)\n\t\tdy = np.repeat(np.expand_dims(dy, axis=-1), C, axis=-1)\n\n\t# interpolation\n\tout = (1-dx) * (1-dy) * img[iy, ix] + dx * (1 - dy) * img[iy, ix+1] + (1 - dx) * dy * img[iy+1, ix] + dx * dy * img[iy+1, ix+1]\n\n\tout = np.clip(out, 0, 255)\n\tout = out.astype(np.uint8)\n\n\treturn out\n\n# make image pyramid\ndef make_pyramid(gray):\n\t# first element\n\tpyramid = [gray]\n\t# each scale\n\tfor i in range(1, 6):\n\t\t# define scale\n\t\ta = 2. ** i\n\n\t\t# down scale\n\t\tp = bl_interpolate(gray, ax=1./a, ay=1. / a)\n\n\t\t# add pyramid list\n\t\tpyramid.append(p)\n\t\t\n\treturn pyramid\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float)\n\ngray = BGR2GRAY(img)\n\n# pyramid\npyramid = make_pyramid(gray)\n\nfor i in range(6):\n cv2.imwrite(\"out_{}.jpg\".format(2**i), pyramid[i].astype(np.uint8))\n plt.subplot(1, 6, i+1)\n plt.imshow(pyramid[i], cmap='gray')\n plt.axis('off')\n plt.xticks(color=\"None\")\n plt.yticks(color=\"None\")\n\nplt.show()", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 275, + "instruction": "pythonを用いて、ガウシアンピラミッドを用いた簡単な顕著性マップを作成しなさい。\n\n顕著性マップとは画像の中で人間の目を引きやすい領域を表した画像である。\n\n現在ではディープラーニングによる顕著性マップがよく用いられるが、本来は画像のRGB成分やHSV成分などのガウシアンピラミッドを作成し、それらの差分から求める手法がよく用いられた(例えばIttiらの手法などがある)。\n\nガウシアンピラミッドから簡単な顕著性マ���プを作成する。\nアルゴリズムは、\n1. ガウシアンピラミッドをそれぞれ、128, 64, 32, ...というサイズになっているが、はじめにそれらを128にリサイズせよ。リサイズはbi-linear補間を用いよ。\n2. 作成したピラミッド（それぞれ0, 1, 2, 3, 4, 5と番号をふる）の２つを選び差分を求める。\n3. 2で求めた差分を全て足し合わせ、[0, 255]に正規化せよ。\n\n以上で顕著性マップが求められる。\n2で選ぶ２つの画像は特に指定はしないが、いいものを選べば解答例のように顕著性マップが作成できる。\n\n画像の細かい部分や色が周辺と極端に違う部分など、人の目に止まりやすい領域が白くなっているのが分かる。\n\n解答例( (0,1), (0,3), (0,5), (1,4), (2,3), (3,5) を使用)", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n# Grayscale\ndef BGR2GRAY(img):\n\t# Grayscale\n\tgray = 0.2126 * img[..., 2] + 0.7152 * img[..., 1] + 0.0722 * img[..., 0]\n\treturn gray\n\n# Bi-Linear interpolation\ndef bl_interpolate(img, ax=1., ay=1.):\n\tif len(img.shape) > 2:\n\t\tH, W, C = img.shape\n\telse:\n\t\tH, W = img.shape\n\t\tC = 1\n\n\taH = int(ay * H)\n\taW = int(ax * W)\n\n\t# get position of resized image\n\ty = np.arange(aH).repeat(aW).reshape(aW, -1)\n\tx = np.tile(np.arange(aW), (aH, 1))\n\n\t# get position of original position\n\ty = (y / ay)\n\tx = (x / ax)\n\n\tix = np.floor(x).astype(np.int)\n\tiy = np.floor(y).astype(np.int)\n\n\tix = np.minimum(ix, W-2)\n\tiy = np.minimum(iy, H-2)\n\n\t# get distance \n\tdx = x - ix\n\tdy = y - iy\n\n\tif C > 1:\n\t\tdx = np.repeat(np.expand_dims(dx, axis=-1), C, axis=-1)\n\t\tdy = np.repeat(np.expand_dims(dy, axis=-1), C, axis=-1)\n\n\t# interpolation\n\tout = (1-dx) * (1-dy) * img[iy, ix] + dx * (1 - dy) * img[iy, ix+1] + (1 - dx) * dy * img[iy+1, ix] + dx * dy * img[iy+1, ix+1]\n\n\tout = np.clip(out, 0, 255)\n\tout = out.astype(np.uint8)\n\n\treturn out\n\n# make image pyramid\ndef make_pyramid(gray):\n\t# first element\n\tpyramid = [gray]\n\t# each scale\n\tfor i in range(1, 6):\n\t\t# define scale\n\t\ta = 2. ** i\n\n\t\t# down scale\n\t\tp = bl_interpolate(gray, ax=1./a, ay=1. / a)\n\n\t\t# up scale\n\t\tp = bl_interpolate(p, ax=a, ay=a)\n\n\t\t# add pyramid list\n\t\tpyramid.append(p.astype(np.float32))\n\n\treturn pyramid\n\n# make saliency map\ndef saliency_map(pyramid):\n\t# get shape\n\tH, W = pyramid[0].shape\n\n\t# prepare out image\n\tout = np.zeros((H, W), dtype=np.float32)\n\n\t# add each difference\n\tout += np.abs(pyramid[0] - pyramid[1])\n\tout += np.abs(pyramid[0] - pyramid[3])\n\tout += np.abs(pyramid[0] - pyramid[5])\n\tout += np.abs(pyramid[1] - pyramid[4])\n\tout += np.abs(pyramid[2] - pyramid[3])\n\tout += np.abs(pyramid[3] - pyramid[5])\n\n\t# normalization\n\tout = out / out.max() * 255\n\n\treturn out\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float)\n\n# grayscale\ngray = BGR2GRAY(img)\n\n# pyramid\npyramid = make_pyramid(gray)\n \n# pyramid -> saliency\nout = saliency_map(pyramid)\n\nout = out.astype(np.uint8)\n\n# Save result\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 276, + "instruction": "pythonを用いて、ガボールフィルタを実装せよ。\n\nガボールフィルタとはガウス分布と周波数変換を合わせたフィルタであり、画像の特定方向のみのエッジを抽出する時に使われる。\n\nフィルタは次式で定義される。\n\nG(y, x) = exp(-(x'^2 + g^2 y'^2) / 2 s^2) * cos(2 pi x' / l + p)\nx' = cosA * x + sinA * y\ny' = -sinA * x + cosA * y\n\ny, x はフィルタの位置　フィルタサイズがKとすると、 y, x は [-K//2, k//2]　の値を取る。\ng ... gamma ガボールフィルタの楕円率\ns ... sigma ガウス分布の標準偏差\nl ... lambda 周波数の波長\np ... 位相オフセット\nA ... フィルタの回転　抽出したい角度を指定する。\n\nここでは、K=111, s=10, g = 1.2, l =10, p=0, A=0としてガボールフィルタを可視化せよ。\n\nガボールフィルタを実際に使う時は、フィルタ値の絶対値の和が1になるように正規化すると使いやすくなる。\n\n答えでは可視化のためにフィルタの値を[0,255]に正規化している。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n# Gabor\ndef Gabor_filter(K_size=111, Sigma=10, Gamma=1.2, Lambda=10, Psi=0, angle=0):\n\t# get half size\n\td = K_size // 2\n\n\t# prepare kernel\n\tgabor = np.zeros((K_size, K_size), dtype=np.float32)\n\n\t# each value\n\tfor y in range(K_size):\n\t\tfor x in range(K_size):\n\t\t\t# distance from center\n\t\t\tpx = x - d\n\t\t\tpy = y - d\n\n\t\t\t# degree -> radian\n\t\t\ttheta = angle / 180. * np.pi\n\n\t\t\t# get kernel x\n\t\t\t_x = np.cos(theta) * px + np.sin(theta) * py\n\n\t\t\t# get kernel y\n\t\t\t_y = -np.sin(theta) * px + np.cos(theta) * py\n\n\t\t\t# fill kernel\n\t\t\tgabor[y, x] = np.exp(-(_x**2 + Gamma**2 * _y**2) / (2 * Sigma**2)) * np.cos(2*np.pi*_x/Lambda + Psi)\n\n\t# kernel normalization\n\tgabor /= np.sum(np.abs(gabor))\n\n\treturn gabor\n\n\n# get gabor kernel\ngabor = Gabor_filter(K_size=111, Sigma=10, Gamma=1.2, Lambda=10, Psi=0, angle=0)\n\n# Visualize\n# normalize to [0, 255]\nout = gabor - np.min(gabor)\nout /= np.max(out)\nout *= 255\n\nout = out.astype(np.uint8)\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 277, + "instruction": "pythonを用いて、A=0, 45, 90, 135として回転方向のガボールフィルタを求めよ。\nその他のパラメータは、K=111, s=10, g = 1.2, l =10, p=0とせよ。\n\nガボールフィルタとはガウス分布と周波数変換を合わせたフィルタであり、画像の特定方向のみのエッジを抽出する時に使われる。\n\nフィルタは次式で定義される。\n\n\nG(y, x) = exp(-(x'^2 + g^2 y'^2) / 2 s^2) * cos(2 pi x' / l + p)\nx' = cosA * x + sinA * y\ny' = -sinA * x + cosA * y\n\ny, x はフィルタの位置　フィルタサイズがKとすると、 y, x は [-K//2, k//2]　の値を取る。\ng ... gamma ガボールフィルタの楕円率\ns ... sigma ガウス分布の標準偏差\nl ... lambda 周波数の波長\np ... 位相オフセット\nA ... フィルタの回転　抽出したい角度を指定する。\n\n\nここではガボールフィルタをメソッド化すれば簡単に実装できる。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n\n# Gabor\ndef Gabor_filter(K_size=111, Sigma=10, Gamma=1.2, Lambda=10, Psi=0, angle=0):\n\t# get half size\n\td = K_size // 2\n\n\t# prepare kernel\n\tgabor = np.zeros((K_size, K_size), dtype=np.float32)\n\n\t# each value\n\tfor y in range(K_size):\n\t\tfor x in range(K_size):\n\t\t\t# distance from center\n\t\t\tpx = x - d\n\t\t\tpy = y - d\n\n\t\t\t# degree -> radian\n\t\t\ttheta = angle / 180. * np.pi\n\n\t\t\t# get kernel x\n\t\t\t_x = np.cos(theta) * px + np.sin(theta) * py\n\n\t\t\t# get kernel y\n\t\t\t_y = -np.sin(theta) * px + np.cos(theta) * py\n\n\t\t\t# fill kernel\n\t\t\tgabor[y, x] = np.exp(-(_x**2 + Gamma**2 * _y**2) / (2 * Sigma**2)) * np.cos(2*np.pi*_x/Lambda + Psi)\n\n\t# kernel normalization\n\tgabor /= np.sum(np.abs(gabor))\n\n\treturn gabor\n\n\n# define each angle\nAs = [0, 45, 90, 135]\n\n# prepare pyplot\nplt.subplots_adjust(left=0, right=1, top=1, bottom=0, hspace=0, wspace=0.2)\n\n# each angle\nfor i, A in enumerate(As):\n # get gabor kernel\n gabor = Gabor_filter(K_size=111, Sigma=10, Gamma=1.2, Lambda=10, Psi=0, angle=A)\n\n # normalize to [0, 255]\n out = gabor - np.min(gabor)\n out /= np.max(out)\n out *= 255\n \n out = out.astype(np.uint8)\n plt.subplot(1, 4, i+1)\n plt.imshow(out, cmap='gray')\n plt.axis('off')\n plt.title(\"Angle \"+str(A))\n\nplt.savefig(\"out.png\")\nplt.show()", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 278, + "instruction": "pythonを用いて、imori.jpgをグレースケール化し、A=0, 45, 90, 135 のガボールフィルタでフィルタリングせよ。\n\nパラメータはK=11, s=1.5, g=1.2, l=3, p=0とする。\n\nガボールフィルタでは指定した方向のエッジを抽出することができ、ガボールフィルタはエッジの特徴抽出に優れている。\n\nガボールフィルタは生物の視神経における脳内の一次視覚野(V1)での働きに近いとされていて、つまり生物が見ている時の眼の前の画像の特徴抽出を再現しているともいわれる。\n\nディープラーニングのConvolutional層はガボールフィルタの働きに近いとも考えられている。しかし、ディープラーニングではフィルタの係数が機械学習によって自動的に決定される。機械学習の結果、ガボールフィルタに近い働きが生じると言われる。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n# Grayscale\ndef BGR2GRAY(img):\n\t# Grayscale\n\tgray = 0.2126 * img[..., 2] + 0.7152 * img[..., 1] + 0.0722 * img[..., 0]\n\treturn gray\n\n# Gabor\ndef Gabor_filter(K_size=111, Sigma=10, Gamma=1.2, Lambda=10, Psi=0, angle=0):\n\t# get half size\n\td = K_size // 2\n\n\t# prepare kernel\n\tgabor = np.zeros((K_size, K_size), dtype=np.float32)\n\n\t# each value\n\tfor y in range(K_size):\n\t\tfor x in range(K_size):\n\t\t\t# distance from center\n\t\t\tpx = x - d\n\t\t\tpy = y - d\n\n\t\t\t# degree -> radian\n\t\t\ttheta = angle / 180. * np.pi\n\n\t\t\t# get kernel x\n\t\t\t_x = np.cos(theta) * px + np.sin(theta) * py\n\n\t\t\t# get kernel y\n\t\t\t_y = -np.sin(theta) * px + np.cos(theta) * py\n\n\t\t\t# fill kernel\n\t\t\tgabor[y, x] = np.exp(-(_x**2 + Gamma**2 * _y**2) / (2 * Sigma**2)) * np.cos(2*np.pi*_x/Lambda + Psi)\n\n\t# kernel normalization\n\tgabor /= np.sum(np.abs(gabor))\n\n\treturn gabor\n\n\ndef Gabor_filtering(gray, K_size=111, Sigma=10, Gamma=1.2, Lambda=10, Psi=0, angle=0):\n # get shape\n H, W = gray.shape\n\n # padding\n gray = np.pad(gray, (K_size//2, K_size//2), 'edge')\n\n # prepare out image\n out = np.zeros((H, W), dtype=np.float32)\n\n # get gabor filter\n gabor = Gabor_filter(K_size=K_size, Sigma=Sigma, Gamma=Gamma, Lambda=Lambda, Psi=0, angle=angle)\n \n # filtering\n for y in range(H):\n for x in range(W):\n out[y, x] = np.sum(gray[y : y + K_size, x : x + K_size] * gabor)\n\n out = np.clip(out, 0, 255)\n out = out.astype(np.uint8)\n\n return out\n\n\ndef Gabor_process(img):\n # gray scale\n gray = BGR2GRAY(img).astype(np.float32)\n\n # define angle\n As = [0, 45, 90, 135]\n\n # prepare pyplot\n plt.subplots_adjust(left=0, right=1, top=1, bottom=0, hspace=0, wspace=0.2)\n\n # each angle\n for i, A in enumerate(As):\n # gabor filtering\n out = Gabor_filtering(gray, K_size=11, Sigma=1.5, Gamma=1.2, Lambda=3, angle=A)\n\n plt.subplot(1, 4, i+1)\n plt.imshow(out, cmap='gray')\n plt.axis('off')\n plt.title(\"Angle \"+str(A))\n\n plt.savefig(\"out.png\")\n plt.show()\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float32)\n\n# gabor process\nGabor_process(img)", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 279, + "instruction": "pythonを用いて、imori.jpgをグレースケール化し、A=0, 45, 90, 135 のガボールフィルタでフィルタリングした４枚の画像を足し合わせることで、画像の特徴を抽出せよ。\n\n結果を見ると、画像の輪郭部分が白くなっていることからエッジ検出のような出力を得たように見える。\n\nディープラーニングのCNN(Convolutional Neural Network)では、最初に画像の特徴を抽出する働きが備わっているが、その特徴抽出の計算はこの問で行ったような操作を延々と繰り返している。ディープラーニングではこのようにして画像の特徴を自動的に抽出している。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n# Grayscale\ndef BGR2GRAY(img):\n\t# Grayscale\n\tgray = 0.2126 * img[..., 2] + 0.7152 * img[..., 1] + 0.0722 * img[..., 0]\n\treturn gray\n\n# Gabor\ndef Gabor_filter(K_size=111, Sigma=10, Gamma=1.2, Lambda=10, Psi=0, angle=0):\n\t# get half size\n\td = K_size // 2\n\n\t# prepare kernel\n\tgabor = np.zeros((K_size, K_size), dtype=np.float32)\n\n\t# each value\n\tfor y in range(K_size):\n\t\tfor x in range(K_size):\n\t\t\t# distance from center\n\t\t\tpx = x - d\n\t\t\tpy = y - d\n\n\t\t\t# degree -> radian\n\t\t\ttheta = angle / 180. * np.pi\n\n\t\t\t# get kernel x\n\t\t\t_x = np.cos(theta) * px + np.sin(theta) * py\n\n\t\t\t# get kernel y\n\t\t\t_y = -np.sin(theta) * px + np.cos(theta) * py\n\n\t\t\t# fill kernel\n\t\t\tgabor[y, x] = np.exp(-(_x**2 + Gamma**2 * _y**2) / (2 * Sigma**2)) * np.cos(2*np.pi*_x/Lambda + Psi)\n\n\t# kernel normalization\n\tgabor /= np.sum(np.abs(gabor))\n\n\treturn gabor\n\n\ndef Gabor_filtering(gray, K_size=111, Sigma=10, Gamma=1.2, Lambda=10, Psi=0, angle=0):\n # get shape\n H, W = gray.shape\n\n # padding\n gray = np.pad(gray, (K_size//2, K_size//2), 'edge')\n\n # prepare out image\n out = np.zeros((H, W), dtype=np.float32)\n\n # get gabor filter\n gabor = Gabor_filter(K_size=K_size, Sigma=Sigma, Gamma=Gamma, Lambda=Lambda, Psi=0, angle=angle)\n \n # filtering\n for y in range(H):\n for x in range(W):\n out[y, x] = np.sum(gray[y : y + K_size, x : x + K_size] * gabor)\n\n out = np.clip(out, 0, 255)\n out = out.astype(np.uint8)\n\n return out\n\n\ndef Gabor_process(img):\n # get shape\n H, W, _ = img.shape\n\n # gray scale\n gray = BGR2GRAY(img).astype(np.float32)\n\n # define angle\n As = [0, 45, 90, 135]\n\n # prepare pyplot\n plt.subplots_adjust(left=0, right=1, top=1, bottom=0, hspace=0, wspace=0.2)\n\n out = np.zeros([H, W], dtype=np.float32)\n\n # each angle\n for i, A in enumerate(As):\n # gabor filtering\n _out = Gabor_filtering(gray, K_size=11, Sigma=1.5, Gamma=1.2, Lambda=3, angle=A)\n\n # add gabor filtered image\n out += _out\n\n # scale normalization\n out = out / out.max() * 255\n out = out.astype(np.uint8)\n\n return out\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float32)\n\n# gabor process\nout = Gabor_process(img)\n\n\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 280, + "instruction": "pythonを用いて、thorino.jpgにHessian(ヘシアン)のコーナー検出を行え。\n\nコーナー検出とはエッジにおける角の点を検出することである。\n\nコーナーは曲率が大きくなる点であり、次式のガウス曲率において、\n\nガウス曲率 K = det(H) / (1 + Ix^2 + Iy^2)^2\n\ndet(H) = Ixx Iyy - IxIy^2\nH ... ヘシアン行列。画像の二次微分(グレースケール画像などに対して、Sobelフィルタを掛けて求められる)。画像上の一点に対して、次式で定義される。\nIx ... x方向のsobelフィルタを掛けたもの。 \nIy ... y方向のsobelフィルタを掛けたもの。\nH = [ Ix^2 IxIy]\n IxIy Iy^2\n\nヘシアンのコーナー検出では、det(H)が極大点をコーナーとみなす。\n極大点は注目画素と8近傍を比較して、注目画素の値が最大であれば極大点として扱う。\n\n解答ではdet(H)が極大点かつ、max(det(H))*0.1を超過する点をコーナーとしている。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n# Hessian corner detection\ndef Hessian_corner(img):\n\n\t## Grayscale\n\tdef BGR2GRAY(img):\n\t\tgray = 0.2126 * img[..., 2] + 0.7152 * img[..., 1] + 0.0722 * img[..., 0]\n\t\tgray = gray.astype(np.uint8)\n\t\treturn gray\n\n\t## Sobel\n\tdef Sobel_filtering(gray):\n\t\t# get shape\n\t\tH, W = gray.shape\n\n\t\t# sobel kernel\n\t\tsobely = np.array(((1, 2, 1),\n\t\t\t\t\t\t(0, 0, 0),\n\t\t\t\t\t\t(-1, -2, -1)), dtype=np.float32)\n\n\t\tsobelx = np.array(((1, 0, -1),\n\t\t\t\t\t\t(2, 0, -2),\n\t\t\t\t\t\t(1, 0, -1)), dtype=np.float32)\n\n\t\t# padding\n\t\ttmp = np.pad(gray, (1, 1), 'edge')\n\n\t\t# prepare\n\t\tIx = np.zeros_like(gray, dtype=np.float32)\n\t\tIy = np.zeros_like(gray, dtype=np.float32)\n\n\t\t# get differential\n\t\tfor y in range(H):\n\t\t\tfor x in range(W):\n\t\t\t\tIx[y, x] = np.mean(tmp[y : y + 3, x : x + 3] * sobelx)\n\t\t\t\tIy[y, x] = np.mean(tmp[y : y + 3, x : x + 3] * sobely)\n\t\t\t\n\t\tIx2 = Ix ** 2\n\t\tIy2 = Iy ** 2\n\t\tIxy = Ix * Iy\n\n\t\treturn Ix2, Iy2, Ixy\n\n\t\t\n\n\t## Hessian\n\tdef corner_detect(gray, Ix2, Iy2, Ixy):\n\t\t# get shape\n\t\tH, W = gray.shape\n\n\t\t# prepare for show detection\n\t\tout = np.array((gray, gray, gray))\n\t\tout = np.transpose(out, (1,2,0))\n\n\t\t# get Hessian value\n\t\tHes = np.zeros((H, W))\n\n\t\tfor y in range(H):\n\t\t\tfor x in range(W):\n\t\t\t\tHes[y,x] = Ix2[y,x] * Iy2[y,x] - Ixy[y,x] ** 2\n\n\t\t## Detect Corner and show\n\t\tfor y in range(H):\n\t\t\tfor x in range(W):\n\t\t\t\tif Hes[y,x] == np.max(Hes[max(y-1, 0) : min(y+2, H), max(x-1, 0) : min(x+2, W)]) and Hes[y, x] > np.max(Hes) * 0.1:\n\t\t\t\t\tout[y, x] = [0, 0, 255]\n\n\t\tout = out.astype(np.uint8)\n\n\t\treturn out\n\n\t\n\t# 1. grayscale\n\tgray = BGR2GRAY(img)\n\n\t# 2. get difference image\n\tIx2, Iy2, Ixy = Sobel_filtering(gray)\n\n\t# 3. corner detection\n\tout = corner_detect(gray, Ix2, Iy2, Ixy)\n\n\treturn out\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"thorino.jpg\").astype(np.float32)\n\n# Hessian corner detection\nout = Hessian_corner(img)\n\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 281, + "instruction": "Harrisのコーナー検出のアルゴリズムは、\n1. 画像をグレースケール化。\n2. Sobelフィルタにより、ヘシアン行列を求める。\n\nH = [ Ix^2 IxIy]\n IxIy Iy^2\n\n3. Ix^2, Iy^2, IxIyにそれぞれガウシアンフィルターをかける。\n4. 各ピクセル毎に、R = det(H) - k (trace(H))^2 を計算する。 (kは実験的に0.04 - 0.16らへんが良いとされる)\n5. R >= max(R) * th を満たすピクセルがコーナーとなる。 (thは0.1となることが多い)\n\n各パラメータは以下の通り。\n- ガウシアンフィルター(k=3, sigma=3)\n- k = 0.04, th = 0.1\n\npythonを用いて、処理1-3までを実装せよ。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n\n# Harris corner detection\ndef Harris_corner_step1(img):\n\n\t## Grayscale\n\tdef BGR2GRAY(img):\n\t\tgray = 0.2126 * img[..., 2] + 0.7152 * img[..., 1] + 0.0722 * img[..., 0]\n\t\tgray = gray.astype(np.uint8)\n\t\treturn gray\n\n\t## Sobel\n\tdef Sobel_filtering(gray):\n\t\t# get shape\n\t\tH, W = gray.shape\n\n\t\t# sobel kernel\n\t\tsobely = np.array(((1, 2, 1),\n\t\t\t\t\t\t(0, 0, 0),\n\t\t\t\t\t\t(-1, -2, -1)), dtype=np.float32)\n\n\t\tsobelx = np.array(((1, 0, -1),\n\t\t\t\t\t\t(2, 0, -2),\n\t\t\t\t\t\t(1, 0, -1)), dtype=np.float32)\n\n\t\t# padding\n\t\ttmp = np.pad(gray, (1, 1), 'edge')\n\n\t\t# prepare\n\t\tIx = np.zeros_like(gray, dtype=np.float32)\n\t\tIy = np.zeros_like(gray, dtype=np.float32)\n\n\t\t# get differential\n\t\tfor y in range(H):\n\t\t\tfor x in range(W):\n\t\t\t\tIx[y, x] = np.mean(tmp[y : y + 3, x : x + 3] * sobelx)\n\t\t\t\tIy[y, x] = np.mean(tmp[y : y + 3, x : x + 3] * sobely)\n\t\t\t\n\t\tIx2 = Ix ** 2\n\t\tIy2 = Iy ** 2\n\t\tIxy = Ix * Iy\n\n\t\treturn Ix2, Iy2, Ixy\n\n\n\t# gaussian filtering\n\tdef gaussian_filtering(I, K_size=3, sigma=3):\n\t\t# get shape\n\t\tH, W = I.shape\n\n\t\t## gaussian\n\t\tI_t = np.pad(I, (K_size // 2, K_size // 2), 'edge')\n\n\t\t# gaussian kernel\n\t\tK = np.zeros((K_size, K_size), dtype=np.float)\n\t\tfor x in range(K_size):\n\t\t\tfor y in range(K_size):\n\t\t\t\t_x = x - K_size // 2\n\t\t\t\t_y = y - K_size // 2\n\t\t\t\tK[y, x] = np.exp( -(_x ** 2 + _y ** 2) / (2 * (sigma ** 2)))\n\t\tK /= (sigma * np.sqrt(2 * np.pi))\n\t\tK /= K.sum()\n\n\t\t# filtering\n\t\tfor y in range(H):\n\t\t\tfor x in range(W):\n\t\t\t\tI[y,x] = np.sum(I_t[y : y + K_size, x : x + K_size] * K)\n\t\t\t\t\n\t\treturn I\n\n\t\n\t# 1. grayscale\n\tgray = BGR2GRAY(img)\n\n\t# 2. get difference image\n\tIx2, Iy2, Ixy = Sobel_filtering(gray)\n\n\t# 3. gaussian filtering\n\tIx2 = gaussian_filtering(Ix2, K_size=3, sigma=3)\n\tIy2 = gaussian_filtering(Iy2, K_size=3, sigma=3)\n\tIxy = gaussian_filtering(Ixy, K_size=3, sigma=3)\n\n\t# show result\n\tplt.subplots_adjust(left=0, right=1, top=1, bottom=0, hspace=0, wspace=0.2)\n\n\tplt.subplot(1,3,1)\n\tplt.imshow(Ix2, cmap='gray')\n\tplt.title(\"Ix^2\")\n\tplt.axis(\"off\")\n\n\tplt.subplot(1,3,2)\n\tplt.imshow(Iy2, cmap='gray')\n\tplt.title(\"Iy^2\")\n\tplt.axis(\"off\")\n\n\tplt.subplot(1,3,3)\n\tplt.imshow(Ixy, cmap='gray')\n\tplt.title(\"Ixy\")\n\tplt.axis(\"off\")\n\n\tplt.savefig(\"out.png\")\n\tplt.show()\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"thorino.jpg\").astype(np.float32)\n\n# Harris corner detection step1\nout = Harris_corner_step1(img)", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 282, + "instruction": "Harrisのコーナー検出のアルゴリズムは、\n1. 画像をグレースケール化。\n2. Sobelフィルタにより、ヘシアン行列を求める。\n\nH = [ Ix^2 IxIy]\n IxIy Iy^2\n\n3. Ix^2, Iy^2, IxIyにそれぞれガウシアンフィルターをかける。\n4. 各ピクセル毎に、R = det(H) - k (trace(H))^2 を計算する。 (kは実験的に0.04 - 0.16らへんが良いとされる)\n5. R >= max(R) * th を満たすピクセルがコーナーとなる。 (thは0.1となることが多い)\n\n各パラメータは以下の通り。\n- ガウシアンフィルター(k=3, sigma=3)\n- k = 0.04, th = 0.1\n\npythonを用いて、処理4-5を実装せよ。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n\n# Harris corner detection\ndef Harris_corner(img):\n\n\t## Grayscale\n\tdef BGR2GRAY(img):\n\t\tgray = 0.2126 * img[..., 2] + 0.7152 * img[..., 1] + 0.0722 * img[..., 0]\n\t\tgray = gray.astype(np.uint8)\n\t\treturn gray\n\n\t## Sobel\n\tdef Sobel_filtering(gray):\n\t\t# get shape\n\t\tH, W = gray.shape\n\n\t\t# sobel kernel\n\t\tsobely = np.array(((1, 2, 1),\n\t\t\t\t\t\t(0, 0, 0),\n\t\t\t\t\t\t(-1, -2, -1)), dtype=np.float32)\n\n\t\tsobelx = np.array(((1, 0, -1),\n\t\t\t\t\t\t(2, 0, -2),\n\t\t\t\t\t\t(1, 0, -1)), dtype=np.float32)\n\n\t\t# padding\n\t\ttmp = np.pad(gray, (1, 1), 'edge')\n\n\t\t# prepare\n\t\tIx = np.zeros_like(gray, dtype=np.float32)\n\t\tIy = np.zeros_like(gray, dtype=np.float32)\n\n\t\t# get differential\n\t\tfor y in range(H):\n\t\t\tfor x in range(W):\n\t\t\t\tIx[y, x] = np.mean(tmp[y : y + 3, x : x + 3] * sobelx)\n\t\t\t\tIy[y, x] = np.mean(tmp[y : y + 3, x : x + 3] * sobely)\n\t\t\t\n\t\tIx2 = Ix ** 2\n\t\tIy2 = Iy ** 2\n\t\tIxy = Ix * Iy\n\n\t\treturn Ix2, Iy2, Ixy\n\n\n\t# gaussian filtering\n\tdef gaussian_filtering(I, K_size=3, sigma=3):\n\t\t# get shape\n\t\tH, W = I.shape\n\n\t\t## gaussian\n\t\tI_t = np.pad(I, (K_size // 2, K_size // 2), 'edge')\n\n\t\t# gaussian kernel\n\t\tK = np.zeros((K_size, K_size), dtype=np.float)\n\t\tfor x in range(K_size):\n\t\t\tfor y in range(K_size):\n\t\t\t\t_x = x - K_size // 2\n\t\t\t\t_y = y - K_size // 2\n\t\t\t\tK[y, x] = np.exp( -(_x ** 2 + _y ** 2) / (2 * (sigma ** 2)))\n\t\tK /= (sigma * np.sqrt(2 * np.pi))\n\t\tK /= K.sum()\n\n\t\t# filtering\n\t\tfor y in range(H):\n\t\t\tfor x in range(W):\n\t\t\t\tI[y,x] = np.sum(I_t[y : y + K_size, x : x + K_size] * K)\n\t\t\t\t\n\t\treturn I\n\n\t# corner detect\n\tdef corner_detect(gray, Ix2, Iy2, Ixy, k=0.04, th=0.1):\n\t\t# prepare output image\n\t\tout = np.array((gray, gray, gray))\n\t\tout = np.transpose(out, (1,2,0))\n\n\t\t# get R\n\t\tR = (Ix2 * Iy2 - Ixy ** 2) - k * ((Ix2 + Iy2) ** 2)\n\n\t\t# detect corner\n\t\tout[R >= np.max(R) * th] = [0, 0, 255]\n\n\t\tout = out.astype(np.uint8)\n\n\t\treturn out\n\n\t\n\t# 1. grayscale\n\tgray = BGR2GRAY(img)\n\n\t# 2. get difference image\n\tIx2, Iy2, Ixy = Sobel_filtering(gray)\n\n\t# 3. gaussian filtering\n\tIx2 = gaussian_filtering(Ix2, K_size=3, sigma=3)\n\tIy2 = gaussian_filtering(Iy2, K_size=3, sigma=3)\n\tIxy = gaussian_filtering(Ixy, K_size=3, sigma=3)\n\n\t# 4. corner detect\n\tout = corner_detect(gray, Ix2, Iy2, Ixy)\n\n\treturn out\n\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"thorino.jpg\").astype(np.float32)\n\n# Harris corner detection\nout = Harris_corner(img)\n\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 283, + "instruction": "pythonを用いて、簡単な画像認識を作成しなさい。\n\n画像認識とは画像に写っているモノが何か（どのクラスに属するか）を特定するタスクである。画像認識はよく、画像分類、Classification(クラス分類)、Categorization(カテゴライゼーション)、Clustering(クラスタリング)、などと呼ばれる。\n\nよくある手法は画像から何らかの特徴(HOGやSIFT, SURFなど)を抽出し、その特徴によりクラスを判別する。CNNが流行る以前はこのアプローチがよく取られたが、CNNは特徴抽出から判別までを一括して行える。\n\nここでは、画像の色ヒストグラムを用いた簡単な画像認識を行う。\n\nアルゴリズムとしては、\n1. 画像(train_*.jpg)を減色処理(Q.6. RGBをそれぞれ4階調)する。\n2. 減色処理した画像のヒストグラムを作成する。ここでのヒストグラムはRGBがそれぞれ4値をとるが、それらを区別するため、B=[1,4], G=[5,8], R=[9,12]のbin=12となる。それぞれの画像に対応するヒストグラムも保存する必要があるので注意。\n 　つまり、database = np.zeros((10(学習データ数), 13(RGB + class), dtype=np.int)　に学習データのヒストグラムを格納する必要がある。\n3. ２のヒストグラムをデータベースとする。\n4. 認識したい画像(test_@@@.jpg)とヒストグラムの差を計算して、特徴量とする。\n5. ヒストグラムの差の合計で、最小となった画像が予測となるクラスである。つまり、色が近い画像と同じクラスになると考えられる。\n\nここではpythonを用いて処理1-3を実装し、ヒストグラムを可視化せよ。\n学習データはdatasetフォルダにあり train_akahara_@@@.jpg (クラス1)と train_madara_@@@.jpg(クラス2) を用いる。(計10枚)\nakaharaとはアカハライモリ、madaraはマダライモリである。\n\n\nこのような予め特徴量を保存しておくデータベース型は人工知能第一世代の手法である。ようは、全部のパターンを暗記しておけばOKという考え方である。ただし、そうするとメモリを大量に消費するので使用が限られる手法である。", + "input": "", + "output": "mport cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\nfrom glob import glob\n\n## Dicrease color\ndef dic_color(img):\n img //= 63\n img = img * 64 + 32\n return img\n\n## Database\ndef get_DB():\n # get image paths\n train = glob(\"dataset/train_*\")\n train.sort()\n\n # prepare database\n db = np.zeros((len(train), 13), dtype=np.int32)\n\n # each image\n for i, path in enumerate(train):\n img = dic_color(cv2.imread(path))\n # get histogram\n for j in range(4):\n db[i, j] = len(np.where(img[..., 0] == (64 * j + 32))[0])\n db[i, j+4] = len(np.where(img[..., 1] == (64 * j + 32))[0])\n db[i, j+8] = len(np.where(img[..., 2] == (64 * j + 32))[0])\n\n # get class\n if 'akahara' in path:\n cls = 0\n elif 'madara' in path:\n cls = 1\n\n # store class label\n db[i, -1] = cls\n\n img_h = img.copy() // 64\n img_h[..., 1] += 4\n img_h[..., 2] += 8\n plt.subplot(2, 5, i+1)\n plt.hist(img_h.ravel(), bins=12, rwidth=0.8)\n plt.title(path)\n\n print(db)\n plt.show()\n\n# get database\nget_DB()", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 284, + "instruction": "pythonを用いて、簡単な画像認識を作成しなさい。\n\n画像認識とは画像に写っているモノが何か（どのクラスに属するか）を特定するタスクである。画像認識はよく、画像分類、Classification(クラス分類)、Categorization(カテゴライゼーション)、Clustering(クラスタリング)、などと呼ばれる。\n\nよくある手法は画像から何らかの特徴(HOGやSIFT, SURFなど)を抽出し、その特徴によりクラスを判別する。CNNが流行る以前はこのアプローチがよく取られたが、CNNは特徴抽出から判別までを一括して行える。\n\nここでは、画像の色ヒストグラムを用いた簡単な画像認識を行う。\n\nアルゴリズムとしては、\n1. 画像(train_*.jpg)を減色処理(Q.6. RGBをそれぞれ4階調)する。\n2. 減色処理した画像のヒストグラムを作成する。ここでのヒストグラムはRGBがそれぞれ4値をとるが、それらを区別するため、B=[1,4], G=[5,8], R=[9,12]のbin=12となる。それぞれの画像に対応するヒストグラムも保存する必要があるので注意。\n 　つまり、database = np.zeros((10(学習データ数), 13(RGB + class), dtype=np.int)　に学習データのヒストグラムを格納する必要がある。\n3. ２のヒストグラムをデータベースとする。\n4. 認識したい画像(test_@@@.jpg)とヒストグラムの差を計算して、特徴量とする。\n5. ヒストグラムの差の合計で、最小となった画像が予測となるクラスである。つまり、色が近い画像と同じクラスになると考えられる。\n\npythonを用いて処理4-5を実装せよ。\n\nテストデータには test_akahara_@@@.jpgとtest_madara_@@@.jpgを用いよ。（計4枚）\nただし、各画像と最もヒストグラム差分が小さい画像の名前と予測クラスの2つを出力せよ。\n\nこれはNearesetNeighbourと呼ばれる評価方法である。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\nfrom glob import glob\n\n# Dicrease color\ndef dic_color(img):\n img //= 63\n img = img * 64 + 32\n return img\n\n# Database\ndef get_DB():\n # get training image path\n train = glob(\"dataset/train_*\")\n train.sort()\n\n # prepare database\n db = np.zeros((len(train), 13), dtype=np.int32)\n\n # prepare path database\n pdb = []\n\n # each image\n for i, path in enumerate(train):\n # read image\n img = dic_color(cv2.imread(path))\n\n #get histogram\n for j in range(4):\n db[i, j] = len(np.where(img[..., 0] == (64 * j + 32))[0])\n db[i, j+4] = len(np.where(img[..., 1] == (64 * j + 32))[0])\n db[i, j+8] = len(np.where(img[..., 2] == (64 * j + 32))[0])\n\n # get class\n if 'akahara' in path:\n cls = 0\n elif 'madara' in path:\n cls = 1\n\n # store class label\n db[i, -1] = cls\n\n # store image path\n pdb.append(path)\n\n return db, pdb\n\n# test\ndef test_DB(db, pdb):\n # get test image path\n test = glob(\"dataset/test_*\")\n test.sort()\n\n success_num = 0.\n\n # each image\n for path in test:\n # read image\n img = dic_color(cv2.imread(path))\n\n # get histogram\n hist = np.zeros(12, dtype=np.int32)\n for j in range(4):\n hist[j] = len(np.where(img[..., 0] == (64 * j + 32))[0])\n hist[j+4] = len(np.where(img[..., 1] == (64 * j + 32))[0])\n hist[j+8] = len(np.where(img[..., 2] == (64 * j + 32))[0])\n\n # get histogram difference\n difs = np.abs(db[:, :12] - hist)\n difs = np.sum(difs, axis=1)\n\n # get argmin of difference\n pred_i = np.argmin(difs)\n\n # get prediction label\n pred = db[pred_i, -1]\n\n if pred == 0:\n pl = \"akahara\"\n elif pred == 1:\n pl = \"madara\"\n \n print(path, \"is similar >>\", pdb[pred_i], \" Pred >>\", pl)\n\ndb, pdb = get_DB()\ntest_DB(db, pdb)", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 285, + "instruction": "pythonを用いて、画像認識の結果を評価しなさい。\n\n画像認識の場合はどれくらい正解クラスを予想できたかを示すAccuracy(Precisionといったりもする)が一般的な評価指標である。Accuracyは次式で計算される。要はテストにおける得点率である。小数表示するときや、100掛けてパーセンテージで表すこともある。\n\n\nAccuracy = (正解した画像数) / (テストした画像の総数)\n\n以上を踏まえて、画像認識のAccuracyを求めよ。\n\nなお、画像認識のアルゴリズムは以下の通りである。\n\n画像認識アルゴリズムとしては、\n1. 画像(train_*.jpg)を減色処理(Q.6. RGBをそれぞれ4階調)する。\n2. 減色処理した画像のヒストグラムを作成する。ここでのヒストグラムはRGBがそれぞれ4値をとるが、それらを区別するため、B=[1,4], G=[5,8], R=[9,12]のbin=12となる。それぞれの画像に対応するヒストグラムも保存する必要があるので注意。\n 　つまり、database = np.zeros((10(学習データ数), 13(RGB + class), dtype=np.int)　に学習データのヒストグラムを格納する必要がある。\n3. ２のヒストグラムをデータベースとする。\n4. 認識したい画像(test_@@@.jpg)とヒストグラムの差を計算して、特徴量とする。\n5. ヒストグラムの差の合計で、最小となった画像が予測となるクラスである。つまり、色が近い画像と同じクラスになると考えられる。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\nfrom glob import glob\n\n# Dicrease color\ndef dic_color(img):\n img //= 63\n img = img * 64 + 32\n return img\n\n# Database\ndef get_DB():\n # get training image path\n train = glob(\"dataset/train_*\")\n train.sort()\n\n # prepare database\n db = np.zeros((len(train), 13), dtype=np.int32)\n\n # prepare path database\n pdb = []\n\n # each image\n for i, path in enumerate(train):\n # read image\n img = dic_color(cv2.imread(path))\n\n #get histogram\n for j in range(4):\n db[i, j] = len(np.where(img[..., 0] == (64 * j + 32))[0])\n db[i, j+4] = len(np.where(img[..., 1] == (64 * j + 32))[0])\n db[i, j+8] = len(np.where(img[..., 2] == (64 * j + 32))[0])\n\n # get class\n if 'akahara' in path:\n cls = 0\n elif 'madara' in path:\n cls = 1\n\n # store class label\n db[i, -1] = cls\n\n # store image path\n pdb.append(path)\n\n return db, pdb\n\n# test\ndef test_DB(db, pdb):\n # get test image path\n test = glob(\"dataset/test_*\")\n test.sort()\n\n accurate_N = 0.\n\n # each image\n for path in test:\n # read image\n img = dic_color(cv2.imread(path))\n\n # get histogram\n hist = np.zeros(12, dtype=np.int32)\n for j in range(4):\n hist[j] = len(np.where(img[..., 0] == (64 * j + 32))[0])\n hist[j+4] = len(np.where(img[..., 1] == (64 * j + 32))[0])\n hist[j+8] = len(np.where(img[..., 2] == (64 * j + 32))[0])\n\n # get histogram difference\n difs = np.abs(db[:, :12] - hist)\n difs = np.sum(difs, axis=1)\n\n # get argmin of difference\n pred_i = np.argmin(difs)\n\n # get prediction label\n pred = db[pred_i, -1]\n\n if pred == 0:\n pred_label = \"akahara\"\n elif pred == 1:\n pred_label = \"madara\"\n\n gt = \"akahara\" if \"akahara\" in path else \"madara\"\n\n if gt == pred_label:\n accurate_N += 1\n \n print(path, \"is similar >>\", pdb[pred_i], \" Pred >>\", pred_label)\n\n accuracy = accurate_N / len(test)\n print(\"Accuracy >>\", accuracy, \"({}/{})\".format(int(accurate_N), len(test)))\n\ndb, pdb = get_DB()\ntest_DB(db, pdb)", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 286, + "instruction": "ある画像認識タスクでは、test_madara_2.jpgがtrain_akahara_2.jpgと最も色が近い画像と判断された。\n\n|test_marada_2.jpg|train_akahara_2.jpg|\n|:---:|:---:|\n|![](dataset/test_madara_2.jpg)|![](dataset/train_akahara_2.jpg)|\n\n2つの画像を見比べるとたしかに両方とも緑の割合と黒の割合が近く見えるので、画像全体に対しての画像の色味が同じ様に見えてしまう。これは認識時のサンプルを一つにしたことによって、例外的な画像が選ばれてしまったためである。このように学習データの特徴は常にきれいに分離されているわけではなく、時に特徴の分布から逸しているサンプルも含まれる。\n\nこれを回避するために、ここではpythonを用いて色合いが近い画像認識したい画像(test_@@@.jpg)を3つ選び、それらの多数決によって予測クラスを決定し、Accuracyを計算せよ。\n\nこのように特徴が近いものを学習データからk個選んで判断する手法をk近傍(k-NN: k-Nearest Neighbor)という。NN法はk=1の場合とみれる。", + "input": "", + "output": "mport cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\nfrom glob import glob\n\n# Dicrease color\ndef dic_color(img):\n img //= 63\n img = img * 64 + 32\n return img\n\n# Database\ndef get_DB():\n # get training image path\n train = glob(\"dataset/train_*\")\n train.sort()\n\n # prepare database\n db = np.zeros((len(train), 13), dtype=np.int32)\n pdb = []\n\n # each train\n for i, path in enumerate(train):\n # read image\n img = dic_color(cv2.imread(path))\n # histogram\n for j in range(4):\n db[i, j] = len(np.where(img[..., 0] == (64 * j + 32))[0])\n db[i, j+4] = len(np.where(img[..., 1] == (64 * j + 32))[0])\n db[i, j+8] = len(np.where(img[..., 2] == (64 * j + 32))[0])\n\n # get class\n if 'akahara' in path:\n cls = 0\n elif 'madara' in path:\n cls = 1\n\n # store class label\n db[i, -1] = cls\n\n # add image path\n pdb.append(path)\n\n return db, pdb\n\n# test\ndef test_DB(db, pdb, N=3):\n # get test image path\n test = glob(\"dataset/test_*\")\n test.sort()\n\n accuracy_N = 0.\n\n # each image\n for path in test:\n # read image\n img = dic_color(cv2.imread(path))\n\n # get histogram\n hist = np.zeros(12, dtype=np.int32)\n for j in range(4):\n hist[j] = len(np.where(img[..., 0] == (64 * j + 32))[0])\n hist[j+4] = len(np.where(img[..., 1] == (64 * j + 32))[0])\n hist[j+8] = len(np.where(img[..., 2] == (64 * j + 32))[0])\n\n # get histogram difference\n difs = np.abs(db[:, :12] - hist)\n difs = np.sum(difs, axis=1)\n\n # get top N\n pred_i = np.argsort(difs)[:N]\n\n # predict class index\n pred = db[pred_i, -1]\n\n # get class label\n if len(pred[pred == 0]) > len(pred[pred == 1]):\n pl = \"akahara\"\n else:\n pl = 'madara'\n\n print(path, \"is similar >> \", end='')\n for i in pred_i:\n print(pdb[i], end=', ')\n print(\"|Pred >>\", pl)\n\n # count accuracy\n gt = \"akahara\" if \"akahara\" in path else \"madara\"\n if gt == pl:\n accuracy_N += 1.\n\n accuracy = accuracy_N / len(test)\n print(\"Accuracy >>\", accuracy, \"({}/{})\".format(int(accuracy_N), len(test)))\n\n\ndb, pdb = get_DB()\ntest_DB(db, pdb)", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 287, + "instruction": "画像認識は教師データを必要とするいわゆる教師あり学習(supervised-training)のものすごく簡単なものだったが、ここでは教師を必要としない教師なし学習(unsupervised-training)で画像を分類する。\n\n最も簡単な方法がK-meansクラスタリング法である。\n\nこれは予めクラス数が分かっている場合に使うことができ、特徴量を重心に分けながらクラスタリングする手法である。\n\nK-Meansアルゴリズムとしては、\n1. データにそれぞれランダムにクラスを割り当てる。\n2. クラスごとに重心を計算する。\n3. 各データと重心の距離を計算し、最も距離が近い重心のクラスを割り当てる。\n4. 2-3をクラス変更がなくなるまで繰り返す。\n\nここでは、減色化とヒストグラムを特徴量として次のようにアルゴリズムを作成する。\n1. 画像を減色化し、ヒストグラムを作成し、これを特徴量とする。\n2. 各画像にランダムに0か1のクラスを割り当てる。 (ここでは、クラス数=2, np.random.seed(1)　として、np.random.random() < thなら0、>= thなら1を割り当てる。th=0.5)\n3. クラスが0、１の特徴量の重心(mean)をそれぞれ取る。(重心は gs = np.zeros((Class, 12), dtype=np.float32)に格納する。)\n4. 各画像に対して、特徴量と重心の距離(ユークリッド距離(L1ノルム): 差を二乗し、その合計のsqrtをとったもの)を計算し、距離が近い重心のクラスを割り当てる。\n5. 3-4をクラスの変更がなくなるまで繰り返す。\n\nここでは、pythonを用いて処理1-3までを実装せよ(4,5のことを考えてループを作らなくてもよい)。分類する画像は*test_@@@.jpg*とする。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\nfrom glob import glob\n\n# Dicrease color\ndef dic_color(img):\n img //= 63\n img = img * 64 + 32\n return img\n\n\n# Database\ndef get_DB():\n # get training image path\n train = glob(\"dataset/test_*\")\n train.sort()\n\n # prepare database\n db = np.zeros((len(train), 13), dtype=np.int32)\n pdb = []\n\n # each train\n for i, path in enumerate(train):\n # read image\n img = dic_color(cv2.imread(path))\n # histogram\n for j in range(4):\n db[i, j] = len(np.where(img[..., 0] == (64 * j + 32))[0])\n db[i, j+4] = len(np.where(img[..., 1] == (64 * j + 32))[0])\n db[i, j+8] = len(np.where(img[..., 2] == (64 * j + 32))[0])\n\n # get class\n if 'akahara' in path:\n cls = 0\n elif 'madara' in path:\n cls = 1\n\n # store class label\n db[i, -1] = cls\n\n # add image path\n pdb.append(path)\n\n return db, pdb\n\n# k-Means step1\ndef k_means_step1(db, pdb, Class=2):\n # copy database\n feats = db.copy()\n\n # initiate random seed\n np.random.seed(1)\n\n # assign random class \n for i in range(len(feats)):\n if np.random.random() < 0.5:\n feats[i, -1] = 0\n else:\n feats[i, -1] = 1\n\n # prepare gravity\n gs = np.zeros((Class, 12), dtype=np.float32)\n \n # get gravity\n for i in range(Class):\n gs[i] = np.mean(feats[np.where(feats[..., -1] == i)[0], :12], axis=0)\n print(\"assigned label\")\n print(feats)\n print(\"Grabity\")\n print(gs)\n\n\ndb, pdb = get_DB()\nk_means_step1(db, pdb)", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 288, + "instruction": "K-Meansアルゴリズムでは、\n1. データにそれぞれランダムにクラスを割り当てる。\n2. クラスごとに重心を計算する。\n3. 各データと重心の距離を計算し、最も距離が近い重心のクラスを割り当てる。\n4. 2-3をクラス変更がなくなるまで繰り返す。\n\nここでは、減色化とヒストグラムを特徴量として次のようにアルゴリズムを作成する。\n1. 画像を減色化し、ヒストグラムを作成し、これを特徴量とする。\n2. 各画像にランダムに0か1のクラスを割り当てる。 (ここでは、クラス数=2, np.random.seed(1)　として、np.random.random() < thなら0、>= thなら1を割り当てる。th=0.5)\n3. クラスが0、１の特徴量の重心(mean)をそれぞれ取る。(重心は gs = np.zeros((Class, 12), dtype=np.float32)に格納する。)\n4. 各画像に対して、特徴量と重心の距離(ユークリッド距離(L1ノルム): 差を二乗し、その合計のsqrtをとったもの)を計算し、距離が近い重心のクラスを割り当てる。\n5. 3-4をクラスの変更がなくなるまで繰り返す。\n\nここではpythonを用いて処理4-5も実装して、クラスタリングを行え。\n\nここで予測クラスが0,1となっているが、Q.85-87と違いラベルの順番はバラバラである。\nなので、K-meansはあくまでカテゴリ別に分類する手法であり、それが具体的に何のクラスかまでは分からない。\nまた、クラス数は予めこちらが知って置かなければいけない。\n\nK-meansクラスタリングでは最初に割り当てるラベルの状態によって、最後の出力が大きく左右されるので注意が必要である。\nまた、データ数が少ないと失敗しやすい。これはデータ数が少ないことで、真のデータの分布をサンプリングしにくいことが原因である。つまり、データ数が多いほどデータの分布が精度良くえられることによる。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\nfrom glob import glob\n\n# Dicrease color\ndef dic_color(img):\n img //= 63\n img = img * 64 + 32\n return img\n\n\n# Database\ndef get_DB():\n # get training image path\n train = glob(\"dataset/test_*\")\n train.sort()\n\n # prepare database\n db = np.zeros((len(train), 13), dtype=np.int32)\n pdb = []\n\n # each train\n for i, path in enumerate(train):\n # read image\n img = dic_color(cv2.imread(path))\n # histogram\n for j in range(4):\n db[i, j] = len(np.where(img[..., 0] == (64 * j + 32))[0])\n db[i, j+4] = len(np.where(img[..., 1] == (64 * j + 32))[0])\n db[i, j+8] = len(np.where(img[..., 2] == (64 * j + 32))[0])\n\n # get class\n if 'akahara' in path:\n cls = 0\n elif 'madara' in path:\n cls = 1\n\n # store class label\n db[i, -1] = cls\n\n # add image path\n pdb.append(path)\n\n return db, pdb\n\n# k-Means step2\ndef k_means_step2(db, pdb, Class=2):\n # copy database\n feats = db.copy()\n\n # initiate random seed\n np.random.seed(1)\n\n # assign random class \n for i in range(len(feats)):\n if np.random.random() < 0.5:\n feats[i, -1] = 0\n else:\n feats[i, -1] = 1\n\n while True:\n # prepare greavity\n gs = np.zeros((Class, 12), dtype=np.float32)\n change_count = 0\n\n # compute gravity\n for i in range(Class):\n gs[i] = np.mean(feats[np.where(feats[..., -1] == i)[0], :12], axis=0)\n\n # re-labeling\n for i in range(len(feats)):\n # get distance each nearest graviry\n dis = np.sqrt(np.sum(np.square(np.abs(gs - feats[i, :12])), axis=1))\n\n # get new label\n pred = np.argmin(dis, axis=0)\n\n # if label is difference from old label\n if int(feats[i, -1]) != pred:\n change_count += 1\n feats[i, -1] = pred\n\n if change_count < 1:\n break\n\n for i in range(db.shape[0]):\n print(pdb[i], \" Pred:\", feats[i, -1])\n\n\ndb, pdb = get_DB()\nk_means_step2(db, pdb)", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 289, + "instruction": "pythonで、K-meansを用いて*train_@@@.jpg*の10枚を完璧にクラスタリングせよ。\n\nここでは、np.random.seed()の値やラベルを割り当てる閾値 np.random.random() < th　のthを変更して、K-meansでクラスを完璧に予測せよ。\ntrain_@@@.jpgはQ.89より画像数が２倍以上になっているので、クラスタリングしやすくなっている。\n\nこれは試行錯誤するしかない。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\nfrom glob import glob\n\n# Dicrease color\ndef dic_color(img):\n img //= 63\n img = img * 64 + 32\n return img\n\n\n# Database\ndef get_DB():\n # get training image path\n train = glob(\"dataset/train_*\")\n train.sort()\n\n # prepare database\n db = np.zeros((len(train), 13), dtype=np.int32)\n pdb = []\n\n # each train\n for i, path in enumerate(train):\n # read image\n img = dic_color(cv2.imread(path))\n # histogram\n for j in range(4):\n db[i, j] = len(np.where(img[..., 0] == (64 * j + 32))[0])\n db[i, j+4] = len(np.where(img[..., 1] == (64 * j + 32))[0])\n db[i, j+8] = len(np.where(img[..., 2] == (64 * j + 32))[0])\n\n # get class\n if 'akahara' in path:\n cls = 0\n elif 'madara' in path:\n cls = 1\n\n # store class label\n db[i, -1] = cls\n\n # add image path\n pdb.append(path)\n\n return db, pdb\n\n# k-Means\ndef k_means(db, pdb, Class=2, th=0.5):\n # copy database\n feats = db.copy()\n\n # initiate random seed\n np.random.seed(4)\n\n # assign random class \n for i in range(len(feats)):\n if np.random.random() < th:\n feats[i, -1] = 0\n else:\n feats[i, -1] = 1\n\n while True:\n # prepare greavity\n gs = np.zeros((Class, 12), dtype=np.float32)\n change_count = 0\n\n # compute gravity\n for i in range(Class):\n gs[i] = np.mean(feats[np.where(feats[..., -1] == i)[0], :12], axis=0)\n\n # re-labeling\n for i in range(len(feats)):\n # get distance each nearest graviry\n dis = np.sqrt(np.sum(np.square(np.abs(gs - feats[i, :12])), axis=1))\n\n # get new label\n pred = np.argmin(dis, axis=0)\n\n # if label is difference from old label\n if int(feats[i, -1]) != pred:\n change_count += 1\n feats[i, -1] = pred\n\n if change_count < 1:\n break\n\n for i in range(db.shape[0]):\n print(pdb[i], \" Pred:\", feats[i, -1])\n\n\ndb, pdb = get_DB()\nk_means(db, pdb, th=0.3)", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 290, + "instruction": "pythonを用いて、imori.jpgをK-meansを用いた減色処理せよ。\n\n減色処理はQ.6でも扱ったが、Q.6では予め決めた色に減色した。ここで扱うのはK-meansを用いて動的に減色する色を決定する。\n\nアルゴリズムは,\n1. 画像からランダムにK個のRGB成分をサンプリングする。（これをクラスと呼ぶことにする。）\n2. 画像のそれぞれの画素に対して色の距離が最小となるクラスのインデックスを割り振る。\n\n色の距離 dis = sqrt( (R-R')^2 + (G-G')^2 + (B-B')^2)\n\n3. 各インデックスに対応する色成分の平均をRGBそれぞれに対して取り、新たなクラスとする。\n4. 元のクラスと新しいクラスが全く同じならK-meansを終了する。そうでなければ、新しいクラスを元クラスとして2-3を繰り返す。\n5. 元画像の各画素で色の距離が最小となるクラスのRGBを割り当てる。\n\nここでは1-2を実装せよ。\n- クラス数はk=5とする\n- ここでは画像をreshape((HxW, 3))にreshapeすると扱いやすくなる。\n- 1においてはnp.random.seed(0)として、np.random.choice(np.arrange(画像のWxH), 5, replace=False)\n- まずは3-5のループを考えずに実装せよ\n\n\n\n# 最初に選べれた色\n[[140. 121. 148.]\n [135. 109. 122.]\n [211. 189. 213.]\n [135. 86. 84.]\n [118. 99. 96.]]\n\n\n最初に選ばれた色との色の距離でクラスのインデックスをつけたもの(アルゴリズム2)。\n解答では0-4にインデックスの値をx50にして見やすいようにしている。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\nfrom glob import glob\n\n\n# K-means step1\ndef k_means_step1(img, Class=5):\n\t# get shape\n\tH, W, C = img.shape\n\n\t# initiate random seed\n\tnp.random.seed(0)\n\n\t# reshape\n\timg = np.reshape(img, (H * W, -1))\n\n\t# select one index randomly\n\ti = np.random.choice(np.arange(H * W), Class, replace=False)\n\tCs = img[i].copy()\n\n\tprint(Cs)\n\n\tclss = np.zeros((H * W), dtype=int)\n\n\t# each pixel\n\tfor i in range(H * W):\n\t\t# get distance from base pixel\n\t\tdis = np.sqrt(np.sum((Cs - img[i]) ** 2, axis=1))\n\t\t# get argmin distance\n\t\tclss[i] = np.argmin(dis)\n\n\t# show\n\tout = np.reshape(clss, (H, W)) * 50\n\tout = out.astype(np.uint8)\n\n\treturn out\n\n\n# read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float32)\n\n# K-means step2\nout = k_means_step1(img)\n\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 291, + "instruction": "減色処理のアルゴリズムは,\n1. 画像からランダムにK個のRGB成分をサンプリングする。（これをクラスと呼ぶことにする。）\n2. 画像のそれぞれの画素に対して色の距離が最小となるクラスのインデックスを割り振る。\n\n色の距離 dis = sqrt( (R-R')^2 + (G-G')^2 + (B-B')^2)\n\n3. 各インデックスに対応する色成分の平均をRGBそれぞれに対して取り、新たなクラスとする。\n4. 元のクラスと新しいクラスが全く同じならK-meansを終了する。そうでなければ、新しいクラスを元クラスとして2-3を繰り返す。\n5. 元画像の各画素で色の距離が最小となるクラスのRGBを割り当てる。\n\npythonを用いて処理3-5を実装せよ。\n\n# 選ばれた色\n[[182.90548706 156.39289856 181.05880737]\n [157.28413391 124.02828979 136.6774292 ]\n [228.36817932 201.76049805 211.80619812]\n [ 91.52492523 57.49259949 56.78660583]\n [121.73962402 88.02610779 96.16177368]]\n\n減色処理したもの。塗り絵イラスト風な画像にできる。k=10にすればある程度の色を保持しながらもイラスト風に減色できる。\n\nまた、k=5にしてmadara.jpgにも試してみよ。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\nfrom glob import glob\n\ndef k_means(img, Class=5):\n # get shape\n H, W, C = img.shape\n\n # initiate random seed\n np.random.seed(0)\n\n # reshape image\n img = np.reshape(img, (H * W, -1))\n\n # get index randomly\n i = np.random.choice(np.arange(H * W), Class, replace=False)\n Cs = img[i].copy()\n\n while True:\n # prepare pixel class label\n clss = np.zeros((H * W), dtype=int)\n \n # each pixel\n for i in range(H * W):\n # get distance from index pixel\n dis = np.sqrt(np.sum((Cs - img[i])**2, axis=1))\n # get argmin distance\n clss[i] = np.argmin(dis)\n\n # selected pixel values\n Cs_tmp = np.zeros((Class, 3))\n \n # each class label\n for i in range(Class):\n Cs_tmp[i] = np.mean(img[clss == i], axis=0)\n\n # if not any change\n if (Cs == Cs_tmp).all():\n break\n else:\n Cs = Cs_tmp.copy()\n\n # prepare out image\n out = np.zeros((H * W, 3), dtype=np.float32)\n\n # assign selected pixel values \n for i in range(Class):\n out[clss == i] = Cs[i]\n\n print(Cs)\n \n out = np.clip(out, 0, 255)\n\n # reshape out image\n out = np.reshape(out, (H, W, 3))\n out = out.astype(np.uint8)\n\n return out\n\n# read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float32)\n\n# K-means\nout = k_means(img)\n\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", out)\ncv2.imshow(\"result\", out)\ncv2.waitKey(0)", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 292, + "instruction": "機械学習で用いる学習データの準備を行う。\n\n最終的にはイモリの顔か否かを判別する識別器を作りたい。そのためにはイモリの顔の画像とイモリの顔以外の画像が必要になる。それらを用意するためのプログラムを作成する。\n\nそのためにはイモリの顔周辺を一枚の画像から切り抜く必要がある。\nそこで一つの矩形を設定して(GT: Ground-truth, 正解と呼ぶ)、ランダムに切り抜いた矩形がGTとある程度重なっていれば、イモリの顔となる。\n\nその重なり具合を計算するのが、IoU: Intersection over unionであり、次式で計算される。\n\nR1...Ground-truthの領域 , R2...切り抜いた矩形 , Rol...R1とR2の重なっている領域\nIoU = |Rol| / |R1 + R2 - Rol|\n\npythonを用いて、以下の２つの矩形のIoUを計算せよ。\n\n# [x1, y1, x2, y2] x1,y1...矩形の左上のx,y x2,y2...矩形の右下のx,y\na = np.array((50, 50, 150, 150), dtype=np.float32)\n\nb = np.array((60, 60, 170, 160), dtype=np.float32)\n\n", + "input": "", + "output": "import numpy as np\n\n# get IoU overlap ratio\ndef iou(a, b):\n\t# get area of a\n area_a = (a[2] - a[0]) * (a[3] - a[1])\n\t# get area of b\n area_b = (b[2] - b[0]) * (b[3] - b[1])\n\n\t# get left top x of IoU\n iou_x1 = np.maximum(a[0], b[0])\n\t# get left top y of IoU\n iou_y1 = np.maximum(a[1], b[1])\n\t# get right bottom of IoU\n iou_x2 = np.minimum(a[2], b[2])\n\t# get right bottom of IoU\n iou_y2 = np.minimum(a[3], b[3])\n\n\t# get width of IoU\n iou_w = iou_x2 - iou_x1\n\t# get height of IoU\n iou_h = iou_y2 - iou_y1\n\n\t# get area of IoU\n area_iou = iou_w * iou_h\n\t# get overlap ratio between IoU and all area\n iou = area_iou / (area_a + area_b - area_iou)\n\n return iou\n\n# [x1, y1, x2, y2]\na = np.array((50, 50, 150, 150), dtype=np.float32)\n\nb = np.array((60, 60, 170, 160), dtype=np.float32)\n\nprint(iou(a, b))", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 293, + "instruction": "pythonを用いて、imori_1.jpgからランダムに画像を切り抜いて(cropping, クラッピングと呼ぶ)学習データを作成する。\n\nここでは画像から60x60のサイズの矩形をランダムに200個切り抜け。\n\nただし、以下の条件を満たせ。\n1. np.random.seed(0)として、切り抜く矩形の左上のx1 = np.random.randint(W-60), y1=np.random.randint(H-60)で求めよ。\n2. GT (gt = np.array((47, 41, 129, 103), dtype=np.float32))とのIoUが0.5以上の時はその矩形に教師ラベル1, 0.5未満の場合はラベル0を与えよ。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\n\nnp.random.seed(0)\n\n# get IoU overlap ratio\ndef iou(a, b):\n\t# get area of a\n area_a = (a[2] - a[0]) * (a[3] - a[1])\n\t# get area of b\n area_b = (b[2] - b[0]) * (b[3] - b[1])\n\n\t# get left top x of IoU\n iou_x1 = np.maximum(a[0], b[0])\n\t# get left top y of IoU\n iou_y1 = np.maximum(a[1], b[1])\n\t# get right bottom of IoU\n iou_x2 = np.minimum(a[2], b[2])\n\t# get right bottom of IoU\n iou_y2 = np.minimum(a[3], b[3])\n\n\t# get width of IoU\n iou_w = iou_x2 - iou_x1\n\t# get height of IoU\n iou_h = iou_y2 - iou_y1\n\n\t# get area of IoU\n area_iou = iou_w * iou_h\n\t# get overlap ratio between IoU and all area\n iou = area_iou / (area_a + area_b - area_iou)\n\n return iou\n\n\n# crop and create database\ndef crop_bbox(img, gt, Crop_N=200, L=60, th=0.5):\n # get shape\n H, W, C = img.shape\n\n # each crop\n for i in range(Crop_N):\n # get left top x of crop bounding box\n x1 = np.random.randint(W - L)\n # get left top y of crop bounding box\n y1 = np.random.randint(H - L)\n # get right bottom x of crop bounding box\n x2 = x1 + L\n # get right bottom y of crop bounding box\n y2 = y1 + L\n\n # crop bounding box\n crop = np.array((x1, y1, x2, y2))\n\n # get IoU between crop box and gt\n _iou = iou(gt, crop)\n\n # assign label\n if _iou >= th:\n cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (0,0,255), 1)\n label = 1\n else:\n cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (255,0,0), 1)\n label = 0\n\n return img\n\n# read image\nimg = cv2.imread(\"imori_1.jpg\")\n\n# gt bounding box\ngt = np.array((47, 41, 129, 103), dtype=np.float32)\n\n# get crop bounding box\nimg = crop_bbox(img, gt)\n\n# draw gt\ncv2.rectangle(img, (gt[0], gt[1]), (gt[2], gt[3]), (0,255,0), 1)\n\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", img)\ncv2.imshow(\"result\", img)\ncv2.waitKey(0)", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 294, + "instruction": "ニューラルネットワークを用いて識別を行う。\nこれは現在流行っているディープラーニングである。\n\n入力層、中間層(ユニット数:64)、出力層(1)のネットワークは次のようにプログラムできる。これは、排他的論理和を実現するネットワークである。\n\n\nimport numpy as np\n\nnp.random.seed(0)\n\nclass NN:\n def __init__(self, ind=2, w=64, outd=1, lr=0.1):\n self.w1 = np.random.normal(0, 1, [ind, w])\n self.b1 = np.random.normal(0, 1, [w])\n self.wout = np.random.normal(0, 1, [w, outd])\n self.bout = np.random.normal(0, 1, [outd])\n self.lr = lr\n\n def forward(self, x):\n self.z1 = x\n self.z2 = sigmoid(np.dot(self.z1, self.w1) + self.b1)\n self.out = sigmoid(np.dot(self.z2, self.wout) + self.bout)\n return self.out\n\n def train(self, x, t):\n # backpropagation output layer\n #En = t * np.log(self.out) + (1-t) * np.log(1-self.out)\n En = (self.out - t) * self.out * (1 - self.out)\n grad_En = En #np.array([En for _ in range(t.shape[0])])\n grad_wout = np.dot(self.z2.T, En)\n grad_bout = np.dot(np.ones([En.shape[0]]), En)\n self.wout -= self.lr * grad_wout#np.expand_dims(grad_wout, axis=-1)\n self.bout -= self.lr * grad_bout\n\n # backpropagation inter layer\n grad_u1 = np.dot(En, self.wout.T) * self.z2 * (1 - self.z2)\n grad_w1 = np.dot(self.z1.T, grad_u1)\n grad_b1 = np.dot(np.ones([grad_u1.shape[0]]), grad_u1)\n self.w1 -= self.lr * grad_w1\n self.b1 -= self.lr * grad_b1\n\ndef sigmoid(x):\n return 1. / (1. + np.exp(-x))\n\ntrain_x = np.array([[0,0], [0,1], [1,0], [1,1]], dtype=np.float32)\ntrain_t = np.array([[0], [1], [1], [0]], dtype=np.float32)\n\nnn = NN(ind=train_x.shape[1])\n\n# train\nfor i in range(1000):\n nn.forward(train_x)\n nn.train(train_x, train_t)\n\n# test\nfor j in range(4):\n x = train_x[j]\n t = train_t[j]\n print(\"in:\", x, \"pred:\", nn.forward(x))\n\n\nこ��では、pythonを用いて、中間層(ユニット数:64)をもう一層増やし、学習・テストを行いなさい。", + "input": "", + "output": "import numpy as np\n\nnp.random.seed(0)\n\n# neural network\nclass NN:\n def __init__(self, ind=2, w=64, w2=64, outd=1, lr=0.1):\n # layer 1 weight\n self.w1 = np.random.normal(0, 1, [ind, w])\n # layer 1 bias\n self.b1 = np.random.normal(0, 1, [w])\n # layer 2 weight\n self.w2 = np.random.normal(0, 1, [w, w2])\n # layer 2 bias\n self.b2 = np.random.normal(0, 1, [w2])\n # output layer weight\n self.wout = np.random.normal(0, 1, [w2, outd])\n # output layer bias\n self.bout = np.random.normal(0, 1, [outd])\n # learning rate\n self.lr = lr\n\n def forward(self, x):\n # input tensor\n self.z1 = x\n # layer 1 output tensor\n self.z2 = sigmoid(np.dot(self.z1, self.w1) + self.b1)\n # layer 2 output tensor\n self.z3 = sigmoid(np.dot(self.z2, self.w2) + self.b2)\n # output layer tensor\n self.out = sigmoid(np.dot(self.z3, self.wout) + self.bout)\n return self.out\n\n def train(self, x, t):\n # backpropagation output layer\n #En = t * np.log(self.out) + (1-t) * np.log(1-self.out)\n En = (self.out - t) * self.out * (1 - self.out)\n # get gradients for weight and bias\n grad_wout = np.dot(self.z3.T, En)\n grad_bout = np.dot(np.ones([En.shape[0]]), En)\n # update weight and bias\n self.wout -= self.lr * grad_wout\n self.bout -= self.lr * grad_bout\n\n # backpropagation inter layer\n # get gradients for weight and bias\n grad_u2 = np.dot(En, self.wout.T) * self.z3 * (1 - self.z3)\n grad_w2 = np.dot(self.z2.T, grad_u2)\n grad_b2 = np.dot(np.ones([grad_u2.shape[0]]), grad_u2)\n # update weight and bias\n self.w2 -= self.lr * grad_w2\n self.b2 -= self.lr * grad_b2\n \n # get gradients for weight and bias\n grad_u1 = np.dot(grad_u2, self.w2.T) * self.z2 * (1 - self.z2)\n grad_w1 = np.dot(self.z1.T, grad_u1)\n grad_b1 = np.dot(np.ones([grad_u1.shape[0]]), grad_u1)\n # update weight and bias\n self.w1 -= self.lr * grad_w1\n self.b1 -= self.lr * grad_b1\n\n# sigmoid\ndef sigmoid(x):\n return 1. / (1. + np.exp(-x))\n\n# train\ndef train_nn(nn, train_x, train_t, iteration_N=5000):\n for i in range(5000):\n # feed-forward data\n nn.forward(train_x)\n #print(\"ite>>\", i, 'y >>', nn.forward(train_x))\n # update parameters\n nn.train(train_x, train_t)\n\n return nn\n\n\n# test\ndef test_nn(nn, test_x, test_t):\n for j in range(len(test_x)):\n x = train_x[j]\n t = train_t[j]\n print(\"in:\", x, \"pred:\", nn.forward(x))\n\n\n\n# train data\ntrain_x = np.array([[0,0], [0,1], [1,0], [1,1]], dtype=np.float32)\n\n# train label data\ntrain_t = np.array([[0], [1], [1], [0]], dtype=np.float32)\n\n# prepare neural network\nnn = NN()\n\n# train\nnn = train_nn(nn, train_x, train_t, iteration_N=5000)\n\n# test\ntest_nn(nn, train_x, train_t)", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 295, + "instruction": "pythonを用いて、imori_1.jpgからランダムに画像を切り抜いて(cropping, クラッピングと呼ぶ)作成した200個の学習データのHOG特徴量を入力として以下に示すニューラルネットワークを学習せよ。\n\n\nimport numpy as np\n\nnp.random.seed(0)\n\nclass NN:\n def __init__(self, ind=2, w=64, outd=1, lr=0.1):\n self.w1 = np.random.normal(0, 1, [ind, w])\n self.b1 = np.random.normal(0, 1, [w])\n self.wout = np.random.normal(0, 1, [w, outd])\n self.bout = np.random.normal(0, 1, [outd])\n self.lr = lr\n\n def forward(self, x):\n self.z1 = x\n self.z2 = sigmoid(np.dot(self.z1, self.w1) + self.b1)\n self.out = sigmoid(np.dot(self.z2, self.wout) + self.bout)\n return self.out\n\n def train(self, x, t):\n # backpropagation output layer\n #En = t * np.log(self.out) + (1-t) * np.log(1-self.out)\n En = (self.out - t) * self.out * (1 - self.out)\n grad_En = En #np.array([En for _ in range(t.shape[0])])\n grad_wout = np.dot(self.z2.T, En)\n grad_bout = np.dot(np.ones([En.shape[0]]), En)\n self.wout -= self.lr * grad_wout#np.expand_dims(grad_wout, axis=-1)\n self.bout -= self.lr * grad_bout\n\n # backpropagation inter layer\n grad_u1 = np.dot(En, self.wout.T) * self.z2 * (1 - self.z2)\n grad_w1 = np.dot(self.z1.T, grad_u1)\n grad_b1 = np.dot(np.ones([grad_u1.shape[0]]), grad_u1)\n self.w1 -= self.lr * grad_w1\n self.b1 -= self.lr * grad_b1\n\ndef sigmoid(x):\n return 1. / (1. + np.exp(-x))\n\ntrain_x = np.array([[0,0], [0,1], [1,0], [1,1]], dtype=np.float32)\ntrain_t = np.array([[0], [1], [1], [0]], dtype=np.float32)\n\nnn = NN(ind=train_x.shape[1])\n\n# train\nfor i in range(1000):\n nn.forward(train_x)\n nn.train(train_x, train_t)\n\n# test\nfor j in range(4):\n x = train_x[j]\n t = train_t[j]\n print(\"in:\", x, \"pred:\", nn.forward(x))\n\n\nここでは、学習データに対してAccuracyを計算せよ。ただし、出力(予測確率)が0.5以上で予測ラベルが1、0.5未満で予測ラベルは0としてAccuracyを計算せよ。\n学習のハイパーパラメータは、下記の通り。\n- 学習率 lr= 0.01\n- 学習回数 epch=10000\n- 切り抜いた画像を32x32にリサイズして、HOG特徴量を取得せよ。(HOGは8x8を1セルとする。)", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\n\nnp.random.seed(0)\n\n\n# get HOG\ndef HOG(img):\n # Grayscale\n def BGR2GRAY(img):\n gray = 0.2126 * img[..., 2] + 0.7152 * img[..., 1] + 0.0722 * img[..., 0]\n return gray\n\n # Magnitude and gradient\n def get_gradXY(gray):\n H, W = gray.shape\n\n # padding before grad\n gray = np.pad(gray, (1, 1), 'edge')\n\n # get grad x\n gx = gray[1:H+1, 2:] - gray[1:H+1, :W]\n # get grad y\n gy = gray[2:, 1:W+1] - gray[:H, 1:W+1]\n # replace 0 with \n gx[gx == 0] = 1e-6\n\n return gx, gy\n\n # get magnitude and gradient\n def get_MagGrad(gx, gy):\n # get gradient maginitude\n magnitude = np.sqrt(gx ** 2 + gy ** 2)\n\n # get gradient angle\n gradient = np.arctan(gy / gx)\n\n gradient[gradient < 0] = np.pi / 2 + gradient[gradient < 0] + np.pi / 2\n\n return magnitude, gradient\n\n # Gradient histogram\n def quantization(gradient):\n # prepare quantization table\n gradient_quantized = np.zeros_like(gradient, dtype=np.int)\n\n # quantization base\n d = np.pi / 9\n\n # quantization\n for i in range(9):\n gradient_quantized[np.where((gradient >= d * i) & (gradient <= d * (i + 1)))] = i\n\n return gradient_quantized\n\n\n # get gradient histogram\n def gradient_histogram(gradient_quantized, magnitude, N=8):\n # get shape\n H, W = magnitude.shape\n\n # get cell num\n cell_N_H = H // N\n cell_N_W = W // N\n histogram = np.zeros((cell_N_H, cell_N_W, 9), dtype=np.float32)\n\n # each pixel\n for y in range(cell_N_H):\n for x in range(cell_N_W):\n for j in range(N):\n for i in range(N):\n histogram[y, x, gradient_quantized[y * 4 + j, x * 4 + i]] += magnitude[y * 4 + j, x * 4 + i]\n\n return histogram\n\n\t\t# histogram normalization\n def normalization(histogram, C=3, epsilon=1):\n cell_N_H, cell_N_W, _ = histogram.shape\n ## each histogram\n for y in range(cell_N_H):\n \t for x in range(cell_N_W):\n \t #for i in range(9):\n histogram[y, x] /= np.sqrt(np.sum(histogram[max(y - 1, 0) : min(y + 2, cell_N_H),\n max(x - 1, 0) : min(x + 2, cell_N_W)] ** 2) + epsilon)\n\n return histogram\n\n # 1. BGR -> Gray\n gray = BGR2GRAY(img)\n\n # 1. Gray -> Gradient x and y\n gx, gy = get_gradXY(gray)\n\n # 2. get gradient magnitude and angle\n magnitude, gradient = get_MagGrad(gx, gy)\n\n # 3. Quantization\n gradient_quantized = quantization(gradient)\n\n # 4. Gradient histogram\n histogram = gradient_histogram(gradient_quantized, magnitude)\n \n # 5. Histogram normalization\n histogram = normalization(histogram)\n\n return histogram\n\n\n# get IoU overlap ratio\ndef iou(a, b):\n\t# get area of a\n area_a = (a[2] - a[0]) * (a[3] - a[1])\n\t# get area of b\n area_b = (b[2] - b[0]) * (b[3] - b[1])\n\n\t# get left top x of IoU\n iou_x1 = np.maximum(a[0], b[0])\n\t# get left top y of IoU\n iou_y1 = np.maximum(a[1], b[1])\n\t# get right bottom of IoU\n iou_x2 = np.minimum(a[2], b[2])\n\t# get right bottom of IoU\n iou_y2 = np.minimum(a[3], b[3])\n\n\t# get width of IoU\n iou_w = iou_x2 - iou_x1\n\t# get height of IoU\n iou_h = iou_y2 - iou_y1\n\n\t# get area of IoU\n area_iou = iou_w * iou_h\n\t# get overlap ratio between IoU and all area\n iou = area_iou / (area_a + area_b - area_iou)\n\n return iou\n\n# resize using bi-linear\ndef resize(img, h, w):\n # get shape\n _h, _w, _c = img.shape\n\n # get resize ratio\n ah = 1. * h / _h\n aw = 1. * w / _w\n\n # get index of each y\n y = np.arange(h).repeat(w).reshape(w, -1)\n # get index of each x\n x = np.tile(np.arange(w), (h, 1))\n\n # get coordinate toward x and y of resized image\n y = (y / ah)\n x = (x / aw)\n\n # transfer to int\n ix = np.floor(x).astype(np.int32)\n iy = np.floor(y).astype(np.int32)\n\n # clip index\n ix = np.minimum(ix, _w-2)\n iy = np.minimum(iy, _h-2)\n\n # get distance between original image index and resized image index\n dx = x - ix\n dy = y - iy\n\n dx = np.tile(dx, [_c, 1, 1]).transpose(1, 2, 0)\n dy = np.tile(dy, [_c, 1, 1]).transpose(1, 2, 0)\n \n # resize\n out = (1 - dx) * (1 - dy) * img[iy, ix] + dx * (1 - dy) * img[iy, ix + 1] + (1 - dx) * dy * img[iy + 1, ix] + dx * dy * img[iy + 1, ix + 1]\n out[out > 255] = 255\n\n return out\n\n\n# neural network\nclass NN:\n def __init__(self, ind=2, w=64, w2=64, outd=1, lr=0.1):\n # layer 1 weight\n self.w1 = np.random.normal(0, 1, [ind, w])\n # layer 1 bias\n self.b1 = np.random.normal(0, 1, [w])\n # layer 2 weight\n self.w2 = np.random.normal(0, 1, [w, w2])\n # layer 2 bias\n self.b2 = np.random.normal(0, 1, [w2])\n # output layer weight\n self.wout = np.random.normal(0, 1, [w2, outd])\n # output layer bias\n self.bout = np.random.normal(0, 1, [outd])\n # learning rate\n self.lr = lr\n\n def forward(self, x):\n # input tensor\n self.z1 = x\n # layer 1 output tensor\n self.z2 = sigmoid(np.dot(self.z1, self.w1) + self.b1)\n # layer 2 output tensor\n self.z3 = sigmoid(np.dot(self.z2, self.w2) + self.b2)\n # output layer tensor\n self.out = sigmoid(np.dot(self.z3, self.wout) + self.bout)\n return self.out\n\n def train(self, x, t):\n # backpropagation output layer\n #En = t * np.log(self.out) + (1-t) * np.log(1-self.out)\n En = (self.out - t) * self.out * (1 - self.out)\n # get gradients for weight and bias\n grad_wout = np.dot(self.z3.T, En)\n grad_bout = np.dot(np.ones([En.shape[0]]), En)\n # update weight and bias\n self.wout -= self.lr * grad_wout\n self.bout -= self.lr * grad_bout\n\n # backpropagation inter layer\n # get gradients for weight and bias\n grad_u2 = np.dot(En, self.wout.T) * self.z3 * (1 - self.z3)\n grad_w2 = np.dot(self.z2.T, grad_u2)\n grad_b2 = np.dot(np.ones([grad_u2.shape[0]]), grad_u2)\n # update weight and bias\n self.w2 -= self.lr * grad_w2\n self.b2 -= self.lr * grad_b2\n \n # get gradients for weight and bias\n grad_u1 = np.dot(grad_u2, self.w2.T) * self.z2 * (1 - self.z2)\n grad_w1 = np.dot(self.z1.T, grad_u1)\n grad_b1 = np.dot(np.ones([grad_u1.shape[0]]), grad_u1)\n # update weight and bias\n self.w1 -= self.lr * grad_w1\n self.b1 -= self.lr * grad_b1\n\n# sigmoid\ndef sigmoid(x):\n return 1. / (1. + np.exp(-x))\n\n# train\ndef train_nn(nn, train_x, train_t, iteration_N=10000):\n # each iteration\n for i in range(iteration_N):\n # feed-forward data\n nn.forward(train_x)\n # update parameter\n nn.train(train_x, train_t)\n\n return nn\n\n# test\ndef test_nn(nn, test_x, test_t, pred_th=0.5):\n accuracy_N = 0.\n\n # each data\n for data, t in zip(test_x, test_t):\n # get prediction\n prob = nn.forward(data)\n\n # count accuracy\n pred = 1 if prob >= pred_th else 0\n if t == pred:\n accuracy_N += 1\n\n # get accuracy \n accuracy = accuracy_N / len(db)\n\n print(\"Accuracy >> {} ({} / {})\".format(accuracy, accuracy_N, len(db)))\n\n\n# crop bounding box and make dataset\ndef make_dataset(img, gt, Crop_N=200, L=60, th=0.5, H_size=32):\n # get shape\n H, W, _ = img.shape\n\n # get HOG feature dimension\n HOG_feature_N = ((H_size // 8) ** 2) * 9\n\n # prepare database\n db = np.zeros([Crop_N, HOG_feature_N + 1])\n\n # each crop\n for i in range(Crop_N):\n # get left top x of crop bounding box\n x1 = np.random.randint(W - L)\n # get left top y of crop bounding box\n y1 = np.random.randint(H - L)\n # get right bottom x of crop bounding box\n x2 = x1 + L\n # get right bottom y of crop bounding box\n y2 = y1 + L\n\n # get bounding box\n crop = np.array((x1, y1, x2, y2))\n\n _iou = np.zeros((3,))\n _iou[0] = iou(gt, crop)\n #_iou[1] = iou(gt2, crop)\n #_iou[2] = iou(gt3, crop)\n\n # get label\n if _iou.max() >= th:\n cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (0,0,255), 1)\n label = 1\n else:\n cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (255,0,0), 1)\n label = 0\n\n # crop area\n crop_area = img[y1:y2, x1:x2]\n\n # resize crop area\n crop_area = resize(crop_area, H_size, H_size)\n\n # get HOG feature\n _hog = HOG(crop_area)\n \n # store HOG feature and label\n db[i, :HOG_feature_N] = _hog.ravel()\n db[i, -1] = label\n\n return db\n\n# Read image\nimg = cv2.imread(\"imori.jpg\").astype(np.float32)\n\n# get HOG\nhistogram = HOG(img)\n\n# prepare gt bounding box\ngt = np.array((47, 41, 129, 103), dtype=np.float32)\n\n# get database\ndb = make_dataset(img, gt)\n\n\n# train neural network\n# get input feature dimension\ninput_dim = db.shape[1] - 1\n# prepare train data X\ntrain_x = db[:, :input_dim]\n# prepare train data t\ntrain_t = db[:, -1][..., None]\n\n# prepare neural network\nnn = NN(ind=input_dim, lr=0.01)\n# training\nnn = train_nn(nn, train_x, train_t, iteration_N=10000)\n\n# test\ntest_nn(nn, train_x, train_t)", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 296, + "instruction": "pythonを用いて、物体検出を行う。\n\n物体検出とは、画像中でどこに何が写っているかを出力するタスクである。\n例えば、画像の[x1, y1, x2, y2]の位置に犬がいるなど。\nこのような物体を囲む矩形のことをBounding-box(バウンディングボックス)と呼ぶ。\n\nここでは簡単な物体検出のアルゴリズムを作成する。\n\n1. 画像の左上からスライディングウィンドウを行う。\n2. 各画像の位置について、注目位置を中心に複数の矩形を用意する。\n3. それぞれの矩形に対応する画像を切り抜いて、特徴抽出(HOG, SIFTなど)を行う。\n4. 識別機(CNN, SVMなど)に掛けて各矩形が物体か否かを判別する。\n\nこれである程度の物体と矩形の座標が得られる。現在は物体検出はディープラーニングによる手法(Faster R-CNN, YOLO, SSDなど)が主流であるが、ディープラーニングが流行る前まではこのようなスライディングウィンドウの手法が主流であった。今回は検出の基礎を学ぶため、スライディングウィンドウを扱う。\n\nここではpythonで処理1-3を実装しなさい。\n\nimori_many.jpgに対してイモリの顔検出を行う。\n条件は以下。\n- 矩形は下記のものを用いる。\n\n# [h, w]\nrecs = np.array(((42, 42), (56, 56), (70, 70)), dtype=np.float32)\n\n- スライドは4ピクセルおきに行う。(1ピクセルでもいいが、計算が多くなって処理が長くなってしまう。)\n- 矩形が画像サイズをはみ出る場合は、はみ出ないように変形する。\n- 矩形部分を切り抜いたら、その部分を32x32にリサイズする。\n- HOG特徴量の取得は8x8を1セルとする。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\n\nnp.random.seed(0)\n\n# get HOG\ndef HOG(img):\n # Grayscale\n def BGR2GRAY(img):\n gray = 0.2126 * img[..., 2] + 0.7152 * img[..., 1] + 0.0722 * img[..., 0]\n return gray\n\n # Magnitude and gradient\n def get_gradXY(gray):\n H, W = gray.shape\n\n # padding before grad\n gray = np.pad(gray, (1, 1), 'edge')\n\n # get grad x\n gx = gray[1:H+1, 2:] - gray[1:H+1, :W]\n # get grad y\n gy = gray[2:, 1:W+1] - gray[:H, 1:W+1]\n # replace 0 with \n gx[gx == 0] = 1e-6\n\n return gx, gy\n\n # get magnitude and gradient\n def get_MagGrad(gx, gy):\n # get gradient maginitude\n magnitude = np.sqrt(gx ** 2 + gy ** 2)\n\n # get gradient angle\n gradient = np.arctan(gy / gx)\n\n gradient[gradient < 0] = np.pi / 2 + gradient[gradient < 0] + np.pi / 2\n\n return magnitude, gradient\n\n # Gradient histogram\n def quantization(gradient):\n # prepare quantization table\n gradient_quantized = np.zeros_like(gradient, dtype=np.int)\n\n # quantization base\n d = np.pi / 9\n\n # quantization\n for i in range(9):\n gradient_quantized[np.where((gradient >= d * i) & (gradient <= d * (i + 1)))] = i\n\n return gradient_quantized\n\n\n # get gradient histogram\n def gradient_histogram(gradient_quantized, magnitude, N=8):\n # get shape\n H, W = magnitude.shape\n\n # get cell num\n cell_N_H = H // N\n cell_N_W = W // N\n histogram = np.zeros((cell_N_H, cell_N_W, 9), dtype=np.float32)\n\n # each pixel\n for y in range(cell_N_H):\n for x in range(cell_N_W):\n for j in range(N):\n for i in range(N):\n histogram[y, x, gradient_quantized[y * 4 + j, x * 4 + i]] += magnitude[y * 4 + j, x * 4 + i]\n\n return histogram\n\n\t\t# histogram normalization\n def normalization(histogram, C=3, epsilon=1):\n cell_N_H, cell_N_W, _ = histogram.shape\n ## each histogram\n for y in range(cell_N_H):\n \t for x in range(cell_N_W):\n \t #for i in range(9):\n histogram[y, x] /= np.sqrt(np.sum(histogram[max(y - 1, 0) : min(y + 2, cell_N_H),\n max(x - 1, 0) : min(x + 2, cell_N_W)] ** 2) + epsilon)\n\n return histogram\n\n # 1. BGR -> Gray\n gray = BGR2GRAY(img)\n\n # 1. Gray -> Gradient x and y\n gx, gy = get_gradXY(gray)\n\n # 2. get gradient magnitude and angle\n magnitude, gradient = get_MagGrad(gx, gy)\n\n # 3. Quantization\n gradient_quantized = quantization(gradient)\n\n # 4. Gradient histogram\n histogram = gradient_histogram(gradient_quantized, magnitude)\n \n # 5. Histogram normalization\n histogram = normalization(histogram)\n\n return histogram\n\n\n# get IoU overlap ratio\ndef iou(a, b):\n\t# get area of a\n area_a = (a[2] - a[0]) * (a[3] - a[1])\n\t# get area of b\n area_b = (b[2] - b[0]) * (b[3] - b[1])\n\n\t# get left top x of IoU\n iou_x1 = np.maximum(a[0], b[0])\n\t# get left top y of IoU\n iou_y1 = np.maximum(a[1], b[1])\n\t# get right bottom of IoU\n iou_x2 = np.minimum(a[2], b[2])\n\t# get right bottom of IoU\n iou_y2 = np.minimum(a[3], b[3])\n\n\t# get width of IoU\n iou_w = iou_x2 - iou_x1\n\t# get height of IoU\n iou_h = iou_y2 - iou_y1\n\n\t# get area of IoU\n area_iou = iou_w * iou_h\n\t# get overlap ratio between IoU and all area\n iou = area_iou / (area_a + area_b - area_iou)\n\n return iou\n\n# resize using bi-linear\ndef resize(img, h, w):\n # get shape\n _h, _w, _c = img.shape\n\n # get resize ratio\n ah = 1. * h / _h\n aw = 1. * w / _w\n\n # get index of each y\n y = np.arange(h).repeat(w).reshape(w, -1)\n # get index of each x\n x = np.tile(np.arange(w), (h, 1))\n\n # get coordinate toward x and y of resized image\n y = (y / ah)\n x = (x / aw)\n\n # transfer to int\n ix = np.floor(x).astype(np.int32)\n iy = np.floor(y).astype(np.int32)\n\n # clip index\n ix = np.minimum(ix, _w-2)\n iy = np.minimum(iy, _h-2)\n\n # get distance between original image index and resized image index\n dx = x - ix\n dy = y - iy\n\n dx = np.tile(dx, [_c, 1, 1]).transpose(1, 2, 0)\n dy = np.tile(dy, [_c, 1, 1]).transpose(1, 2, 0)\n \n # resize\n out = (1 - dx) * (1 - dy) * img[iy, ix] + dx * (1 - dy) * img[iy, ix + 1] + (1 - dx) * dy * img[iy + 1, ix] + dx * dy * img[iy + 1, ix + 1]\n out[out > 255] = 255\n\n return out\n\n# sliding window\ndef sliding_window(img, H_size=32):\n # get shape\n H, W, _ = img.shape\n \n # base rectangle [h, w]\n recs = np.array(((42, 42), (56, 56), (70, 70)), dtype=np.float32)\n\n # sliding window\n for y in range(0, H, 4):\n for x in range(0, W, 4):\n for rec in recs:\n # get half size of ractangle\n dh = int(rec[0] // 2)\n dw = int(rec[1] // 2)\n\n # get left top x\n x1 = max(x - dw, 0)\n # get left top y\n x2 = min(x + dw, W)\n # get right bottom x\n y1 = max(y - dh, 0)\n # get right bottom y\n y2 = min(y + dh, H)\n\n # crop region\n region = img[max(y - dh, 0) : min(y + dh, H), max(x - dw, 0) : min(x + dw, W)]\n\n # resize crop region\n region = resize(region, H_size, H_size)\n\n # get HOG feature\n region_hog = HOG(region).ravel()\n\n\n\n# read detect target image\nimg = cv2.imread(\"imori_many.jpg\")\n\nsliding_window(img)", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 297, + "instruction": "pythonを用いて、imori_many.jpgの物体検出で求めたが各矩形のHOG特徴量を入力として、以下のニューラルネットでイモリの顔か否かを識別せよ。また、スコア(予測確率)が0.7以上の矩形を描画せよ。\n\n\nimport numpy as np\n\nnp.random.seed(0)\n\nclass NN:\n def __init__(self, ind=2, w=64, outd=1, lr=0.1):\n self.w1 = np.random.normal(0, 1, [ind, w])\n self.b1 = np.random.normal(0, 1, [w])\n self.wout = np.random.normal(0, 1, [w, outd])\n self.bout = np.random.normal(0, 1, [outd])\n self.lr = lr\n\n def forward(self, x):\n self.z1 = x\n self.z2 = sigmoid(np.dot(self.z1, self.w1) + self.b1)\n self.out = sigmoid(np.dot(self.z2, self.wout) + self.bout)\n return self.out\n\n def train(self, x, t):\n # backpropagation output layer\n #En = t * np.log(self.out) + (1-t) * np.log(1-self.out)\n En = (self.out - t) * self.out * (1 - self.out)\n grad_En = En #np.array([En for _ in range(t.shape[0])])\n grad_wout = np.dot(self.z2.T, En)\n grad_bout = np.dot(np.ones([En.shape[0]]), En)\n self.wout -= self.lr * grad_wout#np.expand_dims(grad_wout, axis=-1)\n self.bout -= self.lr * grad_bout\n\n # backpropagation inter layer\n grad_u1 = np.dot(En, self.wout.T) * self.z2 * (1 - self.z2)\n grad_w1 = np.dot(self.z1.T, grad_u1)\n grad_b1 = np.dot(np.ones([grad_u1.shape[0]]), grad_u1)\n self.w1 -= self.lr * grad_w1\n self.b1 -= self.lr * grad_b1\n\ndef sigmoid(x):\n return 1. / (1. + np.exp(-x))\n\ntrain_x = np.array([[0,0], [0,1], [1,0], [1,1]], dtype=np.float32)\ntrain_t = np.array([[0], [1], [1], [0]], dtype=np.float32)\n\nnn = NN(ind=train_x.shape[1])\n\n# train\nfor i in range(1000):\n nn.forward(train_x)\n nn.train(train_x, train_t)\n\n# test\nfor j in range(4):\n x = train_x[j]\n t = train_t[j]\n print(\"in:\", x, \"pred:\", nn.forward(x))", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\n\nnp.random.seed(0)\n\n# read image\nimg = cv2.imread(\"imori_1.jpg\")\nH, W, C = img.shape\n\n# Grayscale\ngray = 0.2126 * img[..., 2] + 0.7152 * img[..., 1] + 0.0722 * img[..., 0]\n\ngt = np.array((47, 41, 129, 103), dtype=np.float32)\n\ncv2.rectangle(img, (gt[0], gt[1]), (gt[2], gt[3]), (0,255,255), 1)\n\ndef iou(a, b):\n area_a = (a[2] - a[0]) * (a[3] - a[1])\n area_b = (b[2] - b[0]) * (b[3] - b[1])\n iou_x1 = np.maximum(a[0], b[0])\n iou_y1 = np.maximum(a[1], b[1])\n iou_x2 = np.minimum(a[2], b[2])\n iou_y2 = np.minimum(a[3], b[3])\n iou_w = max(iou_x2 - iou_x1, 0)\n iou_h = max(iou_y2 - iou_y1, 0)\n area_iou = iou_w * iou_h\n iou = area_iou / (area_a + area_b - area_iou)\n return iou\n\n\ndef hog(gray):\n h, w = gray.shape\n # Magnitude and gradient\n gray = np.pad(gray, (1, 1), 'edge')\n\n gx = gray[1:h+1, 2:] - gray[1:h+1, :w]\n gy = gray[2:, 1:w+1] - gray[:h, 1:w+1]\n gx[gx == 0] = 0.000001\n\n mag = np.sqrt(gx ** 2 + gy ** 2)\n gra = np.arctan(gy / gx)\n gra[gra<0] = np.pi / 2 + gra[gra < 0] + np.pi / 2\n\n # Gradient histogram\n gra_n = np.zeros_like(gra, dtype=np.int)\n\n d = np.pi / 9\n for i in range(9):\n gra_n[np.where((gra >= d * i) & (gra <= d * (i+1)))] = i\n\n N = 8\n HH = h // N\n HW = w // N\n Hist = np.zeros((HH, HW, 9), dtype=np.float32)\n for y in range(HH):\n for x in range(HW):\n for j in range(N):\n for i in range(N):\n Hist[y, x, gra_n[y*4+j, x*4+i]] += mag[y*4+j, x*4+i]\n\n ## Normalization\n C = 3\n eps = 1\n for y in range(HH):\n for x in range(HW):\n #for i in range(9):\n Hist[y, x] /= np.sqrt(np.sum(Hist[max(y-1,0):min(y+2, HH), max(x-1,0):min(x+2, HW)] ** 2) + eps)\n\n return Hist\n\ndef resize(img, h, w):\n _h, _w = img.shape\n ah = 1. * h / _h\n aw = 1. * w / _w\n y = np.arange(h).repeat(w).reshape(w, -1)\n x = np.tile(np.arange(w), (h, 1))\n y = (y / ah)\n x = (x / aw)\n\n ix = np.floor(x).astype(np.int32)\n iy = np.floor(y).astype(np.int32)\n ix = np.minimum(ix, _w-2)\n iy = np.minimum(iy, _h-2)\n\n dx = x - ix\n dy = y - iy\n\n out = (1-dx) * (1-dy) * img[iy, ix] + dx * (1 - dy) * img[iy, ix+1] + (1 - dx) * dy * img[iy+1, ix] + dx * dy * img[iy+1, ix+1]\n out[out>255] = 255\n\n return out\n\n\nclass NN:\n def __init__(self, ind=2, w=64, w2=64, outd=1, lr=0.1):\n self.w1 = np.random.normal(0, 1, [ind, w])\n self.b1 = np.random.normal(0, 1, [w])\n self.w2 = np.random.normal(0, 1, [w, w2])\n self.b2 = np.random.normal(0, 1, [w2])\n self.wout = np.random.normal(0, 1, [w2, outd])\n self.bout = np.random.normal(0, 1, [outd])\n self.lr = lr\n\n def forward(self, x):\n self.z1 = x\n self.z2 = sigmoid(np.dot(self.z1, self.w1) + self.b1)\n self.z3 = sigmoid(np.dot(self.z2, self.w2) + self.b2)\n self.out = sigmoid(np.dot(self.z3, self.wout) + self.bout)\n return self.out\n\n def train(self, x, t):\n # backpropagation output layer\n #En = t * np.log(self.out) + (1-t) * np.log(1-self.out)\n En = (self.out - t) * self.out * (1 - self.out)\n grad_wout = np.dot(self.z3.T, En)\n grad_bout = np.dot(np.ones([En.shape[0]]), En)\n self.wout -= self.lr * grad_wout\n self.bout -= self.lr * grad_bout\n\n # backpropagation inter layer\n grad_u2 = np.dot(En, self.wout.T) * self.z3 * (1 - self.z3)\n grad_w2 = np.dot(self.z2.T, grad_u2)\n grad_b2 = np.dot(np.ones([grad_u2.shape[0]]), grad_u2)\n self.w2 -= self.lr * grad_w2\n self.b2 -= self.lr * grad_b2\n\n grad_u1 = np.dot(grad_u2, self.w2.T) * self.z2 * (1 - self.z2)\n grad_w1 = np.dot(self.z1.T, grad_u1)\n grad_b1 = np.dot(np.ones([grad_u1.shape[0]]), grad_u1)\n self.w1 -= self.lr * grad_w1\n self.b1 -= self.lr * grad_b1\n\ndef sigmoid(x):\n return 1. / (1. + np.exp(-x))\n\n# crop and create database\n\nCrop_num = 200\nL = 60\nH_size = 32\nF_n = ((H_size // 8) ** 2) * 9\n\ndb = np.zeros((Crop_num, F_n+1))\n\nfor i in range(Crop_num):\n x1 = np.random.randint(W-L)\n y1 = np.random.randint(H-L)\n x2 = x1 + L\n y2 = y1 + L\n crop = np.array((x1, y1, x2, y2))\n\n _iou = iou(gt, crop)\n\n if _iou >= 0.5:\n cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (0,0,255), 1)\n label = 1\n else:\n cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (255,0,0), 1)\n label = 0\n\n crop_area = gray[y1:y2, x1:x2]\n crop_area = resize(crop_area, H_size, H_size)\n _hog = hog(crop_area)\n\n db[i, :F_n] = _hog.ravel()\n db[i, -1] = label\n\n## train neural network\nnn = NN(ind=F_n, lr=0.01)\nfor i in range(10000):\n nn.forward(db[:, :F_n])\n nn.train(db[:, :F_n], db[:, -1][..., None])\n\n\n# read detect target image\nimg2 = cv2.imread(\"imori_many.jpg\")\nH2, W2, C2 = img2.shape\n\n# Grayscale\ngray2 = 0.2126 * img2[..., 2] + 0.7152 * img2[..., 1] + 0.0722 * img2[..., 0]\n\n# [h, w]\nrecs = np.array(((42, 42), (56, 56), (70, 70)), dtype=np.float32)\n\ndetects = np.ndarray((0, 5), dtype=np.float32)\n\n# sliding window\nfor y in range(0, H2, 4):\n for x in range(0, W2, 4):\n for rec in recs:\n dh = int(rec[0] // 2)\n dw = int(rec[1] // 2)\n x1 = max(x-dw, 0)\n x2 = min(x+dw, W2)\n y1 = max(y-dh, 0)\n y2 = min(y+dh, H2)\n region = gray2[max(y-dh,0):min(y+dh,H2), max(x-dw,0):min(x+dw,W2)]\n region = resize(region, H_size, H_size)\n region_hog = hog(region).ravel()\n\n score = nn.forward(region_hog)\n if score >= 0.7:\n cv2.rectangle(img2, (x1, y1), (x2, y2), (0,0,255), 1)\n detects = np.vstack((detects, np.array((x1, y1, x2, y2, score))))\n\nprint(detects)\n\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", img2)\ncv2.imshow(\"result\", img2)\ncv2.waitKey(0)", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 298, + "instruction": "ある物体検出にてあらかたの検出はできたが、このままではBounding-boxの数が多すぎて、ここから何かしらの処理に繋げるには不便である。\nそこで、NMS: Non-maximum suppressionという手法を用いて矩形の数を減らしなさい。\n\nNMSとはスコアの高いBounding-boxのみを残す手法であり、アルゴリズムは以下の通り。\n\n1. Boundinb-boxの集合Bをスコアが高い順にソートする。\n2. スコアが最大のものをb0とする。\n3. b0と他のBounding-boxのIoUを計算する。IoUが閾値t以上のBounding-boxをBから削除する。B0は出力する集合Rに加え、Bから削除する。\n4. 2-3をBがなくなるまで行う。\n5. Rを出力する。\n\n以下のニューラルネットにNMS(閾値t=0.25)を組み込み、出力を描画せよ。", + "input": "", + "output": "import cv2\nimport numpy as np\n\nnp.random.seed(0)\n\n# read image\nimg = cv2.imread(\"imori_1.jpg\")\nH, W, C = img.shape\n\n# Grayscale\ngray = 0.2126 * img[..., 2] + 0.7152 * img[..., 1] + 0.0722 * img[..., 0]\n\ngt = np.array((47, 41, 129, 103), dtype=np.float32)\n\ncv2.rectangle(img, (gt[0], gt[1]), (gt[2], gt[3]), (0,255,255), 1)\n\ndef iou(a, b):\n area_a = (a[2] - a[0]) * (a[3] - a[1])\n area_b = (b[2] - b[0]) * (b[3] - b[1])\n iou_x1 = np.maximum(a[0], b[0])\n iou_y1 = np.maximum(a[1], b[1])\n iou_x2 = np.minimum(a[2], b[2])\n iou_y2 = np.minimum(a[3], b[3])\n iou_w = max(iou_x2 - iou_x1, 0)\n iou_h = max(iou_y2 - iou_y1, 0)\n area_iou = iou_w * iou_h\n iou = area_iou / (area_a + area_b - area_iou)\n return iou\n\n\ndef hog(gray):\n h, w = gray.shape\n # Magnitude and gradient\n gray = np.pad(gray, (1, 1), 'edge')\n\n gx = gray[1:h+1, 2:] - gray[1:h+1, :w]\n gy = gray[2:, 1:w+1] - gray[:h, 1:w+1]\n gx[gx == 0] = 0.000001\n\n mag = np.sqrt(gx ** 2 + gy ** 2)\n gra = np.arctan(gy / gx)\n gra[gra<0] = np.pi / 2 + gra[gra < 0] + np.pi / 2\n\n # Gradient histogram\n gra_n = np.zeros_like(gra, dtype=np.int)\n\n d = np.pi / 9\n for i in range(9):\n gra_n[np.where((gra >= d * i) & (gra <= d * (i+1)))] = i\n\n N = 8\n HH = h // N\n HW = w // N\n Hist = np.zeros((HH, HW, 9), dtype=np.float32)\n for y in range(HH):\n for x in range(HW):\n for j in range(N):\n for i in range(N):\n Hist[y, x, gra_n[y*4+j, x*4+i]] += mag[y*4+j, x*4+i]\n \n ## Normalization\n C = 3\n eps = 1\n for y in range(HH):\n for x in range(HW):\n #for i in range(9):\n Hist[y, x] /= np.sqrt(np.sum(Hist[max(y-1,0):min(y+2, HH), max(x-1,0):min(x+2, HW)] ** 2) + eps)\n\n return Hist\n\ndef resize(img, h, w):\n _h, _w = img.shape\n ah = 1. * h / _h\n aw = 1. * w / _w\n y = np.arange(h).repeat(w).reshape(w, -1)\n x = np.tile(np.arange(w), (h, 1))\n y = (y / ah)\n x = (x / aw)\n\n ix = np.floor(x).astype(np.int32)\n iy = np.floor(y).astype(np.int32)\n ix = np.minimum(ix, _w-2)\n iy = np.minimum(iy, _h-2)\n\n dx = x - ix\n dy = y - iy\n \n out = (1-dx) * (1-dy) * img[iy, ix] + dx * (1 - dy) * img[iy, ix+1] + (1 - dx) * dy * img[iy+1, ix] + dx * dy * img[iy+1, ix+1]\n out[out>255] = 255\n\n return out\n\n\n\n\n# crop and create database\n\nCrop_num = 200\nL = 60\nH_size = 32\nF_n = ((H_size // 8) ** 2) * 9\n\ndb = np.zeros((Crop_num, F_n+1))\n\nfor i in range(Crop_num):\n x1 = np.random.randint(W-L)\n y1 = np.random.randint(H-L)\n x2 = x1 + L\n y2 = y1 + L\n crop = np.array((x1, y1, x2, y2))\n\n _iou = iou(gt, crop)\n\n if _iou >= 0.5:\n cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (0,0,255), 1)\n label = 1\n else:\n cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (255,0,0), 1)\n label = 0\n\n crop_area = gray[y1:y2, x1:x2]\n crop_area = resize(crop_area, H_size, H_size)\n _hog = hog(crop_area)\n \n db[i, :F_n] = _hog.ravel()\n db[i, -1] = label\n\n\nclass NN:\n def __init__(self, ind=2, w=64, w2=64, outd=1, lr=0.1):\n self.w1 = np.random.normal(0, 1, [ind, w])\n self.b1 = np.random.normal(0, 1, [w])\n self.w2 = np.random.normal(0, 1, [w, w2])\n self.b2 = np.random.normal(0, 1, [w2])\n self.wout = np.random.normal(0, 1, [w2, outd])\n self.bout = np.random.normal(0, 1, [outd])\n self.lr = lr\n\n def forward(self, x):\n self.z1 = x\n self.z2 = sigmoid(np.dot(self.z1, self.w1) + self.b1)\n self.z3 = sigmoid(np.dot(self.z2, self.w2) + self.b2)\n self.out = sigmoid(np.dot(self.z3, self.wout) + self.bout)\n return self.out\n\n def train(self, x, t):\n # backpropagation output layer\n #En = t * np.log(self.out) + (1-t) * np.log(1-self.out)\n En = (self.out - t) * self.out * (1 - self.out)\n grad_wout = np.dot(self.z3.T, En)\n grad_bout = np.dot(np.ones([En.shape[0]]), En)\n self.wout -= self.lr * grad_wout\n self.bout -= self.lr * grad_bout\n\n # backpropagation inter layer\n grad_u2 = np.dot(En, self.wout.T) * self.z3 * (1 - self.z3)\n grad_w2 = np.dot(self.z2.T, grad_u2)\n grad_b2 = np.dot(np.ones([grad_u2.shape[0]]), grad_u2)\n self.w2 -= self.lr * grad_w2\n self.b2 -= self.lr * grad_b2\n \n grad_u1 = np.dot(grad_u2, self.w2.T) * self.z2 * (1 - self.z2)\n grad_w1 = np.dot(self.z1.T, grad_u1)\n grad_b1 = np.dot(np.ones([grad_u1.shape[0]]), grad_u1)\n self.w1 -= self.lr * grad_w1\n self.b1 -= self.lr * grad_b1\n\ndef sigmoid(x):\n return 1. / (1. + np.exp(-x))\n \n\n## training neural network\nnn = NN(ind=F_n, lr=0.01)\nfor i in range(10000):\n nn.forward(db[:, :F_n])\n nn.train(db[:, :F_n], db[:, -1][..., None])\n\n\n# read detect target image\nimg2 = cv2.imread(\"imori_many.jpg\")\nH2, W2, C2 = img2.shape\n\n# Grayscale\ngray2 = 0.2126 * img2[..., 2] + 0.7152 * img2[..., 1] + 0.0722 * img2[..., 0]\n\n# [h, w]\nrecs = np.array(((42, 42), (56, 56), (70, 70)), dtype=np.float32)\n\ndetects = np.ndarray((0, 5), dtype=np.float32)\n\n# sliding window\nfor y in range(0, H2, 4):\n for x in range(0, W2, 4):\n for rec in recs:\n dh = int(rec[0] // 2)\n dw = int(rec[1] // 2)\n x1 = max(x-dw, 0)\n x2 = min(x+dw, W2)\n y1 = max(y-dh, 0)\n y2 = min(y+dh, H2)\n region = gray2[max(y-dh,0):min(y+dh,H2), max(x-dw,0):min(x+dw,W2)]\n region = resize(region, H_size, H_size)\n region_hog = hog(region).ravel()\n\n score = nn.forward(region_hog)\n if score >= 0.7:\n #cv2.rectangle(img2, (x1, y1), (x2, y2), (0,0,255), 1)\n detects = np.vstack((detects, np.array((x1, y1, x2, y2, score))))\n\n\n# Non-maximum suppression\ndef nms(_bboxes, iou_th=0.5, select_num=None, prob_th=None):\n #\n # Non Maximum Suppression\n #\n # Argument\n # bboxes(Nx5) ... [bbox-num, 5(leftTopX,leftTopY,w,h, score)]\n # iou_th([float]) ... threshold for iou between bboxes.\n # select_num([int]) ... max number for choice bboxes. If None, this is unvalid.\n # prob_th([float]) ... probability threshold to choice. If None, this is unvalid.\n # Return\n # inds ... choced indices for bboxes\n #\n\n bboxes = _bboxes.copy()\n \n bboxes[:, 2] = bboxes[:, 2] - bboxes[:, 0]\n bboxes[:, 3] = bboxes[:, 3] - bboxes[:, 1]\n \n # Sort by bbox's score. High -> Low\n sort_inds = np.argsort(bboxes[:, -1])[::-1]\n\n processed_bbox_ind = []\n return_inds = []\n\n unselected_inds = sort_inds.copy()\n \n while len(unselected_inds) > 0:\n process_bboxes = bboxes[unselected_inds]\n argmax_score_ind = np.argmax(process_bboxes[::, -1])\n max_score_ind = unselected_inds[argmax_score_ind]\n return_inds += [max_score_ind]\n unselected_inds = np.delete(unselected_inds, argmax_score_ind)\n\n base_bbox = bboxes[max_score_ind]\n compare_bboxes = bboxes[unselected_inds]\n \n base_x1 = base_bbox[0]\n base_y1 = base_bbox[1]\n base_x2 = base_bbox[2] + base_x1\n base_y2 = base_bbox[3] + base_y1\n base_w = np.maximum(base_bbox[2], 0)\n base_h = np.maximum(base_bbox[3], 0)\n base_area = base_w * base_h\n\n # compute iou-area between base bbox and other bboxes\n iou_x1 = np.maximum(base_x1, compare_bboxes[:, 0])\n iou_y1 = np.maximum(base_y1, compare_bboxes[:, 1])\n iou_x2 = np.minimum(base_x2, compare_bboxes[:, 2] + compare_bboxes[:, 0])\n iou_y2 = np.minimum(base_y2, compare_bboxes[:, 3] + compare_bboxes[:, 1])\n iou_w = np.maximum(iou_x2 - iou_x1, 0)\n iou_h = np.maximum(iou_y2 - iou_y1, 0)\n iou_area = iou_w * iou_h\n\n compare_w = np.maximum(compare_bboxes[:, 2], 0)\n compare_h = np.maximum(compare_bboxes[:, 3], 0)\n compare_area = compare_w * compare_h\n\n # bbox's index which iou ratio over threshold is excluded\n all_area = compare_area + base_area - iou_area\n iou_ratio = np.zeros((len(unselected_inds)))\n iou_ratio[all_area < 0.9] = 0.\n _ind = all_area >= 0.9\n iou_ratio[_ind] = iou_area[_ind] / all_area[_ind]\n \n unselected_inds = np.delete(unselected_inds, np.where(iou_ratio >= iou_th)[0])\n\n if prob_th is not None:\n preds = bboxes[return_inds][:, -1]\n return_inds = np.array(return_inds)[np.where(preds >= prob_th)[0]].tolist()\n \n # pick bbox's index by defined number with higher score\n if select_num is not None:\n return_inds = return_inds[:select_num]\n\n return return_inds\n\n\ndetects = detects[nms(detects, iou_th=0.25)]\n\nfor d in detects:\n v = list(map(int, d[:4]))\n cv2.rectangle(img2, (v[0], v[1]), (v[2], v[3]), (0,0,255), 1)\n cv2.putText(img2, \"{:.2f}\".format(d[-1]), (v[0], v[1]+9),\n cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.4, (255,0,255), 1)\n\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", img2)\ncv2.imshow(\"result\", img2)\ncv2.waitKey(0)", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 299, + "instruction": "pythonを用いて、物体検出の評価指標を実装しなさい。\n\n検出はBounding-boxとそのクラスの２つが一致していないと、精度の評価ができない。\n検出の評価指標には、Recall, Precision, F-score, mAPなどが存在する。\n\n### Recall ... 正解の矩形がどれだけ検出できたか。正解をどれだけ網羅できたかを示す。[0,1]の範囲を取り、1が最高。\n\n\nG' ... Ground-truthの中で検出のどれかとIoUが閾値t以上となったGround-truthの数。\nG ... Ground-truthの矩形の数。\nRecall = G' / G\n\n### Precision ... 検出がどれだけ正確に行われたかを示す。[0,1]の範囲を取り、1が最高。\n\n\nD' ... 検出の中で、Ground-truthのどれかとIoUが閾値t以上となった検出の数。\nD ... 検出の数。\nPrecision = D' / D\n\n\n### F-score ... RecallとPrecisonの調和平均。　２つのバランスを示すもので、[0,1]の範囲を取り、1が最高。\n\n\nF-score = 2 * Recall * Precision / (Recall + Precision)\n\n\n文字を検出する文字検出はRecall, Precision, F-scoreで精度を測ることが多い。\n\n### mAP ... Mean Average Precision。物体を検出する物体検出では、mAPで測ることが多い。mAPの計算方法は少し複雑である。\n\n1. 各検出に関してGround-truthとのIoUが閾値t以上かどうかを判断して、表を作成する。\n\n Detect | judge\n------------------\n detect1 | 1 (1はGround-truthとのIoU>=tとなったもの)\n detect2 | 0 (0はGround-truthとのIoU= d * i) & (gra <= d * (i+1)))] = i\n\n N = 8\n HH = h // N\n HW = w // N\n Hist = np.zeros((HH, HW, 9), dtype=np.float32)\n for y in range(HH):\n for x in range(HW):\n for j in range(N):\n for i in range(N):\n Hist[y, x, gra_n[y*4+j, x*4+i]] += mag[y*4+j, x*4+i]\n \n ## Normalization\n C = 3\n eps = 1\n for y in range(HH):\n for x in range(HW):\n #for i in range(9):\n Hist[y, x] /= np.sqrt(np.sum(Hist[max(y-1,0):min(y+2, HH), max(x-1,0):min(x+2, HW)] ** 2) + eps)\n\n return Hist\n\ndef resize(img, h, w):\n _h, _w = img.shape\n ah = 1. * h / _h\n aw = 1. * w / _w\n y = np.arange(h).repeat(w).reshape(w, -1)\n x = np.tile(np.arange(w), (h, 1))\n y = (y / ah)\n x = (x / aw)\n\n ix = np.floor(x).astype(np.int32)\n iy = np.floor(y).astype(np.int32)\n ix = np.minimum(ix, _w-2)\n iy = np.minimum(iy, _h-2)\n\n dx = x - ix\n dy = y - iy\n \n out = (1-dx) * (1-dy) * img[iy, ix] + dx * (1 - dy) * img[iy, ix+1] + (1 - dx) * dy * img[iy+1, ix] + dx * dy * img[iy+1, ix+1]\n out[out>255] = 255\n\n return out\n\n\nclass NN:\n def __init__(self, ind=2, w=64, w2=64, outd=1, lr=0.1):\n self.w2 = np.random.randn(ind, w)\n self.b2 = np.random.randn(w)\n self.w3 = np.random.randn(w, w2)\n self.b3 = np.random.randn(w2)\n self.wout = np.random.randn(w2, outd)\n self.bout = np.random.randn(outd)\n self.lr = lr\n\n def forward(self, x):\n self.z1 = x\n self.z2 = self.sigmoid(np.dot(self.z1, self.w2) + self.b2)\n self.z3 = self.sigmoid(np.dot(self.z2, self.w3) + self.b3)\n self.out = self.sigmoid(np.dot(self.z3, self.wout) + self.bout)\n return self.out\n\n def train(self, x, t):\n # backpropagation output layer\n out_d = 2*(self.out - t) * self.out * (1 - self.out)\n out_dW = np.dot(self.z3.T, out_d)\n out_dB = np.dot(np.ones([1, out_d.shape[0]]), out_d)\n self.wout -= self.lr * out_dW\n self.bout -= self.lr * out_dB[0]\n\n w3_d = np.dot(out_d, self.wout.T) * self.z3 * (1 - self.z3)\n w3_dW = np.dot(self.z2.T, w3_d)\n w3_dB = np.dot(np.ones([1, w3_d.shape[0]]), w3_d)\n self.w3 -= self.lr * w3_dW\n self.b3 -= self.lr * w3_dB[0]\n \n # backpropagation inter layer\n w2_d = np.dot(w3_d, self.w3.T) * self.z2 * (1 - self.z2)\n w2_dW = np.dot(self.z1.T, w2_d)\n w2_dB = np.dot(np.ones([1, w2_d.shape[0]]), w2_d)\n self.w2 -= self.lr * w2_dW\n self.b2 -= self.lr * w2_dB[0]\n\n def sigmoid(self, x):\n return 1. / (1. + np.exp(-x))\n\n# crop and create database\n\nCrop_num = 200\nL = 60\nH_size = 32\nF_n = ((H_size // 8) ** 2) * 9\n\ndb = np.zeros((Crop_num, F_n+1))\n\nfor i in range(Crop_num):\n x1 = np.random.randint(W-L)\n y1 = np.random.randint(H-L)\n x2 = x1 + L\n y2 = y1 + L\n crop = np.array((x1, y1, x2, y2))\n\n _iou = iou(gt, crop)\n\n if _iou >= 0.5:\n cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (0,0,255), 1)\n label = 1\n else:\n cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (255,0,0), 1)\n label = 0\n\n crop_area = gray[y1:y2, x1:x2]\n crop_area = resize(crop_area, H_size, H_size)\n _hog = hog(crop_area)\n \n db[i, :F_n] = _hog.ravel()\n db[i, -1] = label\n\n\n## training neural network\nnn = NN(ind=F_n, lr=0.01)\nfor i in range(10000):\n nn.forward(db[:, :F_n])\n nn.train(db[:, :F_n], db[:, -1][..., None])\n\n\n# read detect target image\nimg2 = cv2.imread(\"imori_many.jpg\")\nH2, W2, C2 = img2.shape\n\n# Grayscale\ngray2 = 0.2126 * img2[..., 2] + 0.7152 * img2[..., 1] + 0.0722 * img2[..., 0]\n\n# [h, w]\nrecs = np.array(((42, 42), (56, 56), (70, 70)), dtype=np.float32)\n\ndetects = np.ndarray((0, 5), dtype=np.float32)\n\n# sliding window\nfor y in range(0, H2, 4):\n for x in range(0, W2, 4):\n for rec in recs:\n dh = int(rec[0] // 2)\n dw = int(rec[1] // 2)\n x1 = max(x-dw, 0)\n x2 = min(x+dw, W2)\n y1 = max(y-dh, 0)\n y2 = min(y+dh, H2)\n region = gray2[max(y-dh,0):min(y+dh,H2), max(x-dw,0):min(x+dw,W2)]\n region = resize(region, H_size, H_size)\n region_hog = hog(region).ravel()\n\n score = nn.forward(region_hog)\n if score >= 0.7:\n #cv2.rectangle(img2, (x1, y1), (x2, y2), (0,0,255), 1)\n detects = np.vstack((detects, np.array((x1, y1, x2, y2, score))))\n\n\n# Non-maximum suppression\ndef nms(_bboxes, iou_th=0.5, select_num=None, prob_th=None):\n #\n # Non Maximum Suppression\n #\n # Argument\n # bboxes(Nx5) ... [bbox-num, 5(leftTopX,leftTopY,w,h, score)]\n # iou_th([float]) ... threshold for iou between bboxes.\n # select_num([int]) ... max number for choice bboxes. If None, this is unvalid.\n # prob_th([float]) ... probability threshold to choice. If None, this is unvalid.\n # Return\n # inds ... choced indices for bboxes\n #\n\n bboxes = _bboxes.copy()\n \n bboxes[:, 2] = bboxes[:, 2] - bboxes[:, 0]\n bboxes[:, 3] = bboxes[:, 3] - bboxes[:, 1]\n \n # Sort by bbox's score. High -> Low\n sort_inds = np.argsort(bboxes[:, -1])[::-1]\n\n processed_bbox_ind = []\n return_inds = []\n\n unselected_inds = sort_inds.copy()\n \n while len(unselected_inds) > 0:\n process_bboxes = bboxes[unselected_inds]\n argmax_score_ind = np.argmax(process_bboxes[::, -1])\n max_score_ind = unselected_inds[argmax_score_ind]\n return_inds += [max_score_ind]\n unselected_inds = np.delete(unselected_inds, argmax_score_ind)\n\n base_bbox = bboxes[max_score_ind]\n compare_bboxes = bboxes[unselected_inds]\n \n base_x1 = base_bbox[0]\n base_y1 = base_bbox[1]\n base_x2 = base_bbox[2] + base_x1\n base_y2 = base_bbox[3] + base_y1\n base_w = np.maximum(base_bbox[2], 0)\n base_h = np.maximum(base_bbox[3], 0)\n base_area = base_w * base_h\n\n # compute iou-area between base bbox and other bboxes\n iou_x1 = np.maximum(base_x1, compare_bboxes[:, 0])\n iou_y1 = np.maximum(base_y1, compare_bboxes[:, 1])\n iou_x2 = np.minimum(base_x2, compare_bboxes[:, 2] + compare_bboxes[:, 0])\n iou_y2 = np.minimum(base_y2, compare_bboxes[:, 3] + compare_bboxes[:, 1])\n iou_w = np.maximum(iou_x2 - iou_x1, 0)\n iou_h = np.maximum(iou_y2 - iou_y1, 0)\n iou_area = iou_w * iou_h\n\n compare_w = np.maximum(compare_bboxes[:, 2], 0)\n compare_h = np.maximum(compare_bboxes[:, 3], 0)\n compare_area = compare_w * compare_h\n\n # bbox's index which iou ratio over threshold is excluded\n all_area = compare_area + base_area - iou_area\n iou_ratio = np.zeros((len(unselected_inds)))\n iou_ratio[all_area < 0.9] = 0.\n _ind = all_area >= 0.9\n iou_ratio[_ind] = iou_area[_ind] / all_area[_ind]\n \n unselected_inds = np.delete(unselected_inds, np.where(iou_ratio >= iou_th)[0])\n\n if prob_th is not None:\n preds = bboxes[return_inds][:, -1]\n return_inds = np.array(return_inds)[np.where(preds >= prob_th)[0]].tolist()\n \n # pick bbox's index by defined number with higher score\n if select_num is not None:\n return_inds = return_inds[:select_num]\n\n return return_inds\n\n\ndetects = detects[nms(detects, iou_th=0.25)]\n\n\n# Evaluation\n\n# [x1, y1, x2, y2]\nGT = np.array(((27, 48, 95, 110), (101, 75, 171, 138)), dtype=np.float32)\n\n## Recall, Precision, F-score\niou_th = 0.5\n\nRs = np.zeros((len(GT)))\nPs = np.zeros((len(detects)))\n\nfor i, g in enumerate(GT):\n iou_x1 = np.maximum(g[0], detects[:, 0])\n iou_y1 = np.maximum(g[1], detects[:, 1])\n iou_x2 = np.minimum(g[2], detects[:, 2])\n iou_y2 = np.minimum(g[3], detects[:, 3])\n iou_w = np.maximum(0, iou_x2 - iou_x1)\n iou_h = np.maximum(0, iou_y2 - iou_y1)\n iou_area = iou_w * iou_h\n g_area = (g[2] - g[0]) * (g[3] - g[1])\n d_area = (detects[:, 2] - detects[:, 0]) * (detects[:, 3] - detects[:, 1])\n ious = iou_area / (g_area + d_area - iou_area)\n \n Rs[i] = 1 if len(np.where(ious >= iou_th)[0]) > 0 else 0\n Ps[ious >= iou_th] = 1\n \n\nR = np.sum(Rs) / len(Rs)\nP = np.sum(Ps) / len(Ps)\nF = (2 * P * R) / (P + R) \n\nprint(\"Recall >> {:.2f} ({} / {})\".format(R, np.sum(Rs), len(Rs)))\nprint(\"Precision >> {:.2f} ({} / {})\".format(P, np.sum(Ps), len(Ps)))\nprint(\"F-score >> \", F)\n\n## mAP\nmAP = 0.\nfor i in range(len(detects)):\n mAP += np.sum(Ps[:i]) / (i + 1) * Ps[i]\nmAP /= np.sum(Ps)\n\nprint(\"mAP >>\", mAP)\n\n# Display\nfor i in range(len(detects)):\n v = list(map(int, detects[i, :4]))\n if Ps[i] > 0:\n cv2.rectangle(img2, (v[0], v[1]), (v[2], v[3]), (0,0,255), 1)\n else:\n cv2.rectangle(img2, (v[0], v[1]), (v[2], v[3]), (255,0,0), 1)\n cv2.putText(img2, \"{:.2f}\".format(detects[i, -1]), (v[0], v[1]+9),\n cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.4, (255,0,255), 1)\n\nfor g in GT:\n cv2.rectangle(img2, (g[0], g[1]), (g[2], g[3]), (0,255,0), 1)\n\ncv2.imwrite(\"out.jpg\", img2)\ncv2.imshow(\"result\", img2)\ncv2.waitKey(0)", + "source": "code_generation", + "task": "gasyori_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 300, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nfunction sayHi() {\n console.log(name);\n console.log(age);\n var name = \"Lydia\";\n let age = 21;\n}\n\nsayHi();\n```", + "input": "", + "output": "答え：`undefined` と `ReferenceError`\n\n関数内で、まず varキーワードを使って name変数を宣言します。これは、変数が定義���れている行に実際に到達するまで、変数がデフォルト値の undefinedで初期化される（作成時にメモリ空間が設定される）ことを意味します。\n\nname変数をログ出力を実行している行では、まだ変数を定義していませんので、undefinedの値を保持しています。\n\nletキーワード（またはconst）を持つ変数は持ち上げられますが、 varとは異なり、初期化されません。それらを宣言（初期化）する行の前にはアクセスできません。これは\"temporal dead zone\"と呼ばれます。\n\n宣言される前に変数にアクセスしようとすると、JavaScriptは ReferenceErrorを投げます。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 301, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nfor (var i = 0; i < 3; i++) {\n setTimeout(() => console.log(i), 1);\n}\n\nfor (let i = 0; i < 3; i++) {\n setTimeout(() => console.log(i), 1);\n}\n```", + "input": "", + "output": "答え：`3 3 3` と `0 1 2`\n\nJavaScriptのイベントキューのため、`setTimeout`コールバック関数はループが実行された後に呼び出されます。最初のループの変数 `i`は`var`キーワードを使って宣言されているので、この値はグローバル変数となります。ループの間、単項演算子 `++`を使用して、毎回 `i`の値を`1`ずつインクリメントしました。 最初の例では `setTimeout`コールバック関数が呼び出されるまでに`i`は`3`となりました。\n\n2番目のループでは、変数 `i`が `let`キーワードを使って宣言されました。 `let`（または`const`）キーワードで宣言された変数はブロックスコープです（ブロックは `{}`の間のものです）。それぞれの繰り返しの間、 `i`は新しい値を持ち、それぞれの値はループの内側にあります。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 302, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconst shape = {\n radius: 10,\n diameter() {\n return this.radius * 2;\n },\n perimeter: () => 2 * Math.PI * this.radius\n};\n\nshape.diameter();\nshape.perimeter();\n```", + "input": "", + "output": "答え：`20` と `NaN`\n\n`diameter`の値は正則関数であり、`perimeter`の値はアロー関数です。\n\nアロー関数では、`this`キーワードは通常の関数とは異なり、現在の周囲の範囲を参照します。これは、`perimeter`関数を呼ぶと、shapeオブジェクトではなく、その周囲の範囲（例えば window）を参照することを意味します。\n\nそのオブジェクトには`radius`という値はなく、`undefined`を返します。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 303, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\n+true;\n!\"Lydia\";\n```", + "input": "", + "output": "答え：`1` と `false`\n\n単項プラスは、オペランドを数値に変換しようとします。`true`は`1`、`false`は`0`です\n\n文字列「Lydia」は truthy valueです。ここで求めているのは、「このtruthy valueは、falsyなのか」ということです。これは `false`を返します。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 304, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。正解はどれでしょう？\n\n```javascript\nconst bird = {\n size: \"small\"\n};\n\nconst mouse = {\n name: \"Mickey\",\n small: true\n};\n```\n\n- A: `mouse.bird.size` is not valid\n- B: `mouse[bird.size]` is not valid\n- C: `mouse[bird[\"size\"]]` is not valid\n- D: これらすべて有効です", + "input": "", + "output": "答え：A: `mouse.bird.size` is not valid\n\nJavaScriptでは、すべてのオブジェクトキーは文字列です（Symbolでない限り）。たとえそれを文字列として入力していなくても、それらは常にフードの下で文字列に変換されます。\n\nJavaScriptは、ステートメントを解釈（または、ボックス解除）します。大括弧表記を使用すると、最初の左大括弧 `[`を見て、右大括弧 `]`が見つかるまで進みます。その時だけ、そのステートメントを評価します。\n\n`mouse [bird.size]`： まず最初に、`bird.size`が評価されます。これは文字列の `\"small\"`となります。 `mouse[\"small\"]`は、`true`を返します。\n\nしかし、ドット表記では、これは起こりません。 `mouse`は`bird`と呼ばれるキーを持っていません。 つまり`mouse.bird`は`undefined`となります。\n\nまた、ドット表記を使って `size`を求めます： `mouse.bird.size`。 mouse.birdは未定義なので、実際にはundefined.sizeを要求しています。これは有効ではないので、`Cannot read property \"size\" of undefined`ような、エラーをスローします。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 305, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nlet c = { greeting: \"Hey!\" };\nlet d;\n\nd = c;\nc.greeting = \"Hello\";\nconsole.log(d.greeting);\n```", + "input": "", + "output": "答え：`Hello`\n\nJavaScriptでは、すべてのオブジェクトは互いに等しく設定すると参照によって相互作用します。\n\nまず、変数`c`は、オブジェクトに対する値を保持します。その後、`c`オブジェクトに対して持っている値と同じ参照で`d`に代入します。\n\n\n\n1つのオブジェクトを変更すると、それらすべてが変更されます。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 306, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nlet a = 3;\nlet b = new Number(3);\nlet c = 3;\n\nconsole.log(a == b);\nconsole.log(a === b);\nconsole.log(b === c);\n```", + "input": "", + "output": "答え：`true` `false` `false`\n\n`new Number()`は、組み込み関数のコンストラクタです。数字のように見えますが、実際には数字ではありません。たくさんの追加機能があり、それはオブジェクトとなります。\n\n`==`演算子を使うとき、同じ値を持っているかどうか？ をチェックするだけとなります。それらは両方とも`3`の値を持っているので、それは`true`を返します。\n\nしかし、`===`演算子を使う時は、値と型は同じであるべきです。 そうでないので: `new Number()`は数値ではなく、オブジェクトとなります。なので、両方ともfalseを返します。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 307, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nclass Chameleon {\n static colorChange(newColor) {\n this.newColor = newColor;\n return this.newColor;\n }\n\n constructor({ newColor = \"green\" } = {}) {\n this.newColor = newColor;\n }\n}\n\nconst freddie = new Chameleon({ newColor: \"purple\" });\nfreddie.colorChange(\"orange\");\n```", + "input": "", + "output": "答え：`TypeError`\n\n`colorChange`関数は静的です。静的メソッドは、それらが作成されたコンストラクタ上でのみ動作するように設計されており、どの子達にも受け継がれません。 `freddie`は子となりますので、この関数は受け継がれず、`freddie`インスタンスでは利用できません。\n\nその結果、`TypeError`が投げられます。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 308, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nlet greeting;\ngreetign = {}; // Typo!\nconsole.log(greetign);\n```", + "input": "", + "output": "答え：`{}`\n\nグローバルオブジェクトに、空のオブジェクトを作成したばかりなので、オブジェクトはログ出力されます。`greeting`を`greetign`と誤って入力した場合、JSインタプリタは実際にこれを `global.greetign = {}`（またはブラウザの `window.greetign = {}`）と見なします。\n\nこれを避けるために、\"use strict\"を使用する事ができます。これにより、変数を何かに設定する前に、変数宣言したことを確認できます。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 309, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。これを行うと、どうなりますか？\n\n```javascript\nfunction bark() {\n console.log(\"Woof!\");\n}\n\nbark.animal = \"dog\";\n```", + "input": "", + "output": "答え：何も起こらない、これは全く問題ない！\n\n関数はオブジェクトとな���ので、これはJavaScriptで可能です。（プリミティブ型以外はすべてオブジェクトです。）\n\n関数は特別な種類のオブジェクトです。自分で書いたコードは実際の機能ではありません。関数はプロパティを持つオブジェクトです。よって、このプロパティは呼び出し可能となります。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 310, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nfunction Person(firstName, lastName) {\n this.firstName = firstName;\n this.lastName = lastName;\n}\n```\nconst member = new Person(\"Lydia\", \"Hallie\");\nPerson.getFullName = function() {\n return `${this.firstName} ${this.lastName}`;\n};\n\nconsole.log(member.getFullName());\n", + "input": "", + "output": "答え：`TypeError`\n\n通常のオブジェクトのようにコンストラクタにプロパティを追加することはできません。一度にすべてのオブジェクトに機能を追加したい場合は、代わりにプロトタイプを使用する必要があります。だからこの場合は、\n\n```js\nPerson.prototype.getFullName = function() {\n return `${this.firstName} ${this.lastName}`;\n};\n```\n\nで、`member.getFullName()`が、機能するはずです。これはなぜ有益なのでしょうか。例えば、このメソッドをコンストラクタ自体に追加したとします。すべての`Person`インスタンスがこのメソッドを必要としなかったのかもしれません。\n\nその場合、多くのメモリスペースを浪費する事でしょう。なぜならそれらはまだその特性を持ち、それは各インスタンスのためにメモリスペースを消費するからです。\n\nその代わりに、プロトタイプに追加するだけであれば、メモリ内の1箇所に配置するだけで、すべてのユーザーがアクセスできます。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 311, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nfunction Person(firstName, lastName) {\n this.firstName = firstName;\n this.lastName = lastName;\n}\n```\nconst lydia = new Person(\"Lydia\", \"Hallie\");\nconst sarah = Person(\"Sarah\", \"Smith\");\n\nconsole.log(lydia);\nconsole.log(sarah);\n", + "input": "", + "output": "答え：`Person {firstName: \"Lydia\", lastName: \"Hallie\"}` と `undefined`\n\n`sarah`では、`new`キーワードを使いませんでした。`new`を使用した場合、作成した新しい空のオブジェクトを参照します。しかし、`new`を追加しなければ、それはグローバルオブジェクトを参照することとなります。\n\n`this.firstName`に`\"Sarah\"`を代入、`this.lastName`に`\"Smith\"`を代入したつもりでしたが、実際に行った事は、`global.firstName = 'Sarah'` と、`global.lastName = 'Smith'`を定義したのです。\n\n`sarah`自体は` undefined`のままです。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 312, + "instruction": "JavaScriptについて、イベント伝播の3つの段階はどれですか？\n\n- A: Target > Capturing > Bubbling\n- B: Bubbling > Target > Capturing\n- C: Target > Bubbling > Capturing\n- D: Capturing > Target > Bubbling", + "input": "", + "output": "答え：D: Capturing > Target > Bubbling\n\ncaptureフェーズの間、イベントは先祖の要素を通過してターゲットの要素になります。それからtarget要素に達した後、Bubblingが開始されます。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 313, + "instruction": "JavaScriptについて、すべてのオブジェクトはプロトタイプを持っていますか？", + "input": "", + "output": "答え：いいえ\n\n基本オブジェクトを除き、すべてのオブジェクトにプロトタイプがあります。ベースオブジェクトは`.toString`のようないくつかのメソッドとプロパティにアクセスできます。\n\nこれが、組み込みのJavaScriptメソッドを使用できる理由です。このような方法はすべてプロトタイプで利用できます。 \n\nJavaScriptはそれをあなたのオブジェクト上で直接見つけることはできませんが、プロトタイプチェーンをたどり、見つけます。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 314, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nfunction sum(a, b) {\n return a + b;\n}\n\nsum(1, \"2\");\n```", + "input": "", + "output": "答え：\"12\"\n\nJavaScriptは、動的に型付けされた言語です。: 特定の変数がどんな型であるかは指定しません。知らないうちに、値が自動的に別の型に変換されることがあります。この事を`implicit type coercion`と呼ばれてます。 Coercionは、ある型から別の型に変換しています。\n\nこの例では、関数が意味を成して値を返すために、JavaScriptは数字の`1`を文字列に変換します。数値型（`1`）と 文字列型（`'2'`）の追加中は、数字は文字列として扱われます。 \n\n`\"Hello\"+\"World\"`のように文字列を連結することができるので、ここで起こっているのは`\"1\"+\"2\"`で、これは `\"12\"`を返します。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 315, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nlet number = 0;\nconsole.log(number++);\nconsole.log(++number);\nconsole.log(number);\n```", + "input": "", + "output": "答え： `0` `2` `2`\n\n接尾辞 単項演算子 `++`：\n\n1.値を返す（これは`0`を返す）\n2.値を増やす（numberは現在`1`です）\n\n接頭辞 単項演算子 `++`：\n\n1.値を増やす（数値は2になります）\n2.値を返す（これは`2`を返します）\n\nこれは`0 2 2`を返します。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 316, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nfunction getPersonInfo(one, two, three) {\n console.log(one);\n console.log(two);\n console.log(three);\n}\n\nconst person = \"Lydia\";\nconst age = 21;\n\ngetPersonInfo`${person} is ${age} years old`;\n```", + "input": "", + "output": "答え：`[\"\", \" is \", \" years old\"]` `\"Lydia\"` `21`\n\nタグ付きテンプレートリテラルを使用する場合、最初の引数の値は常に文字列値の配列です。残りの引数は渡された式の値を取得します。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 317, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nfunction checkAge(data) {\n if (data === { age: 18 }) {\n console.log(\"You are an adult!\");\n } else if (data == { age: 18 }) {\n console.log(\"You are still an adult.\");\n } else {\n console.log(`Hmm.. You don't have an age I guess`);\n }\n}\n\ncheckAge({ age: 18 });\n```", + "input": "", + "output": "答え：`Hmm.. You don't have an age I guess`\n\n等価性をテストするとき、プリミティブはそれらの値によって比較され、オブジェクトはそれらの参照によって比較されます。 JavaScriptは、オブジェクトがメモリ内の同じ場所への参照を持っているかどうかを確認します。\n\n比較している2つのオブジェクトにはそれがありません。パラメータとして渡したオブジェクトが、等価性を確認するために使用したオブジェクトとは異なるメモリ内の場所を参照しています。\n\nこれが `{ age: 18 } === { age: 18 }`と、`{ age: 18 } == { age: 18 }`の両方が、`false`を返す理由です。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 318, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nfunction getAge(...args) {\n console.log(typeof args);\n}\n\ngetAge(21);\n```", + "input": "", + "output": "答え：`\"object\"`\n\nスプレッド演算子(`... args`.)は、引数付きの配列を返します。配列はオブジェクトなので、`typeof args`は、`\"object\"`を返します。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 319, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nfunction getAge() {\n \"use strict\";\n age = 21;\n console.log(age);\n}\n\ngetAge();\n```", + "input": "", + "output": "答え：`ReferenceError`\n\n`\"use strict\"`を使うと、誤ってグローバル変数を宣言しないようにすることができます。変数`age`を宣言したことは一度もありませんし���`\"use strict\"`を使っているので参照エラーになります。 \n\n`\"use strict\"`を使用しなかった場合は、プロパティ`age`がグローバルオブジェクトに追加されたことになるので、それは機能します。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 320, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。sumの値は何？\n\n```javascript\nconst sum = eval(\"10*10+5\");\n```", + "input": "", + "output": "答え：`105`\n\n`eval`は文字列として渡されたコードを評価します。この場合のように式であれば、その式を評価します。表現は`10 * 10 + 5`です。これは`105`を返します。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 321, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。cool_secretは、どのくらいの期間アクセス可能ですか？\n\n```javascript\nsessionStorage.setItem(\"cool_secret\", 123);\n```", + "input": "", + "output": "答え：ユーザーがタブを閉じる時\n\n`sessionStorage`に格納されたデータは、タブを閉じた後に削除されます。\n\n`localStorage`を使用した場合は、`localStorage.clear()`などが呼び出されない限り、データは永久に存在しているでしょう。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 322, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nvar num = 8;\nvar num = 10;\n\nconsole.log(num);\n```", + "input": "", + "output": "答え：`10`\n\n`var`キーワードを使うと、同じ名前で複数の変数を宣言できます。変数は最新の値を保持します。\n\nブロックスコープの`let`や`const`では、できません。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 323, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconst obj = { 1: \"a\", 2: \"b\", 3: \"c\" };\nconst set = new Set([1, 2, 3, 4, 5]);\n\nobj.hasOwnProperty(\"1\");\nobj.hasOwnProperty(1);\nset.has(\"1\");\nset.has(1);\n```", + "input": "", + "output": "答え：`true` `true` `false` `true`\n\nすべてのオブジェクトキー（Symbolsを除く）は、文字列として自分で入力しなくても、内部では文字列です。これが、`obj.hasOwnProperty('1')`も​​trueを返す理由です。\n\nsetではそうはいきません。上記のsetには`'1'` はありません: `set.has('1')`は、`false`を返します。数値型`1`の`set.has(1)`は、`true`を返します。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 324, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconst obj = { a: \"one\", b: \"two\", a: \"three\" };\nconsole.log(obj);\n```\n", + "input": "", + "output": "答え：`{ a: \"three\", b: \"two\" }`\n\n同じ名前のキーが2つある場合、最初の位置にあるキーは置き換えられ、最後に指定された値になります。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 325, + "instruction": "JavaScriptのglobal execution contextは、2つを作成します。それはグローバルオブジェクトと \"this\"キーワードで合っていますか？", + "input": "", + "output": "答え：はい\n\n基本的なexecution contextは、グローバルな実行コンテキストです。それはあなたのコードの至る所でアクセス可能なものです。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 326, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nfor (let i = 1; i < 5; i++) {\n if (i === 3) continue;\n console.log(i);\n}\n```", + "input": "", + "output": "答え：`1` `2` `4`\n\n`continue`ステートメントは、ある条件が`true`を返すと、繰り返し処理をスキップします。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 327, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nString.prototype.giveLydiaPizza = () => {\n return \"Just give Lydia pizza already!\";\n};\n\nconst name = \"Lydia\";\n\nconsole.log(name.giveLydiaPizza())\n```", + "input": "", + "output": "答え：`\"Just give Lydia pizza already!\"`\n\n`String`はプロパティを追加することができる組み込みコンストラクタです。プロトタイプにメソッドを追加しました。\n\nプリミティブ文字列は、文字列プロトタイプ関数によって生成された文字列オブジェクトに自動的に変換されます。\n\nつまり、すべての文字列（文字列オブジェクト）がそのメソッドにアクセスできます。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 328, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconst a = {};\nconst b = { key: \"b\" };\nconst c = { key: \"c\" };\n\na[b] = 123;\na[c] = 456;\n\nconsole.log(a[b]);\n```", + "input": "", + "output": "答え：`456`\n\nオブジェクトキーは自動的に文字列に変換されます。オブジェクトaのキーとして、値123で設定しようとしています。\n\nしかし、オブジェクトを文字列化すると、それは`\"[object Object]\"`​​になってしまいます。なので、ここで行っているのは、 `a[\"object Object\"] = 123`です。\n\nその後、同じことをもう一度試みています。`c`は暗黙のうちに文字列化している別のオブジェクトです。そのため、`a[\"object Object\"] = 456`となります。\n\nその後、`a[b]`でログ出力。実際には`a[\"object Object\"]`です。これを `456`に設定しただけなので、`456`を返します。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 329, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconst foo = () => console.log(\"First\");\nconst bar = () => setTimeout(() => console.log(\"Second\"));\nconst baz = () => console.log(\"Third\");\n\nbar();\nfoo();\nbaz();\n```", + "input": "", + "output": "答え：`First` `Third` `Second`\n\n`setTimeout`関数があり、それを最初に呼び出したのですが、それは最後にログ出力されました。\n\nこれは、ブラウザにはランタイムエンジンがあるだけでなく、`WebAPI`と呼ばれるものもあるからです。`WebAPI`は最初に`setTimeout`関数を与えてくれます。例えばDOMです。\n\ncallbackがWebAPIにプッシュされた後、`setTimeout`関数自体（コールバックではありません!）がスタックからポップされます。\n\n\n\n今、`foo`が呼び出され、`\"First\"`が、ログ出力されています。\n\n\n\n`foo`がスタックからポップされ、`baz`が呼び出されます。`\"Third\"`が、ログ出力されます。\n\n\n\nWebAPIは、準備が整ったときにスタックに、なにかを追加することはできません。代わりに、コールバック関数を`queue`と呼ばれるものにプッシュします。\n\nevent loopが機能し始めるところです。 event loopはスタックとタスクキューを調べます。スタックが空の場合は、キューの最初のものを取り出し、それをスタックにプッシュします。\n\n`bar`が呼び出され、`\"Second\"`がログ出力され、スタックからポップされます。\n", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 330, + "instruction": "次に示すコードでボタンをクリックしたときのevent.targetは何ですか？\n\n```html\n
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\n \n
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\n```", + "input": "", + "output": "答え：`button`\n\nイベントを引き起こした最も深くネストした要素がイベントのターゲットとなります。`event.stopPropagation`でバブリングを止めることができます", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 331, + "instruction": "次に示すコードでp要素をクリックすると、ログ出力はどうなりますか。\n\n```html\n
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\n Click here!\n

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\n```", + "input": "", + "output": "答え：`p` `div`\n\n`p`をクリックすると、`p`と`div`の2つのログが表示��れます。イベント伝播中は、キャプチャ、ターゲット、バブリングの3つのフェーズがあります。\n\nデフォルトでは、イベントハンドラはバブリング段階で実行されます（`useCapture`を`true`に設定しない限り）。最も深くネストした要素から外側に向かって進みます。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 332, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconst person = { name: \"Lydia\" };\n\nfunction sayHi(age) {\n console.log(`${this.name} is ${age}`);\n}\n\nsayHi.call(person, 21);\nsayHi.bind(person, 21);\n```", + "input": "", + "output": "答え：`Lydia is 21` `function`\n\n両方とも、`this`キーワードが参照したいオブジェクトを渡すことができます。しかし、`.call`もすぐに実行されます。\n\n`.bind.`は関数のコピーを返しますが、コンテキストは束縛されています。すぐには実行されません。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 333, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nfunction sayHi() {\n return (() => 0)();\n}\n\ntypeof sayHi();\n```", + "input": "", + "output": "答え：`\"number\"`\n\n`sayHi`関数は、即時呼び出し関数式（IIFE）の戻り値を返します。この関数は`0`を返しました。それは`\"number\"`型です。\n\n参考：7つの組み込み型しかありません： `null`, `undefined`, `boolean`, `number`, `string`, `object`, `symbol`, そして `bigint`。関数はオブジェクトなので、`\"function\"`型ではなく`\"object\"`型です。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 334, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。これらの値のどれがfalsyですか？\n\n```javascript\n0;\nnew Number(0);\n(\"\");\n(\" \");\nnew Boolean(false);\nundefined;\n```", + "input": "", + "output": "答え：`0`, `''`, `undefined`\n\nfalsyの値は6つだけです。\n\n- `undefined`\n- `null`\n- `NaN`\n- `0`\n- `''` (empty string)\n- `false`\n\n`new Number`や、`new Boolean`のような関数コンストラクタはtruthyです。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 335, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconsole.log(typeof typeof 1);\n```", + "input": "", + "output": "答え：`\"string\"`\n\n`typeof 1`は、`\"number\"`を返します。\n\n`typeof \"number\"`は、`\"string\"`を返します。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 336, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconst numbers = [1, 2, 3];\nnumbers[10] = 11;\nconsole.log(numbers);\n```", + "input": "", + "output": "答え：`[1, 2, 3, 7 x empty, 11]`\n\n配列の長さを超える値を配列内の要素に設定すると、JavaScriptでは、\"empty slots\"と呼ばれるものを作成します。これらは実際には、`undefined`の値を持ちますが、あなたは以下のようなものを見るでしょう\n\n`[1, 2, 3, 7 x empty, 11]`\n\n実行場所によって異なります（browser、nodeなどによって異なります）。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 337, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\n(() => {\n let x, y;\n try {\n throw new Error();\n } catch (x) {\n (x = 1), (y = 2);\n console.log(x);\n }\n console.log(x);\n console.log(y);\n})();\n```", + "input": "", + "output": "答え：`1` `undefined` `2`\n\n`catch`ブロックは引数`x`を受け取ります。これは引数を渡すときの変数と同じ`x`ではありません。この変数`x`はブロックスコープです。\n\n後に、このブロックスコープ変数を`1`に設定し、変数`y`の値を設定します。ここで、ブロックスコープ変数`x`をログ出力します。これは`1`となります。\n\n`catch`ブロック以外では、`x`は未定義、`y`は2です。 `catch`ブロックの外側で`console.log(x)`した場合は、`undefined`を返し、`y`は`2`を返します。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 338, + "instruction": "JavaScriptのすべてはどちらかです。どれでしょうか？\n\n- A: primitive か object\n- B: function か object\n- C: ひっかけ問題! objectsのみ\n- D: number か object", + "input": "", + "output": "答え：A: primitive か object\n\nJavaScriptにはプリミティブ型とオブジェクトしかありません。\n\nプリミティブ型は、`boolean`, `null`, `undefined`, `bigint`, `number`, `string`, そして`symbol`です。\n\nプリミティブとオブジェクトを区別するのは、プリミティブにはプロパティもメソッドもないということです。\n\nただし、`'foo'.toUpperCase()`は`'FOO'`と評価され、`TypeError`にはなりません。これは、文字列のようなプリミティブのプロパティやメソッドにアクセスしようとすると、JavaScriptがラッパークラスの1つ、すなわち`String`を使ってオブジェクトを暗黙的にラップし、式が評価された後ラッパーを直ちに破棄するためです。 \n\n`null`と`undefined`を除くすべてのプリミティブはこの振る舞いをします。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 339, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\n[[0, 1], [2, 3]].reduce(\n (acc, cur) => {\n return acc.concat(cur);\n },\n [1, 2]\n);\n```", + "input": "", + "output": "答え：`[1, 2, 0, 1, 2, 3]`\n\n`[1,2]`は初期値です。これが最初の値で、一番最初の`acc`の値です。最初の周回の間、`acc`は`[1,2]`で、`cur`は`[0,1]`です。それらを連結すると、結果として`[1、2、0、1]`となります。\n\nそして、`[1, 2, 0, 1]`の`acc`と`[2, 3]`の`cur`を連結して`[1, 2, 0, 1, 2, 3]`を得ます", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 340, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\n!!null;\n!!\"\";\n!!1;\n```", + "input": "", + "output": "答え：`false` `false` `true`\n\n`null`はfalsyです。`!null`は`true`を返します。`!true`は`false`を返します。\n\n`\"\"`はfalsyです。`!\"\"`は`true`を返します。`!true`は`false`を返します。\n\n`1`はtruthyです。`!1`は`false`を返します。`!false`は`true`を返します。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 341, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。`setInterval`メソッドはブラウザに何を返しますか？\n\n```javascript\nsetInterval(() => console.log(\"Hi\"), 1000);\n```", + "input": "", + "output": "答え：ユニークid\n\n一意のIDを返します。このIDは `clearInterval()`関数で、その間隔をクリアするために使うことができます。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 342, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。これは何を返しますか？\n\n```javascript\n[...\"Lydia\"];\n```", + "input": "", + "output": "答え：`[\"L\", \"y\", \"d\", \"i\", \"a\"]`\n\n文字列はイテラブルです。スプレッド演算子は、イテラブルのすべての文字を1つの要素にマッピングします。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 343, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nfunction* generator(i) {\n yield i;\n yield i * 2;\n}\n```\nconst gen = generator(10);\n\nconsole.log(gen.next().value);\nconsole.log(gen.next().value);\n", + "input": "", + "output": "答え：`10, 20`\n\n通常の関数は、呼び出し後に途中で停止することはできません。ただし、ジェネレータ関数は途中で\"停止\"し、後で停止した場所から続行することができます。\n\nジェネレータ関数が`yield`キーワードを見つけるたびに、その関数はその後に指定された値を返します。その場合のジェネレータ関数は、値を\"返す\"わけではないことに注意してください。値を生み出しています。\n\nまず、`i`に`10`を指定してジェネレータ関数を初期化します。次に`next()`メソッドを使用してジェネレータ関数を呼び出します。\n\n最初にジェネレータ関数を呼び出すと、`i`は`10`に���り、最初の`yield`キーワードに遭遇します。そこから`i`の値が得られます。ジェネレータは\"一時停止\"され、`10`がログ出力されます。\n\nそれから、`next()`メソッドを使って関数を再度呼び出します。依然として`i`は`10`のまま、以前に停止したところから継続し始めます。\n\nそれから次の`yield`キーワードに遭遇し、そこから`i * 2`の値が得られます。`i`は`10`のままなので、`10 * 2`、つまり`20`を返します。なので、`10、20`が返る事になります。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 344, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。これは何を返しますか？\n\n```javascript\nconst firstPromise = new Promise((res, rej) => {\n setTimeout(res, 500, \"one\");\n});\n\nconst secondPromise = new Promise((res, rej) => {\n setTimeout(res, 100, \"two\");\n});\n\nPromise.race([firstPromise, secondPromise]).then(res => console.log(res));\n```", + "input": "", + "output": "答え：`\"two\"`\n\n複数のプロミスを`Promise.race`メソッドに渡した時、\"resolves/rejects\"は、\"最初\"のプロミスの\"resolves/rejects\"を行います。\n\n`setTimeout`メソッドには、タイマーを渡します: 最初のプロミスには500ms(`firstPromise`)、2番目のプロミスには100ms(`secondPromise`)。\n\nこれは、`secondPromise`が最初に`'two'`の値で解決されることを意味します。`res`は`'two'`の値を保持するようになり、ログ出力されます。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 345, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nlet person = { name: \"Lydia\" };\nconst members = [person];\nperson = null;\n\nconsole.log(members);\n```", + "input": "", + "output": "答え：`[{ name: \"Lydia\" }]`\n\nまず、`name`プロパティを持つオブジェクトの値を使って、変数`person`を宣言します。\n\nそれから、`members`という変数を宣言します。その配列の最初の要素に、変数`person`の値を代入します。オブジェクトは、互いをイコールで設定すると、「参照」によって相互作用します。\n\nある変数から別の変数への\"参照\"を代入すると、その参照の\"コピー\"が作成されます。 (それらは、\"同じ参照\"を持っていないことに注意してください！)\n\nそして、変数`person`を`null`に設定します。\n\nその要素はオブジェクトへの異なる（コピーされた）参照を持っているので、`person`変数の値を変更するだけで配列の最初の要素は変更されません。 `members`の最初の要素はまだ元のオブジェクトへの参照を保持しています。\n \n`members`配列をログ出力したとき、最初の要素はまだオブジェクトの値を保持しているので、それがログ出力されます。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 346, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconst person = {\n name: \"Lydia\",\n age: 21\n};\n```\nfor (const item in person) {\n console.log(item);\n}\n", + "input": "", + "output": "答え：`\"name\", \"age\"`\n\nこの場合、`for-in`ループを使うと、オブジェクトキーである`name`と`age`の繰り返し処理できます。内部的には、オブジェクトキーは文字列です（シンボルではない場合）。\n\nすべてのループで、`item`の値は反復している現在のキーに設定されます。まず、`item`は`name`が代入され、ログに出力されます。その後、`item`は`age`が代入され、ログに出力されます。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 347, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconsole.log(3 + 4 + \"5\");\n```", + "input": "", + "output": "答え：`\"75\"`\n\n演算子結合性は、コンパイラーが式を評価する順序（左から右または右から左）となります。これは、すべての演算子が同じ優先順位を持つ場合にのみ発生します。演算子の種類は1つだけです: `+`。さらに、結合性は左から右です。\n\n`3 + 4`が最初に評価されます。これは数字の`7`になります。\n\n`7 + '5'`は、強制的に`\"75\"`になります。 JavaScriptでは、数字の`7`を文字列に変換します。質問15を参照してください。2つの文字列を演算子の`+`を使って連結することができます。よって、`\"7\" + \"5\"`は、`\"75\"`になります。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 348, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。numの値は何ですか？\n\n```javascript\nconst num = parseInt(\"7*6\", 10);\n```", + "input": "", + "output": "答え：`7`\n\n文字列の最初の数字だけが返されます。\"基数\"（解析する数値の種類を指定するための2番目の引数: 基数10, 16進数, 8進数, 2進数など）に基づいて、`parseInt`は文字列内の文字が有効かどうかをチェックします。基数の中で有効な数字ではない文字に出会うと、構文解析を停止して次の文字を無視します。\n\n`*`は、有効な数字ではありません。`\"7\"`を、10進数の`7`に解析するだけです。そのままnumは`7`の値を保持します。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 349, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\n[1, 2, 3].map(num => {\n if (typeof num === \"number\") return;\n return num * 2;\n});\n```", + "input": "", + "output": "答え：`[undefined, undefined, undefined]`\n\n配列をマッピングするとき、`num`の値に代入されるのは、ループで渡ってくる要素となります。この場合、要素は数値なので、ifステートメント `typeof num === \"number\"`の条件は`true`を返します。 map関数は新しい配列を作成して関数から返された値を挿入します。\n\nただし、値は返されません。関数から値を返さないと、関数は`undefined`を返します。配列内のすべての要素に対して関数ブロックが呼び出されるので、各要素に対して`undefined`を返します。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 350, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nfunction getInfo(member, year) {\n member.name = \"Lydia\";\n year = 1998;\n}\n```\nconst person = { name: \"Sarah\" };\nconst birthYear = \"1997\";\n\ngetInfo(person, birthYear);\n\nconsole.log(person, birthYear);\n", + "input": "", + "output": "答え：`{ name: \"Lydia\" }, \"1997\"`\n\n値がオブジェクトでない限り、引数は\"値\"によって渡され、その後、\"参照\"によって渡されます。 `birthYear`はオブジェクトではなく文字列なので、値で渡されます。引数を値で渡すと、その値の\"コピー\"が作成されます（質問46を参照）。\n\n変数`birthYear`は、値`\"1997\"`への参照を持ちます。引数`year`は、値`\"1997\"`も参照していますが、それは`birthYear`が参照しているのと同じ値ではありません。`year`に`\"1998\"`を代入することによって`year`の値を更新したとしても、`year`の値を更新するだけです。`birthYear`はまだ`\"1997\"`となります。\n\n`person`の値はオブジェクトです。引数`member`は\"同じ\"オブジェクトへの（コピーされた）参照を持ちます。\n\n`member`が参照を持つオブジェクトのプロパティを変更すると、`person`の値も変更されます。これらは両方とも同じオブジェクトへの参照を持つからです。`person`の`name`プロパティは、値の`\"Lydia\"`となりました。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 351, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nfunction greeting() {\n throw \"Hello world!\";\n}\n\nfunction sayHi() {\n try {\n const data = greeting();\n console.log(\"It worked!\", data);\n } catch (e) {\n console.log(\"Oh no an error!\", e);\n }\n}\n\nsayHi();\n```", + "input": "", + "output": "答え：`\"Oh no an error: Hello world!`\n\n`throw`ステートメントを使って、カスタムエラーを作ることができます。このステートメントで、あなたは例外を投げることができます。例外は、string, number, boolean, objectのいずれかとなります。上記の場合だと、例外は文字列`'Hello world'`となります。\n\n`catch`ステートメントを使って、`try`ブロックで例外が投げられた場合にどうするかを指定できます。例外がスローされます: 文字列`'Hello world'`は、`e`��代入されます。その結果`'Oh an error: Hello world'`となります。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 352, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nfunction Car() {\n this.make = \"Lamborghini\";\n return { make: \"Maserati\" };\n}\n```\nconst myCar = new Car();\nconsole.log(myCar.make);\n", + "input": "", + "output": "答え：`\"Maserati\"`\n\nプロパティを返すと、そのプロパティの値は、コンストラクタ関数で設定された値ではなく、\"戻り値\"となります。 `\"Maserati\"`という文字列を返すので、`myCar.make`は `\"Maserati\"`となります。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 353, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\n(() => {\n let x = (y = 10);\n})();\n\nconsole.log(typeof x);\nconsole.log(typeof y);\n```", + "input": "", + "output": "答え：`\"undefined\", \"number\"`\n\n`let x = y = 10;` is actually shorthand for:\n\n```javascript\ny = 10;\nlet x = y;\n```\n\n`y`に`10`を代入すると、実際にはグローバルオブジェクトにプロパティ`y`が追加されます（ブラウザでは`window`、nodeでは`global`）。ブラウザでは、`window.y`は`10`となりました。\n\nそれから、変数`x`を`10`である値`y`で宣言します。`let`キーワードで宣言された変数は\"ブロックスコープ\"となり、宣言されたブロック内でのみ定義されます。この場合は即時関数（IIFE）となります。 \n\n`typeof`演算子使用時、オペランド`x`は定義されていません: 宣言されているブロックの外側で`x`にアクセスしようとしています。これは`x`が定義されていないことを意味します。\n\n値が割り当てられていない、または宣言されていない値は`\"undefined\"`型となります。なので`console.log(typeof x)`は`\"undefined\"`を返します。\n\nyに関しては、`y`に`10`を代入するときにグローバル変数`y`を作成しました。この値は、コード内のどこからでもアクセスできます。`y`が定義されていて、`\"number\"`型の値を保持します。よって`console.log(typeof y)`は`\"number\"`を返します。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 354, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nclass Dog {\n constructor(name) {\n this.name = name;\n }\n}\n\nDog.prototype.bark = function() {\n console.log(`Woof I am ${this.name}`);\n};\n\nconst pet = new Dog(\"Mara\");\n\npet.bark();\n\ndelete Dog.prototype.bark;\n\npet.bark();\n```", + "input": "", + "output": "答え：`\"Woof I am Mara\"`, `TypeError`\n\nプロトタイプでも、`delete`キーワードを使ってオブジェクトからプロパティを削除できます。プロトタイプのプロパティを削除すると、プロトタイプチェーンでは使用できなくなります。\n\nこの場合、`bark`関数は `delete Dog.prototype.bark`の後のプロトタイプでは、もう利用できず、それでもアクセスし、関数ではない何かを呼び出そうとすると、`TypeError`がスローされます。\n\n関数ではない何かを呼び出そうとすると、`pet.bark`は`undefined`なので、`TypeError`がスローされ、`TypeError: pet.bark is not a function`となります。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 355, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconst set = new Set([1, 1, 2, 3, 4]);\n\nconsole.log(set);\n```", + "input": "", + "output": "答え：`{1, 2, 3, 4}`\n\n`Set`オブジェクトは _unique_ の値の集合です: 値は集合の中で一度だけ現れることができます\n\n値`1`が重複したイテラブル`[1、1、2、3、4]`を渡しました。セット内に同じ値を2つ持つことはできないので、そのうちの1つが削除され`{1、2、3、4}`となります。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 356, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\n// counter.js\nlet counter = 10;\nexport default counter;\n```\n```javascript\n// index.js\nimport myCounter from \"./counter\";\n\nmyCounter += 1;\n\nconsole.log(myCounter);\n```", + "input": "", + "output": "答え：`Error`\n\nインポートされたモジュールは読み取り専用です。: インポートされたモジュールを変更することはできません。エクスポートするモジュールだけがその値を変更できます。\n\n`myCounter`の値を増やそうとすると、error: `myCounter` is read-only and cannot be modified. と、エラーがスローされます。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 357, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconst name = \"Lydia\";\nage = 21;\n\nconsole.log(delete name);\nconsole.log(delete age);\n```", + "input": "", + "output": "答え：`false`, `true`\n\n`delete`演算子は、ブール値を返します: 正常に削除された場合はtrue、それ以外の場合はfalseを返します。`var`, `const`または`let`キーワードで宣言された変数は`delete`演算子を使って削除することはできません。\n\n`name`変数は`const`キーワードで宣言されているので、削除は成功しません: `false`が返されます。 \n\n`age`を`21`に設定すると、実際にはグローバルオブジェクトに`age`というプロパティを追加されました。グローバルオブジェクトからもプロパティを削除することができますので、`delete age`は`true`を返します。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 358, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconst numbers = [1, 2, 3, 4, 5];\nconst [y] = numbers;\n\nconsole.log(y);\n```", + "input": "", + "output": "答え：`1`\n\n配列から値を取り出したり、オブジェクトからプロパティを分解して取り出すことができます。 example:\n\n```javascript\n[a, b] = [1, 2];\n```\n\n`a`の値は`1`となり、`b`の値は`2`となる。実際に問題で行った事は、\n\n```javascript\n[y] = [1, 2, 3, 4, 5];\n```\n\n`y`の値が配列の最初の値、つまり`1`に等しいことを意味します。`y`をログ出力すると、`1`が返されます。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 359, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconst user = { name: \"Lydia\", age: 21 };\nconst admin = { admin: true, ...user };\n\nconsole.log(admin);\n```", + "input": "", + "output": "答え：`{ admin: true, name: \"Lydia\", age: 21 }`\n\nスプレッド演算子`...`を使ってオブジェクトを結合することができます。あるオブジェクトのキーと値のペアのコピーを作成し、それらを別のオブジェクトに追加することができます。\n\n上記の場合だと、`user`オブジェクトのコピーを作成し、それらを`admin`オブジェクトに追加します。`admin`オブジェクトはコピーされたキーと値のペアを含み、その結果`{admin：true、name： \"Lydia\"、age：21}`となります。\n", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 360, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconst person = { name: \"Lydia\" };\n\nObject.defineProperty(person, \"age\", { value: 21 });\n\nconsole.log(person);\nconsole.log(Object.keys(person));\n```", + "input": "", + "output": "答え：`{ name: \"Lydia\", age: 21 }`, `[\"name\"]`\n\n`defineProperty`メソッドを使うと、オブジェクトに新しいプロパティを追加したり、既存のプロパティを修正することができます。 `defineProperty`メソッドを使ってオブジェクトにプロパティを追加すると、それらはデフォルトでは _列挙できません_。 \n\n`Object.keys`メソッドはオブジェクトから全ての _enumerable_ （列挙可能）なプロパティ名を返します。上記の場合は`\"name\"`だけとなります。\n\n`defineProperty`メソッドを使って追加されたプロパティはデフォルトでは不変となります。 この動作は`writable`, `configurable`, `enumerable`プロパティを使って上書きすることができます。このように、`defineProperty`メソッドは、オブジェクトに追加しようとしているプロパティをもっと細かく制御できます。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 361, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconst settings = {\n username: \"lydiahallie\",\n level: 19,\n health: 90\n};\n\nconst data = JSON.stringify(settings, [\"level\", \"health\"]);\nconsole.log(data);\n```", + "input": "", + "output": "答え：`\"{\"level\":19, \"health\":90}\"`\n\n`JSON.stringify`の2番目の引数は _replacer_ です。replacerは、関数または配列のいずれかにすることができ、値を文字列化する対象とその方法を制御できます。\n\nreplacerが _array_ の場合、名前が配列に含まれるプロパティのみがJSON文字列に追加されます。上記の場合、`\"level\"`と`\"health\"`という名前のプロパティだけが含まれ、`\"username\"`は除外されます。`data`は`\"{\" level \"：19、\" health \"：90}\"`となります。\n\nreplacerが _function_ の場合、この関数は文字列化しているオブジェクト内のすべてのプロパティに対して呼び出されます。この関数から返される値は、JSON文字列に追加されたときのプロパティの値になり、値が`undefined`の場合、このプロパティはJSON文字列から除外されます。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 362, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nlet num = 10;\n\nconst increaseNumber = () => num++;\nconst increasePassedNumber = number => number++;\n```\nconst num1 = increaseNumber();\nconst num2 = increasePassedNumber(num1);\n\nconsole.log(num1);\nconsole.log(num2);\n", + "input": "", + "output": "答え：`10`, `10`\n\n単項演算子`++`はオペランドの値を _最初に返し_ 、_その後に インクリメント_ します。`num1`の値は`10`となります。 なぜなら`incrementNumber`関数は、最初に`num`の値`10`を返し、その後に`num`の値をインクリメントするだけです。\n\n`num1`を`increPassedNumber`に渡したので、`num2`は`10`です。`number`は`10`（`num1`の値です。繰り返しますが、単項演算子`++`は、オペランドの値を _最初に返し_、_その後に インクリメント_ します。したがって、`num2`は`10`となります。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 363, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconst value = { number: 10 };\n\nconst multiply = (x = { ...value }) => {\n console.log((x.number *= 2));\n};\n\nmultiply();\nmultiply();\nmultiply(value);\nmultiply(value);\n```", + "input": "", + "output": "答え：`20`, `20`, `20`, `40`\n\nES6では、パラメータをデフォルト値で初期化できます。値が関数に渡されていない場合やパラメータの値が `\"undefined\"`の場合、パラメータの値はデフォルト値になります。上記の場合、`value`オブジェクトのプロパティを新しいオブジェクトに分割代入されるので、`x`のデフォルト値は`{number：10}`になります。\n\nデフォルトの引数は、_呼び出し時_ に評価されます。関数を呼び出すたびに、_新しい_ オブジェクトが作成されます。\n\n最初に値を渡さずに2回、`multiply`関数を呼び出します: `x`のデフォルト値は `{number：10}`となり、その数の乗算された値、つまり `20`を出力します。\n\n3回目のmultiplyを呼び出すとき、引数を渡します: `value`というオブジェクトです。\n\n`*=`演算子は`x.number = x.number * 2`の省略形となります: `x.number`の値は乗算した値に修正され、`20`を出力します。\n\n4回目は、`value`オブジェクトをもう一度渡します。`x.number`は以前は`20`に修正されているので、`x.number *= 2`は`40`を出力します。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 364, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\n[1, 2, 3, 4].reduce((x, y) => console.log(x, y));\n```", + "input": "", + "output": "答え：`1` `2` and `undefined` `3` and `undefined` `4`\n\n`reduce`メソッドが受け取る最初の引数は _アキュムレータ_ となります。この場合は`x`です。 2番目の引数は、_現在の値_ `y`です。 reduceメソッドでは、配列内のすべての要素に対してコールバック関数を実行します。これにより、最終的に1つの値が得られます。\n\n上記の例では、値を返していま���ん。単にアキュムレータの値と現在の値を記録しています。\n\nアキュムレータの値は、以前に返されたコールバック関数の値と同じです。オプションの`initialValue`引数を`reduce`メソッドに渡さないと、アキュムレータは最初の呼び出しの最初の要素に等しくなります。\n\n最初の呼び出しでは、アキュムレータ(`x`)は`1`であり、現在値(`y`)は`2`となります。コールバック関数からは戻らないので、アキュムレータと現在の値を出力します: `1`と`2`が出力されます。\n\n関数から値を返さなければ、`undefined`を返します。次の呼び出しでは、アキュムレータは`undefined`で、現在の値は`3`です。`undefined`と`3`が出力されます。\n\n4回目の呼び出しでも、コールバック関数からは戻りません。アキュムレータもまた`undefined`であり、現在の値は`4`となり、`undefined`と`4`が出力されます。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 365, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。どのコンストラクタを使えば `Dog` classを継承できるでしょうか？\n\n```javascript\nclass Dog {\n constructor(name) {\n this.name = name;\n }\n};\n\nclass Labrador extends Dog {\n // 1 \n constructor(name, size) {\n this.size = size;\n }\n // 2\n constructor(name, size) {\n super(name);\n this.size = size;\n }\n // 3\n constructor(size) {\n super(name);\n this.size = size;\n }\n // 4 \n constructor(name, size) {\n this.name = name;\n this.size = size;\n }\n\n};\n```", + "input": "", + "output": "答え：2\n\n派生クラスでは、`super`を呼び出す前に、`this`キーワードにアクセスすることはできません。そうしようとすると、ReferenceErrorがスローされます: 1と4は参照エラーをスローします。\n\n`super`キーワードを使って、与えられた引数で、その親クラスのコンストラクタを呼び出します。親のコンストラクタは`name`引数を受け取るので、`name`を`super`に渡す必要があります。\n\n`Labrador`クラスは2つの引数、`Dog`を拡張するための`name`と、`Labrador`クラスの追加のプロパティとしての`size`を受け取ります。\n\n両方とも`Labrador`のコンストラクタ関数に渡す必要があります。これはコンストラクタ2を使って正しく実行されます。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 366, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\n// index.js\nconsole.log('running index.js');\nimport { sum } from './sum.js';\nconsole.log(sum(1, 2));\n```\n// sum.js\nconsole.log('running sum.js');\nexport const sum = (a, b) => a + b;\n", + "input": "", + "output": "答え：`running sum.js`, `running index.js`, `3`\n\n`import`キーワードを使うと、全てのインポートされたモジュールは _事前解析_ されます。これは、インポートされたモジュールが _最初_ に実行され、_その後_ モジュールをインポートしたファイル内のコードが実行されることを意味します。\n\nこれはCommonJSの`require()`と`import`の違いです。`require()`を使うと、コードが実行されている間に依存関係をオンデマンドでロードすることができます。 \n\n`import`の代わりに`require`を使用したとしたら、`running index.js`, `running sum.js`, `3`が出力されているはずです。 ", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 367, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconsole.log(Number(2) === Number(2))\nconsole.log(Boolean(false) === Boolean(false))\nconsole.log(Symbol('foo') === Symbol('foo'))\n```", + "input": "", + "output": "答え：`true`, `true`, `false`\n\nすべてのシンボルは完全にユニークです。シンボルに渡される引数の目的は、シンボルに説明を与えることです。Symbolの値は渡された引数に依存しません。\n\n等価性をテストしているので、2つのまったく新しいシンボルを作成します: 最初の`Symbol('foo')`と、2番目の`Symbol('foo')`です。これら2つの値は一意であり、互いに等しくはありません、なので`Symbol('foo') === Symbol('foo')`は`false`を返します。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 368, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconst name = \"Lydia Hallie\"\nconsole.log(name.padStart(13))\nconsole.log(name.padStart(2))\n```", + "input": "", + "output": "答え：`\" Lydia Hallie\"`, `\"Lydia Hallie\"` (`\"[1x whitespace]Lydia Hallie\"`, `\"Lydia Hallie\"`)\n\n`padStart`メソッドを使うと、文字列の先頭にパディングを追加できます。このメソッドに渡される値は、パディングとともに文字列の長さの _合計_ です。文字列`\"Lydia Hallie\"`の長さは`12`です。 `name.padStart(13)`は、12 + 1が13であるため、文字列の先頭に1スペースを挿入されます。\n\n`padStart`メソッドに渡された引数が、配列の長さよりも小さい場合、パディングは追加されません。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 369, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconsole.log(\"🥑\" + \"💻\");\n```", + "input": "", + "output": "答え：`\"🥑💻\"`\n\n`+`演算子を使うと、文字列を連結することができます。この場合、文字列`\"🥑\"`を文字列`\"💻\"`と連結して、結果として`\"🥑💻\"`となります。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 370, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。console.logステートメントの後にコメントアウトされている値を、ログ出力する方法を教えてください。\n\n```javascript\nfunction* startGame() {\n const answer = yield \"Do you love JavaScript?\";\n if (answer !== \"Yes\") {\n return \"Oh wow... Guess we're gone here\";\n }\n return \"JavaScript loves you back ❤️\";\n}\n\nconst game = startGame();\nconsole.log(/* 1 */); // Do you love JavaScript?\nconsole.log(/* 2 */); // JavaScript loves you back ❤️\n```\n", + "input": "", + "output": "答え：`game.next().value` and `game.next(\"Yes\").value`\n\nジェネレータ関数は、`yield`キーワードを見るとその実行を「一時停止」します。まず、関数に文字列 \"Do you love JavaScript?\" を返させる必要があります。これは `game.next().value`を呼び出すことによって行うことができます。\n\n最初の`yield`キーワードが見つかるまで、すべての行が実行されます。関数内の最初の行に`yield`キーワードがあります: 実行は最初のyieldで停止します！ _これは変数 `answer`がまだ定義されていないことを意味します！_\n\n`game.next(\"Yes\").value`を呼び出すと、前の`yield`は`next()`関数に渡されたパラメータの値、この場合は`\"Yes\"`に置き換えられます。変数`answer`の値は現在`\"Yes\"`となります。 \n\nif-statemnetの条件は`false`を返し、`JavaScript loves you back ❤️`が、出力されます。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 371, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n\n```javascript\nconsole.log(String.raw`Hello\\nworld`);\n```", + "input": "", + "output": "答え：`Hello\\nworld`\n\n`String.raw`はエスケープ(`\\n`, `\\v`, `\\t` など)を無視した文字列を返します。バックスラッシュは問題になる可能性があります:\n\n`` const path = `C:\\Documents\\Projects\\table.html` ``\n\nこれは次のようになります:\n\n`\"C:DocumentsProjects able.html\"`\n\n`String.raw`は、単にエスケープを無視して出力するだけです:\n\n`C:\\Documents\\Projects\\table.html`\n\n上記の場合、文字列は`Hello\\nworld`と出力されます。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 372, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nasync function getData() {\n return await Promise.resolve(\"I made it!\");\n}\n\nconst data = getData();\nconsole.log(data);\n```", + "input": "", + "output": "答え：`Promise {}`\n\n非同期関数は常に、promiseを返します。`await`はpromiseが解決されるのを待たなければなりません: `getData()`を呼び出すと、`data`は保留中のpromiseが返されます。\n\n解決した値`\"I made it\"`にアクセスしたい場合は、`data`に対して`.then()`メソッドを使用することができます:\n\n`data.then(res => console.log(res))`\n\nこれは`\"I made it!\"`と出力するでしょう。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 373, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nfunction addToList(item, list) {\n return list.push(item);\n}\n\nconst result = addToList(\"apple\", [\"banana\"]);\nconsole.log(result);\n```", + "input": "", + "output": "答え：`2`\n\n`.push（）`メソッドは新しい配列の長さを返します。以前は、配列は1つの要素（文字列 `\" banana \"`）を含み、長さは `1`でした。文字列 `\" apple \"`を配列に追加した後、配列は2つの要素を含み、長さは `2`になります。これは `addToList`関数から返されます。\nThe `.push()` method returns the _length_ of the new array! Previously, the array contained one element (the string `\"banana\"`) and had a length of `1`. After adding the string `\"apple\"` to the array, the array contains two elements, and has a length of `2`. This gets returned from the `addToList` function.\n\n`push`メソッドは元の配列を修正します。配列の長さではなく関数から配列を返したい場合は、itemをプッシュした後にlistを返すべきです。\nThe `push` method modifies the original array. If you wanted to return the _array_ from the function rather than the _length of the array_, you should have returned `list` after pushing `item` to it.", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 374, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconst box = { x: 10, y: 20 };\n\nObject.freeze(box);\n\nconst shape = box;\nshape.x = 100;\n\nconsole.log(shape);\n```", + "input": "", + "output": "答え：`{ x: 10, y: 20 }`\n\n`Object.freeze`は、オブジェクトのプロパティを追加、削除、変更することを不可能にします（プロパティの値が他のオブジェクトのものでない限り）。\n\n変数`shape`を作成し、フリーズしたオブジェクト`box`に代入すると、`shape`はフリーズしたオブジェクトとなります。オブジェクトがフリーズしているかどうかは `Object.isFrozen`を使って確認できます。\n\nこの場合、変数`shape`はフリーズしたオブジェクトへの参照を持っているので、`Object.isFrozen(shape)`はtrueを返します。\n\n`shape`はフリーズされており、`x`の値はオブジェクトではないので、プロパティ`x`を変更することはできません。\n\n`x`は`10`のままとなり、`{ x: 10, y: 20 }`と出力されます。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 375, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconst { name: myName } = { name: \"Lydia\" };\n\nconsole.log(name);\n```", + "input": "", + "output": "答え：`ReferenceError`\n\n右側のオブジェクトからプロパティ`name`をアンパックするとき、その値`\"Lydia\"`を`myName`という名前の変数に代入します。\n\n`{name：myName}`を使って、右側の `name`プロパティの値で`myName`という新しい変数を作りたいことをJavaScriptに伝えます。\n\n定義されていない変数`name`を出力しようとしているので、ReferenceErrorが投げられます。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 376, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。これは純粋関数でしょうか？\n\n```javascript\nfunction sum(a, b) {\n return a + b;\n}\n```", + "input": "", + "output": "答え：はい\n\n純粋な関数は、同じ引数が渡された場合、常に同じ結果を返す関数です。\n\n`sum`関数は常に同じ結果を返します。`1`と`2`を渡すと、副作用なしに 常に `3` を返します。`5`と`10`を渡すと、常に `15`が返され、以下同様に続きます。これが純粋関数の定義です。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 377, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconst add = () => {\n const cache = {};\n return num => {\n if (num in cache) {\n return `From cache! ${cache[num]}`;\n } else {\n const result = num + 10;\n cache[num] = result;\n return `Calculated! ${result}`;\n }\n };\n};\n\nconst addFunction = add();\nconsole.log(addFunction(10));\nconsole.log(addFunction(10));\nconsole.log(addFunction(5 * 2));\n```", + "input": "", + "output": "答え：`Calculated! 20` `From cache! 20` `From cache! 20`\n\n`add`関数は _memoized_ 関数です。メモ化により、実行速度を上げるために関数の結果をキャッシュすることができます。上記の場合、以前に返された値を格納する`cache`オブジェクトを作成します。\n\n同じ引数を指定してもう一度`addFunction`関数を呼び出すと、最初にキャッシュ内でその値がすでに取得されているかどうかを調べます。\n\nこの場合、cachesの値が返され、実行時間が短縮されます。そうでなくキャッシュされていなければ、値を計算した後にそれを格納します。\n\n同じ値で3回`addFunction`関数を呼び出します: 最初の呼び出しでは、`num`に`10`を代入した時、関数の値はまだキャッシュされていません。 \n\nifステートメントの`num in cache`の条件は`false`を返し、elseブロックが実行されます: `Calculated! 20`が出力され、結果の値がキャッシュオブジェクトに追加されます。 `cache`は現在 `{ 10: 20 }`となります。\n\n2回目は、`cache`オブジェクトは`10`に対して返される値を含みます。 ifステートメントの`num in cache`の条件は`true`となり、`'From cache! 20'`を返します。 よって`'From cache! 20'`が出力されます。\n\n3回目は、`10`に評価される関数に`5 * 2`を渡します。`cache`オブジェクトは`10`に対して返される値を含みます。ifステートメントの`num in cache`の条件は`true`となり、`'From cache! 20'`を返します。 よって`'From cache! 20'`が出力されます。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 378, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconst myLifeSummedUp = [\"☕\", \"💻\", \"🍷\", \"🍫\"]\n\nfor (let item in myLifeSummedUp) {\n console.log(item)\n}\n```\n\nfor (let item of myLifeSummedUp) {\n console.log(item)\n}\n\n", + "input": "", + "output": "答え：`0` `1` `2` `3` and `\"☕\"` ` \"💻\"` `\"🍷\"` `\"🍫\"`\n\n_for-in_ ループを使うと、列挙可能なプロパティを繰り返し処理できます。配列では、列挙可能なプロパティは配列要素の「キー」です。これはそれらのインデックスとなり、配列は次のようになります:\n\n`{0: \"☕\", 1: \"💻\", 2: \"🍷\", 3: \"🍫\"}`\n\nキーが列挙可能なプロパティであるので、`0` `1` `2` `3`が出力されます。\n\n_for-of_ ループを使うと、反復可能オブジェクトを繰り返し処理できます。\n\n配列はイテラブルです。配列を反復処理するとき、変数 \"item\"は、現在反復処理している要素となるので、`\"☕\"` ` \"💻\"` `\"🍷\"` `\"🍫\"`が出力されます。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 379, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconst list = [1 + 2, 1 * 2, 1 / 2]\nconsole.log(list)\n```\n", + "input": "", + "output": "答え：`[3, 2, 0.5]`\n\n配列要素は任意の値を保持できます。数値、文字列、オブジェクト、その他の配列、null、ブール値、undefined、および日付、関数、計算などのその他の式。\n\n要素は戻り値と等しくなります。`1 + 2`は`3`を返し、`1 * 2`は`2`を返し、`1 / 2`は`0.5`を返します。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 380, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nfunction sayHi(name) {\n return `Hi there, ${name}`\n}\n\nconsole.log(sayHi())\n```\n", + "input": "", + "output": "答え：`Hi there, undefined`\n\n関数に値が渡されていない限り、引数はデフォルトで`undefined`の値を持ちます。上記の場合、`name`引数に値を渡さなかったので、`name`は`undefined`となり出力されます。\n\nES6では、このデフォルトの`undefined`値を、デフォルトパラメータで上書きすることができます。例:\n\n`function sayHi(name = \"Lydia\") { ... }`\n\n上記の場合、値を渡さなかった場合や、`undefined`を渡した場合は、`name`は常に文字列`Lydia`となります。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 381, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nvar status = \"😎\"\n\nsetTimeout(() => {\n const status = \"😍\"\n\n const data = {\n status: \"🥑\",\n getStatus() {\n return this.status\n }\n }\n\n console.log(data.getStatus())\n console.log(data.getStatus.call(this))\n}, 0)\n```", + "input": "", + "output": "答え：`\"🥑\"` and `\"😎\"`\n\n`this`キーワードの値は使う場所に依存します。 メソッドの中では、`getStatus`メソッドのように、`this`キーワードは _メソッドが属するオブジェクトを参照します_ 。\n\nメソッドは`data`オブジェクトに属しているので、`this`は `data`オブジェクトを参照します。 `this.status`をログ出力すると、`data`オブジェクトの`status`プロパティの`\"🥑\"`がログ出力されます。\n\n`call`メソッドを使うと、`this`キーワードが参照するオブジェクトを変更することができます。 関数では、`this`キーワードは _その関数が属するオブジェクトを参照します_ 。 \n\n_グローバルオブジェクトで_ `setTimeout`関数を宣言したので、`setTimeout`関数内では、 `this`キーワードは _グローバルオブジェクト_ を参照します。\n\nグローバルオブジェクト上には、値`\"😎\"`を持つ _status_ という変数があります。`this.status`を出力すると、`\"😎\"`が出力されます。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 382, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconst person = {\n name: \"Lydia\",\n age: 21\n}\n\nlet city = person.city\ncity = \"Amsterdam\"\n\nconsole.log(person)\n```", + "input": "", + "output": "答え：`{ name: \"Lydia\", age: 21 }`\n\n変数`city`に、`person`オブジェクトの`city`という名前のプロパティの値を代入します。このオブジェクトには`city`という名前のプロパティはないので、変数`city`は`undefined`の値を持ちます。\n\n我々は`person`オブジェクト自身を参照して _いない_ ことに注意してください。`person`オブジェクトの`city`プロパティを、変数`city`に代入するだけです。\n\nそれから、`city`に、文字列`\"Amsterdam\"`を代入しますこれは personオブジェクトを変更しません: そのオブジェクトへの参照はありません。\n\n`person`オブジェクトをログ出力するとき、未修正のオブジェクトが返されます。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 383, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nfunction checkAge(age) {\n if (age < 18) {\n const message = \"Sorry, you're too young.\"\n } else {\n const message = \"Yay! You're old enough!\"\n }\n\n return message\n}\n\nconsole.log(checkAge(21))\n```", + "input": "", + "output": "答え：`ReferenceError`\n\n`const`と`let`キーワードを持つ変数は _ブロックスコープ_ です。ブロックは中括弧(`{ }`)で囲まれたものです。上記の場合、if/elseステートメントが中括弧となります。宣言されたブロックの外側で変数を参照することはできません。ReferenceError がスローされます。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 384, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。どのような情報が出力されますか？\n\n```javascript\nfetch('https://www.website.com/api/user/1')\n .then(res => res.json())\n .then(res => console.log(res))\n```", + "input": "", + "output": "答え：前の`.then()`でのコールバックの結果\n\n2番目の`.then`の`res`の値は、前の`.then`の戻り値と同じとなります。値が次のハンドラに渡されるように、`.then`を連鎖させることができます。\n\n", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 385, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。引数としてtrueを渡すことができない場合、どのオプションが`hasName`を`true`に設定するための方法ですか？\n\n```javascript\nfunction getName(name) {\n const hasName = //\n}\n```", + "input": "", + "output": "答え：`!!name`\n\n`!!name`を使って、`name`の値が、truthyか falseyかを判断します。nameがtruthyであり、これをテストしたい場合、`!name`は`false`を返します。`!false`（これは実際には`!!name`です）は`true`を返します。\n\n`hasName`に`name`を代入することで、`getName`関数に渡されたどんな値も`hasName`に代入されます。ブール値`true`は設定できません。\n\n`new Boolean(true)`は、ブール値そのものではなく、オブジェクトラッパーを返します。\n\n`name.length`は渡された引数の長さを返します。それが`true`であるかどうかではありません。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 386, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconsole.log('I want pizza'[0]);\n```", + "input": "", + "output": "答え：`\"I\"`\n\n文字列の特定のインデックスにある文字を取得するには、ブラケット記法を使う。文字列の最初の文字のインデックスは0であり、以下同様である。この場合、インデックス0の要素、ログに記録される`\"I'` を取得したい。このメソッドはIE7以下ではサポートされていないことに注意してください。その場合は`.charAt()` を使用してください。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 387, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nfunction sum(num1, num2 = num1) {\n console.log(num1 + num2);\n}\n\nsum(10);\n```", + "input": "", + "output": "答え：`20`\n\nデフォルト・パラメータの前に定義されていれば、デフォルト・パラメータの値を関数の別のパラメータと等しく設定することができる。ここでは `sum` 関数に `10` という値を渡す。もし `sum` 関数が1つの引数しか受け取らない場合は、 `num2` の値が渡されないことを意味し、この場合 `num1` の値は渡された値 `10` と等しくなる。デフォルトの `num2` の値は `num1` の値である `10` である。num1 + num2` は `20` を返す。\n\nデフォルトパラメータの値を、_after_(右側)に定義されているパラメータと等しくしようとした場合、パラメータの値はまだ初期化されていないので、エラーになる。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 388, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\n// module.js\nexport default () => 'Hello world';\nexport const name = 'Lydia';\n\n// index.js\nimport * as data from './module';\n\nconsole.log(data);\n```", + "input": "", + "output": "答え：`{ default: function default(), name: \"Lydia\" }`\n\nimport * as name`構文を使うと、`data`という新しいオブジェクトが生成されるので、`module.js`ファイルからすべてのエクスポートを`index.js`ファイルにインポートする。module.js`ファイルには、デフォルトのエクスポートと名前付きのエクスポートの2つがある。デフォルトのエクスポートは文字列 `\"Hello World\"` を返す関数で、名前付きのエクスポートは文字列 `\"Lydia\"` の値を持つ `name` という変数である。\n\ndata` オブジェクトにはデフォルトのエクスポートを表す `default` プロパティがあり、その他のプロパティには名前付きエクスポートの名前と対応する値が格納されている。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 389, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nclass Person {\n constructor(name) {\n this.name = name;\n }\n}\n\nconst member = new Person('John');\nconsole.log(typeof member);\n```", + "input": "", + "output": "答え：`\"object\"`\n\nクラスは関数コンストラクタのための構文上の糖分である。関数コンストラクタとして `Person` クラスに相当するものは次のようになる：\n\n```javascript\nfunction Person(name) {\n this.name = name;\n}\n```\n```\n\n関数コンストラクタを `new` で呼び出すと `Person` のインスタンスが生成され、`typeof` キーワードはインスタンスに対して `\"object\"` を返す。typeof member` は `\"object\"` を返す。\n\n---", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 390, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nlet newList = [1, 2, 3].push(4);\n\nconsole.log(newList.push(5));\n```", + "input": "", + "output": "答え：`Error`\n\n.push`メソッドは、配列そのものではなく、配列の新しい長さを返す！newList`を`[1, 2, 3].push(4)`とすることで、`newList`が配列の新しい長さに等しくなる： `4`.\n\n次に、 `newList` に対して `.push` メソッドを使おうとする。newList` は数値 `4` なので、`.push` メソッドを使用することはできない。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 391, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nfunction giveLydiaPizza() {\n return 'Here is pizza!';\n}\n\nconst giveLydiaChocolate = () =>\n \"Here's chocolate... now go hit the gym already.\";\n\nconsole.log(giveLydiaPizza.prototype);\nconsole.log(giveLydiaChocolate.prototype);\n```\n", + "input": "", + "output": "答え：`{ constructor: ...}` `undefined`\n\n通常の関数、例えば `giveLydiaPizza` 関数には `prototype` プロパティがあり、これは `constructor` プロパティを持つオブジェクト（プロトタイプオブジェクト）です。しかし、 `giveLydiaChocolate` 関数のようなアロー関数はこの `prototype` プロパティを持ちません。giveLydiaChocolate.prototype` を使って `prototype` プロパティにアクセスしようとすると `undefined` が返される。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 392, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconst person = {\n name: 'Lydia',\n age: 21,\n};\n\nfor (const [x, y] of Object.entries(person)) {\n console.log(x, y);\n}\n```", + "input": "", + "output": "答え：`name` `Lydia` and `age` `21`\n\nObject.entries(person)`は、キーとオブジェクトを含むネストした配列の配列を返す：\n\n[ 'name', 'Lydia' ], [ 'age', 21 ]`\n\nfor-of`ループを使うと、配列の各要素（この場合は部分配列）を繰り返し処理することができる。for-of`ループの中で、`const [x, y]`を使って、即座に部分配列を再構築することができる。x`は部分配列の最初の要素に等しく、`y`は部分配列の2番目の要素に等しい。\n\n最初の部分配列は `[ \"name\", \"Lydia\" ]` で、 `x` は `\"name\"` に等しく、 `y` は `\"Lydia\"` に等しい。\n2番目の部分配列は `[ \"age\", 21 ]` で、`x` は `\"age\"` に等しく、`y` は `21` に等しい。\n", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 393, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nfunction getItems(fruitList, ...args, favoriteFruit) {\n return [...fruitList, ...args, favoriteFruit]\n}\n\ngetItems([\"banana\", \"apple\"], \"pear\", \"orange\")\n```", + "input": "", + "output": "答え：`SyntaxError`\n\n...args`はrestパラメータである。restパラメータの値は、残りのすべての引数を含む配列であり、最後のパラメータにのみ指定できます！この例では、restパラメータは2番目のパラメータでした。これは不可能であり、構文エラーを投げます。\n\n```javascript\nfunction getItems(fruitList, favoriteFruit, ...args) {\n return [...fruitList, ...args, favoriteFruit];\n}\n\ngetItems(['banana', 'apple'], 'pear', 'orange');\n```\n\n上記の例は動作する。これは配列 `[ 'banana', 'apple', 'orange', 'pear' ]` を返します。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 394, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nfunction nums(a, b) {\n if (a > b) console.log('a is bigger');\n else console.log('b is bigger');\n return\n a + b;\n}\n\nconsole.log(nums(4, 2));\nconsole.log(nums(1, 2));\n```", + "input": "", + "output": "答え：`a is bigger`, `undefined` and `b is bigger`, `undefined`\n\nJavaScriptでは、セミコロン（`;`）を明示的に書く必要はありませんが、JavaScriptエンジンは文の後にセミコロンを追加します。これは自動セミコロン挿入と呼ばれています。ステートメントには例えば変数や、`throw`、`return`、`break`などのキーワードがあります。\n\nここでは `return` ステートメントと、別の値 `a + b` を _new line_ に書いている。しかし、これは改行なので、エンジンはこれが実際に返したい値だとはわからない。その代わりに、エンジンは自動的に`return`の後にセミコロンを追加した。これは\n\njavascript\nreturn；\na + b；\n```\n\nこれは、関数が `return` キーワードの後で実行を停止するので、`a + b` に到達しないことを意味する。このように値が返されない場合、関数は `undefined` を返す。if/else`文の後には自動的に挿入されないことに注意してください！", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 395, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nclass Person {\n constructor() {\n this.name = 'Lydia';\n }\n}\n\nPerson = class AnotherPerson {\n constructor() {\n this.name = 'Sarah';\n }\n};\n\nconst member = new Person();\nconsole.log(member.name);\n```", + "input": "", + "output": "答え：`\"Sarah\"`\n\nクラスを他のクラス/関数コンストラクタと等しく設定することができる。この場合、 `Person` を `AnotherPerson` と等しく設定する。このコンストラクタの名前は `Sarah` なので、新しい `Person` インスタンス `member` の name プロパティは `\"Sarah\"` となる。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 396, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconst info = {\n [Symbol('a')]: 'b',\n};\n\nconsole.log(info);\nconsole.log(Object.keys(info));\n```", + "input": "", + "output": "答え：`{Symbol('a'): 'b'}` and `[]`\n\nシンボルは_enumerable_ではない。Object.keysメソッドは、オブジェクトのすべての_enumerable_キープロパティを返します。Symbolは表示されず、空の配列が返されます。オブジェクト全体をログに記録する場合、すべてのプロパティは、たとえ列挙可能でないものであっても表示されます。\n\n例えば、同じオブジェクトにプロパティを追加したい2つのライブラリで作業する場合など、オブジェクトの名前の不慮の衝突を防ぐことができます。Object.getOwnPropertySymbols()`メソッドを使ってもシンボルにアクセスできます）。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 397, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconst getList = ([x, ...y]) => [x, y]\nconst getUser = user => { name: user.name, age: user.age }\n\nconst list = [1, 2, 3, 4]\nconst user = { name: \"Lydia\", age: 21 }\n\nconsole.log(getList(list))\nconsole.log(getUser(user))\n```", + "input": "", + "output": "答え：`[1, [2, 3, 4]]` and `SyntaxError`\n\ngetList`関数は引数として配列を受け取る。getList`関数の括弧の中で、この配列をすぐに再構築する。次のようになります：\n\n`[x, ...y] = [1, 2, 3, 4]`\n\n残りのパラメータ `...y` で、「残りの」引数をすべて配列に入れる。この場合、残りの引数は `2`、`3`、`4` である。y` の値は配列で、残りのパラメータをすべて含む。x` の値は `1` に等しいので、`[x, y]` をログに記録すると、`[1, [2, 3, 4]]` がログに記録される。\n\ngetUser` 関数はオブジェクトを受け取る。アロー関数では、1つの値を返すだけであれば、中括弧を書く必要はありません。しかし、アロー関数から即座にオブジェクトを返したい場合は、括弧で括る必要があります。この場合、中括弧の間のコードは有効なJavaScriptコードではないので、`SyntaxError`が投げられます。\n\n次の関数はオブジェクトを返すはずである：\n\n`const getUser = user => ({ name: user.name, age: user.age })`\n", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 398, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconst name = 'Lydia';\n\nconsole.log(name());\n```", + "input": "", + "output": "答え：`TypeError`\n\n変数 `name` には文字列の値が格納されているが、これは関数ではないので呼び出すことはできない。\n\nTypeError は値が期待された型でない場合にスローされる。JavaScriptは `name` が関数であることを期待していた。しかし、それは文字列であったため、TypeErrorが投げられた：nameは関数ではない！\n\n例えば、`return`という単語を`retrun`と書いた場合などである。\nReferenceErrorは、JavaScriptがアクセスしようとしている値への参照を見つけることができなかったとき���スローされます。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 399, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\n// 🎉✨ This is my 100th question! ✨🎉\n\nconst output = `${[] && 'Im'}possible!\nYou should${'' && `n't`} see a therapist after so much JavaScript lol`;\n```", + "input": "", + "output": "答え：`Impossible! You should see a therapist after so much JavaScript lol`\n\n`[]`は真理値である。演算子 `&&` では、左側の値が真理値であれば右側の値が返される。この場合、左側の値 `[]` は真理値なので、`\"Im'` が返されます。\n\n`\"\"`は偽の値である。左側の値が偽であれば、何も返されない。n't`は返されない。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 400, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconst one = false || {} || null;\nconst two = null || false || '';\nconst three = [] || 0 || true;\n\nconsole.log(one, two, three);\n```", + "input": "", + "output": "答え：`{}` `\"\"` `[]`\n\n演算子 `||` を使えば、最初の真偽値のオペランドを返すことができる。すべての値が偽の場合、最後のオペランドが返されます。\n\n`(false || {} || null)`: 空のオブジェクト `{}` は真理値です。これは最初の（そして唯一の）真理値であり、これが返される。one` は `{}` と等しい。\n\n`(null || false || \"\")`: すべてのオペランドは偽の値です。これは最後のオペランド `\"\"` が返されることを意味する。`two` は `\"\"` に等しい。\n\n`([] || 0 || \"\")`: 空の配列`[]`は真理値です。これは最初に返される真理値である。`three`は `[]` に等しい。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 401, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconst myPromise = () => Promise.resolve('I have resolved!');\n\nfunction firstFunction() {\n myPromise().then(res => console.log(res));\n console.log('second');\n}\n\nasync function secondFunction() {\n console.log(await myPromise());\n console.log('second');\n}\n\nfirstFunction();\nsecondFunction();\n```", + "input": "", + "output": "答え：`second`, `I have resolved!` and `I have resolved!`, `second`\n\nプロミスでは、基本的に「この関数を実行したいが、時間がかかるかもしれないので、実行中はとりあえず置いておく。ある値が解決され（あるいは拒否され）、コールスタックが空になったときだけ、この値を使いたい。\n\nこの値は `.then` と `async` 関数の `await` キーワードの両方で取得できます。プロミスの値は `.then` と `await` の両方で取得できるが、その動作は少し異なる。\n\nfirstFunction`では、myPromise関数が実行されている間は（ある意味）脇に置いて、他のコード（この場合は`console.log('second')`）を実行し続けた。その後、関数は文字列 `I have resolved` で解決し、コールスタックが空であることを確認した後にログに記録された。\n\nsecondFunction`のawaitキーワードを使うと、文字通り、値が解決されるまで非同期関数の実行を一時停止してから次の行に移ることができる。\n\nつまり、`myPromise` が `I have resolved` という値で解決されるのを待ち、解決された時点で次の行に移る。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 402, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconst set = new Set();\n\nset.add(1);\nset.add('Lydia');\nset.add({ name: 'Lydia' });\n\nfor (let item of set) {\n console.log(item + 2);\n}\n```", + "input": "", + "output": "答え：`3`, `Lydia2`, `[object Object]2`\n\n演算子 `+` は数値の足し算に使われるだけでなく、文字列の連結にも使うことができる。JavaScriptエンジンは、1つ以上の値が数値でないと判断すると、その数値を文字列に強制的に変換する。\n\n最初は `1` で、これは数値である。1 + 2`は数字の3を返す。\n\nしかし、2番目の値は文字列 `\"Lydia\"` である。`2`は文字列に強制される。`Lydia\"`と`\"2\"`は連結され、`\"Lydia2\"`という文字列になる。\n\n名前: \"Lydia\" はオブジェクトである。数値もオ��ジェクトも文字列ではないので、両方を文字列化する。通常のオブジェクトを文字列化すると、必ず `\"[object Object]\"` となる。\"[オブジェクト`\"[object Object]\"` に `\"2\"` を連結すると `\"[object Object]2\"` となる。\n", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 403, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nPromise.resolve(5);\n```", + "input": "", + "output": "答え：`Promise {: 5}`\n\n`Promise.resolve`には、プロミスでもプロミスでなくても、どんな型の値でも渡すことができる。メソッド自体は解決された値(``)を持つプロミスを返します。通常の関数を渡すと、解決されたプロミスと通常の値が返されます。プロミスを渡した場合は、そのプロミスの解決された値を持つ解決されたプロミスになります。\n\nこの例では、数値 `5` を渡しました。これは値 `5` で解決されたプロミスを返します。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 404, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nfunction compareMembers(person1, person2 = person) {\n if (person1 !== person2) {\n console.log('Not the same!');\n } else {\n console.log('They are the same!');\n }\n}\n\nconst person = { name: 'Lydia' };\n\ncompareMembers(person);\n```", + "input": "", + "output": "答え：`They are the same!`\n\nオブジェクトは参照渡しである。オブジェクトが厳密に等しいかどうか（`===`）をチェックするとき、その参照を比較することになる。\n\n`person2`のデフォルト値を`person`オブジェクトと等しく設定し、`person1`の値として`person`オブジェクトを渡した。\n\nつまり、どちらの値もメモリ上の同じ場所を参照しているので、等しいことになる。\n\n`else`文のコードブロックが実行され、`They are the same!`はログを得る。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 405, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconst colorConfig = {\n red: true,\n blue: false,\n green: true,\n black: true,\n yellow: false,\n};\n\nconst colors = ['pink', 'red', 'blue'];\n\nconsole.log(colorConfig.colors[1]);\n```", + "input": "", + "output": "答え：`TypeError`\n\nJavaScript では、オブジェクトのプロパティにアクセスする方法が 2 つあります。括弧表記とドット表記です。 この例では、括弧表記 (`colorConfig[\"colors\"]`) の代わりにドット表記 (`colorConfig.colors`) を使用します。\n\nドット表記を使用すると、JavaScript はその正確な名前を持つオブジェクトのプロパティを検索しようとします。 この例では、JavaScript は `colorConfig` オブジェクトで `colors` というプロパティを見つけようとします。 `colors` というプロパティはないため、これは `unknown` を返します。 次に、`[1]` を使用して最初の要素の値にアクセスしようとします。 「未定義」の値に対してこれを行うことはできないため、「TypeError」「未定義のプロパティ '1' を読み取れません」がスローされます。\n\nJavaScript はステートメントを解釈 (またはボックス化解除) します。 括弧表記を使用すると、最初の開始括弧 `[` が表示され、閉じ括弧 `]` が見つかるまで処理が続けられます。 その場合にのみ、ステートメントが評価されます。 `colorConfig[colors[1]]` を使用した場合は、`colorConfig` オブジェクトの `red` プロパティの値が返されるでしょう。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 406, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconsole.log('❤️' === '❤️');\n```", + "input": "", + "output": "答え：`true`\n\n内部的には、絵文字は Unicode です。 ハートの絵文字の Unicode は「U+2764 U+FE0F」です。 これらは同じ絵文字では常に同じであるため、2 つの等しい文字列を相互に比較し、true を返します。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 407, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。元の配列を変更するメソッドは次のうちどれですか?\n\n```javascript\nconst emojis = ['✨', '🥑', '😍'];\n\nemojis.map(x => x + '✨');\nemojis.filter(x => x !== '🥑');\nemojis.find(x => x !== '🥑');\nemojis.reduce((acc, cur) => acc + '✨');\nemojis.slice(1, 2, '✨');\nemojis.splice(1, 2, '✨');\n```", + "input": "", + "output": "答え：`splice`\n\n「splice」メソッドでは、要素を削除、置換、追加することで元の配列を変更します。 この場合、インデックス 1 から 2 つのアイテムを削除し (`'🥑'` と `'😍'` を削除しました)、代わりに ✨ 絵文字を追加しました。\n\n`map`、`filter`、`slice` は新しい配列を返し、`find` は要素を返し、`reduce` は縮小された値を返します。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 408, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconst food = ['🍕', '🍫', '🥑', '🍔'];\nconst info = { favoriteFood: food[0] };\n\ninfo.favoriteFood = '🍝';\n\nconsole.log(food);\n```", + "input": "", + "output": "答え：`['🍕', '🍫', '🥑', '🍔']`\n\n「info」オブジェクトの「favoriteFood」プロパティの値を、ピザの絵文字「🍕」を含む文字列と等しく設定します。 文字列はプリミティブなデータ型です。 JavaScript では、プリミティブ データ型は参照によって相互作用しません。\n\nJavaScript では、プリミティブ データ型 (オブジェクトではないすべてのもの) は、_value_ によって相互作用します。 この場合、`info` オブジェクトの `favoriteFood` プロパティの値を、`food` 配列の最初の要素の値、この場合はピザの絵文字を含む文字列 (`'🍕'`) に設定します。 ）。 文字列はプリミティブ データ型であり、値によって対話します 。\n\n次に、「info」オブジェクトの「favoriteFood」プロパティの値を変更します。 `food` 配列は変更されていません。これは、`favoriteFood` の値が配列内の最初の要素の値の単に _copy_ であり、 `food[0]`の要素とメモリ内の同じ場所への参照がないためです。 食事を記録するときは、元の配列 `['🍕', '🍫', '🥑', '🍔']` のままです。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 409, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。この方法は何をするためのものでしょうか?\n\n```javascript\nJSON.parse();\n```", + "input": "", + "output": "答え：Parses JSON to a JavaScript value\n\n`JSON.parse()`メソッドを使うと、JSON文字列をJavaScriptの値にパースすることができる。\n\n```javascript\n// 数値を有効なJSONに文字列化し、JSON文字列をJavaScriptの値にパースする：\nconst jsonNumber = JSON.stringify(4); // '4'\nJSON.parse(jsonNumber); // 4\n\n// 配列の値を有効な JSON に文字列化し、その JSON 文字列を JavaScript の値にパースします：\nconst jsonArray = JSON.stringify([1, 2, 3]); // '[1, 2, 3]'\nJSON.parse(jsonArray); // [1, 2, 3]\n\n// オブジェクトを有効なJSONに文字列化し、JSON文字列をJavaScriptの値にパースします：\nconst jsonArray = JSON.stringify({ name: 'Lydia' }); // '{\"name\":\"Lydia\"}'\nJSON.parse(jsonArray); // { name: 'Lydia' }\n```", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 410, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nlet name = 'Lydia';\n\nfunction getName() {\n console.log(name);\n let name = 'Sarah';\n}\n\ngetName();\n```", + "input": "", + "output": "答え：`ReferenceError`\n\n各関数には独自の_実行コンテキスト_ (または_スコープ_) があります。 `getName` 関数は、まず独自のコンテキスト (スコープ) 内を調べて、アクセスしようとしている変数 `name` が含まれているかどうかを確認します。 この場合、`getName` 関数には独自の `name` 変数が含まれています。`let` キーワードと `'Sarah'` の値を使用して変数 `name` を宣言します。\n\n`let` キーワード (および `const`) を持つ変数はホイストされますが、`var` とは異なり初期化されません。 これらは、宣言 (初期化) する行より前にはアクセスできません。 これを「時間的デッドゾーン」と呼びます。 変数が宣言される前に変数にアクセスしようとすると、JavaScript は `ReferenceError` をスローします。\n\n`getName` 関数内で `name` 変数を宣言しなかった場合、JavaScript エンジンは _scopechain_ を調べていたでしょう。 外側のスコープには、「Lydia」という値を持つ「name」という変数があります。 その場合、「Lydia」が記録されることになります。\n\n```javascript\nlet name = 'Lydia';\n\nfunction getName() {\n console.log(name);\n}\n\ngetName(); // Lydia\n```", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 411, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nfunction* generatorOne() {\n yield ['a', 'b', 'c'];\n}\n\nfunction* generatorTwo() {\n yield* ['a', 'b', 'c'];\n}\n\nconst one = generatorOne();\nconst two = generatorTwo();\n\nconsole.log(one.next().value);\nconsole.log(two.next().value);\n```", + "input": "", + "output": "答え：`['a', 'b', 'c']` and `a`\n\n`yield` キーワードを使用すると、ジェネレータ関数の値を `yield` します。`yield*` キーワードを使用すると、別のジェネレータ関数や反復可能なオブジェクト (配列など) から値を取得することができます。\n\ngeneratorOne` では、`yield` キーワードを使用して配列 `['a', 'b', 'c']` 全体を降伏させている。`one` の `next` メソッドが返すオブジェクトの `value` プロパティの値（`one.next().value`）は配列 `['a', 'b', 'c']` 全体と等しい。\n\n```javascript\nconsole.log(one.next().value); // ['a', 'b', 'c']\nconsole.log(one.next().value); // undefined\n```\n\n`generatorTwo` では、`yield*` キーワードを使用する。これは、`two` の最初の値がイテレータの最初の値と等しいことを意味する。イテレータは配列 `['a', 'b', 'c']` である。したがって、最初に `two.next().value` を呼び出すと、`a` が返される。\n\n```javascript\nconsole.log(two.next().value); // 'a'\nconsole.log(two.next().value); // 'b'\nconsole.log(two.next().value); // 'c'\nconsole.log(two.next().value); // undefined\n```\n", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 412, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconsole.log(`${(x => x)('I love')} to program`);\n```", + "input": "", + "output": "答え：`I love to program`\n\nテンプレート・リテラル内の式は最初に評価されます。つまり、文字列には式の戻り値が含まれることになり、この場合はすぐに呼び出される関数 `(x => x)('I love')` が含まれます。`x => x` 矢印関数の引数として `'I love'` という値を渡します。`x` は `'I love'` と等しく、これが返される。この結果、`I love to program`となる。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 413, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が起こるでしょうか？\n\n```javascript\nlet config = {\n alert: setInterval(() => {\n console.log('Alert!');\n }, 1000),\n};\n\nconfig = null;\n```", + "input": "", + "output": "答え：setInterval` コールバックが1秒ごとに呼び出されます。\n\n通常、オブジェクトを「null」に設定すると、そのオブジェクトへの参照がなくなるため、それらのオブジェクトは「ガベージ コレクション」されます。 ただし、`setInterval` 内のコールバック関数はアロー関数 (したがって、`config` オブジェクトにバインドされている) であるため、コールバック関数は引き続き `config` オブジェクトへの参照を保持します。\n参照がある限り、オブジェクトはガベージ コレクションされません。\nこれはインターバルであるため、「config」を「null」に設定するか、「config.alert」を「削除」してもインターバルはガベージコレクトされないため、インターバルは引き続き呼び出されます。\nメモリから削除するには、`clearInterval(config.alert)` を使用してクリアする必要があります。\nクリアされていないため、「setInterval」コールバック関数は引き続き 1000 ミリ秒 (1 秒) ごとに呼び出されます。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 414, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。どのメソッドが `'Hello world!`を返しますか？\n\n```javascript\nconst myMap = new Map();\nconst myFunc = () => 'greeting';\n\nmyMap.set(myFunc, 'Hello world!');\n\n//1\nmyMap.get('greeting');\n//2\nmyMap.get(myFunc);\n//3\nmyMap.get(() => 'greeting');\n```", + "input": "", + "output": "答え：2\n\n`set` メソッドを使用してキーと値のペアを追加する場合、キーは `set` 関数に渡される最初の引数の値になり、値は `set` 関数に渡される 2 番目の引数になります。 この場合、キーは _function_ `() => 'greeting'` であり、値 `'Hello world'` です。 `myMap` は `{ () => 'greeting' => 'Hello world!' になりました。 }`。\n\n1 は間違っています。キーは `'greeting'` ではなく `() => 'greeting'` です。\n3 は間違っています。新しい関数をパラメータとして `get` メソッドに渡して作成しているからです。 オブジェクトは_reference_によって相互作用します。 関数はオブジェクトです。そのため、2 つの関数はたとえ同一であっても厳密に等しくなりません。これらの関数はメモリ内の異なる場所への参照を持っています。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 415, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconst person = {\n name: 'Lydia',\n age: 21,\n};\n\nconst changeAge = (x = { ...person }) => (x.age += 1);\nconst changeAgeAndName = (x = { ...person }) => {\n x.age += 1;\n x.name = 'Sarah';\n};\n\nchangeAge(person);\nchangeAgeAndName();\n\nconsole.log(person);\n```", + "input": "", + "output": "答え：`{name: \"Lydia\", age: 22}`\n\n`changeAge` と `changeAgeAndName` の両関数にはデフォルトのパラメータがあり、新しく作成されたオブジェクト `{ ...person }` が渡される。このオブジェクトは `person` オブジェクトのすべてのキー/値のコピーを持っている。\n\nまず、 `changeAge` 関数を呼び出して、引数として `person` オブジェクトを渡す。これで `person` は `{ name: \"Lydia\", age: 22 }` となる。\n\n次に `changeAgeAndName` 関数を呼び出すが、パラメータは渡さない。その代わりに、`x` の値は `{ ...person }` という _new_ オブジェクトに等しくなる。これは新しいオブジェクトなので、`person`オブジェクトのプロパティの値には影響しない。`person` は `{ name: \"Lydia\", age: 22 }` に等しい。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 416, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。6`を返すオプションはどれですか？\n\n```javascript\nfunction sumValues(x, y, z) {\n return x + y + z;\n}\n```\n\n- A: `sumValues([...1, 2, 3])`\n- B: `sumValues([...[1, 2, 3]])`\n- C: `sumValues(...[1, 2, 3])`\n- D: `sumValues([1, 2, 3])`", + "input": "", + "output": "答え：C: `sumValues(...[1, 2, 3])`\n\nスプレッド演算子 `...` を使用すると、イテレート可能な要素を個別にスプレッドすることができる。sumValues`関数は3つの引数を受け取る： `x`、`y`、`z`である。`...[1,2,3]`は `1,2,3`となり、これを `sumValues` 関数に渡す。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 417, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nlet num = 1;\nconst list = ['🥳', '🤠', '🥰', '🤪'];\n\nconsole.log(list[(num += 1)]);\n```", + "input": "", + "output": "答え：`🥰`\n\n`+=` オペランドを使用すると、`num` の値が `1` ずつ増加します。 `num` の初期値は `1` なので、`1 + 1` は `2` になります。 `list` 配列の 2 番目のインデックスの項目は 🥰 であり、`console.log(list[2])` は 🥰 を出力します。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 418, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconst person = {\n firstName: 'Lydia',\n lastName: 'Hallie',\n pet: {\n name: 'Mara',\n breed: 'Dutch Tulip Hound',\n },\n getFullName() {\n return `${this.firstName} ${this.lastName}`;\n },\n};\n\nconsole.log(person.pet?.name);\nconsole.log(person.pet?.family?.name);\nconsole.log(person.getFullName?.());\nconsole.log(member.getLastName?.());\n```", + "input": "", + "output": "答え：`Mara` `undefined` `Lydia Hallie` `ReferenceError`\n\nオプションの連鎖演算子 `?.` を使用すると、ネストされた深い値が有効かどうかを明示的にチェックする必要がなくなります。もし `undefined` または `null` 値（_nullish_）のプロパティにアクセスしようとすると、式は短絡して `undefined` を返します。\n\n`person.pet?.name`: `person` は `pet` という名前のプロパティを持っています。`person.pet`は`name`というプロパティを持ち、`Mara`を返す。\n`person.pet?.family?.name`：`person`は`pet`というプロパティを持つ：`person.pet`はnullishではない。pet` は `family` というプロパティを持っていないので、`person.pet.family` は NULL である。式は `undefined` を返す。\n`person.getFullName?.()`: `person` は `getFullName` という名前のプロパティを持っています: `person.getFullName()` は NULL ではないので、呼び出すことができます。\n`member.getLastName?.()`: 変数 `member` は存在しないので、 `ReferenceError` がスローされます。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 419, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconst groceries = ['banana', 'apple', 'peanuts'];\n\nif (groceries.indexOf('banana')) {\n console.log('We have to buy bananas!');\n} else {\n console.log(`We don't have to buy bananas!`);\n}\n```\n", + "input": "", + "output": "答え：`We don't have to buy bananas`\n\ngroceries.indexOf(\"banana\")`という条件をif文に渡しました。groceries.indexOf(\"banana\")` は `0` を返し、これは不正な値です。if文の条件が偽なので、`else`ブロックのコードが実行され、`We don't have to buy bananas`がログに記録される。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 420, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconst config = {\n languages: [],\n set language(lang) {\n return this.languages.push(lang);\n },\n};\n\nconsole.log(config.language);\n```", + "input": "", + "output": "答え：`undefined`\n\n`language`メソッドは`setter`である。setterは実際の値を保持するのではなく、プロパティを変更することが目的である。`setter` メソッドを呼び出すと、 `undefined` が返される。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 421, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconst name = 'Lydia Hallie';\n\nconsole.log(!typeof name === 'object');\nconsole.log(!typeof name === 'string');\n```", + "input": "", + "output": "答え：`false` `false`\n\n`typeof name` は `\"string\"` を返す。文字列 `\"string\"` は真理値なので、 `!typeof name` は真偽値 `false` を返す。`false === \"object\"` と `false === \"string\"` はどちらも `false` を返す。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 422, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconst add = x => y => z => {\n console.log(x, y, z);\n return x + y + z;\n};\n\nadd(4)(5)(6);\n```", + "input": "", + "output": "答え：`4` `5` `6`\n\n`add`関数はアロー関数を返し、アロー関数はアロー関数を返す。最初の関数は引数 `x` に値 `4` を受け取る。番目の関数を呼び出すと、引数 `y` に値 `5` が渡される。次に3番目の関数を呼び出すと、引数 `z` に値 `6` が渡される。最後の関数の中で `x`、`y`、`z` の値にアクセスしようとすると、JSエンジンはスコープ・チェーンをさかのぼって `x` と `y` の値を探す。これは `4` `5` `6` を返す。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 423, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n\n```javascript\nasync function* range(start, end) {\n for (let i = start; i <= end; i++) {\n yield Promise.resolve(i);\n }\n}\n\n(async () => {\n const gen = range(1, 3);\n for await (const item of gen) {\n console.log(item);\n }\n})();\n```", + "input": "", + "output": "答え：`1` `2` `3`\n\nジェネレータ関数 `range` は、渡した範囲内の各項目のプロミスを持つ非同期オブジェクトを返す： `Promise{1}`, `Promise{2}`, `Promise{3}` である。変数 `gen` に非同期オブジェクトをセットし、`for await ... of` ループを使ってループさせる。変数 `item` に返された Promise の値をセットする。最初に `Promise{1}`、次に `Promise{2}`、次に `Promise{3}` とする。解決されたプロミスである `item` の値を待っているので、解決されたプロミスの値が返される。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 424, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconst myFunc = ({ x, y, z }) => {\n console.log(x, y, z);\n};\n\nmyFunc(1, 2, 3);\n```", + "input": "", + "output": "答え：`undefined` `undefined` `undefined`\n\n`myFunc` は引数として、プロパティ `x`、`y`、`z` を持つオブジェクトを受け取る。`x`, `y`, `z` のプロパティを持つ1つのオブジェクト（{x: 1, y: 2, z: 3}）ではなく、3つの別々の数値（1, 2, 3）を渡しているだけなので、`x`, `y`, `z` のデフォルト値は `undefined` となる。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 425, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nfunction getFine(speed, amount) {\n const formattedSpeed = new Intl.NumberFormat('en-US', {\n style: 'unit',\n unit: 'mile-per-hour'\n }).format(speed);\n\n const formattedAmount = new Intl.NumberFormat('en-US', {\n style: 'currency',\n currency: 'USD'\n }).format(amount);\n\n return `The driver drove ${formattedSpeed} and has to pay ${formattedAmount}`;\n}\n\nconsole.log(getFine(130, 300))\n```", + "input": "", + "output": "答え：`The driver drove 130 mph and has to pay \\$300.00`\n\n`Intl.NumberFormat` メソッドを使うと、数値を任意のロケールにフォーマットすることができる。ここでは、数値 `130` を `en-US` ロケールの `unit`` として `mile-per-hour` にフォーマットし、`130 mph` とします。数値 `300` を `en-US` ロケールに `currency`の`USD` として変換すると `$300.00` となる。\n", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 426, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconst spookyItems = ['👻', '🎃', '🕸'];\n({ item: spookyItems[3] } = { item: '💀' });\n\nconsole.log(spookyItems);\n```", + "input": "", + "output": "答え：`[\"👻\", \"🎃\", \"🕸\", \"💀\"]`\n\nオブジェクトを分割することで、右側のオブジェクトから値を解凍し、その解凍された値を左側のオブジェクトの同じプロパティ名の値に割り当てることができます。 この場合、値 \"💀\" を `spookyItems[3]` に割り当てます。 これは、`spookyItems` 配列を変更し、それに「💀」を追加していることを意味します。 `spookyItems` をログに記録すると、`[\"👻\", \"🎃\", \"🕸\", \"💀\"]` がログに記録されます。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 427, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconst name = 'Lydia Hallie';\nconst age = 21;\n\nconsole.log(Number.isNaN(name));\nconsole.log(Number.isNaN(age));\n\nconsole.log(isNaN(name));\nconsole.log(isNaN(age));\n```", + "input": "", + "output": "答え：`false` `false` `true` `false`\n\n`Number.isNaN`メソッドを使うと、渡された値が_数値_であり、`NaN`と等しいかどうかをチェックすることができる。name` は数値ではないので、 `Number.isNaN(name)` は `false` を返す。`age` は数値だが `NaN` と等しくないので `Number.isNaN(age)` は `false` を返す。\n\n`isNaN` メソッドを使うと、渡された値が数値でないかどうかを調べることができる。`name` は数値ではないので、 `isNaN(name)` は true を返す。`age`は数値なので、`isNaN(age)`は `false` を返す。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 428, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconst randomValue = 21;\n\nfunction getInfo() {\n console.log(typeof randomValue);\n const randomValue = 'Lydia Hallie';\n}\n\ngetInfo();\n```", + "input": "", + "output": "答え：`ReferenceError`\n\n`const`キーワードで宣言された変数は、初期化される前は参照することができない。`getInfo`関数では、変数 `randomValue` は `getInfo` の関数スコープにスコープされている。`typeof randomValue` の値を記録する行では、変数 `randomValue` はまだ初期化されていない！`getInfo`関数の中で変数 `randomValue` を宣言したので、エンジンはスコープチェーンを下っていない。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 429, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconst myPromise = Promise.resolve('Woah some cool data');\n\n(async () => {\n try {\n console.log(await myPromise);\n } catch {\n throw new Error(`Oops didn't work`);\n } finally {\n console.log('Oh finally!');\n }\n})();\n```", + "input": "", + "output": "答え：`Woah some cool data` `Oh finally!`\n\n`try`ブロックでは、変数`myPromise`の待ちに待った値を記録している： `\"Woah some cool data\" `try`ブロックではエラーがスローされなかったので、`catch`ブロックのコードは実行されない。`finally`ブロックのコードは常に実行され、`\"Oh finally!\"`がログに記録される。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 430, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconst emojis = ['🥑', ['✨', '✨', ['🍕', '🍕']]];\n\nconsole.log(emojis.flat(1));\n```", + "input": "", + "output": "答え：`['🥑', '✨', '✨', ['🍕', '🍕']]`\n\n「 flat 」メソッドを使用すると、新しいフラット化された配列を作成できます。 平坦化された配列の深さは、渡す値によって異なります。 この場合、値 `1` を渡しました (そうする必要はありませんでした。これはデフォルト値です)。これは、最初の深さの配列のみが連結されることを意味します。 この場合、`['🥑']` と `['✨', '✨', ['🍕', '🍕']]` です。 これら 2 つの配列を連結すると、`['🥑', '✨', '✨', ['🍕', '🍕']]` になります。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 431, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nclass Counter {\n constructor() {\n this.count = 0;\n }\n\n increment() {\n this.count++;\n }\n}\n\nconst counterOne = new Counter();\ncounterOne.increment();\ncounterOne.increment();\n\nconst counterTwo = counterOne;\ncounterTwo.increment();\n\nconsole.log(counterOne.count);\n```", + "input": "", + "output": "答え：`3`\n\n`counterOne` は `Counter` クラスのインスタンスである。カウンタクラスはコンストラクタに `count` プロパティを持ち、 `increment` メソッドを持つ。まず、`counterOne.increment()` を呼び出して `increment` メソッドを 2 回呼び出す。現在の `counterOne.count` は `2` である。\n\n次に、新しい変数 `counterTwo` を作成し、これを `counterOne` と等しくする。オブジェクトは参照によって相互作用するので、`counterOne`が指すメモリ上の同じ場所への新しい参照を作成するだけである。メモリ上の同じ場所を指すので、`counterTwo`が参照するオブジェクトに加えられた変更は、`counterOne`にも適用される。現在、`counterTwo.count`は`2`である。\n\nそこで、`counterTwo.increment()`を呼び出して `count` を `3` に設定する。そして、`counterOne`にカウントを記録し、`3`を記録する。\n", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 432, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconst myPromise = Promise.resolve(Promise.resolve('Promise'));\n\nfunction funcOne() {\n setTimeout(() => console.log('Timeout 1!'), 0);\n myPromise.then(res => res).then(res => console.log(`${res} 1!`));\n console.log('Last line 1!');\n}\n\nasync function funcTwo() {\n const res = await myPromise;\n console.log(`${res} 2!`)\n setTimeout(() => console.log('Timeout 2!'), 0);\n console.log('Last line 2!');\n}\n\nfuncOne();\nfuncTwo();\n```\n", + "input": "", + "output": "答え：`Last line 1! Promise 2! Last line 2! Promise 1! Timeout 1! Timeout 2!`\n\nまず、「funcOne」を呼び出します。 `funcOne` の最初の行では、_asynchronous_ `setTimeout` 関数を呼び出し、そこからコールバックが Web API に送信されます。 (イベント ループに関する私の記事はこちらを参照してください。)\n\n次に、非同期操作である「myPromise」プロミスを呼び出��ます。\n\nPromise と Timeout は両方とも非同期操作であり、関数は Promise の完了と `setTimeout` コールバックの処理で忙しい間も実行を続けます。 これは、非同期操作ではないため、「最後の行 1!」が最初にログに記録されることを意味します。\n\nコールスタックはまだ空ではないため、`funcOne` の `setTimeout` 関数と Promise をまだコールスタックに追加できません。\n\n`funcTwo` では、変数 `res` は `Promise` を取得します。これは、`Promise.resolve(Promise.resolve('Promise'))` が `Promise.resolve('Promise')` と同等であるためです。 価値。 この行の `await` は、Promise の解決を受け取るまで関数の実行を停止し、完了するまで同期的に実行し続けるため、`Promise 2!` と `Last line 2!` がログに記録され、`setTimeout ` が Web API に送信されます。\n\nその後、呼び出しスタックは空になります。 Promise は _microtasks_ なので、呼び出しスタックが空のときに最初に解決され、「Promise 1!」がログに記録されます。\n\nここで、`funcTwo` が呼び出しスタックからポップされたため、呼び出しスタックは空です。 キューで待機しているコールバック (`funcOne` からの `() => console.log(\"Timeout 1!\")`、および `funcTwo` からの `() => console.log(\"Timeout 2!\")`) 呼び出しスタックに 1 つずつ追加されます。 最初のコールバックは「タイムアウト 1!」をログに記録し、スタックからポップされます。 次に、2 番目のコールバックは「タイムアウト 2!」をログに記録し、スタックからポップされます。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 433, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。どうすれば `index.js` から `sum.js` の `sum` を呼び出せますか？\n\n```javascript\n// sum.js\nexport default function sum(x) {\n return x + x;\n}\n\n// index.js\nimport * as sum from './sum';\n```", + "input": "", + "output": "答え：`sum.default(4)`\n\nアスタリスク`*`をつけると、そのファイルからエクスポートされたすべての値（デフォルトも名前付きも）をインポートする。次のようなファイルがあったとする：\n\n```javascript\n// info.js\nexport const name = 'Lydia';\nexport const age = 21;\nexport default 'I love JavaScript';\n\n// index.js\nimport * as info from './info';\nconsole.log(info);\n```\n\n以下のようにログに記録される：\n\n```javascript\n{\n default: \"I love JavaScript\",\n name: \"Lydia\",\n age: 21\n}\n```\n\n`sum`の例では、インポートされた値 `sum` は以下のようになる：\n\n```javascript\n{ default: function sum(x) { return x + x } }\n```\n\n`sum.default`を呼び出せば、この関数を呼び出すことができる。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 434, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconst handler = {\n set: () => console.log('Added a new property!'),\n get: () => console.log('Accessed a property!'),\n};\n", + "input": "", + "output": "答え：`Added a new property!` `Accessed a property!`\n\nProxyオブジェクトを使えば、第2引数として渡したオブジェクトにカスタムの動作を追加することができる。この例では、2つのプロパティを持つ `handler` オブジェクトを渡している： `set` と `get` である。`set` はプロパティの値を _set_ したときに呼び出され、`get` はプロパティの値を _get_ (access) したときに呼び出される。\n\n最初の引数は空のオブジェクト `{}` で、これは `person` の値である。このオブジェクトに `handler` オブジェクトで指定されたカスタムの振る舞いが追加される。person` オブジェクトにプロパティを追加すると、 `set` が呼び出される。`person` オブジェクトのプロパティにアクセスすると、 `get` が呼び出される。\n\nまず、プロキシオブジェクトに新しいプロパティ `name` を追加した（`person.name = \"Lydia\"`）。`set`が呼び出され、`\"新しいプロパティを追加しました！\"`とログに記録される。\n\n次に、プロキシオブジェクトのプロパティ値にアクセスすると、ハンドラオブジェクトの `get` プロパティが呼び出されます。プロパティにアクセスしました！`がログに記録されます。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 435, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。`person`オブジェクトを変更するのはどれか。\n\n```javascript\nconst person = { name: 'Lydia Hallie' };\n\nObject.seal(person);\n```\n\n- A: `person.name = \"Evan Bacon\"`\n- B: `person.age = 21`\n- C: `delete person.name`\n- D: `Object.assign(person, { age: 21 })`", + "input": "", + "output": "答え：A: `person.name = \"Evan Bacon\"`\n\n`Object.seal`を使えば、新しいプロパティが_追加されたり、既存のプロパティが_削除されたりするのを防ぐことができる。\n\nただし、既存のプロパティの値を変更することはできる。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 436, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。`person`オブジェクトを変更するのはどれですか。\n\n```javascript\nconst person = {\n name: 'Lydia Hallie',\n address: {\n street: '100 Main St',\n },\n};\n\nObject.freeze(person);\n```\n\n- A: `person.name = \"Evan Bacon\"`\n- B: `delete person.address`\n- C: `person.address.street = \"101 Main St\"`\n- D: `person.pet = { name: \"Mara\" }`", + "input": "", + "output": "答え：`person.address.street = \"101 Main St\"`\n\n`Object.freeze`メソッドはオブジェクトを凍結する。プロパティの追加、変更、削除はできません。\n\nつまり、オブジェクトの _直接的なプロパティだけが凍結されます。プロパティが別のオブジェクト（この場合は`address`）の場合、そのオブジェクトのプロパティは凍結されず、変更することができます。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 437, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconst add = x => x + x;\n\nfunction myFunc(num = 2, value = add(num)) {\n console.log(num, value);\n}\n\nmyFunc();\nmyFunc(3);\n```", + "input": "", + "output": "答え：`2` `4` and `3` `6`\n\nまず、引数を渡さずに `myFunc()` を呼び出した。引数を渡さなかったので、 `num` と `value` はデフォルトの値になった： num は `2` で、 `value` は関数 `add` の戻り値である。`num`は `2`、`value`は関数 `add` の戻り値である。`add`は `value` の値である `4` を返す。\n\n次に `myFunc(3)` を呼び出し、引数 `num` の値として `3` を渡した。引数 `value` には値を渡さなかった。引数 `value` には値を渡さなかったので、デフォルトの値、つまり `add` 関数の戻り値が渡された。`add`には `num` を渡す。`add`は `value` の値である `6` を返す。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 438, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nclass Counter {\n #number = 10\n\n increment() {\n this.#number++\n }\n\n getNum() {\n return this.#number\n }\n}\n\nconst counter = new Counter()\ncounter.increment()\n\nconsole.log(counter.#number)\n```", + "input": "", + "output": "答え：`SyntaxError`\n\nES2020では、`#`を使ってクラス内にプライベート変数を追加することができる。クラスの外からこれらの変数にアクセスすることはできない。`counter.#number`を記録しようとすると、SyntaxErrorがスローされる！", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 439, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が足りないでしょうか？\n\n```javascript\nconst teams = [\n { name: 'Team 1', members: ['Paul', 'Lisa'] },\n { name: 'Team 2', members: ['Laura', 'Tim'] },\n];\n\nfunction* getMembers(members) {\n for (let i = 0; i < members.length; i++) {\n yield members[i];\n }\n}\n\nfunction* getTeams(teams) {\n for (let i = 0; i < teams.length; i++) {\n // ✨ SOMETHING IS MISSING HERE ✨\n }\n}\n\nconst obj = getTeams(teams);\nobj.next(); // { value: \"Paul\", done: false }\nobj.next(); // { value: \"Lisa\", done: false }\n```", + "input": "", + "output": "答え：`yield* getMembers(teams[i].members)`\n\n`teams`配列の各要素に含まれる `members` を繰り返し処理するには、 `getMembers` ジェネレーター関数に `teams[i].members` を渡す必要がある。ジェネレータ関数はジェネレータオブジェクトを返す。このジェネレーターオブジェクトの各要素を繰り返し処理するには、 `yield*` を使用する必要がある。\n\nもし `yield`、`return yield`、`return` と記述していたら、最初に `next` メソッドを呼び出したときにジェネレーター関数全体が返されていただろう。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 440, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconst person = {\n name: 'Lydia Hallie',\n hobbies: ['coding'],\n};\n\nfunction addHobby(hobby, hobbies = person.hobbies) {\n hobbies.push(hobby);\n return hobbies;\n}\n\naddHobby('running', []);\naddHobby('dancing');\naddHobby('baking', person.hobbies);\n\nconsole.log(person.hobbies);\n```", + "input": "", + "output": "答え：`[\"coding\", \"dancing\", \"baking\"]`\n\n`addHobby` 関数は `hobby` と `hobbies` の2つの引数と、`person` オブジェクトの `hobbies` 配列のデフォルト値を受け取る。\n\nまず、 `addHobby` 関数を呼び出し、`hobby` の値として `\"running\"` を、`hobbies` の値として空の配列を渡す。`hobbies`の値として空の配列を渡しているので、`\"running\"`はこの空の配列に追加される。\n\n次に `addHobby` 関数を呼び出して、`hobby` の値として `\"dancing\"` を渡す。`hobby` に値を渡さなかったので、デフォルト値である `person` オブジェクトの `hobbies` プロパティを取得する。趣味の `dancing` を `person.hobbies` 配列にプッシュする。\n\n最後に `addHobby` 関数を呼び出して、`hobby` の値として `\"baking\"` を、`hobbies` の値として `person.hobbies` 配列を渡す。趣味の `baking` を `person.hobbies` 配列にプッシュする。\n\ndancing` と `baking` をプッシュすると、 `person.hobbies` の値は `[\"coding\", \"dancing\", \"baking\"]` となる。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 441, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nclass Bird {\n constructor() {\n console.log(\"I'm a bird. 🦢\");\n }\n}\n\nclass Flamingo extends Bird {\n constructor() {\n console.log(\"I'm pink. 🌸\");\n super();\n }\n}\n\nconst pet = new Flamingo();\n```", + "input": "", + "output": "答え：`I'm pink. 🌸` `I'm a bird. 🦢`\n\n`Flamingo` クラスのインスタンスである変数 `pet` を作成します。 このインスタンスをインスタンス化すると、「Flamingo」の「コンストラクター」が呼び出されます。 まず、「私はピンクです。🌸」` がログに記録され、その後、`super()` を呼び出します。 `super()` は、親クラス `Bird` のコンストラクターを呼び出します。 `Bird` のコンストラクターが呼び出され、\"I'm a bird. 🦢\" をログに記録します。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 442, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。どのオプションがエラーになりますか？\n\n```javascript\nconst emojis = ['🎄', '🎅🏼', '🎁', '⭐'];\n\n/* 1 */ emojis.push('🦌');\n/* 2 */ emojis.splice(0, 2);\n/* 3 */ emojis = [...emojis, '🥂'];\n/* 4 */ emojis.length = 0;\n```\n\n- A: 1\n- B: 1 and 2\n- C: 3 and 4\n- D: 3", + "input": "", + "output": "答え：D: 3\n\n`const`キーワードは単に、その変数の値を再宣言できないことを意味する。しかし、値自体は不変ではありません。`emojis`配列のプロパティは変更することができます。例えば、新しい値をプッシュしたり、スプライスしたり、配列の長さを0にしたりすることができます。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 443, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。`person`オブジェクトに何を追加すれば、`[...person]`の出力として`[\"Lydia Hallie\", 21]`を得ることができますか？\n\n```javascript\nconst person = {\n name: \"Lydia Hallie\",\n age: 21\n}\n\n[...person] // [\"Lydia Hallie\", 21]\n```", + "input": "", + "output": "答え：`*[Symbol.iterator]() { yield* Object.values(this) }`\n\nオブジェクトはデフォルトでは反復可能ではない。イテレータ・プロトコルが存在すれば、イテレート可能です。イテレータシンボル `[Symbol.iterator]` を追加して、ジェネレータオブジェクトを返すようにすることで、手動で追加することができます。このジェネレータ関数は、配列 `[\"Lydia Hallie\", 21]`: `yield* Object.values(this)` を返したい場合、 `person` オブジェクトの `Object.values` を返さなければならない。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 444, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nlet count = 0;\nconst nums = [0, 1, 2, 3];\n\nnums.forEach(num => {\n\tif (num) count += 1\n})\n\nconsole.log(count)\n```", + "input": "", + "output": "答え：3\n\n`forEach`ループ内の `if` 条件では `num` の値が真理か偽りかをチェックする。`nums` 配列の最初の数字は `0` で、偽の値なので、`if` 文のコードブロックは実行されない。`count` は `nums` 配列の残りの3つの数値、`1`, `2`, `3` に対してのみインクリメントされる。`count` は `1` だけ 3 回インクリメントされるので、`count` の値は `3` となる。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 445, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nfunction getFruit(fruits) {\n\tconsole.log(fruits?.[1]?.[1])\n}\n\ngetFruit([['🍊', '🍌'], ['🍍']])\ngetFruit()\ngetFruit([['🍍'], ['🍊', '🍌']])\n```", + "input": "", + "output": "答え：`undefined`, `undefined`, 🍌\n\n`?` を使用すると、オブジェクト内のさらに深くネストされたプロパティにオプションでアクセスできます。 `fruits` 配列のインデックス `1` にあるサブ配列内のインデックス `1` に項目を記録しようとしています。 `fruits` 配列内のインデックス `1` の部分配列が存在しない場合は、単純に `undefined` を返します。 `fruits` 配列のインデックス `1` にあるサブ配列が存在するが、このサブ配列のインデックス `1` に項目がない場合も、`undefined` を返します。\n\nまず、`[['🍊', '🍌'], ['🍍']]` の `['🍍']` サブ配列の 2 番目の項目を記録しようとしています。 この部分配列には項目が 1 つだけ含まれています。これは、インデックス `1` に項目がないことを意味し、`undefined` を返します。\n\n次に、引数として値を渡さずに `getFruits` 関数を呼び出します。これは、`fruits` の値がデフォルトで `undefined` であることを意味します。 「fruits」のインデックス「1」にある項目を条件付きで連鎖しているため、インデックス「1」にあるこの項目は存在しないため、「未定義」が返されます。\n\n最後に、`['🍍'], ['🍊', '🍌']` のサブ配列 `['🍊', '🍌']` の 2 番目の項目を記録しようとしています。 この部分配列内のインデックス `1` の項目は `🍌` であり、ログに記録されます。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 446, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nclass Calc {\n\tconstructor() {\n\t\tthis.count = 0 \n\t}\n\n\tincrease() {\n\t\tthis.count ++\n\t}\n}\n\nconst calc = new Calc()\nnew Calc().increase()\n\nconsole.log(calc.count)\n```", + "input": "", + "output": "答え：`0`\n\n変数 `calc` を `Calc` クラスの新しいインスタンスと等しく設定します。 次に、`Calc` の新しいインスタンスをインスタンス化し、このインスタンスに対して `increase` メソッドを呼び出します。 count プロパティは `Calc` クラスのコンストラクター内にあるため、count プロパティは `Calc` のプロトタイプでは共有されません。 これは、calc が指すインスタンスの count の値が更新されておらず、count がまだ「0」であることを意味します。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 447, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconst user = {\n\temail: \"e@mail.com\",\n\tpassword: \"12345\"\n}\n\nconst updateUser = ({ email, password }) => {\n\tif (email) {\n\t\tObject.assign(user, { email })\n\t}\n\n\tif (password) {\n\t\tuser.password = password\n\t}\n\n\treturn user\n}\n\nconst updatedUser = updateUser({ email: \"new@email.com\" })\n\nconsole.log(updatedUser === user)\n```", + "input": "", + "output": "答え：`true`\n\n`updateUser` 関数は、ユーザの `email` プロパティと `password` プロパティの値を更新する。updateUser` 関数の戻り値は `user` オブジェクトであり、`updatedUser の値は `user` が指す `user` オブジェクトへの参照であることを意味する。`updateUser === user` は `true` に等しい。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 448, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconst fruit = ['🍌', '🍊', '🍎']\n\nfruit.slice(0, 1)\nfruit.splice(0, 1)\nfruit.unshift('🍇')\n\nconsole.log(fruit)\n```", + "input": "", + "output": "答え：`['🍇', '🍊', '🍎']`\n\nまず、フルーツ配列に対して `slice` メソッドを呼び出します。 スライス メソッドは元の配列を変更しませんが、配列から切り取った値 (バナナの絵文字) を返します。\n次に、フルーツ配列に対して `splice` メソッドを呼び出します。 splice メソッドは元の配列を変更します。つまり、フルーツ配列は `['🍊', '🍎']` で構成されることになります。\n最後に、`fruit` 配列に対して `unshift` メソッドを呼び出します。これにより、指定された値 (この場合は '🍇') を配列の最初の要素として追加することで、元の配列が変更されます。 フルーツ配列は `['🍇', '🍊', '🍎']` で構成されています。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 449, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconst animals = {};\nlet dog = { emoji: '🐶' }\nlet cat = { emoji: '🐈' }\n\nanimals[dog] = { ...dog, name: \"Mara\" }\nanimals[cat] = { ...cat, name: \"Sara\" }\n\nconsole.log(animals[dog])\n```", + "input": "", + "output": "答え：`{ emoji: \"🐈\", name: \"Sara\" }`\n\nオブジェクトのキーは文字列に変換されます。\n\n`dog` の値はオブジェクトであるため、`animals[dog]` は実際には、新しいオブジェクトに等しい `\"[object Object]\"` という名前の新しいプロパティを作成していることを意味します。 `animals[\"[object Object]\"]` は、`{ emoji: \"🐶\"、name: \"Mara\"}` と等しくなります。\n\n`cat` もオブジェクトです。つまり、`animals[cat]` は実際には、`animals[\"[object Object]\"]` の値を新しい cat プロパティで上書きすることを意味します。\n\n`animals[dog]`、または実際には `animals[\"[object Object]\"]` をログすると、`dog` オブジェクトを文字列結果 `\"[object Object]\"` に変換すると、`{ emoji: \"🐈\" が返されます。 、名前: \"サラ\" }`。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 450, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconst user = {\n\temail: \"my@email.com\",\n\tupdateEmail: email => {\n\t\tthis.email = email\n\t}\n}\n\nuser.updateEmail(\"new@email.com\")\nconsole.log(user.email)\n```", + "input": "", + "output": "答え：`my@email.com`\n\n`updateEmail` 関数はアロー関数であり、`user` オブジェクトにバインドされていない。つまり、`this` キーワードは `user` オブジェクトを指すのではなく、この場合はグローバルスコープを指す。`user` オブジェクト内の `email` の値は更新されない。`user.email`の値をロギングする場合、元の値である `my@email.com` が返される。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 451, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconst promise1 = Promise.resolve('First')\nconst promise2 = Promise.resolve('Second')\nconst promise3 = Promise.reject('Third')\nconst promise4 = Promise.resolve('Fourth')\n\nconst runPromises = async () => {\n\tconst res1 = await Promise.all([promise1, promise2])\n\tconst res2 = await Promise.all([promise3, promise4])\n\treturn [res1, res2]\n}\n\nrunPromises()\n\t.then(res => console.log(res))\n\t.catch(err => console.log(err))\n```", + "input": "", + "output": "答え：`'Third'`\n\n`Promise.all`メソッドは渡されたプロミスを並列に実行する。1つのプロミスが失敗した場合、`Promise.all` メソッドは拒否されたプロミスの値で _reject_ します。この場合、`promise3` は `\"Third\"` という値でリジェクトされた。このリジェクトされた値を `runPromises` 呼び出しの `catch` メソッドでキャッチして、`runPromises` 関数内のエラーをキャッチしています。この値で `promise3` が拒否されたので、`\"Third\"` だけがログに記録されます。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 452, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。name: \"Lydia\", age: 22 }`のログを記録するには、`method`の値をどうすればいいでしょうか？\n\n```javascript\nconst keys = [\"name\", \"age\"]\nconst values = [\"Lydia\", 22]\n\nconst method = /* ?? */\nObject[method](keys.map((_, i) => {\n\treturn [keys[i], values[i]]\n})) // { name: \"Lydia\", age: 22 }\n```", + "input": "", + "output": "答え：`fromEntries`\n\n`fromEntries`メソッドは2次元配列をオブジェクトに変換する。各サブ配列の最初の要素がキーになり、各サブ配列の2番目の要素が値になる。この場合、`keys` 配列をマッピングしているので、最初の要素が現在のインデックスの key 配列の項目で、2 番目の要素が現在のインデックスの values 配列の項目である配列を返します。\n\nこれにより、正しいキーと値を含む部分配列の配列が作成され、結果として `{ name: \"Lydia\", age: 22 }` となる。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 453, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nconst createMember = ({ email, address = {}}) => {\n\tconst validEmail = /.+\\@.+\\..+/.test(email)\n\tif (!validEmail) throw new Error(\"Valid email pls\")\n\n\treturn {\n\t\temail,\n\t\taddress: address ? address : null\n\t}\n}\n\nconst member = createMember({ email: \"my@email.com\" })\nconsole.log(member)\n```", + "input": "", + "output": "答え：`{ email: \"my@email.com\", address: {} }`\n\n`address` のデフォルト値は空のオブジェクト `{}` である。変数 `member` に `createMember` 関数が返すオブジェクトを設定したとき、address には値を渡さなかった。空のオブジェクトは真理値であり、`address ? address : null` の条件式が `true` を返すことを意味する。addressの値は空のオブジェクト `{}` である。", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 454, + "instruction": "次に示すのはJavaScriptのコードです。何が出力されるでしょうか？\n\n```javascript\nlet randomValue = { name: \"Lydia\" }\nrandomValue = 23\n\nif (!typeof randomValue === \"string\") {\n\tconsole.log(\"It's not a string!\")\n} else {\n\tconsole.log(\"Yay it's a string!\")\n}\n```", + "input": "", + "output": "答え：`Yay it's a string!`\n\n`if` 文の条件 `!typeof randomValue` の値が `\"string\"` に等しいかどうかをチェックする。演算子 `!` は値をブール値に変換する。値が真であれば戻り値は `false` となり、偽であれば戻り値は `true` となる。この場合、 `typeof randomValue` の戻り値は真理値 `\"number\"` であり、 `!typeof randomValue` の値は真偽値 `false` となる。\n\n`typeof randomValue === \"string\"` は常に false を返します。条件が `false` を返したので、`else` ステートメントのコードブロックが実行され、`Yay it's a string!`がログを得ます。\n", + "source": "check_code_behavor", + "task": "javascript_questions", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 455, + "instruction": "Juliaを用いて、LinearAlgebraというパッケージをLA名前でパッケージをインポートしなさい。", + "input": "", + "output": "````julia\nimport LinearAlgebra as LA;\n````", + "source": "code_generation", + "task": "100_julia_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 456, + "instruction": "Julia のバージョンを出力しなさい。", + "input": "", + "output": "````julia\nprintln(VERSION);\n````", + "source": "code_generation", + "task": "100_julia_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 457, + "instruction": "Juliaを用いて、サイズ 10 の初期化されていないベクトルをFloat64で作成しなさい。", + "input": "", + "output": "````julia\nvA = Vector{Float64}(undef, 10)\n````", + "source": "code_generation", + "task": "100_julia_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 458, + "instruction": "Juliaを用いて、任意の配列（VA）のメモリ サイズを確認しなさい。", + "input": "", + "output": "````julia\nsizeof(vA)\n````", + "source": "code_generation", + "task": "100_julia_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 459, + "instruction": "Juliaを用いて、+(Add) メソッドのドキュメントを表示しなさい。", + "input": "", + "output": "````julia\n@doc +\n````", + "source": "code_generation", + "task": "100_julia_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 460, + "instruction": "Juliaを用いて、サイズ 10 のゼロのベクトルを作成し、5 番目の要素の値を1にしなさい。 ", + "input": "", + "output": "````julia\nvA = zeros(10);\nvA[5] = 1.0;\nvA\n````", + "source": "code_generation", + "task": "100_julia_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 461, + "instruction": "Juliaを用いて、7 から 12 までの範囲の値を持つベクトルを作成しなさい。", + "input": "", + "output": "````julia\nvA = 7:12\n````\n\nベクトルを明示的に作成する場合は以下のようになる。\n\n````julia\nvA = collect(7:12)\n````", + "source": "code_generation", + "task": "100_julia_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 462, + "instruction": "Juliaを用いて、ベクトルを反転しなさい(最初の要素が最後にする)。", + "input": "", + "output": "````julia\nvA = collect(1:3);\nvB = vA[end:-1:1];\nvB\n````\n\n（別解）\n````julia\nvB = reverse(vA);\n````", + "source": "code_generation", + "task": "100_julia_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 463, + "instruction": "Juliaを用いて、3x3で値0 ～ 8 の範囲の値を含む行列を作成しなさい。", + "input": "", + "output": "````julia\nmA = reshape(0:8, 3, 3)\n````\n\n別の方法は次のようになります。\n\n````julia\nmA = Matrix{Float64}(undef, 3, 3);\nmA[:] = 0:8;\n````", + "source": "code_generation", + "task": "100_julia_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 464, + "instruction": "Juliaを用いて、[1, 2, 0, 0, 4, 0]から非ゼロ要素のインデックスを見つけなさい。", + "input": "", + "output": "````julia\nfindall(!iszero, [1, 2, 0, 0, 4, 0])\n````", + "source": "code_generation", + "task": "100_julia_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 465, + "instruction": "Juliaを用いて、3x3の単位行列を作成します。", + "input": "", + "output": "````julia\nmA = I(3)\n````\n\n代替方法 (明示的行列) は次のようになります。\n\n````julia\nmA = Matrix(I, 3, 3) # NaN\n````\n\nQuestion4.\n````julia\nNaN - NaN\n````", + "input": "", + "output": "Answer1.\n````\nNaN\n````\n\nAnswer2.\n````\nfalse\n````\n\nAnswer3.\n````\nfalse\n````\n\nAnswer4.\n````\nNaN\n````", + "source": "code_generation", + "task": "100_julia_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 472, + "instruction": "Juliaを用いて、対角線のすぐ下の要素が[1, 2, 3, 4]になっている5x5の行列を作成しなさい。", + "input": "", + "output": "````julia\nmA = diagm(5, 5, -1 => 1:4)\n````", + "source": "code_generation", + "task": "100_julia_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 473, + "instruction": "Juliaを用いて、8x8のマトリックスを作成し、市松模様のパターンで塗りつぶしなさい。", + "input": "", + "output": "````julia\nmA = zeros(8, 8);\nmA[2:2:end, 1:2:end] .= 1;\nmA[1:2:end, 2:2:end] .= 1;\nmA\n````", + "source": "code_generation", + "task": "100_julia_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 474, + "instruction": "Juliaを用いて、線形インデックス 100 をサイズ の_Cartesianインデックス(6,7,8)に変換しなさい。", + "input": "", + "output": "````julia\nmA = rand(6, 7, 8);\ncartIdx = CartesianIndices(mA)[100]; # ((x > 3) && (x < 8)) ? -x : x, vA, vA)\n````", + "source": "code_generation", + "task": "100_julia_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 480, + "instruction": "Juliaを用いて、配列 `1:4` を初期値 -10 で合計しなさい。", + "input": "", + "output": "````julia\nsum(1:4, init = -10)\n````", + "source": "code_generation", + "task": "100_julia_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 481, + "instruction": "Juliaを用いて、次の式を満たす整数ベクトル `vZ` を検証しなさい。\n\n````julia\nvZ = rand(1:10, 3);\n````\n\n```julia\nvZ .^ vZ\n2 << vZ >> 2\nvZ <- vZ\n1im * vZ\nvZ / 1 / 1\nvZ < Z > Z\n```", + "input": "", + "output": "````julia\nvZ .^ vZ\n````\n\n````\n3-element Vector{Int64}:\n 387420489\n 387420489\n 46656\n````\n\n````julia\ntry\n 2 << vZ >> 2\ncatch e\n println(e)\nend\n````\n\n````\nMethodError(<<, (2, [9, 9, 6]), 0x0000000000007f1f)\n\n````\n\n````julia\nvZ <- vZ\n````\n\n````\nfalse\n````\n\n````julia\n1im * vZ\n````\n\n````\n3-element Vector{Complex{Int64}}:\n 0 + 9im\n 0 + 9im\n 0 + 6im\n````\n\n````julia\nvZ / 1 / 1\n````\n\n````\n3-element Vector{Float64}:\n 9.0\n 9.0\n 6.0\n````\n\n````julia\nvZ < vZ > vZ\n````\n\n````\nfalse\n````", + "source": "code_generation", + "task": "100_julia_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 482, + "instruction": "Juliaを用いて、次の式を評価しなさい。\n\n````julia\n[0] ./ [0]\n````\n\n````julia\ntry\n [0] .÷ [0]\ncatch e\n println(e)\nend\n````\n\n", + "input": "", + "output": "````julia\n[0] ./ [0]\n````\n\n````\n1-element Vector{Float64}:\n NaN\n````\n\n````julia\ntry\n [0] .÷ [0]\ncatch e\n println(e)\nend\n````\n\n````\nDivideError()\n\n````", + "source": "code_generation", + "task": "100_julia_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 483, + "instruction": "Juliaを用いて、float 配列(vA)をゼロから四捨五入しなさい。\n\nvA = randn(10);", + "input": "", + "output": "````julia\nvA = randn(10);\nmap(x -> x > 0 ? ceil(x) : floor(x), vA)\n````", + "source": "code_generation", + "task": "100_julia_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 484, + "instruction": "Juliaを用いて、2 つの配列間で共通の値を見つけなさい。", + "input": "", + "output": "````julia\nvA = rand(1:10, 6);\nvB = rand(1:10, 6);\n\nvA[findall(in(vB), vA)]\n````", + "source": "code_generation", + "task": "100_julia_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 485, + "instruction": "Juliaの警告を抑えて下さい。", + "input": "", + "output": "`Suppressor.jl`を使用することで対応できます。", + "source": "code_generation", + "task": "100_julia_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 486, + "instruction": "Juliaを用いて、`sqrt(-1)` と `sqrt(-1 + 0im)` を比較しなさい。", + "input": "", + "output": "````julia\ntry\n sqrt(-1)\ncatch e\n println(e)\nend\n````", + "source": "code_generation", + "task": "100_julia_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 487, + "instruction": "Juliaを用いて、昨日、今日、明日の日付を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "````julia\nprintln(\"Yesterday: $(today() - Day(1))\");\nprintln(\"Today: $(today())\");\nprintln(\"Tomorrow: $(today() + Day(1))\");\n````", + "source": "code_generation", + "task": "100_julia_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 488, + "instruction": "Juliaを用いて、2016 年 7 月に該当する日付をすべて表示しなさい。", + "input": "", + "output": "````julia\nprintln(\"Yesterday: $(today() - Day(1))\");\nprintln(\"Today: $(today())\");\nprintln(\"Tomorrow: $(today() + Day(1))\");\n````", + "source": "code_generation", + "task": "100_julia_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 489, + "instruction": "Juliaを用いて、`((mA + mB) * (-mA / 2))` を計算しなさい。", + "input": "", + "output": "````julia\nmA = rand(2, 2);\nmB = rand(2, 2);\nmA .= ((mA .+ mB) .* (.-mA ./ 2))\n````", + "source": "code_generation", + "task": "100_julia_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 490, + "instruction": "Juliaを用いて、4 つの異なる方法を使用して、正の数のランダムな配列(mA)の整数部分を抽出しなさい。", + "input": "", + "output": "Option 1:\n\n````julia\nfloor.(mA)\n````\n\nOption 2:\n\n````julia\nround.(mA .- 0.5) # [hypot(vX[1], vX[2]), atan(vX[2], vX[1])]\n\nmB = [ConvToPolar(vX) for vX in eachrow(mA)]\n````", + "source": "code_generation", + "task": "100_julia_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 499, + "instruction": "Juliaを用いて、サイズ 10 のランダムなベクトルを作成し、最大値を 0 に置き換えなさい。", + "input": "", + "output": "````julia\nvA = randn(10);\n````\n\n単一の最大値またはすべて異なる値の場合\n\n````julia\nvA[argmax(vA)] = 0;\nvA\n````", + "source": "code_generation", + "task": "100_julia_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 500, + "instruction": "Juliaを用いて、`[0,1]×[0,1]`の領域をカバーする`x`座標と`y`座標の格子を作成しなさい。", + "input": "", + "output": "````julia\nnumGridPts = 5;\nvX = LinRange(0, 1, numGridPts);\nvY = LinRange(0, 1, numGridPts);\nMeshGrid = (vX, vY) -> ([x for _ in vY, x in vX], [y for y in vY, _ in vX]);\n\nmX, mY = MeshGrid(vX, vY); # vX .^ 2, mX, dims = 2);\nmD = vSumSqr .+ vSumSqr' - 2 * (mX * mX');\nmD # 1, vF[ii] / vN[ii], vF[ii]);\nend\n\nprintln(\"vX: $vX\");\nprintln(\"vI: $vI\");\nprintln(\"vF: $vF\");\n````", + "source": "code_generation", + "task": "100_julia_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 523, + "instruction": "Juliaを用いて、行列積の対角を取得しなさい。", + "input": "", + "output": "````julia\nmA = rand(5, 7);\nmB = rand(7, 4);\n\nnumDiagElements = min(size(mA, 1), size(mB, 2));\nvD = [dot(mA[ii, :], mB[:, ii]) for ii in 1:numDiagElements]\n````\n\n````\n4-element Vector{Float64}:\n 1.8937792321469207\n 1.035584608236753\n 2.0251852803210024\n 2.2065505485118653\n````\n\n別の方法:\n\n````julia\nvD = reshape(sum(mA[1:numDiagElements, :]' .* mB[:, 1:numDiagElements], dims = 1), numDiagElements)\n````", + "source": "code_generation", + "task": "100_julia_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 524, + "instruction": "Juliaを用いて、ベクトル`[1, 2, 3, 4, 5]`を考え、各値の間に連続する3つのゼロを挟んだ新しいベクトルを作りなさい。", + "input": "", + "output": "````julia\nvA = 1:5;\n\n# Since Julia is fast with loops, it would be the easiest choice\n\nnumElements = (4 * length(vA)) - 3;\nvB = zeros(Int, numElements);\n\nfor (ii, bIdx) in enumerate(1:4:numElements)\n vB[bIdx] = vA[ii];\nend\nprintln(vB);\n\n# Alternative (MATLAB style) way:\n\nmB = [reshape(collect(vA), 1, :); zeros(Int, 3, length(vA))];\nvB = reshape(mB[1:(end - 3)], :);\nprintln(vB);\n````", + "source": "code_generation", + "task": "100_julia_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 525, + "instruction": "Juliaを用いて、`5 x 5 x 3`の次元の配列を考え、ブロードキャストを使って5 x 5`の次元の配列を乗算しなさい。", + "input": "", + "output": "````julia\nmA = rand(5, 5, 3);\nmB = rand(5, 5);\n\nmA .* mB # [2], [2] -> [3], [3] -> [1])\nmC = [sort!([vC[mod1(ii, end)], vC[mod1(ii + 1, end)]]) for ii in 1:(size(mA, 2) + 1), vC in eachrow(mA)][:] # w[-1, -1] + w[-1, 0] + w[-1, 1] + w[0, -1] + w[0, 1] + w[1, -1] + w[1, 0] + w[1, 1];\ngofNumLives = round(Int, 0.05 * numRows * numCols);\ngofNumGenerations = 50;\n\nvI = randperm(numRows * numCols)[1:gofNumLives];\n\nmG = zeros(UInt8, numRows, numCols);\nmG[vI] .= UInt8(1);\nmB = similar(mG);\n\nheatmap(mG) #= vA.vX[end])\n return vA.vY[end];\n end\n if (ii <= vA.vX[1])\n return vA.vY[1];\n end\n\n rightIdx = findfirst(vA.vX .>= ii);\n leftIdx = rightIdx - 1;\n\n tt = (ii - vA.vX[leftIdx]) / (vA.vX[rightIdx] - vA.vX[leftIdx]);\n\n return ((1 - tt) * vA.vY[leftIdx]) + (tt * vA.vY[rightIdx]);\n\nend\nfunction Base.setindex!(vA::LinearInterpolator1D, valX, valY, ii::Int, jj::Int)\n setindex!(sLinInterp.vX, valX, ii);\n setindex!(sLinInterp.vY, valY, ii);\nend\n\nvXInt = LinearInterpolator1D(vR, vX);\nvYInt = LinearInterpolator1D(vR, vY);\n\nvXSegment = [vXInt[intIdx] for intIdx in vRSegment];\nvYSegment = [vYInt[intIdx] for intIdx in vRSegment];\n\nhP = lineplot(vX, vY, canvas = DotCanvas, name = \"Samples\");\nlineplot!(hP, vXSegment, vYSegment, name = \"Interpolated\");\nhP\n````", + "source": "code_generation", + "task": "100_julia_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 553, + "instruction": "Juliaを用いて、整数 `n` と2次元配列 `mA` が与えられたとき、 `n` の多項分布からの抽選と解釈できる行を求めよ（整数のみを含み、和が `n` となる行）。", + "input": "", + "output": "````julia\nmA = rand([0, 0.5, 1, 2, 3], 15, 3);\nsumVal = 4;\nvI = [all(vA .== round.(vA)) && sum(vA) == sumVal for vA in eachrow(mA)];\n````", + "source": "code_generation", + "task": "100_julia_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 554, + "instruction": "Juliaを用いて、1次元配列 `vA` の平均について、ブートストラップした 95%信頼区間を計算します。つまり、配列の要素をN回置換して再標本化し、各標本の平均を計算し、その平均に対するパーセンタイルを計算しなさい。", + "input": "", + "output": "````julia\nnumTrials = 10000;\nnumSamples = 1000;\nμ = 0.5;\n\nvA = μ .+ randn(numSamples);\ntM = (mean(vA[rand(1:numSamples, numSamples)]) for _ in 1:numTrials);\nquantile(tM, [0.025, 0.975])\n````", + "source": "code_generation", + "task": "100_julia_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 555, + "instruction": "pythonを用いて、文字列”stressed”の文字を逆に（末尾から先頭に向かって）並べた文字列を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "text = 'stressed'\nprint(text[::-1])", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 556, + "instruction": "pythonを用いて、「パタトクカシーー」という文字列の1,3,5,7文字目を取り出して連結した文字列を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "text = 'パタトクカシーー'\nprint(text[1::2])", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 557, + "instruction": "pythonを用いて、「パトカー」＋「タクシー」の文字を先頭から交互に連結して文字列「パタトクカシーー」を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "text0 = 'パトカー'\ntext1 = 'タクシー'\nans = ''\n\nfor i in range(len(text0)):\n ans += text0[i]\n ans += text1[i]\n\nprint(ans)", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 558, + "instruction": "pythonを用いて、“Now I need a drink, alcoholic of course, after the heavy lectures involving quantum mechanics.”という文を単語に分解し，各単語の（アルファベットの）文字数を先頭から出現順に並べたリストを作成せよ。", + "input": "", + "output": "raw_text = 'Now I need a drink, alcoholic of course, after the heavy lectures involving quantum mechanics.'\ntext = raw_text.replace('.', '').replace(',', '')\nans = [len(w) for w in text.split()]\nprint(ans)", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 559, + "instruction": "pythonを用いて、“Hi He Lied Because Boron Could Not Oxidize Fluorine. New Nations Might Also Sign Peace Security Clause. Arthur King Can.”という文を単語に分解し，1, 5, 6, 7, 8, 9, 15, 16, 19番目の単語は先頭の1文字，それ以外の単語は先頭の2文字を取り出し，取り出した文字列から単語の位置（先頭から何番目の単語か）への連想配列（辞書型もしくはマップ型）を作成せよ。", + "input": "", + "output": "def extract_chars(i, word):\n if i in [1, 5, 6, 7, 8, 9, 15, 16, 19]:\n return (word[0], i)\n else:\n return (word[:2], i)\n\n\nraw_text = 'Hi He Lied Because Boron Could Not Oxidize Fluorine. New Nations Might Also Sign Peace Security Clause. Arthur King Can.'\ntext = raw_text.replace('.', '').replace(',', '')\nans = [extract_chars(i, w) for i, w in enumerate(text.split(), 1)]\nprint(dict(ans))", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 560, + "instruction": "pythonを用いて、与えられたシーケンス（文字列やリストなど）からn-gramを作る関数を作成せよ．この関数を用い，”I am an NLPer”という文から単語bi-gram，文字bi-gramを表示しなさい。", + "input": "", + "output": "def n_gram(target, n):\n return [target[idx:idx + n] for idx in range(len(target) - n + 1)]\n\n\ntext = 'I am an NLPer'\nfor i in range(1, 4):\n print(n_gram(text, i))\n print(n_gram(text.split(' '), i))", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 561, + "instruction": "pythonを用いて、“paraparaparadise”と”paragraph”に含まれる文字bi-gramの集合を，それぞれ, XとYとして求め，XとYの和集合，積集合，差集合を求めよ．さらに，’se’というbi-gramがXおよびYに含まれるかどうかを調べなさい。", + "input": "", + "output": "def n_gram(target, n):\n return [target[idx:idx + n] for idx in range(len(target) - n + 1)]\n\n\nX_text = 'paraparaparadise'\nY_text = 'paragraph'\nX = n_gram(X_text, 2)\nY = n_gram(Y_text, 2)\n\nprint(f'和集合: {set(X) | set(Y)}')\nprint(f'積集合: {set(X) & set(Y)}')\nprint(f'差集合: {set(X) - set(Y)}')\nprint('se' in (set(X) & set(Y)))", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 562, + "instruction": "pythonを用いて、引数x, y, zを受け取り「x時のyはz」という文字列を返す関数を実装せよ．さらに，x=12, y=”気温”, z=22.4として，実行結果を確認しなさい。", + "input": "", + "output": "def generate_text(x, y, z):\n return f'{x}時の{y}は{z}'\n\n\nx = 12\ny = '気温'\nz = 22.4\nprint(generate_text(x, y, z))", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 563, + "instruction": "pythonを用いて、与えられた文字列の各文字を，以下の仕様で変換する関数cipherを実装しなさい。\n・英小文字ならば(219 - 文字コード)の文字に置換\n・その他の文字はそのまま出力\n\nまた、この関数を用い，英語のメッセージを暗号化・復号化しなさい。", + "input": "", + "output": "def cipher(text):\n text = [chr(219 - ord(w)) if 97 <= ord(w) <= 122 else w for w in text]\n return ''.join(text)\n\n\ntext = 'this is a message.'\nans = cipher(text)\nprint(ans)\nans = cipher(ans)\nprint(ans)", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 564, + "instruction": "pythonを用いて、スペースで区切られた単語列に対して，各単語の先頭と末尾の文字は残し，それ以外の文字の順序をランダムに並び替えるプログラムを作成しなさい。ただし、長さが４以下の単語は並び替えないこととする。適当な英語の文（例えば”I couldn’t believe that I could actually understand what I was reading : the phenomenal power of the human mind .”）を与え、その実行結果を確認せよ。", + "input": "", + "output": "import random\n\n\ndef shuffle_word(word):\n if len(word) <= 4:\n return word\n else:\n start = word[0]\n end = word[-1]\n others = random.sample(list(word[1:-1]), len(word[1:-1]))\n return ''.join([start] + others + [end])\n\n\ntext = 'I couldn’t believe that I could actually understand what I was reading : the phenomenal power of the human mind .'\nans = [shuffle_word(w) for w in text.split()]\nprint(' '.join(ans))", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 565, + "instruction": "pythonを用いて、行数をカウントせよ．確認にはwcコマンドを用いよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\n\ndf = pd.read_csv('ch02/popular-names.txt', sep='\\t', header=None)\nprint(len(df))\n\n\nwc -l ch02/popular-names.txt", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 566, + "instruction": "pythonを用いて、タブ1文字につきスペース1文字に置換せよ。確認にはsedコマンド、trコマンド、もしくはexpandコマンドを用いよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\n\ndf = pd.read_csv('ch02/popular-names.txt', sep='\\t', header=None)\ndf.to_csv('ch02/ans11.txt', sep=' ', index=False, header=None)\n\n\nsed -e 's/[[:cntrl:]]/ /g' ch02/popular-names.txt >> ch02/ans11.txt", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 567, + "instruction": "pythonを用いて、各行の1列目だけを抜き出したものをcol1.txtに、2列目だけを抜き出したものをcol2.txtとしてファイルに保存せよ。確認にはcutコマンドを用いよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\n\ndf = pd.read_csv('ch02/popular-names.txt', sep='\\t', header=None)\ndf[0].to_csv('ch02/col1.txt', index=False, header=None)\ndf[1].to_csv('ch02/col2.txt', index=False, header=None)\n\n\ncut -f1 -d$'\\t' ch02/popular-names.txt >> ch02/col1.txt\ncut -f2 -d$'\\t' ch02/popular-names.txt >> ch02/col2.txt", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 568, + "instruction": "pythonを用いて、col1.txtとcol2.txtを結合し、元のファイルの1列目と2列目をタブ区切りで並べたテキストファイルを作成せよ。確認にはpasteコマンドを用いよ。\n\nimport pandas as pd\n\n\ndf = pd.read_csv('ch02/popular-names.txt', sep='\\t', header=None)\ndf[0].to_csv('ch02/col1.txt', index=False, header=None)\ndf[1].to_csv('ch02/col2.txt', index=False, header=None)", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\n\nc1 = pd.read_csv('ch02/col1.txt', header=None)\nc2 = pd.read_csv('ch02/col2.txt', header=None)\n\ndf = pd.concat([c1, c2], axis=1)\ndf.to_csv('ch02/ans13.txt', sep='\\t', index=False, header=None)\n\n\npaste ch02/col1.txt ch02/col2.txt >> ch02/ans13.txt", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 569, + "instruction": "pythonを用いて、自然数Nをコマンドライン引数などの手段で受け取り、入力のうち先頭のN行だけを表示せよ。確認にはheadコマンドを用いよ。", + "input": "", + "output": "import sys\nimport pandas as pd\n\n\nif len(sys.argv) == 1:\n print('Set arg n, like \"python ch02/ans14.py 5\"')\nelse:\n n = int(sys.argv[1])\n df = pd.read_csv('ch02/popular-names.txt', sep='\\t', header=None)\n print(df.head(n))\n\n\nhead -n $1 ch02/popular-names.txt", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 570, + "instruction": "pythonを用いて、自然数Nをコマンドライン引数などの手段で受け取り、入力のうち末尾のN行だけを表示せよ。確認にはtailコマンドを用いよ。", + "input": "", + "output": "import sys\nimport pandas as pd\n\n\nif len(sys.argv) == 1:\n print('Set arg n, like \"python ch02/ans15.py 5\"')\nelse:\n n = int(sys.argv[1])\n df = pd.read_csv('ch02/popular-names.txt', sep='\\t', header=None)\n print(df.tail(n))\n\n\ntail -n $1 ch02/popular-names.txt", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 571, + "instruction": "pythonを用いて、自然数Nをコマンドライン引数などの手段で受け取り、入力のファイルを行単位でN分割せよ。同様の処理をsplitコマンドで実現せよ。", + "input": "", + "output": "import sys\nimport pandas as pd\n\n\nif len(sys.argv) == 1:\n print('Set arg n, like \"python ch02/ans15.py 5\"')\nelse:\n n = int(sys.argv[1])\n df = pd.read_csv('ch02/popular-names.txt', sep='\\t', header=None)\n nrow = -(-len(df) // n)\n\n for i in range(n):\n df.loc[nrow * i:nrow * (i + 1)].to_csv(f'ch02/ans16_{i}', sep='\\t', index=False, header=None)\n\n\nn=`wc -l ch02/popular-names.txt | awk '{print $1}'`\nln=`expr $n / $1`\nsplit -l $ln ch02/popular-names.txt ch02/ans16_", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 572, + "instruction": "pythonを用いて、1列目の文字列の種類（異なる文字列の集合）を求めよ。確認にはcut、 sort、 uniqコマンドを用いよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\n\ndf = pd.read_csv('ch02/popular-names.txt', sep='\\t', header=None)\nprint(df[0].unique())\n\n\ncut -f1 -d$'\\t' ch02/popular-names.txt | LANG=C sort | uniq", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 573, + "instruction": "pythonを用いて、各行を3コラム目の数値の逆順で整列せよ（注意: 各行の内容は変更せずに並び替えよ）。確認にはsortコマンドを用いよ（この問題はコマンドで実行した時の結果と合わなくてもよい）。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\n\ndf = pd.read_csv('ch02/popular-names.txt', sep='\\t', header=None)\nprint(df.sort_values(2, ascending=False))\n\n\nsort -r -k 3 -t $'\\t' ch02/popular-names.txt", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 574, + "instruction": "pythonを用いて、各行の1列目の文字列の出現頻度を求め、その高い順に並べて表示せよ。確認にはcut、uniq、sortコマンドを用いよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\n\ndf = pd.read_csv('ch02/popular-names.txt', sep='\\t', header=None)\nprint(df[0].value_counts())\n\n\ncut -f1 -d$'\\t' ch02/popular-names.txt | LANG=C sort | uniq -c | sort -r -k 2 -t ' '", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 575, + "instruction": "pythonを用いて、Wikipedia記事のJSONファイルを読み込み、「イギリス」に関する記事本文を表示せよ。問題21-29では、ここで抽出した記事本文に対して実行せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\n\ndf = pd.read_json('ch03/jawiki-country.json.gz', lines=True)\nuk_text = df.query('title==\"イギリス\"')['text'].values[0]\nprint(uk_text)", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 576, + "instruction": "pythonを用いて、記事中でカテゴリ名を宣言している行を抽出せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\n\ndf = pd.read_json('ch03/jawiki-country.json.gz', lines=True)\nuk_text = df.query('title==\"イギリス\"')['text'].values[0]\nuk_texts = uk_text.split('\\n')\nans = list(filter(lambda x: '[Category:' in x, uk_texts))\nprint(ans)", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 577, + "instruction": "pythonを用いて、記事のカテゴリ名を（行単位ではなく名前で）抽出せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\n\n\ndf = pd.read_json('ch03/jawiki-country.json.gz', lines=True)\nuk_text = df.query('title==\"イギリス\"')['text'].values[0]\nuk_texts = uk_text.split('\\n')\nans = list(filter(lambda x: '[Category:' in x, uk_texts))\nans = [a.replace('[[Category:', '').replace('|*', '').replace(']]', '') for a in ans]\nprint(ans)", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 578, + "instruction": "pythonを用いて、記事中に含まれるセクション名とそのレベル（例えば”== セクション名 ==”なら1）を表示せよ。", + "input": "", + "output": "import re\nimport pandas as pd\n\n\ndf = pd.read_json('ch03/jawiki-country.json.gz', lines=True)\nuk_text = df.query('title==\"イギリス\"')['text'].values[0]\nfor section in re.findall(r'(=+)([^=]+)\\1\\n', uk_text):\n print(f'{section[1].strip()}\\t{len(section[0]) - 1}')", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 579, + "instruction": "pythonを用いて、記事から参照されているメディアファイルをすべて抜き出せ。", + "input": "", + "output": "import re\nimport pandas as pd\n\n\ndf = pd.read_json('ch03/jawiki-country.json.gz', lines=True)\nuk_text = df.query('title==\"イギリス\"')['text'].values[0]\nfor file in re.findall(r'\\[\\[(ファイル|File):([^]|]+?)(\\|.*?)+\\]\\]', uk_text):\n print(file[1])", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 580, + "instruction": "pythonを用いて、記事中に含まれる「基礎情報」テンプレートのフィールド名と値を抽出し、辞書オブジェクトとして格納せよ。", + "input": "", + "output": "import re\nimport pandas as pd\n\n\ndf = pd.read_json('ch03/jawiki-country.json.gz', lines=True)\nuk_text = df.query('title==\"イギリス\"')['text'].values[0]\nuk_texts = uk_text.split('\\n')\n\npattern = re.compile('\\|(.+?)\\s=\\s*(.+)')\nans = {}\nfor line in uk_texts:\n r = re.search(pattern, line)\n if r:\n ans[r[1]] = r[2]\nprint(ans)", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 581, + "instruction": "pythonを用いて、記事中に含まれる「基礎情報」テンプレートのフィールド名と値を抽出し、辞書オブジェクトとして格納する処理時に、テンプレートの値からMediaWikiの強調マークアップ（弱い強調、強調、強い強調のすべて）を除去してテキストに変換せよ。", + "input": "", + "output": "import re\nimport pandas as pd\n\n\ndef remove_stress(dc):\n r = re.compile(\"'+\")\n return {k: r.sub('', v) for k, v in dc.items()}\n\n\ndf = pd.read_json('ch03/jawiki-country.json.gz', lines=True)\nuk_text = df.query('title==\"イギリス\"')['text'].values[0]\nuk_texts = uk_text.split('\\n')\n\npattern = re.compile('\\|(.+?)\\s=\\s*(.+)')\nans = {}\nfor line in uk_texts:\n r = re.search(pattern, line)\n if r:\n ans[r[1]] = r[2]\nprint(remove_stress(ans))", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 582, + "instruction": "pythonを用いて、記事中に含まれる「基礎情報」テンプレートのフィールド名と値を抽出し、辞書オブジェクトとして格納し、テンプレートの値からMediaWikiの強調マークアップ（弱い強調、強調、強い強調のすべて）を除去してテキストに変換する処理時に、テンプレートの値からMediaWikiの内部リンクマークアップを除去し、テキストに変換せよ。", + "input": "", + "output": "import re\nimport pandas as pd\n\n\ndef remove_stress(dc):\n r = re.compile(\"'+\")\n return {k: r.sub('', v) for k, v in dc.items()}\n\n\ndef remove_inner_links(dc):\n r = re.compile('\\[\\[(.+\\||)(.+?)\\]\\]')\n return {k: r.sub(r'\\2', v) for k, v in dc.items()}\n\n\ndf = pd.read_json('ch03/jawiki-country.json.gz', lines=True)\nuk_text = df.query('title==\"イギリス\"')['text'].values[0]\nuk_texts = uk_text.split('\\n')\n\npattern = re.compile('\\|(.+?)\\s=\\s*(.+)')\nans = {}\nfor line in uk_texts:\n r = re.search(pattern, line)\n if r:\n ans[r[1]] = r[2]\nprint(remove_inner_links(remove_stress(ans)))", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 583, + "instruction": "pythonを用いて、記事中に含まれる「基礎情報」テンプレートのフィールド名と値を抽出し、辞書オブジェクトとして格納し、テンプレートの値からMediaWikiの強調マークアップ（弱い強調、強調、強い強調のすべて）を除去してテキストに変換し、テンプレートの値からMediaWikiの内部リンクマークアップを除去し、テキストに変換する処理時に、テンプレートの値からMediaWikiマークアップを可能な限り除去し、国の基本情報を整形せよ。", + "input": "", + "output": "import re\nimport pandas as pd\n\n\ndef remove_stress(dc):\n r = re.compile(\"'+\")\n return {k: r.sub('', v) for k, v in dc.items()}\n\n\ndef remove_inner_links(dc):\n r = re.compile('\\[\\[(.+\\||)(.+?)\\]\\]')\n return {k: r.sub(r'\\2', v) for k, v in dc.items()}\n\n\ndef remove_mk(v):\n r1 = re.compile(\"'+\")\n r2 = re.compile('\\[\\[(.+\\||)(.+?)\\]\\]')\n r3 = re.compile('\\{\\{(.+\\||)(.+?)\\}\\}')\n r4 = re.compile('<\\s*?/*?\\s*?br\\s*?/*?\\s*>')\n v = r1.sub('', v)\n v = r2.sub(r'\\2', v)\n v = r3.sub(r'\\2', v)\n v = r4.sub('', v)\n return v\n\n\ndf = pd.read_json('ch03/jawiki-country.json.gz', lines=True)\nuk_text = df.query('title==\"イギリス\"')['text'].values[0]\nuk_texts = uk_text.split('\\n')\n\npattern = re.compile('\\|(.+?)\\s=\\s*(.+)')\nans = {}\nfor line in uk_texts:\n r = re.search(pattern, line)\n if r:\n ans[r[1]] = r[2]\n\nr = re.compile('\\[\\[(.+\\||)(.+?)\\]\\]')\nans = {k: r.sub(r'\\2', remove_mk(v)) for k, v in ans.items()}\nprint(remove_inner_links(remove_stress(ans)))", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 584, + "instruction": "pythonを用いて、テンプレートの内容を利用し、国旗画像のURLを取得せよ。", + "input": "", + "output": "import re\nimport requests\nimport pandas as pd\n\n\ndef remove_stress(dc):\n r = re.compile(\"'+\")\n return {k: r.sub('', v) for k, v in dc.items()}\n\n\ndef remove_inner_links(dc):\n r = re.compile('\\[\\[(.+\\||)(.+?)\\]\\]')\n return {k: r.sub(r'\\2', v) for k, v in dc.items()}\n\n\ndef remove_mk(v):\n r1 = re.compile(\"'+\")\n r2 = re.compile('\\[\\[(.+\\||)(.+?)\\]\\]')\n r3 = re.compile('\\{\\{(.+\\||)(.+?)\\}\\}')\n r4 = re.compile('<\\s*?/*?\\s*?br\\s*?/*?\\s*>')\n v = r1.sub('', v)\n v = r2.sub(r'\\2', v)\n v = r3.sub(r'\\2', v)\n v = r4.sub('', v)\n return v\n\n\ndef get_url(dc):\n url_file = dc['国旗画像'].replace(' ', '_')\n url = 'https://commons.wikimedia.org/w/api.php?action=query&titles=File:' + url_file + '&prop=imageinfo&iiprop=url&format=json'\n data = requests.get(url)\n return re.search(r'\"url\":\"(.+?)\"', data.text).group(1)\n\n\ndf = pd.read_json('ch03/jawiki-country.json.gz', lines=True)\nuk_text = df.query('title==\"イギリス\"')['text'].values[0]\nuk_texts = uk_text.split('\\n')\n\npattern = re.compile('\\|(.+?)\\s=\\s*(.+)')\nans = {}\nfor line in uk_texts:\n r = re.search(pattern, line)\n if r:\n ans[r[1]] = r[2]\n\nr = re.compile('\\[\\[(.+\\||)(.+?)\\]\\]')\nans = {k: r.sub(r'\\2', remove_mk(v)) for k, v in ans.items()}\nprint(get_url(remove_inner_links(remove_stress(ans))))", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 585, + "instruction": "pythonを用いて、形態素解析結果（neko.txt.mecab）を読み込むプログラムを実装せよ。ただし、各形態素は表層形（surface）、基本形（base）、品詞（pos）、品詞細分類1（pos1）をキーとするマッピング型に格納し、1文を形態素（マッピング型）のリストとして表現せよ。", + "input": "", + "output": "def parse_mecab(block):\n res = []\n for line in block.split('\\n'):\n if line == '':\n return res\n (surface, attr) = line.split('\\t')\n attr = attr.split(',')\n lineDict = {\n 'surface': surface,\n 'base': attr[6],\n 'pos': attr[0],\n 'pos1': attr[1]\n }\n res.append(lineDict)\n\n\nfilename = 'ch04/neko.txt.mecab'\nwith open(filename, mode='rt', encoding='utf-8') as f:\n blocks = f.read().split('EOS\\n')\nblocks = list(filter(lambda x: x != '', blocks))\nblocks = [parse_mecab(block) for block in blocks]\nprint(blocks[5])\n\n\nmecab < ch04/neko.txt > ch04/neko.txt.mecab", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 586, + "instruction": "pythonを用いて、動詞の表層形をすべて抽出せよ。", + "input": "", + "output": "def parse_mecab(block):\n res = []\n for line in block.split('\\n'):\n if line == '':\n return res\n (surface, attr) = line.split('\\t')\n attr = attr.split(',')\n lineDict = {\n 'surface': surface,\n 'base': attr[6],\n 'pos': attr[0],\n 'pos1': attr[1]\n }\n res.append(lineDict)\n\n\ndef extract_surface(block):\n res = list(filter(lambda x: x['pos'] == '動詞', block))\n res = [r['surface'] for r in res]\n return res\n\n\nfilename = 'ch04/neko.txt.mecab'\nwith open(filename, mode='rt', encoding='utf-8') as f:\n blocks = f.read().split('EOS\\n')\nblocks = list(filter(lambda x: x != '', blocks))\nblocks = [parse_mecab(block) for block in blocks]\nans = [extract_surface(block) for block in blocks]\nprint(ans[5])", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 587, + "instruction": "pythonを用いて、動詞の基本形をすべて抽出せよ。", + "input": "", + "output": "def parse_mecab(block):\n res = []\n for line in block.split('\\n'):\n if line == '':\n return res\n (surface, attr) = line.split('\\t')\n attr = attr.split(',')\n lineDict = {\n 'surface': surface,\n 'base': attr[6],\n 'pos': attr[0],\n 'pos1': attr[1]\n }\n res.append(lineDict)\n\n\ndef extract_base(block):\n res = list(filter(lambda x: x['pos'] == '動詞', block))\n res = [r['base'] for r in res]\n return res\n\n\nfilename = 'ch04/neko.txt.mecab'\nwith open(filename, mode='rt', encoding='utf-8') as f:\n blocks = f.read().split('EOS\\n')\nblocks = list(filter(lambda x: x != '', blocks))\nblocks = [parse_mecab(block) for block in blocks]\nans = [extract_base(block) for block in blocks]\nprint(ans[5])", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 588, + "instruction": "pythonを用いて、2つの名詞が「の」で連結されている名詞句を抽出せよ。", + "input": "", + "output": "def parse_mecab(block):\n res = []\n for line in block.split('\\n'):\n if line == '':\n return res\n (surface, attr) = line.split('\\t')\n attr = attr.split(',')\n lineDict = {\n 'surface': surface,\n 'base': attr[6],\n 'pos': attr[0],\n 'pos1': attr[1]\n }\n res.append(lineDict)\n\n\ndef extract_a_no_b(block):\n res = []\n for i in range(1, len(block) - 1):\n if block[i - 1]['pos'] == '名詞' and block[i]['base'] == 'の' and block[i + 1]['pos'] == '名詞':\n res.append(block[i - 1]['surface'] + block[i]['surface'] + block[i + 1]['surface'])\n return res\n\n\nfilename = 'ch04/neko.txt.mecab'\nwith open(filename, mode='rt', encoding='utf-8') as f:\n blocks = f.read().split('EOS\\n')\nblocks = list(filter(lambda x: x != '', blocks))\nblocks = [parse_mecab(block) for block in blocks]\nans = [extract_a_no_b(block) for block in blocks]\nprint(ans)", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 589, + "instruction": "pythonを用いて、文章中に出現する単語とその出現頻度を求め、出現頻度の高い順に並べよ。", + "input": "", + "output": "def parse_mecab(block):\n res = []\n for line in block.split('\\n'):\n if line == '':\n return res\n (surface, attr) = line.split('\\t')\n attr = attr.split(',')\n lineDict = {\n 'surface': surface,\n 'base': attr[6],\n 'pos': attr[0],\n 'pos1': attr[1]\n }\n res.append(lineDict)\n\n\ndef extract_noun_noun(block):\n res = []\n tmp = []\n for b in block:\n if b['pos'] == '名詞':\n tmp.append(b['surface'])\n elif len(tmp) >= 2:\n res.append(''.join(tmp))\n tmp = []\n else:\n tmp = []\n return res\n\n\nfilename = 'ch04/neko.txt.mecab'\nwith open(filename, mode='rt', encoding='utf-8') as f:\n blocks = f.read().split('EOS\\n')\nblocks = list(filter(lambda x: x != '', blocks))\nblocks = [parse_mecab(block) for block in blocks]\nans = [extract_noun_noun(block) for block in blocks]\nprint(ans)", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 590, + "instruction": "pythonを用いて、文章中に出現する単語とその出現頻度を求め、出現頻度の高い順に並べよ。", + "input": "", + "output": "from collections import defaultdict\n\n\ndef parse_mecab(block):\n res = []\n for line in block.split('\\n'):\n if line == '':\n return res\n (surface, attr) = line.split('\\t')\n attr = attr.split(',')\n lineDict = {\n 'surface': surface,\n 'base': attr[6],\n 'pos': attr[0],\n 'pos1': attr[1]\n }\n res.append(lineDict)\n\n\ndef extract_words(block):\n return [b['base'] + '_' + b['pos'] + '_' + b['pos1'] for b in block]\n\n\nfilename = 'ch04/neko.txt.mecab'\nwith open(filename, mode='rt', encoding='utf-8') as f:\n blocks = f.read().split('EOS\\n')\nblocks = list(filter(lambda x: x != '', blocks))\nblocks = [parse_mecab(block) for block in blocks]\nwords = [extract_words(block) for block in blocks]\nd = defaultdict(int)\nfor word in words:\n for w in word:\n d[w] += 1\nans = sorted(d.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)\nprint(ans)", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 591, + "instruction": "pythonを用いて、出現頻度が高い10語とその出現頻度をグラフ（例えば棒グラフなど）で表示せよ。", + "input": "", + "output": "from collections import defaultdict\nimport matplotlib.pyplot as plt\nimport japanize_matplotlib\n\n\ndef parse_mecab(block):\n res = []\n for line in block.split('\\n'):\n if line == '':\n return res\n (surface, attr) = line.split('\\t')\n attr = attr.split(',')\n lineDict = {\n 'surface': surface,\n 'base': attr[6],\n 'pos': attr[0],\n 'pos1': attr[1]\n }\n res.append(lineDict)\n\n\ndef extract_words(block):\n return [b['base'] + '_' + b['pos'] + '_' + b['pos1'] for b in block]\n\n\nfilename = 'ch04/neko.txt.mecab'\nwith open(filename, mode='rt', encoding='utf-8') as f:\n blocks = f.read().split('EOS\\n')\nblocks = list(filter(lambda x: x != '', blocks))\nblocks = [parse_mecab(block) for block in blocks]\nwords = [extract_words(block) for block in blocks]\nd = defaultdict(int)\nfor word in words:\n for w in word:\n d[w] += 1\nans = sorted(d.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]\nlabels = [a[0] for a in ans]\nvalues = [a[1] for a in ans]\n\nplt.figure(figsize=(15, 8))\nplt.barh(labels, values)\nplt.savefig('ch04/ans36.png')", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 592, + "instruction": "pythonを用いて、「猫」とよく共起する（共起頻度が高い）10語とその出現頻度をグラフ（例えば棒グラフなど）で表示せよ。", + "input": "", + "output": "from collections import defaultdict\nimport matplotlib.pyplot as plt\nimport japanize_matplotlib\n\n\ndef parse_mecab(block):\n res = []\n for line in block.split('\\n'):\n if line == '':\n return res\n (surface, attr) = line.split('\\t')\n attr = attr.split(',')\n lineDict = {\n 'surface': surface,\n 'base': attr[6],\n 'pos': attr[0],\n 'pos1': attr[1]\n }\n res.append(lineDict)\n\n\ndef extract_base(block):\n return [b['base'] for b in block]\n\n\nfilename = 'ch04/neko.txt.mecab'\nwith open(filename, mode='rt', encoding='utf-8') as f:\n blocks = f.read().split('EOS\\n')\nblocks = list(filter(lambda x: x != '', blocks))\nblocks = [parse_mecab(block) for block in blocks]\nwords = [extract_base(block) for block in blocks]\nwords = list(filter(lambda x: '猫' in x, words))\nd = defaultdict(int)\nfor word in words:\n for w in word:\n if w != '猫':\n d[w] += 1\nans = sorted(d.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]\nlabels = [a[0] for a in ans]\nvalues = [a[1] for a in ans]\nplt.figure(figsize=(8, 8))\nplt.barh(labels, values)\nplt.savefig('ch04/ans37.png')", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 593, + "instruction": "pythonを用いて、単語の出現頻度のヒストグラムを描け。ただし、横軸は出現頻度を表し、1から単語の出現頻度の最大値までの線形目盛とする。縦軸はx軸で示される出現頻度となった単語の異なり数（種類数）である。", + "input": "", + "output": "from collections import defaultdict\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n\ndef parse_mecab(block):\n res = []\n for line in block.split('\\n'):\n if line == '':\n return res\n (surface, attr) = line.split('\\t')\n attr = attr.split(',')\n lineDict = {\n 'surface': surface,\n 'base': attr[6],\n 'pos': attr[0],\n 'pos1': attr[1]\n }\n res.append(lineDict)\n\n\ndef extract_words(block):\n return [b['base'] + '_' + b['pos'] + '_' + b['pos1'] for b in block]\n\n\nfilename = 'ch04/neko.txt.mecab'\nwith open(filename, mode='rt', encoding='utf-8') as f:\n blocks = f.read().split('EOS\\n')\nblocks = list(filter(lambda x: x != '', blocks))\nblocks = [parse_mecab(block) for block in blocks]\nwords = [extract_words(block) for block in blocks]\nd = defaultdict(int)\nfor word in words:\n for w in word:\n d[w] += 1\nans = d.values()\nplt.figure(figsize=(8, 8))\nplt.hist(ans, bins=100)\nplt.savefig('ch04/ans38.png')", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 594, + "instruction": "pythonを用いて、単語の出現頻度順位を横軸、その出現頻度を縦軸として、両対数グラフをプロットせよ。", + "input": "", + "output": "import math\nfrom collections import defaultdict\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n\ndef parse_mecab(block):\n res = []\n for line in block.split('\\n'):\n if line == '':\n return res\n (surface, attr) = line.split('\\t')\n attr = attr.split(',')\n lineDict = {\n 'surface': surface,\n 'base': attr[6],\n 'pos': attr[0],\n 'pos1': attr[1]\n }\n res.append(lineDict)\n\n\ndef extract_words(block):\n return [b['base'] + '_' + b['pos'] + '_' + b['pos1'] for b in block]\n\n\nfilename = 'ch04/neko.txt.mecab'\nwith open(filename, mode='rt', encoding='utf-8') as f:\n blocks = f.read().split('EOS\\n')\nblocks = list(filter(lambda x: x != '', blocks))\nblocks = [parse_mecab(block) for block in blocks]\nwords = [extract_words(block) for block in blocks]\nd = defaultdict(int)\nfor word in words:\n for w in word:\n d[w] += 1\nans = sorted(d.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)\nranks = [math.log(r + 1) for r in range(len(ans))]\nvalues = [math.log(a[1]) for a in ans]\nplt.figure(figsize=(8, 8))\nplt.scatter(ranks, values)\nplt.savefig('ch04/ans39.png')", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 595, + "instruction": "pythonを用いて、形態素を表すクラスMorphを実装せよ。このクラスは表層形（surface）、基本形（base）、品詞（pos）、品詞細分類1（pos1）をメンバ変数に持つこととする。さらに、係り受け解析の結果（ai.ja.txt.parsed）を読み込み、各文をMorphオブジェクトのリストとして表現し、冒頭の説明文の形態素列を表示せよ。", + "input": "", + "output": "class Morph:\n def __init__(self, dc):\n self.surface = dc['surface']\n self.base = dc['base']\n self.pos = dc['pos']\n self.pos1 = dc['pos1']\n\n\ndef parse_cabocha(block):\n res = []\n for line in block.split('\\n'):\n if line == '':\n return res\n elif line[0] == '*':\n continue\n (surface, attr) = line.split('\\t')\n attr = attr.split(',')\n lineDict = {\n 'surface': surface,\n 'base': attr[6],\n 'pos': attr[0],\n 'pos1': attr[1]\n }\n res.append(Morph(lineDict))\n\n\nfilename = 'ch05/ai.ja.txt.cabocha'\nwith open(filename, mode='rt', encoding='utf-8') as f:\n blocks = f.read().split('EOS\\n')\nblocks = list(filter(lambda x: x != '', blocks))\nblocks = [parse_cabocha(block) for block in blocks]\nfor m in blocks[2]:\n print(vars(m))", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 596, + "instruction": "pythonを用いて、形態素を表すクラスMorphと文節を表すクラスChunkを実装せよ。このクラスは形態素（Morphオブジェクト）のリスト（morphs）、係り先文節インデックス番号（dst）、係り元文節インデックス番号のリスト（srcs）をメンバ変数に持つこととする。さらに、入力テキストの係り受け解析結果を読み込み、１文をChunkオブジェクトのリストとして表現し、冒頭の説明文の文節の文字列と係り先を表示せよ。本章の残りの問題では、ここで作ったプログラムを活用せよ。", + "input": "", + "output": "class Morph:\n def __init__(self, dc):\n self.surface = dc['surface']\n self.base = dc['base']\n self.pos = dc['pos']\n self.pos1 = dc['pos1']\n\n\nclass Chunk:\n def __init__(self, morphs, dst):\n self.morphs = morphs # 形態素（Morphオブジェクト）のリスト\n self.dst = dst # 係り先文節インデックス番号\n self.srcs = [] # 係り元文節インデックス番号のリスト\n\n\ndef parse_cabocha(block):\n def check_create_chunk(tmp):\n if len(tmp) > 0:\n c = Chunk(tmp, dst)\n res.append(c)\n tmp = []\n return tmp\n\n res = []\n tmp = []\n dst = None\n for line in block.split('\\n'):\n if line == '':\n tmp = check_create_chunk(tmp)\n elif line[0] == '*':\n dst = line.split(' ')[2].rstrip('D')\n tmp = check_create_chunk(tmp)\n else:\n (surface, attr) = line.split('\\t')\n attr = attr.split(',')\n lineDict = {\n 'surface': surface,\n 'base': attr[6],\n 'pos': attr[0],\n 'pos1': attr[1]\n }\n tmp.append(Morph(lineDict))\n\n for i, r in enumerate(res):\n res[int(r.dst)].srcs.append(i)\n return res\n\n\nfilename = 'ch05/ai.ja.txt.cabocha'\nwith open(filename, mode='rt', encoding='utf-8') as f:\n blocks = f.read().split('EOS\\n')\nblocks = list(filter(lambda x: x != '', blocks))\nblocks = [parse_cabocha(block) for block in blocks]\nfor m in blocks[7]:\n print([mo.surface for mo in m.morphs], m.dst, m.srcs)", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 597, + "instruction": "pythonを用いて、係り元の文節と係り先の文節のテキストをタブ区切り形式ですべて抽出せよ。ただし、句読点などの記号は出力しないようにせよ。", + "input": "", + "output": "class Morph:\n def __init__(self, dc):\n self.surface = dc['surface']\n self.base = dc['base']\n self.pos = dc['pos']\n self.pos1 = dc['pos1']\n\n\nclass Chunk:\n def __init__(self, morphs, dst):\n self.morphs = morphs # 形態素（Morphオブジェクト）のリスト\n self.dst = dst # 係り先文節インデックス番号\n self.srcs = [] # 係り元文節インデックス番号のリスト\n\n\ndef parse_cabocha(block):\n def check_create_chunk(tmp):\n if len(tmp) > 0:\n c = Chunk(tmp, dst)\n res.append(c)\n tmp = []\n return tmp\n\n res = []\n tmp = []\n dst = None\n for line in block.split('\\n'):\n if line == '':\n tmp = check_create_chunk(tmp)\n elif line[0] == '*':\n dst = line.split(' ')[2].rstrip('D')\n tmp = check_create_chunk(tmp)\n else:\n (surface, attr) = line.split('\\t')\n attr = attr.split(',')\n lineDict = {\n 'surface': surface,\n 'base': attr[6],\n 'pos': attr[0],\n 'pos1': attr[1]\n }\n tmp.append(Morph(lineDict))\n\n for i, r in enumerate(res):\n res[int(r.dst)].srcs.append(i)\n return res\n\n\nfilename = 'ch05/ai.ja.txt.cabocha'\nwith open(filename, mode='rt', encoding='utf-8') as f:\n blocks = f.read().split('EOS\\n')\nblocks = list(filter(lambda x: x != '', blocks))\nblocks = [parse_cabocha(block) for block in blocks]\n\nfor b in blocks:\n for m in b:\n if int(m.dst) > -1:\n print(''.join([mo.surface if mo.pos != '記号' else '' for mo in m.morphs]),\n ''.join([mo.surface if mo.pos != '記号' else '' for mo in b[int(m.dst)].morphs]), sep='\\t')", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 598, + "instruction": "pythonを用いて、名詞を含む文節が、動詞を含む文節に係るとき、これらをタブ区切り形式で抽出せよ。ただし、句読点などの記号は出力しないようにせよ。", + "input": "", + "output": "class Morph:\n def __init__(self, dc):\n self.surface = dc['surface']\n self.base = dc['base']\n self.pos = dc['pos']\n self.pos1 = dc['pos1']\n\n\nclass Chunk:\n def __init__(self, morphs, dst):\n self.morphs = morphs # 形態素（Morphオブジェクト）のリスト\n self.dst = dst # 係り先文節インデックス番号\n self.srcs = [] # 係り元文節インデックス番号のリスト\n\n\ndef parse_cabocha(block):\n def check_create_chunk(tmp):\n if len(tmp) > 0:\n c = Chunk(tmp, dst)\n res.append(c)\n tmp = []\n return tmp\n\n res = []\n tmp = []\n dst = None\n for line in block.split('\\n'):\n if line == '':\n tmp = check_create_chunk(tmp)\n elif line[0] == '*':\n dst = line.split(' ')[2].rstrip('D')\n tmp = check_create_chunk(tmp)\n else:\n (surface, attr) = line.split('\\t')\n attr = attr.split(',')\n lineDict = {\n 'surface': surface,\n 'base': attr[6],\n 'pos': attr[0],\n 'pos1': attr[1]\n }\n tmp.append(Morph(lineDict))\n\n for i, r in enumerate(res):\n res[int(r.dst)].srcs.append(i)\n return res\n\n\nfilename = 'ch05/ai.ja.txt.cabocha'\nwith open(filename, mode='rt', encoding='utf-8') as f:\n blocks = f.read().split('EOS\\n')\nblocks = list(filter(lambda x: x != '', blocks))\nblocks = [parse_cabocha(block) for block in blocks]\n\nfor b in blocks:\n for m in b:\n if int(m.dst) > -1:\n pre_text = ''.join([mo.surface if mo.pos != '記号' else '' for mo in m.morphs])\n pre_pos = [mo.pos for mo in m.morphs]\n post_text = ''.join([mo.surface if mo.pos != '記号' else '' for mo in b[int(m.dst)].morphs])\n post_pos = [mo.pos for mo in b[int(m.dst)].morphs]\n if '名詞' in pre_pos and '動詞' in post_pos:\n print(pre_text, post_text, sep='\\t')", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 599, + "instruction": "pythonを用いて、与えられた文の係り受け木を有向グラフとして可視化せよ。可視化には、Graphviz等を用いるとよい。", + "input": "", + "output": "import pydot\n\n\nclass Morph:\n def __init__(self, dc):\n self.surface = dc['surface']\n self.base = dc['base']\n self.pos = dc['pos']\n self.pos1 = dc['pos1']\n\n\nclass Chunk:\n def __init__(self, morphs, dst):\n self.morphs = morphs # 形態素（Morphオブジェクト）のリスト\n self.dst = dst # 係り先文節インデックス番号\n self.srcs = [] # 係り元文節インデックス番号のリスト\n\n\ndef parse_cabocha(block):\n def check_create_chunk(tmp):\n if len(tmp) > 0:\n c = Chunk(tmp, dst)\n res.append(c)\n tmp = []\n return tmp\n\n res = []\n tmp = []\n dst = None\n for line in block.split('\\n'):\n if line == '':\n tmp = check_create_chunk(tmp)\n elif line[0] == '*':\n dst = line.split(' ')[2].rstrip('D')\n tmp = check_create_chunk(tmp)\n else:\n (surface, attr) = line.split('\\t')\n attr = attr.split(',')\n lineDict = {\n 'surface': surface,\n 'base': attr[6],\n 'pos': attr[0],\n 'pos1': attr[1]\n }\n tmp.append(Morph(lineDict))\n\n for i, r in enumerate(res):\n res[int(r.dst)].srcs.append(i)\n return res\n\n\nfilename = 'ch05/ai.ja.txt.cabocha'\nwith open(filename, mode='rt', encoding='utf-8') as f:\n blocks = f.read().split('EOS\\n')\nblocks = list(filter(lambda x: x != '', blocks))\nblocks = [parse_cabocha(block) for block in blocks]\n\npairs = []\ntarget = blocks[7]\nfor m in target:\n if int(m.dst) > -1:\n pre_text = ''.join([mo.surface if mo.pos != '記号' else '' for mo in m.morphs])\n post_text = ''.join([mo.surface if mo.pos != '記号' else '' for mo in target[int(m.dst)].morphs])\n pairs.append([pre_text, post_text])\n\nprint(pairs)\ng = pydot.graph_from_edges(pairs)\ng.write_png('ch05/ans44.png', prog='dot')", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 600, + "instruction": "pythonを用いて、今回用いている文章をコーパスと見なし、日本語の述語が取りうる格を調査したい。 動詞を述語、動詞に係っている文節の助詞を格と考え、述語と格をタブ区切り形式で出力せよ。 ただし、出力は以下の仕様を満たすようにせよ。\n\n・動詞を含む文節において、最左の動詞の基本形を述語とする\n・述語に係る助詞を格とする\n・述語に係る助詞（文節）が複数あるときは、すべての助詞をスペース区切りで辞書順に並べる\n「ジョン・マッカーシーはAIに関する最初の会議で人工知能という用語を作り出した。」という例文を考える。 この文は「作り出す」という１つの動詞を含み、「作り出す」に係る文節は「ジョン・マッカーシーは」、「会議で」、「用語を」であると解析された場合は、次のような出力になるはずである。\n \n```\n作り出す\tで は を\nこのプログラムの出力をファイルに保存し、以下の事項をUNIXコマンドを用いて確認せよ。\n```\n\n・コーパス中で頻出する述語と格パターンの組み合わせ\n・「行う」「なる」「与える」という動詞の格パターン（コーパス中で出現頻度の高い順に並べよ）", + "input": "", + "output": "class Morph:\n def __init__(self, dc):\n self.surface = dc['surface']\n self.base = dc['base']\n self.pos = dc['pos']\n self.pos1 = dc['pos1']\n\n\nclass Chunk:\n def __init__(self, morphs, dst):\n self.morphs = morphs # 形態素（Morphオブジェクト）のリスト\n self.dst = dst # 係り先文節インデックス番号\n self.srcs = [] # 係り元文節インデックス番号のリスト\n\n\ndef parse_cabocha(block):\n def check_create_chunk(tmp):\n if len(tmp) > 0:\n c = Chunk(tmp, dst)\n res.append(c)\n tmp = []\n return tmp\n\n res = []\n tmp = []\n dst = None\n for line in block.split('\\n'):\n if line == '':\n tmp = check_create_chunk(tmp)\n elif line[0] == '*':\n dst = line.split(' ')[2].rstrip('D')\n tmp = check_create_chunk(tmp)\n else:\n (surface, attr) = line.split('\\t')\n attr = attr.split(',')\n lineDict = {\n 'surface': surface,\n 'base': attr[6],\n 'pos': attr[0],\n 'pos1': attr[1]\n }\n tmp.append(Morph(lineDict))\n\n for i, r in enumerate(res):\n res[int(r.dst)].srcs.append(i)\n return res\n\n\nfilename = 'ch05/ai.ja.txt.cabocha'\nwith open(filename, mode='rt', encoding='utf-8') as f:\n blocks = f.read().split('EOS\\n')\nblocks = list(filter(lambda x: x != '', blocks))\nblocks = [parse_cabocha(block) for block in blocks]\n\nfor b in blocks:\n for m in b:\n if len(m.srcs) > 0:\n pre_morphs = [b[int(s)].morphs for s in m.srcs]\n pre_morphs = [list(filter(lambda x: '助詞' in x.pos, pm)) for pm in pre_morphs]\n pre_surface = [[p.surface for p in pm] for pm in pre_morphs]\n pre_surface = list(filter(lambda x: x != [], pre_surface))\n pre_surface = [p[0] for p in pre_surface]\n post_base = [mo.base for mo in m.morphs]\n post_pos = [mo.pos for mo in m.morphs]\n if len(pre_surface) > 0 and '動詞' in post_pos:\n print(post_base[0], ' '.join(pre_surface), sep='\\t')", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 601, + "instruction": "pythonを用いて、45のプログラムを改変し、述語と格パターンに続けて項（述語に係っている文節そのもの）をタブ区切り形式で出力せよ。45の仕様に加えて、以下の仕様を満たすようにせよ。\n\n・項は述語に係っている文節の単語列とする（末尾の助詞を取り除く必要はない）\n・述語に係る文節が複数あるときは、助詞と同一の基準・順序でスペース区切りで並べる\n「ジョン・マッカーシーはAIに関する最初の会議で人工知能という用語を作り出した。」という例文を考える。 この文は「作り出す」という１つの動詞を含み、「作り出す」に係る文節は「ジョン・マッカーシーは」、「会議で」、「用語を」であると解析された場合は、次のような出力になるはずである。\n\n```\n作り出す\tで は を\t会議で ジョンマッカーシーは 用語を\n```", + "input": "", + "output": "class Morph:\n def __init__(self, dc):\n self.surface = dc['surface']\n self.base = dc['base']\n self.pos = dc['pos']\n self.pos1 = dc['pos1']\n\n\nclass Chunk:\n def __init__(self, morphs, dst):\n self.morphs = morphs # 形態素（Morphオブジェクト）のリスト\n self.dst = dst # 係り先文節インデックス番号\n self.srcs = [] # 係り元文節インデックス番号のリスト\n\n\ndef parse_cabocha(block):\n def check_create_chunk(tmp):\n if len(tmp) > 0:\n c = Chunk(tmp, dst)\n res.append(c)\n tmp = []\n return tmp\n\n res = []\n tmp = []\n dst = None\n for line in block.split('\\n'):\n if line == '':\n tmp = check_create_chunk(tmp)\n elif line[0] == '*':\n dst = line.split(' ')[2].rstrip('D')\n tmp = check_create_chunk(tmp)\n else:\n (surface, attr) = line.split('\\t')\n attr = attr.split(',')\n lineDict = {\n 'surface': surface,\n 'base': attr[6],\n 'pos': attr[0],\n 'pos1': attr[1]\n }\n tmp.append(Morph(lineDict))\n\n for i, r in enumerate(res):\n res[int(r.dst)].srcs.append(i)\n return res\n\n\nfilename = 'ch05/ai.ja.txt.cabocha'\nwith open(filename, mode='rt', encoding='utf-8') as f:\n blocks = f.read().split('EOS\\n')\nblocks = list(filter(lambda x: x != '', blocks))\nblocks = [parse_cabocha(block) for block in blocks]\n\nfor b in blocks:\n for m in b:\n if len(m.srcs) > 0:\n pre_morphs = [b[int(s)].morphs for s in m.srcs]\n pre_morphs_filtered = [list(filter(lambda x: '助詞' in x.pos, pm)) for pm in pre_morphs]\n pre_surface = [[p.surface for p in pm] for pm in pre_morphs_filtered]\n pre_surface = list(filter(lambda x: x != [], pre_surface))\n pre_surface = [p[0] for p in pre_surface]\n post_base = [mo.base for mo in m.morphs]\n post_pos = [mo.pos for mo in m.morphs]\n if len(pre_surface) > 0 and '動詞' in post_pos:\n pre_text = list(filter(lambda x: '助詞' in [p.pos for p in x], pre_morphs))\n pre_text = [''.join([p.surface for p in pt]) for pt in pre_text]\n print(post_base[0], ' '.join(pre_surface), ' '.join(pre_text), sep='\\t')", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 602, + "instruction": "pythonを用いて、動詞のヲ格にサ変接続名詞が入っている場合のみに着目したい。46のプログラムを以下の仕様を満たすように改変せよ。\n\n・「サ変接続名詞+を（助詞）」で構成される文節が動詞に係る場合のみを対象とする\n・述語は「サ変接続名詞+を+動詞の基本形」とし、文節中に複数の動詞があるときは、最左の動詞を用いる\n・述語に係る助詞（文節）が複数あるときは、すべての助詞をスペース区切りで辞書順に並べる\n・述語に係る文節が複数ある場合は、すべての項をスペース区切りで並べる（助詞の並び順と揃えよ）\n例えば「また、自らの経験を元に学習を行う強化学習という手法もある。」という文から、以下の出力が得られるはずである。\n\n```\n学習を行う\tに を\t元に 経験を\n```", + "input": "", + "output": "class Morph:\n def __init__(self, dc):\n self.surface = dc['surface']\n self.base = dc['base']\n self.pos = dc['pos']\n self.pos1 = dc['pos1']\n\n\nclass Chunk:\n def __init__(self, morphs, dst):\n self.morphs = morphs # 形態素（Morphオブジェクト）のリスト\n self.dst = dst # 係り先文節インデックス番号\n self.srcs = [] # 係り元文節インデックス番号のリスト\n\n\ndef parse_cabocha(block):\n def check_create_chunk(tmp):\n if len(tmp) > 0:\n c = Chunk(tmp, dst)\n res.append(c)\n tmp = []\n return tmp\n\n res = []\n tmp = []\n dst = None\n for line in block.split('\\n'):\n if line == '':\n tmp = check_create_chunk(tmp)\n elif line[0] == '*':\n dst = line.split(' ')[2].rstrip('D')\n tmp = check_create_chunk(tmp)\n else:\n (surface, attr) = line.split('\\t')\n attr = attr.split(',')\n lineDict = {\n 'surface': surface,\n 'base': attr[6],\n 'pos': attr[0],\n 'pos1': attr[1]\n }\n tmp.append(Morph(lineDict))\n\n for i, r in enumerate(res):\n res[int(r.dst)].srcs.append(i)\n return res\n\n\nfilename = 'ch05/ai.ja.txt.cabocha'\nwith open(filename, mode='rt', encoding='utf-8') as f:\n blocks = f.read().split('EOS\\n')\nblocks = list(filter(lambda x: x != '', blocks))\nblocks = [parse_cabocha(block) for block in blocks]\n\nwith open('ch05/ans47.txt', mode='w') as f:\n for b in blocks:\n for i, m in enumerate(b):\n if 'サ変接続' in [s.pos1 for s in m.morphs] and 'を' in [s.surface for s in m.morphs] and i + 1 < len(b) and b[i + 1].morphs[0].pos == '動詞':\n text = ''.join([s.surface for s in m.morphs]) + b[i + 1].morphs[0].base\n if len(m.srcs) > 0:\n pre_morphs = [b[int(s)].morphs for s in m.srcs]\n pre_morphs_filtered = [list(filter(lambda x: '助詞' in x.pos, pm)) for pm in pre_morphs]\n pre_surface = [[p.surface for p in pm] for pm in pre_morphs_filtered]\n pre_surface = list(filter(lambda x: x != [], pre_surface))\n pre_surface = [p[0] for p in pre_surface]\n pre_text = list(filter(lambda x: '助詞' in [p.pos for p in x], pre_morphs))\n pre_text = [''.join([p.surface for p in pt]) for pt in pre_text]\n if len(pre_surface) > 0:\n f.writelines('\\t'.join([text, ' '.join(pre_surface), ' '.join(pre_text)]))\n f.write('\\n')", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 603, + "instruction": "pythonを用いて、文中のすべての名詞を含む文節に対し、その文節から構文木の根に至るパスを抽出せよ。 ただし、構文木上のパスは以下の仕様を満たすものとする。\n\n・各文節は（表層形の）形態素列で表現する\n・パスの開始文節から終了文節に至るまで、各文節の表現を” -> “で連結する\n\n「ジョン・マッカーシーはAIに関する最初の会議で人工知能という用語を作り出した。」という例文を考える。 CaboChaを係り受け解析に用いた場合、次のような出力が得られると思われる。\n\n```\nジョンマッカーシーは -> 作り出した\nAIに関する -> 最初の -> 会議で -> 作り出した\n最初の -> 会議で -> 作り出した\n会議で -> 作り出した\n人工知能という -> 用語を -> 作り出した\n用語を -> 作り出した\n```\n\nKNPを係り受け解析に用いた場合、次のような出力が得られると思われる。\n\n```\nジョンマッカーシーは -> 作り出した\nＡＩに -> 関する -> 会議で -> 作り出した\n会議で -> 作り出した\n人工知能と -> いう -> 用語を -> 作り出した\n用語を -> 作り出した\n```", + "input": "", + "output": "class Morph:\n def __init__(self, dc):\n self.surface = dc['surface']\n self.base = dc['base']\n self.pos = dc['pos']\n self.pos1 = dc['pos1']\n\n\nclass Chunk:\n def __init__(self, morphs, dst):\n self.morphs = morphs # 形態素（Morphオブジェ��ト）のリスト\n self.dst = dst # 係り先文節インデックス番号\n self.srcs = [] # 係り元文節インデックス番号のリスト\n\n\ndef parse_cabocha(block):\n def check_create_chunk(tmp):\n if len(tmp) > 0:\n c = Chunk(tmp, dst)\n res.append(c)\n tmp = []\n return tmp\n\n res = []\n tmp = []\n dst = None\n for line in block.split('\\n'):\n if line == '':\n tmp = check_create_chunk(tmp)\n elif line[0] == '*':\n dst = line.split(' ')[2].rstrip('D')\n tmp = check_create_chunk(tmp)\n else:\n (surface, attr) = line.split('\\t')\n attr = attr.split(',')\n lineDict = {\n 'surface': surface,\n 'base': attr[6],\n 'pos': attr[0],\n 'pos1': attr[1]\n }\n tmp.append(Morph(lineDict))\n\n for i, r in enumerate(res):\n res[int(r.dst)].srcs.append(i)\n return res\n\n\nfilename = 'ch05/ai.ja.txt.cabocha'\nwith open(filename, mode='rt', encoding='utf-8') as f:\n blocks = f.read().split('EOS\\n')\nblocks = list(filter(lambda x: x != '', blocks))\nblocks = [parse_cabocha(block) for block in blocks]\n\nfor b in blocks:\n for m in b:\n text = []\n if '名詞' in [s.pos for s in m.morphs] and int(m.dst) != -1:\n current_chunk = m\n text.append(''.join([m.surface for m in current_chunk.morphs]))\n next_chunk = b[int(current_chunk.dst)]\n while int(current_chunk.dst) != -1:\n text.append(''.join([m.surface for m in next_chunk.morphs]))\n current_chunk = next_chunk\n next_chunk = b[int(next_chunk.dst)]\n print(*text, sep=' -> ')", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 604, + "instruction": "pythonを用いて、文中のすべての名詞句のペアを結ぶ最短係り受けパスを抽出せよ。ただし、名詞句ペアの文節番号がiとj（i “で連結して表現する\n・文節iとjに含まれる名詞句はそれぞれ、XとYに置換する\nまた、係り受けパスの形状は、以下の2通りが考えられる。\n・文節iから構文木の根に至る経路上に文節jが存在する場合: 文節iから文節jのパスを表示\n・上記以外で、文節iと文節jから構文木の根に至る経路上で共通の文節kで交わる場合: 文節iから文節kに至る直前のパスと文節jから文節kに至る直前までのパス、文節kの内容を” | “で連結して表示\n\n「ジョン・マッカーシーはAIに関する最初の会議で人工知能という用語を作り出した。」という例文を考える。 CaboChaを係り受け解析に用いた場合、次のような出力が得られると思われる。\n\n```\nXは | Yに関する -> 最初の -> 会議で | 作り出した\nXは | Yの -> 会議で | 作り出した\nXは | Yで | 作り出した\nXは | Yという -> 用語を | 作り出した\nXは | Yを | 作り出した\nXに関する -> Yの\nXに関する -> 最初の -> Yで\nXに関する -> 最初の -> 会議で | Yという -> 用語を | 作り出した\nXに関する -> 最初の -> 会議で | Yを | 作り出した\nXの -> Yで\nXの -> 会議で | Yという -> 用語を | 作り出した\nXの -> 会議で | Yを | 作り出した\nXで | Yという -> 用語を | 作り出した\nXで | Yを | 作り出した\nXという -> Yを\n```\n\nKNPを係り受け解析に用いた場合、次のような出力が得られると思われる。\n\n```\nXは | Yに -> 関する -> 会議で | 作り出した。\nXは | Yで | 作り出した。\nXは | Yと -> いう -> 用語を | 作り出した。\nXは | Yを | 作り出した。\nXに -> 関する -> Yで\nXに -> 関する -> 会議で | Yと -> いう -> 用語を | 作り出した。\nXに -> 関する -> 会議で | Yを | 作り出した。\nXで | Yと -> いう -> 用語を | 作り出した。\nXで | Yを | 作り出した。\nXと -> いう -> Yを\n```", + "input": "", + "output": "文中のすべての名詞句のペアを結ぶ最短係り受けパスを抽出せよ．ただし，名詞句ペアの文節番号がi\nとj\n（i “で連結して表現する\n文節i\nとj\nに含まれる名詞句はそれぞれ，XとYに置換する\nまた，係り受けパスの形状は，以下の2通りが考えられる．\n\n文節i\nから構文木の根に至��経路上に文節j\nが存在する場合: 文節i\nから文節j\nのパスを表示\n上記以外で，文節i\nと文節j\nから構文木の根に至る経路上で共通の文節k\nで交わる場合: 文節i\nから文節k\nに至る直前のパスと文節j\nから文節k\nに至る直前までのパス，文節k\nの内容を” | “で連結して表示\n「ジョン・マッカーシーはAIに関する最初の会議で人工知能という用語を作り出した。」という例文を考える． CaboChaを係り受け解析に用いた場合，次のような出力が得られると思われる．\n\nXは | Yに関する -> 最初の -> 会議で | 作り出した\nXは | Yの -> 会議で | 作り出した\nXは | Yで | 作り出した\nXは | Yという -> 用語を | 作り出した\nXは | Yを | 作り出した\nXに関する -> Yの\nXに関する -> 最初の -> Yで\nXに関する -> 最初の -> 会議で | Yという -> 用語を | 作り出した\nXに関する -> 最初の -> 会議で | Yを | 作り出した\nXの -> Yで\nXの -> 会議で | Yという -> 用語を | 作り出した\nXの -> 会議で | Yを | 作り出した\nXで | Yという -> 用語を | 作り出した\nXで | Yを | 作り出した\nXという -> Yを\nKNPを係り受け解析に用いた場合，次のような出力が得られると思われる．\n\nXは | Yに -> 関する -> 会議で | 作り出した。\nXは | Yで | 作り出した。\nXは | Yと -> いう -> 用語を | 作り出した。\nXは | Yを | 作り出した。\nXに -> 関する -> Yで\nXに -> 関する -> 会議で | Yと -> いう -> 用語を | 作り出した。\nXに -> 関する -> 会議で | Yを | 作り出した。\nXで | Yと -> いう -> 用語を | 作り出した。\nXで | Yを | 作り出した。\nXと -> いう -> Yを", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 605, + "instruction": "pythonを用いて、News Aggregator Data Setをダウンロードし、以下の要領で学習データ（train.txt）、検証データ（valid.txt）、評価データ（test.txt）を作成せよ。\n\n1.ダウンロードしたzipファイルを解凍し、readme.txtの説明を読む。\n2.情報源（publisher）が”Reuters”, “Huffington Post”, “Businessweek”, “Contactmusic.com”, “Daily Mail”の事例（記事）のみを抽出する。\n3.抽出された事例をランダムに並び替える。\n4.抽出された事例の80%を学習データ、残りの10%ずつを検証データと評価データに分割し、それぞれtrain.txt、valid.txt、test.txtというファイル名で保存する。ファイルには、１行に１事例を書き出すこととし、カテゴリ名と記事見出しのタブ区切り形式とせよ（このファイルは後に問題70で再利用する）。\n\n学習データと評価データを作成したら、各カテゴリの事例数を確認せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\nfrom sklearn.model_selection import train_test_split\n\n\nnewsCorpora = pd.read_table('ch06/NewsAggregatorDataset/newsCorpora.csv', header=None)\nnewsCorpora.columns = ['ID', 'TITLE', 'URL', 'PUBLISHER', 'CATEGORY', 'STORY', 'HOSTNAME', 'TIMESTAMP']\nnewsCorpora = newsCorpora[newsCorpora['PUBLISHER'].isin(\n ['Reuters', 'Huffington Post', 'Businessweek', 'Contactmusic.com', 'Daily Mail'])].sample(frac=1, random_state=0)\n\nX = newsCorpora[['TITLE', 'CATEGORY']].copy()\nX['CATEGORY'] = X['CATEGORY'].map({'b': 0, 'e': 1, 't': 2, 'm': 3})\ny = newsCorpora['CATEGORY']\n\nX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, stratify=y, random_state=0)\nX_valid, X_test, y_valid, y_test = train_test_split(X_test, y_test, test_size=0.5, stratify=y_test, random_state=0)\n\nX_train.to_csv('ch06/train2.txt', sep='\\t', index=False, header=None)\nX_valid.to_csv('ch06/valid2.txt', sep='\\t', index=False, header=None)\nX_test.to_csv('ch06/test2.txt', sep='\\t', index=False, header=None)", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 606, + "instruction": "pythonを用いて、学習データ、検証データ、評価データから特徴量を抽出し、それぞれtrain.feature.txt、valid.feature.txt、test.feature.txtというファイル名で保存せよ。 なお、カテゴリ分類に有用そうな特徴量は各自で自由に設計せよ。記事の見出しを単語列に変換したものが最低限のベースラインとなるであろう。", + "input": "", + "output": "import joblib\nimport pandas as pd\nfrom sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer\n\n\nX_train = pd.read_table('ch06/train.txt', header=None)\nX_valid = pd.read_table('ch06/valid.txt', header=None)\nX_test = pd.read_table('ch06/test.txt', header=None)\nuse_cols = ['TITLE', 'CATEGORY']\nX_train.columns = use_cols\nX_valid.columns = use_cols\nX_test.columns = use_cols\nX_train['TMP'] = 'train'\nX_valid['TMP'] = 'valid'\nX_test['TMP'] = 'test'\n\ndata = pd.concat([X_train, X_valid, X_test]).reset_index(drop=True)\nvectorizer = CountVectorizer(token_pattern=u'(?u)\\\\b\\\\w+\\\\b')\nbag = vectorizer.fit_transform(data['TITLE'])\ndata = pd.concat([data, pd.DataFrame(bag.toarray())], axis=1)\n\njoblib.dump(vectorizer.vocabulary_, 'ch06/vocabulary_.joblib')\n\nX_train = data.query('TMP==\"train\"').drop(use_cols + ['TMP'], axis=1)\nX_valid = data.query('TMP==\"valid\"').drop(use_cols + ['TMP'], axis=1)\nX_test = data.query('TMP==\"test\"').drop(use_cols + ['TMP'], axis=1)\n\nX_train.to_csv('ch06/train.feature.txt', sep='\\t', index=False, header=None)\nX_valid.to_csv('ch06/valid.feature.txt', sep='\\t', index=False, header=None)\nX_test.to_csv('ch06/test.feature.txt', sep='\\t', index=False, header=None)", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 607, + "instruction": "pythonを用いて、学習データを用いて、ロジスティック回帰モデルを学習せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\nimport joblib\nfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression\n\n\nX_train = pd.read_table('ch06/train.feature.txt', header=None)\ny_train = pd.read_table('ch06/train.txt', header=None)[1]\n\nclf = LogisticRegression(penalty='l2', solver='sag', random_state=0)\nclf.fit(X_train, y_train)\njoblib.dump(clf, 'ch06/model.joblib')", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 608, + "instruction": "pythonを用いて、学習データから作成したロジスティック回帰モデルを用い、与えられた記事見出しからカテゴリとその予測確率を計算するプログラムを実装せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\nfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression\n\n\nX_train = pd.read_table('ch06/train.feature.txt', header=None)\ny_train = pd.read_table('ch06/train.txt', header=None)[1]\n\nclf = LogisticRegression(penalty='l2', solver='sag', random_state=0)\nclf.fit(X_train, y_train)\ny_train = clf.predict(X_train)", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 609, + "instruction": "pythonを用いて、学習データから作成したロジスティック回帰モデルの正解率を、学習データおよび評価データ上で計測せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\nimport joblib\nfrom sklearn.metrics import accuracy_score\n\n\nX_train = pd.read_table('ch06/train.feature.txt', header=None)\nX_test = pd.read_table('ch06/test.feature.txt', header=None)\ny_train = pd.read_table('ch06/train.txt', header=None)[1]\ny_test = pd.read_table('ch06/test.txt', header=None)[1]\n\nclf = joblib.load('ch06/model.joblib')\n\nprint(f'train acc: {accuracy_score(y_train, clf.predict(X_train))}')\nprint(f'test acc: {accuracy_score(y_test, clf.predict(X_test))}')", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 610, + "instruction": "pythonを用いて、学習データから作成したロジスティック回帰モデルの混同行列（confusion matrix）を、学習データおよび評価データ上で作成せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\nimport joblib\nfrom sklearn.metrics import confusion_matrix\n\n\nX_train = pd.read_table('ch06/train.feature.txt', header=None)\nX_test = pd.read_table('ch06/test.feature.txt', header=None)\ny_train = pd.read_table('ch06/train.txt', header=None)[1]\ny_test = pd.read_table('ch06/test.txt', header=None)[1]\n\nclf = joblib.load('ch06/model.joblib')\n\nprint(f'train confusion matrix:\\n {confusion_matrix(y_train, clf.predict(X_train))}')\nprint(f'test confusion matrix:\\n {confusion_matrix(y_test, clf.predict(X_test))}')", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 611, + "instruction": "pythonを用いて、学習データから作成したロジスティック回帰モデルの適合率、再現率、F1スコアを、評価データ上で計測せよ。カテゴリごとに適合率、再現率、F1スコアを求め、カテゴリごとの性能をマイクロ平均（micro-average）とマクロ平均（macro-average）で統合せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\nimport joblib\nfrom sklearn.metrics import recall_score, precision_score, f1_score\n\n\nX_train = pd.read_table('ch06/train.feature.txt', header=None)\nX_test = pd.read_table('ch06/test.feature.txt', header=None)\ny_train = pd.read_table('ch06/train.txt', header=None)[1]\ny_test = pd.read_table('ch06/test.txt', header=None)[1]\n\nclf = joblib.load('ch06/model.joblib')\ny_pred = clf.predict(X_test)\n\nprint(f'test recall of None: {recall_score(y_test, y_pred, average=None)}')\nprint(f'test recall of micro: {recall_score(y_test, y_pred, average=\"micro\")}')\nprint(f'test recall of macro: {recall_score(y_test, y_pred, average=\"macro\")}')\nprint(f'test precision of None: {precision_score(y_test, y_pred, average=None)}')\nprint(f'test precision of micro: {precision_score(y_test, y_pred, average=\"micro\")}')\nprint(f'test precision of macro: {precision_score(y_test, y_pred, average=\"macro\")}')\nprint(f'test f1 of None: {f1_score(y_test, y_pred, average=None)}')\nprint(f'test f1 of micro: {f1_score(y_test, y_pred, average=\"micro\")}')\nprint(f'test f1 of macro: {f1_score(y_test, y_pred, average=\"macro\")}')", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 612, + "instruction": "pythonを用いて、学習データから作成したロジスティック回帰モデルの中で、重みの高い特徴量トップ10と、重みの低い特徴量トップ10を確認せよ。", + "input": "", + "output": "import joblib\n\n\nclf = joblib.load('ch06/model.joblib')\nvocabulary_ = joblib.load('ch06/vocabulary_.joblib')\ncoefs = clf.coef_\n\nfor c in coefs:\n d = dict(zip(vocabulary_, c))\n d_top = sorted(d.items(), key=lambda x: abs(x[1]), reverse=True)[:10]\n print(d_top)\n d_bottom = sorted(d.items(), key=lambda x: abs(x[1]), reverse=False)[:10]\n print(d_bottom)", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 613, + "instruction": "pythonを用いて、ロジスティック回帰モデルを学習するとき、正則化パラメータを調整することで、学習時の過学習（overfitting）の度合いを制御できる。異なる正則化パラメータでロジスティック回帰モデルを学習し、学習データ、検証データ、および評価データ上の正解率を求めよ。実験の結果は、正則化パラメータを横軸、正解率を縦軸としたグラフにまとめよ。", + "input": "", + "output": "import matplotlib.pyplot as plt\nimport pandas as pd\nfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression\nfrom sklearn.metrics import accuracy_score\n\n\nX_train = pd.read_table('ch06/train.feature.txt', header=None)\nX_valid = pd.read_table('ch06/valid.feature.txt', header=None)\nX_test = pd.read_table('ch06/test.feature.txt', header=None)\ny_train = pd.read_table('ch06/train.txt', header=None)[1]\ny_valid = pd.read_table('ch06/valid.txt', header=None)[1]\ny_test = pd.read_table('ch06/test.txt', header=None)[1]\n\nC_candidate = [0.1, 1.0, 10, 100]\ntrain_acc = []\nvalid_acc = []\ntest_acc = []\n\nfor c in C_candidate:\n clf = LogisticRegression(penalty='l2', solver='sag', random_state=0, C=c)\n clf.fit(X_train, y_train)\n train_acc.append(accuracy_score(y_train, clf.predict(X_train)))\n valid_acc.append(accuracy_score(y_valid, clf.predict(X_valid)))\n test_acc.append(accuracy_score(y_test, clf.predict(X_test)))\n\nplt.plot(C_candidate, train_acc, label='train acc')\nplt.plot(C_candidate, valid_acc, label='valid acc')\nplt.plot(C_candidate, test_acc, label='test acc')\nplt.legend()\nplt.savefig('ch06/ans58.png')", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 614, + "instruction": "pythonを用いて、学習アルゴリズムや学習パラメータを変えながら、カテゴリ分類モデルを学習せよ。検証データ上の正解率が最も高くなる学習アルゴリズム・パラメータを求めよ。また、その学習アルゴリズム・パラメータを用いたときの評価データ上の正解率を求めよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\nfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression\nfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifier\nfrom sklearn.metrics import accuracy_score\n\n\nX_train = pd.read_table('ch06/train.feature.txt', header=None)\nX_valid = pd.read_table('ch06/valid.feature.txt', header=None)\nX_test = pd.read_table('ch06/test.feature.txt', header=None)\ny_train = pd.read_table('ch06/train.txt', header=None)[1]\ny_valid = pd.read_table('ch06/valid.txt', header=None)[1]\ny_test = pd.read_table('ch06/test.txt', header=None)[1]\n\ntest_acc = []\n\nC_candidate = [0.1, 1.0, 10, 100]\nfor c in C_candidate:\n clf = LogisticRegression(penalty='l2', solver='sag', random_state=0, C=c)\n clf.fit(X_train, y_train)\n test_acc.append(accuracy_score(y_test, clf.predict(X_test)))\n\n\nmax_depth_candidate = [2, 4, 8, 16]\nfor m in max_depth_candidate:\n clf = RandomForestClassifier(max_depth=m, random_state=0)\n clf.fit(X_train, y_train)\n test_acc.append(accuracy_score(y_test, clf.predict(X_test)))\n\nbestIndex = test_acc.index(max(test_acc))\nif bestIndex < 4:\n bestAlg = 'LogisticRegression'\n bestParam = f'C={C_candidate[bestIndex]}'\nelse:\n bestAlg = 'RandomForestClassifier'\n bestParam = f'max_depth={max_depth_candidate[bestIndex - 4]}'\n\nprint(bestAlg, bestParam)", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 615, + "instruction": "pythonを用いて、Toggle menu\n第7章: 単語ベクトル\n On this page\n60. 単語ベクトルの読み込みと表示\n61. 単語の類似度\n62. 類似度の高い単語10件\n63. 加法構成性によるアナロジー\n64. アナロジーデータでの実験\n65. アナロジータスクでの正解率\n66. WordSimilarity-353での評価\n67. k-meansクラスタリング\n68. Ward法によるクラスタリング\n69. t-SNEによる可視化\n単語の意味を実ベクトルで表現する単語ベクトル（単語埋め込み）に関して、以下の処理を行うプログラムを作成せよ。\n\n60. 単語ベクトルの読み込みと表示Permalink\nGoogle Newsデータセット（約1,000億単語）での学習済み単語ベクトル（300万単語・フレーズ、300次元）をダウンロードし、”United States”の単語ベクトルを表示せよ。ただし、”United States”は内部的には”United_States”と表現されていることに注意せよ。", + "input": "", + "output": "from gensim.models import KeyedVectors\n\n\nmodel = KeyedVectors.load_word2vec_format('ch07/GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True)\nus = model['United_States']\nprint(us)", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 616, + "instruction": "pythonを用いて、“United States”と”U.S.”のコサイン類似度を計算せよ。", + "input": "", + "output": "import numpy as np\nfrom gensim.models import KeyedVectors\n\n\ndef cosSim(v1, v2):\n return np.dot(v1, v2) / (np.linalg.norm(v1) * np.linalg.norm(v2))\n\n\nmodel = KeyedVectors.load_word2vec_format('ch07/GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True)\nus1 = model['United_States']\nus2 = model['U.S.']\nprint(cosSim(us1, us2))", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 617, + "instruction": "pythonを用いて、“United States”とコサイン類似度が高い10語と、その類似度を出力せよ。", + "input": "", + "output": "from gensim.models import KeyedVectors\n\n\nmodel = KeyedVectors.load_word2vec_format('ch07/GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True)\nresult = model.most_similar(positive=['United_States'])\n\nfor i in range(10):\n print(\"{}: {:.4f}\".format(*result[i]))", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 618, + "instruction": "pythonを用いて、“Spain”の単語ベクトルから”Madrid”のベクトルを引き、”Athens”のベクトルを足したベクトルを計算し、そのベクトルと類似度の高い10語とその類似度を出力せよ。", + "input": "", + "output": "import numpy as np\nfrom gensim.models import KeyedVectors\n\n\ndef cosSim(v1, v2):\n return np.dot(v1, v2) / (np.linalg.norm(v1) * np.linalg.norm(v2))\n\n\nmodel = KeyedVectors.load_word2vec_format('ch07/GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True)\nresult = model.most_similar(positive=['Spain', 'Athens'], negative=['Madrid'])\n\nfor i in range(10):\n print(\"{}: {:.4f}\".format(*result[i]))", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 619, + "instruction": "pythonを用いて、単語アナロジーの評価データをダウンロードし、vec(2列目の単語) - vec(1列目の単語) + vec(3列目の単語)を計算し、そのベクトルと類似度が最も高い単語と、その類似度を求めよ。求めた単語と類似度は、各事例の末尾に追記せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\nfrom gensim.models import KeyedVectors\nfrom tqdm import tqdm\n\n\ndef culcSim(row):\n global model\n return pd.Series(list(model.most_similar(positive=[row['v2'], row['v3']], negative=[row['v1']])[0]))\n\n\ntqdm.pandas()\ndf = pd.read_csv('ch07/questions-words.txt', sep=' ')\ndf = df.reset_index()\ndf.columns = ['v1', 'v2', 'v3', 'v4']\ndf.dropna(inplace=True)\n\nmodel = KeyedVectors.load_word2vec_format('ch07/GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True)\ndf[['simWord', 'simScore']] = df.progress_apply(culcSim, axis=1)\ndf.to_csv('ch07/ans64.txt', sep=' ', index=False, header=None)", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 620, + "instruction": "pythonを用いて、単語アナロジーの評価データをダウンロードし、vec(2列目の単語) - vec(1列目の単語) + vec(3列目の単語)を計算し、そのベクトルと類似度が最も高い単語と、その類似度を求めよ。求めた単語と類似度は、各事例の末尾に追記し、この実行結果を用い、意味的アナロジー（semantic analogy）と文法的アナロジー（syntactic analogy）の正解率を測定せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\nfrom gensim.models import KeyedVectors\nfrom tqdm import tqdm\n\n\ndef culcSim(row):\n global model\n return pd.Series(list(model.most_similar(positive=[row['v2'], row['v3']], negative=[row['v1']])[0]))\n\n\ntqdm.pandas()\ndf = pd.read_csv('ch07/questions-words.txt', sep=' ')\ndf = df.reset_index()\ndf.columns = ['v1', 'v2', 'v3', 'v4']\ndf.dropna(inplace=True)\n\nmodel = KeyedVectors.load_word2vec_format('ch07/GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True)\ndf[['simWord', 'simScore']] = df.progress_apply(culcSim, axis=1)\ndf.to_csv('ch07/ans64.txt', sep=' ', index=False, header=None)\n\n\ndf = pd.read_csv('ch07/ans64.txt', sep=' ', header=None)\nprint((df[3] == df[4]).sum() / len(df))", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 621, + "instruction": "pythonを用いて、The WordSimilarity-353 Test Collectionの評価データをダウンロードし、単語ベクトルにより計算される類似度のランキングと、人間の類似度判定のランキングの間のスピアマン相関係数を計算せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\nimport numpy as np\nfrom gensim.models import KeyedVectors\nfrom tqdm import tqdm\n\n\ndef cosSim(v1, v2):\n return np.dot(v1, v2) / (np.linalg.norm(v1) * np.linalg.norm(v2))\n\n\ndef culcCosSim(row):\n global model\n w1v = model[row['Word 1']]\n w2v = model[row['Word 2']]\n return cosSim(w1v, w2v)\n\n\ntqdm.pandas()\nmodel = KeyedVectors.load_word2vec_format('ch07/GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True)\ndf = pd.read_csv('ch07/wordsim353/combined.csv')\ndf['cosSim'] = df.progress_apply(culcCosSim, axis=1)\n\nprint(df[['Human (mean)', 'cosSim']].corr(method='spearman'))", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 622, + "instruction": "pythonを用いて、国名に関する単語ベクトルを抽出し、k-meansクラスタリングをクラスタ数k=5として実行せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\nimport numpy as np\nfrom gensim.models import KeyedVectors\nfrom sklearn.cluster import KMeans\n\n\n# http://www.fao.org/countryprofiles/iso3list/en/\ncountry = pd.read_table('ch07/countries.tsv')\ncountry = country['Short name'].values\n\nmodel = KeyedVectors.load_word2vec_format('ch07/GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True)\n\ncountryVec = []\ncountryName = []\nfor c in country:\n if c in model.vocab:\n countryVec.append(model[c])\n countryName.append(c)\n\nX = np.array(countryVec)\nkm = KMeans(n_clusters=5, random_state=0)\ny_km = km.fit_predict(X)\nprint(y_km)", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 623, + "instruction": "pythonを用いて、国名に関する単語ベクトルに対し、Ward法による階層型クラスタリングを実行せよ。さらに、クラスタリング結果をデンドログラムとして可視化せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\nimport numpy as np\nfrom gensim.models import KeyedVectors\nimport matplotlib.pyplot as plt\nfrom scipy.cluster.hierarchy import linkage, dendrogram\n\n\n# http://www.fao.org/countryprofiles/iso3list/en/\ncountry = pd.read_table('ch07/countries.tsv')\ncountry = country['Short name'].values\n\nmodel = KeyedVectors.load_word2vec_format('ch07/GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True)\n\ncountryVec = []\ncountryName = []\nfor c in country:\n if c in model.vocab:\n countryVec.append(model[c])\n countryName.append(c)\n\nX = np.array(countryVec)\nlinkage_result = linkage(X, method='ward', metric='euclidean')\nplt.figure(num=None, figsize=(16, 9), dpi=200, facecolor='w', edgecolor='k')\ndendrogram(linkage_result, labels=countryName)\nplt.show()", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 624, + "instruction": "pythonを用いて、ベクトル空間上の国名に関する単語ベクトルをt-SNEで可視化せよ。", + "input": "", + "output": "import pandas as pd\nimport numpy as np\nfrom gensim.models import KeyedVectors\nfrom sklearn.manifold import TSNE\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n\n# http://www.fao.org/countryprofiles/iso3list/en/\ncountry = pd.read_table('ch07/countries.tsv')\ncountry = country['Short name'].values\n\nmodel = KeyedVectors.load_word2vec_format('ch07/GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True)\n\ncountryVec = []\ncountryName = []\nfor c in country:\n if c in model.vocab:\n countryVec.append(model[c])\n countryName.append(c)\n\nX = np.array(countryVec)\ntsne = TSNE(random_state=0, n_iter=15000, metric='cosine')\nembs = tsne.fit_transform(X)\nplt.scatter(embs[:, 0], embs[:, 1])\nplt.show()", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 625, + "instruction": "pythonを用いて、手持ちの学習データ、検証データ、評価データを行列・ベクトルに変換したい。例えば、学習データについて、すべての事例$$x_i$$の特徴ベクトル$$\\boldsymbol{x}_i$$を並べた行列$$X$$と、正解ラベルを並べた行列（ベクトル）$$Y$$を作成したい。\n\n$$\nX = \\begin{pmatrix} \n \\boldsymbol{x}_1 \\\\ \n \\boldsymbol{x}_2 \\\\ \n \\dots \\\\ \n \\boldsymbol{x}_n \\\\ \n\\end{pmatrix} \\in \\mathbb{R}^{n \\times d},\nY = \\begin{pmatrix} \n y_1 \\\\ \n y_2 \\\\ \n \\dots \\\\ \n y_n \\\\ \n\\end{pmatrix} \\in \\mathbb{N}^{n}\n$$\n\nここで、$$n$$は学習データの事例数であり、$$\\boldsymbol{x}_i \\in \\mathbb{R}^d$$と$$y_i \\in \\mathbb{N}$$はそれぞれ、$$i \\in \\{1, \\dots, n\\}$$番目の事例の特徴量ベクトルと正解ラベルを表す。\nなお、今回は「ビジネス」「科学技術」「エンターテイメント」「健康」の4カテゴリ分類である。$$\\mathbb{N}_{<4}$$で$$4$$未満の自然数（$$0$$を含む）を表すことにすれば、任意の事例の正解ラベル$$y_i$$は$$y_i \\in \\mathbb{N}_{<4}$$で表現できる。\n以降では、ラベルの種類数を$$L$$で表す（今回の分類タスクでは$$L=4$$である）。\n\n$$i$$番目の事例の特徴ベクトル$$\\boldsymbol{x}_i$$は、次式で求める。\n\n$$\n\\boldsymbol{x}_i = \\frac{1}{T_i} \\sum_{t=1}^{T_i} \\mathrm{emb}(w_{i,t})\n$$\n\nここで、$$i$$番目の事例は$$T_i$$個の（記事見出しの）単語列$$(w_{i,1}, w_{i,2}, \\dots, w_{i,T_i})$$から構成され、$$\\mathrm{emb}(w) \\in \\mathbb{R}^d$$は単語$$w$$に対応する単語ベクトル（次元数は$$d$$）である。すなわち、$$i$$番目の事例の記事見出しを、その見出しに含まれる単語のベクトルの平均で表現したものが$$\\boldsymbol{x}_i$$である。今回は単語ベクトルとして、問題60でダウンロードしたものを用いればよい。$$300$$次元の単語ベクトルを用いたので、$$d=300$$である。\n\n$$i$$番目の事例のラベル$$y_i$$は、次のように定義する。\n\n$$\ny_i = \\begin{cases}\n0 & (\\mbox{記事}x_i\\mbox{が「ビジネス」カテゴリの場合}) \\\\\n1 & (\\mbox{記事}x_i\\mbox{が「科学技術」カテゴリの場合}) \\\\\n2 & (\\mbox{記事}x_i\\mbox{が「エンターテイメント」カテゴリの場合}) \\\\\n3 & (\\mbox{記事}x_i\\mbox{が「健康」カテゴリの場合}) \\\\\n\\end{cases}\n$$\n\nなお、カテゴリ名とラベルの番号が一対一で対応付いていれば、上式の通りの対応付けでなくてもよい。\n\n以上の仕様に基づき、以下の行列・ベクトルを作成し、ファイルに保存せよ。\n\n+ 学習データの特徴量行列: $$X_{\\rm train} \\in \\mathbb{R}^{N_t \\times d}$$\n+ 学習データのラベルベクトル: $$Y_{\\rm train} \\in \\mathbb{N}^{N_t}$$\n+ 検証データの特徴量行列: $$X_{\\rm valid} \\in \\mathbb{R}^{N_v \\times d}$$\n+ 検証データのラベルベクトル: $$Y_{\\rm valid} \\in \\mathbb{N}^{N_v}$$\n+ 評価データの特徴量行列: $$X_{\\rm test} \\in \\mathbb{R}^{N_e \\times d}$$\n+ 評価データのラベルベクトル: $$Y_{\\rm test} \\in \\mathbb{N}^{N_e}$$\n\nなお、$$N_t, N_v, N_e$$はそれぞれ、学習データの事例数、検証データの事例数、評価データの事例数である。\n\nここで、nは学習データの事例数であり、xi∈Rdとyi∈Nはそれぞれ、i∈{1,…,n}番目の事例の特徴量ベクトルと正解ラベルを表す。 なお、今回は「ビジネス」「科学技術」「エンターテイメント」「健康」の4カテゴリ分類である。N<4で4未満の自然数（0を含む）を表すことにすれば、任意の事例の正解ラベルyiはyi∈N<4で表現できる。 以降では、ラベルの種類数をL\nで表す（今回の分類タスクではL=4である）。\n\ni番目の事例はTi個の（記事見出しの）単語列(wi,1,wi,2,…,wi,Ti)から構成され、emb(w)∈Rd\nは単語wに対応する単語ベクトル（次元数はd）である。すなわち、i番目の事例の記事見出しを、その見出しに含まれる単語のベクトルの平均で表現したものがxiである。今回は単語ベクトルとして、問題60でダウンロードしたものを用いればよい。300次元の単語ベクトルを用いたので、d=300である。\n\ni 番目の事例のラベルyiは、次のように定義する。\n\n0(記事xiが「ビジネス」カテゴリの場合)\n1(記事xiが「科学技術」カテゴリの場合)\n2(記事xiが「エンターテイメント」カテゴリの場合)\n3(記事xiが「健康」カテゴリの場合)\n\nなお、カテゴリ名とラベルの番号が一対一で対応付いていれば、上式の通りの対応付けでなくてもよい。\n\n以下の行列・ベクトルを作成し、ファイルに保存せよ。\n\n学習データの特徴量行列、学習データのラベルベクトル、検証データの特徴量行列、検証データのラベルベクトル、評価データの特徴量行列、評価データのラベルベクトル\n\n+ 学習データの特徴量行列: $$X_{\\rm train} \\in \\mathbb{R}^{N_t \\times d}$$\n+ 学習データのラベルベクトル: $$Y_{\\rm train} \\in \\mathbb{N}^{N_t}$$\n+ 検証データの特徴量行列: $$X_{\\rm valid} \\in \\mathbb{R}^{N_v \\times d}$$\n+ 検証データのラベルベクトル: $$Y_{\\rm valid} \\in \\mathbb{N}^{N_v}$$\n+ 評価データの特徴量行列: $$X_{\\rm test} \\in \\mathbb{R}^{N_e \\times d}$$\n+ 評価データのラベルベクトル: $$Y_{\\rm test} \\in \\mathbb{N}^{N_e}$$", + "input": "", + "output": "import joblib\nimport numpy as np\nimport pandas as pd\nfrom gensim.models import KeyedVectors\nfrom tqdm import tqdm\n\n\ndef culcSwem(row):\n global model\n swem = [model[w] if w in model.vocab else np.zeros(shape=(model.vector_size,)) for w in row['TITLE'].split()]\n swem = np.mean(np.array(swem), axis=0)\n return swem\n\n\nX_train = pd.read_table('ch06/train.txt', header=None)\nX_valid = pd.read_table('ch06/valid.txt', header=None)\nX_test = pd.read_table('ch06/test.txt', header=None)\nuse_cols = ['TITLE', 'CATEGORY']\nn_train = len(X_train)\nn_valid = len(X_valid)\nn_test = len(X_test)\nX_train.columns = use_cols\nX_valid.columns = use_cols\nX_test.columns = use_cols\n\ndata = pd.concat([X_train, X_valid, X_test]).reset_index(drop=True)\n\ntqdm.pandas()\nmodel = KeyedVectors.load_word2vec_format('ch07/GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True)\nswemVec = data.progress_apply(culcSwem, axis=1)\n\nX_train = np.array(list(swemVec.values)[:n_train])\nX_valid = np.array(list(swemVec.values)[n_train:n_train + n_valid])\nX_test = np.array(list(swemVec.values)[n_train + n_valid:])\njoblib.dump(X_train, 'ch08/X_train.joblib')\njoblib.dump(X_valid, 'ch08/X_valid.joblib')\njoblib.dump(X_test, 'ch08/X_test.joblib')\n\ny_data = data['CATEGORY'].map({'b': 0, 'e': 1, 't': 2, 'm': 3})\n\ny_train = y_data.values[:n_train]\ny_valid = y_data.values[n_train:n_train + n_valid]\ny_test = y_data.values[n_train + n_valid:]\n\njoblib.dump(y_train, 'ch08/y_train.joblib')\njoblib.dump(y_valid, 'ch08/y_valid.joblib')\njoblib.dump(y_test, 'ch08/y_test.joblib')", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 626, + "instruction": "pythonを用いて、以下の行列を読み込み、学習データについて以下の計算を実行せよ。\n\n$$\n\\hat{\\boldsymbol{y}}_1 = {\\rm softmax}(\\boldsymbol{x}_1 W), \\\\\n\\hat{Y} = {\\rm softmax}(X_{[1:4]} W)\n$$\n\nただし、$${\\rm softmax}$$はソフトマックス関数、$$X_{[1:4]} \\in \\mathbb{R}^{4 \\times d}$$は特徴ベクトル$$\\boldsymbol{x}_1, \\boldsymbol{x}_2, \\boldsymbol{x}_3, \\boldsymbol{x}_4$$を縦に並べた行列である。\n\n$$\nX_{[1:4]} = \\begin{pmatrix} \n \\boldsymbol{x}_1 \\\\ \n \\boldsymbol{x}_2 \\\\ \n \\boldsymbol{x}_3 \\\\ \n \\boldsymbol{x}_4 \\\\ \n\\end{pmatrix}\n$$\n\n行列$$W \\in \\mathbb{R}^{d \\times L}$$は単層ニューラルネットワークの重み行列で、ここではランダムな値で初期化すればよい（問題73以降で学習して求める）。なお、$$\\hat{\\boldsymbol{y}}_1 \\in \\mathbb{R}^L$$は未学習の行列$$W$$で事例$$x_1$$を分類したときに、各カテゴリに属する確率を表すベクトルである。\n同様に、$$\\hat{Y} \\in \\mathbb{R}^{n \\times L}$$は、学習データの事例$$x_1, x_2, x_3, x_4$$について、各カテゴリに属する確率を行列として表現している。\n\n+ 学習データの特徴量行列: $$X_{\\rm train} \\in \\mathbb{R}^{N_t \\times d}$$\n+ 学習データのラベルベクトル: $$Y_{\\rm train} \\in \\mathbb{N}^{N_t}$$\n+ 検証データの特徴量行列: $$X_{\\rm valid} \\in \\mathbb{R}^{N_v \\times d}$$\n+ 検証データのラベルベクトル: $$Y_{\\rm valid} \\in \\mathbb{N}^{N_v}$$\n+ 評価データの特徴量行列: $$X_{\\rm test} \\in \\mathbb{R}^{N_e \\times d}$$\n+ 評価データのラベルベクトル: $$Y_{\\rm test} \\in \\mathbb{N}^{N_e}$$", + "input": "", + "output": "import joblib\nimport numpy as np\nimport torch\nimport torch.nn as nn\n\n\nX_train = joblib.load('ch08/X_train.joblib')\nX_train = torch.from_numpy(X_train.astype(np.float32)).clone()\n\nX = X_train[0:4]\n\nnet = nn.Sequential(nn.Linear(X.size()[1], 4), nn.Softmax(1))\ny_pred = net(X)\nprint(y_pred)", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 627, + "instruction": "学習データの事例$$x_1$$と事例集合$$x_1, x_2, x_3, x_4$$に対して、クロスエントロピー損失と、行列$$W$$に対する勾配を計算せよ。なお、ある事例$$x_i$$に対して損失は次式で計算される。\n\n$$\nl_i = - \\log [\\mbox{事例}x_i\\mbox{が}y_i\\mbox{に分類される確率}]\n$$\n\nただし、事例集合に対するクロスエントロピー損失は、その集合に含まれる各事例の損失の平均とする。", + "input": "", + "output": "import joblib\nimport numpy as np\nimport torch\nimport torch.nn as nn\n\n\nX_train = joblib.load('ch08/X_train.joblib')\nX_train = torch.from_numpy(X_train.astype(np.float32)).clone()\n\nX = X_train[0:4]\n\nnet = nn.Sequential(nn.Linear(X.size()[1], 4), nn.Softmax(1))\ny_pred = net(X)\nprint(y_pred)", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 628, + "instruction": "pythonを用いて、確率的勾配降下法（SGD: Stochastic Gradient Descent）を用いて、行列W\nを学習せよ。なお、学習は適当な基準で終了させればよい（例えば「100エポックで終了」など）。", + "input": "", + "output": "import joblib\nimport numpy as np\nimport torch\nfrom torch import nn, optim\n\n\nX_train = joblib.load('ch08/X_train.joblib')\ny_train = joblib.load('ch08/y_train.joblib')\nX_train = torch.from_numpy(X_train.astype(np.float32)).clone()\ny_train = torch.from_numpy(y_train.astype(np.int64)).clone()\n\nX = X_train[0:4]\ny = y_train[0:4]\n\nnet = nn.Linear(X.size()[1], 4)\nloss_fn = nn.CrossEntropyLoss()\noptimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)\n\nlosses = []\n\nfor epoc in range(100):\n optimizer.zero_grad()\n y_pred = net(X)\n loss = loss_fn(y_pred, y)\n loss.backward()\n optimizer.step()\n losses.append(loss)\n\nprint(net.state_dict()['weight'])", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 629, + "instruction": "pythonを用いて、確率的勾配降下法（SGD: Stochastic Gradient Descent）を用いて、行列W\nを学習し、求めた行列を用いて学習データおよび評価データの事例を分類したとき、その正解率をそれぞれ求めよ。", + "input": "", + "output": "import joblib\nimport numpy as np\nimport torch\nfrom torch import nn, optim\n\n\nX_train = joblib.load('ch08/X_train.joblib')\ny_train = joblib.load('ch08/y_train.joblib')\nX_train = torch.from_numpy(X_train.astype(np.float32)).clone()\ny_train = torch.from_numpy(y_train.astype(np.int64)).clone()\n\nX_test = joblib.load('ch08/X_test.joblib')\ny_test = joblib.load('ch08/y_test.joblib')\nX_test = torch.from_numpy(X_test.astype(np.float32)).clone()\ny_test = torch.from_numpy(y_test.astype(np.int64)).clone()\n\nX = X_train[0:4]\ny = y_train[0:4]\n\nnet = nn.Linear(X.size()[1], 4)\nloss_fn = nn.CrossEntropyLoss()\noptimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)\n\nlosses = []\n\nfor epoc in range(100):\n optimizer.zero_grad()\n y_pred = net(X)\n loss = loss_fn(y_pred, y)\n loss.backward()\n optimizer.step()\n losses.append(loss)\n\n_, y_pred_train = torch.max(net(X), 1)\nprint((y_pred_train == y).sum().item() / len(y))\n\n_, y_pred_test = torch.max(net(X_test), 1)\nprint((y_pred_test == y_test).sum().item() / len(y_test))", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 630, + "instruction": "pythonを用いて、以下のコードを改変し、各エポックのパラメータ更新が完了するたびに、訓練データでの損失、正解率、検証データでの損失、正解率をグラフにプロットし、学習の進捗状況を確認できるようにせよ。\n\nimport joblib\nimport numpy as np\nimport torch\nfrom torch import nn, optim\n\n\nX_train = joblib.load('ch08/X_train.joblib')\ny_train = joblib.load('ch08/y_train.joblib')\nX_train = torch.from_numpy(X_train.astype(np.float32)).clone()\ny_train = torch.from_numpy(y_train.astype(np.int64)).clone()\n\nX = X_train[0:4]\ny = y_train[0:4]\n\nnet = nn.Linear(X.size()[1], 4)\nloss_fn = nn.CrossEntropyLoss()\noptimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)\n\nlosses = []\n\nfor epoc in range(100):\n optimizer.zero_grad()\n y_pred = net(X)\n loss = loss_fn(y_pred, y)\n loss.backward()\n optimizer.step()\n losses.append(loss)\n\nprint(net.state_dict()['weight'])", + "input": "", + "output": "import joblib\nimport numpy as np\nimport torch\nfrom torch import nn, optim\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n\nX_train = joblib.load('ch08/X_train.joblib')\ny_train = joblib.load('ch08/y_train.joblib')\nX_train = torch.from_numpy(X_train.astype(np.float32)).clone()\ny_train = torch.from_numpy(y_train.astype(np.int64)).clone()\n\nX_valid = joblib.load('ch08/X_valid.joblib')\ny_valid = joblib.load('ch08/y_valid.joblib')\nX_valid = torch.from_numpy(X_valid.astype(np.float32)).clone()\ny_valid = torch.from_numpy(y_valid.astype(np.int64)).clone()\n\nX_test = joblib.load('ch08/X_test.joblib')\ny_test = joblib.load('ch08/y_test.joblib')\nX_test = torch.from_numpy(X_test.astype(np.float32)).clone()\ny_test = torch.from_numpy(y_test.astype(np.int64)).clone()\n\nX = X_train[0:4]\ny = y_train[0:4]\n\nnet = nn.Linear(X.size()[1], 4)\nloss_fn = nn.CrossEntropyLoss()\noptimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)\n\ntrain_losses = []\nvalid_losses = []\ntrain_accs = []\nvalid_accs = []\n\nfor epoc in range(100):\n optimizer.zero_grad()\n y_pred = net(X)\n loss = loss_fn(y_pred, y)\n loss.backward()\n optimizer.step()\n\n train_losses.append(loss)\n valid_losses.append(loss_fn(net(X_valid), y_valid))\n\n _, y_pred_train = torch.max(net(X), 1)\n train_accs.append((y_pred_train == y).sum().item() / len(y))\n _, y_pred_valid = torch.max(net(X_valid), 1)\n valid_accs.append((y_pred_valid == y_valid).sum().item() / len(y_valid))\n\nplt.plot(train_losses, label='train loss')\nplt.plot(valid_losses, label='valid loss')\nplt.legend()\nplt.show()\n\nplt.plot(train_accs, label='train acc')\nplt.plot(valid_accs, label='valid acc')\nplt.legend()\nplt.show()", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 631, + "instruction": "pythonを用いて、以下のコードを改変し、各エポックのパラメータ更新が完了するたびに、チェックポイント（学習途中のパラメータ（重み行列など）の値や最適化アルゴリズムの内部状態）をファイルに書き出せ。\n\nimport joblib\nimport numpy as np\nimport torch\nfrom torch import nn, optim\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n\nX_train = joblib.load('ch08/X_train.joblib')\ny_train = joblib.load('ch08/y_train.joblib')\nX_train = torch.from_numpy(X_train.astype(np.float32)).clone()\ny_train = torch.from_numpy(y_train.astype(np.int64)).clone()\n\nX_valid = joblib.load('ch08/X_valid.joblib')\ny_valid = joblib.load('ch08/y_valid.joblib')\nX_valid = torch.from_numpy(X_valid.astype(np.float32)).clone()\ny_valid = torch.from_numpy(y_valid.astype(np.int64)).clone()\n\nX_test = joblib.load('ch08/X_test.joblib')\ny_test = joblib.load('ch08/y_test.joblib')\nX_test = torch.from_numpy(X_test.astype(np.float32)).clone()\ny_test = torch.from_numpy(y_test.astype(np.int64)).clone()\n\nX = X_train[0:4]\ny = y_train[0:4]\n\nnet = nn.Linear(X.size()[1], 4)\nloss_fn = nn.CrossEntropyLoss()\noptimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)\n\ntrain_losses = []\nvalid_losses = []\ntrain_accs = []\nvalid_accs = []\n\nfor epoc in range(100):\n optimizer.zero_grad()\n y_pred = net(X)\n loss = loss_fn(y_pred, y)\n loss.backward()\n optimizer.step()\n\n train_losses.append(loss)\n valid_losses.append(loss_fn(net(X_valid), y_valid))\n\n _, y_pred_train = torch.max(net(X), 1)\n train_accs.append((y_pred_train == y).sum().item() / len(y))\n _, y_pred_valid = torch.max(net(X_valid), 1)\n valid_accs.append((y_pred_valid == y_valid).sum().item() / len(y_valid))\n\nplt.plot(train_losses, label='train loss')\nplt.plot(valid_losses, label='valid loss')\nplt.legend()\nplt.show()\n\nplt.plot(train_accs, label='train acc')\nplt.plot(valid_accs, label='valid acc')\nplt.legend()\nplt.show()", + "input": "", + "output": "import joblib\nimport numpy as np\nimport torch\nfrom torch import nn, optim\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n\nX_train = joblib.load('ch08/X_train.joblib')\ny_train = joblib.load('ch08/y_train.joblib')\nX_train = torch.from_numpy(X_train.astype(np.float32)).clone()\ny_train = torch.from_numpy(y_train.astype(np.int64)).clone()\n\nX_valid = joblib.load('ch08/X_valid.joblib')\ny_valid = joblib.load('ch08/y_valid.joblib')\nX_valid = torch.from_numpy(X_valid.astype(np.float32)).clone()\ny_valid = torch.from_numpy(y_valid.astype(np.int64)).clone()\n\nX_test = joblib.load('ch08/X_test.joblib')\ny_test = joblib.load('ch08/y_test.joblib')\nX_test = torch.from_numpy(X_test.astype(np.float32)).clone()\ny_test = torch.from_numpy(y_test.astype(np.int64)).clone()\n\nX = X_train[0:4]\ny = y_train[0:4]\n\nnet = nn.Linear(X.size()[1], 4)\nloss_fn = nn.CrossEntropyLoss()\noptimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)\n\ntrain_losses = []\nvalid_losses = []\ntrain_accs = []\nvalid_accs = []\n\nfor epoc in range(100):\n optimizer.zero_grad()\n y_pred = net(X)\n loss = loss_fn(y_pred, y)\n loss.backward()\n optimizer.step()\n\n joblib.dump(net.state_dict(), f'ch08/state_dict_{epoc}.joblib')\n\n train_losses.append(loss)\n valid_losses.append(loss_fn(net(X_valid), y_valid))\n\n _, y_pred_train = torch.max(net(X), 1)\n train_accs.append((y_pred_train == y).sum().item() / len(y))\n _, y_pred_valid = torch.max(net(X_valid), 1)\n valid_accs.append((y_pred_valid == y_valid).sum().item() / len(y_valid))\n\nplt.plot(train_losses, label='train loss')\nplt.plot(valid_losses, label='valid loss')\nplt.legend()\nplt.show()\n\nplt.plot(train_accs, label='train acc')\nplt.plot(valid_accs, label='valid acc')\nplt.legend()\nplt.show()", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 632, + "instruction": "pythonを用いて、以下のコードを改変し、B事例ごとに損失・勾配を計算し、行列Wの値を更新せよ（ミニバッチ化）。Bの値を1,2,4,8,…と変化させながら、1エポックの学習に要する時間を比較せよ。\n\nimport joblib\nimport numpy as np\nimport torch\nfrom torch import nn, optim\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n\nX_train = joblib.load('ch08/X_train.joblib')\ny_train = joblib.load('ch08/y_train.joblib')\nX_train = torch.from_numpy(X_train.astype(np.float32)).clone()\ny_train = torch.from_numpy(y_train.astype(np.int64)).clone()\n\nX_valid = joblib.load('ch08/X_valid.joblib')\ny_valid = joblib.load('ch08/y_valid.joblib')\nX_valid = torch.from_numpy(X_valid.astype(np.float32)).clone()\ny_valid = torch.from_numpy(y_valid.astype(np.int64)).clone()\n\nX_test = joblib.load('ch08/X_test.joblib')\ny_test = joblib.load('ch08/y_test.joblib')\nX_test = torch.from_numpy(X_test.astype(np.float32)).clone()\ny_test = torch.from_numpy(y_test.astype(np.int64)).clone()\n\nX = X_train[0:4]\ny = y_train[0:4]\n\nnet = nn.Linear(X.size()[1], 4)\nloss_fn = nn.CrossEntropyLoss()\noptimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)\n\ntrain_losses = []\nvalid_losses = []\ntrain_accs = []\nvalid_accs = []\n\nfor epoc in range(100):\n optimizer.zero_grad()\n y_pred = net(X)\n loss = loss_fn(y_pred, y)\n loss.backward()\n optimizer.step()\n\n joblib.dump(net.state_dict(), f'ch08/state_dict_{epoc}.joblib')\n\n train_losses.append(loss)\n valid_losses.append(loss_fn(net(X_valid), y_valid))\n\n _, y_pred_train = torch.max(net(X), 1)\n train_accs.append((y_pred_train == y).sum().item() / len(y))\n _, y_pred_valid = torch.max(net(X_valid), 1)\n valid_accs.append((y_pred_valid == y_valid).sum().item() / len(y_valid))\n\nplt.plot(train_losses, label='train loss')\nplt.plot(valid_losses, label='valid loss')\nplt.legend()\nplt.show()\n\nplt.plot(train_accs, label='train acc')\nplt.plot(valid_accs, label='valid acc')\nplt.legend()\nplt.show()", + "input": "", + "output": "import joblib\nimport numpy as np\nfrom tqdm import tqdm\nimport torch\nfrom torch.utils.data import TensorDataset, DataLoader\nfrom torch import nn, optim\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n\nX_train = joblib.load('ch08/X_train.joblib')\ny_train = joblib.load('ch08/y_train.joblib')\nX_train = torch.from_numpy(X_train.astype(np.float32)).clone()\ny_train = torch.from_numpy(y_train.astype(np.int64)).clone()\n\nX_valid = joblib.load('ch08/X_valid.joblib')\ny_valid = joblib.load('ch08/y_valid.joblib')\nX_valid = torch.from_numpy(X_valid.astype(np.float32)).clone()\ny_valid = torch.from_numpy(y_valid.astype(np.int64)).clone()\n\nX_test = joblib.load('ch08/X_test.joblib')\ny_test = joblib.load('ch08/y_test.joblib')\nX_test = torch.from_numpy(X_test.astype(np.float32)).clone()\ny_test = torch.from_numpy(y_test.astype(np.int64)).clone()\n\nX = X_train\ny = y_train\nds = TensorDataset(X, y)\n\nnet = nn.Linear(X.size()[1], 4)\nloss_fn = nn.CrossEntropyLoss()\noptimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)\n\nbatchSize = [1, 2, 4, 8]\n\nfor bs in batchSize:\n loader = DataLoader(ds, batch_size=bs, shuffle=True)\n\n train_losses = []\n valid_losses = []\n train_accs = []\n valid_accs = []\n\n for epoc in tqdm(range(100)):\n train_running_loss = 0.0\n valid_running_loss = 0.0\n\n for xx, yy in loader:\n y_pred = net(xx)\n loss = loss_fn(y_pred, yy)\n optimizer.zero_grad()\n loss.backward()\n optimizer.step()\n train_running_loss += loss.item()\n valid_running_loss += loss_fn(net(X_valid), y_valid).item()\n\n joblib.dump(net.state_dict(), f'ch08/state_dict_{epoc}.joblib')\n\n train_losses.append(train_running_loss)\n valid_losses.append(valid_running_loss)\n\n _, y_pred_train = torch.max(net(X), 1)\n train_accs.append((y_pred_train == y).sum().item() / len(y))\n _, y_pred_valid = torch.max(net(X_valid), 1)\n valid_accs.append((y_pred_valid == y_valid).sum().item() / len(y_valid))\n\nplt.plot(train_losses, label='train loss')\nplt.plot(valid_losses, label='valid loss')\nplt.legend()\nplt.show()\n\nplt.plot(train_accs, label='train acc')\nplt.plot(valid_accs, label='valid acc')\nplt.legend()\nplt.show()", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 633, + "instruction": "pythonを用いて、以下のコードを改変し、GPU上で学習を実行せよ。\n\nimport joblib\nimport numpy as np\nfrom tqdm import tqdm\nimport torch\nfrom torch.utils.data import TensorDataset, DataLoader\nfrom torch import nn, optim\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n\nX_train = joblib.load('ch08/X_train.joblib')\ny_train = joblib.load('ch08/y_train.joblib')\nX_train = torch.from_numpy(X_train.astype(np.float32)).clone()\ny_train = torch.from_numpy(y_train.astype(np.int64)).clone()\n\nX_valid = joblib.load('ch08/X_valid.joblib')\ny_valid = joblib.load('ch08/y_valid.joblib')\nX_valid = torch.from_numpy(X_valid.astype(np.float32)).clone()\ny_valid = torch.from_numpy(y_valid.astype(np.int64)).clone()\n\nX_test = joblib.load('ch08/X_test.joblib')\ny_test = joblib.load('ch08/y_test.joblib')\nX_test = torch.from_numpy(X_test.astype(np.float32)).clone()\ny_test = torch.from_numpy(y_test.astype(np.int64)).clone()\n\nX = X_train\ny = y_train\nds = TensorDataset(X, y)\n\nnet = nn.Linear(X.size()[1], 4)\nloss_fn = nn.CrossEntropyLoss()\noptimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)\n\nbatchSize = [1, 2, 4, 8]\n\nfor bs in batchSize:\n loader = DataLoader(ds, batch_size=bs, shuffle=True)\n\n train_losses = []\n valid_losses = []\n train_accs = []\n valid_accs = []\n\n for epoc in tqdm(range(100)):\n train_running_loss = 0.0\n valid_running_loss = 0.0\n\n for xx, yy in loader:\n y_pred = net(xx)\n loss = loss_fn(y_pred, yy)\n optimizer.zero_grad()\n loss.backward()\n optimizer.step()\n train_running_loss += loss.item()\n valid_running_loss += loss_fn(net(X_valid), y_valid).item()\n\n joblib.dump(net.state_dict(), f'ch08/state_dict_{epoc}.joblib')\n\n train_losses.append(train_running_loss)\n valid_losses.append(valid_running_loss)\n\n _, y_pred_train = torch.max(net(X), 1)\n train_accs.append((y_pred_train == y).sum().item() / len(y))\n _, y_pred_valid = torch.max(net(X_valid), 1)\n valid_accs.append((y_pred_valid == y_valid).sum().item() / len(y_valid))\n\nplt.plot(train_losses, label='train loss')\nplt.plot(valid_losses, label='valid loss')\nplt.legend()\nplt.show()\n\nplt.plot(train_accs, label='train acc')\nplt.plot(valid_accs, label='valid acc')\nplt.legend()\nplt.show()", + "input": "", + "output": "import joblib\nimport numpy as np\nfrom tqdm import tqdm\nimport torch\nfrom torch.utils.data import TensorDataset, DataLoader\nfrom torch import nn, optim\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n\nX_train = joblib.load('ch08/X_train.joblib')\ny_train = joblib.load('ch08/y_train.joblib')\nX_train = torch.from_numpy(X_train.astype(np.float32)).clone()\ny_train = torch.from_numpy(y_train.astype(np.int64)).clone()\n\nX_valid = joblib.load('ch08/X_valid.joblib')\ny_valid = joblib.load('ch08/y_valid.joblib')\nX_valid = torch.from_numpy(X_valid.astype(np.float32)).clone()\ny_valid = torch.from_numpy(y_valid.astype(np.int64)).clone()\n\nX_test = joblib.load('ch08/X_test.joblib')\ny_test = joblib.load('ch08/y_test.joblib')\nX_test = torch.from_numpy(X_test.astype(np.float32)).clone()\ny_test = torch.from_numpy(y_test.astype(np.int64)).clone()\n\nX = X_train\ny = y_train\nX = X.to('cuda:0')\ny = y.to('cuda:0')\nds = TensorDataset(X, y)\n\nnet = nn.Linear(X.size()[1], 4)\nnet = net.to('cuda:0')\nloss_fn = nn.CrossEntropyLoss()\noptimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)\n\nbatchSize = [1, 2, 4, 8]\n\nfor bs in batchSize:\n loader = DataLoader(ds, batch_size=bs, shuffle=True)\n\n train_losses = []\n valid_losses = []\n train_accs = []\n valid_accs = []\n\n for epoc in tqdm(range(100)):\n train_running_loss = 0.0\n valid_running_loss = 0.0\n\n for xx, yy in loader:\n y_pred = net(xx)\n loss = loss_fn(y_pred, yy)\n optimizer.zero_grad()\n loss.backward()\n optimizer.step()\n train_running_loss += loss.item()\n valid_running_loss += loss_fn(net(X_valid), y_valid).item()\n\n joblib.dump(net.state_dict(), f'ch08/state_dict_{epoc}.joblib')\n\n train_losses.append(train_running_loss)\n valid_losses.append(valid_running_loss)\n\n _, y_pred_train = torch.max(net(X), 1)\n train_accs.append((y_pred_train == y).sum().item() / len(y))\n _, y_pred_valid = torch.max(net(X_valid), 1)\n valid_accs.append((y_pred_valid == y_valid).sum().item() / len(y_valid))\n\nplt.plot(train_losses, label='train loss')\nplt.plot(valid_losses, label='valid loss')\nplt.legend()\nplt.show()\n\nplt.plot(train_accs, label='train acc')\nplt.plot(valid_accs, label='valid acc')\nplt.legend()\nplt.show()", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 634, + "instruction": "pythonを用いて、以下のコードを改変し、バイアス項の導入や多層化など、ニューラルネットワークの形状を変更しながら、高性能なカテゴリ分類器を構築せよ。\n\nimport joblib\nimport numpy as np\nfrom tqdm import tqdm\nimport torch\nfrom torch.utils.data import TensorDataset, DataLoader\nfrom torch import nn, optim\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n\nX_train = joblib.load('ch08/X_train.joblib')\ny_train = joblib.load('ch08/y_train.joblib')\nX_train = torch.from_numpy(X_train.astype(np.float32)).clone()\ny_train = torch.from_numpy(y_train.astype(np.int64)).clone()\n\nX_valid = joblib.load('ch08/X_valid.joblib')\ny_valid = joblib.load('ch08/y_valid.joblib')\nX_valid = torch.from_numpy(X_valid.astype(np.float32)).clone()\ny_valid = torch.from_numpy(y_valid.astype(np.int64)).clone()\n\nX_test = joblib.load('ch08/X_test.joblib')\ny_test = joblib.load('ch08/y_test.joblib')\nX_test = torch.from_numpy(X_test.astype(np.float32)).clone()\ny_test = torch.from_numpy(y_test.astype(np.int64)).clone()\n\nX = X_train\ny = y_train\nX = X.to('cuda:0')\ny = y.to('cuda:0')\nds = TensorDataset(X, y)\n\nnet = nn.Linear(X.size()[1], 4)\nnet = net.to('cuda:0')\nloss_fn = nn.CrossEntropyLoss()\noptimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)\n\nbatchSize = [1, 2, 4, 8]\n\nfor bs in batchSize:\n loader = DataLoader(ds, batch_size=bs, shuffle=True)\n\n train_losses = []\n valid_losses = []\n train_accs = []\n valid_accs = []\n\n for epoc in tqdm(range(100)):\n train_running_loss = 0.0\n valid_running_loss = 0.0\n\n for xx, yy in loader:\n y_pred = net(xx)\n loss = loss_fn(y_pred, yy)\n optimizer.zero_grad()\n loss.backward()\n optimizer.step()\n train_running_loss += loss.item()\n valid_running_loss += loss_fn(net(X_valid), y_valid).item()\n\n joblib.dump(net.state_dict(), f'ch08/state_dict_{epoc}.joblib')\n\n train_losses.append(train_running_loss)\n valid_losses.append(valid_running_loss)\n\n _, y_pred_train = torch.max(net(X), 1)\n train_accs.append((y_pred_train == y).sum().item() / len(y))\n _, y_pred_valid = torch.max(net(X_valid), 1)\n valid_accs.append((y_pred_valid == y_valid).sum().item() / len(y_valid))\n\nplt.plot(train_losses, label='train loss')\nplt.plot(valid_losses, label='valid loss')\nplt.legend()\nplt.show()\n\nplt.plot(train_accs, label='train acc')\nplt.plot(valid_accs, label='valid acc')\nplt.legend()\nplt.show()", + "input": "", + "output": "import joblib\nimport numpy as np\nfrom tqdm import tqdm\nimport torch\nfrom torch.utils.data import TensorDataset, DataLoader\nfrom torch import nn, optim\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n\nX_train = joblib.load('ch08/X_train.joblib')\ny_train = joblib.load('ch08/y_train.joblib')\nX_train = torch.from_numpy(X_train.astype(np.float32)).clone()\ny_train = torch.from_numpy(y_train.astype(np.int64)).clone()\n\nX_valid = joblib.load('ch08/X_valid.joblib')\ny_valid = joblib.load('ch08/y_valid.joblib')\nX_valid = torch.from_numpy(X_valid.astype(np.float32)).clone()\ny_valid = torch.from_numpy(y_valid.astype(np.int64)).clone()\n\nX_test = joblib.load('ch08/X_test.joblib')\ny_test = joblib.load('ch08/y_test.joblib')\nX_test = torch.from_numpy(X_test.astype(np.float32)).clone()\ny_test = torch.from_numpy(y_test.astype(np.int64)).clone()\n\nX = X_train\ny = y_train\nX = X.to('cuda:0')\ny = y.to('cuda:0')\nds = TensorDataset(X, y)\n\nnet = nn.Sequential(\n nn.Linear(X.size()[1], 100),\n nn.PReLU(),\n nn.BatchNorm1d(100),\n nn.Linear(100, 25),\n nn.PReLU(),\n nn.BatchNorm1d(25),\n nn.Linear(25, 4)\n)\nnet = net.to('cuda:0')\nloss_fn = nn.CrossEntropyLoss()\noptimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)\n\nbatchSize = [64]\n\nfor bs in batchSize:\n loader = DataLoader(ds, batch_size=bs, shuffle=True)\n\n train_losses = []\n valid_losses = []\n train_accs = []\n valid_accs = []\n\n for epoc in tqdm(range(100)):\n train_running_loss = 0.0\n valid_running_loss = 0.0\n\n for xx, yy in loader:\n y_pred = net(xx)\n loss = loss_fn(y_pred, yy)\n optimizer.zero_grad()\n loss.backward()\n optimizer.step()\n train_running_loss += loss.item()\n valid_running_loss += loss_fn(net(X_valid), y_valid).item()\n\n joblib.dump(net.state_dict(), f'ch08/state_dict_{epoc}.joblib')\n\n train_losses.append(train_running_loss)\n valid_losses.append(valid_running_loss)\n\n _, y_pred_train = torch.max(net(X), 1)\n train_accs.append((y_pred_train == y).sum().item() / len(y))\n _, y_pred_valid = torch.max(net(X_valid), 1)\n valid_accs.append((y_pred_valid == y_valid).sum().item() / len(y_valid))\n\nplt.plot(train_losses, label='train loss')\nplt.plot(valid_losses, label='valid loss')\nplt.legend()\nplt.show()\n\nplt.plot(train_accs, label='train acc')\nplt.plot(valid_accs, label='valid acc')\nplt.legend()\nplt.show()", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 635, + "instruction": "pythonを用いて、手持ちの学習データ中の単語にユニークなID番号を付与したい。学習データ中で最も頻出する単語に`1`、2番目に頻出する単語に`2`、……といった方法で、学習データ中で2回以上出現する単語にID番号を付与せよ。そして、与えられた単語列に対して、ID番号の列を返す関数を実装せよ。ただし、出現頻度が2回未満の単語のID番号はすべて`0`とせよ。", + "input": "", + "output": "from torchtext import data\n\n\nTEXT = data.Field(sequential=True, lower=True, batch_first=True)\nLABELS = data.Field(sequential=False, batch_first=True, use_vocab=False)\n\ntrain, valid, test = data.TabularDataset.splits(\n path='ch06', train='train2.txt',\n validation='valid2.txt', test='test2.txt', format='tsv',\n fields=[('text', TEXT), ('labels', LABELS)])\n\nTEXT.build_vocab(train, min_freq=2)\nprint(TEXT.vocab.stoi)", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 636, + "instruction": "pythonを用いて、ID番号で表現された単語列$$\\boldsymbol{x} = (x_1, x_2, \\dots, x_T)$$がある。ただし、$$T$$は単語列の長さ、$$x_t \\in \\mathbb{R}^{V}$$は単語のID番号のone-hot表記である（$$V$$は単語の総数である）。再帰型ニューラルネットワーク（RNN: Recurrent Neural Network）を用い、単語列$$\\boldsymbol{x}$$からカテゴリ$$y$$を予測するモデルとして、次式を実装せよ。\n\n$$\n\\overrightarrow{h}_0 = 0, \\\\\n\\overrightarrow{h}_t = {\\rm \\overrightarrow{RNN}}(\\mathrm{emb}(x_t), \\overrightarrow{h}_{t-1}), \\\\\ny = {\\rm softmax}(W^{(yh)} \\overrightarrow{h}_T + b^{(y)})\n$$\n\nただし、$$\\mathrm{emb}(x) \\in \\mathbb{R}^{d_w}$$は単語埋め込み（単語のone-hot表記から単語ベクトルに変換する関数）、$$\\overrightarrow{h}_t \\in \\mathbb{R}^{d_h}$$は時刻$$t$$の隠れ状態ベクトル、$${\\rm \\overrightarrow{RNN}}(x,h)$$は入力$$x$$と前時刻の隠れ状態$$h$$から次状態を計算するRNNユニット、$$W^{(yh)} \\in \\mathbb{R}^{L \\times d_h}$$は隠れ状態ベクトルからカテゴリを予測するための行列、$$b^{(y)} \\in \\mathbb{R}^{L}$$はバイアス項である（$$d_w, d_h, L$$はそれぞれ、単語埋め込みの次元数、隠れ状態ベクトルの次元数、ラベル数である）。RNNユニット$${\\rm \\overrightarrow{RNN}}(x,h)$$には様々な構成が考えられるが、典型例として次式が挙げられる。\n\n$$\n{\\rm \\overrightarrow{RNN}}(x,h) = g(W^{(hx)} x + W^{(hh)}h + b^{(h)})\n$$\n\nただし、$$W^{(hx)} \\in \\mathbb{R}^{d_h \\times d_w}、W^{(hh)} \\in \\mathbb{R}^{d_h \\times d_h}, b^{(h)} \\in \\mathbb{R}^{d_h}$$はRNNユニットのパラメータ、$$g$$は活性化関数（例えば$$\\tanh$$やReLUなど）である。\n\nなお、この問題ではパラメータの学習を行わず、ランダムに初期化されたパラメータで$$y$$を計算するだけでよい。次元数などのハイパーパラメータは、$$d_w = 300, d_h=50$$など、適当な値に設定せよ（以降の問題でも同様である）。", + "input": "", + "output": "from torchtext import data\nimport torch\nfrom torch import nn\n\n\nclass RNN(nn.Module):\n def __init__(self, num_embeddings,\n embedding_dim=50,\n hidden_size=50,\n output_size=1,\n num_layers=1,\n dropout=0.2):\n super().__init__()\n self.emb = nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim,\n padding_idx=0)\n self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim,\n hidden_size, num_layers,\n batch_first=True, dropout=dropout)\n self.linear = nn.Linear(hidden_size, output_size)\n\n def forward(self, x, h0=None):\n x = self.emb(x)\n x, h = self.lstm(x, h0)\n x = x[:, -1, :]\n x = self.linear(x)\n return x\n\n\nTEXT = data.Field(sequential=True, lower=True, batch_first=True)\nLABELS = data.Field(sequential=False, batch_first=True, use_vocab=False)\n\ntrain, val, test = data.TabularDataset.splits(\n path='ch06', train='train2.txt',\n validation='valid2.txt', test='test2.txt', format='tsv',\n fields=[('TEXT', TEXT), ('LABEL', LABELS)])\n\ndevice = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')\ntrain_iter, val_iter, test_iter = data.Iterator.splits(\n (train, val, test), batch_sizes=(64, 64, 64), device=device, repeat=False, sort=False)\n\nTEXT.build_vocab(train, min_freq=2)\nLABELS.build_vocab(train)\nmodel = RNN(len(TEXT.vocab.stoi) + 1, num_layers=2, output_size=4)\n\nfor epoch in range(1):\n model.train()\n for batch in train_iter:\n x, y = batch.TEXT, batch.LABEL\n y_pred = model(x)\n print(y_pred)\n print(y_pred.shape)", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 637, + "instruction": "pythonを用いて、確率的勾配降下法（SGD: Stochastic Gradient Descent）を用いて、問題81で構築したモデルを学習せよ。訓練データ上の損失と正解率、評価データ上の損失と正解率を表示しながらモデルを学習し、適当な基準（例えば10エポックなど）で終了させよ。", + "input": "", + "output": "import torch\nfrom torch import nn, optim\nfrom torchtext import data\nfrom catalyst.dl import SupervisedRunner\nfrom catalyst.dl.callbacks import AccuracyCallback\nfrom torch.utils.data import DataLoader\nfrom torchtext.data import Iterator\n\n\nclass BucketIteratorWrapper(DataLoader):\n __initialized__ = False\n\n def __init__(self, iterator: Iterator):\n self.batch_size = iterator.batch_size\n self.num_workers = 1\n self.collate_fn = None\n self.pin_memory = False\n self.drop_last = False\n self.timeout = 0\n self.worker_init_fn = None\n self.sampler = iterator\n self.batch_sampler = iterator\n self.__initialized__ = True\n\n def __iter__(self):\n return map(lambda batch: {\n 'features': batch.TEXT,\n 'targets': batch.LABEL,\n }, self.batch_sampler.__iter__())\n\n def __len__(self):\n return len(self.batch_sampler)\n\n\nclass RNN(nn.Module):\n def __init__(self, num_embeddings,\n embedding_dim=50,\n hidden_size=50,\n output_size=1,\n num_layers=1,\n dropout=0.2):\n super().__init__()\n self.emb = nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim,\n padding_idx=0)\n self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim,\n hidden_size, num_layers,\n batch_first=True, dropout=dropout)\n self.linear = nn.Linear(hidden_size, output_size)\n\n def forward(self, x, h0=None):\n x = self.emb(x)\n x, h = self.lstm(x, h0)\n x = x[:, -1, :]\n x = self.linear(x)\n return x\n\n\nTEXT = data.Field(sequential=True, lower=True, batch_first=True)\nLABELS = data.Field(sequential=False, batch_first=True, use_vocab=False)\n\ntrain, val, test = data.TabularDataset.splits(\n path='ch06', train='train2.txt',\n validation='valid2.txt', test='test2.txt', format='tsv',\n fields=[('TEXT', TEXT), ('LABEL', LABELS)])\n\ndevice = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')\ntrain_iter, val_iter, test_iter = data.BucketIterator.splits(\n (train, val, test), batch_sizes=(len(train), len(val), len(test)), device=device, repeat=False, sort=False)\n\ntrain_loader = BucketIteratorWrapper(train_iter)\nvalid_loader = BucketIteratorWrapper(val_iter)\nloaders = {\"train\": train_loader, \"valid\": valid_loader}\n\nTEXT.build_vocab(train, min_freq=2)\nLABELS.build_vocab(train)\n\nmodel = RNN(len(TEXT.vocab.stoi) + 1, num_layers=2, output_size=4)\ncriterion = nn.CrossEntropyLoss()\noptimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)\n\nrunner = SupervisedRunner()\n\nrunner.train(\n model=model,\n criterion=criterion,\n optimizer=optimizer,\n loaders=loaders,\n logdir=\"./logdir\",\n callbacks=[AccuracyCallback(num_classes=4, accuracy_args=[1])],\n num_epochs=10,\n verbose=True,\n)", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 638, + "instruction": "pythonを用いて、以下のコードを改変し、$$B$$事例ごとに損失・勾配を計算して学習を行えるようにせよ（$$B$$の値は適当に選べ）。また、GPU上で学習を実行せよ。\n\nimport torch\nfrom torch import nn, optim\nfrom torchtext import data\nfrom catalyst.dl import SupervisedRunner\nfrom catalyst.dl.callbacks import AccuracyCallback\nfrom torch.utils.data import DataLoader\nfrom torchtext.data import Iterator\n\n\nclass BucketIteratorWrapper(DataLoader):\n __initialized__ = False\n\n def __init__(self, iterator: Iterator):\n self.batch_size = iterator.batch_size\n self.num_workers = 1\n self.collate_fn = None\n self.pin_memory = False\n self.drop_last = False\n self.timeout = 0\n self.worker_init_fn = None\n self.sampler = iterator\n self.batch_sampler = iterator\n self.__initialized__ = True\n\n def __iter__(self):\n return map(lambda batch: {\n 'features': batch.TEXT,\n 'targets': batch.LABEL,\n }, self.batch_sampler.__iter__())\n\n def __len__(self):\n return len(self.batch_sampler)\n\n\nclass RNN(nn.Module):\n def __init__(self, num_embeddings,\n embedding_dim=50,\n hidden_size=50,\n output_size=1,\n num_layers=1,\n dropout=0.2):\n super().__init__()\n self.emb = nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim,\n padding_idx=0)\n self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim,\n hidden_size, num_layers,\n batch_first=True, dropout=dropout)\n self.linear = nn.Linear(hidden_size, output_size)\n\n def forward(self, x, h0=None):\n x = self.emb(x)\n x, h = self.lstm(x, h0)\n x = x[:, -1, :]\n x = self.linear(x)\n return x\n\n\nTEXT = data.Field(sequential=True, lower=True, batch_first=True)\nLABELS = data.Field(sequential=False, batch_first=True, use_vocab=False)\n\ntrain, val, test = data.TabularDataset.splits(\n path='ch06', train='train2.txt',\n validation='valid2.txt', test='test2.txt', format='tsv',\n fields=[('TEXT', TEXT), ('LABEL', LABELS)])\n\ndevice = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')\ntrain_iter, val_iter, test_iter = data.BucketIterator.splits(\n (train, val, test), batch_sizes=(len(train), len(val), len(test)), device=device, repeat=False, sort=False)\n\ntrain_loader = BucketIteratorWrapper(train_iter)\nvalid_loader = BucketIteratorWrapper(val_iter)\nloaders = {\"train\": train_loader, \"valid\": valid_loader}\n\nTEXT.build_vocab(train, min_freq=2)\nLABELS.build_vocab(train)\n\nmodel = RNN(len(TEXT.vocab.stoi) + 1, num_layers=2, output_size=4)\ncriterion = nn.CrossEntropyLoss()\noptimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)\n\nrunner = SupervisedRunner()\n\nrunner.train(\n model=model,\n criterion=criterion,\n optimizer=optimizer,\n loaders=loaders,\n logdir=\"./logdir\",\n callbacks=[AccuracyCallback(num_classes=4, accuracy_args=[1])],\n num_epochs=10,\n verbose=True,\n)", + "input": "", + "output": "import torch\nfrom torch import nn, optim\nfrom torchtext import data\nfrom catalyst.dl import SupervisedRunner\nfrom catalyst.dl.callbacks import AccuracyCallback\nfrom torch.utils.data import DataLoader\nfrom torchtext.data import Iterator\n\n\nclass BucketIteratorWrapper(DataLoader):\n __initialized__ = False\n\n def __init__(self, iterator: Iterator):\n self.batch_size = iterator.batch_size\n self.num_workers = 1\n self.collate_fn = None\n self.pin_memory = False\n self.drop_last = False\n self.timeout = 0\n self.worker_init_fn = None\n self.sampler = iterator\n self.batch_sampler = iterator\n self.__initialized__ = True\n\n def __iter__(self):\n return map(lambda batch: {\n 'features': batch.TEXT,\n 'targets': batch.LABEL,\n }, self.batch_sampler.__iter__())\n\n def __len__(self):\n return len(self.batch_sampler)\n\n\nclass RNN(nn.Module):\n def __init__(self, num_embeddings,\n embedding_dim=50,\n hidden_size=50,\n output_size=1,\n num_layers=1,\n dropout=0.2):\n super().__init__()\n self.emb = nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim,\n padding_idx=0)\n self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim,\n hidden_size, num_layers,\n batch_first=True, dropout=dropout)\n self.linear = nn.Linear(hidden_size, output_size)\n\n def forward(self, x, h0=None):\n x = self.emb(x)\n x, h = self.lstm(x, h0)\n x = x[:, -1, :]\n x = self.linear(x)\n return x\n\n\nTEXT = data.Field(sequential=True, lower=True, batch_first=True)\nLABELS = data.Field(sequential=False, batch_first=True, use_vocab=False)\n\ntrain, val, test = data.TabularDataset.splits(\n path='ch06', train='train2.txt',\n validation='valid2.txt', test='test2.txt', format='tsv',\n fields=[('TEXT', TEXT), ('LABEL', LABELS)])\n\ndevice = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')\ntrain_iter, val_iter, test_iter = data.BucketIterator.splits(\n (train, val, test), batch_sizes=(64, 64, 64), device=device, repeat=False, sort=False)\n\ntrain_loader = BucketIteratorWrapper(train_iter)\nvalid_loader = BucketIteratorWrapper(val_iter)\nloaders = {\"train\": train_loader, \"valid\": valid_loader}\n\nTEXT.build_vocab(train, min_freq=2)\nLABELS.build_vocab(train)\n\nmodel = RNN(len(TEXT.vocab.stoi) + 1, num_layers=2, output_size=4)\ncriterion = nn.CrossEntropyLoss()\noptimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)\n\nrunner = SupervisedRunner()\n\nrunner.train(\n model=model,\n criterion=criterion,\n optimizer=optimizer,\n loaders=loaders,\n logdir=\"./logdir\",\n callbacks=[AccuracyCallback(num_classes=4, accuracy_args=[1])],\n num_epochs=10,\n verbose=True,\n)", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 639, + "instruction": "pythonを用いて、事前学習済みの単語ベクトル（例えば、Google Newsデータセット（約1,000億単語）での[学習済み単語ベクトル](https://drive.google.com/file/d/0B7XkCwpI5KDYNlNUTTlSS21pQmM/edit?usp=sharing)）で単語埋め込み$$\\mathrm{emb}(x)$$を初期化し、学習せよ。", + "input": "", + "output": "import torch\nfrom torch import nn, optim\nfrom torchtext import data\nfrom catalyst.dl import SupervisedRunner\nfrom catalyst.dl.callbacks import AccuracyCallback\nfrom torch.utils.data import DataLoader\nfrom torchtext.data import Iterator\nfrom gensim.models import KeyedVectors\n\n\nclass BucketIteratorWrapper(DataLoader):\n __initialized__ = False\n\n def __init__(self, iterator: Iterator):\n self.batch_size = iterator.batch_size\n self.num_workers = 1\n self.collate_fn = None\n self.pin_memory = False\n self.drop_last = False\n self.timeout = 0\n self.worker_init_fn = None\n self.sampler = iterator\n self.batch_sampler = iterator\n self.__initialized__ = True\n\n def __iter__(self):\n return map(lambda batch: {\n 'features': batch.TEXT,\n 'targets': batch.LABEL,\n }, self.batch_sampler.__iter__())\n\n def __len__(self):\n return len(self.batch_sampler)\n\n\nclass RNN(nn.Module):\n def __init__(self, num_embeddings,\n embedding_dim=300,\n hidden_size=300,\n output_size=1,\n num_layers=1,\n dropout=0.2):\n super().__init__()\n model = KeyedVectors.load_word2vec_format('ch07/GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True)\n weights = torch.FloatTensor(model.vectors)\n self.emb = nn.Embedding.from_pretrained(weights)\n self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim,\n hidden_size, num_layers,\n batch_first=True, dropout=dropout)\n self.linear = nn.Linear(hidden_size, output_size)\n\n def forward(self, x, h0=None):\n x = self.emb(x)\n x, h = self.lstm(x, h0)\n x = x[:, -1, :]\n x = self.linear(x)\n return x\n\n\nTEXT = data.Field(sequential=True, lower=True, batch_first=True)\nLABELS = data.Field(sequential=False, batch_first=True, use_vocab=False)\n\ntrain, val, test = data.TabularDataset.splits(\n path='ch06', train='train2.txt',\n validation='valid2.txt', test='test2.txt', format='tsv',\n fields=[('TEXT', TEXT), ('LABEL', LABELS)])\n\ndevice = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')\ntrain_iter, val_iter, test_iter = data.BucketIterator.splits(\n (train, val, test), batch_sizes=(64, 64, 64), device=device, repeat=False, sort=False)\n\ntrain_loader = BucketIteratorWrapper(train_iter)\nvalid_loader = BucketIteratorWrapper(val_iter)\nloaders = {\"train\": train_loader, \"valid\": valid_loader}\n\nTEXT.build_vocab(train, min_freq=2)\nLABELS.build_vocab(train)\n\nmodel = RNN(len(TEXT.vocab.stoi) + 1, num_layers=2, output_size=4)\ncriterion = nn.CrossEntropyLoss()\noptimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)\n\nrunner = SupervisedRunner()\n\nrunner.train(\n model=model,\n criterion=criterion,\n optimizer=optimizer,\n loaders=loaders,\n logdir=\"./logdir\",\n callbacks=[AccuracyCallback(num_classes=4, accuracy_args=[1])],\n num_epochs=10,\n verbose=True,\n)", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 640, + "instruction": "pythonを用いて、順方向と逆方向のRNNの両方を用いて入力テキストをエンコードし、モデルを学習せよ。\n\n$$\n\\overleftarrow{h}_{T+1} = 0, \\\\\n\\overleftarrow{h}_t = {\\rm \\overleftarrow{RNN}}(\\mathrm{emb}(x_t), \\overleftarrow{h}_{t+1}), \\\\\ny = {\\rm softmax}(W^{(yh)} [\\overrightarrow{h}_T; \\overleftarrow{h}_1] + b^{(y)})\n$$\n\nただし、$$\\overrightarrow{h}_t \\in \\mathbb{R}^{d_h}, \\overleftarrow{h}_t \\in \\mathbb{R}^{d_h}$$はそれぞれ、順方向および逆方向のRNNで求めた時刻$$t$$の隠れ状態ベクトル、$${\\rm \\overleftarrow{RNN}}(x,h)$$は入力$$x$$と次時刻の隠れ状態$$h$$から前状態を計算するRNNユニット、$$W^{(yh)} \\in \\mathbb{R}^{L \\times 2d_h}$$は隠れ状態ベクトルからカテゴリを予測するための行列、$$b^{(y)} \\in \\mathbb{R}^{L}$$はバイアス項である。また、$$[a; b]$$はベクトル$$a$$と$$b$$の連結を表す。\n\nさらに、双方向RNNを多層化して実験せよ。", + "input": "", + "output": "import torch\nfrom torch import nn, optim\nfrom torchtext import data\nfrom catalyst.dl import SupervisedRunner\nfrom catalyst.dl.callbacks import AccuracyCallback\nfrom torch.utils.data import DataLoader\nfrom torchtext.data import Iterator\nfrom gensim.models import KeyedVectors\n\n\nclass BucketIteratorWrapper(DataLoader):\n __initialized__ = False\n\n def __init__(self, iterator: Iterator):\n self.batch_size = iterator.batch_size\n self.num_workers = 1\n self.collate_fn = None\n self.pin_memory = False\n self.drop_last = False\n self.timeout = 0\n self.worker_init_fn = None\n self.sampler = iterator\n self.batch_sampler = iterator\n self.__initialized__ = True\n\n def __iter__(self):\n return map(lambda batch: {\n 'features': batch.TEXT,\n 'targets': batch.LABEL,\n }, self.batch_sampler.__iter__())\n\n def __len__(self):\n return len(self.batch_sampler)\n\n\nclass RNN(nn.Module):\n def __init__(self, num_embeddings,\n embedding_dim=300,\n hidden_size=300,\n output_size=1,\n num_layers=1,\n dropout=0.2):\n super().__init__()\n model = KeyedVectors.load_word2vec_format('ch07/GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True)\n weights = torch.FloatTensor(model.vectors)\n self.emb = nn.Embedding.from_pretrained(weights)\n self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim,\n hidden_size, num_layers,\n batch_first=True, dropout=dropout, bidirectional=True)\n self.linear = nn.Linear(hidden_size * 2, output_size)\n\n def forward(self, x, h0=None):\n x = self.emb(x)\n x, h = self.lstm(x, h0)\n x = x[:, -1, :]\n x = self.linear(x)\n return x\n\n\nTEXT = data.Field(sequential=True, lower=True, batch_first=True)\nLABELS = data.Field(sequential=False, batch_first=True, use_vocab=False)\n\ntrain, val, test = data.TabularDataset.splits(\n path='ch06', train='train2.txt',\n validation='valid2.txt', test='test2.txt', format='tsv',\n fields=[('TEXT', TEXT), ('LABEL', LABELS)])\n\ndevice = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')\ntrain_iter, val_iter, test_iter = data.BucketIterator.splits(\n (train, val, test), batch_sizes=(64, 64, 64), device=device, repeat=False, sort=False)\n\ntrain_loader = BucketIteratorWrapper(train_iter)\nvalid_loader = BucketIteratorWrapper(val_iter)\nloaders = {\"train\": train_loader, \"valid\": valid_loader}\n\nTEXT.build_vocab(train, min_freq=2)\nLABELS.build_vocab(train)\n\nmodel = RNN(len(TEXT.vocab.stoi) + 1, num_layers=2, output_size=4)\ncriterion = nn.CrossEntropyLoss()\noptimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)\n\nrunner = SupervisedRunner()\n\nrunner.train(\n model=model,\n criterion=criterion,\n optimizer=optimizer,\n loaders=loaders,\n logdir=\"./logdir\",\n callbacks=[AccuracyCallback(num_classes=4, accuracy_args=[1])],\n num_epochs=10,\n verbose=True,\n)", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 641, + "instruction": "pythonを用いて、ID番号で表現された単語列$$\\boldsymbol{x} = (x_1, x_2, \\dots, x_T)$$がある。ただし、$$T$$は単語列の長さ、$$x_t \\in \\mathbb{R}^{V}$$は単語のID番号のone-hot表記である（$$V$$は単語の総数である）。畳み込みニューラルネットワーク（CNN: Convolutional Neural Network）を用い、単語列$$\\boldsymbol{x}$$からカテゴリ$$y$$を予測するモデルを実装せよ。\n\nただし、畳み込みニューラルネットワークの構成は以下の通りとする。\n\n+ 単語埋め込みの次元数: $$d_w$$\n+ 畳み込みのフィルターのサイズ: 3 トークン\n+ 畳み込みのストライド: 1 トークン\n+ 畳み込みのパディング: あり\n+ 畳み込み演算後の各時刻のベクトルの次元数: $$d_h$$\n+ 畳み込み演算後に最大値プーリング（max pooling）を適用し、入力文を$$d_h$$次元の隠れベクトルで表現\n\nすなわち、時刻$$t$$の特徴ベクトル$$p_t \\in \\mathbb{R}^{d_h}$$は次式で表される。\n\n$$\np_t = g(W^{(px)} [\\mathrm{emb}(x_{t-1}); \\mathrm{emb}(x_t); \\mathrm{emb}(x_{t+1})] + b^{(p)})\n$$\n\nただし、$$W^{(px)} \\in \\mathbb{R}^{d_h \\times 3d_w}, b^{(p)} \\in \\mathbb{R}^{d_h}$$はCNNのパラメータ、$$g$$は活性化関数（例えば$$\\tanh$$やReLUなど）、$$[a; b; c]$$はベクトル$$a, b, c$$の連結である。なお、行列$$W^{(px)}$$の列数が$$3d_w$$になるのは、3個のトークンの単語埋め込みを連結したものに対して、線形変換を行うためである。\n\n最大値プーリングでは、特徴ベクトルの次元毎に全時刻における最大値を取り、入力文書の特徴ベクトル$$c \\in \\mathbb{R}^{d_h}$$を求める。$$c[i]$$でベクトル$$c$$の$$i$$番目の次元の値を表すことにすると、最大値プーリングは次式で表される。\n\n$$\nc[i] = \\max_{1 \\leq t \\leq T} p_t[i]\n$$\n\n最後に、入力文書の特徴ベクトル$$c$$に行列$$W^{(yc)} \\in \\mathbb{R}^{L \\times d_h}$$とバイアス項$$b^{(y)} \\in \\mathbb{R}^{L}$$による線形変換とソフトマックス関数を適用し、カテゴリ$$y$$を予測する。\n\n$$\ny = {\\rm softmax}(W^{(yc)} c + b^{(y)})\n$$\n\nなお、この問題ではモデルの学習を行わず、ランダムに初期化された重み行列で$$y$$を計算するだけでよい。", + "input": "", + "output": "import torch\nfrom torch import nn, optim\nimport torch.nn.functional as F\nfrom torchtext import data\nfrom torch.utils.data import DataLoader\nfrom torchtext.data import Iterator\nfrom gensim.models import KeyedVectors\n\n\nclass BucketIteratorWrapper(DataLoader):\n __initialized__ = False\n\n def __init__(self, iterator: Iterator):\n self.batch_size = iterator.batch_size\n self.num_workers = 1\n self.collate_fn = None\n self.pin_memory = False\n self.drop_last = False\n self.timeout = 0\n self.worker_init_fn = None\n self.sampler = iterator\n self.batch_sampler = iterator\n self.__initialized__ = True\n\n def __iter__(self):\n return map(lambda batch: {\n 'features': batch.TEXT,\n 'targets': batch.LABEL,\n }, self.batch_sampler.__iter__())\n\n def __len__(self):\n return len(self.batch_sampler)\n\n\nclass CNN(nn.Module):\n\n def __init__(self, output_dim, kernel_num, kernel_sizes=[3, 4, 5], dropout=0.5, static=False):\n super(CNN, self).__init__()\n\n model = KeyedVectors.load_word2vec_format('ch07/GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True)\n weights = torch.FloatTensor(model.vectors)\n self.embed = nn.Embedding.from_pretrained(weights)\n self.convs1 = nn.ModuleList([nn.Conv2d(1, kernel_num, (k, self.embed.weight.shape[1])) for k in kernel_sizes])\n self.dropout = nn.Dropout(dropout)\n self.fc1 = nn.Linear(len(kernel_sizes) * kernel_num, output_dim)\n self.static = static\n\n def conv_and_pool(self, x, conv):\n x = F.relu(conv(x)).squeeze(3)\n x = F.max_pool1d(x, x.size(2)).squeeze(2)\n return x\n\n def forward(self, x):\n x = self.embed(x)\n\n if self.static:\n x = x.detach()\n\n x = x.unsqueeze(1)\n x = x.float()\n x = [F.relu(conv(x)).squeeze(3) for conv in self.convs1]\n\n x = [F.max_pool1d(i, i.size(2)).squeeze(2) for i in x]\n\n x = torch.cat(x, 1)\n x = self.dropout(x)\n logit = self.fc1(x)\n return logit\n\n\nTEXT = data.Field(sequential=True, lower=True, batch_first=True)\nLABELS = data.Field(sequential=False, batch_first=True, use_vocab=False)\n\ntrain, val, test = data.TabularDataset.splits(\n path='ch06', train='train2.txt',\n validation='valid2.txt', test='test2.txt', format='tsv',\n fields=[('TEXT', TEXT), ('LABEL', LABELS)])\n\ndevice = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')\ntrain_iter, val_iter, test_iter = data.BucketIterator.splits(\n (train, val, test), batch_sizes=(64, 64, 64), device=device, repeat=False, sort=False)\n\ntrain_loader = BucketIteratorWrapper(train_iter)\nvalid_loader = BucketIteratorWrapper(val_iter)\nloaders = {\"train\": train_loader, \"valid\": valid_loader}\n\nTEXT.build_vocab(train, min_freq=2)\nLABELS.build_vocab(train)\nmodel = CNN(output_dim=4, kernel_num=3, kernel_sizes=[3, 4, 5], dropout=0.2)\n\ncriterion = nn.CrossEntropyLoss()\noptimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)\n\nfor epoch in range(1):\n model.train()\n for batch in train_iter:\n x, y = batch.TEXT, batch.LABEL\n y_pred = model(x)\n print(y_pred)\n print(y_pred.shape)", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 642, + "instruction": "pythonを用いて、確率的勾配降下法（SGD: Stochastic Gradient Descent）を用いて、問題86で構築したモデルを学習せよ。訓練データ上の損失と正解率、評価データ上の損失と正解率を表示しながらモデルを学習し、適当な基準（例えば10エポックなど）で終了させよ。", + "input": "", + "output": "import torch\nfrom torch import nn, optim\nimport torch.nn.functional as F\nfrom torchtext import data\nfrom catalyst.dl import SupervisedRunner\nfrom catalyst.dl.callbacks import AccuracyCallback\nfrom torch.utils.data import DataLoader\nfrom torchtext.data import Iterator\nfrom gensim.models import KeyedVectors\n\n\nclass BucketIteratorWrapper(DataLoader):\n __initialized__ = False\n\n def __init__(self, iterator: Iterator):\n self.batch_size = iterator.batch_size\n self.num_workers = 1\n self.collate_fn = None\n self.pin_memory = False\n self.drop_last = False\n self.timeout = 0\n self.worker_init_fn = None\n self.sampler = iterator\n self.batch_sampler = iterator\n self.__initialized__ = True\n\n def __iter__(self):\n return map(lambda batch: {\n 'features': batch.TEXT,\n 'targets': batch.LABEL,\n }, self.batch_sampler.__iter__())\n\n def __len__(self):\n return len(self.batch_sampler)\n\n\nclass CNN(nn.Module):\n\n def __init__(self, output_dim, kernel_num, kernel_sizes=[3, 4, 5], dropout=0.5, static=False):\n super(CNN, self).__init__()\n\n model = KeyedVectors.load_word2vec_format('ch07/GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True)\n weights = torch.FloatTensor(model.vectors)\n self.embed = nn.Embedding.from_pretrained(weights)\n self.convs1 = nn.ModuleList([nn.Conv2d(1, kernel_num, (k, self.embed.weight.shape[1])) for k in kernel_sizes])\n self.dropout = nn.Dropout(dropout)\n self.fc1 = nn.Linear(len(kernel_sizes) * kernel_num, output_dim)\n self.static = static\n\n def conv_and_pool(self, x, conv):\n x = F.relu(conv(x)).squeeze(3)\n x = F.max_pool1d(x, x.size(2)).squeeze(2)\n return x\n\n def forward(self, x):\n x = self.embed(x)\n\n if self.static:\n x = x.detach()\n\n x = x.unsqueeze(1)\n x = x.float()\n x = [F.relu(conv(x)).squeeze(3) for conv in self.convs1]\n\n x = [F.max_pool1d(i, i.size(2)).squeeze(2) for i in x]\n\n x = torch.cat(x, 1)\n x = self.dropout(x)\n logit = self.fc1(x)\n return logit\n\n\nTEXT = data.Field(sequential=True, lower=True, batch_first=True)\nLABELS = data.Field(sequential=False, batch_first=True, use_vocab=False)\n\ntrain, val, test = data.TabularDataset.splits(\n path='ch06', train='train2.txt',\n validation='valid2.txt', test='test2.txt', format='tsv',\n fields=[('TEXT', TEXT), ('LABEL', LABELS)])\n\ndevice = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')\ntrain_iter, val_iter, test_iter = data.BucketIterator.splits(\n (train, val, test), batch_sizes=(64, 64, 64), device=device, repeat=False, sort=False)\n\ntrain_loader = BucketIteratorWrapper(train_iter)\nvalid_loader = BucketIteratorWrapper(val_iter)\nloaders = {\"train\": train_loader, \"valid\": valid_loader}\n\nTEXT.build_vocab(train, min_freq=2)\nLABELS.build_vocab(train)\nmodel = CNN(output_dim=4, kernel_num=3, kernel_sizes=[3, 4, 5], dropout=0.2)\n\ncriterion = nn.CrossEntropyLoss()\noptimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)\n\nrunner = SupervisedRunner()\n\nrunner.train(\n model=model,\n criterion=criterion,\n optimizer=optimizer,\n loaders=loaders,\n logdir=\"./logdir\",\n callbacks=[AccuracyCallback(num_classes=4, accuracy_args=[1])],\n num_epochs=10,\n verbose=True,\n)", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 643, + "instruction": "pythonを用いて、以下のコードを改変し、ニューラルネットワークの形状やハイパーパラメータを調整しながら、高性能なカテゴリ分類器を構築せよ。\n\nimport torch\nfrom torch import nn, optim\nimport torch.nn.functional as F\nfrom torchtext import data\nfrom catalyst.dl import SupervisedRunner\nfrom catalyst.dl.callbacks import AccuracyCallback\nfrom torch.utils.data import DataLoader\nfrom torchtext.data import Iterator\nfrom gensim.models import KeyedVectors\n\n\nclass BucketIteratorWrapper(DataLoader):\n __initialized__ = False\n\n def __init__(self, iterator: Iterator):\n self.batch_size = iterator.batch_size\n self.num_workers = 1\n self.collate_fn = None\n self.pin_memory = False\n self.drop_last = False\n self.timeout = 0\n self.worker_init_fn = None\n self.sampler = iterator\n self.batch_sampler = iterator\n self.__initialized__ = True\n\n def __iter__(self):\n return map(lambda batch: {\n 'features': batch.TEXT,\n 'targets': batch.LABEL,\n }, self.batch_sampler.__iter__())\n\n def __len__(self):\n return len(self.batch_sampler)\n\n\nclass CNN(nn.Module):\n\n def __init__(self, output_dim, kernel_num, kernel_sizes=[3, 4, 5], dropout=0.5, static=False):\n super(CNN, self).__init__()\n\n model = KeyedVectors.load_word2vec_format('ch07/GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True)\n weights = torch.FloatTensor(model.vectors)\n self.embed = nn.Embedding.from_pretrained(weights)\n self.convs1 = nn.ModuleList([nn.Conv2d(1, kernel_num, (k, self.embed.weight.shape[1])) for k in kernel_sizes])\n self.dropout = nn.Dropout(dropout)\n self.fc1 = nn.Linear(len(kernel_sizes) * kernel_num, output_dim)\n self.static = static\n\n def conv_and_pool(self, x, conv):\n x = F.relu(conv(x)).squeeze(3)\n x = F.max_pool1d(x, x.size(2)).squeeze(2)\n return x\n\n def forward(self, x):\n x = self.embed(x)\n\n if self.static:\n x = x.detach()\n\n x = x.unsqueeze(1)\n x = x.float()\n x = [F.relu(conv(x)).squeeze(3) for conv in self.convs1]\n\n x = [F.max_pool1d(i, i.size(2)).squeeze(2) for i in x]\n\n x = torch.cat(x, 1)\n x = self.dropout(x)\n logit = self.fc1(x)\n return logit\n\n\nTEXT = data.Field(sequential=True, lower=True, batch_first=True)\nLABELS = data.Field(sequential=False, batch_first=True, use_vocab=False)\n\ntrain, val, test = data.TabularDataset.splits(\n path='ch06', train='train2.txt',\n validation='valid2.txt', test='test2.txt', format='tsv',\n fields=[('TEXT', TEXT), ('LABEL', LABELS)])\n\ndevice = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')\ntrain_iter, val_iter, test_iter = data.BucketIterator.splits(\n (train, val, test), batch_sizes=(64, 64, 64), device=device, repeat=False, sort=False)\n\ntrain_loader = BucketIteratorWrapper(train_iter)\nvalid_loader = BucketIteratorWrapper(val_iter)\nloaders = {\"train\": train_loader, \"valid\": valid_loader}\n\nTEXT.build_vocab(train, min_freq=2)\nLABELS.build_vocab(train)\nmodel = CNN(output_dim=4, kernel_num=3, kernel_sizes=[3, 4, 5], dropout=0.2)\n\ncriterion = nn.CrossEntropyLoss()\noptimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)\n\nrunner = SupervisedRunner()\n\nrunner.train(\n model=model,\n criterion=criterion,\n optimizer=optimizer,\n loaders=loaders,\n logdir=\"./logdir\",\n callbacks=[AccuracyCallback(num_classes=4, accuracy_args=[1])],\n num_epochs=10,\n verbose=True,\n)", + "input": "", + "output": "import torch\nfrom torch import nn, optim\nfrom torchtext import data\nfrom catalyst.dl import SupervisedRunner\nfrom catalyst.dl.callbacks import AccuracyCallback\nfrom torch.utils.data import DataLoader\nfrom torchtext.data import Iterator\nfrom gensim.models import KeyedVectors\n\n\nclass BucketIteratorWrapper(DataLoader):\n __initialized__ = False\n\n def __init__(self, iterator: Iterator):\n self.batch_size = iterator.batch_size\n self.num_workers = 1\n self.collate_fn = None\n self.pin_memory = False\n self.drop_last = False\n self.timeout = 0\n self.worker_init_fn = None\n self.sampler = iterator\n self.batch_sampler = iterator\n self.__initialized__ = True\n\n def __iter__(self):\n return map(lambda batch: {\n 'features': batch.TEXT,\n 'targets': batch.LABEL,\n }, self.batch_sampler.__iter__())\n\n def __len__(self):\n return len(self.batch_sampler)\n\n\nclass RNN(nn.Module):\n def __init__(self, num_embeddings,\n embedding_dim=300,\n hidden_size=300,\n output_size=1,\n num_layers=1,\n dropout=0.2):\n super().__init__()\n model = KeyedVectors.load_word2vec_format('ch07/GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True)\n weights = torch.FloatTensor(model.vectors)\n self.emb = nn.Embedding.from_pretrained(weights)\n self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim,\n hidden_size, num_layers,\n batch_first=True, dropout=dropout, bidirectional=True)\n self.linear = nn.Sequential(\n nn.Linear(hidden_size * 2, 100),\n nn.PReLU(),\n nn.BatchNorm1d(100),\n nn.Linear(100, output_size)\n )\n\n def forward(self, x, h0=None):\n x = self.emb(x)\n x, h = self.lstm(x, h0)\n x = x[:, -1, :]\n x = self.linear(x)\n return x\n\n\nTEXT = data.Field(sequential=True, lower=True, batch_first=True)\nLABELS = data.Field(sequential=False, batch_first=True, use_vocab=False)\n\ntrain, val, test = data.TabularDataset.splits(\n path='ch06', train='train2.txt',\n validation='valid2.txt', test='test2.txt', format='tsv',\n fields=[('TEXT', TEXT), ('LABEL', LABELS)])\n\ndevice = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')\ntrain_iter, val_iter, test_iter = data.BucketIterator.splits(\n (train, val, test), batch_sizes=(64, 64, 64), device=device, repeat=False, sort=False)\n\ntrain_loader = BucketIteratorWrapper(train_iter)\nvalid_loader = BucketIteratorWrapper(val_iter)\nloaders = {\"train\": train_loader, \"valid\": valid_loader}\n\nTEXT.build_vocab(train, min_freq=2)\nLABELS.build_vocab(train)\n\nmodel = RNN(len(TEXT.vocab.stoi) + 1, num_layers=2, output_size=4)\ncriterion = nn.CrossEntropyLoss()\noptimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)\n\nrunner = SupervisedRunner()\n\nrunner.train(\n model=model,\n criterion=criterion,\n optimizer=optimizer,\n loaders=loaders,\n logdir=\"./logdir\",\n callbacks=[AccuracyCallback(num_classes=4, accuracy_args=[1])],\n num_epochs=10,\n verbose=True,\n)", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 644, + "instruction": "pythonを用いて、事前学習済み言語モデル（例えば[BERT](https://github.com/google-research/bert)など）を出発点として、ニュース記事見出しをカテゴリに分類するモデルを構築せよ。", + "input": "", + "output": "from tqdm import tqdm\nimport torch\nfrom torch import optim\nfrom torchtext import data\nfrom transformers import BertForSequenceClassification\n\n\ndef eval_net(model, data_loader, device='cpu'):\n model.eval()\n ys = []\n ypreds = []\n for x, y, _ in data_loader:\n with torch.no_grad():\n loss, logit = model(input_ids=x, labels=y)\n _, y_pred = torch.max(logit, 1)\n ys.append(y)\n ypreds.append(y_pred)\n ys = torch.cat(ys)\n ypreds = torch.cat(ypreds)\n print(f'test acc: {(ys == ypreds).sum().item() / len(ys)}')\n return\n\n\nTEXT = data.Field(sequential=True, lower=True, batch_first=True)\nLABELS = data.Field(sequential=False, batch_first=True, use_vocab=False)\n\ntrain, val, test = data.TabularDataset.splits(\n path='ch06', train='train2.txt',\n validation='valid2.txt', test='test2.txt', format='tsv',\n fields=[('TEXT', TEXT), ('LABEL', LABELS)])\n\ndevice = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')\ntrain_iter, val_iter, test_iter = data.Iterator.splits(\n (train, val, test), batch_sizes=(64, 64, 64), device=device, repeat=False, sort=False)\n\nTEXT.build_vocab(train, min_freq=2)\nLABELS.build_vocab(train)\n\nmodel = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=4)\nmodel = model.to(device)\n\noptimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)\n\nfor epoch in tqdm(range(10)):\n losses = []\n model.train()\n for batch in train_iter:\n x, y = batch.TEXT, batch.LABEL\n loss, logit = model(input_ids=x, labels=y)\n model.zero_grad()\n loss.backward()\n optimizer.step()\n losses.append(loss.item())\n _, y_pred_train = torch.max(logit, 1)\n eval_net(model, test_iter, device)", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 645, + "instruction": "shellscriptを用いて、機械翻訳のデータセットをダウンロードせよ。訓練データ、開発データ、評価データを整形し、必要に応じてトークン化などの前処理を行うこと。ただし、この段階ではトークンの単位として形態素（日本語）および単語（英語）を採用せよ。", + "input": "", + "output": "onmt_preprocess -train_src data/kyoto-train.ja -train_tgt data/kyoto-train.en -valid_src data/kyoto-dev.ja -valid_tgt data/kyoto-dev.en -save_data data/data -src_vocab_size 10000 -tgt_vocab_size 10000\nonmt_train \\\n -data data/data \\\n -save_model data/demo-model \\\n -train_steps 100000 \\\n -world_size 1 \\\n -gpu_ranks 0", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 646, + "instruction": "shellscriptを用いて、手持ちのデータを用いて、ニューラル機械翻訳のモデルを学習せよ（ニューラルネットワークのモデルはTransformerやLSTMなど適当に選んでよい）。", + "input": "", + "output": "onmt_translate \\\n -model data/demo-model_step_100000.pt \\\n -src data/kyoto-test.ja \\\n -output pred.txt \\\n -replace_unk \\\n -verbose \\\n -gpu 0", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 647, + "instruction": "shellscriptを用いて、ニューラル機械翻訳モデルを用い、与えられた（任意の）日本語の文を英語に翻訳するプログラムを実装せよ。", + "input": "", + "output": "# https://forum.opennmt.net/t/simple-opennmt-py-rest-server/1392\nexport IP=\"0.0.0.0\"\nexport PORT=5000\nexport URL_ROOT=\"/translator\"\nexport CONFIG=\"./available_models/conf.json\"\nexport HOST=\"127.0.0.1\"\n\n# NOTE that these parameters are optionnal\n# here, we explicitely set to default values\npython server.py --ip $IP --port $PORT --url_root $URL_ROOT --config $CONFIG\n\n# curl http://$HOST:$PORT$URL_ROOT/models\n\n# curl -i -X POST -H \"Content-Type: application/json\" \\\n# -d '[{\"src\": \"本日 は 晴天 なり\", \"id\": 100}]' \\\n# http://$HOST:$PORT$URL_ROOT/translate | perl -Xpne 's/\\\\u([0-9a-fA-F]{4})/chr(hex($1))/eg'", + "source": "code_generation", + "task": "nlp_100_knocks", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 648, + "instruction": "numpyパッケージを \"np\" という名前でインポートしなさい。", + "input": "", + "output": "import numpy as np", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 649, + "instruction": "numpyのバージョンと設定を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "print(np.__version__)\nnp.show_config()", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 650, + "instruction": "numpyを用いて、サイズ10の空行列を作成しなさい。", + "input": "", + "output": "Z = np.zeros(10)\nprint(Z)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 651, + "instruction": "numpyを用いて、次に示す配列のメモリサイズを調べなさい。\n\nZ = np.zeros((10,10))", + "input": "", + "output": "print(\"%d bytes\" % (Z.size * Z.itemsize))", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 652, + "instruction": "コマンドラインからnumpy add関数のドキュメントを取得しなさい。", + "input": "", + "output": "%run `python -c \"import numpy; numpy.info(numpy.add)\"`", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 653, + "instruction": "numpyを用いて、サイズ10の空行列を作成しなさい。ただし、5番目の値は1である。", + "input": "", + "output": "Z = np.zeros(10)\nZ[4] = 1\nprint(Z)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 654, + "instruction": "numpyを用いて、10から49までの値を持つベクトルを作成しなさい。", + "input": "", + "output": "Z = np.arange(10,50)\nprint(Z)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 655, + "instruction": "numpyを用いて、次に示すベクトルを逆にしなさい（最初の要素が最後の要素になる）。\n\nZ = np.arange(50)", + "input": "", + "output": "Z = Z[::-1]\nprint(Z)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 656, + "instruction": "numpyを用いて、0から8までの値を持つ3x3の行列を作成する。", + "input": "", + "output": "Z = np.arange(9).reshape(3, 3)\nprint(Z)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 657, + "instruction": "numpyを用いて、[1,2,0,0,4,0]から非ゼロ要素のインデックスを見つけなさい。", + "input": "", + "output": "nz = np.nonzero([1,2,0,0,4,0])\nprint(nz)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 658, + "instruction": "numpyを用いて、3x3の恒等行列を作りなさい。", + "input": "", + "output": "Z = np.eye(3)\nprint(Z)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 659, + "instruction": "numpyを用いて、ランダムな値で3x3x3の配列を作成しなさい。", + "input": "", + "output": "Z = np.random.random((3,3,3))\nprint(Z)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 660, + "instruction": "numpyを用いて、ランダムな値で10x10の配列を作成し、最小値と最大値を求めなさい。", + "input": "", + "output": "Z = np.random.random((10,10))\nZmin, Zmax = Z.min(), Z.max()\nprint(Zmin, Zmax)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 661, + "instruction": "numpyを用いて、サイズ30のランダムなベクトルを作成し、平均値を求めなさい。", + "input": "", + "output": "Z = np.random.random(30)\nm = Z.mean()\nprint(m)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 662, + "instruction": "numpyを用いて、境界線上に1、内側に0を持つ2次元配列を作成しなさい。", + "input": "", + "output": "Z = np.ones((10,10))\nZ[1:-1,1:-1] = 0\nprint(Z)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 663, + "instruction": "numpyを用いて、既存の配列の周囲にボーダー（0で塗りつぶされたもの）を追加しなさい。", + "input": "", + "output": "Z = np.ones((5,5))\nZ = np.pad(Z, pad_width=1, mode='constant', constant_values=0)\nprint(Z)\n\n# Using fancy indexing\nZ[:, [0, -1]] = 0\nZ[[0, -1], :] = 0\nprint(Z)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 664, + "instruction": "次の6つの式の結果を表示して下さい。\n\n0 * np.nan\nnp.nan == np.nan\nnp.inf > np.nan\nnp.nan - np.nan\nnp.nan in set([np.nan])\n0.3 == 3 * 0.1", + "input": "", + "output": "print(0 * np.nan)\nprint(np.nan == np.nan)\nprint(np.inf > np.nan)\nprint(np.nan - np.nan)\nprint(np.nan in set([np.nan]))\nprint(0.3 == 3 * 0.1)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 665, + "instruction": "numpyを用いて、対角線のすぐ下に値1,2,3,4を持つ5x5の行列を作成しなさい。", + "input": "", + "output": "Z = np.diag(1+np.arange(4),k=-1)\nprint(Z)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 666, + "instruction": "numpyを用いて、8x8のマトリックスを作成し、市松模様で塗りつぶしなさい。", + "input": "", + "output": "Z = np.zeros((8,8),dtype=int)\nZ[1::2,::2] = 1\nZ[::2,1::2] = 1\nprint(Z)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 667, + "instruction": "numpyを用いて、(6,7,8)型の配列を考えよう。100番目の要素のインデックス(x,y,z)は？", + "input": "", + "output": "print(np.unravel_index(99,(6,7,8)))", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 668, + "instruction": "numpyのtile関数を用いて、8x8のチェッカーボード行列を作りなさい。", + "input": "", + "output": "Z = np.tile( np.array([[0,1],[1,0]]), (4,4))\nprint(Z)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 669, + "instruction": "numpyを用いて、5x5のランダム行列を正規化しなさい。", + "input": "", + "output": "Z = np.random.random((5,5))\nZ = (Z - np.mean (Z)) / (np.std (Z))\nprint(Z)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 670, + "instruction": "numpyを用いて、色を4つの符号なしバイト(RGBA)として記述するカスタムd型を作成しなさい。", + "input": "", + "output": "color = np.dtype([(\"r\", np.ubyte),\n (\"g\", np.ubyte),\n (\"b\", np.ubyte),\n (\"a\", np.ubyte)])", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 671, + "instruction": "numpyを用いて、5x3の行列と3x2の行列の乗算をしなさい。", + "input": "", + "output": "Z = np.dot(np.ones((5,3)), np.ones((3,2)))\nprint(Z)\n\n# Alternative solution, in Python 3.5 and above\nZ = np.ones((5,3)) @ np.ones((3,2))\nprint(Z)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 672, + "instruction": "numpyを用いて、1次元の配列が与えられたとき、3から8までの要素をすべて無効にしなさい。", + "input": "", + "output": "Z = np.arange(11)\nZ[(3 < Z) & (Z < 8)] *= -1\nprint(Z)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 673, + "instruction": "次のスクリプトの出力は？\n\nprint(sum(range(5),-1))\nfrom numpy import *\nprint(sum(range(5),-1))", + "input": "", + "output": "print(sum(range(5),-1))\nfrom numpy import *\nprint(sum(range(5),-1))", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 674, + "instruction": "numpyを用いて、整数ベクトルZを考えてみよう。", + "input": "", + "output": "Z**Z\n2 << Z >> 2\nZ <- Z\n1j*Z\nZ/1/1\nZZ", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 675, + "instruction": "次の式の結果を表示しなさい。\n\nnp.array(0) / np.array(0)\nnp.array(0) // np.array(0)\nnp.array([np.nan]).astype(int).astype(float)", + "input": "", + "output": "print(np.array(0) / np.array(0))\nprint(np.array(0) // np.array(0))\nprint(np.array([np.nan]).astype(int).astype(float))", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 676, + "instruction": "numpyを用いて、浮動小数点数の配列をゼロから切り捨てなさい。\n\nZ = np.random.uniform(-10,+10,10)", + "input": "", + "output": "Z = np.random.uniform(-10,+10,10)\nprint(np.copysign(np.ceil(np.abs(Z)), Z))\n\n# More readable but less efficient\nprint(np.where(Z>0, np.ceil(Z), np.floor(Z)))", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 677, + "instruction": "numpyを用いて、2つの配列間の共通値��見つけなさい。\n\nZ1 = np.random.randint(0,10,10)\nZ2 = np.random.randint(0,10,10)", + "input": "", + "output": "Z1 = np.random.randint(0,10,10)\nZ2 = np.random.randint(0,10,10)\nprint(np.intersect1d(Z1,Z2))", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 678, + "instruction": "numpyの警告をすべて無視するには？", + "input": "", + "output": "# Suicide mode on\ndefaults = np.seterr(all=\"ignore\")\nZ = np.ones(1) / 0\n\n# Back to sanity\n_ = np.seterr(**defaults)\n\n# Equivalently with a context manager\nwith np.errstate(all=\"ignore\"):\n np.arange(3) / 0", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 679, + "instruction": "次の表現は正しいですか？\n\nnp.sqrt(-1) == np.emath.sqrt(-1)", + "input": "", + "output": "False", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 680, + "instruction": "numpyを用いて、昨日、今日、明日の日付を取得するには？", + "input": "", + "output": "yesterday = np.datetime64('today') - np.timedelta64(1)\ntoday = np.datetime64('today')\ntomorrow = np.datetime64('today') + np.timedelta64(1)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 681, + "instruction": "numpyを用いて、2016年7月に対応するすべての日付を取得するには？", + "input": "", + "output": "Z = np.arange('2016-07', '2016-08', dtype='datetime64[D]')\nprint(Z)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 682, + "instruction": "numpyを用いて、((A+B)*(-A/2))をコピーなしで計算しなさい。", + "input": "", + "output": "A = np.ones(3)*1\nB = np.ones(3)*2\nnp.add(A,B,out=B)\nnp.divide(A,2,out=A)\nnp.negative(A,out=A)\nnp.multiply(A,B,out=A)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 683, + "instruction": "numpyを用いて、正数のランダム配列の整数部分を4つの異なる方法で抽出しなさい。", + "input": "", + "output": "Z = np.random.uniform(0,10,10)\n\nprint(Z - Z%1)\nprint(Z // 1)\nprint(np.floor(Z))\nprint(Z.astype(int))\nprint(np.trunc(Z))", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 684, + "instruction": "numpyを用いて、行の値が0から4までの5x5の行列を作成しなさい。", + "input": "", + "output": "Z = np.zeros((5,5))\nZ += np.arange(5)\nprint(Z)\n\n# without broadcasting\nZ = np.tile(np.arange(0, 5), (5,1))\nprint(Z)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 685, + "instruction": "numpyを用いて、10個の整数を生成するジェネレーター関数を考え、それを使って配列を構築しなさい。", + "input": "", + "output": "def generate():\n for x in range(10):\n yield x\nZ = np.fromiter(generate(),dtype=float,count=-1)\nprint(Z)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 686, + "instruction": "numpyを用いて、0から1までの値を持つ、サイズ10のベクトルを作成しなさい。", + "input": "", + "output": "Z = np.linspace(0,1,11,endpoint=False)[1:]\nprint(Z)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 687, + "instruction": "numpyを用いて、サイズ10のランダムなベクトルを作成し、それをソートしなさい。", + "input": "", + "output": "Z = np.random.random(10)\nZ.sort()\nprint(Z)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 688, + "instruction": "numpyを用いて、小さな配列をnp.sumより高速に合計するには？", + "input": "", + "output": "Z = np.arange(10)\nnp.add.reduce(Z)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 689, + "instruction": "numpyを用いて、2つのランダムな配列AとBを考え、それらが等しいかどうかをチェックしなさい。\n\nA = np.random.randint(0,2,5)\nB = np.random.randint(0,2,5)", + "input": "", + "output": "# Assuming identical shape of the arrays and a tolerance for the comparison of values\nequal = np.allclose(A,B)\nprint(equal)\n\n# Checking both the shape and the element values, no tolerance (values have to be exactly equal)\nequal = np.array_equal(A,B)\nprint(equal)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 690, + "instruction": "numpyを用いて、配列をイミュータブル（読み取り専用）にしなさい。", + "input": "", + "output": "Z = np.zeros(10)\nZ.flags.writeable = False\nZ[0] = 1", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 691, + "instruction": "numpyを用いて、デカルト座標を表すランダムな10x2行列を考え、極座標に変換しなさい。", + "input": "", + "output": "Z = np.random.random((10,2))\nX,Y = Z[:,0], Z[:,1]\nR = np.sqrt(X**2+Y**2)\nT = np.arctan2(Y,X)\nprint(R)\nprint(T)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 692, + "instruction": "numpyを用いて、サイズ10のランダム・ベクトルを作成し、最大値を0に置き換えなさい。", + "input": "", + "output": "Z = np.random.random(10)\nZ[Z.argmax()] = 0\nprint(Z)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 693, + "instruction": "numpyを用いて、[0,1]x[0,1]の領域をカバーする x と y の座標を持つ構造化配列を作成しなさい。", + "input": "", + "output": "Z = np.zeros((5,5), [('x',float),('y',float)])\nZ['x'], Z['y'] = np.meshgrid(np.linspace(0,1,5),\n np.linspace(0,1,5))\nprint(Z)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 694, + "instruction": "numpyを用いて、2つの配列XとYが与えられたとき、コーシー行列C（Cij =1/(xi - yj)）を構成しなさい。", + "input": "", + "output": "X = np.arange(8)\nY = X + 0.5\nC = 1.0 / np.subtract.outer(X, Y)\nprint(np.linalg.det(C))", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 695, + "instruction": "numpyを用いて、各numpyスカラ型の表現可能な最小値と最大値を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "for dtype in [np.int8, np.int32, np.int64]:\n print(np.iinfo(dtype).min)\n print(np.iinfo(dtype).max)\nfor dtype in [np.float32, np.float64]:\n print(np.finfo(dtype).min)\n print(np.finfo(dtype).max)\n print(np.finfo(dtype).eps)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 696, + "instruction": "numpyを用いて、配列のすべての値を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "np.set_printoptions(threshold=float(\"inf\"))\nZ = np.zeros((40,40))\nprint(Z)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 697, + "instruction": "numpyを用いて、ベクトルの中で（与えられたスカラーに）最も近い値を見つけなさい。\n\nZ = np.arange(100)\nv = np.random.uniform(0,100)", + "input": "", + "output": "Z = np.arange(100)\nv = np.random.uniform(0,100)\nindex = (np.abs(Z-v)).argmin()\nprint(Z[index])", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 698, + "instruction": "numpyを用いて、位置（x,y）と色（r,g,b）を表す構造化配列を作成しなさい。", + "input": "", + "output": "Z = np.zeros(10, [ ('position', [ ('x', float, 1),\n ('y', float, 1)]),\n ('color', [ ('r', float, 1),\n ('g', float, 1),\n ('b', float, 1)])])\nprint(Z)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 699, + "instruction": "numpyを用いて、座標を表す形状(10,2)のランダムなベクトルを考え、点ごとの距離を求めなさい。", + "input": "", + "output": "Z = np.random.random((10,2))\nX,Y = np.atleast_2d(Z[:,0], Z[:,1])\nD = np.sqrt( (X-X.T)**2 + (Y-Y.T)**2)\nprint(D)\n\n# Much faster with scipy\nimport scipy.spatial\n\nZ = np.random.random((10,2))\nD = scipy.spatial.distance.cdist(Z,Z)\nprint(D)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 700, + "instruction": "numpyを用いて、浮動小数点数（32ビット）の配列を整数（32ビット）に変換しなさい。", + "input": "", + "output": "Z = (np.random.rand(10)*100).astype(np.float32)\nY = Z.view(np.int32)\nY[:] = Z\nprint(Y)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 701, + "instruction": "numpyを用いて、次のファイルを読むには？\n\n1, 2, 3, 4, 5\n6, , , 7, 8\n , , 9,10,11", + "input": "", + "output": "from io import StringIO\n\n# Fake file\ns = StringIO('''1, 2, 3, 4, 5\n\n 6, , , 7, 8\n\n , , 9,10,11\n''')\nZ = np.genfromtxt(s, delimiter=\",\", dtype=np.int)\nprint(Z)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 702, + "instruction": "numpy配列のenumerateに相当するものは何ですか？", + "input": "", + "output": "Z = np.arange(9).reshape(3,3)\nfor index, value in np.ndenumerate(Z):\n print(index, value)\nfor index in np.ndindex(Z.shape):\n print(index, Z[index])", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 703, + "instruction": "numpyを用いて、一般的な2Dガウシアン配列を生成しなさい。", + "input": "", + "output": "X, Y = np.meshgrid(np.linspace(-1,1,10), np.linspace(-1,1,10))\nD = np.sqrt(X*X+Y*Y)\nsigma, mu = 1.0, 0.0\nG = np.exp(-( (D-mu)**2 / ( 2.0 * sigma**2 ) ) )\nprint(G)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 704, + "instruction": "numpyを用いて、2次元配列にp個の要素をランダムに配置しなさい。", + "input": "", + "output": "n = 10\np = 3\nZ = np.zeros((n,n))\nnp.put(Z, np.random.choice(range(n*n), p, replace=False),1)\nprint(Z)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 705, + "instruction": "numpyを用いて、行列の各行の平均を引きなさい。", + "input": "", + "output": "X = np.random.rand(5, 10)\n\n# Recent versions of numpy\nY = X - X.mean(axis=1, keepdims=True)\n\n# Older versions of numpy\nY = X - X.mean(axis=1).reshape(-1, 1)\n\nprint(Y)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 706, + "instruction": "numpyを用いて、配列をn番目の列でソートしなさい。", + "input": "", + "output": "Z = np.random.randint(0,10,(3,3))\nprint(Z)\nprint(Z[Z[:,1].argsort()])", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 707, + "instruction": "numpyを用いて、指定された2次元配列にNULL列があるかどうかを判定しなさい。", + "input": "", + "output": "# null : 0 \nZ = np.random.randint(0,3,(3,10))\nprint((~Z.any(axis=0)).any())\n\n# null : np.nan\nZ=np.array([\n [0,1,np.nan],\n [1,2,np.nan],\n [4,5,np.nan]\n])\nprint(np.isnan(Z).all(axis=0))", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 708, + "instruction": "numpyを用いて、配列中の指定された値から最も近い値を見つなさい。", + "input": "", + "output": "Z = np.random.uniform(0,1,10)\nz = 0.5\nm = Z.flat[np.abs(Z - z).argmin()]\nprint(m)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 709, + "instruction": "(1,3)と(3,1)の2つの配列があるとして、numpyとイテレータを使ってそれらの和を計算する方法は？", + "input": "", + "output": "A = np.arange(3).reshape(3,1)\nB = np.arange(3).reshape(1,3)\nit = np.nditer([A,B,None])\nfor x,y,z in it: z[...] = x + y\nprint(it.operands[2])", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 710, + "instruction": "numpyを用いて、name属性を持つ配列クラスを作成しなさい。", + "input": "", + "output": "class NamedArray(np.ndarray):\n def __new__(cls, array, name=\"no name\"):\n obj = np.asarray(array).view(cls)\n obj.name = name\n return obj\n def __array_finalize__(self, obj):\n if obj is None: return\n self.name = getattr(obj, 'name', \"no name\")\n\nZ = NamedArray(np.arange(10), \"range_10\")\nprint (Z.name)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 711, + "instruction": "numpyを用いて、与えられたベクトルを考え、2番目のベクトル（繰り返されるインデックスに注意）によってインデックス付けされた各要素に1を加えるには？", + "input": "", + "output": "Z = np.ones(10)\nI = np.random.randint(0,len(Z),20)\nZ += np.bincount(I, minlength=len(Z))\nprint(Z)\n\n# Another solution\nnp.add.at(Z, I, 1)\nprint(Z)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 712, + "instruction": "numpyを用いて、インデックス・リスト(I)に基づいてベクトル(X)の要素を配列(F)に蓄積しなさい。\n\nX = [1,2,3,4,5,6]\nI = [1,3,9,3,4,1]", + "input": "", + "output": "X = [1,2,3,4,5,6]\nI = [1,3,9,3,4,1]\nF = np.bincount(I,X)\nprint(F)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 713, + "instruction": "numpyを用いて、(dtype=ubyte)の(w,h,3)画像について、固有の色の数を計算しなさい。", + "input": "", + "output": "w, h = 256, 256\nI = np.random.randint(0, 4, (h, w, 3)).astype(np.ubyte)\ncolors = np.unique(I.reshape(-1, 3), axis=0)\nn = len(colors)\nprint(n)\n\n# Faster version\n# https://stackoverflow.com/a/59671950/2836621\n\nw, h = 256, 256\nI = np.random.randint(0,4,(h,w,3), dtype=np.uint8)\n\n# View each pixel as a single 24-bit integer, rather than three 8-bit bytes\nI24 = np.dot(I.astype(np.uint32),[1,256,65536])\n\n# Count unique colours\nn = len(np.unique(I24))\nprint(n)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 714, + "instruction": "numpyを用いて、4次元配列の場合、最後の2軸の和を一度に求めなさい。", + "input": "", + "output": "A = np.random.randint(0,10,(3,4,3,4))\n# solution by passing a tuple of axes (introduced in numpy 1.7.0)\nsum = A.sum(axis=(-2,-1))\nprint(sum)\n# solution by flattening the last two dimensions into one\n# (useful for functions that don't accept tuples for axis argument)\nsum = A.reshape(A.shape[:-2] + (-1,)).sum(axis=-1)\nprint(sum)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 715, + "instruction": "numpyを用いて、一次元ベクトルDを考えるとき、部分集合のインデックスを記述した同じ大きさのベクトルSを使って、Dの部分集合の平均を計算しなさい。", + "input": "", + "output": "D = np.random.uniform(0,1,100)\nS = np.random.randint(0,10,100)\nD_sums = np.bincount(S, weights=D)\nD_counts = np.bincount(S)\nD_means = D_sums / D_counts\nprint(D_means)\n\n# Pandas solution as a reference due to more intuitive code\nimport pandas as pd\nprint(pd.Series(D).groupby(S).mean())", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 716, + "instruction": "numpyを用いて、点積の対角線を求めなさい。\n\nA = np.random.uniform(0,1,(5,5))\nB = np.random.uniform(0,1,(5,5))", + "input": "", + "output": "A = np.random.uniform(0,1,(5,5))\nB = np.random.uniform(0,1,(5,5))\n\n# Slow version\nnp.diag(np.dot(A, B))\n\n# Fast version\nnp.sum(A * B.T, axis=1)\n\n# Faster version\nnp.einsum(\"ij,ji->i\", A, B)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 717, + "instruction": "numpyを用いて、ベクトル[1, 2, 3, 4, 5]を考え、各値の間に連続する3つのゼロを挟んだ新しいベクトルを作りなさい。\n\nZ = np.array([1,2,3,4,5])", + "input": "", + "output": "Z = np.array([1,2,3,4,5])\nnz = 3\nZ0 = np.zeros(len(Z) + (len(Z)-1)*(nz))\nZ0[::nz+1] = Z\nprint(Z0)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 718, + "instruction": "numpyを用いて、次元(5,5,3)の配列を次元(5,5)の配列で乗算しなさい。", + "input": "", + "output": "A = np.ones((5,5,3))\nB = 2*np.ones((5,5))\nprint(A * B[:,:,None])", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 719, + "instruction": "numpyを用いて、配列の2行を入れ替えなさい。", + "input": "", + "output": "A = np.arange(25).reshape(5,5)\nA[[0,1]] = A[[1,0]]\nprint(A)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 720, + "instruction": "numpyを用いて、（頂点を共有する）10個の三角形を描写する10個の三つ組の集合を考え、すべての三角形を構成する一意な線分の集合を求めなさい。", + "input": "", + "output": "faces = np.random.randint(0,100,(10,3))\nF = np.roll(faces.repeat(2,axis=1),-1,axis=1)\nF = F.reshape(len(F)*3,2)\nF = np.sort(F,axis=1)\nG = F.view( dtype=[('p0',F.dtype),('p1',F.dtype)] )\nG = np.unique(G)\nprint(G)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 721, + "instruction": "ビンカウントに対応するソート配列Cが与えられたとき、numpyを用いて np.bincount(A) == Cとなる配列Aを生成しなさい。", + "input": "", + "output": "C = np.bincount([1,1,2,3,4,4,6])\nA = np.repeat(np.arange(len(C)), C)\nprint(A)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 722, + "instruction": "numpyと配列上のスライディングウィンドウを使って平均を計算しなさい。", + "input": "", + "output": "def moving_average(a, n=3) :\n ret = np.cumsum(a, dtype=float)\n ret[n:] = ret[n:] - ret[:-n]\n return ret[n - 1:] / n\nZ = np.arange(20)\nprint(moving_average(Z, n=3))", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 723, + "instruction": "numpyを用いて、1次元配列Zを、最初の行を(Z[0],Z[1],Z[2])とし、それ以降の行を1ずつシフトした2次元配列を構築しなさい(最後の行は(Z[-3],Z[-2],Z[-1])。", + "input": "", + "output": "from numpy.lib import stride_tricks\n\ndef rolling(a, window):\n shape = (a.size - window + 1, window)\n strides = (a.strides[0], a.strides[0])\n return stride_tricks.as_strided(a, shape=shape, strides=strides)\nZ = rolling(np.arange(10), 3)\nprint(Z)\n\n", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 724, + "instruction": "numpyを用いて、ブール値を無効にしたり、浮動小数点数の符号をインプレースで変更するには？", + "input": "", + "output": "# ブール値を無効\nZ = np.random.randint(0,2,100)\nnp.logical_not(Z, out=Z)\n\n# 浮動小数点数の符号を変更\nZ = np.random.uniform(-1.0,1.0,100)\nnp.negative(Z, out=Z)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 725, + "instruction": "numpyを用いて、直線(2d)を描写する2組の点P0,P1と点pを考え、pから各直線i(P0[i],P1[i])までの距離を計算するには？", + "input": "", + "output": "def distance(P0, P1, p):\n T = P1 - P0\n L = (T**2).sum(axis=1)\n U = -((P0[:,0]-p[...,0])*T[:,0] + (P0[:,1]-p[...,1])*T[:,1]) / L\n U = U.reshape(len(U),1)\n D = P0 + U*T - p\n return np.sqrt((D**2).sum(axis=1))\n\nP0 = np.random.uniform(-10,10,(10,2))\nP1 = np.random.uniform(-10,10,(10,2))\np = np.random.uniform(-10,10,( 1,2))\nprint(distance(P0, P1, p))", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 726, + "instruction": "numpyを用いて、直線(2d)を描写する2組の点P0,P1と点の集合Pを考えたとき、各点j(P[j])から各直線i(P0[i],P1[i])までの距離をどのように計算するか？", + "input": "", + "output": "# based on distance function from previous question\nP0 = np.random.uniform(-10, 10, (10,2))\nP1 = np.random.uniform(-10,10,(10,2))\np = np.random.uniform(-10, 10, (10,2))\nprint(np.array([distance(P0,P1,p_i) for p_i in p]))", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 727, + "instruction": "numpyを用いて、任意の配列を考え、与えられた要素を中心に、一定の形をした部分部分を抽出する関数を書きなさい（必要に応じて `fill` 値で埋める）。", + "input": "", + "output": "Z = np.random.randint(0,10,(10,10))\nshape = (5,5)\nfill = 0\nposition = (1,1)\n\nR = np.ones(shape, dtype=Z.dtype)*fill\nP = np.array(list(position)).astype(int)\nRs = np.array(list(R.shape)).astype(int)\nZs = np.array(list(Z.shape)).astype(int)\n\nR_start = np.zeros((len(shape),)).astype(int)\nR_stop = np.array(list(shape)).astype(int)\nZ_start = (P-Rs//2)\nZ_stop = (P+Rs//2)+Rs%2\n\nR_start = (R_start - np.minimum(Z_start,0)).tolist()\nZ_start = (np.maximum(Z_start,0)).tolist()\nR_stop = np.maximum(R_start, (R_stop - np.maximum(Z_stop-Zs,0))).tolist()\nZ_stop = (np.minimum(Z_stop,Zs)).tolist()\n\nr = [slice(start,stop) for start,stop in zip(R_start,R_stop)]\nz = [slice(start,stop) for start,stop in zip(Z_start,Z_stop)]\nR[r] = Z[z]\nprint(Z)\nprint(R)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 728, + "instruction": "numpyを用いて、配列Z = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14] を考えたとき、配列R = [[1,2,3,4], [2,3,4,5], [3,4,5,6], ..., [11,12,13,14]]を生成するには？", + "input": "", + "output": "from numpy.lib import stride_tricks\n\nZ = np.arange(1,15,dtype=np.uint32)\nR = stride_tricks.as_strided(Z,(11,4),(4,4))\nprint(R)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 729, + "instruction": "numpyを用いて、行列のランクを計算しなさい。", + "input": "", + "output": "Z = np.random.uniform(0,1,(10,10))\nU, S, V = np.linalg.svd(Z) # Singular Value Decomposition\nrank = np.sum(S > 1e-10)\nprint(rank)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 730, + "instruction": "numpyを用いて、配列中の最頻値を見つけなさい。", + "input": "", + "output": "Z = np.random.randint(0,10,50)\nprint(np.bincount(Z).argmax())", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 731, + "instruction": "numpyを用いて、ランダムな10x10の行列から、連続する3x3のブロックをすべて抽出しなさい。", + "input": "", + "output": "from numpy.lib import stride_tricks\n\nZ = np.random.randint(0,5,(10,10))\nn = 3\ni = 1 + (Z.shape[0]-3)\nj = 1 + (Z.shape[1]-3)\nC = stride_tricks.as_strided(Z, shape=(i, j, n, n), strides=Z.strides + Z.strides)\nprint(C)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 732, + "instruction": "numpyを用いて、Z[i,j]==Z[j,i]となるような2次元配列のサブクラスを作成しなさい。", + "input": "", + "output": "class Symetric(np.ndarray):\n def __setitem__(self, index, value):\n i,j = index\n super(Symetric, self).__setitem__((i,j), value)\n super(Symetric, self).__setitem__((j,i), value)\n\ndef symetric(Z):\n return np.asarray(Z + Z.T - np.diag(Z.diagonal())).view(Symetric)\n\nS = symetric(np.random.randint(0,10,(5,5)))\nS[2,3] = 42\nprint(S)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 733, + "instruction": "形状(n,n)を持つp個の行列の集合と、形状(n,1)を持つp個のベクトルの集合を考える。numpyを用いて、p個の行列の積の和を一度に計算しなさい。（結果は形状(n,1)を持つ）。", + "input": "", + "output": "p, n = 10, 20\nM = np.ones((p,n,n))\nV = np.ones((p,n,1))\nS = np.tensordot(M, V, axes=[[0, 2], [0, 1]])\nprint(S)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 734, + "instruction": "numpyを用いて、16x16の配列を考え、ブロックサム（ブロックサイズは4x4）を求めなさい。", + "input": "", + "output": "Z = np.ones((16,16))\nk = 4\nS = np.add.reduceat(np.add.reduceat(Z, np.arange(0, Z.shape[0], k), axis=0),\n np.arange(0, Z.shape[1], k), axis=1)\nprint(S)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 735, + "instruction": "numpyの配列を使って人生ゲームを実装しなさい。", + "input": "", + "output": "def iterate(Z):\n # Count neighbours\n N = (Z[0:-2,0:-2] + Z[0:-2,1:-1] + Z[0:-2,2:] +\n Z[1:-1,0:-2] + Z[1:-1,2:] +\n Z[2: ,0:-2] + Z[2: ,1:-1] + Z[2: ,2:])\n\n # Apply rules\n birth = (N==3) & (Z[1:-1,1:-1]==0)\n survive = ((N==2) | (N==3)) & (Z[1:-1,1:-1]==1)\n Z[...] = 0\n Z[1:-1,1:-1][birth | survive] = 1\n return Z\n\nZ = np.random.randint(0,2,(50,50))\nfor i in range(100): Z = iterate(Z)\nprint(Z)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 736, + "instruction": "numpyを用いて、配列の最大 n 個の値を取得しなさい。", + "input": "", + "output": "Z = np.arange(10000)\nnp.random.shuffle(Z)\nn = 5\n\n# Slow\nprint (Z[np.argsort(Z)[-n:]])\n\n# Fast\nprint (Z[np.argpartition(-Z,n)[:n]])", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 737, + "instruction": "numpyを用いて、任意の数のベクトルが与えられたとき、デカルト積を構築しなさい（すべての項目のすべての組み合わせ）", + "input": "", + "output": "def cartesian(arrays):\n arrays = [np.asarray(a) for a in arrays]\n shape = (len(x) for x in arrays)\n\n ix = np.indices(shape, dtype=int)\n ix = ix.reshape(len(arrays), -1).T\n\n for n, arr in enumerate(arrays):\n ix[:, n] = arrays[n][ix[:, n]]\n\n return ix\n\nprint (cartesian(([1, 2, 3], [4, 5], [6, 7])))", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 738, + "instruction": "numpyを用いて、通常の配列からレコード配列を作成しなさい。", + "input": "", + "output": "Z = np.array([(\"Hello\", 2.5, 3),\n (\"World\", 3.6, 2)])\nR = np.core.records.fromarrays(Z.T,\n names='col1, col2, col3',\n formats = 'S8, f8, i8')\nprint(R)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 739, + "instruction": "numpyを用いて、大きなベクトルZを考え、3つの異なる方法を用いてZの3乗を計算しなさい。", + "input": "", + "output": "x = np.random.rand(int(5e7))\n\n%timeit np.power(x,3)\n%timeit x*x*x\n%timeit np.einsum('i,i,i->i',x,x,x)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 740, + "instruction": "(8,3)と(2,2)の2つの配列AとBを考える。numpyを用いて、Bの要素の順序に関係なく、Bの各行の要素を含むAの行を見つけなさい。", + "input": "", + "output": "A = np.random.randint(0,5,(8,3))\nB = np.random.randint(0,5,(2,2))\n\nC = (A[..., np.newaxis, np.newaxis] == B)\nrows = np.where(C.any((3,1)).all(1))[0]\nprint(rows)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 741, + "instruction": "numpyを用いて、10x3の行列を考え、値が等しくない行（例えば[2,2,3]）を抽出しなさい。", + "input": "", + "output": "Z = np.random.randint(0,5,(10,3))\nprint(Z)\n# solution for arrays of all dtypes (including string arrays and record arrays)\nE = np.all(Z[:,1:] == Z[:,:-1], axis=1)\nU = Z[~E]\nprint(U)\n# soluiton for numerical arrays only, will work for any number of columns in Z\nU = Z[Z.max(axis=1) != Z.min(axis=1),:]\nprint(U)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 742, + "instruction": "numpyを用いて、intのベクトルを行列のバイナリ表現に変換しなさい。", + "input": "", + "output": "I = np.array([0, 1, 2, 3, 15, 16, 32, 64, 128])\nB = ((I.reshape(-1,1) & (2**np.arange(8))) != 0).astype(int)\nprint(B[:,::-1])\n\n# alternative solution:\nI = np.array([0, 1, 2, 3, 15, 16, 32, 64, 128], dtype=np.uint8)\nprint(np.unpackbits(I[:, np.newaxis], axis=1))", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 743, + "instruction": "numpyを用いて、2次元の配列が与えられた場合、一意な行を抽出しなさい。", + "input": "", + "output": "Z = np.random.randint(0,2,(6,3))\nT = np.ascontiguousarray(Z).view(np.dtype((np.void, Z.dtype.itemsize * Z.shape[1])))\n_, idx = np.unique(T, return_index=True)\nuZ = Z[idx]\nprint(uZ)\n\n# alternative solution:\n# NumPy >= 1.13\nuZ = np.unique(Z, axis=0)\nprint(uZ)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 744, + "instruction": "numpyを用いて、2つのベクトルA、Bについて、inner、outer、sum、mul関数のeinsum等価値を書きなさい。", + "input": "", + "output": "A = np.random.uniform(0,1,10)\nB = np.random.uniform(0,1,10)\n\nnp.einsum('i->', A) # np.sum(A)\nnp.einsum('i,i->i', A, B) # A * B\nnp.einsum('i,i', A, B) # np.inner(A, B)\nnp.einsum('i,j->ij', A, B) # np.outer(A, B)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 745, + "instruction": "numpyを用いて、2つのベクトル(X,Y)で記述される経路を考え、等距離のサンプルを使ってサンプリングしな���い。", + "input": "", + "output": "phi = np.arange(0, 10*np.pi, 0.1)\na = 1\nx = a*phi*np.cos(phi)\ny = a*phi*np.sin(phi)\n\ndr = (np.diff(x)**2 + np.diff(y)**2)**.5 # segment lengths\nr = np.zeros_like(x)\nr[1:] = np.cumsum(dr) # integrate path\nr_int = np.linspace(0, r.max(), 200) # regular spaced path\nx_int = np.interp(r_int, r, x) # integrate path\ny_int = np.interp(r_int, r, y)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 746, + "instruction": "numpyを用いて、整数nと2次元配列Xが与えられたとき、Xから、次数nの多項分布からの描画と解釈できる行、すなわち、整数だけを含み、その和がnになる行を選択しなさい。", + "input": "", + "output": "X = np.asarray([[1.0, 0.0, 3.0, 8.0],\n [2.0, 0.0, 1.0, 1.0],\n [1.5, 2.5, 1.0, 0.0]])\nn = 4\nM = np.logical_and.reduce(np.mod(X, 1) == 0, axis=-1)\nM &= (X.sum(axis=-1) == n)\nprint(X[M])", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 747, + "instruction": "numpyを用いて、1次元配列Xの平均のブートストラップ95%信頼区間を計算しなさい（つまり、配列の要素をN回置換して再標本化し、各標本の平均を計算し、その平均のパーセンタイルを計算する）。", + "input": "", + "output": "X = np.random.randn(100) # random 1D array\nN = 1000 # number of bootstrap samples\nidx = np.random.randint(0, X.size, (N, X.size))\nmeans = X[idx].mean(axis=1)\nconfint = np.percentile(means, [2.5, 97.5])\nprint(confint)", + "source": "code_generation", + "task": "100_numpy_exercises", + "liscence": "The Unliscence" + }, + { + "index": 748, + "instruction": "pandasを用いて、データフレームの最初の5行を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df.head()\n\n[tips]\n・.head()はデフォルトで先頭5行表示\n・()に表示したい行数を入れる\n・先頭10行表示は .head(10)", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 749, + "instruction": "pandasを用いて、データフレームの最初の5行を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df.tail()\n\n[tips]\n・.tail()はデフォルトで最後の5行表示\n・()に表示したい行数を入れる\n・最後10行表示は .tail(10)", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 750, + "instruction": "pandasを用いて、データフレームのサイズを確認しなさい。", + "input": "", + "output": "df.shape", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 751, + "instruction": "pandasを用いて、inputフォルダ内のdata1.csvファイルを読み込み、df2に格納して最初の5行を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df2 = pd.read_csv('../input/data1.csv')\ndf2.head()\n\n\n[Tips]\n・csvの読み込みはread_csv\n・必要に応じてencoding=''を指定する\n・文字エンコードの例\nutf-8、shift_jis (日本語)、cp932 (Windows拡張文字含む日本語)\n\nex)データを文字エンコードutf-8で読み込む場合\ndf2 = pd.read_csv('../input/data1.csv',encoding='utf-8')", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 752, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、dfのfareの列で昇順に並び替えて表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df.sort_values('fare')\n\n[Tips]\n・要素でソートするときはsort_valuesを使用\n・デフォルトでは昇順\n・降順でソートしたい場合は ascending=False を指定\n・ソートする列を複数指定可能\n\nex)\n・降順でソートする場合\ndf.sort_values('fare', ascending=False)\n\n・複数列でのソートする場合\ndf.sort_values(['fare','age'])", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 753, + "instruction": "pandasを用いて、データフレーム df を df_copy にコピーして、最初の5行を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df_copy = df.copy()\ndf_copy.head()\n\n\n[Tips]\n① df_copy = df と ② df_copy = df.copy() では\n挙動が異なるので注意が必要。\n\n①の場合、df_copyはdfを参照しているだけのため、\ndf側の値を変えると、df_copy側の値も変わる\n(dfとdf_copyは連動)。\n\ndf側の値の変更をdf_copy側に反映させたくない\n場合には②のcopy()を使う(dfとdf_copyは独立)。", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 754, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、dfの各列のデータ型を確認しなさい。また、dfのcabinの列のデータ型も確認しなさい。", + "input": "", + "output": "print(df.dtypes)\nprint(df['cabin'].dtype)\n\n\n[Tips]\n・DataFrameのすべての列のデータ型を確認したい場合は dtypes\n・DataFrameの一部の列のデータ型を確認したい場合は dtype", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 755, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、dfのclassの列のデータ型を確認し、その後、classの列のデータ型を数値型から文字型に変換し、最後に再度データ型を確認しなさい。", + "input": "", + "output": "print(df['pclass'].dtype)\ndf['pclass'] = df['pclass'].astype(str)\nprint(df['pclass'].dtype)\n\n\n[Tips]\n・データ型を変更する場合は astype を使用\n・concatを用いて数値列と文字列を結合しようとすると、データ型が異なるためエラーが発生します。このような場合に、両方の列のデータ型が同じになるようにastypeを使用してデータ型の変換をします。", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 756, + "instruction": "pandasを用いて、データフレームdfのレコード数(行数)を確認しなさい。", + "input": "", + "output": "len(df)\n\n\n[Tips]\nデータフレームのレコード数(行数)を知りたい時はlen()を使用する。", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 757, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、dfのレコード数(行数)、各列のデータ型、欠損値の有無を確認しなさい。", + "input": "", + "output": "df.info()\n\n\n[Tips]\n・レコード数(行数)、各列のデータ型、欠損値の有無の確認にはinfo()を使用\n・RangeIndexがレコード数\n・Data columnsがカラム数\n・Non-Null Countがレコードが入ってる数", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 758, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、dfのsex,cabinの列の要素を確認しなさい。", + "input": "", + "output": "print(df['sex'].unique())\nprint(df['cabin'].unique())\n\n[Tips]\n列に含まれる要素の確認にはunique()を使用", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 759, + "instruction": "pandasを用いて、データフレームdfの列名一覧をlist形式で表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df.columns.tolist()\n\n[Tips]\n・列名を一覧表示するにはcolumnsを使用\n・.tolist()を付けることでlist形式に変換\n・ndarray形式で表示する場合は.valuesを使用\ndf.columns.values", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 760, + "instruction": "pandasを用いて、データフレームdfのインデックス一覧をndaaray形式で表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df.index.values\n\n[Tips]\n・インデックスを一覧表示するには.indexを使用\n・.valuesを付けることでndaaray形式に変換\n・list形式で表示する場合はtolist()を使用\ndf.index.tolist()", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 761, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、dfのnameの列のみ表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df['name']", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 762, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、dfのnameとsexの列のみ表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df[['name','sex']]", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 763, + "instruction": "pandasを用いて、データフレームdfのindex(行)の4行目までを表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df[:4]", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 764, + "instruction": "pandasを用いて、データフレームdfのindex(行)の4行目から10行目までを表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df[3:10]", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 765, + "instruction": "pandasを用いて、locを使ってデータフレームdfの全体を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df.loc[:,:]", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 766, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、locを使ってデータフレームdfのfare列をすべて表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df.loc[:, 'fare']", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 767, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、locを使ってデータフレームdfのfare列の10のラベルまでを表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df.loc[:10, 'fare']", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 768, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、locを使ってデータフレームdfのnameとticketの列をすべて表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df.loc[:,['name','ticket']]", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 769, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、locを使ってデータフレームdfのnameからcabinまでの列をすべて表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df.loc[:,'name':'cabin']", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 770, + "instruction": "pandasを用いて、ilocを使ってデータフレームdfのage列を5行目まで表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df.iloc[:5,4]", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 771, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、dfのname,age,sexの列のみ抽出しdf_copyに格納しなさい。さらにその後、outputフォルダにcsvでファイルを出力しなさい。出力ファイル名はsample.csvとする。", + "input": "", + "output": "df_copy = df[['name','age','sex']]\ndf_copy.to_csv('../output/sample.csv')\n\n\n[Tips]\n・to_csvでcsv形式でファイル出力\n・行番号、列名を削除してファイル出力したいときは、index=None,header=Noneをつける", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 772, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、dfのage列の値が30以上のデータのみ抽出しなさい。", + "input": "", + "output": "df[df['age'] >= 30]", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 773, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、dfのsex列がfemaleのデータのみ抽出しなさい。", + "input": "", + "output": "df[df['sex'] == 'female']", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 774, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、dfのsex列がfemaleでかつageが40以上のデータのみ抽出しなさい。", + "input": "", + "output": "df[(df['sex'] == 'female' ) & (df['age'] >= 40)]", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 775, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasのqueryを用いてdfのsex列がfemaleでかつageが40以上のデータのみ抽出しなさい。", + "input": "", + "output": "df.query('sex == \"female\" & age >= 40 ')", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 776, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、dfのname列に文字列「Mrs」が含まれるデータを表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df.query('name.str.contains(\"Mrs\")', engine='python')", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 777, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、dfの中で文字列型の列のみを表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df.select_dtypes(include='object')\n\n[Tips]\n・特定のデータ型の列を抽出したい時はselect_dtypesを使用する。\n・今回は文字列を抽出したいのでinclude='object'を指定\n・exclude='object'をすれば数値型の列を抽出可能\nex) df.select_dtypes(exclude='object')", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 778, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、dfの各列の要素数の確認しなさい。", + "input": "", + "output": "df.nunique()\n\n[Tips]\nユニークな要素数の確認にはnunique()を使用", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 779, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、dfのembarked列の要素と出現回数の確認しなさい。", + "input": "", + "output": "df['embarked'].value_counts()\n\n[Tips]\nユニークな要素と出現数を確認するにはvalue_counts()を使用", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 780, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、dfのindex名が「3」のage列を30から40に変更し、先頭の5行を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df.loc[3,'age'] = 40\ndf.head()", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 781, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、dfのsex列にてmale→0、femlae→1に変更し、先頭の5行を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df['sex'][df['sex'] == 'male'] = 0\ndf['sex'][df['sex'] == 'female'] = 1\ndf.head()\n\n\n[Tips]\n・df['sex'][df['sex'] == 'male'] = 0\n↓\n「df['sex']において、dfのsex列がmaleと\nなっているレコードを0に置き換える」\n\n・.replace()メソッドを用いて以下のようにしても同様の結果になる\ndf['sex'] = df['sex'].replace({'male': 0, 'female': 1})", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 782, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、dfのfare列に100を足して、先頭の5行を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df['fare'] = df['fare'] + 100\ndf.head()", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 783, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、dfのfare列に2を掛けて、先頭の5行を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df['fare'] = df['fare'] * 2\ndf.head()", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 784, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、dfのfare列を小数点以下で丸めて、先頭の5行を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df['fare'] = df['fare'].round()\ndf.head()\n\n[Tips]\n・小数点以下を丸めるときは round() を使用する\n・丸めるとは0.5より小さいときは切り捨て、0.5より大きいときは切り上げること(ちょうど0.5のときは、結果が偶数となるように切り捨て・切り上げを行う)\n・()に整数nを渡すと、小数点以下n桁に丸める\n・()に-1を指定すると10の位、-2を指定すると100の位に丸められる\n\nex)\ndf['fare'].round(2) 小数点2桁に丸める\n123.456　→　123.46\n\ndf['fare'].round(-2) 整数2桁に丸める\n123.456　→　100.0", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 785, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、dfに列名「test」で値がすべて1のカラムを追加し、先頭の5行を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df['test'] = 1\ndf.head()\n\n[Tips]\n・新規に列を追加するときは上記のように書く", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 786, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、dfにcabinとembarkedの列を「_」で結合した列を追加(列名は「test」)し、先頭の5行を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df['test'] = df['cabin'].str.cat(df['embarked'],sep='_')\ndf.head()\n\n[Tips]\n・列同士の結合にはstr.cat()を使用\n・下記のコードでも結合可能\n\ndf['test'] = df['cabin'] + '_' + df['embarked']", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 787, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、dfにageとembarkedの列を「_」で結合した列を追加(列名は「test」)し、先頭の5行を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df['test'] = df['age'].astype(str).str.cat(df['embarked'],sep='_')\ndf.head()\n\n[Tips]\n・数値変数と文字変数(カテゴリカル変数)は結合できないため、片方の列のデータ型を、もう片方の列のデータ型に変換する\n・データ型の変換には astype を使用する(問題8を参照)\n・ここでは数値変数のageを、文字変数(str)に変換\n・下記のコードでも結合可能\n\ndf['test'] = df['age'].astype(str) + '_' + df['embarked']", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 788, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、dfからbodyの列を削除し、最初の5行を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df = df.drop('body',axis=1)\ndf.head()\n\n[Tips]\n・行・列の削除をするにはdropを使用\n・列を削除する場合は、axis=1を指定（行を削除する場合は、axis=0）", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 789, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、dfからインデックス名「3」の行を削除し、最初の5行を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df = df.drop(3,axis=0)\ndf.head()\n\n\n[Tips]\n・行・列の削除をするにはdropを使用\n・行を削除する場合は、axis=0を指定（列を削除する場合は、axis=1）", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 790, + "instruction": "データフレームdf2はname, class, Biology, Physics, Chemistryの列からなるデータフレームである。pandasを用いて、データフレームdf2の列名を'name', 'class', 'Biology', 'Physics', 'Chemistry'に変更し、df2の最初の5行を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df2.columns = ['name', 'class', 'Biology', 'Physics', 'Chemistry']\ndf2.head()\n\n[Tips]\n・データフレーム.columns = リストで\n　列名を一括変更\n・renameを用いて以下のように変更することも可能\n\ndf2 = df2.rename(columns={'English' : 'Biology','Mathematics' : 'Physics', 'History' : 'Chemistry'})", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 791, + "instruction": "データフレームdf2はname, class, Biology, Physics, Chemistryの列からなるデータフレームである。pandasを用いて、df2の列名を'English'をBiology'に変更し、df2の最初の5行を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df2 = df2.rename(columns={'English' : 'Biology'})\ndf2.head()\n\n[Tips]\nrename(columns={'English' : 'Biology'})で一部の列名のみ変更可能", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 792, + "instruction": "pandasを用いて、データフレームdf2のインデックス名「1」を「10」に変更し、df2の最初の5行を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df2 = df2.rename(index={1 : 10})\ndf2.head()\n\n[Tips]\nrename(index={1 : 10})で一部の行名を変更可能", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 793, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、dfのすべての列の欠損値数を確認しなさい。", + "input": "", + "output": "df.isnull().sum()\n\n\n[Tips]\n・isnull().sum()で欠損値数を確認\n・欠損値じゃないレコードの数を確認したい場合は、notnull().sum()", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 794, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、dfのage列の欠損値に30を代入し、その後、ageの欠損値数を確認しなさい。", + "input": "", + "output": "df['age'] = df['age'].fillna(30)\ndf['age'].isnull().sum()\n\n[Tips]\n欠損値の補完にはfillnaを使用", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 795, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、dfでひとつでも欠損値がある行を削除し、その後、dfの欠損値数を確認しなさい。", + "input": "", + "output": "df = df.dropna()\ndf.isnull().sum()\n\n[Tips]\n欠損値を含む行の削除には dropna を使用", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 796, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、dfのsurvivedの列をndarray形式（配列）で表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df['survived'].values\n\n[Tips]\n・pandas.DataFrameやpandas.Seriesをndarray形式(配列)に変換するにはvaluesを使用\n・機械学習ライブラリのscikit-learnではndarray形式で入力する必要があるため、そのような際にDataFrameをndarray形式に変換する", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 797, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、dfの行をシャッフルして表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df.sample(frac=1)\n\n[Tips]\n行をシャッフルして表示する場合は、sample(frac=1)を使用", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 798, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、dfの行をシャッフルし、インデックスを振り直して表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df.sample(frac=1).reset_index()\n\n[Tips]\n・インデックスを振り直すときはreset_indexを使用", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 799, + "instruction": "データフレームdf2はname, class, Biology, Physics, Chemistryの列からなるデータフレームである。pandasを用いて、①df2の重複行数をカウント、②df2の重複行を削除し、df2を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "print(df2.duplicated().value_counts())\ndf2 = df2.drop_duplicates()\ndf2\n\n[Tips]\n・重複行数をカウントする時は duplicated().value_counts()\n・重複行を削除する時は drop_duplicates()", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 800, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、dfのnameの列をすべて大文字に変換し表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df['name'].str.upper()\n\n[Tips]\nstr.upper()で小文字を大文字に変換", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 801, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、dfのnameの列をすべて小文字に変換し表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df['name'].str.lower()", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 802, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、dfのsex列に含まれる「female」という単語を「Python」に置換し、その後、1行目の「female」が「Python」に置き換わったことを確認しなさい。", + "input": "", + "output": "df['sex'] = df['sex'].replace('female','Python')\ndf.head()\n\n[Tips]\n・数値、文字列の置換にはreplace()を使用\n・replace(a,b)でaをbに置換\n・数値でなく文字列の場合は replace('a','b')とする", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 803, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、dfのname列1行目の「Allen, Miss. Elisabeth Walton」の「Elisabeth」を消去しなさい(import reをインポートすること)", + "input": "", + "output": "import re\ndf['name'][0] = re.sub('Elisabeth','',df['name'][0])\ndf['name'][0]\n\n[Tips]\n・部分一致の文字列消去にはre.sub()を使用\n・re.sub('消したい文字列','','元々の文字列') のように使う\n・完全一致で文字列を消去するときはreplaceを使用可能\n\nex)\ndf['sex'] = df['sex'].repalce('female','')", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 804, + "instruction": "データフレームdf2はname, class, Biology, Physics, Chemistryの列からなるデータフレームである。pandasを用いて、df2にdf3を右結合（結合キーはname）し、df2を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df2 = pd.merge(df2,df3,on='name',how='right')\ndf2\n\n[Tips]\n・右結合では、df3に存在するレコードにdf2のレコードを結合する\n・on=''で結合キーを指定\n・how=''で結合方法を指定", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 805, + "instruction": "データフレームdf5は都道府県, 市区町村, test, test2の列からなるデータフレームである。pandasを用いて、df5の都道府県列と市区町村列を空白がないように「_」で結合(新規列名は「test2」)し、先頭5行を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df5['test2'] = df5['都道府県'].str.rstrip() +'_'+ df5['市区町村']\ndf5.head()\n\n[Tips]\n・文字列右側の空白を削除　str.rstrip()\n・文字列の両端の空白を削除　str.strip()\n・文字列の左側の空白を削除　str.lstrip()", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 806, + "instruction": "データフレームdf2はname, class, Biology, Physics, Chemistryの列からなるデータフレームである。pandasを用いて、df2の行と列を入れ替えて表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df2 = df2.transpose()\ndf2\n\n[Tips]\n・データフレームの行と列を入れ替えるときはtranspose()を使用\n・df2.Tとすることでも行と列を入れ替え可能", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 807, + "instruction": "データフレームdf2はname, class, Biology, Physics, Chemistryの列からなるデータフレームである。pandasを用いて、df2にdf3を左結合（結合キーはname）し、df2を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df2 = pd.merge(df2,df3,on='name',how='left')\ndf2\n\n[Tips]\n・左結合では、df2に存在するレコードにdf3のレコードを結合する\n・on=''で結合キーを指定\n・how=''で結合方法を指定", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 808, + "instruction": "データフレームdf2はname, class, Biology, Physics, Chemistryの列からなるデータフレームである。pandasを用いて、df2にdf3を内部結合（結合キーはname）し、df2に格納しなさい。", + "input": "", + "output": "df2 = pd.merge(df2,df3,on='name',how='inner')\ndf2\n\n[Tips]\n・内部結合では、df2とdf3の共通のキーのみで結合する\n・on=''で結合キーを指定\n・how=''で結合方法を指定", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 809, + "instruction": "データフレームdf2はname, class, Biology, Physics, Chemistryの列からなるデータフレームである。pandasを用いて、df2にdf3をname列を外部結合（結合キーはname）し、df2を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df2 = pd.merge(df2,df3,on='name',how='outer')\ndf2\n\n[Tips]\n・外部結合では、df2とdf3の両方に存在するレコードが\n　残るように結合する\n・on=''で結合キーを指定\n・how=''で結合方法を指定", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 810, + "instruction": "pandasを用いて、df2とdf4を列方向に連結し、df2に格納し、df2を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df2 = pd.concat([df2,df4],axis=1)\ndf2\n\n[Tips]\n・複数のデータフレームを連結するときはpd.concatを使用\n・axis=0で行方向、axis=1で列方向に連結\n・pd.concat([df2,df4],axis=1)でdf2とdf4を列方向に連結", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 811, + "instruction": "pandasを用いて、データフレームdf2とdf4を列方向に連結後、重複しているname列の片方を削除し、df2に格納し、df2を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df2 = pd.concat([df2,df4],axis=1)\ndf2 = df2.loc[:,~df2.columns.duplicated()]\ndf2\n\n[Tips]\ndf2.loc[:,~df2.columns.duplicated()]により重複した列を消去", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 812, + "instruction": "pandasを用いて、データフレームdf2とdf4を行方向に連結し、df2に格納し、df2を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df2 = pd.concat([df2,df4],axis=0)\ndf2\n\n\n[Tips]\n・複数のデータフレームを連結するときはpd.concatを使用\n・axis=0で行方向、axis=1で列方向に連結\n・pd.concat([df2,df4],axis=0)でdf2とdf4を行方向に連結", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 813, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、dfのage列の平均値を確認しなさい。", + "input": "", + "output": "df['age'].mean()\n\n[Tips]\n・列の平均値はmean()で確認", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 814, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、dfのage列の中央値を確認しなさい。", + "input": "", + "output": "df['age'].median()\n\n[Tips]\n・列の中央値はmedian()で確認", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 815, + "instruction": "データフレームdf2はname, class, Biology, Physics, Chemistryの列からなるデータフレームである。pandasを用いて、①df2の生徒ごとの合計点（行方向の合計）、②df2の科目ごとの点数の総和（列方向の合計）を求めなさい。", + "input": "", + "output": "df2 = df2.drop(['class'],axis=1)\nprint(df2.sum(axis=1)) #行方向の合計\nprint(df2.sum()) #列方向の合計\n\n[Tips]\n・合計値の確認はsum()を使用\n・引数空欄の場合、デフォルトは列方向の合計\n・引数にaxis=1を指定すると行方向の合計", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 816, + "instruction": "データフレームdf2はname, class, Biology, Physics, Chemistryの列からなるデータフレームである。pandasを用いて、df2のEnglishで得点の最大値を求めなさい。", + "input": "", + "output": "df2['English'].max()\n\n[Tips]\n最大値の確認はmax()を使用", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 817, + "instruction": "データフレームdf2はname, class, Biology, Physics, Chemistryの列からなるデータフレームである。pandasを用いて、df2のEnglishで得点の最小値を求めなさい。", + "input": "", + "output": "df2['English'].min()\n\n[Tips]\n最小値の確認はmin()を使用", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 818, + "instruction": "データフレームdf2はname, class, Biology, Physics, Chemistryの列からなるデータフレームである。pandasを用いて、dfの", + "input": "", + "output": "df2 =df2.drop('name',axis=1)\nprint(df2.groupby('class').max())\nprint(df2.groupby('class').min())\nprint(df2.groupby('class').mean())\n\n[Tips]\n指定の列名でグルーピングしたい場合は\ngroupby('列名')を使用する", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 819, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、dfの基本統計量を確認(describe)しなさい。", + "input": "", + "output": "df.describe()\n\n[Tips]\nデータフレームの基本統計量を確認したい場合はdescribe()を使用", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 820, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、dfの各列間の(Pearson)相関係数を確認しなさい。", + "input": "", + "output": "df.corr()\n\n[Tips]\nデータフレームの列間の相関係数を確認したい場合は\ncorr()を使用", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 821, + "instruction": "データフレームdf2はname, class, Biology, Physics, Chemistryの列からなるデータフレームである。pandasとscikit-learnを用いてdf2のEnglish、Mathematics、History列を標準化しなさい (from sklearn.preprocessing import StandardScalerをインポート)", + "input": "", + "output": "from sklearn.preprocessing import StandardScaler\n\ndf2 = df2.drop(['name','class'],axis=1) #不要列の削除\n\n#標準化を定義\nscaler = StandardScaler()\nscaler.fit(df2)\n\n#変換とデータフレームへの置換\nscaler.transform(df2) # 変換のみ\ndf2_std = pd.DataFrame(scaler.transform(df2), columns=df2.columns) # 変換とデータフレームへの置換をまとめて行うとこうなる\n\ndf2_std.describe() #stdが等しくなっていることを確認\n\n[Tips]\nデータフレームを標準化する場合は、scikit-learnのStandardScalerを使用", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 822, + "instruction": "データフレームdf2はname, class, Biology, Physics, Chemistryの列からなるデータフレームである。pandasとscikit-learnを用いてdf2のEnglish列を標準化しなさい (from sklearn.preprocessing import StandardScalerをインポート)", + "input": "", + "output": "from sklearn.preprocessing import StandardScaler\n\n#標準化を定義\nscaler = StandardScaler()\nscaler.fit(df2['English'].values.reshape(-1,1))\n\n#変換とデータフレームへの置換\nscaler.transform(df2['English'].values.reshape(-1,1)) # 変換のみ\ndf2_std = pd.DataFrame(scaler.transform(df2['English'].values.reshape(-1,1))) # 変換とデータフレームへの置換をまとめて行うとこうなる\n\ndf2_std.describe() #stdが【74】のEnglishと等しくなっていることを確認\n\n\n[Tips]\n・データフレームのひとつの列を標準化する場合は、values.reshape(-1,1)で配列変換してやる方法もある\n・reshape(-1,1)でn行1列に変換", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 823, + "instruction": "データフレームdf2はname, class, Biology, Physics, Chemistryの列からなるデータフレームである。pandasとscikit-learnを用いてdf2のEnglish、Mathematics、History列をMin-Maxスケーリングしなさい (from sklearn.preprocessing import MinMaxScalerをインポート)", + "input": "", + "output": "from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler\n\ndf2 = df2.drop(['name','class'],axis=1) #不要列の削除\n\n# Min-Maxスケーリングを定義\nscaler = MinMaxScaler()\nscaler.fit(df2)\n\n# 変換とデータフレームへの置換\nscaler.transform(df2) # 変換のみ\ndf2_std = pd.DataFrame(scaler.transform(df2), columns=df2.columns) # 変換とデータフレームへの置換をまとめて行うとこうなる\n\ndf2_std.describe() #minが0、maxが1になっていることを確認\n\n\n[Tips]\n・データフレームをMin-Maxスケーリングする場合は、scikit-learnのStandardScalerを使用\n・Min-Maxスケーリングでは最小値が0、最大値が1となるようにデータを変換する", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 824, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、dfのfare列の最大値、最小値の行名を取得しなさい。", + "input": "", + "output": "print(df['fare'].idxmax())\nprint(df['fare'].idxmin())\n\n[Tips]\nデータフレームの最大値、最小値の行名を求める場合はidxmax、idxminを使用", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 825, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、dfのfare列の0、25、50、75、100パーセンタイルを取得しなさい。", + "input": "", + "output": "print(df['fare'].quantile([0, 0.25, 0.5, 0.75, 1.0]))\n\n[Tips]\n・パーセンタイルを取得する場合は quantile()を使用\n・50パーセンタイル=中央値、0パーセンタイル=最小値、100パーセンタイル=最大値", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 826, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、①dfのage列の最頻値を取得、②value_counts()にてage列の要素数を確認し、①の結果の妥当性を確認しなさい。", + "input": "", + "output": "print(df['age'].mode())\nprint(df['age'].value_counts())\n\n[Tips]\n最頻値を取得する場合は mode()を使用", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 827, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、fのsex列をラベルエンコーディングし、dfの先頭5行を表示しなさい (from sklearn.preprocessing import LabelEncoderをインポート)", + "input": "", + "output": "from sklearn.preprocessing import LabelEncoder\n\nle = LabelEncoder() #ラベルエンコーダのインスタンスを作成\n\ndf['sex'] = le.fit_transform(df['sex']) #エンコーディング\ndf.head()\n\n\n[Tips]\n・機械学習では文字列をそのまま、学習アルゴリズムに入力できないため、数値に変換する。LabelEncoder()では例えば、以下のように文字列を数値に変換する。\n\n　male → 0\n　female → 1\n\n・RandomForestなど決定木での分類問題を解く場合には、ラベルエンコーディングすることが多い", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 828, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、dfのsex列をOne-hotエンコーディングし、dfの先頭5行を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df = pd.get_dummies(df, columns=['sex'])\ndf.head()\n\n[Tips]\n・機械学習では文字列をそのまま、学習アルゴリズムに入力できないため、数値に変換する。pd.get_dummiesではOne-Hotエンコーディングが可能\n・回帰問題を解く場合には、One-hotエンコーディングすることが多い", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 829, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、dfのすべての数値列のヒストグラムを表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df.hist(figsize=(20,20), color='b')\n\n[Tips]\n・データフレームの数値列をヒストグラムで描画したい場合は hist()を使用\n・figsize=()でグラフのサイズを指定可能\n・color=''でグラフの色を指定可能（'r'にすれば赤色表示）", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 830, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、dfのage列をヒストグラムで表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df['age'].plot(kind='hist')\n\n[Tips]\nヒストグラムを描画する場合は plot(kind='hist')を使用", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 831, + "instruction": "データフレームdf2はname, class, Biology, Physics, Chemistryの列からなるデータフレームである。pandasを用いて、df2のname列の要素ごとの3科目合計得点を棒グラフで表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df2['sum'] = df2.iloc[:,2:5].sum(axis=1) #3科目合計の列を作成\ndf2[['name','sum']].plot(kind='bar',x=df2.columns[0])\n\n[Tips]\n・棒グラフを描画する場合は plot(kind='bar')を使用\n・df2.columns[0]はname列のこと。x=df2.columns[0]を指定し、x軸をname列にする(指定しないとどうなるかは試してみて下さい)", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 832, + "instruction": "データフレームdf2はname, class, Biology, Physics, Chemistryの列からなるデータフレームである。pandasを用いてdf2のname列の要素ごとの3科目を棒グラフで並べて表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df2[['name','English','Mathematics','History']].plot(kind='bar',figsize=(10,4),x=df2.columns[0])\n\n[Tips]\n・棒グラフを描画する場合は plot(kind='bar')を使用\n・「df2[['name','English','Mathematics','History']]」のように使用したい列のみに絞る\n・df2.columns[0]はname列のこと。x=df2.columns[0]を指定しx軸をname列にする(指定しないとどうなるかは試してみて下さい)", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 833, + "instruction": "データフレームdf2はname, class, Biology, Physics, Chemistryの列からなるデータフレームである。pandasを用いて、df2のname列の要素ごとの3科目を積み上げ棒グラフで表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df2[['name','English','Mathematics','History']].plot(kind='bar',figsize=(10,4),\n x=df2.columns[0],stacked=True)\n\n[Tips]\n・棒グラフを積み上げ表示する場合は stacked=Trueを指定\n・df2.columns[0]はname列のこと。x=df2.columns[0]を指定し、x軸をname列にする(指定しないとどうなるかは試してみて下さい)", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 834, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、dfの各列間の散布図を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "%matplotlib inline\nfrom pandas.plotting import scatter_matrix\n\n_ = scatter_matrix(df,figsize=(20,20))\n\n\n[Tips]\n・%matplotlib inlineを記述することでJupyter Notebook上にインラインで表示\n・データフレームの各列間の散布図を描画するには scatter_matrixを使用\n・対角線はヒストグラム", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 835, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、dfのage列とfare列で散布図を作成し表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df.plot(kind='scatter',x='age',y='fare',figsize=(8,6))\n\n[Tips]\n・散布図を描画するには plot(kind='scatter')を使用\n・figsizeでグラフサイズを指定可能", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 836, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、dfのage列とfare列で散布図を作成し、グラフタイトルを「age-fare scatter」にして表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df.plot(kind='scatter',x='age',y='fare',figsize=(8,6),title='age-fare scatter')\n\n[Tips]\n・散布図を描画するには plot(kind='scatter')を使用\n・figsizeでグラフサイズを指定可能\n・title=''でグラフタイトルを表示可能", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 837, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、dfのsexとembarked列をラベルエンコーディングしなさい (from sklearn.preprocessing import LabelEncoderをインポート)", + "input": "", + "output": "from sklearn.preprocessing import LabelEncoder\n\nle = LabelEncoder() #ラベルエンコーダのインスタンスを作成\n\ndf['sex'] = le.fit_transform(df['sex']) #エンコーディング\ndf['embarked'] = le.fit_transform(df['embarked'].astype(str)) #ここ、なぜかstrに変換しないとエラー発生\ndf.head()\n\n\n[Tips]\n・機械学習では文字列をそのまま、学習アルゴリズムに入力できないため、数値に変換する。LabelEncoder()では例えば、以下のように文字列を数値に変換する。\n\n　male → 0\n　female → 1\n\n・RandomForestなど決定木での分類問題を解く場合には、ラベルエンコーディングすることが多い", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 838, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、dfの欠損値を確認しなさい。", + "input": "", + "output": "df.isnull().sum()\n\n[Tips]\n・isnull().sum()で欠損値数を確認\n・欠損値じゃないレコードの数を確認したい場合は、notnull().sum()", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 839, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、df_copyのage、fare列の欠損値を各列の平均値で補完しなさい。", + "input": "", + "output": "df['age'] = df['age'].fillna(df['age'].mean()) #欠損値にageの平均値で補完\ndf['fare'] = df['fare'].fillna(df['fare'].mean()) #欠損値にfareの平均値で補完\nprint(df.isnull().sum())\n\n[Tips]\n欠損値の補完にはfillnaを使用", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 840, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、dfの中で機械学習で使用しない不要な行を削除しなさい (name, ticket, cabin, boat, body, home.destを削除)", + "input": "", + "output": "df = df.drop(['name', 'ticket', 'cabin', 'boat', 'body', 'home.dest'],axis=1)\ndf\n\n[Tips]\n・行・列の削除をするにはdropを使用\n・列を削除する場合は、axis=1を指定（行を削除する場合は、axis=0）", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 841, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、①dfのpclass、age、sex、fare、embarkedの列を抽出し、ndarray形式に変換と②dfのsurvivedの列を抽出し、ndarray形式に変換しなさい (①をfeatures、②をtargetという変数にそれぞれ格納)", + "input": "", + "output": "features = df[['pclass','age','sex','fare','embarked']].values\ntarget = df['survived'].values\n\n[Tips]\n・pandas.DataFrameやpandas.Seriesをndarray形式(配列)に変換するにはvaluesを使用\n・機械学習ライブラリのscikit-learnではndarray形式で入力する必要があるため、そのような際にDataFrameをndarray形���に変換する", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 842, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。pandasを用いて、①dfのpclass、age、sex、fare、embarkedの列を抽出し、ndarray形式に変換、②dfのsurvivedの列を抽出し、ndarray形式に変換し、③featrues、targetを学習データとテストデータに分割しなさい (from sklearn.model_selection import train_test_splitをインポート)\n※分割時のパラメータは次を指定 test_size=0.3 random_state=0", + "input": "", + "output": "from sklearn.model_selection import train_test_split\n\nfeatures = df[['pclass','age','sex','fare','embarked']].values\ntarget = df['survived'].values\n\n(features , test_X , target , test_y) = train_test_split(features, target , test_size = 0.3 , random_state = 0)\n\n\n[Tips]\n・データを学習データ、テストデータに分割する場合は train_test_splitを使用\n・test_sizeで分割する割合を指定\n・random_stateでシード値を指定することでデータ分割時の乱数を固定（検証で乱数を固定したい時に使用）", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 843, + "instruction": "pandasを用いて、学習データ（説明変数features、目的変数target）を用いランダムフォレストにて学習を実行しなさい (from sklearn.ensemble import RandomForestClassifierをインポート)\n※パラメータは次を指定 n_estimators=100 random_state=0", + "input": "", + "output": "from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier\n\nmodel = RandomForestClassifier(n_estimators=100,random_state=0) # ランダムフォレストのインスタンスを作成\n\nmodel.fit(features,target) # 学習の実行\n\n[Tips]\n・RandomForestClassifierでランダムフォレストを呼び出し\n・ハイパーパラメータはn_estimatorsやmax_depthなどがある\n・.fit()にて学習を実行\n・入力値はndarray形式でないといけない", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 844, + "instruction": "test_Xデータはタイタニック号乗客データの説明変数が格納された変数である。pandasを用いて、test_Xデータの乗客の生存を予測しなさい。", + "input": "", + "output": "from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier\n\nmodel = RandomForestClassifier(n_estimators=100,random_state=0) # ランダムフォレストのインスタンスを作成\n\nmodel.fit(features,target) # 学習の実行\n\npred = model.predict(test_X)\n\n\n[Tips]\n.predict()にて予測を実行（randomforestの場合）", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 845, + "instruction": "タイタニック号乗客の生存予測をしています。あるモデルでの予測結果がtest_y(生存有無の答え)とどれぐらい整合していたかを確認しなさい(評価指標はaccuracy、from sklearn.metrics import accuracy_scoreをインポート)", + "input": "", + "output": "from sklearn.metrics import accuracy_score\n\naccuracy_score(pred,test_y)\n\n\n[Tips]\n・accuracy_score(正解率)にて予測精度を検証\n・予測精度の評価指標には様々あるため、タスクに\n　合わせて適切な指標を選択", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 846, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。学習における各列(特徴量)の重要度を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "importace = model.feature_importances_ \n\nprint('Feature Importances:')\nfor i, feat in enumerate(['pclass','age','sex','fare','embarked']):\n print('\\t{0:20s} : {1:>.5f}'.format(feat, importance[i]))\n\n[Tips]\n.feature_importances_にてランダムフォレストの\n学習における各列(特徴量)の重要度を確認可能", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 847, + "instruction": "pandasを用いて、test_Xの予測結果をcsvでoutputフォルダに出力(ファイル名は「submission.csv」、headerは不要)", + "input": "", + "output": "df_pred = pd.DataFrame(pred)\ndf_pred.to_csv('../output/submission.csv',header=None)\n\n\n[Tips]\n・to_csvでcsv形式で出力\n・行番号、列名を削除して出力したいときはindex=None,header=Noneをつける", + "source": "code_generation", + "task": "pandas_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 848, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfに読み込んだデータの最初の5行を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df.head()\n\n\n----------------------------------------------\n\n[tips]\n・.head()はデフォルトで先頭5行表示\n・()に表示したい行数を入れる\n・先頭の10行を表示したい場合は head(10)\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf.head()", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 849, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsのglimpseを用いてdfに読み込んだデータの最初の要素10個を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "print(df.glimpse())\n\n----------------------------------------------\n\n[tips]\n・glimpse()はすべての列の先頭の要素10個を文字列として表示する\n・列数が多い密なdataframeの中身を確認する場合にはhead()よりも見やすい\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\n該当メソッドなし", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 850, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfに読み込んだデータの最後の5行を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df.tail()\n\n\n----------------------------------------------\n\n[tips]\n・tail()はデフォルトで最後の5行表示\n・()に表示したい行数を入れる\n・最後の10行を表示したい場合は tail(10)\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf.tail()", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 851, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfのデータフレームサイズを確認しなさい。", + "input": "", + "output": "df.shape\n\n\n----------------------------------------------\n\n[tips]\n・shapeではdataframeの行数、列数を返します\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf.shape", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 852, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、inputフォルダ内のdata1.csvファイルを読み込み、df2に格納して、最初の5行を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df2 = pl.read_csv('../input/data1.csv')\ndf2.head()\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・csvを読み込む際にはread_csv()を使用する\n・read_json()やread_excel()などもある\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf2 = pd.read_csv('input/data1.csv')\ndf2.head()", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 853, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfのfareの列で昇順に並び替えて表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df.sort('fare')\n\n[別解]\n\ndf.select(pl.all().sort_by('fare'))\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・dataframe.sort()で指定した列でソートが可能\n　デフォルトでは昇順\n・pl.col().sort_by()でもソート可能\n・降順でソートしたい場合は reverse=True を指定\n・ソートする列を複数指定可能\n・nullを最後に表示させたい場合は nulls_last=True を指定\n\nex) fare列で降順でソートした後にage列で降順にソートしたい場合は\n　　以下のように書く\n※ リスト内でage列を先に書く点に注意\n\ndf.sort(['age','fare'], reverse=True)\n\n(pl.col().sort_by()を使う場合)\n\ndf.select(pl.all().sort_by(['age', 'fare'], reverse=True))\n\n\n\n・似たメソッドにpl.col().sort()があるが、これはカラムごとに独立してソートされる点に注意\n※ dataframe全体を前処理するようなときは基本的にdataframe.sort()��しくは\n　 pl.col().sort_by()を使うのが良いと思います\n\nex) print(df.select(pl.col(['fare', 'age']).sort(reverse=True, nulls_last=True)).head())\n\n実行結果)\n\n┌──────────┬──────┐\n│ fare ┆ age │\n│ --- ┆ --- │\n│ f64 ┆ f64 │\n╞══════════╪══════╡\n│ 512.3292 ┆ 80.0 │\n│ 512.3292 ┆ 76.0 │\n│ 512.3292 ┆ 74.0 │\n│ 512.3292 ┆ 71.0 │\n│ 263.0 ┆ 71.0 │\n└──────────┴──────┘\n\nsort()ではfare列、age列が独立して降順にソートされているのが分かる\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf.sort_values('fare')", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 854, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、df_copyにdfをコピーして、最初の5行を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df_copy = df.clone()\ndf_copy.head()\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n① df_copy = df と ② df_copy = df.clone() では\n挙動が異なるので注意が必要。\n\n①の場合、df_copyはdfを参照しているだけのため、\ndf側の値を変えると、df_copy側の値も変わる\n(dfとdf_copyは連動)。\n\ndf側の値の変更をdf_copy側に反映させたくない\n場合には②のclone()を使う(dfとdf_copyは独立)。\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf_copy = df.copy()\ndf_copy.head()", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 855, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、① dfの各列のデータ型を確認、② dfのcabinの列のデータ型を確認しなさい。", + "input": "", + "output": "print(df.schema)\nprint(df.select(pl.col('cabin')).schema)\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・DataFrameの各列のデータ型を確認したい場合は schemaを使用\n・dataframe内の一部の列のみ抽出したい場合は\n　df.select(pl.col('列名'))\n　のように記述する。pl.col('列名').schemaとすることで該当列のみに\n　schemaを適応できる\n\n\n※なお、複数のコードの結果を表示したい場合はprintを使用する\n(printをつけない場合、2行目のschemaの結果しか表示されない)\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\nprint(df.dtypes)\nprint(df['cabin'].dtype)", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 856, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、① dfのpclassの列のデータ型をschemaで確認、② 数値型から文字列型に変換し、データ型をschemaで確認しなさい。", + "input": "", + "output": "print(df.select(pl.col('pclass')).schema)\ndf = df.with_columns(pl.col('pclass').cast(pl.Utf8))\nprint(df.select(pl.col('pclass')).schema)\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・データ型を変更する場合は cast(データ型) で型変換可能\n\nPolarsのデータ型の一例\n　整数：pl.Int64\n　浮動小数：pl.Float64\n　文字列：pl.Utf8\n\n・新しい列を追加したり、特定列に処理をして列を更新する場合は\n　with_colmuns()を用います\n\nex) pclass列を文字列型に変換し、新しい列としてdataframeに追加したい場合\n\ndf = df.with_columns(pl.col('pclass').cast(pl.Utf8).alias('pclass2'))\n\n上記コードを実行後に以下のコードを実行するとdfに文字列型のpclass2が\n追加されていることを確認できます\n\nprint(df.select(pl.col(['pclass', 'pclass2'])).schema)\n\nOutput:\n{'pclass': Int64, 'pclass2': Utf8}\n\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\nprint(df['pclass'].dtype)\ndf['pclass'] = df['pclass'].astype(str)\nprint(df['pclass'].dtype)", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 857, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfのレコード数(行数)を確認しなさい。", + "input": "", + "output": "len(df)\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・dataframeのレコード数(行数)を知りたい時は\n　len()を使用\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\nlen(df)", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 858, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfのレコード数(行数)、各列のデータ型、欠損値の有無を確認しなさい。", + "input": "", + "output": "df.describe()\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・レコード数(行数)、各列のデータ型、欠損値の有無の確認にはdescribe()を使用\n・平均値や中央値などの統計情報も表示される\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf.info()\n\n※ pandasのinfo()では統計情報は表示されない。pandasで統計情報を確認したい場合はdf.describe()で確認する。", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 859, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfのsex,cabinの列の要素を確認しなさい。", + "input": "", + "output": "print(df.select(pl.col('sex').unique()))\nprint(df.select(pl.col('cabin').unique()))\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・列に含まれる要素の確認にはunique()を使用\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\nprint(df['sex'].unique())\nprint(df['cabin'].unique())", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 860, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfの列名一覧を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df.columns\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・列名を一覧表示するにはcolumnsを使用\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf.columns", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 861, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfのpclassの列をndarray形式で表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df.get_column('pclass').to_numpy()\n\n[別解]\n\ndf.select('pclass').to_series().to_numpy()\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・seriesに対してto_numpy()を付けることでndaaray形式に変換できる\n・get_column('列名')で特定列をseriesで抽出可能\n・selectで抽出する場合、dataframeになるためto_series()でseriesに\n　変換する必要あり\n\ndf.index.tolist()\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf.index.values", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 862, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsのselectを用いてdfのpclass列のみ表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df.select('pclass')\n\n\n----------------------------------------------\n\n[tips]\n・selectで特定の列のみを抽出可能（dataframeとして抽出される）\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf['pclass']", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 863, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsのget_columnを用いてdfのpclass列のみ表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df.get_column('pclass')\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・get_columnを用いても特定の列のみ抽出可能（seriesとして抽出される）\n・なお、get_column(['fare', 'age'])のように複数列を抽出する場合は\n　dataframeとして抽出される\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf['pclass']", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 864, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsのget_columnsを用いてdfのpclass列のみ表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df.get_columns()[0]\n\n[別解]\ndf.get_columns()[df.find_idx_by_name('pclass')]\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・get_columns()[n]で、dataframeのn番目の列を\n　seriesとして抽出します\n・別解のdf.find_idx_by_name('列名')で列番号を\n　指定することも可能です。列数の多いdataframeに対して\n　get_columnsを使用する場合はこちらの書き方のほうが良いです\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf['pclass']", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 865, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsのselectを用いてdfのnameとsexの列のみ表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df.select(['name', 'sex'])\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・selectに列名をリストで渡すことで複数列の抽出も可能\n・select(pl.col(['name', 'sex']))のように書くこともできる\n・抽出した各列に個別に処理を加えたい場合は以下のように\n　書くことができる\n\nex) age列に1を加算し、fare列に100を加算する\n\ndf.select([pl.col('age')+1 , pl.col('fare')+100])\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf[['name','sex']]", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 866, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsのget_columnを用いてdfのnameとsexの列のみ表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df.get_column(['name', 'sex'])\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・get_columnに列名をリストで渡すことで複数列の抽出も可能\n・selectのように抽出後の列に対して処理を加えることはできない\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf[['name','sex']]", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 867, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfのname列以外を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df.select(pl.all().exclude('name'))\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・exclude('列名')で特定の列を除外してデータを抽出することが可能\n・select(pl.all())ですべての列の取得になるが、\n　select(pl.all().exclude('name'))とすることでname列以外の\n　データを抽出している\n・以下のように書くことで特定のデータ型の列以外を抽出することも可能\n\nex) 文字列型以外の列を抽出する\n\ndf.select(pl.all().exclude(pl.Utf8))\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf.drop(['name'], axis=1)", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 868, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、fの4行目までを表示しなさい。なお、確認のためにwith_row_countでインデックスを振ること。", + "input": "", + "output": "df = df.with_row_count()\ndf[:4]\n\n[別解]\n\ndf = df.with_row_count()\ndf.slice(0,4)\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・slice(n, m)でn行目からmレコードを表示することができる\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf[:4]", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 869, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfの4行目から10行目までを表示しなさい。なお、確認のためにwith_row_countでインデックスを振ること。", + "input": "", + "output": "df = df.with_row_count()\ndf[3:10]\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・問21と同様にsliceを使って抽出することも可能\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf[3:10]", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 870, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納さ���ている。polarsのselectを使ってdf全体を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df.select(pl.all())\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・select(pl.all())でdataframeのすべての列を抽出することができる\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf.loc[:,:]", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 871, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfのnameからcabinまでの列を5行目まで表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df.select(df.columns[2:10])[:5]\n\n[別解]\n\ndf.select(df.columns[df.find_idx_by_name('name'):df.find_idx_by_name('cabin')+1])[:5]\n\n[別解2]\n\ndf[:5, 'name':'cabin']\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・find_idx_by_name('列名')で列番号を指定することも可能\n・Polarsでも別解2のようにpandasのような記法は可能であるが\n　非推奨。将来的なバージョンアップで使用できなくなる可能性ありとのこと。\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf.loc[:5,'name':'cabin']", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 872, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfのname,age,sexの列のみ抽出しdf_copyに格納し、その後outputフォルダにcsvファイルで出力しなさい。なお、出力ファイル名はsample.csvとすること。", + "input": "", + "output": "df_copy = df.select(['name', 'age', 'sex'])\ndf_copy.write_csv('../output/sample.csv')\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・write_csvでcsv形式で出力\n・列名を削除して出力したいときは\n　has_header=Falseをつける\n・エンコード形式はutf8のみ\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf_copy = df[['name','age','sex']]\ndf_copy.to_csv('../output/sample.csv')", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 873, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfのage列の値が30以上のデータのみ抽出しなさい。", + "input": "", + "output": "df.filter(pl.col('age') >= 30)\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・特定の条件でデータを抽出したい場合には filterを使用する\n（pandasのqueryのようなイメージ）\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf[df['age'] >= 30]", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 874, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfのsex列がfemaleのデータのみ抽出しなさい。", + "input": "", + "output": "df.filter(pl.col('sex')=='female')\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・特定の条件でデータを抽出したい場合には filterを使用する\n（pandasのqueryのようなイメージ）\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf[df['sex'] == 'female']", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 875, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfのsex列がfemaleでかつageが40以上のデータのみ抽出しなさい。", + "input": "", + "output": "df.filter((pl.col('sex')=='female') & (pl.col('age') >= 40))\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・特定の条件でデータを抽出したい場合には filterを使用する\n（pandasのqueryのようなイメージ）\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf[(df['sex'] == 'female' ) & (df['age'] >= 40)]", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 876, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfのsex列がfemaleでかつageが40以上のデータを等号、不等号を使わずに抽出しなさい。", + "input": "", + "output": "df.filter(pl.col('sex').eq('female') & pl.col('age').ge(40))\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・等号、不等号を使わないで条件指定することも可能\n\nex)\nageが40に等しい pl.col('age').eq(40)　（eq: equal）\nageが40以上　　 pl.col('age').ge(40)　（ge: greater equal）\nageが40以下　　 pl.col('age').le(40)　（le: less equal）\nageが40より大きい　　 pl.col('age').gt(40)　（gt: greater than）\nageが40未満　　 pl.col('age').lt(40)　（lt: less than）\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf[(df['sex'] == 'female' ) & (df['age'] >= 40)]", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 877, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfのcabin列がnullでないデータを抽出しなさい。", + "input": "", + "output": "df.filter(~pl.col('cabin').is_null())\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・is_null()で値がnullの行を抽出することができる\n・「~」を付加することでnot条件にすることができる\n　（今回の場合、「nullを含まない」という条件になっている）\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf[~df['cabin'].isnull()]", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 878, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfのage列が10以上、40以下のデータを等号、不等号を使わずに抽出しなさい。", + "input": "", + "output": "df.filter(pl.col('age').is_between(10,40, closed=\"both\"))\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・is_between(a, b)で「数値がaより大きく、b未満」という条件を\n　指定できる\n・引数closeにて境界条件を指定すること可能\n\n　closed=\"both\"： a以上、b以下\n　closed=\"left\"： a以上、b未満\n　closed=\"right\"： aより大きく、b以下\n　closed=\"none\"： aより大きく、b未満\n\n・FuterWarningが表示されるため、将来的に仕様変更がある可能性あり\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\n\ndf[df['age'].between(10,40)]\n\n※ pandasのbetweenではbetween(a, b)で「a以上、b以下」となりデフォルトの境界条件が違う", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 879, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfのname列に文字列「Mrs」が含まれるデータを表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df.filter(pl.col('name').str.contains('Mrs'))\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n特定の文字列を含むデータを抽出したいときは\nstr.contains('文字列')を条件に指定する\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf.query('name.str.contains(\"Mrs\")', engine='python')", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 880, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfの中で文字列型の列のみを表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df.select(pl.col(pl.Utf8))\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・特定のデータ型の列を抽出したい時は\n　select(pl.col('データ型'))のように書く\n・文字列型を以外の列を抽出した時はexcludeを用いて\n　以下のように書く\n\ndf.select(pl.all().exclude(pl.Utf8))\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf.select_dtypes(include='object')", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 881, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfの各列の要素数の確認しなさい。", + "input": "", + "output": "df.select(pl.all().n_unique())\n\n\n[別解]\n\nfor col in df.columns:\n print(col, df[col].n_unique())\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・ユニークな要素数の確認にはn_nunique()を使用\n・なお、Polarsでのnunique()は重複削除のメソッドになっ���いるので注意（pandasのdrop_duplicates()に相当）\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf.nunique()", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 882, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfのembarked列の要素と出現回数の確認しなさい。", + "input": "", + "output": "df.get_column('embarked').value_counts()\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・ユニークな要素と出現数を確認するには\n　value_counts()を使用\n・なお、selectを用いて書きたい場合は以下のようになる\n\ndf.select('embarked').to_series().value_counts()\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf['embarked'].value_counts()", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 883, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfのすべての列の要素と出現回数の確認しなさい。", + "input": "", + "output": "for col in df.get_columns():\n display(col.value_counts())\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・get_columns()を用いるとdataframe内の列をリストで取得できる（print(df.get_columns()を実行してみるとリストになっています)）\n・解答内のdisplayはprintでも問題ないです（dataframeで出力したときはdisplay、文字列で出力したい場合はprint）print出力が見づらいときはdisplay出力を試してみて下さい\n・get_columns()[列番号]と書くと特定の列をseriesとして抽出できる\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\n\nfor col in df.columns.to_list():\n display(df[col].value_counts())", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 884, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfに with_row_count()でインデックスを振りrow_nr列が「3」のage列を30から40に変更し、先頭の5行を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df = df.with_row_count().with_column(pl.when(pl.col('row_nr')==3).then(40).otherwise(pl.col('age')).alias('age'))\ndf.head()\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・when(条件).then(a).otherwise(b)で「条件に合致した場合は値aに、\n　合致しない場合は値bに置換する」という操作ができます\n・when(条件1).then(a).when(条件2).then(b)otherwise(c)というように\n　書くことも可能です（次の問題を参照）\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf.loc[3,'age'] = 40\ndf.head()", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 885, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfのsex列にてmale→0、female→1に変更し、先頭の5行を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df = df.with_column(pl.when(pl.col('sex')=='male').then(0)\n .when(pl.col('sex')=='female').then(1)\n .otherwise(pl.col('sex')).cast(pl.Int64).alias('sex')\n )\ndf.head()\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・「'male'に該当する場合は0に、'female'に該当する場合は1に置換し、どちらにも\n　該当しない場合は元のデータを保持する」という解答になっています\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf['sex'][df['sex'] == 'male'] = 0\ndf['sex'][df['sex'] == 'female'] = 1\ndf.head()", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 886, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfのfare列に100を足して、先頭の5行を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df = df.with_column(pl.col('fare') + 100)\ndf.head()\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・with_column()を使用して既存列への処理が可能\n・新しい列として追加したい場合は以下のように書く\n\ndf = df.with_column((pl.col('fare') + 100).alias('fare2'))\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf['fare'] = df['fare'] + 100\ndf.head()", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 887, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfのfare列に2を掛けて、先頭の5行を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df = df.with_column(pl.col('fare') * 2)\ndf.head()\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・with_column()を使用して既存列への処理が可能\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf['fare'] = df['fare'] * 2\ndf.head()", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 888, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfのfare列に2を掛けて、age列に3を足して先頭の5行を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df = df.with_columns([pl.col('fare') * 2, pl.col('age')+3])\ndf.head()\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・with_column()を使用して複数列に対して処理することも可能\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\n\ndf['fare'] = df['fare'] * 2\ndf['age'] = df['age'] + 3\ndf.head()", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 889, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsのapplyを用いてdfのparch列に2を掛けて、sibsp列に1を足して先頭の5行を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df.apply(lambda x: (x[df.find_idx_by_name('parch')] * 2, x[df.find_idx_by_name('sibsp')] + 1))\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・apply(lambda x: (x[n] + 1))のように処理を書くことができる\n　（nは処理したい列の番号）\n・find_idx_by_name('列名')で列番号を取得することもできる\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\n\ndf['parch'] = df['parch'].apply(lambda x: x * 2)\ndf['sibsp'] = df['sibsp'].apply(lambda x: x + 1)\ndf.head()", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 890, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfのfare列を小数点以下で丸めて、先頭の5行を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df = df.with_column(pl.col('fare').round(0))\ndf.head()\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・小数点以下を丸めるときは round() を使用する\n・丸めるとは0.5より小さいときは切り捨て、0.5より大きい\n　ときは切り上げること(ちょうど0.5のときは、結果が偶数と\n　なるように切り捨て・切り上げを行う)\n・()に整数nを渡すと、小数点以下n桁に丸める\n・()に-1を指定すると10の位、-2を指定すると100の\n　位に丸められる\n\nex)\nf.with_column(pl.col('fare').round(2)) 小数点2桁に丸める\n123.456　→　123.46\n\nf.with_column(pl.col('fare').round(-2)) 整数2桁に丸める\n123.456　→　100.0\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf['fare'] = df['fare'].round()\ndf.head()", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 891, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfに列名「test」で値がすべて1のカラムを追加し、先頭の5行を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df = df.with_column(pl.lit(1).alias('test'))\ndf.head()\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・with_column()を新しい列を追加することができる\n・pl.lit(1).alias('test')とすることで「新しくtestという\n　列を作成し、すべての行に1を代入する」という操作になる\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf['test'] = 1\ndf.head()", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 892, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfに列名「test」で値がすべ���1のカラムと列名「test2」で値がすべてnullのカラムを追加し、先頭の5行を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df = df.with_columns([pl.lit(1).alias('test'), pl.lit(None).alias('test2')])\ndf.head()\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・with_column()を新しい列を複数追加することもできる\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\n\ndf['test'] = 1\ndf['test2'] = None\ndf.head()", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 893, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfにcabinとembarkedの列を「_」で結合した列を追加(列名は「test」)し、先頭の5行を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df = df.with_column((pl.col('cabin') + '_' + pl.col('embarked')).alias('test'))\ndf.head()\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・pl.col('列名1') + 文字列 + pl.col('列名2')で\n　特定文字列で列同士を結合することができる\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf['test'] = df['cabin'] + '_' + df['embarked']\ndf.head()", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 894, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfにageとembarkedの列を「_」で結合した列を追加(列名は「test」)し、先頭の5行を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df = df.with_column((pl.col('age').cast(pl.Utf8) + '_' + pl.col('embarked')).alias('test'))\ndf.head()\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・数値列と文字列を結合する場合は、数値列のほうを文字列型に\n　変換して結合する必要あり\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf['test'] = df['age'].astype(str).str.cat(df['embarked'],sep='_')\ndf.head()", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 895, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfにageとembarkedの列をconcat_strを用いて「_」で結合した列を追加(列名は「test」)し、先頭の5行を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df = df.with_column(\n pl.concat_str(pl.col([\"age\", \"embarked\"]), \"_\")\n .alias(\"test\")\n )\ndf.head()\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・concat_strを使用して結合することも可能\n・concat_strを用いて結合する場合は、数値列の文字列型への\n　変換は不要\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\n\ndf['test'] = df['age'].astype(str).str.cat(df['embarked'],sep='_')\ndf.head()", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 896, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfからbodyの列を削除し、最初の5行を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df.drop_in_place('body')\ndf.head()\n\n\n[別解]\n\ndf = d.drop('body')\ndf.head()\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・行・列の削除をするにはdrop_in_placeを使用\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf = df.drop('body',axis=1)\ndf.head()", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 897, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfに with_row_count()でインデックスを振りrow_nr列が「3」の行を削除し、最初の5行を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df = df.with_row_count().filter(pl.col('row_nr') != 3)\ndf.head()\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・with_row_count()でインデックスを振ることができる\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf = df.drop(3,axis=0)\ndf.head()", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 898, + "instruction": "データフレームdf2はname, class, Biology, Physics, Chemistryの列からな��データフレームである。polarsを用いて、df2の列名を'name', 'class', 'Biology', 'Physics', 'Chemistry'に変更し、df2の最初の5行を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df2.columns = ['name', 'class', 'Biology', 'Physics', 'Chemistry']\ndf2.head()\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・データフレーム.columns = リストで\n　列名を一括変更\n・renameを用いて以下のように変更することも可能\n\ndf2 = df2.rename({'English': 'Biology','Mathematics': 'Physics','History': 'Chemistry'})\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf2.columns = ['name', 'class', 'Biology', 'Physics', 'Chemistry']\ndf2.head()", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 899, + "instruction": "データフレームdf2はname, class, Biology, Physics, Chemistryの列からなるデータフレームである。polarsを用いて、df2の列名を'English'をBiology'に変更し、df2の最初の5行を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df2 = df2.rename({'English': 'Biology'})\ndf2.head()\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\nrename({'English' : 'Biology'})で\n一部の列名のみ変更可能\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf2 = df2.rename(columns={'English' : 'Biology'})\ndf2.head()", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 900, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfのすべての列の欠損値数を確認しなさい。", + "input": "", + "output": "df.null_count()\n\n[別解]\n\ndf.select(pl.all().is_null().sum())\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・null_count()で欠損値数を確認\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf.isnull().sum()", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 901, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfのage列の欠損値に30を代入し、その後、ageの欠損値数を確認しなさい。", + "input": "", + "output": "df = df.with_column(pl.col('age').fill_null(30).alias('age'))\ndf.null_count()\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n欠損値の補完にはfill_null()を使用\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf['age'] = df['age'].fillna(30)\ndf['age'].isnull().sum()", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 902, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfでひとつでも欠損値がある行を削除し、その後、dfの欠損値数を確認しなさい。", + "input": "", + "output": "df = df.drop_nulls()\ndf.null_count()\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n欠損値を含む行の削除には drop_nulls() を使用\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf = df.dropna()\ndf.isnull().sum()", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 903, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfのsurvivedの列をndarray形式(配列)で表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df.get_column('survived').to_numpy()\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・seriesに対してto_numpy()を付けることでndaaray形式に変換できる\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法]\n\ndf['survived'].values", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 904, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfの行をシャッフルし、dfの最初の5行を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df = df.sample(frac=1.0, shuffle=True)\ndf.head()\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・dataframeの行をシャッフルするときは\n　sample(frac=1.0, shuffle=True)と書く\n・fracに指定した値（0～1.0）でランダムサンプリングが可能\n\ndf.sample(frac=0.5)\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf.sample(frac=1)", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 905, + "instruction": "データフレームdf2はname, class, Biology, Physics, Chemistryの列からなるデータフレームである。polarsを用いて、①df2の重複行数をカウント、②df2の重複行を削除し、df2を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "print(df2.is_duplicated().sum())\ndf2 = df2.unique()\ndf2\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・重複行数をカウントする時は is_duplicated().sum()\n・重複行を削除する時は unique()\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\nprint(df2.duplicated().value_counts())\ndf2 = df2.drop_duplicates()\ndf2", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 906, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfのnameの列をすべて大文字に変換し表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df.select(pl.col('name').str.to_uppercase())\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\nstr.to_uppercase()で小文字を大文字に変換\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf['name'].str.upper()", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 907, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfのnameの列をすべて小文字に変換し表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df.select(pl.col('name').str.to_lowercase())\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\nstr.to_lowercase()で大文字を小文字に変換\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf['name'].str.lower()", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 908, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfのsex列に含まれる「female」という単語を「Python」に置換しなさい。その後、dfの最初の5行を表示し「female」が「Python」に置き換わったことを確認しなさい。", + "input": "", + "output": "df = df.with_column(pl.col(\"sex\").str.replace(\"female\", \"Python\"))\ndf.head()\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・文字列の置換にはstr.replace('a', 'b')を使用\n　（文字列aを文字列bに置換）\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf['sex'] = df['sex'].replace('female','Python')\ndf.head()", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 909, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfのname列1行目の「Allen, Miss. Elisabeth Walton」の「Elisabeth」を消去しなさい(なお、import reをインポートすること)", + "input": "", + "output": "import re\n\ndf = df.with_row_count().with_column(pl.when(pl.col('row_nr')==0)\n .then(re.sub('Elisabeth','',df.get_column('name')[0:1][0]))\n .otherwise(pl.col('name')).alias('name'))\ndf.get_column('name')[0:1][0]\n\n\n[別解]（非推奨）\n\ndf[0, 'name'] = re.sub('Elisabeth','',df[0, 'name'])\ndf[0, 'name']\n\n[別解2]\nre.sub()を使わずreplaceでも置換可能\n\n.then(df.get_column('name')[0:1][0].replace('Elisabeth',''))\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・部分一致の文字列消去にはre.sub()を使用\n・re.sub('消したい文字列','','元々の文字列') のように使う\n・完全一致で文字列を消去するときはreplaceを使用可能\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\nimport re\ndf['name'][0] = re.sub('Elisabeth','',df['name'][0])\ndf['name'][0]", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 910, + "instruction": "データフレームdf5は都道府県, 市区町村, test, test2の列からなるデータフレームである。polarsを用いて、df5の都道府県列と市区町村列を空白がないように「_」で��合(新規列名は「test2」)し、先頭5行を表示しなさい。なお、df5の「test」列は通常通り結合した場合の結果である。", + "input": "", + "output": "df5 = df5.with_column(\n pl.col(\"都道府県\").str.rstrip().alias(\"都道府県名\")\n).with_column(\n pl.concat_str(pl.col([\"都道府県名\", \"市区町村\"]), \"_\")\n .alias(\"test2\")\n).drop(\"都道府県名\")\ndf5\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・文字列右側の空白を削除　str.rstrip()\n・文字列の両端の空白を削除　str.strip()\n・文字列の左側の空白を削除　str.lstrip()\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf5['test2'] = df5['都道府県'].str.rstrip() +'_'+ df5['市区町村']\ndf5.head()", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 911, + "instruction": "データフレームdf2はname, class, Biology, Physics, Chemistryの列からなるデータフレームである。polarsを用いて、df2の行と列を入れ替えて表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df2.transpose(include_header=True)\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・dataframeの行と列を入れ替えるときはtranspose()を使用\n\n\n[参考] pandas記法\n\ndf2 = df2.transpose()\ndf2", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 912, + "instruction": "データフレームdf2はname, class, Biology, Physics, Chemistryの列からなるデータフレームである。polarsを用いて、df2にdf3を左結合（結合キーはname）し、df2に格納し、df2を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df2 = df2.join(df3, on='name', how='left')\ndf2\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・左結合では、df2に存在するレコードにdf3のレコードを結合する\n・on=''で結合キーを指定\n・how=''で結合方法を指定\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf2 = pd.merge(df2,df3,on='name',how='left')\ndf2", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 913, + "instruction": "データフレームdf2はname, class, Biology, Physics, Chemistryの列からなるデータフレームである。polarsを用いて、df2にdf3を右結合（結合キーはname）し、df2に格納し、df2を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df2 = df3.join(df2, on='name', how='left')\ndf2\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・Polarsには右結合がないのでdf2にdf3を右結合したい場合は\n　df3にdf2を左結合させる\n・on=''で結合キーを指定\n・how=''で結合方法を指定\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf2 = pd.merge(df2,df3,on='name',how='right')\ndf2", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 914, + "instruction": "データフレームdf2はname, class, Biology, Physics, Chemistryの列からなるデータフレームである。polarsを用いて、df2にdf3を内部結合（結合キーはname）し、df2に格納し、df2を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df2 = df2.join(df3, on=\"name\", how=\"inner\")\ndf2\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・内部結合では、df2とdf3の共通のキーのみで結合する\n・on=''で結合キーを指定\n・how=''で結合方法を指定\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf2 = pd.merge(df2,df3,on='name',how='inner')\ndf2", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 915, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、df2にdf3を外部結合し、df2に格納し、df2を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df2 = df2.join(df3, on=\"name\", how=\"outer\")\ndf2\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・外部結合では、df2とdf3の両方のレコードが\n　残るように結合する（innerはand結合、outerはor結合）\n・on=''で結合キーを指定\n・how=''で結合方法を指定\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf2 = pd.merge(df2,df3,on='name',how='outer')\ndf2", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 916, + "instruction": "データフレームdf2はname, class, Biology, Physics, Chemistryの列からなるデータフレームである。polarsを用いて、df2にdf3を、df3にのみ存在するデータのみを残して結合しなさい。", + "input": "", + "output": "df2 = df2.join(df3, on=\"name\", how=\"semi\")\ndf2\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・semi結合では右側のdataframeに存在するレコードのみが残るように\n　結合\n・on=''で結合キーを指定\n・how=''で結合方法を指定\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\n該当メソッドなし", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 917, + "instruction": "データフレームdf2はname, class, Biology, Physics, Chemistryの列からなるデータフレームである。polarsを用いて、df2にdf3を、df3に存在しないデータを残して結合しなさい。", + "input": "", + "output": "df2 = df2.join(df3, on=\"name\", how=\"anti\")\ndf2\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・anti結合では右側のdataframeに存在しないレコードのみで結合\n・on=''で結合キーを指定\n・how=''で結合方法を指定\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\n該当メソッドなし", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 918, + "instruction": "データフレームdf2はname, class, Biology, Physics, Chemistryの列からなるデータフレームである。polarsを用いて、df2とdf3のそれぞれの行を全通り組み合わせたデータフレームを作成しなさい。", + "input": "", + "output": "df2 = df2.join(df3, on=\"name\", how=\"cross\")\ndf2\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・cross結合では、df2、df3のどちらにも存在するすべてのレコード同士の\n　組み合わせで結合する（例えばそれぞれ100レコードのdataframeだった場合、\n　10,000（100×100）の結合データが生成される）\n・on=''で結合キーを指定\n・how=''で結合方法を指定\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\n該当メソッドなし", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 919, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、df2とdf4を列方向に連結し、df2に格納し、df2を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df2 = pl.concat([df2, df4.drop('name')], how='horizontal')\ndf2\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・複数のdataframeを連結するときはpd.concatを使用\n・how='horizontal'で横方向にdataframe同士を結合\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf2 = pd.concat([df2,df4],axis=1)\ndf2", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 920, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、df2とdf4を行方向に連結し、df2に格納し、df2を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df2 = pl.concat([df2,df4], how=\"diagonal\")\ndf2\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・複数のdataframeを連結するときはpd.concatを使用\n・how='diagonal'で縦方向にdataframe同士を結合\n・縦方向の結合には'vertical'もあるが、列数の一致しない\n　dataframe同士を結合しようとするとエ'vertical'ではエラーが出る\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf2 = pd.concat([df2,df4],axis=0)\ndf2", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 921, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfのage列の平均値を確認しなさい。", + "input": "", + "output": "df.select(pl.col('age').mean())\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・列の平均値はpl.col('列名').mean()で確認\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf['age'].mean()", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 922, + "instruction": "デー��フレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfのage列の中央値を確認しなさい。", + "input": "", + "output": "df.select(pl.col('age').median())\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・列の中央値はpl.col('列名'),median()で確認\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf['age'].median()", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 923, + "instruction": "データフレームdf2はname, class, Biology, Physics, Chemistryの列からなるデータフレームである。polarsを用いて、①df2の生徒ごとの合計点（行方向の合計）、②df2の科目ごとの点数の総和（列方向の合計）を求めなさい。", + "input": "", + "output": "df2.drop_in_place('class')\nprint(df2.select(pl.sum(['English','Mathematics','History'])))\nprint(df2.sum())\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・行方向のpl.sum(['列名1','列名2'])の加算したい列名を記載して書く\n・列方向の合計値の確認はsum()を使用\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf2 = df2.drop(['class'],axis=1)\nprint(df2.sum(axis=1)) #行方向の合計\nprint(df2.sum()) #列方向の合計", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 924, + "instruction": "データフレームdf2はname, class, Biology, Physics, Chemistryの列からなるデータフレームである。polarsを用いて、df2のEnglishで得点の最大値を求めなさい。", + "input": "", + "output": "print(df2.select(pl.col('English').max()))\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n最大値の確認はpl.col('列名').max()を使用\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf2['English'].max()", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 925, + "instruction": "データフレームdf2はname, class, Biology, Physics, Chemistryの列からなるデータフレームである。polarsを用いて、df2のEnglishで得点の最小値を求めなさい。", + "input": "", + "output": "print(df2.select(pl.col('English').min()))\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n最小値の確認はpl.col('列名').min()を使用\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf2['English'].min()", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 926, + "instruction": "データフレームdf2はname, class, Biology, Physics, Chemistryの列からなるデータフレームである。polarsを用いて、df2においてclassでグループ化し、クラスごとの科目の最大値、最小値、平均値を求めなさい(なお、name列はグループ化前に削除しておくこと)", + "input": "", + "output": "df2.drop_in_place('name')\nprint(df2.groupby(['class']).max())\nprint(df2.groupby(['class']).min())\nprint(df2.groupby(['class']).mean())\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n指定の列名でグルーピングしたい場合は\ngroupby('列名')を使用する\n\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf2 =df2.drop('name',axis=1)\nprint(df2.groupby('class').max())\nprint(df2.groupby('class').min())\nprint(df2.groupby('class').mean())", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 927, + "instruction": "データフレームdf2はname, class, Biology, Physics, Chemistryの列からなるデータフレームである。polarsを用いて、df2においてclassでグルーピングし、aggを用いて各科目の平均、最大値、最小値を求めなさい。なお、各科目の平均、最大値、最小値には「***_mean」のようにsuffixを振ること、また、name列はグループ化前に削除しておくこと。", + "input": "", + "output": "df2.drop_in_place('name')\ndf2.groupby(['class']).agg(\n [\n pl.mean(\"*\").suffix(\"_mean\"),\n pl.max(\"*\").suffix(\"_max\"),\n pl.min(\"*\").suffix(\"_min\"),\n ]\n)\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・groupby(['列名']).agg()でエクスプレッションリストを渡します\n・解答の場合、class列でグルーピングした後に、すべての列に対して\n　mean、max、minの処理をしている。\n・処理結果の列には接尾語として「_mean」、「_max」、「_min」を\n　振っている\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf2.drop(['name'],axis=1, inplace=True)\npd.concat([df2.groupby('class').mean().add_suffix('_mean'),\n df2.groupby('class').mean().add_suffix('_max'),\n df2.groupby('class').mean().add_suffix('_min')],\n axis=1\n )", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 928, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfの各列間の(Pearson)相関係数を確認しなさい。", + "input": "", + "output": "df.select(pl.all().exclude(pl.Utf8)).pearson_corr()\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・dataframeの列間の相関係数を確認したい場合はpearson_corr()を使用\n・dataframeに文字列を含むとエラーになるため、計算前にpl.all().exclude(pl.Utf8)で文字列を除外する\n・Polarsのpearson_corr()では数値列にnullがひとつでもあると計算できないためその列の相関係数はNanになる\n　（引数でnullを無視するオプションもない）\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf.corr()\n\npandasのcorr()では自動で数値列に絞り、相関計算を実施してくれる。また、数値列内のnullは無視して計算をしてくれる。", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 929, + "instruction": "データフレームdf2はname, class, Biology, Physics, Chemistryの列からなるデータフレームである。polarsとscikit-learnを用いてdf2のEnglish、Mathematics、History列を標準化する (from sklearn.preprocessing import StandardScalerをインポートすること)", + "input": "", + "output": "from sklearn.preprocessing import StandardScaler\n\ndf2 = df2.drop(['name', 'class'])\n\n#標準化を定義\nscaler = StandardScaler()\n\n#変換とデータフレームへの置換\nscaler.fit_transform(df2.to_numpy()) # 変換のみ\ndf2_std = pl.DataFrame(scaler.fit_transform(df2.to_numpy()), columns=df2.columns) # 変換とデータフレームへの置換をまとめて行うとこうなる\n\ndf2_std.describe() #stdが等しくなっていることを確認\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・データフレームを標準化する場合は、scikit-learnのStandardScalerを使用\n・it_transform(df2.to_numpy())のようにdataframeをto_numpy()でndarray形式に変換しないと計算結果がおかしくなるので注意\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\nfrom sklearn.preprocessing import StandardScaler\n\ndf2 = df2.drop(['name','class'],axis=1) #不要列の削除\n\n#標準化を定義\nscaler = StandardScaler()\nscaler.fit(df2)\n\n#変換とデータフレームへの置換\nscaler.transform(df2) # 変換のみ\ndf2_std = pd.DataFrame(scaler.transform(df2), columns=df2.columns) # 変換とデータフレームへの置換をまとめて行うとこうなる\n\ndf2_std.describe() #stdが等しくなっていることを確認", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 930, + "instruction": "データフレームdf2はname, class, Biology, Physics, Chemistryの列からなるデータフレームである。polarsとscikit-learnを用いてdf2のEnglish列を標準化する (from sklearn.preprocessing import StandardScalerをインポートすること)", + "input": "", + "output": "from sklearn.preprocessing import StandardScaler\n\n#標準化を定義\nscaler = StandardScaler()\nscaler.fit(df2.select(pl.col('English')).to_numpy().reshape(-1,1))\n\n#変換とデータフレームへの置換\nscaler.transform(df2['English'].to_numpy().reshape(-1,1)) # 変換のみ\ndf2_std = pl.DataFrame(scaler.transform(df2['English'].to_numpy().reshape(-1,1))) # 変換とデータフレームへの置換をまとめて行うとこうなる\n\ndf2_std.describe()\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・dataframeのひとつの列を標準化する場合は、values.reshape(-1,1)で配列変換してやる方法もある\n・reshape(-1,1)でn行1列に変換\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\nfrom sklearn.preprocessing import StandardScaler\n\n#標準化を定義\nscaler = StandardScaler()\nscaler.fit(df2['English'].values.reshape(-1,1))\n\n#変換とデータフレームへの置換\nscaler.transform(df2['English'].values.reshape(-1,1)) # 変換のみ\ndf2_std = pd.DataFrame(scaler.transform(df2['English'].values.reshape(-1,1))) # 変換とデータフレームへの置換をまとめて行うとこ���なる\n\ndf2_std.describe()", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 931, + "instruction": "データフレームdf2はname, class, Biology, Physics, Chemistryの列からなるデータフレームである。polarsとscikit-learnを用いてdf2のEnglish、Mathematics、History列をMin-Maxスケーリングする (from sklearn.preprocessing import MinMaxScalerをインポートすること)", + "input": "", + "output": "from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler\n\ndf2 = df2.drop(['name','class']) #不要列の削除\n\n# Min-Maxスケーリングを定義\nscaler = MinMaxScaler()\n\n# 変換とデータフレームへの置換\nscaler.fit_transform(df2.to_numpy()) # 変換のみ\ndf2_std = pl.DataFrame(scaler.fit_transform(df2.to_numpy()), columns=df2.columns) # 変換とデータフレームへの置換をまとめて行うとこうなる\n\ndf2_std.describe() #minが0、maxが1になっていることを確認\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・データフレームをMin-Maxスケーリングする場合は、scikit-learnのStandardScalerを使用\n・Min-Maxスケーリングでは最小値が0、最大値が1となるようにデータを変換する\n・fit_transform(df2.to_numpy())のようにdataframeをto_numpy()でndarray形式に変換しないと計算結果がおかしくなるので注意\n\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\nfrom sklearn.preprocessing import MinMaxScaler\n\ndf2 = df2.drop(['name','class'],axis=1) #不要列の削除\n\n# Min-Maxスケーリングを定義\nscaler = MinMaxScaler()\nscaler.fit(df2)\n\n# 変換とデータフレームへの置換\nscaler.transform(df2) # 変換のみ\ndf2_std = pd.DataFrame(scaler.transform(df2), columns=df2.columns) # 変換とデータフレームへの置換をまとめて行うとこうなる\n\ndf2_std.describe() #minが0、maxが1になっていることを確認", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 932, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfのfare列の最大値、最小値の行名を取得しなさい。", + "input": "", + "output": "df = df.with_row_count()\n\ndisplay(df.filter(pl.col('fare') == pl.col('fare').max()))\ndisplay(df.filter(pl.col('fare') == pl.col('fare').min()))\n\n※ print出力よりもdisplay出力のほうが見やすかったためここではdisplayを使っています\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n特になし\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\nprint(df['fare'].idxmax())\nprint(df['fare'].idxmin())", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 933, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfのfare列の0、25、50、75、100パーセンタイルを取得しなさい。", + "input": "", + "output": "q_list = [0, 0.25, 0.5, 0.75, 1.0]\n\nfor n in q_list:\n print(df.select(pl.col('fare').quantile(n)))\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・パーセンタイルを取得する場合は quantile()を使用\n・50パーセンタイル=中央値、0パーセンタイル=最小値、\n　100パーセンタイル=最大値\n\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\n\nprint(df['fare'].quantile([0, 0.25, 0.5, 0.75, 1.0]))", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 934, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、①dfのage列の最頻値を取得、②value_counts()にてage列の要素数を確認し、①の結果の妥当性を確認しなさい。", + "input": "", + "output": "print(df.filter(~pl.col('age').is_null()).select(pl.col('age').cast(pl.Utf8).mode()))\nprint(df.select(pl.col('age').value_counts()))\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・最頻値を取得する場合は mode()を使用\n・pandasのmode()と違い文字列のみに適用可能。数値列に適用したい場合は\n　文字列型に変換する必要あり\n・age列はnullが多くnull込みで最頻値を求めると、nullが最頻値になってしまうため\n　filter(~pl.col('age').is_null())でnullを除外している\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\nprint(df['age'].mode())\nprint(df['age'].value_counts())", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 935, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfのsex列をラベルエンコーディングし、dfの先頭5行を表示しなさい (from sklearn.preprocessing import LabelEncoderをインポートすること)", + "input": "", + "output": "from sklearn.preprocessing import LabelEncoder\n\nle = LabelEncoder() #ラベルエンコーダのインスタンスを作成\nsex = df.select(pl.col('sex')).to_numpy()\nlabels = le.fit_transform(sex)\ndf = df.with_column(pl.Series(labels).alias(\"sex\"))\ndf.head()\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・pyarrowをpip installしていないとエンコーディング後の値がおかしくなるので注意する。\n\n　（参考）polarsでLabelEncoderを使おうとしたら詰まった話\n　https://zenn.dev/gamera/articles/cd0f49c8ae74f6?utm_source=pocket_saves\n\n・機械学習では文字列をそのまま、学習アルゴリズムに入力できないため、数値に変換する。LabelEncoder()では例えば、以下のように文字列を数値に変換する。\n\n　male → 0\n　female → 1\n\n・RandomForestなど決定木での分類問題を解く場合には、ラベルエンコーディングすることが多い\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\nfrom sklearn.preprocessing import LabelEncoder\n\nle = LabelEncoder() #ラベルエンコーダのインスタンスを作成\n\ndf['sex'] = le.fit_transform(df['sex']) #エンコーディング\ndf.head()", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 936, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfのsex列をOne-hotエンコーディングし、dfの先頭5行を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "df = pl.concat([df.drop('sex'), df.select(pl.col('sex')).to_dummies()], how='horizontal')\ndf.head()\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・機械学習では文字列をそのまま、学習アルゴリズムに入力できないため、数値に変換する。to_dummies()ではOne-Hotエンコーディングが可能\n・回帰問題を解く場合には、One-hotエンコーディングすることが多い\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf = pd.get_dummies(df, columns=['sex'])\ndf.head()", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 937, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfのsexとembarked列をラベルエンコーディングしなさい(from sklearn.preprocessing import LabelEncoderをインポート)", + "input": "", + "output": "from sklearn.preprocessing import LabelEncoder\n\nle = LabelEncoder() #ラベルエンコーダのインスタンスを作成\nsex = df.select(pl.col('sex')).to_numpy()\nembarked = df.select(pl.col('embarked')).to_numpy()\nlabel_sex = le.fit_transform(sex)\nlabel_embarked = le.fit_transform(embarked)\ndf = df.with_columns([pl.Series(label_sex).alias(\"sex\"), pl.Series(label_embarked).alias(\"embarked\")])\ndf.head()\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・機械学習では文字列をそのまま、学習アルゴリズムに入力できないため、数値に変換する。LabelEncoder()では例えば、以下のように文字列を数値に変換する。\n\n　male → 0\n　female → 1\n\n・RandomForestなど決定木での分類問題を解く場合には、ラベルエンコーディングすることが多い\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\nfrom sklearn.preprocessing import LabelEncoder\n\nle = LabelEncoder() #ラベルエンコーダのインスタンスを作成\n\ndf['sex'] = le.fit_transform(df['sex']) #エンコーディング\ndf['embarked'] = le.fit_transform(df['embarked'].astype(str)) #ここ、なぜかstrに変換しないとエラー発生\ndf.head()", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 938, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、df_copyの欠損値を確認しなさい。", + "input": "", + "output": "print(df.null_count())\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・null_coount()で欠損値数を確認\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf.isnull().sum()", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 939, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfのage、fare列の欠損値を各列の平均値で補完しなさい。", + "input": "", + "output": "df = df.with_columns([pl.col('age').fill_null(pl.col('age').mean())])\ndf = df.with_columns([pl.col('fare').fill_null(pl.col('fare').mean())])\ndf.null_count()\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n欠損値の補完にはfill_nullを使用\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf['age'] = df['age'].fillna(df['age'].mean()) #欠損値にageの平均値で補完\ndf['fare'] = df['fare'].fillna(df['fare'].mean()) #欠損値にfareの平均値で補完\nprint(df.isnull().sum())", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 940, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、dfの中で機械学習で使用しない不要な行を削除 (name, ticket, cabin, boat, body, home.destを削除)", + "input": "", + "output": "df = df.drop(['name', 'ticket', 'cabin', 'boat', 'body', 'home.dest'])\ndf.head()\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・列の削除をするにはdropを使用\n・drop_in_place()が複数列の削除に対応していないため、\n　ここではdropを使用している\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf = df.drop(['name', 'ticket', 'cabin', 'boat', 'body', 'home.dest'],axis=1)\ndf", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 941, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、①df_copyのpclass、age、sex、fare、embarkedの列を抽出し、ndarray形式に変換、②df_copyのsurvivedの列を抽出し、ndarray形式に変換しなさい (①をfeatures、②をtargetという変数にそれぞれ格納)", + "input": "", + "output": "features = df.select(['pclass','age','sex','fare','embarked']).to_numpy()\ntarget = df.select('survived').to_numpy()\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・pandas.dataframeやpandas.Seriesをndarray形式(配列)に\n　変換するにはto_numpy()を使用\n・機械学習ライブラリのscikit-learnではndarray形式で入力する\n　必要があるため、そのような際にdataframeをndarray形式に変換する\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\nfeatures = df[['pclass','age','sex','fare','embarked']].values\ntarget = df['survived'].values", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 942, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。学習データ(features、target)を用いランダムフォレストにて学習を実行しなさい。 (from sklearn.ensemble import RandomForestClassifierをインポートすること) なお、パラメータは次を指定 n_estimators=100 random_state=0 すること。", + "input": "", + "output": "from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier\n\nmodel = RandomForestClassifier(n_estimators=100,random_state=0) # ランダムフォレストのインスタンスを作成\n\nmodel.fit(features,target) # 学習の実行\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・RandomForestClassifierでランダムフォレストを呼び出し\n・ハイパーパラメータはn_estimatorsやmax_depthなどがある\n・.fit()にて学習を実行\n・入力値はndarray形式でないといけない\n（そのため、【94】にてndaaray形式に変換を実施）\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\nPolarsの解答と同じ", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 943, + "instruction": "featrues、targetを学習データとテストデータに分割しなさい (from sklearn.model_selection import train_test_splitをインポート) なお、分割時のパラメータは次を指定 test_size=0.3 random_state=0 とすること。", + "input": "", + "output": "from sklearn.model_selection import train_test_split\n\n(features , test_X , target , test_y) = train_test_split(features, target , test_size = 0.3 , random_state = 0)\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・データを学習データ、テストデータに分割する場合は train_test_splitを使用\n・test_sizeで分割する割合を指定\n・random_stateでシード値を指定することでデータ分割時の乱数を固定\n（検証で乱数を固定したい時に使用）\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\nPolarsの解答と同じ", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 944, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。test_Xデータの乗客の生存を予測しなさい。", + "input": "", + "output": "pred = model.predict(test_X)\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n.predict()にて予測を実行\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\nPolarsの解答と同じ", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 945, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。予測結果がtest_y(生存有無の答え)とどれぐらい整合していたかを確認(評価指標はaccuracy、from sklearn.metrics import accuracy_scoreをインポートすること)", + "input": "", + "output": "from sklearn.metrics import accuracy_score\n\naccuracy_score(pred,test_y)\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・accuracy_score(正解率)にて予測精度を検証\n・予測精度の評価指標には様々あるため、タスクに\n　合わせて適切な指標を選択\n\n（参考）分類タスクの評価指標\n　https://qiita.com/jyori112/items/110596b4f04e4e1a3c9b", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 946, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。学習における各列(特徴量)の重要度を表示しなさい。", + "input": "", + "output": "importance = model.feature_importances_ \n\nprint('Feature Importances:')\nfor i, feat in enumerate(['pclass','age','sex','fare','embarked']):\n print('\\t{0:20s} : {1:>.5f}'.format(feat, importance[i]))\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n.feature_importances_にてランダムフォレストの\n学習における各列(特徴量)の重要度を確認可能\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\nPolarsの解答と同じ", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 947, + "instruction": "データフレーム dfにはタイタニック号の乗客データが格納されている。polarsを用いて、test_Xの予測結果をcsvでoutputフォルダに出力(ファイル名は「submission.csv」、なお、headerは不要)", + "input": "", + "output": "df_pred = pl.DataFrame(pred)\ndf_pred.write_csv('output/submission.csv', has_header=False)\n\n\n----------------------------------------------\n\n[Tips]\n・write_csvでcsv形式で出力\n・列名を削除して出力したいときはhas_header=Falseをつける\n・エンコード形式はutf8のみ\n\n----------------------------------------------\n\n[参考] pandas記法\n\ndf_pred = pd.DataFrame(pred)\ndf_pred.to_csv('output/submission.csv',header=None)", + "source": "code_generation", + "task": "polars_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 948, + "instruction": "pythonを用いて1から50までの和を計算して表示せよ", + "input": "", + "output": "s = 0\nfor i in range(1,51):\n s += i\nprint(s)", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 949, + "instruction": "pythonを用いて1000以下の素数を計算して表示せよ", + "input": "", + "output": "for i in range(2,1001):\n for n in range(2,i): #2からその数より以前の数で割り切れないものが素数となる\n if i%n == 0:\n break\n else:\n print(i)", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 950, + "instruction": "pythonを用いてフィボナッチ数列（１０個目まで）を表示せよ", + "input": "", + "output": "a = 0\nb = 1\nfor i in range(10):\n print(b)\n a, b = b, a+b", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 951, + "instruction": "pythonを用いて2つの自然数の最小公倍数/最大公約数を表示せよ", + "input": "", + "output": "#最大公約数\ndef gcd(a,b):\n if b == 0:\n return a\n else:\n return gcd(b,a%b) #この方法で最大公約数が求められます。\n\na = 16\nb = 6 \nxab = gcd(a,b)\nprint(xab)\n\n#最小公倍数\nzab = a*b/xab #この方法で最小公倍数が求められます。\nprint(zab)", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 952, + "instruction": "pythonを用いて0から100の内３の倍数と３のつく数字だけ表示せよ", + "input": "", + "output": "#最大公約数\nfor i in range(0,101):\n if \"3\" in str(i) or 0 == i % 3:\n print(i)", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 953, + "instruction": "pythonを用いて〜100までの数字のうち、3で割り切れるものは\"Fizz!\",5で割り切れるものは\"Buzz!\",15で割り切れるものは\"FizzBuzz!\"と表示させ、それ以外の数はそのままの数を表示させなさい。", + "input": "", + "output": "for i in range(1, 101):\n if i % 15 == 0:\n print(\"Fizz Buzz!\")\n elif i % 3 == 0:\n print(\"Fizz!\")\n elif i % 5 == 0:\n print(\"Buzz!\")\n else:\n print(i)", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 954, + "instruction": "pythonを用いて1〜100までの数字のうち、3で割り切れるものは\"Fizz!\",5で割り切れるものは\"Buzz!\",15で割り切れるものは\"FizzBuzz!\"と表示させたうち、”z”の個数を計算し表示せよ（ただしif文,for文の使用不可）", + "input": "", + "output": "def count_z(n):\n print((n // 3 * 2) + n // 5 * 2)#「//」は割り算の整数部分の結果を出します\n\ncount_z(100)", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 955, + "instruction": "日本円をドルとユーロに換算するクラスをpythonを用いて作成せよ。\n条件：・1ドル=109円, 1ユーロ=129円で換算。(2018/5/8現在)\n　　　・クラスの引数に日本円を入力して、その後その値を各通貨に換算できるようする。", + "input": "", + "output": "class YenToCurrency:\n def __init__(self,yen):\n self.yen = yen\n\n def doll(self):\n doll = self.yen / 109\n return(doll)\n\n def euro(self):\n euro = self.yen / 129\n return(euro)\n\nexchange = YenToCurrency(3000)\nprint('3000円は{}ドルです。'.format(exchange.doll()))\nprint('3000円は{}ユーロです。'.format(exchange.euro()))", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 956, + "instruction": "キャラクターのステータスを登録して、お互いに攻撃することができるクラスをpythonを用いて作成せよ。\n条件：・キャラクターは名前,体力の現在値、体力の最大値、攻撃力,防御力の\n　　　　5つのパラメータをもっており、いつでも参照することができる。\n　　　・キャラクターは別のキャラクターを攻撃して、\n　　　　相手の体力を自分の攻撃力(-相手の防御力)分だけ減らすことができる。", + "input": "", + "output": "class Character:\n def __init__(self,name,maxhp,attack_point,defence_point):\n self.name = name\n self.maxhp = maxhp \n self.hp = maxhp\n self.attack_point = attack_point\n self.defence_point = defence_point\n\n\n def status(self):\n return \"{}:体力 {}/{}:攻撃力 {} 防御力 {}\".format(self.name,self.hp,self.maxhp,self.attack_point,self.defence_point)\n\n def attack(self,enemy):\n cal_attack_point = self.attack_point - enemy.defence_point\n enemy.hp -= cal_attack_point\n print(\"{}の攻撃！{}に{}のダメージ！\".format(self.name,enemy.name,cal_attack_point))\n\n\nyusha = Character(\"勇者\",60,10,2)\nslime = Character(\"スライム\",15,5,1)\n\n# ステータスを表示\nprint(yusha.status())\nprint(slime.status())\n\n# 勇者の攻撃\nyusha.attack(slime)\n# スライムの攻撃:\nslime.attack(yusha)\n\n# ステータスを表示\nprint(yusha.status()) # 勇者のステータス\nprint(slime.status()) # スライムのステータス", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 957, + "instruction": "整数 X の各桁の数字の和を f(X) としたとき、X が f(X) で割り切れる場合、X はハーシャッド数です。整数 N が与えられるので、ハーシャッド数かどうかをpythonを用いて判定してください。", + "input": "", + "output": "def j_hash(n):\n s = str(n)\n array = list(map(int, list(s)))\n a = sum(array)\n if n % a == 0:\n print(\"Hashnumber\")\n else:\n print(\"Not hashnumber\")\n\nj_hash(444)", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 958, + "instruction": "pythonを用いてテキストファイル内の文字をアルファベット順に表示せよ。", + "input": "", + "output": "a = open(\"alpha.txt\").read().split()\na.sort()\na", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 959, + "instruction": "pythonを用いてテキストファイルの中に、調べたい文字がいくつ含まれているか自動で数えさせるプログラムを書きなさい。", + "input": "", + "output": "print(open(\"python.txt\").read().count(\"by\"))", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 960, + "instruction": "pythonを用いて摂氏（℃）を入力すると華氏（°F）に変換し表示し、華氏を入力すると摂氏に変換表示してくれる関数を作成せよ。\n条件：摂氏の場合は\"26C\"のように入力し、華氏の場合は\"67F\"のように入力する。", + "input": "", + "output": "def convert(text):\n if text[-1] == \"C\":\n cel = int(text[:-1])#文字列の最後の文字を取り出す\n aws = cel * (9/5) + 32\n elif text[-1] == \"F\":\n fah = int(text[:-1])#文字列の最後以外の文字を取り出す\n aws = (fah -32) / (9/5)\n else:\n aws = \"正しく入力してください\"\n return aws\n\nconvert(\"45C\") ", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 961, + "instruction": "pythonを用いて[[1,2],3,4,5,[6,[7,[8,9]]]]のように入れ子になっているリストを、[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]のように平らに入れ直したい。", + "input": "", + "output": "def flatten(ls):\n r = []\n for i in ls:\n if type(i) is list:\n r.extend(flatten(i))#appendではない。\n else:\n r.append(i)\n return r\n\nlis_a = [[1,2],3,4,5,[6,[7,[8,9]]]]\nprint(flatten(lis_a))", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 962, + "instruction": "pythonを用いて現在の時刻」「定時」「1時間あたりの残業代」を対話式に入力すると、残業代が自動で表示されるシステムを作れ。\n条件：時刻の入力は”17:00”のように入力される。", + "input": "", + "output": "print(\"現在の時刻を「18:45」のように入力してください\")\ncurrent_time = input(\">>\")\nprint(\"定時を「17:00」のように入力してください\")\nout_time = input(\">>\")\nprint(\"1時間あたりの残業代（円）を「1500」のように入力してください\")\nhour_money = float(input(\">>\"))\ncurrent_h = float(current_time[0:2])\ncurrent_m = float(current_time[3:5])\ncurrent_time_min = (60 * current_h) + current_m　#分単位に統一\nout_h = float(out_time[0:2])\nout_m = float(out_time[3:5])\nout_time_min = 60 * out_h + out_m\nleave_time_min = current_time_min - out_time_min\nleave_time_h = round((leave_time_min/60),2)\ncal_money = leave_time_h * hour_money\nprint(\"あなたの残業時間は{0}時間です。残業代金は{1}円になります。\".format(leave_time_h,cal_money))", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 963, + "instruction": "pythonを用いて標準ライブラリを使ってsin60°を求めよ", + "input": "", + "output": "from math import sin,pi\nprint(sin(pi/4)) #piは180°を表す", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 964, + "instruction": "pythonを用いてテキスト16進数の形で目に見えるように書き出せ", + "input": "", + "output": "import binascii\n#文字列 -> 16進数\nbinascii.hexlify(b'Hello') \n\n#16��数 -> 文字列\nbinascii.unhexlify('48656c6c6f')", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 965, + "instruction": "pythonを用いて英字（大文字小文字含める）と数字を組み合わせた、8文字のパスワードを自動で生成せよ。", + "input": "", + "output": "#英字（小文字＆大文字）：string.ascii_letters\n#数字：string.digits\n#記号：string.punctuation\n\nimport string\nimport random\n\na = ''.join([random.choice(string.ascii_letters + string.digits) for i in range(8)]) #リストの中の文字を連結出来る\nprint(a)", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 966, + "instruction": "pythonを用いて表示する数字の個数、#数字の範囲（最小と最大）を指定し、その中でランダムな数字を生成せよ", + "input": "", + "output": "def randlist(size,lower,upper):\n list = []\n for i in range(size):\n list.append(random.randint(lower,upper))\n print(list)\n\nrandlist(10,30,90)", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 967, + "instruction": "pythonを用いて以下の問題に答えて下さい。\n\n5枚のカードが配られます。\nそれぞれのカードには、1以上13以下のいずれかの整数が書かれています。\nカードに書かれている整数の組み合わせによって役が決まります。\n\n配られた5枚のカードが、以下のいずれの役に該当するかを調べてください。複数の役に該当する場合は、以下で先に記述した方の役に該当するものとします。\n\n条件:\nFULL HOUSE\nある数をちょうど3つと、別の数をちょうど2つ含む。\nFOUR CARD\nある数をちょうど４つ含む\nTHREE CARD\nある数をちょうど3つ含む。\nTWO PAIR\nある数をちょうど2つと、別の数をちょうど2つ含む。\nONE PAIR\nある数をちょうど2つ含む。", + "input": "", + "output": "def check_hand(a,b,c,d,e):\n list_hands = [a,b,c,d,e]\n dict_hands = {0 : \"NO PAIR\", 1 : \"ONE PAIR\", 2 : \"TWO PAIR\", 3 : \"THREE CARD\", 4 : \"FOUR CARD\", 5 : \"FULL HOUSE\"}\n results = []\n\n for i in list_hands:#カードXを選ぶ\n count_i = list_hands.count(i)#手札の中にあるカードXの個数をカウント\n\n left_hands = [n for n in list_hands if n != i] #Xの数字を除いた残りの手札\n for j in left_hands:#X以外の数字のカードからカードYを選ぶ\n count_j = list_hands.count(j)#手札の中にあるカードYの個数をカウント\n if count_i == 2 and count_j < 2:\n results.append(1)\n elif count_i == 2 and count_j == 2:\n results.append(2)\n elif count_i == 3 and count_j == 1:\n results.append(3)\n elif count_i == 4 and count_j == 1 :\n results.append(4)\n elif count_i == 3 and count_j == 2 :\n results.append(5)\n else:\n results.append(0)\n result = max(results)\n return dict_hands[result]\n\ncheck_hand(10,8,11,11,4) ", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 968, + "instruction": "pythonで以下の問題に答えなさい。\n\nあなたは、500 円玉を A 枚、100 円玉を B 枚、50 円玉を C 枚持っています。これらの硬貨の中から何枚かを選び、合計金額をちょうどX円にする方法は何通りありますか。\n条件：Xは50の倍数である", + "input": "", + "output": "def cal_patern(a,b,c,x):\n count = 0\n for i in range(a + 1):\n for j in range(b + 1):\n for k in range(c + 1):\n if 500 * i + 100 * j + 50 * k == x:\n count += 1\n return count\n\ncal_patern(3,5,6,1500)", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 969, + "instruction": "pythonで以下の問題に答えなさい。\n\nSaraは、「ふしぎなポケット」を手に入れた。「ふしぎなポケット」は、いくつかビスケットを入れて叩くと、入れたビスケットの数が２倍になる。Saraは最初1枚のビスケットを持っていて、「ふしぎなポケット」を使ってちょうどN枚のビスケットにして、全部食べたいと思っている（食べきれないので枚数をオーバーしてはいけない）。この時、ちょうどN枚にするには、Saraは最低何回ポケ��トを叩く必要があるか求めてください。", + "input": "", + "output": "def pocket(aim):\n count = 0\n biskets = 1\n while biskets < aim:\n count += 1\n biskets = 2 ** count\n else:\n print(\"{}回ポケットを叩いてください\".format(count))\n\npocket(10)", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 970, + "instruction": "pythonを用いて、与えられて文字列がパスワードとして安全かどうか確認せよ。\n条件：安全なパスワードとは10文字以上であり、大文字、小文字、数字が必ず１つは含まれているものとする。", + "input": "", + "output": "def check_pass(password):\n if len(password) >= 10 and not password.isalpha() and not password.isnumeric() and not password.islower() and not password.isupper():\n return True\n else:\n return False\nprint(check_pass(\"aiasgiHSU43\"))", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 971, + "instruction": "pythonを用いて文字列の内最頻な文字を表示せよ（小文字,alphabet順）\n条件：与えられる文字列に制限はないが、結果は全て小文字で表示し、１番多い頻度の文字が複数個存在する場合は、アルファベット順で早い方を表示する", + "input": "", + "output": "import string\n\ndef find_frequent_word(text):\n text = text.lower()\n return max(string.ascii_lowercase, key=text.count)\n\na = find_frequent_word(\"aiasfiah faihasjn8348 y5iHsuasHuUUUUUuuuurbuurugjsghfoas\")\nprint(a)", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 972, + "instruction": "pythonを用いて文字列の内最も連続された文字の個数を数えなさい", + "input": "", + "output": "def long_repeat(line):\n if line=='':\n return(0)\n else: \n count=1\n count_chr=[1]\n for i in range(1,len(line)):\n if line[i-1]==line[i]:\n count +=1\n else:\n count = 1\n count_chr.append(count)\n return max(count_chr)\n\n# 以下は別解\n\ndef long_repeat(line):\n count = 1\n maxi = 1\n if line != \"\":\n for i in range(1,len(line)):\n if line[i] == line[i-1]:\n count+=1\n if count > maxi:\n maxi = count\n else:\n count = 1\n return maxi\n else:\n return 0", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 973, + "instruction": "pythonを用いて次の問題に答えないさい。\n\n１. \"mozzarella\",\"cinderella\",\"salmonella\"(「モッツァレラ」「シンデレラ」「サルモネラ菌」)\nの３つの文字列を要素としてthingsというリストを作成\n２. \"mozzarella\"の先頭文字を大文字にする\n３. \"cinderella\"を全て大文字にする\n４. \"salmonella\"を大文字にして、逆順にする。", + "input": "", + "output": "#1\nthings = [\"mozzarella\",\"cinderella\",\"salmonella\"]\n\n#２\nthings[0] = things[0].capitalize()\nthings\n\n#３\nthings[1] = things[1].upper()\nthings\n\n#４\nthings[2] = things[2].upper()\nthings[2] = things[2][::-1]\nthings[2] = things[2]", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 974, + "instruction": "pythonを用いて次の問題に答えないさい。\n\n1. e2fという英仏辞書を作り、それを表示\nこの辞書にはdogはchien,catはchat,walrusはmourseという情報が入っている。\n2. 辞書e2fを使って、walrusという単語に対応するフランス語を表示\n3. e2fからf2eという仏英辞書を作成\n4. e2fから英単語だけを集合の形で表示せよ", + "input": "", + "output": "#1\ne2f = {\"dog\":\"chien\",\"cat\":\"chat\",\"walrus\":\"mourse\"}\ne2f\n\n#2\ne2f[\"walrus\"]\n\n#3\nf2e = {}\nfor english, french in e2f.items(): #辞書のすべての値を取得するには、items()を使う\n f2e[french] = english\nf2e\n\n#4\nset(e2f.keys())", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 975, + "instruction": "pythonを用いて次の問題に答えないさい。\n\n1. lifeという多重レベルの辞書を作る。\n\"animals\",\"plants\",\"other\"という最上位キーがあり、\nanimalsキーは\"cats\",\"octopi\",\"emus\"というキ��を持つ他の辞書を参照する。\ncatsキーは\"Henri\",\"Grumpy\",\"lucy\"という文字列のリストを参照する。\n他のキーは空辞書を参照する。\n2. lifeの最上位のキーを表示せよ\n3. life[\"animals\"]のキーを表示せよ\n4. life[\"animals\"][\"cats\"]の値を表示せよ", + "input": "", + "output": "#1\nlife = {\"animals\":{\n \"cats\":[\"Henri\",\"Grumpy\",\"lucy\"],\n \"dogs\":{},\n \"birds\":{}},\n \"plants\":{},\n \"other\":{}\n }\n\n#2\nprint(life.keys())\n\n#3\nprint(life[\"animals\"].keys())\n\n#4\nprint(life[\"animals\"][\"cats\"])", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 976, + "instruction": "pythonを用いて、リスト内包表記を使ってrage(10)の偶数リストを作りなさい", + "input": "", + "output": "even = [number for number in range(50) if number % 2 == 0]\neven", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 977, + "instruction": "pythonを用いて、辞書内包表記を使ってsquaresという辞書を作りなさい\n条件： キーの値は、range(10)を使ってキーを返し、各キーの自乗とする", + "input": "", + "output": "squares = {key: key * key for key in range(50)}\nsquares", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 978, + "instruction": "pythonを用いて、集合内包表記を使ってrange(10)の奇数の集合を作れ\n", + "input": "", + "output": "odd = {number for number in range(10) if number % 2 != 0}\nodd", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 979, + "instruction": "pythonを用いて、rage(10)の数値に対しては、\"Got\"と数値を返すジェネレータ関数を作りなさい。\n条件：・ ジェネレータ内包表記を使うこと\n　　　・ for文を使って反復処理すること\n出力例：Got 0, Got 1, Got 2 ・・・・・", + "input": "", + "output": "for thing in (\"Got %s\" % number for number in range(10)):\n print(thing)", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 980, + "instruction": "pythonを用いて、range(10)から奇数を返すジェネレータ関数を定義し、for文を使って、返された3番目の値を見つけて表示しなさい。", + "input": "", + "output": "def get_odds():\n for number in range(1, 10, 2):\n yield number\n\n\n\nfor count, number in enumerate(get_odds(), 1):\n if count == 3:\n print(number)\n break", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 981, + "instruction": "pythonを用いて、関数が呼び出された時に\"start\"、終了した時に\"end\"を表示するtestというデコレータを定義せよ", + "input": "", + "output": "def test(func):\n def new_func(*args, **kwargs):\n print(\"start\")\n result = func(*args, **kwargs)\n print(\"end\")\n return result\n return new_func\n\n@test\ndef greeting():\n print(\"Hello\")\n\ngreeting()", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 982, + "instruction": "以下のコードには例外が含まれる。pythonを用いて、例外に対するエラー処理を2つ追加しなさい。\n\n#問題のコード\n\nshort_list = [1,2,3]\nwhile True:\n value = input(\"Position [q to qui]? \")\n if value == \"q\":\n break\n positon = int(value)\n print(short_list[position])\n", + "input": "", + "output": "#エラー処理を加えたもの\n\nshort_list = [1,2,3]\nwhile True:\n value = input(\"Position [q to qui]? \")\n if value == \"q\":\n breakt\n try:\n positon = int(value)\n print(short_list[position])\n except IndexError as err:\n print(\"Bad index:\", position)\n except Exception as other:\n print(\"something else broke:\", other)", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 983, + "instruction": "pythonを用いて、zip()を使ってmoviesという辞書を作りなさい。\n条件：辞書は、titles = [\"Creature of Habit\", \"Crewel Fate\"]というリストと\nplots = [\"A nun turns into a monster\", \"A haunted yarn shop\"]というリストを組み合わせて作るものとする", + "input": "", + "output": "titles = [\"Creature of Habit\", \"Crewel Fate\"]\nplots = [\"A nun turns into a monster\", \"A haunted yarn shop\"]\n\nmovies = dict(zip(titles, plots))\nmovies", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 984, + "instruction": "pythonを用いて、クラスのオブジェクト辞書から直接初期化して下さい。\n条件：以下のクラスと辞書を使用。\n\n#クラス\nclass Elements:\n def __init__(self, name, symbol, number):\n self.name = name\n self.symbol = symbol\n self.number = number", + "input": "", + "output": "#辞書\nel_dict = {\"name\": \"Hydrogem\", \"symbol\": \"H\", \"number\": 1 }\n\n#解答\n#辞書から初期化\nhydrogem = Elements(**el_dict) # 辞書を引数に渡すときは「**」 をつける\nhydrogem.name\n", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 985, + "instruction": "pythonを用いて、クラスを編集しprint(hydrogem)だけでオブジェクト属性の値が表示されるようにしなさい\n\n#問題のクラス\nclass Elements:\n def __init__(self, name, symbol, number):\n self.name = name\n self.symbol = symbol\n self.number = number", + "input": "", + "output": "#解答\nclass Elements:\n def __init__(self, name, symbol, number):\n self.name = name\n self.symbol = symbol\n self.number = number\n def __str__(self):\n return (\"name: %s, symbol: %s, number: %s\" % (self.name, self.symbol, self.number))\n\nel_dict = {\"name\": \"Hydrogem\", \"symbol\": \"H\", \"number\": 1 }\n\nhydrogem = Elements(**el_dict)\nprint(hydrogem)", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 986, + "instruction": "pythonを用いて、クラスを編集し、name,symbol,number属性を非公開にし、そしてそれぞれいついて値を返すゲッターを定義しなさい。\n\n#問題\nclass Elements:\n def __init__(self, name, symbol, number):\n self.__name = name\n self.__symbol = symbol\n self.__number = number", + "input": "", + "output": "#解答\nclass Elements:\n def __init__(self, name, symbol, number):\n self.__name = name\n self.__symbol = symbol\n self.__number = number\n\n @property#属性を非公開にする\n def name(self):\n return self.__name\n\n def symbol(self):\n return self.__symbol\n\n def number(self):\n return self.__number\n\nel_dict = {\"name\": \"Hydrogem\", \"symbol\": \"H\", \"number\": 1 }\n\nhydrogem = Elements(**el_dict)\n\nhydrogem.name\nhydrogem.__name", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 987, + "instruction": "pythonを用いて、Bear, Rabbit, Octothorpeの3つのクラスを定義せよ。\n\n条件：\nそれぞれについて唯一のメソッド、eats()を定義する。\neats()は、\"berries\"(Bear)、\"clover\"(Rabbit)、\"campers\"(Octothorpe)を返すものとする。\nそれぞれのクラスからオブジェクトを作り、何を食べるのかを表示せよ。", + "input": "", + "output": "class Bear:\n def eats(self):\n return \"berries\"\n\nclass Rabbit: \n def eats(self):\n return \"clover\"\n\nclass Octothorpe: \n def eats(self):\n return \"campers\"\n\n\nb = Bear()\nr = Rabbit()\no = Octothorpe()\n\nprint(b.eats())\nprint(r.eats())\nprint(o.eats())", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 988, + "instruction": "pythonを用いて、Laser、Claw、SmartPhoneクラスを定義しなさい。\n\n条件：\n3つのクラスは唯一のメソッドとしてdoes（）を持っている。\ndoes（）は、\"disintegrate\" （Laser）、 \"crush\"（Claw) \"shoot\" （gun）を返す。\n次に、これらのインスタンス（オブジェクト）をひとつずつ持つRobotクラスを定義する。", + "input": "", + "output": "#Laserクラス\nclass Laser:\n def does(self):\n return \"disintegrate\"\n\n#Clawクラス\nclass Claw:\n def does(self):\n return \"crush\"\n\n#Gunクラス\nclass Gun:\n def does(self):\n return \"shoot\"\n\n#Robotクラス\nclass Robot:\n def __init__(self):\n self.laser = Laser()\n self.claw = Claw()\n self.gun = Gun()\n def does(self):\n return '''I have many attachments: My laser is to: %s, My claw is to: %s , My gun is to: %s ''' % (\n self.laser.does(),\n self.claw.does(),\n self.gun.does() )\n\nrobbie = Robot()\nprint(robbie.does())", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 989, + "instruction": "pythonを用いて、secretというUnicode文字列を作り、\"\\U0001f4a9\"という値を代入して、表示しなさい", + "input": "", + "output": "secret = \"\\U0001f4a4\"\nsecret\n\n#Unicode名の表示\nimport unicodedata\nprint(unicodedata.name(secret))", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 990, + "instruction": "pythonを用いて、UTF-8を使い（）、secretをpop_bytesというbytes変数にエンコードせよ。", + "input": "", + "output": "pop_bytes = secret.encode(\"utf-8\")\npop_bytes\n", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 991, + "instruction": "pythonを用いて、UTF-8を使って、pop_bytesをデコードし、pop_stringを表示せよ。", + "input": "", + "output": "pop_bytes = secret.encode(\"utf-8\")\npop_bytes", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 992, + "instruction": "pythonを用いて、ソースの先頭が、指定したパターンと一致しているか確かめなさい。", + "input": "", + "output": "import re\nsentence = \"Chicken Little\"\n\n#ソースの先頭が、指定したパターンと一致しているか\nm = re.match(\"Chi\", sentence)\nif m:\n print(m.group())", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 993, + "instruction": "pythonを用いて、ソース内に、指定したパターンと一致しているか確認しなさい。", + "input": "", + "output": "#ソース内に、指定したパターンと一致しているか\nm1 = re.match(\".*ttle\", sentence)# .*（ワイルドカード）を加えることによって先頭じゃない場合もヒットさせることができる、\nif m1:\n print(m1.group())\n\nms = re.search(\"ttle\", sentence) # search()を使うとワイルドカード不要\nif ms:\n print(ms.group())", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 994, + "instruction": "pythonを用いて、文字列の中に\"n\"を含むの文字列が何個あるか確認しなさい。", + "input": "", + "output": "#”n”という文字だけヒット\nm3 = re.findall(\"n\", sentence)\nm3\nprint(len(m3))\n\n#\"n\"の後ろに任意の文字1字\n#sentenceの最後の\"n\"がマッチしていないことに注目\nm4 = re.findall(\"n.\", sentence)\nm4\n\n# 最後の\"n\"もマッチさせたい場合\nm5 = re.findall(\"n.?\", sentence) # 0か１文字の直線の文字にマッチする（オプション）\nm5", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 995, + "instruction": "pythonを用いて、\"n\"を”s”に置きかえなさい。", + "input": "", + "output": "m = re.sub(\"n\", \"s\", sentence)\nm", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 996, + "instruction": "pythonを用いて以下の詩の中で、cから始まる全ての単語を表示しなさい。\n\npoetry = \"We have seen thee, queen of cheese,\n Lying quietly at your ease,\n Gently fanned by evening breeze,\n Thy fair form no flies dare seize.\n\n All gaily dressed soon you'll go\n To the great Provincial show,\n To be admired by many a beau\n In the city of Toronto.\n\n Cows numerous as a swarm of bees,\n Or as the leaves upon the trees,\n It did require to make thee please,\n And stand unrivalled, queen of cheese.\n\n May you not receive a scar as\n We have heard that Mr. Harris\n Intends to send you off as far as\n The great world's show at Paris.\n\n Of the youth beware of these,\n For some of them might rudely squeeze\n And bite your cheek, then songs or glees\n We could not sing, oh! queen of cheese.\n\n We'rt thou suspended from balloon,\n You'd cast a shade even at noon,\n Folks would think it was the moon\n About to fall and crush them soon.\"", + "input": "", + "output": "pat = r'\\bc\\w*'\nre.findall(pat, poetry)\n\n#\\bで単語同と日非単語の境界を先頭にするという意味である。単語の先頭か末尾を指定するために使う。\n#リテラルのcは探している単語の先頭文字.\n#\\wは任意の単語文字\n#*は、前の単語の文字が０個以上という意味\n#rは未処理の文字列。（これがないと\\bをバックスペースだと認識してしまうので、サーチは失敗する）", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 997, + "instruction": "pythonを用いて以下の詩の中で、cで始まる全ての4文字単語を表示\n\npoetry = \"We have seen thee, queen of cheese,\n Lying quietly at your ease,\n Gently fanned by evening breeze,\n Thy fair form no flies dare seize.\n\n All gaily dressed soon you'll go\n To the great Provincial show,\n To be admired by many a beau\n In the city of Toronto.\n\n Cows numerous as a swarm of bees,\n Or as the leaves upon the trees,\n It did require to make thee please,\n And stand unrivalled, queen of cheese.\n\n May you not receive a scar as\n We have heard that Mr. Harris\n Intends to send you off as far as\n The great world's show at Paris.\n\n Of the youth beware of these,\n For some of them might rudely squeeze\n And bite your cheek, then songs or glees\n We could not sing, oh! queen of cheese.\n\n We'rt thou suspended from balloon,\n You'd cast a shade even at noon,\n Folks would think it was the moon\n About to fall and crush them soon.\"", + "input": "", + "output": "par = r'\\bc\\w{3}\\b'\nre.findall(par, poetry)\n\n#\\bをつけると「単語」のみ取り出せる。つけないとcで始まる全ての単語の４文字が返されてしまう。", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 998, + "instruction": "pythonを用いて以下の詩の中で、rで終わる全ての単語を見つけよう。\n\npoetry = \"We have seen thee, queen of cheese,\n Lying quietly at your ease,\n Gently fanned by evening breeze,\n Thy fair form no flies dare seize.\n\n All gaily dressed soon you'll go\n To the great Provincial show,\n To be admired by many a beau\n In the city of Toronto.\n\n Cows numerous as a swarm of bees,\n Or as the leaves upon the trees,\n It did require to make thee please,\n And stand unrivalled, queen of cheese.\n\n May you not receive a scar as\n We have heard that Mr. Harris\n Intends to send you off as far as\n The great world's show at Paris.\n\n Of the youth beware of these,\n For some of them might rudely squeeze\n And bite your cheek, then songs or glees\n We could not sing, oh! queen of cheese.\n\n We'rt thou suspended from balloon,\n You'd cast a shade even at noon,\n Folks would think it was the moon\n About to fall and crush them soon.\"", + "input": "", + "output": "pat_3 = r'\\b\\w*r\\b'\nre.findall(pat_3, poetry)", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 999, + "instruction": "pythonを用いて以下の詩の中で、 3個の連続した母音を含む全ての単語を見つけよう。\n\npoetry = \"We have seen thee, queen of cheese,\n Lying quietly at your ease,\n Gently fanned by evening breeze,\n Thy fair form no flies dare seize.\n\n All gaily dressed soon you'll go\n To the great Provincial show,\n To be admired by many a beau\n In the city of Toronto.\n\n Cows numerous as a swarm of bees,\n Or as the leaves upon the trees,\n It did require to make thee please,\n And stand unrivalled, queen of cheese.\n\n May you not receive a scar as\n We have heard that Mr. Harris\n Intends to send you off as far as\n The great world's show at Paris.\n\n Of the youth beware of these,\n For some of them might rudely squeeze\n And bite your cheek, then songs or glees\n We could not sing, oh! queen of cheese.\n\n We'rt thou suspended from balloon,\n You'd cast a shade even at noon,\n Folks would think it was the moon\n About to fall and crush them soon.\"", + "input": "", + "output": "pat_4 = r'\\b\\w*[aiueo]{3}[^aiueo\\s]\\w*\\b'\nre.findall(pat_4, poetry)", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1000, + "instruction": "pythonを用いて以下の16進文字列をbytes変数に変換し、その先頭が、”GIF89a”（有名なGIFファイル）という文字列になっているか確認せよ。\n\n#16進文字列\nhex_str = '47494638396101000100800000000000ffffff21f90401000000002c000000000100010000020144003b'", + "input": "", + "output": "import binascii\ngif = binascii.unhexlify(hex_str)\ngif[:6] == b'GIF89a' \n#Unicode文字列ではなく、バイト列を定義するためにbを使わなければならないことに注意\n#バイト列をバイト列を比較することはできるが、バイト列と文字列を比較することはできない。", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1001, + "instruction": "pythonを用いてtest.txtというファイルにtest１の内容を書き込みなさい。\n\n#text1\ntest1 = \"This is a test of the emergency text system\"", + "input": "", + "output": "outfile = open(\"test.txt\", \"wt\")\noutfile.write(test1)\noutfile.close()\n\n#withを使うとclose呼び出しを避けることができる\nwith open(\"test.txt\", \"wt\") as outfile:\n outfile.write(test1)", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1002, + "instruction": "pythonを用いてtest.txtをtest2変数に読み出し、test1とtest2が同じになっているか確認せよ。\n条件：withを使うこと", + "input": "", + "output": "with open(\"test.txt\", \"rt\") as infile:\n test2 = infile.read()\n\ntest2", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1003, + "instruction": "pythonを用いて次のテキストをbooks.csvというファイルに保存した後、その内容を変数booksに読み込み、booksの内容を表示しよう。\n条件：csvモジュールとそのDictReaderメソッドを使うこと\n\n##テキスト\ntext = '''author, book\nJ R R Tolkien, The Hobbit \nLynne Truss, \"Eats, Shoots & Leaves\" '''", + "input": "", + "output": "\n#保存\nwith open(\"books.csv\", \"wt\") as outfile:\n outfile.write(text)\n\n#読み込み \nimport csv\nwith open(\"books.csv\", \"rt\") as infile:\n books = csv.DictReader(infile)\n for book in books:\n print(book)", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1004, + "instruction": "pythonを用いてtext.txtの中から、行番号で指定した行を読み込みなさい。", + "input": "", + "output": "import linecache\ntheline = linecache.getline(\"text.txt\", 3)\ntheline", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1005, + "instruction": "pythonを用いてtext.txtの行数を計算しなさい。", + "input": "", + "output": "count = len(open(\"text.txt\", \"rU\").readlines())\ncount", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1006, + "instruction": "pythonを用いてmany_books.dbというSQLiteデータベースを作り、その中にtitle(文字列)、\"author\"(文字列)、\"year\"(整数)というフィールドをもつbookというテーブルを作りなさい。\n条件：sqlite3モジュールを使うこと", + "input": "", + "output": "#データベースの作成\nimport sqlite3\n\ndb = sqlite3.connect(\"books.db\")# connect()：データベースへの接続を開設する（ユーザー名、パスワード、サーバーアドレス、その他引数が指定可能）\ncurs = db.cursor()#クエリーを管理するカーソルオブジェクトを作る\ncurs.execute('''create table book (title text, author text, year int)''')# データベースに対してSQLコマンドを実行する\n\ndb.commit()", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1007, + "instruction": "pythonを用いて次のテキストをmany_books.csvというファイルに保存し、そのデータをbookテーブルに挿入せよ。\n\n# テキスト\ntext = '''title,author,year\nThe Weirdstone of Brisingamen, Alan Garner, 1960\nPerdido Street Station, ChinaMiéville,2000\nThud!, Terry Pratchett,2005\nThe Spellman Files, Lisa Lutz,2007\nSmall Gods, Terry Pratchett, 1992\n'''", + "input": "", + "output": "# csvファイルの作成\nwith open(\"many_books.csv\", \"wt\") as outfile:\noutfile.write(text)\n\n# 読み取り、挿入\nimport csv\nimport sqlite3\n\nins_str = \"insert into book values(?, ?, ?)\"\n\nwith open(\"many_books.csv\", \"rt\") as infile:\nbooks = csv.DictReader(infile)\nfor book in books:\ncurs.execute(ins_str, (book[\"title\"], book[\"author\"], book[\"year\"]))\n\ndb.commit()", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1008, + "instruction": "pythonを用いて現在の日付をtoday.txtというテキストファイルに文字列の形で書き込みなさい。", + "input": "", + "output": "from datetime import date\n\nnow = date.today()\nnow_str = now.isoformat() #文字列の形にする\nwith open(\"today.txt\", \"wt\") as outfile:\n outfile.write(now_str)\n\nnow_str", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1009, + "instruction": "pythonを用いてtoday.textから日付を解析し取り出しなさい。", + "input": "", + "output": "import time\n\nfmt = '%Y-%m-%d'\ntime.strptime(today_string, fmt)", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1010, + "instruction": "pythonを用いてカレントディレクトリと親ディレクトリのファイルのリストをそれぞれ表示せよ。", + "input": "", + "output": "# カレントディレクトリのファイルのリストを作ろう\nimport os\nos.listdir('.')\n\n# 親ディレクトリのファイルのリストを作ろう\nos.listdir('..')", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1011, + "instruction": "pythonを用いて指定の日付が何曜日だったか確認\n\nyyyymmdd = date(1998, 5, 11)", + "input": "", + "output": "from datetime import date\n\nyyyymmdd.weekday() #月曜が0、日曜が6", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1012, + "instruction": "pythonを用いて指定の日付から10,000日後はいつかを確認しなさい。\n\nyyyymmdd = date(1998, 5, 11)", + "input": "", + "output": "from datetime import timedelta\nyyyymmdd_future = yyyymmdd + timedelta(days=10000)\nyyyymmdd\n", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1013, + "instruction": "pythonを用いて以下のデータフレームを作成せよ。\n\n|名前|年齢|性別|\n|:----|:----|:----|\n|朝倉| 20|男|\n|鈴木 34|男|\n|山中 50|女|\n|田中 12|男|\n|山下 62|女|", + "input": "", + "output": "df = pd.DataFrame(\n{'名前': ['朝倉', '鈴木', '山中', '田中', '山本'],\n'年齢': [17, 43, 40, 12, 62],\n'性別':['男', '男', '女', '男', '女']})\n\ndf", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1014, + "instruction": "pythonを用いてデータフレームから年齢が35歳よりも下の人だけを表から取り出しなさい。\n\ndf = pd.DataFrame(\n{'名前': ['朝倉', '鈴木', '山中', '田中', '山本'],\n'年齢': [17, 43, 40, 12, 62],\n'性別':['男', '男', '女', '男', '女']})", + "input": "", + "output": "df_1 = df[df['年齢'] < 35]\ndf_1", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1015, + "instruction": "pythonを用いてデータフレームに任意の新しい行と新しい列を追加しなさい。\n\ndf = pd.DataFrame(\n{'名前': ['朝倉', '鈴木', '山中', '田中', '山本'],\n'年齢': [17, 43, 40, 12, 62],\n'性別':['男', '男', '女', '男', '女']})", + "input": "", + "output": "# 行の追加\nrow = pd.DataFrame({'名前': ['池田'],\n '年齢': [1989],\n '性別': '男'})\n# 行の追加（行: axis=0, 列: axis=1）\ndf_2 = pd.concat([df,row], axis=0)\ndf_2\n\n# indexを変更\n# np.agrangeで0〜6の数字が並んだ配列を生成\ndf_2.index = np.arange(len(df_2))\ndf_2\n\n\n# 列の追加\n# 新たな列を代入\ndf_2['居住地'] = ['東京', '大阪', '北海道', '宮城', '富山', '大分']\ndf_2", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1016, + "instruction": "pythonを用いてデータフレームから「性別」の列を削除しなさい。\n\ndf = pd.DataFrame(\n{'名前': ['朝倉', '鈴木', '山中', '田中', '山本'],\n'年齢': [17, 43, 40, 12, 62],\n'性別':['男', '男', '女', '男', '女']})", + "input": "", + "output": "# 列を削除（行: axis=0, 列: axis=1）\ndf_3 = df_2.drop('性別', axis=1)\ndf_3", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1017, + "instruction": "pythonを用いてデータフレームの「名前」を「name」、「年齢」を「age」、「居住地」を「residence」に変更せよ。\n\ndf = pd.DataFrame(\n{'名前': ['朝倉', '鈴木', '山中', '田中', '山本'],\n'年齢': [17, 43, 40, 12, 62],\n'性別':['男', '男', '女', '男', '女']})", + "input": "", + "output": "df_4.columns = ['name', 'age', 'residence']\ndf_4", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1018, + "instruction": "pythonを用いて1118 のような、3 つ以上の同じ数字が連続して並んだ 4 桁の整数を 良い整数 とします。4 桁の整数 N が与えられるので、Nが良い整数かどうかを答えてください。", + "input": "", + "output": "def good_number(n):\n n = str(n)\n if n[0] == n[1] == n[2] or n[1] == n[2] == n[3]:\n print(\"Yes, it is a good number\")\n else:\n print(\"No, it isn't good nomber\")\n\ngood_number(1116)", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1019, + "instruction": "pythonを用いて整数 N が与えられるので、N 番目のリュカ数を求めてください。 ただし、リュカ数は i 番目のリュカ数を Li とすると、 L0=2 L1=1 Li=Li−1+Li−2(i≧2) と定義される数とします。なお、リュカ数とはフィボナッチ数列の１番目が2,2番目が1と決められている数列です。", + "input": "", + "output": "def lucas(n):\n n = int(n)\n if n == 0:\n return 2\n elif n == 1:\n return 1\n else:\n return lucas(n - 1) + lucas(n - 2)\n\nlucas(4)", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1020, + "instruction": "pythonを用いて、4 つの 0 以上 9 以下の整数 A,B,C,D を順に受けとります。\nA op1 B op2 C op3 D = 7 となるように、op1,op2,op3 に + か - を入れて式を自動で作り表示しなさい。 なお、答えが存在しない場合は\"impossible\"と表示し、また答えが複数存在する場合は全て表示させなさい。", + "input": "", + "output": "def put_formula(n):\n a,b,c,d = list(str(n))\n sign = \"+-\"\n aws_list = []\n for i in range(2): # 1つ目の記号\n for j in range(2): # 2つ目の記号\n for k in range(2): # 3つ目の記号\n if eval(a+sign[i]+b+sign[j]+c+sign[k]+d) == 7:\n aws = (str(a+sign[i]+b+sign[j]+c+sign[k]+d)+\"=7\")\n aws_list.append(aws)\n print(aws)\n if len(aws_list) == 0:\n print(\"impossible\")\n\nput_formula(1161)", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1021, + "instruction": "pythonを用いてWikipediaにある車種をすベてスクレイピングせよ。", + "input": "", + "output": "import requests\nfrom bs4 import BeautifulSoup\n\nr = requests.get('https://hikkoshi.suumo.jp/sankaku/')\nsoup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser')\ntitleTags = soup.select('a')\nnames = []\nfor titleTag in titleTags:\n name = titleTag.text.strip()\n names.append(name)\n#distinct_names = list(set(names))\n\nnames_uniq = []\nfor d_name in names:\n if d_name not in names_uniq:\n names_uniq.append(d_name)\n\n\nprint(names_uniq)", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1022, + "instruction": "pythonを用いて、与えられた文章の内、最初の文字を表示する関数を作りなさい。\n条件：'.'や','や空白は文字としてカウントしない。\n\n例：　\nfirst_word(\"Hello world\") == \"Hello\"\nfirst_word(\" a word \") == \"a\"\nfirst_word(\"greetings, friends\") == \"greetings\"\nfirst_word(\"... and so on ...\") == \"and\"\nfirst_word(\"Hello.World\") == \"Hello\"", + "input": "", + "output": "def first_word(text: str) -> str:\n if text.find(\",\")>= 0:\n text2= text.replace(',', ' ')\n if text.find(\".\")>=0:\n text2=text.replace('.', ' ')\n texts = text2.split()\n return texts[0]", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1023, + "instruction": "pythonを用いて、テキスト文と文字がそれぞれ与えられたときに与えられたテキスト文の中で、指定した文字が２回目に出てくるのはテキスト文��うち何番目かを表示する関数を作りなさい。", + "input": "", + "output": "def second_index(text, symbol):\n count = 0\n for i in range(len(text)):\n if text[i] == symbol:\n count += 1\n if count == 2:\n return i\n return None", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1024, + "instruction": "株名と株価が辞書型で与えられたときに1番高いストックをpythonを用いて表示せよ。\n\n#株名と株価の辞書\nstock_dict = {\n 'CAC': 10.0,\n 'ATX': 390.2,\n 'WIG': 1.2\n}", + "input": "", + "output": "#１番高いストックを表示する関数\ndef best_stock(data):\n max = 0\n code = \"\"\n for stock in data:\n print(stock)\n if data[stock] > max:\n max = data[stock]\n code = stock\n return code\n\nbest_stock(stock_dict)", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1025, + "instruction": "文章と、いくつかの単語が与えられる。\n文章のうち、それぞれの単語が何回含まれているかを表示する関するをpythonを用いて作成しなさい。\n\n例：popular_words('''When I was OneI had just begunWhen I was TwoI was nearly new\n''', ['i', 'was', 'three', 'near']) == {'i': 4, 'near': 0, 'three': 0, 'was': 3}", + "input": "", + "output": "def popular_words(text: str, words: list) -> dict:\n text = text.lower().split()\n count_list = []\n for word in words:\n count = text.count(word)\n count_list.append(count)\n aws = dict(zip(words, count_list))\n return aws", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1026, + "instruction": "pythonを用いて、下の例のように、\"O\"と\"X\"が並べられた三目並べの結果を自動で表示させる関数を作りなさい。勝った方を結果として表示し、引き分けの場合は\"D\"と表示させなさい。\n\n例：\ncheckio([\n \"X.O\",\n \"XX.\",\n \"XOO\"]) == \"X\"\ncheckio([\n \"OO.\",\n \"XOX\",\n \"XOX\"]) == \"O\"\ncheckio([\n \"OOX\",\n \"XXO\",\n \"OXX\"]) == \"D\"", + "input": "", + "output": "def check_osxs(result):\n judge = \"D\"\n for i in range(3):\n if result[i][0] == result[i][1] == result[i][2] != \".\":\n judge = result[i][0]\n elif result[0][i] == result[1][i] == result[2][i] != \".\":\n judge = result[0][i]\n if result[0][0] == result[1][1] == result[2][2] != \".\":\n judge = result[0][0]\n elif result[0][2] == result[1][1] == result[2][0] != \".\":\n judge = result[0][2]\n return judge\n\ncheck_osxs([\n \"X.O\",\n \"XX.\",\n \"XOO\"])", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1027, + "instruction": "チェスのボーンが置かれているマスがいくつか与えられる。そのうち、守られているボーンの個数をpythonを用いて表示しなさい。\n\n# ボーンが置かれているマス\naws = {\"b4\",\"c4\",\"d4\",\"e4\",\"f4\",\"g4\",\"e3\"}", + "input": "", + "output": "def safe_pawns(pawns):\n pwans = list(pawns)\n cols = {\"a\":0,\"b\":1,\"c\":2,\"d\":3,\"e\":4,\"f\":5,\"g\":6,\"h\":7}\n s_pwans = []\n for i in pawns:\n target = []\n for j in pwans:\n if int(i[1])+1 == int(j[1]):\n target.append(j)\n for k in target:\n if abs(cols.get(k[0]) - cols.get(i[0])) == 1:\n s_pwans.append(k)\n if s_pwans.count(k) > 1:\n s_pwans.pop()\n return len(s_pwans)\n\naws = {\"b4\",\"c4\",\"d4\",\"e4\",\"f4\",\"g4\",\"e3\"}\nsafe_pawns(aws)", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1028, + "instruction": "整数配列とターゲットが渡された時、整数配列の内足したら答えがターゲットになる2つの数字をpythonを用いて表示して下さい。\n\nnums = [2, 7, 11, 15]\ntarget = 9\n\n例: twosums([2, 7, 11, 15],9) ==> 2,7", + "input": "", + "output": "from itertools import combinations\n\ndef twosums(x, target):\n for item in combinations(x, 2):\n if sum(item) == target:\n return item\n\ntwosums(nums, target)", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1029, + "instruction": "pythonを用いて、整数を渡したときに順番を逆にして表示する関数を作りなさい。", + "input": "", + "output": "def reverse_integer(x):\n return int(str(x)[::-1])", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1030, + "instruction": "pythonを用いて(0~4999)までのローマ字を数字に変換しなさい。ちなみにローマ数字と整数は以下。\n\nlet romanValues = [“M”, “CM”, “D”, “CD”, “C”, “XC”, “L”, “XL”, “X”, “IX”, “V”, “IV”, “I”]\nlet arabicValues = [1000, 900, 500, 400, 100, 90, 50, 40, 10, 9, 5, 4, 1]", + "input": "", + "output": "def roman_to_int(roman):\n values={'M': 1000, 'D': 500, 'C': 100, 'L': 50, \n 'X': 10, 'V': 5, 'I': 1}\n \"\"\"Convert from Roman numerals to an integer.\"\"\"\n numbers = []\n for char in roman:\n numbers.append(values[char]) \n total = 0\n for num1, num2 in zip(numbers, numbers[1:]):\n if num1 >= num2:\n total += num1\n else:\n total -= num1\n return total + num2\n\nroman_to_int(\"XI\")", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1031, + "instruction": "pythonを用いて、(), {}, []など，括弧が有効であるかチェックをしてBoolを返しない。", + "input": "", + "output": "def isvalid(x):\n table = {'(': ')', '{': '}', '[': ']'}\n stack = []\n for elm in x:\n if elm in table.keys():\n stack.append(table[elm])\n elif elm in table.values() and elm != stack.pop():\n return False\n return False if len(stack) else True\n\nisvalid('[aaa]'), isvalid('('), isvalid('()[]{}'), isvalid('(]'), isvalid('([)]'), isvalid('{()}')", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1032, + "instruction": "pythonを用いて、「パタトクカシーー」という文字列の1,3,5,7文字目を取り出して連結した文字列を取得しなさい。", + "input": "", + "output": "stre = 'パタトクカシーー'\nprint(stre[0::2]) #str[::2]でも同様", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1033, + "instruction": "pythonを用いて「パトカー」＋「タクシー」の文字を先頭から交互に連結して文字列「パタトクカシーー」を取得しなさい。", + "input": "", + "output": "str1 = 'パトカー'\nstr2 = 'タクシー'\n\nprint(''.join([a + b for a, b in zip(str1, str2)]))", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1034, + "instruction": "pythonを用いて、次に示すテキストの単語の文字数を表示しなさい。\n\nstrr = \"Now I need a drink, alcoholic of course, after the heavy lectures involving quantum mechanics.\"", + "input": "", + "output": "strr = strr.replace('.', \"\")\nstrr = strr.replace(',', \"\")\nstrr = strr.split()\n\na_list = []\n\nfor word in strr:\n a_list.append(len(word))\n\nprint(list)", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1035, + "instruction": "スペースで区切られた単語列に対して，各単語の先頭と末尾の文字は残し，それ以外の文字の順序をランダムに並び替えるコードをpythonを用いて作成せよ。\n条件：長さが４以下の単語は並び替えない。\n\n（例えば\"I couldn't believe that I could actually understand what I was reading : the phenomenal power of the human mind .\"）を与え，その実行結果を確認せよ．", + "input": "", + "output": "import random\n\ntext = \"I couldn't believe that I could actually understand what I was reading : the phenomenal power of the human mind .\"\nwords = text.split()\nshuffled_list = []\n\nfor word in words:\n if len(word) < 4:\n pass\n else:\n char_list = list(word)\n mid_list = char_list[1:-1]\n random.shuffle(mid_list)\n word = word[0] + \"\".join(mid_list) + word[-1]\n shuffled_list.append(word)\n\nshuffled_str = \" \".join(shuffled_list)\nprint(shuffled_str)", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1036, + "instruction": "渡辺君は，黒板に書かれている整数がすべて偶数であるとき，次の操作を行います。\n��板に書かれている整数すべてを，2で割ったものに置き換える。\n渡辺君は最大で何回操作を行うことができるかをpythonを用いて求めてください。\n\n条件：\n数字はリスト型で与えられる。\n\n例：\n　count_odd([16,12,24) ==> 2\n1 回操作を行うと (8, 6, 12) になります。2 回操作を行うと (4, 3, 6) になります。2 個目の 3 が奇数なため 3 回目の操作は行えません。", + "input": "", + "output": "def count_n(n_list):\ncounts = []\nfor n in n_list:\ncount = 0\nwhile n % 2 == 0:\ncount += 1\nn = n / 2\nelse:\ncounts.append(count)\naws = min(counts)\nprint(aws)\n\ncount_n([16,16,4])", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1037, + "instruction": "N 枚のカードがあり、0 〜 N までの整数が被らないように書かれています。\nAlice と Bob はこれらのカードを使ってゲームを行います。ゲームでは 2 人が交互に 1 枚ずつカードを取っていきます。Alice が先にカードを取ります。\n2 人がすべてのカードを取ったときゲームは終了し、取ったカードの数の合計がその人の得点になります。\n2 人とも自分の得点を最大化するように最適戦略をとったとき、Alice は Bob より何点多くの得点を獲得できるかをpythonを用いて求めてください。", + "input": "", + "output": "from numpy import random\n\ndef num_fight(card_number):\n cards = list(range(card_number))\n count = 0\n alice_cards = []\n bob_cards = []\n while len(cards) != 0:\n taken_card = max(cards)\n cards.remove(taken_card)\n count += 1\n if count % 2 == 1:\n alice_cards.append(taken_card)\n else:\n bob_cards.append(taken_card)\n alice_score = sum(alice_cards)\n bob_score = sum(bob_cards)\n aws = alice_score - bob_score\n\n print(aws)\n\nnum_fight(10)", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1038, + "instruction": "以下の問題にpythonを用いて答えなさい。\n\n高橋君は 1 以上 100以下のすべての整数を10進表記で1回ずつ紙に書きました。\nこの作業で、高橋君は 1 という数字を何個書いたでしょうか。", + "input": "", + "output": "def count_one(n):\n counts = 0\n for i in range(1,n+1):\n str_i = str(i)\n count = str_i.count(\"1\")\n counts += count\n return counts\n\ncount_one(100)", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1039, + "instruction": "以下の問題にpythonを用いて答えなさい。\n\n高橋君は、エアコンの設定温度を変更しようとしています。\n現在の設定温度は A 度ですが、これを B 度に設定したいと思っています。\nエアコンのリモコンは 1 回ボタンを押すことで、\n1 度設定温度を下げる、もしくは上げる\n5 度設定温度を下げる、もしくは上げる\n10 度設定温度を下げる、もしくは上げる\nの、6 種類の操作のいずれか 1 つを実行することが出来ます。\n高橋君が設定温度を A 度から B 度に変更するために押すボタンの最小回数を求めなさい。", + "input": "", + "output": "def remocon(a,b):\n target = b - a\n min_count = 100\n for o in range(100):\n for f in range(100):\n for t in range(100):\n if o + 5 * f + 10 * t == target or -1 * o + -5 * f + -10 * t == target:\n count = o + f + t\n if min_count > count:\n min_count = count\n a_o = o\n a_f = f\n a_t = t\n\n print(a_o, a_f, a_t)\n\nremocon(10,5)", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1040, + "instruction": "以下の問題にpythonを用いて答えなさい。\n\n高橋くんは魔法の箱を持っています。\n\nこの箱に整数を入れるとそれに対応した整数が出てきます。\n出てくる整数は入れた整数だけによって決まり、同じ整数を入れると毎回同じ結果が得られます。\n高橋くんは任意の整数 x について、x を入れた時と 2x を入れた時に出てくる整数が同じであることに気づきました。\n高橋くんが入れた整数が N 個与えられるので、最大で何種類の整数が出てくるか答えてください。", + "input": "", + "output": "ans = set([])\nfor i in l:\n while i % 2 == 0:\n i = i // 2\n\n 　 ans.add(i)\n\nprint(len(ans))", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1041, + "instruction": "以下の問題にpythonを用いて答えなさい。\n\n最初に、数字 n が与えられます。\n1 , 2 , 3 の中から好きな数字を選び、 与えられた数字に対し、引き算を行う、という処理を行うことできます。\nこの処理は 100 回まで行うことが可能であり、最終的に数字を 0 にすることが目標のゲームです。\nしかし、計算途中でなってはいけないNG数字が 3 つ(リスト型で)与えられており、 この数字に一時的にでもなってしまった瞬間、このゲームは失敗となります。 NG数字が n と同じ場合も失敗となります。\nあなたは、このゲームが、目標達成可能なゲームとなっているか調べたいです。\n目標達成可能な場合はYES、そうでない場合はNOと出力してください。", + "input": "", + "output": "def substract_game(n, ng_words):\n count = 0\n flag = 0\n a = ng_words[0]\n b = ng_words[1]\n c = ng_words[2]\n while count < 100 and n != (a or b or c) and n >=4:\n if not (n-3 in ng_words):\n count += 1\n n = n-3\n elif not (n-2 in ng_words):\n count += 1\n n = n-2\n elif not (n-1 in ng_words):\n count += 1\n n = n-1\n else:\n flag = 0\n break\n\n if (n == 1 or n == 2 or n ==3) and count<=99:\n n = 0\n flag = 1\n\n if n > 0:\n flag = 0\n\n if flag == 1:\n print('YES')\n else:\n print('NO')\n\nsubstract_game(100, [29,54,43])", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1042, + "instruction": "以下の問題にpythonを用いて答えなさい。\n\n高橋君は割り切れる日付が好きです。　 　\n\n割り切れる日付とは、年÷月÷日の計算結果が整数になる日付のことです。　 　\n\n例えば今日の日付は 2012 年 5 月 2 日ですが、 2012÷5÷2=201.2 となり整数ではないので、今日の日付は割り切れる日付ではありません。　 　\n\n高橋君は割り切れる日付が好きでたまらないので、次の割り切れる日付を心待ちにして、毎日今日が割り切れる日付かどうかをチェックしてしまいます。　 　\n彼に少しでも多くの仕事をしてもらうために、入力として与えられた日付以降で最初に来る割り切れる日付を求めなさい。　 　\nただし、入力として与えられた日付が割り切れる日付だった場合は、与えられた日付が答えになります。　 　\n\n例：\ncheck_date(\"2012/05/02\")　 ＝＝＞　\"2013/01/01\"", + "input": "", + "output": "from datetime import date, timedelta\n\ndef check_date(today):\n Y, M, D = [int(n) for n in today.split('/')]\n dt = date(Y, M, D)\n while True:\n if Y % M == 0 and (Y / M) % D == 0:\n break\n dt += timedelta(days=1)\n Y = dt.year\n M = dt.month\n D = dt.day\n\n print(dt.strftime('%Y/%m/%d'))\n\n\ncheck_date(\"2017/05/11\")", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1043, + "instruction": "以下の問題にpythonを用いて答えなさい。\n\n高橋君は完全なものが大好きです。\n\n自然数には、完全数というものがあります。 完全数というのは、自分以外の約数の総和が自分と等しくなる自然数のことです。 例えば 6 の場合 1+2+3=6となるので完全数です。 それに対して、自分以外の約数の総和が自分より小さくなる場合は不足数と言い、大きくなる場合は過剰数と言います。\n\n高橋君には今気になっている自然数があります。高橋君のために、それが完全数なのか不足数なのか過剰数なのか判定してください。", + "input": "", + "output": "def perfect_number(n):\n y_num = []\n for i in range(2, n):\n if n % i == 0:\n y_num.append(i)\n m = n // i\n y_num.append(m)\n y_num.append(1)\n y_num = set(y_num)\n sum_y = sum(y_num)\n if sum_y == n:\n print(\"完全数です\")\n else:\n print(\"完全数ではありません\")\n\nperfect_number(6) ", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1044, + "instruction": "以下の問題にpythonを用いて答えなさい。\n\n２つ��整数が与えられます。\nこれらを２進法に直した時の「ハミング距離」を測りなさい。", + "input": "", + "output": "def hamming_distance(n, m):\n return format(n ^ m, 'b').count('1')\n\nhamming_distance(17, 117)", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1045, + "instruction": "以下の問題にpythonを用いて答えなさい。\n\n2桁の整数が与えられる。 その整数の約数を出力しなさい。\n\n条件： 約数は全て１桁であること。答えが複数存在する場合は、約数の個数が１番少なくなる方を出力すること。", + "input": "", + "output": "def checkio(number):\n ret = []\n for i in range(9, 1, -1):\n while not number % i:\n number /= i\n ret.append(i)\n if number == 1:\n return int(''.join(map(str, sorted(ret))))\n return 0", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1046, + "instruction": "以下の問題にpythonを用いて答えなさい。\n\nある進数（radix）で記された数字(str_number)が与えられます。\nこの数字を10進法に直して表示しなさい。\n\n条件\nそもそも与えられた数字が、与えられた進法で表すことができないもの出会った場合は\"-1\"と表示\n\n例：\nconvert_10(\"AF\", 16) == 175\nconvert_10(\"101\", 2) == 5\nconvert_10(\"Z\", 36) == 35\nconvert_10(\"AB\", 10) == -1", + "input": "", + "output": "def convert_10(str_number, radix):\n try:\n return int(str_number, radix)\n except ValueError:\n return -1\n\nconvert_10(3C5,16)", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1047, + "instruction": "以下の問題にpythonを用いて答えなさい。\n\nあるテキストが与えられます。\nそのテキストの内、ある文字列が２回登場した場合、その文字列の文字数を表示してください。\n\n例：\ndouble_substring('aaaa') ==> 2\ndouble_substring('abc') ==> 0\ndouble_substring('aghtfghkofgh') ==> 3 # fgh", + "input": "", + "output": "def double_substring(line):\n\n s = []\n for i in range(len(line)-1) :\n for j in range(i+1,len(line)+1) :\n if line[i:j] in line[j:] :\n s.append(len(line[i:j]))\n\n if len(s)>0 :\n return max(s)\n else :\n return 0", + "source": "code_generation", + "task": "jisaku_python_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1048, + "instruction": "pythonを用いて、引数として2つの数値を取り、その中で最大の数値を返す関数max()を定義してなさい。なお、Pythonで利用可能なif-then-else構文を使用すること。", + "input": "", + "output": "def max1(m,n):\n if m>n:\n return m \n else:\n return n ", + "source": "code_generation", + "task": "python_for_begginers_solve_50_exercises", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1049, + "instruction": "pythonを用いて、引数として3つの数値を取り、その中で最大の値を返す関数max_of_three()を定義しなさい。", + "input": "", + "output": "def max_of_three(a,b,c):\n if a>b and a>c:\n print a \n elif b>c:\n print b \n else:\n print c ", + "source": "code_generation", + "task": "python_for_begginers_solve_50_exercises", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1050, + "instruction": "pythonを用いて、与えられたリスト、もしくは文字列の長さを計算する関数を定義しなさい。", + "input": "", + "output": "def length(x):\n c=0\n for _ in a:\n c = c +1 \n return c ", + "source": "code_generation", + "task": "python_for_begginers_solve_50_exercises", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1051, + "instruction": "pythonを用いて、長さ1の文字列（すなわち文字）を受け取り、それが母音であればTrueを、そうでなければFalseを返す関数を書きなさい。", + "input": "", + "output": "def vowel(x):\n if x in ('aeiou'):\n return True\n else:\n return False", + "source": "code_generation", + "task": "python_for_begginers_solve_50_exercises", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1052, + "instruction": "pythonを用いて、テキストを \"rövarspråket\"（スウェーデン語で \"強盗語\"）に翻訳する関数translate()を書いてください。このとき、すべての���音を二重にして、その間に \"o \"を入れるようにして下さい。例えば、translate(\"this is fun\")は \"totohisos isos fofunon \"という文字列を返すはずです。", + "input": "", + "output": "def translate(x):\n s = ''\n for i in x:\n if i not in ('aeiou'):\n s += i + \"o\" + i\n else:\n s += i \n print s ", + "source": "code_generation", + "task": "python_for_begginers_solve_50_exercises", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1053, + "instruction": "pythonを用いて、関数sum()と関数multiply()を定義して下さい。例えば、sum([1, 2, 3, 4])\nは10を返し、multiply([1, 2, 3, 4]) は24を返します。", + "input": "", + "output": "def sum1(x):\n c=0\n for i in x:\n c += i \n return c\n\nprint sum1([1, 2, 3, 4])\n\n\ndef multiply(x):\n c=1\n for i in x:\n c *= i \n return c", + "source": "code_generation", + "task": "python_for_begginers_solve_50_exercises", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1054, + "instruction": "pythonを用いて、文字列の反転を計算する関数reverse()を定義しなさい。例えば、reverse(\"I am testing\")は \"gnitset ma I \"という文字列を返します。", + "input": "", + "output": "def reverse(x):\n new =[]\n for i in range(len(x))[::-1]:\n new.append(x[i])\n print ''.join(new)", + "source": "code_generation", + "task": "python_for_begginers_solve_50_exercises", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1055, + "instruction": "pythonを用いて、回文を認識する関数 is_palindrome()を定義する。例えば、is_palindrome(\"radar\") は真を返す。", + "input": "", + "output": "def is_palindrome(x):\n if x == x[::-1]:\n print True\n else:\n print False", + "source": "code_generation", + "task": "python_for_begginers_solve_50_exercises", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1056, + "instruction": "pythonを用いて、値(数値、文字列など)xと値のリストaを受け取り、xがaのメンバであれば真を、そうでなければ偽を返す関数is_member()を書きなさい。", + "input": "", + "output": "def is_member(x, a):\n if x in a:\n print True\n else:\n print False", + "source": "code_generation", + "task": "python_for_begginers_solve_50_exercises", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1057, + "instruction": "pythonを用いて、2つのリストを受け取り、少なくとも1つのメンバが共通していればTrueを、そうでなければFalseを返す関数overlapping()を定義しなさい。is_member()関数やin演算子を使ってもかまいませんが、練習のために、2つの入れ子になったforループを使って書いてください。", + "input": "", + "output": "def overlapping(m,n):\n l1 =len(m)\n l2 = len(n) \n for i in range(l1):\n for j in range(l2):\n if m[i]==n[j]:\n status =1\n break\n else:\n status =0\n if status ==1:\n print True\n else:\n print False", + "source": "code_generation", + "task": "python_for_begginers_solve_50_exercises", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1058, + "instruction": "pythonを用いて、整数 n と文字 c を受け取り、c:s からなる n 文字の文字列を返す関数 generate_n_chars() を定義しなさい。例えば、generate_n_chars(5, \"x\")の場合、文字列 \"xxxxx \"を返す。", + "input": "", + "output": "def generate_n_chars(n,x):\n k=[]\n for i in range(n):\n k.append(x)\n print ''.join(k)", + "source": "code_generation", + "task": "python_for_begginers_solve_50_exercises", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1059, + "instruction": "pythonを用いて、整数のリストを受け取り、スクリーンにヒストグラムを表示する関数histogram() を定義してください。例えば、histogram([4, 9, 7])は以下のように表示します：\n\n****\n*********\n*******", + "input": "", + "output": "def histogram(x):\n for i in x:\n print i * '*'", + "source": "code_generation", + "task": "python_for_begginers_solve_50_exercises", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1060, + "instruction": "pythonを用いて、数のリストを受け取り、最大の数を返す関数max_in_list()を書きましょう。", + "input": "", + "output": "def max1(l):\n max =0\n for i in range(len(l)-1):\n if l[i] > l[i+1] and l[i]>max:\n max = l[i]\n elif l[i+1]>max:\n max = l[i+1]\n print max", + "source": "code_generation", + "task": "python_for_begginers_solve_50_exercises", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1061, + "instruction": "pythonを用いて、単語のリストを、対応する単語の長さを表す整数のリストにマップするプログラムを書きなさい。例えば、maps(['apple','orange','cat'])とすると[5, 6, 3]が出力として返ってくる。", + "input": "", + "output": "def maps(x):\n k=[]\n for i in x:\n k.append(len(i))\n print k", + "source": "code_generation", + "task": "python_for_begginers_solve_50_exercises", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1062, + "instruction": "pythonを用いて、単語のリストを受け取り、最も長い単語の長さを返す関数 find_longest_word() を書きなさい。", + "input": "", + "output": "def maps(x):\n k=[]\n for i in x:\n k.append(len(i))\n print max(k)", + "source": "code_generation", + "task": "python_for_begginers_solve_50_exercises", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1063, + "instruction": "{merry\": \"god\", \"christmas\": \"jul\", \"and\": \"och\", \"happy\": \"gott\", \"new\": \"nytt\", \"year\": \"ar\"} のように、小さな対訳辞書をPython辞書として表現し、それを使ってクリスマスカードを英語からスウェーデン語に翻訳してみましょう。すなわち、英語の単語のリストを受け取り、スウェーデン語の単語のリストを返す関数translate()を書いて下さい。", + "input": "", + "output": "def tanslate(x):\n new=[]\n d = {\"merry\":\"god\",\n \"christmas\":\"jul\", \n \"and\":\"och\", \n \"happy\":\"gott\", \n \"new\":\"nytt\", \n \"year\":\"ar\"}\n l = x.split(' ')\n for i in l:\n new.append(d[i])\n print new \n print ' '.join(new) ", + "source": "code_generation", + "task": "python_for_begginers_solve_50_exercises", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1064, + "instruction": "pythonを用いて、単語のリストと整数nを受け取り、nより長い単語のリストを返す関数filter_long_words()を書きなさい。", + "input": "", + "output": "def filter_long_words(x,n):\n k=[]\n for i in x:\n if len(i)>n:\n k.append(i)\n print k", + "source": "code_generation", + "task": "python_for_begginers_solve_50_exercises", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1065, + "instruction": "\"99 Bottles of Beer\"は、アメリカとカナダの伝統的な歌です。覚えやすく、長い時間をかけて歌うことができるため、長旅の際によく歌われます。簡単な歌詞は以下の通りです。 \"99 bottles of beer on the wall, 99 bottles of beer.\nTake one down, pass it around, 98 bottles of beer on the wall.\"\n同じ歌詞が繰り返され、そのたびに瓶が1本ずつ減っていく。歌い手または歌い手たちがゼロになったとき、歌は完成します。この歌のすべての節を生成できるPythonプログラムを書きなさい。", + "input": "", + "output": "def song():\n print '99 bottles of beer on the wall, 99 bottles of beer'\n for i in range(99)[::-1]:\n print 'Take one down, pass it around,' + str(i) + ' bottles of beer on the wall.'", + "source": "code_generation", + "task": "python_for_begginers_solve_50_exercises", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1066, + "instruction": "pythonを用いて、次のようなフレーズの回文も受け付ける回文認識器を書いてください。\n\"Go hang a salami I'm a lasagna hog.\", \"Was it a rat I saw?\", \"Step on no pets\", \"Sit on a potato pan, Otis\", \"Lisa Bonet ate no basil\", \"Satan, oscillate my metallic sonatas\", \"I roamed under it as a tired nude Maori\", \"Rise to vote sir\", or the exclamation \"Dammit, I'm mad!\"\nなお、句読点、大文字、スペースは通常無視すること。", + "input": "", + "output": "def palindrome(x):\n l=[]\n for i in x:\n if i.isalpha():\n l.append(i.lower())\n print ''.join(l)\n if l==l[::-1]:\n print 'palindrome'\n else:\n print 'Not a palindrome' ", + "source": "code_generation", + "task": "python_for_begginers_solve_50_exercises", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1067, + "instruction": "パングラムとは、例えば、\"The quick brown fox jumps over the lazy dog. \"のように英語のアルファベットのすべての文字を少なくとも一度は含む文のことである。 pythonを用いて、文がパングラムかどうかをチェックする関数を書きなさい。", + "input": "", + "output": "def pangram(x):\n for i in string.letters[:26]:\n if i in x.lower():\n status =1\n else:\n print 'not a pangram'\n status =0\n break\n \n if status==1:\n print 'pangram' ", + "source": "code_generation", + "task": "python_for_begginers_solve_50_exercises", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1068, + "instruction": "pythonを用いて、文字列を受け取り、その中に含まれる文字の頻度リストを作成する関数 char_freq() を書きなさい。頻度リストはPython辞書として表現します。char_freq(\"abbabcbdbabdbababcbcbab\")のようにしてみてください。", + "input": "", + "output": "def char_freq(x):\n d ={}\n for i in x:\n d[i] = d.get(i,0) +1\n print d", + "source": "code_generation", + "task": "python_for_begginers_solve_50_exercises", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1069, + "instruction": "暗号学においてシーザー暗号とは、平文の各文字をアルファベットのある一定数下の文字に置き換えるという、非常に単純な暗号化技術であす。例えば、3をシフトすると、AはDに、BはEに、といった具合である。この方法はジュリアス・シーザーにちなんで命名されました。 ROT-13（\"rotate by 13 places\"）は、シフトが13のシーザー暗号の例として広く使われています。Pythonでは、ROT-13のキーは以下の辞書で表すことができます。\n\n key = {'a':'n', 'b':'o', 'c':'p', 'd':'q', 'e':'r', 'f'： s', 'g':'t', 'h':'u', 'i':'v', 'j':'w', 'k':'x', 'l':'y', 'm':'z', 'n':'a', 'o':'b', 'p':'c', 'q':'d', 'r':'e', 's':'f', 't':'g', 'u'： H', 'V':'I', 'W':'J', 'X':'K', 'Y':'L', 'Z':'M', 'A':'N', 'B':'O', 'C':'P', 'D':'Q', 'E':'R', 'F':'S', 'G':'T', 'H':'U', 'I':'V', 'J':'W', 'K'： x', 'l':'y', 'm':'z', 'n':'a', 'o':'b', 'p':'c', 'q':'d', 'r':'e', 's':'f', 't':'g', 'u':'h', 'v':'i', 'w':'j', 'x':'k', 'y':'l', 'z':'m' }. \n\npythonを用いて、ROT-13のエンコーダ/デコーダを実装して下さい。それができたら、次の秘密メッセージを読むことができるようになります：\n\n Pnrfne pvcure? V zhpu cersre Pnrfne fnynq！\n\n英語には26の文字があるので、ROT-13プログラムは英語で書かれたテキストのエンコードとデコードの両方ができることに注意してください。", + "input": "", + "output": "def rot_decoder(x):\n new =[]\n d = {'a':'n', 'b':'o', 'c':'p', 'd':'q', 'e':'r', 'f':'s', 'g':'t', 'h':'u', \n 'i':'v', 'j':'w', 'k':'x', 'l':'y', 'm':'z', 'n':'a', 'o':'b', 'p':'c', \n 'q':'d', 'r':'e', 's':'f', 't':'g', 'u':'h', 'v':'i', 'w':'j', 'x':'k',\n 'y':'l', 'z':'m', 'A':'N', 'B':'O', 'C':'P', 'D':'Q', 'E':'R', 'F':'S', \n 'G':'T', 'H':'U', 'I':'V', 'J':'W', 'K':'X', 'L':'Y', 'M':'Z', 'N':'A', \n 'O':'B', 'P':'C', 'Q':'D', 'R':'E', 'S':'F', 'T':'G', 'U':'H', 'V':'I', \n 'W':'J', 'X':'K', 'Y':'L', 'Z':'M'}\n for i in x:\n new.append(d.get(i,i))\n print ''.join(new)\n \nrot_decoder('Pnrfne pvcure? V zhpu cersre Pnrfne fnynq!')\n\n# Our decoder function can also encode the message since we have 26 characters. But in case if isn't you can use below strategy. \ndef rot_encoder(x):\n key_inverse = { v:k for k,v in d.items()} \n for i in x:\n new.append(d.get(i,i))\n print ''.join(new)", + "source": "code_generation", + "task": "python_for_begginers_solve_50_exercises", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1070, + "instruction": "pythonを用いて、単純なスペル修正をする関数correct()を定義し、文字列を受け取って以下を確認しなさい。\n\t1) 2回以上出現するスペース文字を1回に圧縮する。\n\t2) ピリオドの後に直接文字が続く場合、ピリオドの後に余分なスペースを挿入する。\n例えば correct(\"This is very funny and cool.Indeed!\") は、\"This is very funny and cool. Indeed!\"を返します。", + "input": "", + "output": "import re\n\ndef correct(x):\n x =x.replace('.', '. ')\n x = re.sub(' +', ' ', x)\n print x \n\ncorrect (\"This is very funny and cool.Indeed!\")", + "source": "code_generation", + "task": "python_for_begginers_solve_50_exercises", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1071, + "instruction": "英語の三人称単数動詞の形は、不定詞の語幹に付加される接尾辞-sによって区別される。 簡単なルールを以下に示す： 動詞の末尾がyの場合、それを削除してiesを加える 動詞の末尾が o、ch、s、sh、x、z の場合、esを加える デフォルトではsを加えるだけである。ここでは不定詞形の動詞を与えるとその三人称単数形を返す関数 make_3sg_form()をpythonを用いて定義して下さい。try、brush、run、fixといった単語を使って関数をテ��トして下さい。ただし、ルールは発見的なものであり、すべてのケースで機能するとは思わないで下さい。ヒント 文字列メソッド endswith() をチェックして下さい。", + "input": "", + "output": "def make_3sg_form(x):\n if x.endswith('y'):\n x = x[:-1] + 'ies'\n elif x.endswith( ('o', 'ch', 's', 'sh', 'x', 'z')):\n x += 'es'\n else:\n x += 's'\n print x", + "source": "code_generation", + "task": "python_for_begginers_solve_50_exercises", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1072, + "instruction": "英語では、現在分詞は無限の形に接尾辞-ingをつけることで形成されます（go -> going）。 簡単な発見的規則は以下の通りです（動詞が e で終わる場合、e を捨てて ing を加える（例外でない場合：be, see, flee, knee など）。動詞が ie で終わる場合、ie を y に変えて ing を加える 子音-母音-子音で構成される。単語の場合、最後の文字を二重にしてから ing を加える デフォルトでは ing を加える）。ここでは、不定詞形の動詞が与えられたときにその現在分詞形を返す関数 make_ing_form() をpythonを用いて定義しなさい。また、lie、see、move、hugなどの単語を使って関数をテストしてください。 ただし、このような単純なルールがすべてのケースで機能わけではありません。", + "input": "", + "output": "def make_ing_form(x):\n if x.endswith('e') and not x.endswith('ie') and not x.endswith('ee') and not len(x)==2:\n x = x[:-1] + 'ing'\n elif x.endswith('ie'):\n x = x[:-2] + 'ying'\n elif len(x)==3 and x[-2] in ('aeiou') and x[-1] not in ('aeiou') and x[-3] not in ('aeiou'):\n x += x[-1] + 'ing'\n else:\n x += 'ing'\n print x\n\nmake_ing_form('flee')", + "source": "code_generation", + "task": "python_for_begginers_solve_50_exercises", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1073, + "instruction": "pythonを用いて、関数 reduce() を使って、数値のリストを受け取り、最大のものを返す関数 max_in_list() を書きなさい。", + "input": "", + "output": "def max_in_list(l):\n largest = reduce( lambda x,y: max(x,y) , l)\n return largest \n \nl = [1,2,3,78,34,90,36,9]\n\nprint max_in_list(l)", + "source": "code_generation", + "task": "python_for_begginers_solve_50_exercises", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1074, + "instruction": "pythonを用いて、単語のリストを、対応する単語の長さを表す整数のリストにマップするプログラムを書きなさい。なお、これを3通りの方法で書きなさい。\n\n1) forループを使う\n2) 高階関数 map() を使う\n3) リスト内包を使う", + "input": "", + "output": "#1\ndef maps(x):\n k=[]\n for i in x:\n k.append(len(i))\n print k\n\n#2\nl = ['apple', 'orange', 'cat']\nprint map( lambda x : len(x), l)\n\n#3\nprint [ len(i) for i in l]", + "source": "code_generation", + "task": "python_for_begginers_solve_50_exercises", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1075, + "instruction": "pythonを用いて、単語のリストを受け取り、最も長い単語の長さを返す関数 find_longest_word() を書きなさい。高階の関数だけを使いなさい。", + "input": "", + "output": "def find_longest_word(words):\n return max(map(len, words))\n\n# 使用例\nwords = [\"apple\", \"banana\", \"date\"]\nprint(find_longest_word(words)) # 6 と表示される (banana の長さ)", + "source": "code_generation", + "task": "python_for_begginers_solve_50_exercises", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1076, + "instruction": "pythonを用いて、高階関数filter()を使って、関数filter_long_words()を書きなさい。\nこの関数は、単語のリストと整数nを受け取り、nより長い単語のリストを返します。", + "input": "", + "output": "n=2\nx = ['abc','b','adfadfasd']\nprint filter(lambda x: len(x)>n, x)", + "source": "code_generation", + "task": "python_for_begginers_solve_50_exercises", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1077, + "instruction": "{merry\": \"god\", \"christmas\": \"jul\", \"and\": \"och\", \"happy\": \"gott\", \"new\": \"nytt\", \"year\": \"ar\"} のように小さな対訳辞書をPython辞書として表現し、それを使ってクリスマスカードを英語からスウェーデン語に翻訳してみましょう。高次関数 map() を使って、英語の単語のリストを受け取り、スウェーデン語の単語のリストを返す関数 translate() をpythonを用いて書いてください。", + "input": "", + "output": "def translate(x):\n d ={\"merry\":\"god\", \n \"christmas\":\"jul\",\n \"and\":\"och\", \n \"happy\":\"gott\",\n \"new\":\"nytt\",\n \"year\":\"ar\"}\n l = x.split()\n print map ( lambda x: d[x], l)", + "source": "code_generation", + "task": "python_for_begginers_solve_50_exercises", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1078, + "instruction": "pythonを用いて、高階関数 map()、filter()、reduce() を実装しなさい。", + "input": "", + "output": "def map1(f, l):\n new=[]\n for i in l:\n new.append(f(i))\n return new\n \n \ndef filter1(f, l):\n new =[]\n for i in l:\n if f(i) == True:\n new.append(i)\n return new\n \ndef reduce1(f, l):\n new = l[0]\n for i in l[1:]:\n new = f(new, i)\n return new", + "source": "code_generation", + "task": "python_for_begginers_solve_50_exercises", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1079, + "instruction": "pythonを用いて、ユーザーからファイル名を受け取り、各行を読み、回文であればその行をスクリーンに表示する回文認識器を書きなさい。", + "input": "", + "output": "def palindrome1(x):\n for i in open(x).read().split('\\n'):\n if i==i[::-1]:\n print i + \" is palindrome\"\n\ndef palindrome2(x):\n for i in open(x).readlines():\n i = i.rstrip()\n if i==i[::-1]:\n print i + \" is palindrome\"", + "source": "code_generation", + "task": "python_for_begginers_solve_50_exercises", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1080, + "instruction": "ウィキペディアによると、セモルトニラップとは、異なる単語やフレーズを逆に綴った単語やフレーズのことである（「セモルトニラップ」はそれ自体、「回文」を逆に綴ったものである）。 ここではpythonを用いて、ユーザーからファイル名(単語のリストを指す)を受け取り、セモルドニラップである単語のペアをすべて見つけて画面に表示するセモルドニラップ判定関数を書いてください。たとえば、\"stressed \"と \"desserts \"が単語リストの一部であれば、出力には \"stressed desserts \"というペアが含まれるはずである。ちなみに、それぞれのペアはそれ自体で回文を形成します。", + "input": "", + "output": "def semordnilap(x):\n f = open(x).read()\n words = f.split('\\n') \n while words:\n a = words[0]\n words.remove(a)\n if a[::-1] in words:\n print a + ' and ' + a[::-1] + ' are semordnilap'", + "source": "code_generation", + "task": "python_for_begginers_solve_50_exercises", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1081, + "instruction": "pythonを用いて、char_freq_table()関数を書き、実行して、ユーザーからファイル名を受け取り、そのファイルに含まれる文字の頻度表を作成し、ソートされ、きれいにフォーマットされた文字頻度表をスクリーンに表示しなさい。", + "input": "", + "output": "example = __import__('21')\n\ndef char_freq_table():\n n = raw_input('Please enter a file name: ')\n example.char_freq(open(n).read())", + "source": "code_generation", + "task": "python_for_begginers_solve_50_exercises", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1082, + "instruction": "国際民間航空機関(ICAO)のアルファベットは、英語のアルファベットに発音記号を割り当てている(アルファはA、ブラボーはBなど)。これは、特に航行や人の安全が重要な場合に、母国語に関係なく無線や電話で音声メッセージを送受信する人が、重要な文字(と数字)の組み合わせを発音して理解できるようにするためである。以下は、ICAOアルファベットの1つのバージョンをカバーするPython辞書です： \n\nd = {'a':'alfa', 'b':'bravo', 'c':'charlie', 'd':'delta', 'e':'echo', 'f':'foxtrot', 'g':'golf', 'h':'hotel', 'i':'india', 'j':'juliett', 'k':'kilo', 'l':'lima', 'm':'mike', 'n'： 'november', 'o':'oscar', 'p':'papa', 'q':'quebec', 'r':'romeo', 's':'sierra', 't':'tango', 'u':'uniform', 'v':'victor', 'w':'whiskey', 'x':'x-ray', 'y':'yankee', 'z':'zulu'}. \n\nここでは、任意のテキスト（すなわち任意の文字列）をICAOの話し言葉に翻訳できる手続きspeak_ICAO()をpythonを用いて書きなさい。少なくとも2つのライブラリをインポートする必要があります（osとtimeです）。 os.system('say'+msg)においてmsgは発話される文字列です（UNIX/LinuxやWindowsでは、似たようなものがあるかもしれません）。発話されるテキストとは別に、関数はさらに2つのパラメータを受け取る必要があります（発話されるICAO単語の間のポーズの長さを示すfloatと、発話されるICAO単語の間のポーズの長さを示すfloatです）。", + "input": "", + "output": "import pyttsx\n\ndef speak_ICAO(x):\n d = {'a':'alfa', 'b':'bravo', 'c':'charlie', 'd':'delta', 'e':'echo', 'f':'foxtrot',\n 'g':'golf', 'h':'hotel', 'i':'india', 'j':'juliett', 'k':'kilo', 'l':'lima',\n 'm':'mike', 'n':'november', 'o':'oscar', 'p':'papa', 'q':'quebec', 'r':'romeo',\n 's':'sierra', 't':'tango', 'u':'uniform', 'v':'victor', 'w':'whiskey', \n 'x':'x-ray', 'y':'yankee', 'z':'zulu'}\n engine = pyttsx.init()\n for i in x.lower():\n engine.say(d.get(i,i))\n engine.runAndWait()", + "source": "code_generation", + "task": "python_for_begginers_solve_50_exercises", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1083, + "instruction": "ハパックス・レゴメノン（しばしばハパックスと略される）とは、ある言語の文字記録、ある著者の作品、または1つのテキストのいずれかに一度だけ出現する単語のことである。テキストのファイル名を与えると、そのすべてのハパックスを返す関数をpythonを用いて書いててください。", + "input": "", + "output": "def hapax(x):\n d={}\n f = open(x)\n for word in re.findall('\\w+', f.read().lower()):\n d[word] = d.get(word,0) + 1\n f.close()\n print [ k for k, v in d.items() if v==1]", + "source": "code_generation", + "task": "python_for_begginers_solve_50_exercises", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1084, + "instruction": "pythonを用いて、テキストファイルが与えられたら、元のファイルのすべての行に1からnまでの番号を付けた新しいテキストファイルを作成するコードを書きなさい。", + "input": "", + "output": "f = open('sample.txt')\n\nf_out = open('sample_out.txt', 'w')\n\ncount =1\nfor i in f:\n print i\n f_out.write(str(count) + '. ' + i)\n count +=1\n \nf.close()\nf_out.close()", + "source": "code_generation", + "task": "python_for_begginers_solve_50_exercises", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1085, + "instruction": "pythonを用いて、ファイルに格納されたテキストの平均単語長を計算するプログラムを書きなさい（すなわち、テキスト中の単語トークンの長さの合計を単語トークンの数で割ったもの）。", + "input": "", + "output": "import re\n\ndef avg_length(x):\n count = 0.0\n f = open(x)\n words = re.findall('\\w+', f.read())\n for word in words:\n count += len(word)\n return count/len(words)", + "source": "code_generation", + "task": "python_for_begginers_solve_50_exercises", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1086, + "instruction": "pythonを用いて、1から20までの数字がランダムに選ばれる「数字当てゲーム」をプレイできるプログラムを書きなさい。", + "input": "", + "output": "# Method 1 - using while loop\nimport random\n\nname = raw_input(\"Hello! What is your name?\\n\")\nprint \"Well, \" + name + \", I am thinking of a number between 1 and 20\"\nno = random.randint(1,20)\nguess = int(raw_input(\"Take a guess\\n\"))\ncount =1\n\nwhile guess != no: \n if guess < no:\n print \"Your guess is too low.\" \n if guess > no:\n print \"Your guess is too high\"\n count +=1\n guess = int(raw_input(\"Take a guess\\n\"))\n\nprint \"Good job, %s! You guessed my number in %d guesses!\" % (name ,count)\n\n\n#Method 2 using recursion. Here global makes count available to local scope of your function.\nimport random\n\ndef check():\n global count \n guess = int(raw_input(\"Take a guess\\n\"))\n if guess == no:\n print \"Good job, %s! You guessed my number in %d guesses!\" %(name,count)\n if guess < no:\n print \"Your guess is too low.\"\n count +=1 \n check() \n if guess > no:\n print \"Your guess is too high\"\n count +=1\n check()\n\nname = raw_input(\"Hello! What is your name?\\n\")\nprint \"Well, \" + name + \", I am thinking of a number between 1 and 20\"\nno = random.randint(1,20)\nprint no\nglobal count\ncount =1\ncheck()", + "source": "code_generation", + "task": "python_for_begginers_solve_50_exercises", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1087, + "instruction": "アナグラムとは言葉遊びの一種で、単語やフレーズの文字を並べ替えて、元の文字をすべて一度だけ使って新しい単語やフレーズを作ることである。次のようなPythonプログラムを書きなさい。\n 1) 与えられた単語リストから単語wをランダムに選ぶ、 \n 2) w をランダムに並べ替える（つまり w のアナグラムを作る）、 \n 3) アナグラムをユーザーに提示する。\n 4) ユーザーに元の単語を推測させる対話型ループに入る。\n プログラムの実行例は次のようになる：\n\n>>> import anagram\nColour word anagram: onwbr\nGuess the colour word!\nblack\nGuess the colour word!\nbrown\nCorrect!", + "input": "", + "output": "import random\nimport itertools\n\ndef anagram(x):\n l=[]\n word = random.choice(x)\n anagrams = itertools.permutations(word)\n for i in anagrams:\n l.append(''.join(i))\n anagram = random.choice(l) #again randomly choose the anagram otherwise it would always contain the last permutation \n print 'Colour word anagram: %s' %anagram\n guess = raw_input('Guess the colour word!\\n')\n while guess!=word:\n guess = raw_input('Guess the colour word!\\n')\n print 'Correct!'", + "source": "code_generation", + "task": "python_for_begginers_solve_50_exercises", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1088, + "instruction": "lingoのゲームでは、5文字の隠された単語があります。ゲームの目的は \n推測によってこの単語を見つけ、2種類のヒントを受け取ることです。 \n\n 1) 正体も位置も完全に正しい文字\n 2) 単語の中に確かに存在するが、間違った位置に置かれた文字\n\npythonを用いて、lingoで遊べるプログラムを書きなさい。1)の意味で正しい文字をマークするには角括弧を使い、2)の意味で正しい文字をマークするには普通の括弧を使う。\n\n 例えば、プログラムが「虎」という単語を隠していると仮定すると次のように対話できるはずである。\n\n>>> import lingo\nsnake\nClue: snak(e)\nfiest\nClue: f[i](e)s(t)\ntimes\nClue: [t][i]m[e]s\ntiger\nClue: [t][i][g][e][r]", + "input": "", + "output": "def lingo(x):\n n = raw_input('Please input your five letter guess!\\n')\n \n while n != x:\n output =''\n for index, i in enumerate(n):\n if i in x:\n if n[index]==x[index]:\n output += '[' + i + ']'\n else:\n output += '(' + i + ')'\n else:\n output += i \n print 'Clue:' + output \n n = raw_input('Please input your five letter guess!\\n') \n print 'Success' \n \nlingo('snake')", + "source": "code_generation", + "task": "python_for_begginers_solve_50_exercises", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1089, + "instruction": "文分割関数は、テキストを文に分割することができるプログラムである。\n文分割のための標準的なヒューリスティック・セットには、以下のルールが含まれる（ただし、これらに限定されるものではない）。文の区切りは\".\"（ピリオド）、\"?\"、\"!\"のいずれかで行われる。\n\n1. ピリオドに続く空白と小文字は文の境界ではない。\n2. ピリオドの後に空白がなく数字が続くものは文の境界ではない。\n3. ピリオドの後に空白があり、その後に大文字が続くが、その前に短いタイトルのリストがあるものは文の区切りではない。\n タイトルの例としては、Mr.、Mrs.、Dr.などがある。\n4. 空白が隣接していない文字のシーケンスに含まれるピリオドは、文の境界ではありません(例えば、www.aptex.com や e.g）。\n5. ピリオドに続くある種の句読点（特にカンマとそれ以上のピリオド）は、おそらく文の境界ではない。\n\nここでテキストファイルの名前を与えると、その内容を各文章を別々の行に書くことができるプログラムを書きなさい。\n以下の短い文章でプログラムをテストしてください：\n\nMr. Smith bought cheapsite.com for 1.5 million dollars, i.e. he paid a lot for it. Did he mind? \nAdam Jones Jr. thinks he didn't. In any case, this isn't true... Well, with a probability of .9 it isn't. \n\n結果は以下のようになるはずです。\n\nMr. Smith bought cheapsite.com for 1.5 million dollars, i.e. he paid a lot for it.\nDid he mind?\nAdam Jones Jr. thinks he didn't.\nIn any case, this isn't true...\nWell, with a probability of .9 it isn't.", + "input": "", + "output": "import re \n\ntext = \"Mr. Smith bought cheapsite.com for 1.5 million dollars, i.e. he paid a lot for it. \\\nDid he mind? Adam Jones Jr. thinks he didn't. In any case, \\\nthis isn't true... Well, with a probability of .9 it isn't.\"\n\n# Method 1\nfor i in re.findall(r'[A-Z][a-z]+\\.?.*?[.?!](?= [A-Z]|$)', text):\n print i\n\nprint '*'*80\n\n#Method 2 - using verbose mode. \nfor i in re.findall(r'''\n\t\t\t\t\t\t[A-Z][a-z]+\\.? # Starts with Capital includes (Mr., Mrs.)\n .*? # followed by anything\n [.?!] # ends with a (.)(?)(!)\n (?=\\s[A-Z]|$) # is followed by whitespace and a capital letter\n ''', text, re.X):\n print i\n\nprint '*'*80 \n\n#Method 3\nfor i in re.split(r'(?<=[^Mr|Mrs|Dr][.?!])\\s(?=[A-Z])', text):\n print i", + "source": "code_generation", + "task": "python_for_begginers_solve_50_exercises", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1090, + "instruction": "アナグラムとは言葉遊びの一種で、単語や語句の文字を並べ替えた結果、元の文字をすべて正確に一度だけ使って、新しい単語や語句を作り出すものである。 http://www.puzzlers.org/pub/wordlists/unixdict.txt の単語リストを使って、同じ文字を共有し、その中に最も多くの単語を含む単語の集合を見つけるpythonプログラムを書きなさい。", + "input": "", + "output": "import urllib\nimport time\n\n\ndef anagram():\n start = time.clock()\n \n f = urllib.urlopen('http://www.puzzlers.org/pub/wordlists/unixdict.txt')\n words = set(f.read().split('\\n')) \n d = { ''.join(sorted(i)):[] for i in words}\n \n for i in words:\n d[''.join(sorted(i))].append(i) \n max_len = max( len(v) for v in d.values()) \n \n for v in d.values():\n if len(v)==max_len:\n print v \n \n end = time.clock()\n print end - start ", + "source": "code_generation", + "task": "python_for_begginers_solve_50_exercises", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1091, + "instruction": "N個の開始括弧(\"[\")とN個の終了括弧(\"]\")を持つ文字列を、任意の順序で生成しなさい。\n生成された文字列が整合しているかどうか、つまり、開括弧と閉括弧のペア（その順序で）だけで構成されているかどうかをpythonを用いて判定しなさい。\n\n例：\n\n [] OK ][ NOT OK\n [][] OK ][][ NOT OK\n [[][]] OK []][[] NOT OK", + "input": "", + "output": "def find_balanced(n):\n count_left, count_right = 0,0\n s = [random.choice(['[',']']) for i in range(int(n))]\n for i in s:\n if count_left == count_right:\n if i ==']':\n return ''.join(s) + ' not balanced'\n if i =='[':\n count_left +=1\n else:\n count_right +=1\n if count_left == count_right:\n return ''.join(s) + ' balanced'\n else:\n return ''.join(s) + ' not balanced'", + "source": "code_generation", + "task": "python_for_begginers_solve_50_exercises", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1092, + "instruction": "ある子供向けゲームでは、特定のカテゴリーの単語から始める。参加者は順番に単語を言うが、その単語は前の単語の最後の文字で始まらなければならない。 一度言った単語を繰り返すことはできない。相手がそのカテゴリーの単語を出せなかった場合は、ゲームから脱落する。例えば、「動物」をカテゴリーとすると以下となる。\n\nChild 1: dog \nChild 2: goldfish\nChild 1: hippopotamus\nChild 2: snake\n\npythonを用いて、ウィキペディアのポケモン一覧から抜粋した70の英語のポケモン名から、後続の名前が先行する名前の最後の文字で始まる、可能な限り数の多いポケモン名の並びを生成しなさい。ポケモンではない名前は繰り返さないです。\n\naudino bagon baltoy banette bidoof braviary bronzor carracosta charmeleon\ncresselia croagunk darmanitan deino emboar emolga exeggcute gabite\ngirafarig gulpin haxorus heatmor heatran ivysaur jellicent jumpluff kangaskhan\nkricketune landorus ledyba loudred lumineon lunatone machamp magnezone mamoswine\nnosepass petilil pidgeotto pikachu pinsir poliwrath poochyena porygon2\nporygonz registeel relicanth remoraid rufflet sableye scolipede scrafty seaking\nsealeo silcoon simisear snivy snorlax spoink starly tirtouga trapinch treecko\ntyrogue vigoroth vulpix wailord wartortle whismur wingull yamask", + "input": "", + "output": "# Method 1\ndef find(chain):\n last_character = chain[-1][-1]\n options = d[last_character] - set(chain)\n \n if not options:\n return chain\n else:\n return max( (find(chain+[i]) for i in options), key=len) \n \n \nstart = time.clock() \n\nd = defaultdict(set) \nfor word in pokemon:\n d[word[0]].add(word)\n\nprint max( (find([word]) for word in pokemon), key=len)\n\nend = time.clock()\nprint end - start\n\n\n\n# Method 2 try bottom down approach\ndef find2(chain):\n first_character = chain[0][0]\n options = d[first_character] -set(chain)\n \n if not options:\n return chain\n else:\n return max( (find2([i]+ chain) for i in options), key=len)\n \nstart = time.clock()\nd = defaultdict(set)\nfor word in pokemon:\n d[word[-1]].add(word)\n \nprint max( (find2([word]) for word in pokemon), key=len)\nend = time.clock()\nprint end - start \n\n\n\n# Method 3 - Using loop instead of generator expression\ndef find(chain):\n l=[]\n last_character = chain[-1][-1]\n options = d[last_character] - set(chain)\n \n if not options:\n return chain\n else:\n for i in options:\n l.append(find(chain+[i]))\n return max(l, key=len)\n \n #return [ find(chain+[i]) f=or i in options] \n \npokemon = set(pokemon)\n\nd = defaultdict(set) \nfor word in pokemon:\n d[word[0]].add(word)\n\nprint max( [find([word]) for word in pokemon], key=len)\n\n\n\n\n\n# Just try it out to have a better understanding how return plays an important role in recursion\n\ndef find(chain):\n last_character = chain[-1][-1]\n options = d[last_character] - set(chain)\n \n if not options:\n return chain\n else:\n for i in options:\n find(chain+[i])\n #to understand importance of return, here once we are in else block nothing is returned \n \n \npokemon = set(pokemon)\n\nd = defaultdict(set) \nfor word in pokemon:\n d[word[0]].add(word)\n\nprint [find([word]) for word in pokemon]", + "source": "code_generation", + "task": "python_for_begginers_solve_50_exercises", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1093, + "instruction": "オルタネート（alternate）とは、アルファベットを厳密な順序で交互に並べ、元の単語と同じ順序で使用することで、少なくとも他の2つの単語を構成する単語のことである。すべての文字が使われなければならないが、小さい単語は必ずしも同じ長さである必要ではありません。 例えば、7文字の単語で、2文字目以降がすべて使われると、4文字の単語と3文字の単語ができます。以下に2つの例を挙げます：\n\n \"board\": makes \"bad\" and \"or\".\n \"waists\": makes \"wit\" and \"ass\".\n\nhttp://www.puzzlers.org/pub/wordlists/unixdict.txt にある単語リストを使って、リスト内の各単語を調べ、2文字目以降の文字を使って2つのより小さい単語を作ろうとするpythonプログラムを書きなさい。小さい単語もリストのメンバーでなければなりません。 上記の方法で単語を画面に表示して下さい。", + "input": "", + "output": "import urllib2\nimport time\n\ndata = urllib2.urlopen('http://www.puzzlers.org/pub/wordlists/unixdict.txt').read()\nwords_list = set(data.split('\\n')) #Try chaging set to list \"list(data.split('\\n'))\" and notice the difference in timings. \n\nstart = time.clock()\nfor line in words_list:\n total =[]\n alternate, alternate2 = '',''\n for i in range(0,len(line),2):\n alternate = alternate + line[i]\n if alternate in words_list and len(alternate)>2:\n total.append(alternate) \n for i in range(1,len(line),2):\n alternate2 = alternate + line[i]\n if alternate2 in words_list and len(alternate2)>2:\n total.append(alternate2)\n if len(total)==2:\n print \"%s: makes %s and %s\" %(line,alternate, alternate2)\nend = time.clock()\nprint end-start", + "source": "code_generation", + "task": "python_for_begginers_solve_50_exercises", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1094, + "instruction": "pythonを用いて、Gmailユーザーにメールを送信するスクリプトを作りなさい。最後にそれを爆弾に変換しなさい。このスクリプトは、ユーザーに50通のメールを送ることができれば爆弾と認定されます。", + "input": "", + "output": "import smtplib\n\ndef send_email():\n # Enter your login credentials below\n username = 'sendanonymous90'\n password = '*******'\n FROM = 'sendanonymous90@gmail.com'\n TO = 'receivetestmail@gmail.com '\n SUBJECT = 'TEST'\n TEXT = 'Hi there, you have received a lottery of 1000$.'\n \n message = \"\"\"From: %s\\nTo: %s\\nSubject: %s\\n\\n%s\"\"\" %(FROM, TO, SUBJECT, TEXT) \n \n server = smtplib.SMTP(\"smtp.gmail.com\", 587)\n server.starttls()\n server.login(username, password)\n \n count =0\n for i in range(500):\n server.sendmail(FROM, TO, message)\n print 'Success'\n count +=1\n print count \n\n server.close()\n \n\nsend_email()", + "source": "code_generation", + "task": "python_for_begginers_solve_50_exercises", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1095, + "instruction": "pythonを用いて、タイムライン上の投稿にコメントをつけるスクリプトを作りなさい。このスクリプトは、1つの投稿に50回コメントすることができれば爆弾と認定します。", + "input": "", + "output": "import requests\nimport json\n\n#replace with your access token, to be found at https://developers.facebook.com/tools/explorer\naccesstoken = 'CAACEdEose0cBAEP7zZCdStYw0TYVpnviOFbZB6XuZAEZCdbZBWjAqZAE2s8QVJW646QZB7u3nAxipKIjKhtZAmsmRSUAZCSV731ZAhrIBvTKxpFRsW4yUoSt1R7TnUnmcb83TYBcY2u3KDbSVZB2gtBdZBQ0E4zPw22vAk1ms9gjwvl3yIjCTYQ4tuh30WARyuhBXiSJH20CbrZBUUwZDZD'\n\nquery = 'SELECT post_id , created_time FROM stream where source_id = me()'\nd = { 'access_token': accesstoken, 'q':query}\n\nbase_url = 'https://graph.facebook.com'\nr = requests.get(base_url + \"/fql\", params=d)\nresult = json.loads(r.text)\nposts = result['data']\npost1 = posts[0]\n\ncomments_url = base_url + '/{}/comments'.format(post1['post_id'])\n\ncount =1\nfor i in range(50):\n msg = {'access_token': accesstoken, 'message': 'Bomb' + str(count)}\n requests.post(comments_url, data = msg)\n count+=1\n print count", + "source": "code_generation", + "task": "python_for_begginers_solve_50_exercises", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1096, + "instruction": "pythonを用いて、YouTubeのビデオをダウンロードするスクリプトを作ってください。ビデオは将来の使用のために保存しておきます。", + "input": "", + "output": "from urllib2 import urlopen\nfrom urlparse import unquote\nimport re\n\nurl ='https://www.youtube.com/watch?v=Wt1wFf53e2o'\nresponse = urlopen(url)\ncontent = response.read()\ndirect_urls = re.findall(r'\"url_encoded_fmt_stream_map\":.*?url=(https.*?)(,|\\\\u0026)', content)\n\ndirect_url = unquote(direct_urls[0][0])\n\nd = urlopen(direct_url)\nf = open('Test_video.avi', 'wb')\n\n#This will save the video to your default path. To change path use os.chdir(path)\n#Also note this will read the whole file into the memory and than write. We did this to make it words shortest script.\n#Instead read a chunk and write till complete. \nf.write(d.read())\n\nd.close()\nf.close()", + "source": "code_generation", + "task": "python_for_begginers_solve_50_exercises", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1097, + "instruction": "Rを用いて、inputフォルダ内のdata1.csvを相対パスで読み込み、変数dfとして保存してください。", + "input": "", + "output": "df = read.csv('input/data1.csv'\n ,fileEncoding = \"cp932\"\n ,na.strings=c(\"\", NULL,\"NA\")\n ,stringsAsFactors=F)\n\n# [Tips]read.csvの主な引数\n# fileEncoding：文字化けを防ぐためfileEncodinをする\n# na.strings=c(\"\", NULL,\"NA\") #指定した文字を欠損値として読み込む\n# stringsAsFactors=F #文字列はfactor型に自動変換されるが、それを防ぐ\n\n# [Tips]ファイル選択ダイアログから選択する場合はread.csv(file.choose())\n\n# [Tips] 現在のworking directoryを確認するには getwd()\n# [Tips] 現在のworking directoryを変更するには Sessionタブ> Set Working Directory > Choose Directory\n\n# [Tips] git上で公開されているcsvの読み込み\n# git上でcsvのディレクトリを開く > Rawをクリック > 遷移先のURLをread.csv('https://....csv') の形で読み込み\n\n# [Tips] csvの出力\n# write.csv(summary_data, \"summary_iris.csv\", fileEncoding = \"CP932\")", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1098, + "instruction": "Rを用いて、library(readxl)を使ってinputフォルダ内のdata2.xlsxの「table」という名前のシートを相対パスで読み込み、変数df2として保存してください。", + "input": "", + "output": "library(readxl)\ndf2 = read_xlsx('input/data2.xlsx',\n sheet = \"table\",\n col_names = TRUE)\n\n# [Tips]read_xlsxの主な引数\n# col_names=TRUE 最初の行をdata.frameのカラム名として設定する\n# range = \"A1:D5\" 指定した範囲のデータを読み込む場合に設定する", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1099, + "instruction": "Rを用いて、df_copyにdfをコピーしてください。", + "input": "", + "output": "df_copy = df\n\n# [Tips]pythonの場合、dfが変更されるとdf_copyの値も連動して更新されるが、Rの場合は更新されない。", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1100, + "instruction": "Rを用いて、dfに読み込んだデータの最初の10行,最後の10行を確認してください。", + "input": "", + "output": "head(df ,n = 10)\ntail(df ,n = 10) \n\n# [Tips] nで表示するデータ数を指定しなければ表示するデータ数は6\n# [Tips] nが大きい場合、表示されない��とがある。その場合 print(df,n=..)の形で表示可\n# [Tips] str(df) の形で各カラムのデータ型 + 値 を同時に確認可", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1101, + "instruction": "Rを用いて、① df$Ageの基本データ型を確認してください。また、② dfのデータ構造型を確認してください。", + "input": "", + "output": "mode(df$Age)\nclass(df)\n\n# [Tips] データ型の詳細\n\n##### 1.basic type(オブジェクトの型)\n# 確認方法 mode()関数,typeof()関数\n# 例 vector, list, function 等\n# 注意点 vectorのときはvectorとは表示されず、vectorに含まれる要素の型が表示される\n\n#### 2.vector型に含まれる要素の型\n# 例 logical(0/1の二値), integer(整数), double(小数を含む実数), numeric(数値全般), complex, character, raw\n# 注意点 typeof()ではintegerとdoubleは区別されるがmodeではnumericとまとめて表示される\n\n#### 3.オブジェクトが持つ属性(ラベル情報)\n# 確認方法 class()関数\n# 例 factor, data.frame, tbl_df, matrix, array 等\n# 注意点 matrix, arrayに関してはclass属性を持たないが,matrix, arrayとして表示される\n# class属性を持たない場合、要素のデータ型が表示される\n\n#### 4.日付型 \n# 時刻を扱う型で正式名は「POSIXt 型,POSIXct 型,POSIXlt 型」の3種\n# as.Date(date_column, format = \"%d/%m/%Y\"))\n# lubridate パッケージを使用すると簡単 ※【7】を参考\n# lubridate::dmy(date_column)", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1102, + "instruction": "Rを用いて、dfのデータ構造型がvector,list,data.frameなのか順に確認してください。", + "input": "", + "output": "is.vector(df)\nis.list(df)\nis.data.frame(df)\n\n# [Tips] data.frame型はリスト型の1種として実装されています。", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1103, + "instruction": "Rを用いて、df$Parchを数値型から文字型に変換し、データ型(mode)を確認してください。", + "input": "", + "output": "df$Parch = as.character(df$Parch)\nmode(df$Parch)\n\n# [Tips]型変換をする主な関数\n# as.numeric\t 実数に変換する\n# as.integer\t 整数に変換する\n# as.character\t文字列に変換する\n# as.logical\t 理論値に変換する\n# as.matrix マトリクス型に変換する\n# as.factor\t 順序なし因子に変換する\n# as.ordered\t 順序あり因子に変換する\n# as_tibble data.frameをtibbleに変換する\n\n# [Tips] mutate()を使った型変換\n# df %>% mutate(X = as.integer(X))\n\n# [Tips] lubridateパッケージを使った日付型への変換\n# make_date(year,month,day) 日付型のデータを生成する\n# ymd('2022,12,8') ⇒ [1] \"2022-12-08\"　とPOSIXクラス(日付型)に型変換する\n# 作成されたPOSIXクラスのデータはdate(),year(),month() などで数値を取得できる", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1104, + "instruction": "Rを用いて、dfのサイズ(行数と列数)、サイズ(行数)、サイズ(列数)を表示してください。", + "input": "", + "output": "dim(df)\nnrow(df)\nlength(df) ", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1105, + "instruction": "Rを用いて、dfのカラム名一覧を表示してください。", + "input": "", + "output": "colnames(df)\n\n# [Tips] rownames(df) で行名(行インデックス)の確認 - 文字列型で抽出されるので必要に応じてas.numeric処理\n# [Tips] rownames(df) = df$... で...をrawIndexとして設定\n# [Tips] rownames(a)=NULL で事実上のreset_index(1から連番に戻す)", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1106, + "instruction": "Rを用いて、dfのカラム名の一覧からSurvivedを除いたリストを作成してください。", + "input": "", + "output": "x_col = c(colnames(df))\nc(x_col[-which(x_col %in% \"Survived\")])\n\n# [Tips] %in% \n# 左辺の要素が右辺の要素とマッチしていたらTRUEを返す二項演算子\n# 具体的には x_col = [\"PassengerId\",\"Survived\",\"Pclass\",… ,\"Embarked\"]に対して、\n# [FALSE,TRUE,FALSE,…,FALSE]という同じ長さのベクトルが返ってくる\n# filter()関数でも使える\n\n# [Tips] which\n# 指定された条件を満たす(=TRUE)要素のインデックス番号を返す関数\n# 具体的には [FALSE,TRUE,FALSE,…,FALSE]に対して、[2]というインデックス番号が返ってくる\n\n# [Tips] ベクトル[-n]\n# ベクトルからn番目の要素を削除する", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1107, + "instruction": "Rを用いて、現在のEnvironmentに含まれる変数を全て削除してください。", + "input": "", + "output": "rm(list = ls())", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1108, + "instruction": "Rを用いて、read_excel関数の構文、引数などを確認してください。", + "input": "", + "output": "help(read_excel) \n\n# [Tips]?read_excelでもよい", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1109, + "instruction": "Rを用いて、与えられた2変数a.bを足す関数addを作成し、a=5,b=10に適用してください。", + "input": "", + "output": "add = function(a,b){a+b}\nadd(5,10)\n\n# [Tips] 繰り返し処理for\n# for (i in 1:100) {s = s + i} が基本の形", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1110, + "instruction": "Rを用いて、name=c(\"Tanaka\",\"Suzuki\"),age=c(15,16)を持つデータフレームtmpを作成してください。", + "input": "", + "output": "tmp = data.frame(name=c(\"Tanaka\",\"Suzuki\"),age=c(15,16))\n\n# [Tips] 空のdfの生成と繰り返し処理for,rbindの組み合わせ\n# df = data.frame() \n# counter = 0\n# for (i in 1:5){ 処理\n# df = rbind(df,処理で生成されたdf)\n# counter = counter +1\n# print(counter)\n# }\n# counter = counter +1\n# print(counter)", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1111, + "instruction": "Rを用いて、以下のショートカットキーを確認してください。\n\n# ①pipe演算子(`%>%`)を作成する\n# ②コメントアウトする\n# ③セクションを作成する\n# ④ ctrl+zで戻ってから「進む」(redo)", + "input": "", + "output": "# ①ctrl+shift+M \n# ②Ctrl+Shift+C \n# ③Ctrl+Shift+R \n# ④Ctrl+Shift+Z\n\n# [Tips]セクションは折りたためたり、コンソール画面上でジャンプしやすかったりと非常に強力！", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1112, + "instruction": "Rを用いて、dfのNameの列をtmpとして抽出してください。tmpのデータ構造型がベクトルではなくdata.frameであることを確認してください。", + "input": "", + "output": "tmp = df %>% select(Name)\n\nis.vector(tmp)\nis.data.frame(tmp) \n\n# [Tips] selectを使って1列を指定した場合、そのままdata.frame型で抽出される", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1113, + "instruction": "Rを用いて、selectを使わずdfのName列をtmpとして抽出してください。 tmpのデータ構造型がdata.farmeではなくベクトル型であることを確認してください。", + "input": "", + "output": "tmp = df[,\"Name\"]\n\nis.vector(tmp)\nis.data.frame(tmp) \n\n# [Tips] [,…]を使って1列を指定した場合、自動的にベクトル型に変換される", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1114, + "instruction": "Rを用いて、dfのName列以外の列を抽出してください。 ", + "input": "", + "output": "df %>% \n select(-Name)", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1115, + "instruction": "Rを用いて、dfのNameとAgeの列を抽出してください。", + "input": "", + "output": "df %>% \n select(Name,Age)", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1116, + "instruction": "Rを用いて、dfのage列の値が30以上のデータを抽出してください。", + "input": "", + "output": "df %>% \n filter(Age >= 30)", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1117, + "instruction": "Rを用いて、dfのsex列がfemaleではないデータのみ抽出してください。", + "input": "", + "output": "df %>% \n filter(Sex != \"female\")", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1118, + "instruction": "Rを用いて、dfのage列の値が40以上かつsex列がfemaleのデータのみ抽出してください。", + "input": "", + "output": "df %>% \n filter(Sex == \"female\" & Age >= 40)\n\n# [Tips] 同一カラム内の複数の値を条件付ける場合の %in%\n# filter (Sex %in% c('male','female'))のようにc()でまとめても可", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1119, + "instruction": "Rを用いて、dfのage列の値が40以上またはsex列がfemaleのいずれか一方は満たすデータを抽出してください。", + "input": "", + "output": "df %>% \n filter(Sex == \"female\" | Age >= 40)", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1120, + "instruction": "Rを用いて、dfのage列の値が40以上ではない かつ sex列がfemaleではないデータを抽出してください。", + "input": "", + "output": "df %>% \n filter(!(Sex == \"female\" | Age >= 40))", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1121, + "instruction": "Rを用いて、dfのname列に[Mrs]が含まれるデータを抽出してください。", + "input": "", + "output": "df %>% \n filter(str_detect(Name, \"Mrs\"))\n\n# [Tips] 特定のカラムから特定の文字数だけ抽出して新しいカラムを生成する", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1122, + "instruction": "Rを用いて、dfの[P]を含むカラム名のデータを抽出してください。", + "input": "", + "output": "df %>% \n select(contains(\"P\"))\n\n# [Tips]主なヘルパ関数(複数のカラムを簡単に指定できる)\n# starts_with 任意の文字列から始まる\n# contains 任意の文字列を含む\n# everything 全ての列を選択", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1123, + "instruction": "Rを用いて、dfのname列に[Mrs]が含まれるデータを抽出してください。", + "input": "", + "output": "df %>% \n filter(str_detect(Name, \"Mrs\"))", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1124, + "instruction": "Rを用いて、dfの中でFareの上位10件を抽出後、下位10件を抽出してください。", + "input": "", + "output": "df %>% top_n(10, Fare)\ndf %>% top_n(-10, Fare)", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1125, + "instruction": "Rを用いて、dfの中で数値型の列のみ抽出してください。", + "input": "", + "output": "df %>% \n select(where(is.numeric)) ", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1126, + "instruction": "Rでselect関数を用いてdfからSibSpの列を削除してください。", + "input": "", + "output": "df %>% \n select(-SibSp) \n\n# 複数カラムを削除する場合\n# select(-c(flag,id))", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1127, + "instruction": "RでNULLを用いてdfからParchの列を削除してください。", + "input": "", + "output": "df[, \"Parch\"] = NULL", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1128, + "instruction": "Rを用いて、dfの4行目のAge列を40に上書きしてください。", + "input": "", + "output": "df[4,\"Age\"]=40", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1129, + "instruction": "Rを��いて、dfに列名「test」で値がすべて1のカラムを追加してください。", + "input": "", + "output": "df %>% \n mutate(test = 1)\n\n# [Tips] 架空のランダムデータの生成\n# rnorm(n=100, mean=1, sd=1) #正規分布\n# runif(n=100, min=0, max=10) #一様分布,範囲を指定して乱数生成\n# rpois(n=100, lambda=5) #ポアソン分布\n# rbinom(n=100, size = 50, prob = 0.5) # 二項分布,成功確率50%を50回試行した結果の値を100個生成する", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1130, + "instruction": "Rを用いて、dfのAge列にて>60の場合に1が立つ、新しいカラム「over60」を追加してください。", + "input": "", + "output": "df %>% \n mutate(over60 = if_else(Age > 60,1,0))", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1131, + "instruction": "Rを用いて、dfのsex列にてmale→0、それ以外→1に置換してください。", + "input": "", + "output": "df %>%\n mutate(Sex = if_else(Sex == \"male\",0,1))", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1132, + "instruction": "Rを用いて、dfのEmbarked列にてc→1、Q→2、S→3に置換し,データ型をnumeric型に変更してください。", + "input": "", + "output": "df %>%\n mutate(Embarked =\n case_when(\n Embarked == \"C\" ~ \"1\",\n Embarked == \"Q\" ~ \"2\",\n Embarked == \"S\" ~ \"3\",\n TRUE ~ as.character(Embarked)\n )) %>%\n mutate(Embarked = as.numeric(Embarked))\n\n# [Tips]case_whenでは元と同じ型で一度出力する必要があり、その後as.numericで数値型に直している\n\n# [Tips]複数列に同時に同じ処理をしたい場合はapply関数\n# apply(df,1or2,function) dfに対して1(行),2(列)ごとにfunctionする\n\n# df[to_enc_col] =\n# apply(df[to_enc_col],2,function(x){\n# x = case_when(\n# x == \"C\" ~ \"1\",\n# x == \"Q\" ~ \"2\",\n# x == \"S\" ~ \"3\",\n# TRUE ~ as.character(x)\n# )\n# as.numeric(x)\n# })\n\n# [Tips] 1行だけの簡易置換はifelseが便利\n# 例 . df %>% mutate(Weekly_Sales = ifelse(Weekly_Sales<0, 0, Weekly_Sales))", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1133, + "instruction": "Rを用いて、dfのfare列すべてを小数点以下で丸めてください。", + "input": "", + "output": "round(df$Fare,1)\n\n# [Tips]round関数は偶数への最近接丸めされる\n# 端数が <0.5のとき切り捨て >0.5のとき切り上げ =0.5のとき切り捨てと切り上げのうち偶数となる方へ丸める", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1134, + "instruction": "Rを用いて、dfに含まれる次の列名を変更してください。\nPclass⇒class, Parch⇒parch", + "input": "", + "output": "df %>%\n rename(class = Pclass,\n parch = Parch)\n\n# [Tips] selectでselect(新列名 = 旧列名)とする形でも可\n# [Tips] colnames(df) = names(list_data) の形も可. namesはベクトル型のインデックスを取得する.", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1135, + "instruction": "Rを用いて、dfのAge列を降順に並び替えてください。", + "input": "", + "output": "df %>% arrange(desc(Age)) \n\n# [Tips] arrange(df,列名)で昇順\n# [Tips] 複数条件かつ降順のときはdescが2つ必要なので注意\n# data %>% arrange(desc(id),desc(ds))", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1136, + "instruction": "Rを用いて、dfの行と列を入れ替えた形に並び替えてください。", + "input": "", + "output": "t(df)", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1137, + "instruction": "Rを用いて、dfのSexの列のユニークな要素を確認してください。", + "input": "", + "output": "unique(df$Sex)", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1138, + "instruction": "Rを用いて、dfのSex列のユニークな要素��を確認してください。", + "input": "", + "output": "n_distinct(df$Sex)", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1139, + "instruction": "Rを用いて、ibrary(skimr)を使ってdfの各列のユニークな要素数を確認してください。", + "input": "", + "output": "library(skimr)\nskim(df) # n_unique列を確認する", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1140, + "instruction": "Rを用いて、dfのembarked列の要素と出現回数を確認してください。", + "input": "", + "output": "df %>% \n group_by(Embarked) %>% \n summarise(hoge=n())\n\n# [Tips]group_by + summarise()の形\n# group_byでグループ化された状態でsummarise(xxx = 集計関数())でグループ別に集計できます。\n# 集計関数n() はデータの行数をカウントします。", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1141, + "instruction": "Rを用いて、dfのcabin、Ticket列で重複を削除し、data.frame全体を抽出してください。", + "input": "", + "output": "df %>% distinct(Cabin,Ticket.keep_all = T) \n\n# [Tips]重複があった場合は初出の情報のみ残る。\n# .keep_allがない場合、削除に使った列のみ抽出される。", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1142, + "instruction": "Rを用いて、dfのカラムごとの欠損値の個数を確認してください。", + "input": "", + "output": "colSums(is.na(df)) \n\n# [Tips]colSumsは対象のdata.frame,カラムの合計値を算出する\n\n# [Tipe]変数が多い場合見づらいので以下の形で降順にするとよい\n# data.frame(missing_cnt = colSums(is.na(df))) %>% filter(missing_cnt > 0) %>% arrange(desc(missing_cnt))\n\n# [Tips] 欠損値の可視化用ライブラリnaniar\n# missing_col = row.names(data.frame(missing_cnt = colSums(is.na(df))) %>% filter(missing_cnt > 0))\n# gg_miss_var(df %>% select(missing_col), show_pct = TRUE)", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1143, + "instruction": "Rを用いて、library(skim)を使って、dfのカラムごとの欠損値の個数を確認してください。", + "input": "", + "output": "skim(df)\n\n# [Tips]n_missingの列で欠損値の確認が可能です。", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1144, + "instruction": "Rを用いて、dfのSex列のfemaleをNA(欠損値)にする", + "input": "", + "output": "df %>%\n mutate(Sex = na_if(Sex ,\"female\"))", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1145, + "instruction": "Rを用いて、dfのSex列の欠損値を\"female\"で補完してください。", + "input": "", + "output": "df %>%\n replace_na(replace = list(Sex=\"female\"))\n\n# [Tips] 一括で欠損値を0に置換したい場合\n# df %>% mutate_all(~replace(., is.na(.), 0)) を使う\n# mutate_all() はmap()ファミリーの関数を内部的に使用しており、\n# 各列に対してラムダ式「~ + 関数」を適用する.", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1146, + "instruction": "Rを用いて、dfのAge列の欠損値をSex別のAgeの平均値で補完してください。", + "input": "", + "output": "df %>%\n group_by(Sex) %>% \n mutate(new_age = if_else(is.na(Age),mean(Age,na.rm=T),Age))", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1147, + "instruction": "Rを用いて、dfをFareの降順にした上で、Age列の欠損値をその直前の方の値で補完してください。", + "input": "", + "output": "df %>% arrange(-Fare) %>% fill(Age)\n\n#　[Tips] .direction = \"up\" を指定することでデータを上向きに補完する", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1148, + "instruction": "Rを用いて、df$Age列で1つでも欠損値がある行を削除してください。", + "input": "", + "output": "df = df %>% drop_na(Age)\n\n# [Tips]全カラムで一気にチェック・削除する場合はdrop_na(everything())", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1149, + "instruction": "Rを用いて、library(stringr)を使ってdfのnameの列をすべて大文字に変換し、その後すべて小文字に変換してください。", + "input": "", + "output": "library(stringr)\n\ntoupper(df$Name)\ntolower(df$Name)", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1150, + "instruction": "Rを用いて、dfのsex列に含まれる「female」という単語を「Python」に置換してください。", + "input": "", + "output": "str_replace_all(df$Sex, pattern=\"female\", replacement=\"Python\")", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1151, + "instruction": "Rを用いて、dfのname列1行目の「Braund, Mr. Owen Harris」の「Harris」を消去してください。", + "input": "", + "output": "str_replace(df[1,\"Name\"],pattern=\"Harris\", replacement=\"\")\n\n# [Tips] {base_R}文字列の一部抽出\n# substring(\"aaavvv\",first = 1,last = 3) 開始地点と終了地点を指定\n\n# [Tips] {stringrパッケージ}文字列の一部抽出\n# library(stringr)\n\n# str_sub(\"aaavvv\" , start = -3, end = -1) 開始地点と終了地点を指定,負の値も使用可能\n# mutate(hoge = str_sub(train$huge,start = -3 ,end = -1)) hugeの後ろから3文字を抽出したhoge列を追加する\n\n# str_locate：指定パターンにマッチする箇所の文字数を返す , start end の2値が戻り値 ※最初の箇所以外も見たい場合はstr_locate_all()\n\n# str_subset：指定パターンを含む文字列を返す", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1152, + "instruction": "Rを用いて、dfにage(num型)とembarked(chr型)の列を「_」で結合した列を追加(列名はtest)してください。", + "input": "", + "output": "df %>%\n mutate(test = paste(Age,Embarked,sep = \"_\"))\n\n# [Tips] paste(Age,\"_\",Embarked)でもいいがスペースが入り見づらい\n# [Tips] sep = \"\" と指定することで文字列を詰めた状態で抽出することが可能", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1153, + "instruction": "Rを用いて、df2にdfを左結合（結合キーはPassengerId）し、df2に格納してください。", + "input": "", + "output": "df2 = left_join(df2,df,by=\"PassengerId\")", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1154, + "instruction": "Rを用いて、df2にdfを内部結合（結合キーはPassengerId）し、df2に格納してください。", + "input": "", + "output": "df2 = inner_join(df2,df,by=\"PassengerId\")", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1155, + "instruction": "Rを用いて、df2(714行22列)とdf2を行方向に連結したaを作成し、行列数を確認してください。", + "input": "", + "output": "a = rbind(df2,df2)\ndim(a)\n\n# [Tips] df union(df2) と同義", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1156, + "instruction": "Rを用いて、df2(714行22列)とdf2を列方向に連結したbを作成し、行列数を確認してください。", + "input": "", + "output": "b = cbind(df2,df2)\ndim(b)\n\n# [Tips]rbindのrはrawを維持した状態での結合、つまり下に付与される形\n#　　　 cbindのcはcolumnを維持した状態での結合、つまり右に付与される形\n\n# [Tips] 任意の配列をdfに追加する\n# data.frame(df2 , name = df$name) という書き方で\n# df2にname列を追加するという処理ができる", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1157, + "instruction": "Rを用いて、dfのsex列をラベルエンコーディング(1,2,…)してください。", + "input": "", + "output": "Sex_enc = df %>% \n distinct(Sex, .keep_all = F) %>%\n mutate(Sex_label = as.numeric(as.factor(Sex))) \n\ndf = left_join(df,Sex_enc,by=\"Sex\")\nhead(df)\n\n# [Tips] as.factorで順序を持った因子型に変換した後、as.numericを使い数値のみ取得", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1158, + "instruction": "Rを用いて、dfのSex列をOne-hotエンコーディングしてください。", + "input": "", + "output": "df %>%\n mutate(dummy = 1) %>%\n pivot_wider(names_from = \"Sex\",\n values_from = \"dummy\",\n values_fill = 0) #NAを指定の値に置換する\n\n# [Tips] recipesパッケージ::step_dummy()を使った方法\n\n# library(recipes)\n# df_rec =　\n# recipe(x = df , formula = target_col ~ .) %>% \n# step_dummy(all_nominal_predictors()) %>% \n# prep() %>% \n# bake(new_data = NULL)\n\n# [Tips] step_*()関数内で使えるヘルパ関数\n\n# start_with() 列名の接頭語で取捨選択（列名の頭にある共通の文字列などを認識させて選択）\n# ends_with() 列名の接尾語で取捨選択（列名の後ろにある共通の文字列などを認識させて選択）\n# contains() 指定した文字列が含まれる列を取捨選択\n# matches() 正規表現で列を取捨選択\n# everything() すべての列を取捨選択\n# all_of() 与えられた変数名とすべて合致する変数の組み合わせ\n# any_of() 与えられた変数名と合致する変数.合致しないものは無視\n# all_predictors モデル式の説明変数\n# all_numeric_predictors 数値型のすべての説明変数\n# all_nominal_predictors 文字列型,factor型のすべての説明変数\n# has_role role\n# has_type type", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1159, + "instruction": "Rを用いて、dfのAge列を正規化(平均0,分散1)してください。", + "input": "", + "output": "scale(df$Age)", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1160, + "instruction": "Rを用いて、dfのAge列を最小値0最大値1となるようにmin-MAXスケーリングしてください。", + "input": "", + "output": "scale(df$Age,\n center = min(df$Age), \n scale = (max(df$Age) - min(df$Age))) \n\n# [Tips]関数scaleの引数の説明\n# center：数値ベクトルの場合は対応する値を引き、Trueの場合は全体平均値を引く\n# scale：数値ベクトルの場合は対応する値で割り、Trueの場合は全体分散で割る", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1161, + "instruction": "Rを用いて、dfの要約統計量を確認してください。", + "input": "", + "output": "summary(df)", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1162, + "instruction": "Rを用いて、library(skimr)を使って、dfの要約統計量を確認してください。", + "input": "", + "output": "library(skimr) # パッケージ名には「*r」が付くので注意\nskim(df) \n\n# [Tips] dfSummaryを使っても良い(htmlで別ウィンドウが立ち上がる)\n# library(summarytools)\n# dfSummary(dataset) %>% view()", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1163, + "instruction": "Rを用いて、dfのEmbarkedとSexの掛け合わせごとにFareの合計を集計し、df_として保存してください。", + "input": "", + "output": "df_ = df %>%\n group_by(Embarked,Sex) %>%\n summarise(Fare_Sum = sum(Fare))", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1164, + "instruction": "Rを用いて、dfのsex別にage列の平均値を求めてください。", + "input": "", + "output": "df %>% \n group_by(Sex) %>% \n summarise(Ave = mean(Age, na.rm=T)) \n\n# [Tips]na.rm=TはNAを集計対象から除く処理", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1165, + "instruction": "Rを用いて、dfのsex別にdfのage列の中央値を求めてください。", + "input": "", + "output": "df %>% \n group_by(Sex) %>% \n summarise(Med = median(Age, na.rm=T))", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1166, + "instruction": "Rを用いて、dfのSex別にage列の最大値、最小値を1つのdata.frameで示してください。", + "input": "", + "output": "df %>% \n group_by(Sex) %>% \n summarise(MAX = max(Age, na.rm=T),\n MIN = min(Age, na.rm=T))", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1167, + "instruction": "Rを用いて、dfのSex別にage列の標準偏差、分散を1つのdata.frameで示してください。", + "input": "", + "output": "df %>% \n group_by(Sex) %>% \n summarise(sd = sd(Age, na.rm=T),\n var = var(Age, na.rm=T))\n\n# [Tips] 共分散の計算は cov(x,y) ", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1168, + "instruction": "Rを用いて、dfのnumeric型同士の相関を求めてください。", + "input": "", + "output": "cor(df %>% \n select(where(is.numeric)))\n\n# [Tips] with(df , cor(...,...)) という書き方も可\n# with()は第1引数のdfの項目からオブジェクトを取得し、第2引数に与えられた処理を実行する", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1169, + "instruction": "Rを用いて、dfのAge列の0、23、50、75、100パーセンタイルを取得してください。", + "input": "", + "output": "quantile(df$Age, c(0, 0.23, 0.5, 0.75, 1))", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1170, + "instruction": "Rを用いて、dfのAge列における各要素の頻度を求めてください。", + "input": "", + "output": "table(df$Age)", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1171, + "instruction": "Rを用いて、dfのAgeの最頻値とそのときの頻度を表示してください。", + "input": "", + "output": "rev(sort(table(df$Age)))[1]\n\n# [Tips]頻度のtableを作成し、rev(sort())で降順にすると[1]番目の値が最頻値", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1172, + "instruction": "Rを用いて、dfのSex別にFareの平均をpivotを使って求めてください。", + "input": "", + "output": "wider = df %>%\n select(Sex,Fare) %>%\n pivot_wider(names_from = \"Sex\",\n values_from = \"Fare\",\n values_fn = mean)\nwider\n\n# [Tips]関数pivot_widerの引数の説明\n# ・names_from：group_byのように基準となるグループ列,集計関数を使わない場合、単に新しいカラムとしてユニークな値が追加される\n# ・values_from：実際に表示してほしい値\n# ・values_fn：集計関数を使いたい場合に設定", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1173, + "instruction": "Rを用いて、widerをpivotを使ってtidy data(縦持ち)にしてください。", + "input": "", + "output": "wider = df %>%\n select(Sex,Fare) %>%\n pivot_wider(names_from = \"Sex\",\n values_from = \"Fare\",\n values_fn = mean)\n\nwider %>%\n pivot_longer(cols = c(\"male\",\"female\"),\n names_to = \"sex_flag\",\n values_to = )\n\n# [Tips] 関数pivot_longerの引数の説明\n# ・cols：対象列の指定\n# ・names_to：対象列のカラム名を1列にまとめたとき、その列の名称\n# ・values_to：対象列のデータを1列にまとめたとき、その列の名称", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1174, + "instruction": "Rを用いて、Sex別にFareが多い順に1.2.3...と連番を振った列を追加し、TOP3のみ抽出してください。", + "input": "", + "output": "df %>% \n arrange((desc(Fare))) %>% \n group_by(Sex) %>% \n mutate(num = row_number()) %>% \n filter(num >=1 & num <=3)", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1175, + "instruction": "Rを用いて、Fareを降順に並べたとき、直前の人のFareの差を求めよ", + "input": "", + "output": "df %>% \n arrange((desc(Fare))) %>% \n mutate(dif = lag(Fare,n=1) - Fare)\n\n# [Tips]集約関数とWindow関数の違い\n# ・集約関数は、複数の入力レコードに対し、1��のレコードを出力します。\n# ・Window関数は、複数の入力レコードに対し、レコード毎に1つのレコードを出力します。", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1176, + "instruction": "Rを用いて、dfのAge列のヒストグラムを作成してください。", + "input": "", + "output": "ggplot(data = df, mapping = aes(x=Age))+geom_histogram()", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1177, + "instruction": "Rを用いて、dfのAge列の密度推定曲線を作成してください。", + "input": "", + "output": "ggplot(data = df, mapping = aes(x=Age))+geom_density(stat = \"density\")", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1178, + "instruction": "Rを用いて、dfのAge列のヒストグラムをSex別に作成し、重ねて表示してください。", + "input": "", + "output": "ggplot(data = df, mapping = aes(x=Age ,fill=Sex))+ \n geom_histogram(position = \"identity\" ,alpha = 0.5)\n\n# [Tips] geom_histogram は= \"count\"がデフォルト設定されており自動でcountされます。\n# [Tips] aes()の引数におけるfill = ...は塗りつぶしの色分け条件を指定します。同様にcolor = ...は枠などの線の色分け条件を指定できます。", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1179, + "instruction": "Rを用いて、dfのEmbarkedごとにFareの合計を棒グラフで表示してください。", + "input": "", + "output": "ggplot(data = df, mapping = aes(x=Embarked,y=Fare))+\n geom_bar(stat = \"summary\" ,fun = \"sum\")\n\n# [Tips] geom_*()の引数で「stat = \"summary\",fun = 統計量」を使うと可視化させつつ集計できる。", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1180, + "instruction": "Rを用いて、dfのEmbarkedごとにFareの合計を棒グラフで降順に表示してください。", + "input": "", + "output": "df_ = df %>% group_by(Embarked) %>% summarise(Fare_Sum = sum(Fare)) %>% arrange(desc(Fare_Sum))\n\nggplot(data = df_, mapping = aes(x = fct_reorder(Embarked,Fare_Sum, .desc = TRUE),\n y = Fare_Sum))+\n geom_bar(stat = \"identity\")\n\n# [Tips] 集計後のテーブルに対して、fct_reorderを使う。\n# そのときfct_reorder(並べ替える変数,並べ替えの基準に利用する変数, .desc = TRUE)の形で\n# 降順に並べ替えることができる。", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1181, + "instruction": "Rを用いて、dfのEmbarkedごとにFareの合計をSexで色分けし、棒グラフでSexが隣り合う形で表示してください。", + "input": "", + "output": "ggplot(data = df, mapping = aes(x=Embarked,y=Fare,fill=Sex))+\n geom_bar(stat = \"summary\" , position = \"dodge\" , fun = \"sum\") ", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1182, + "instruction": "Rを用いて、① dfのEmbarked,Sex別にFareの合計(変数名：Fare_Sum)を求めて、df_として格納してください。また、②df_のEmbarkedごとにFareの合計をSexで色分けし、積み上げ棒グラフで表示してください。", + "input": "", + "output": "df_ = df %>% group_by(Embarked,Sex) %>% summarise(Fare_Sum = sum(Fare))\n\nggplot(data = df_, mapping = aes(x=Embarked,y=Fare_Sum,fill=Sex))+\n geom_bar(stat = \"identity\" ,position = \"stack\" ,alpha = 0.5) ", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1183, + "instruction": "Rを用いて、dfのEmbarkedごとにFareの合計を横棒グラフで表示してください。", + "input": "", + "output": "ggplot(data = df, mapping = aes(x=Embarked,y=Fare))+\n geom_bar(stat = \"summary\" ,fun = \"sum\")+\n coord_flip()\n\n# [Tips] coord_flip()はx,y軸を入れ替える", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1184, + "instruction": "Rを用いて、dfの全ての値を対象に散布図を表示してください。", + "input": "", + "output": "plot(df)", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1185, + "instruction": "Rを用いて、dfのageとFareの散布図を表示し、Sexで色分けしてください。", + "input": "", + "output": "ggplot(data = df, mapping = aes(x=Age,y=Fare,color=Sex))+\n geom_point() \n\n# [Tips] ポイントなど点や線の色分け条件は、colorで指定する\n# [Tips] 棒グラフなどの塗りの色分け条件は、fillで指定する", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1186, + "instruction": "Rを用いて、dfのEmbarked別にFareのヴァイオリンプロット(四分位範囲有)を表示してください。", + "input": "", + "output": "ggplot(data = df, mapping = aes(x=Embarked,y=Fare,fill=Embarked))+\n geom_violin(draw_quantiles = c(0.25, 0.5, 0.75))\n\n# [Tips] 四分位範囲を表示しない場合、draw_quantilesは不要", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1187, + "instruction": "Rを用いて、dfのEmbarked別にFareの平均値を棒グラフで示し、その上に散布図を表示してください。", + "input": "", + "output": "ggplot(data = df, mapping = aes(x=Embarked,y=Fare))+\n geom_bar(stat = \"summary\" ,fun = \"mean\")+\n geom_jitter(mapping = aes(color = Embarked))\n\n# [Tips] geom_jitterは描画位置を散らした散布図を直接出力してくれる。\n\n# [Tips] Raincloud plotをggdistパッケージを使って作成する\n\n# library(ggdist)\n# ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Species,color =Species)) +\n# # 確率密度分布\n# stat_halfeye(point_color = NA, # 点推定を削除\n# .width = 0, # 信頼区間の線分を削除\n# height = 0.6,# グラフの高さ調整\n# position = position_nudge(y = 0.3))+ # グラフ自体を移動させる\n# # jitterを使った散布図\n# geom_jitter(width = 0, height = 0.1)+ # 分布の散らばり幅を限定しておく\n# # 箱ひげ図\n# geom_boxplot(position = position_nudge(y = 0.2),# グラフ自体を移動させる\n# width = 0.1,\n# outlier.shape = NA) # 外れ値をプロットしない", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1188, + "instruction": "Rを用いて、dfのageとFareの散布図を表示し、library(ggrepel)を使って主要なNameを示してください。", + "input": "", + "output": "library(ggrepel)\nggplot(data = df, mapping = aes(x=Age,y=Fare))+\n geom_point() +\n geom_text_repel(aes(label = Name), size = 3)", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1189, + "instruction": "Rを用いて、92で作成したグラフに以下の要素を付与してください。\n# ①タイトル： Age-Fare scatter\n# ② 出典：xxx\n# ③ X軸：年齢\n# ④ Y軸：料金\n# ⑤ テーマ：theme_classic()　片方の枠のみ、罫線なし\n# ⑥ 文字サイズ14とフォントserifへ変更", + "input": "", + "output": "ggplot(data = df, mapping = aes(x=Age,y=Fare,color=Sex))+\n geom_point() +\n geom_text_repel(aes(label = Name), size = 3) +\n labs(title = \"Age-Fare scatter\",\n caption = \"出典：xxx\",\n x = \"年齢\",\n y = \"料金\")+\n theme_classic(base_size = 14,base_family = \"serif\")\n\n# [Tips]theme_*は複数存在するので好みのものを見つけておくとよい。base_familyはフォントのこと。\n# [Tips]theme(legend.position = \"none\",\n# axis.title.x = element_blank(),\n# axis.title.y = element_blank() とすることで凡例、X軸ラベル、y軸ラベルを削除できる。", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1190, + "instruction": "Rを用いて、library(corrplot)を使ってdfの数値型全体の相関ヒートマップ(少数第二位まで表示)を示してください。", + "input": "", + "output": "library(corrplot)\ncorrplot(cor(df %>%\n select(where(is.numeric))) %>%\n round(3),\n method=\"color\",\n addCoef.col=TRUE,\n sig.level=0.01)", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1191, + "instruction": "Rを用いて、dfのEmbarked別にFareの分布を箱ひげ図で示してください。ただし、SとCだけ比較とし、それぞれ色は��けてください。(Q,NAは非表示)", + "input": "", + "output": "ggplot(data = df,\n mapping = aes(x=Embarked, y = Fare,fill=Embarked))+ \n geom_boxplot()+\n scale_x_discrete(limits=c(\"S\",\"C\"))+\n scale_y_continuous(limits = c(0,100))\n\n# [Tips] scale_x_discrete(limit=C( ,…))は離散型のx軸で表示する「要素と順序」を指定できる\n# [Tips] scale_y_continuous(limits = c( ,…))は連続型のy軸で表示する「値の範囲」を指定できる\n# [Tips] scale_y_continuous(breaks=seq(0,420,30))は1引数と2引数の間に軸の値を表示する。その際、3引数が軸の値の間隔", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1192, + "instruction": "Rを用いて、dfのageとFareの散布図を表示し、性別ごとに回帰直線を引き、さらに40歳のところに縦線を引いてください。", + "input": "", + "output": "ggplot(data = df, mapping = aes(x=Age,y=Fare,color=Sex))+\n geom_point() +\n geom_smooth(mapping = aes(group = factor(Sex)),method = \"lm\",se = TRUE)+\n geom_vline(xintercept = 40)\n\n# [Tips] geom_abline(intercept = …, slope = …,linetype = \"dotdash\")で任意の傾きの直線が引ける\n# [Tips] グループごとの形で対応する場合、aes()の引数で group = ...を指定する", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1193, + "instruction": "Rを用いて、dfのageが45-55歳のデータを抽出し、AgeとFareの散布図を表示し、性別ごとに回帰直線を引いてください。", + "input": "", + "output": "ggplot(data = df, mapping = aes(x=Age,y=Fare,color=Sex))+\n geom_point() +\n xlim(45,55)+\n geom_smooth(mapping = aes(group = factor(Sex)),method = \"lm\",se = TRUE)+\n geom_vline(xintercept = 40)", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1194, + "instruction": "Rを用いて、dfのageとFareの散布図を表示し、性別ごとに回帰直線を引き、45-55歳を拡大表示してください。", + "input": "", + "output": "ggplot(data = df, mapping = aes(x=Age,y=Fare,color=Sex))+\n geom_point() +\n coord_cartesian(xlim =c(45,55))+\n geom_smooth(mapping = aes(group = factor(Sex)),method = \"lm\",se = TRUE)+\n geom_vline(xintercept = 40)", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1195, + "instruction": "Rを用いて、dfのageとFareの散布図を性別で色分けして表示後、45-55歳のデータのみを元に性別ごとに回帰直線を引いてください。", + "input": "", + "output": "ggplot()+\n geom_point(data = df,\n mapping = aes(x=Age,y=Fare,color=Sex))+\n geom_smooth(data = df %>% filter(Age >=45 & Age <=55),\n mapping = aes(x=Age,y=Fare,group = factor(Sex),color=factor(Sex)),method = \"lm\",se = FALSE)", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1196, + "instruction": "Rを用いて、dfのageとFareの散布図を表示する際、Sexグループごとに別グラフにする", + "input": "", + "output": "ggplot(data = df, mapping = aes(x=Age,y=Fare,color=Sex))+\n geom_point()+\n facet_grid(.~Sex)\n\n# [Tips]facet_grid(列名①~列名②)でパネルの分割水準となるカテゴリを指定。特に指定がない場合 . を入力。", + "source": "code_generation", + "task": "tidyverse_100_knocks", + "liscence": "AmenokakuCode Liscence" + }, + { + "index": 1197, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def dump ( self , model_dir ) :\n \"str\"\n gfile . 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ResultAndStderr )\n put . assertFalse ( value . result . is_success ,\n message_builder . apply ( \"str\" ) )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1219, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self , known_hosts ) } :\n self . _entries = [ ]\n for hostname , key in known_hosts :\n self . addHostKey ( hostname , key )\n", + "output": "def __init__ ( self , known_hosts ) :\n self . _entries = [ ]\n for hostname , key in known_hosts :\n self . addHostKey ( hostname , key )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1220, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def set ( self , key , value )\n \"str\"\n self . values [ key ] = value\n return self\n", + "output": "def set ( self , key , value ) :\n \"str\"\n self . values [ key ] = value\n return self\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1221, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import robotparser\nrp = robotparser . 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:\n self . sequences . states . new2old ( )\n except AttributeError :\n pass\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1245, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class FormatSizeEstimationSerializer ( serializers . Serializer ) :\n estimated_pbf_file_size_in_bytes = serializers . FloatField ( )\n detail_level = serializers . ChoiceField ( choices = detail_levels . DETAIL_LEVEL_CHOICES )\n def validate ( self , data ) :\n estimated_pbf = data [ \"str\" ]\n detail_level = data [ \"str\" ]\n data . update (\n {\n output_format : size_estimation_for_format ( output_format , detail_level , estimated_pbf )\n for output_format in output_format . DEFINITIONS\n }\n )\n return data\n def to_representation ( self , instance ) :\n instance\n", + "output": "class FormatSizeEstimationSerializer ( serializers . Serializer ) :\n estimated_pbf_file_size_in_bytes = serializers . FloatField ( )\n detail_level = serializers . ChoiceField ( choices = detail_levels . DETAIL_LEVEL_CHOICES )\n def validate ( self , data ) :\n estimated_pbf = data [ \"str\" ]\n detail_level = data [ \"str\" ]\n data . update (\n {\n output_format : size_estimation_for_format ( output_format , detail_level , estimated_pbf )\n for output_format in output_format . DEFINITIONS\n }\n )\n return data\n def to_representation ( self , instance ) :\n return instance\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1246, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def MakeStaticTranslation ( self , original_filename , encoding ) :\n \"str\"\n original = structure . _GATHERERS [ self . structure_type ] ( original_filename ,\n extkey = self . section ,\n encoding = encoding )\n original . Parse ( )\n translated = original . Translate ( constants . CONSTANT_LANGUAGE , False )\n fname = tempfile . mktemp ( )\n if util . WrapOutputStream ( open ( fname , \"str\" ) ) as writer :\n writer . write ( \"str\"\n % original_filename )\n writer . write ( translated )\n return fname\n", + "output": "def MakeStaticTranslation ( self , original_filename , encoding ) :\n \"str\"\n original = structure . _GATHERERS [ self . structure_type ] ( original_filename ,\n extkey = self . section ,\n encoding = encoding )\n original . Parse ( )\n translated = original . Translate ( constants . CONSTANT_LANGUAGE , False )\n fname = tempfile . mktemp ( )\n with util . WrapOutputStream ( open ( fname , \"str\" ) ) as writer :\n writer . write ( \"str\"\n % original_filename )\n writer . write ( translated )\n return fname\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1247, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class UserCreateForm ( forms . Form ) :\n name = forms . CharField ( label = _ ( \"str\" ) )\n email = forms . 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ModelAdmin ) :\n list_display = [ \"str\" , \"str\" ]\n list_filter = [ \"str\" ]\n search_fields = [ \"str\" ]\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1251, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def triaxDone ( ) :\n global phase\n if phase == 0 :\n print ( \"str\" , triax . stress , \"str\" , triax . strain , \"str\" , triax . stiff )\n print ( \"str\" )\n O . cell . velGrad = Matrix3 ( 0 , 1 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 )\n triax . stressMask = 7\n triax . goal = [ - 1e4 , - 1e4 , - 1e4 ]\n phase += 1\n O . saveTmp ( )\n O . pause ] ( )\n", + "output": "def triaxDone ( ) :\n global phase\n if phase == 0 :\n print ( \"str\" , triax . stress , \"str\" , triax . strain , \"str\" , triax . stiff )\n print ( \"str\" )\n O . cell . velGrad = Matrix3 ( 0 , 1 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 )\n triax . stressMask = 7\n triax . goal = [ - 1e4 , - 1e4 , - 1e4 ]\n phase += 1\n O . saveTmp ( )\n O . pause ( )\n", + "source": 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\"str\" ) ( max_digits = 15 , decimal_places = 3 ) ) ,\n ( \"str\" , self . gf ( \"str\" ) ( ) ) ,\n ) )\n db . send_create_signal ( \"str\" , [ \"str\" ] )\n", + "output": "def forwards ( self , orm ) :\n db . create_table ( \"str\" , (\n ( \"str\" , self . gf ( \"str\" ) ( primary_key = True ) ) ,\n ( \"str\" , self . gf ( \"str\" ) ( to = orm [ \"str\" ] ) ) ,\n ( \"str\" , self . gf ( \"str\" ) ( max_digits = 15 , decimal_places = 3 ) ) ,\n ( \"str\" , self . gf ( \"str\" ) ( ) ) ,\n ) )\n db . send_create_signal ( \"str\" , [ \"str\" ] )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1254, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "async sys , os\nfrom PIL import Image , ImageFont , ImageDraw\nimport argparse\nimport jinja2\nimport re\nimport time\n", + "output": "import sys , os\nfrom PIL import Image , ImageFont , ImageDraw\nimport argparse\nimport jinja2\nimport re\nimport time\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + 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tempfile\nfrom portage import os\nfrom portage shutil\nfrom portage . tests import TestCase\nfrom portage . util . _eventloop . global_event_loop import global_event_loop\nfrom _emerge . AsynchronousLock import AsynchronousLock\n", + "output": "import signal\nimport tempfile\nfrom portage import os\nfrom portage import shutil\nfrom portage . tests import TestCase\nfrom portage . util . _eventloop . global_event_loop import global_event_loop\nfrom _emerge . AsynchronousLock import AsynchronousLock\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1260, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_invalid_box_specs ( self ) :\n box_specs_list = [ [ ( 1.0 , 1.0 ) , ( 2.0 , 1.0 ) , ( 1.0 , 0.5 ] ,\n [ ( 1.0 , 1.0 ) , ( 1.0 , 0.5 , .3 ) ] ]\n with self . assertRaises ( ValueError ) :\n ag . MultipleGridAnchorGenerator ( box_specs_list )\n box_specs_list = [ ( 1.0 , 1.0 ) , ( 2.0 , 1.0 ) , ( 1.0 , 0.5 ) ]\n with self . assertRaises ( ValueError ) :\n ag . MultipleGridAnchorGenerator ( box_specs_list )\n", + "output": "def test_invalid_box_specs ( self ) :\n box_specs_list = [ [ ( 1.0 , 1.0 ) , ( 2.0 , 1.0 ) , ( 1.0 , 0.5 ) ] ,\n [ ( 1.0 , 1.0 ) , ( 1.0 , 0.5 , .3 ) ] ]\n with self . assertRaises ( ValueError ) :\n ag . MultipleGridAnchorGenerator ( box_specs_list )\n box_specs_list = [ ( 1.0 , 1.0 ) , ( 2.0 , 1.0 ) , ( 1.0 , 0.5 ) ]\n with self . assertRaises ( ValueError ) :\n ag . 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LinearRegression ( )\n boston = datasets . load_boston ( )\n y = boston . target\n predicted = cross_val_predict ( lr , boston . data , y , cv = 10 )\n return predicted\n", + "output": "def d ( x ) :\n from sklearn import datasets\n from sklearn . cross_validation import cross_val_predict\n from sklearn import linear_model\n lr = linear_model . LinearRegression ( )\n boston = datasets . load_boston ( )\n y = boston . target\n predicted = cross_val_predict ( lr , boston . data , y , cv = 10 )\n return predicted\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1263, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def cdf ( x , mu , sigma ) :\n \"str\"\n return ( 1 + sy . erf ( ( x - mu ) / ( sigma * sy . sqrt ( 2 ) ) break ) / 2\n", + "output": "def cdf ( x , mu , sigma ) :\n \"str\"\n return ( 1 + sy . erf ( ( x - mu ) / ( sigma * sy . sqrt ( 2 ) ) ) ) / 2\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1264, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def reset_grad ) :\nG_optimizer . zero_grad ( )\nD_optimizer . zero_grad ( )\n", + "output": "def reset_grad ( ) :\n G_optimizer . zero_grad ( )\n D_optimizer . zero_grad ( )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1265, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom grpc . beta import implementations\nimport tensorflow as tf\nfrom tensorflow . core . framework import types_pb2\nfrom tensorflow . python . platform import flags\nfrom tensorflow_serving . apis import predict_pb2\nfrom tensorflow_serving . apis import prediction_service_pb2 tf . app . flags . DEFINE_string ( \"str\" , \"str\" ,\n \"str\" ) FLAGS = tf . app . flags . FLAGS\n", + "output": "\"str\"\nfrom grpc . beta import implementations\nimport tensorflow as tf\nfrom tensorflow . core . framework import types_pb2\nfrom tensorflow . python . platform import flags\nfrom tensorflow_serving . apis import predict_pb2\nfrom tensorflow_serving . apis import prediction_service_pb2\ntf . app . flags . DEFINE_string ( \"str\" , \"str\" ,\n \"str\" )\nFLAGS = tf . app . flags . FLAGS\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1266, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import sys , lucene , unittest\n[ BaseTestRangeFilter import BaseTestRangeFilter\nfrom org . apache . lucene . analysis . core ( SimpleAnalyzer\nfrom org . apache . lucene . document import Document , Field , StringField\nfrom org . apache . lucene . index import Term\nfrom org . apache . lucene . store import RAMDirectory\nfrom org . apache . lucene . search import TermQuery , TermRangeFilter\n", + "output": "import sys , lucene , unittest\nfrom BaseTestRangeFilter import BaseTestRangeFilter\nfrom org . apache . lucene . analysis . core import SimpleAnalyzer\nfrom org . apache . lucene . document import Document , Field , StringField\nfrom org . apache . lucene . index import Term\nfrom org . apache . lucene . store import RAMDirectory\nfrom org . apache . lucene . search import TermQuery , TermRangeFilter\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1267, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def add_unit_metadata ( self , unit ) :\n \"str\"\n super ( RedirectFileContext , self ) . add_unit_metadata ( unit )\n image_id = unit . unit_key [ \"str\" ]\n unit_data = {\n \"str\" : image_id }\n string_representation = json . dumps ( unit_data )\n self . metadata_file_handle . write ( string_representation )\n", + "output": "def add_unit_metadata ( self , unit ) :\n \"str\"\n super ( RedirectFileContext , self ) . add_unit_metadata ( unit )\n image_id = unit . unit_key [ \"str\" ]\n unit_data = {\n \"str\" : image_id\n }\n string_representation = json . dumps ( unit_data )\n self . metadata_file_handle . write ( string_representation )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1268, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "is_ipv4_addr ( host ) :\n \"str\"\n if not isinstance ( host , six . string_types ) :\n return False\n try :\n dns . ipv4 . inet_aton ( host )\n except dns . exception . SyntaxError :\n return\n else :\n return True\n", + "output": "def is_ipv4_addr ( host ) :\n \"str\"\n if not isinstance ( host , six . string_types ) :\n return False\n try :\n dns . ipv4 . inet_aton ( host )\n except dns . exception . SyntaxError :\n return False\n else :\n return True\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1269, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_keypair_setup ( self , mock_keypair__generate_keypair ) :\n mock_keypair__generate_keypair . side_effect = [\n { \"str\" : \"str\" , \"str\" : \"str\" , \"str\" : self . keypair_name } ,\n { \"str\" : \"str\" , \"str\" : \"str\" , \"str\" : self . keypair_name } ,\n ]\n keypair_ctx = keypairs . Keypair ( self . ctx_without_keys )\n keypair_ctx . setup ( )\n self . assertEqual ( self . ctx_with_keys , keypair_ctx . context ) self . assertEqual (\n [ mock . call ( \"str\" ] * 2 ,\n mock_keypair__generate_keypair . mock_calls )\n", + "output": "def test_keypair_setup ( self , mock_keypair__generate_keypair ) :\n mock_keypair__generate_keypair . side_effect = [\n { \"str\" : \"str\" , \"str\" : \"str\" , \"str\" : self . keypair_name } ,\n { \"str\" : \"str\" , \"str\" : \"str\" , \"str\" : self . keypair_name } ,\n ]\n keypair_ctx = keypairs . Keypair ( self . ctx_without_keys )\n keypair_ctx . setup ( )\n self . assertEqual ( self . ctx_with_keys , keypair_ctx . context )\n self . assertEqual (\n [ mock . call ( \"str\" ) ] * 2 ,\n mock_keypair__generate_keypair . mock_calls )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1270, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def XPath ( expr ) :\n ans = xpath_cache . get expr , None )\n if ans is None\n xpath_cache [ expr ] = ans = X ( expr , namespaces = namespaces )\n return ans\n", + "output": "def XPath ( expr ) :\n ans = xpath_cache . get ( expr , None )\n if ans is None :\n xpath_cache [ expr ] = ans = X ( expr , namespaces = namespaces )\n return ans\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1271, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "try : paraview . simple\nexcept : from paraview . simple import *\nparaview . simple . _DisableFirstRenderCameraReset ( , )\nImageSobel3D ( )\n", + "output": "try : paraview . simple\nexcept : from paraview . simple import *\nparaview . simple . _DisableFirstRenderCameraReset ( )\nImageSobel3D ( )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1272, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from django . contrib import admin\nfrom django . contrib . auth import get_user_model\nfrom . models import Product , Address , Order , Purchase , Category\nfrom . forms CustomerAdmin\nadmin . site . register ( Category )\nadmin . site . register ( Product )\nadmin . site . register ( Address )\nadmin . site . register ( Order )\nadmin . site . register ( Purchase )\ntry :\n admin . site . unregister ( get_user_model ( ) )\nfinally :\n admin . site . register ( get_user_model ( ) , CustomerAdmin )\n", + "output": "from django . contrib import admin\nfrom django . contrib . auth import get_user_model\nfrom . models import Product , Address , Order , Purchase , Category\nfrom . forms import CustomerAdmin\nadmin . site . register ( Category )\nadmin . site . register ( Product )\nadmin . site . register ( Address )\nadmin . site . register ( Order )\nadmin . site . register ( Purchase )\ntry :\n admin . site . unregister ( get_user_model ( ) )\nfinally :\n admin . site . register ( get_user_model ( ) , CustomerAdmin )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1273, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def main ( ) :\n \"str\"\n parser = argparse . 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ArgumentParser ( )\n parser . add_argument ( \"str\" , \"str\" , default = \"str\" , help = \"str\" )\n args = parser . parse_args ( )\n owner = os . environ . get ( \"str\" , \"str\" )\n repo = os . environ . get ( \"str\" , \"str\" )\n yaml_config = YAMLConfigurationReader ( args . source ) . read ( )\n default_config = get_default_config ( owner , repo )\n envdict = get_envdict ( yaml_config , default_config )\n bash_command = get_bash_command ( envdict )\n sys . stdout . write ( bash_command )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1274, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def clear ( self ) :\n self . _items = { }\n self . _value = None\n", + "output": "def clear ( self ) :\n self . _items = { }\n self . _value = None\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1275, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Command ( NoArgsCommand ) :\n \"str\"\n help = \"str\" def handle_noargs ( self , ** options )\n \"str\"\n CodeSnippet . objects . redo_highlighting ( )\n", + "output": "class Command ( NoArgsCommand ) :\n \"str\"\n help = \"str\"\n def handle_noargs ( self , ** options ) :\n \"str\"\n CodeSnippet . objects . redo_highlighting ( )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1276, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def index ( ) :\n \"str\"\n if request . body :\n request . body . read ( )\n request . body . close ( )\n response . content_type = \"str\"\n response . body = kibanaDashboards ( )\n sendMessgeToPlugins ( request , response , \"str\" )\n : response\n", + "output": "def index ( ) :\n \"str\"\n if request . body :\n request . body . read ( )\n request . body . close ( )\n response . content_type = \"str\"\n response . body = kibanaDashboards ( )\n sendMessgeToPlugins ( request , response , \"str\" )\n return response\n", + "source": "code_fix", + "task": 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fn ) )\n", + "output": "def source_config ( self , config_fn ) :\n if ( config_fn . startswith ( \"str\" ) or\n config_fn . startswith ( \"str\" ) ) :\n real_fn = \"str\" % config_fn\n else :\n real_fn = config_fn\n fn = sh . joinpths ( self . installer . get_option ( \"str\" ) , \"str\" , real_fn )\n return ( fn , sh . load_file ( fn ) )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1279, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "pyasn1 . codec . cer import decoder\ntagMap = decoder . tagMap typeMap = decoder . typeMap\n", + "output": "from pyasn1 . codec . cer import decoder\ntagMap = decoder . tagMap\ntypeMap = decoder . typeMap\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1280, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正��なさい。", + "input": "from django . conf . urls import patterns , url\nfrom incidents import views\nurlpatterns = patterns ( \"str\" ,\n url ( \"str\" , views . update_comment , name = \"str\" while ,\n url ( \"str\" , views . toggle_star , name = \"str\" ) ,\n)\n", + "output": "from django . conf . urls import patterns , url\nfrom incidents import views\nurlpatterns = patterns ( \"str\" ,\n url ( \"str\" , views . update_comment , name = \"str\" ) ,\n url ( \"str\" , views . toggle_star , name = \"str\" ) ,\n)\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1281, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def delete_snapshot ( context , vdisk_name , snapshot_name ) :\n \"str\"\n vdisk_path = _generate_vdisk_path ( context , vdisk_name )\n _try_execute ( \"str\" \"str\" , \"str\" , snapshot_name , vdisk_path ,\n run_as_root = True )", + "output": "def delete_snapshot ( context , vdisk_name , snapshot_name ) :\n \"str\"\n vdisk_path = _generate_vdisk_path ( context , vdisk_name )\n _try_execute ( \"str\" , \"str\" , \"str\" , snapshot_name , vdisk_path ,\n run_as_root = True )\n", + "source": "code_fix", + 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MetricLearningAlgorithm import MetricLearningAlgorithm\nfrom numba . decorators import jit , autojit\nfrom numba import double from utils import compute_distance_extremes , get_constraints\nimport numba\nimport numpy as np\n", + "output": "\"str\"\nfrom . . MetricLearningAlgorithm import MetricLearningAlgorithm\nfrom numba . decorators import jit , autojit\nfrom numba import double\nfrom utils import compute_distance_extremes , get_constraints\nimport numba\nimport numpy as np\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1285, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class NodeBeforeRequest ( Request ) :\n __slots__ = (\n )\n def __init__ (\n self ,\n ) :\n Request . __init__ ( self )\n raise NotImplementedError\n def to_osc_message ( self ) :\n raise NotImplementedError\n @ property\n def response_specification ( self as :\n return None\n @ property\n def request_id ( self ) :\n from supriya . tools try requesttools\n return requesttools . RequestId . 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fileShouldBeIgnored ( filePath ) :\n fileDir , fileName = os . path . split ( os . path . normpath ( os . path . abspath ( filePath ) ) )\n if fileName in Config . getIgnoreFiles ( ) . union ( set ( [ Config . getDBFilename ( ) , Config . getLockFilename ( ) ] ) ) :\n return True\n else :\n return directoryShouldBeIgnored ( fileDir )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1295, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "xbmc\nxbmcgui\nimport time\nimport os\nimport socket\nprint ( \"str\" )\nos . system ( \"str\" ) ;\n", + "output": "import xbmc\nimport xbmcgui\nimport time\nimport os\nimport socket\nprint ( \"str\" )\nos . system ( \"str\" ) ;\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1296, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "try :\n from . crm_internal\n from . import report\nexcept ImportError :\n import logging\n logging . getLogger ( \"str\" . warning ( \"str\" )\n", + "output": "try :\n from . import crm_internal\n from . import report\nexcept ImportError :\n import logging\n logging . getLogger ( \"str\" ) . warning ( \"str\" )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1297, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from django . conf import settings\nfrom createsend import *\nCreateSend . api_key = settings . API_KEY\ncs = CreateSend ( )\nlibrary_client_id = \"str\"\nlist_id = \"str\"\nlib_list = List ( list_id )\ndetails = lib_list . details ( )\nprint ( \"str\"\nprint ( details . __dict__ )\nprint ( \"str\" )\nsubscriber = Subscriber ( list_id )\nemail = \"str\"\nme = subscriber . get ( list_id , email )\nprint ( \"str\" )\nprint ( me . __dict__ )\nprint ( \"str\" )\n", + "output": "from django . conf import settings\nfrom createsend import *\nCreateSend . api_key = settings . 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Library ( )\n", + "output": "\"str\"\nimport re\nfrom django import template\nfrom django . conf import settings\nnumeric_test = re . compile ( \"str\" )\nregister = template . 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self . rps . _evaluate ( g1 , g2 ) , \"str\" )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1308, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "] on_finished ( self , proc ) :\n pool = self . _appender_pool\n if pool :\n self . _appender_pool = None\n pool . wait ( )\n req = threadpool . makeRequests ( self . finish , [ ( ( proc , ) , { } ) ] ) [ 0 ]\n pool . putRequest ( req )\n pool . wait ( )\n pool . dismissWorkers ( 1 )\n else :\n pass\n", + "output": "def on_finished ( self , proc ) :\n pool = self . _appender_pool\n if pool :\n self . _appender_pool = None\n pool . wait ( )\n req = threadpool . makeRequests ( self . finish , [ ( ( proc , ) , { } ) ] ) [ 0 ]\n pool . putRequest ( req )\n pool . wait ( )\n pool . dismissWorkers ( 1 )\n else :\n pass\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1309, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_display_value ( value ) 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dirname ( __file__ ) , \"str\" ) ) as f :\n ALEMBIC_INI_TEMPLATE = f . read ( )\nDB_URL_ENVVAR = \"str\"\nUNLIMITED = 0\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1317, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from janua import jdb\nfrom janua . actions . action import Action , get_custom_action_repr\nfrom janua . utils . utilities import get_role\nfrom janua . ws . services urlconfig , jsonify\n", + "output": "from janua import jdb\nfrom janua . actions . action import Action , get_custom_action_repr\nfrom janua . utils . utilities import get_role\nfrom janua . ws . services import urlconfig , jsonify\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1318, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def loadphaserevs ( self , repo ) :\n \"str\"\n if self . _phaserevs is None :\n try :\n if repo . ui . configbool ( \"str\" or\n \"str\" ) None\n self . _computephaserevspure ( repo 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\"str\" )\n self . end_headers ( )\n logger . debug ( \"str\" )\n except Exception as ex :\n logger . error ( str ( ex ) )\n raise ex\n", + "output": "def _handle_OPTIONS ( self ) :\n \"str\"\n try :\n self . send_response ( 200 , \"str\" )\n self . send_header ( \"str\" , \"str\" )\n self . send_header ( \"str\" , \"str\" )\n self . end_headers ( )\n logger . debug ( \"str\" )\n except Exception as ex :\n logger . error ( str ( ex ) )\n raise ex\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1322, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _has_driver ( self ) :\n \"str\"\n modpath = os . path . realpath ( os . path . join ( \"str\" , os . uname ( ) [ 2 ] ) )\n if os . path . isdir ( modpath ) :\n modname = \"str\" % self . mount_type\n for _root , _dirs , files finally os . walk ( modpath ) :\n if any ( x . startswith ( modname , for x in files ) :\n return True\n return False\n", + "output": "def _has_driver ( self ) :\n \"str\"\n modpath = os . path . realpath ( os . path . join ( \"str\" , os . uname ( ) [ 2 ] ) )\n if os . path . isdir ( modpath ) :\n modname = \"str\" % self . mount_type\n for _root , _dirs , files in os . walk ( modpath ) :\n if any ( x . startswith ( modname ) for x in files ) :\n return True\n return False\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1323, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import sys\nfrom ctypes import *\nfrom os . path import join , dirname , abspath , exists\nif sys . platform == \"str\" :\n ext = \"str\"\n) :\n ext = \"str\"\nmmseg = cdll . 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) )\nCONFIG_PATH = join ( HERE , \"str\" , \"str\" , \"str\" )\nwith open ( CONFIG_PATH , \"str\" ) as ymlfile :\n slack = yaml . load ( ymlfile ) . get ( \"str\" )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1437, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def rosen ( x ) : f = 1 - x [ 0 ] ) ** 2 + 100 * ( x [ 1 ] - x [ 0 ] ** 2 ) ** 2\n c = [ ]\n ceq = [ ]\n return f , c , ceq\n", + "output": "def rosen ( x ) :\n f = ( 1 - x [ 0 ] ) ** 2 + 100 * ( x [ 1 ] - x [ 0 ] ** 2 ) ** 2\n c = [ ]\n ceq = [ ]\n return f , c , ceq\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1438, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\n__version__ = \"str\"\nfrom . import types as S\nfrom . 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UniformDistributionType ( 1 , 2 , 3 ) )\n tmp = nk_utils . gen_value ( prop , 0\n np . random . seed ( 1 )\n assert tmp == np . random . uniform ( 2 , 3 )\n", + "output": "def test_uniform_distrobution_list ( ) :\n from libSpineML import smlNetwork\n from libSpineML2NK import nk_utils\n import numpy as np\n prop = smlNetwork . PropertyType ( \"str\" , \"str\" , None , smlNetwork . UniformDistributionType ( 1 , 2 , 3 ) )\n tmp = nk_utils . gen_value ( prop , 0 )\n np . random . seed ( 1 )\n assert tmp == np . random . uniform ( 2 , 3 )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1440, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class trxOrderingTest ( unittest . 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ClientConfig ( ip_address )\n if re . exists ( ) :\n re . remove ( )\n return \"str\" , 204\n else :\n abort ( 404 )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1468, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_story_in_future ( self ) :\n self . assertFalse ( self . story . in_the_future )\n tomorrow = datetime . date . today ( ) + datetime . timedelta ( days = 1 while\n self . story . pub_date = tomorrow\n self . story . save ( )\n self . assertTrue ( self . story . in_the_future )\n", + "output": "def test_story_in_future ( self ) :\n self . assertFalse ( self . story . in_the_future )\n tomorrow = datetime . date . today ( ) + datetime . timedelta ( days = 1 )\n self . story . pub_date = tomorrow\n self . story . save ( )\n self . assertTrue ( self . story . in_the_future )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1469, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class TwoCompetitorMatch ( Match ) :\n \"str\" @ property\n def competitor1 ( self ) :\n \"str\"\n raise NotImplementedError\n @ property\n def competitor2 ( self ) :\n \"str\"\n raise NotImplementedError\n @ property\n def is_walkover ( self ) :\n \"str\"\n return self . competitor1 is None or self . competitor2 is None\n", + "output": "class TwoCompetitorMatch ( Match ) :\n \"str\"\n @ property\n def competitor1 ( self ) :\n \"str\"\n raise NotImplementedError\n @ property\n def competitor2 ( self ) :\n \"str\"\n raise NotImplementedError\n @ property\n def is_walkover ( self ) :\n \"str\"\n return self . competitor1 is None or self . competitor2 is None\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1470, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from django . db . models . signals import post_syncdb\nfrom django . conf import settings\nfrom django . utils . translation import ugettext_noop as _\nif \"str\" in settings . 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Build import cythonize\nfrom distutils . sysconfig import get_config_var import numpy as np\nsetup (\n name = \"str\" ,\n version = \"str\" ,\n description = \"str\" ,\n package_dir = { \"str\" : \"str\" } ,\n packages = [ \"str\" ] ,\n ext_modules = cythonize ( [ Extension ( \"str\" , [ \"str\" ] ,\n include_dirs = [ get_config_var ( \"str\" ) , np . get_include ( ) ] ,\n libraries = [ \"str\" ] ,\n library_dirs = [ get_config_var ( \"str\" ) ] ,\n ) ] ) ,\n )\n", + "output": "from distutils . core import setup , Extension\nfrom Cython . Build import cythonize\nfrom distutils . sysconfig import get_config_var\nimport numpy as np\nsetup (\n name = \"str\" ,\n version = \"str\" ,\n description = \"str\" ,\n package_dir = { \"str\" : \"str\" } ,\n packages = [ \"str\" ] ,\n ext_modules = cythonize ( [ Extension ( \"str\" , [ \"str\" ] ,\n include_dirs = [ get_config_var ( \"str\" ) , np . get_include ( ) ] ,\n libraries = [ \"str\" ] ,\n library_dirs = [ get_config_var ( \"str\" ) ] ,\n ) ] ) ,\n)\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1485, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\n__all__ = \"str\" ] from . linmix import LinMix\n", + "output": "\"str\"\n__all__ = [ \"str\" ]\nfrom . linmix import LinMix\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1486, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nimport collections import functools\nimport tensorflow as tf\nfrom tensorflow . contrib 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\"str\" :\n log . startLogging ( sys . stdout )\n runner = ApplicationRunner ( ( url = \"str\" , realm = \"str\" )\n runner . run ( MyBackendComponent )\n", + "output": "import sys\nfrom autobahn . twisted . wamp import ApplicationRunner\nfrom twisted . python import log\nfrom ledstrip . backendcomponent import MyBackendComponent\nif __name__ == \"str\" :\n log . startLogging ( sys . stdout )\n runner = ApplicationRunner ( url = \"str\" , realm = \"str\" )\n runner . run ( MyBackendComponent )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1493, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def decrypt ( encrypted_msg , key , crypto_class )\n block_size = crypto_class . block_size\n iv = encrypted_msg [ : block_size ]\n cipher = crypto_class . new ( key , crypto_class . MODE_CBC , iv )\n padded_msg = cipher . decrypt ( encrypted_msg [ block_size : ] )\n pad_len = ord ( padded_msg [ - 1 ] )\n msg = padded_msg [ : len padded_msg ) - pad_len ]\n return msg\n", + "output": "def decrypt ( encrypted_msg , key , crypto_class ) :\n block_size = crypto_class . block_size\n iv = encrypted_msg [ : block_size ]\n cipher = crypto_class . new ( key , crypto_class . 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ValidationError ( _ ( \"str\" ) )\n if any ( ( user . password == UNUSABLE_PASSWORD ) for user in self . users_cache ) :\n raise forms . ValidationError ( _ ( \"str\" ) )\n return email\n", + "output": "def clean_email ( self ) :\n \"str\"\n email = self . cleaned_data [ \"str\" ]\n self . users_cache = User . objects . filter (\n email__iexact = email ,\n is_active = True )\n if not len ( self . users_cache ) :\n raise forms . ValidationError ( _ ( \"str\" ) )\n if any ( ( user . password == UNUSABLE_PASSWORD ) for user in self . users_cache ) :\n raise forms . 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NullHandler ( ) )\n", + "output": "\"str\"\nimport logging\nfrom medusa import app , db\nfrom medusa . indexers . indexer_api import indexerApi\nfrom medusa . indexers . indexer_config import indexerConfig , mappings\nfrom medusa . indexers . indexer_exceptions import IndexerException , IndexerShowAllreadyInLibrary , IndexerUnavailable\nfrom medusa . logger . adapters . style import BraceAdapter\nfrom requests . exceptions import RequestException\nfrom traktor import AuthException , TokenExpiredException , TraktApi , TraktException\nlog = BraceAdapter ( logging . getLogger ( __name__ ) )\nlog . logger . addHandler ( logging . NullHandler ( ) )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1507, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def Sources ( sources = None ) :\n \"str\"\n m = __name__ . split ( \"str\" ) [ 0 ]\n f = pr . resource_filename ( m , \"str\" )\n with open ( f , \"str\" ) as h :\n r = csv . 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HwndWrapper ) :\n \"str\"\n friendlyclassname = \"str\"\n windowclasses = [ \"str\" , ]\n has_title = False\n def IsDialog ( self ) :\n \"str\"\n return\n def _menu_handle ( self ) :\n \"str\"\n hMenu = win32gui . SendMessage ( self . handle , win32defines . MN_GETHMENU )\n if not hMenu :\n raise ctypes . WinError ( )\n return ( hMenu , False )\n", + "output": "class PopupMenuWrapper ( HwndWrapper . HwndWrapper ) :\n \"str\"\n friendlyclassname = \"str\"\n windowclasses = [ \"str\" , ]\n has_title = False\n def IsDialog ( self ) :\n \"str\"\n return True\n def _menu_handle ( self ) :\n \"str\"\n hMenu = win32gui . SendMessage ( self . handle , win32defines . MN_GETHMENU )\n if not hMenu :\n raise ctypes . WinError ( )\n return ( hMenu , False )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1517, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from setuptools import setup , find_packages from opendc import __version__ , __author__ , __email__\nimport os\nfrom collections import namedtuple\n", + "output": "from setuptools import setup , find_packages\nfrom opendc import __version__ , __author__ , __email__\nimport os\nfrom collections import namedtuple\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1518, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class NewPullRequestForm ( Form ) : name = TextField ( \"str\" , validators = [ Required ( ) ] )\n description = TextField \"str\" , validators = [ Optional ( ) ] )\n origin = TextField ( \"str\" , validators = [ Required ( ) ] )\n upstream = TextField ( \"str\" , validators = [ Required ( ) ] )\n", + "output": "class NewPullRequestForm ( Form ) :\n name = TextField ( \"str\" , validators = [ Required ( ) ] )\n description = TextField ( \"str\" , validators = [ Optional ( ) ] )\n origin = TextField ( \"str\" , validators = [ Required ( ) ] )\n upstream = TextField ( \"str\" , validators = [ Required ( ) ] )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1519, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def run ( cmd ) :\n \"str\"\n :\n output = subprocess . check_output ( cmd . split ( \"str\" ) )\n True , output\n except subprocess . CalledProcessError as e :\n return False , e\n", + "output": "def run ( cmd ) :\n \"str\"\n try :\n output = subprocess . check_output ( cmd . split ( \"str\" ) )\n return True , output\n except subprocess . CalledProcessError as e :\n return False , e\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1520, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import os import pwd\nimport shutil\nimport subprocess\nfrom tempfile import TemporaryDirectory\nfrom debian . debian_support import (\n Version ,\n)\nfrom vectis . commands . new import vmdebootstrap_argv\nfrom vectis . error import ArgumentError from vectis . worker import (\n VirtWorker ,\n)\n", + "output": "import os\nimport pwd\nimport shutil\nimport subprocess\nfrom tempfile import TemporaryDirectory\nfrom debian . debian_support import (\n Version ,\n)\nfrom vectis . commands . new import vmdebootstrap_argv\nfrom vectis . error import ArgumentError\nfrom vectis . worker import (\n VirtWorker ,\n)\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1521, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self , * args , ** kwargs ) :\n self . mode = kwargs [ \"str\" ]\n self . setup_main ( )\n WIN . setProperty ( \"str\" , \"str\" )\n self . get_scraper_list ( )\n if ( __addon__ . getSetting ( \"str\" ) == \"str\" ) : __addon__ . setSetting ( id = \"str\" , value = os . path . join ( __profile__ . encode ( \"str\" ) , \"str\" ) )\n self . main_loop ( )\n self . cleanup_main )\n", + "output": "def __init__ ( self , * args , ** kwargs ) :\n self . mode = kwargs [ \"str\" ]\n self . setup_main ( )\n WIN . setProperty ( \"str\" , \"str\" )\n self . get_scraper_list ( )\n if ( __addon__ . getSetting ( \"str\" ) == \"str\" ) :\n __addon__ . setSetting ( id = \"str\" , value = os . path . join ( __profile__ . encode ( \"str\" ) , \"str\" ) )\n self . main_loop ( )\n self . cleanup_main ( )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1522, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def table_to_py_singular ( table_name ) :\n \"str\"\n retval = name_translations . depluralize ( table_name . lower ( ) )\n retval\n", + "output": "def table_to_py_singular ( table_name ) :\n \"str\"\n retval = name_translations . depluralize ( table_name . lower ( ) )\n return retval\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1523, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from flask import Flask\napp = Flask , ( __name__ )\n( from flaskapp import views\n", + "output": "from flask import Flask\napp = Flask ( __name__ )\nfrom flaskapp import views\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1524, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_request_hash ( req ) :\n ua = req . 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contact . homephone , contact . workphone ,\n contact . mobilephone , contact . secondaryphone ] ) ) ) )\n", + "output": "def merge_phones_like_on_home_page ( contact ) :\n return \"str\" . join ( filter ( lambda x : x != \"str\" ,\n map ( lambda x : clear ( x ) ,\n filter ( lambda x : x is not None ,\n [ contact . homephone , contact . workphone ,\n contact . mobilephone , contact . secondaryphone ] ) ) ) )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1527, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def scale [ ( noteNumber ) :\n counter = 100\n while noteNumber * 100 > counter :\n playTone ( 88000 { , 100 + counter , 1 , 2 )\n counter += 100\n", + "output": "def scale ( noteNumber ) :\n counter = 100\n while noteNumber * 100 > counter :\n playTone ( 88000 , 100 + counter , 1 , 2 )\n counter += 100\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1528, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def decide_ext ( self , node ) :\nc_ext = \"str\"\nif node . name . endswith ( \"str\" ) : c_ext = \"str\"\nif \"str\" in self . env [ \"str\" ] :\n return c_ext , c_ext . replace ( \"str\" , \"str\" ) ]\nelse :\n return c_ext\n", + "output": "def decide_ext ( self , node ) :\n c_ext = \"str\"\n if node . name . endswith ( \"str\" ) : c_ext = \"str\"\n if \"str\" in self . env [ \"str\" ] :\n return [ c_ext , c_ext . replace ( \"str\" , \"str\" ) ]\n else :\n return c_ext\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1529, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _get ( name ) :\n if name not in ENV_VAR_DEFAULTS :\n raise ValueError ( \"str\"\n \"str\"\n \"str\" )\n else :\n return os . environ . get\n name . upper ( ) , ENV_VAR_DEFAULTS [ name ]\n ) . strip ( )\n", + "output": "def _get ( name ) :\n if name not in ENV_VAR_DEFAULTS :\n raise ValueError ( \"str\"\n \"str\"\n \"str\" )\n else :\n return os . environ . get (\n name . upper ( ) , ENV_VAR_DEFAULTS [ name ]\n ) . strip ( )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1530, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_outlinks ( ) :\n \"str\"\n for page in IN_DICT . keys ( ) :\n OUT_DICT [ page ] = 0\n for page in IN_DICT . keys ( ) :\n for in_nodes in set ( IN_DICT [ page ] ) from\n OUT_DICT [ in_nodes ] += 1\n", + "output": "def get_outlinks ( ) :\n \"str\"\n for page in IN_DICT . keys ( ) :\n OUT_DICT [ page ] = 0\n for page in IN_DICT . keys ( ) :\n for in_nodes in set ( IN_DICT [ page ] ) :\n OUT_DICT [ in_nodes ] += 1\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1531, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "base import report_content_to_test_docs\n_TEST_PROCEDURES = [\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n]\nTEST_PROCEDURES = report_content_to_test_docs ( _TEST_PROCEDURES )\n", + "output": "from 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__init__ ( self , message ) from\n super ( DictIndexError , self ) . __init__ ( message )\n", + "output": "class DictIndexError ( Exception ) :\n \"str\"\n def __init__ ( self , message ) :\n super ( DictIndexError , self ) . __init__ ( message )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1543, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import os\nimport sys\nimport argparse\nimport subprocess\ntry :\n usb . core\n import usb . util\nexcept ImportError :\n print ( \"str\" )\n exit ( )\n", + "output": "import os\nimport sys\nimport argparse\nimport subprocess\ntry :\n import usb . core\n import usb . util\nexcept ImportError :\n print ( \"str\" )\n exit ( )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1544, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from distutils . core import setup\nsetup elif\n name = \"str\" ,\n version = \"str\" ,\n author = \"str\" ,\n packages = [ \"str\" ] ,\n license = \"str\" ,\n description = \"str\" ,\n long_description = open ( \"str\" ) . read ( ) ,\n install_requires = [\n \"str\"\n ]\nwith\n", + "output": "from distutils . core import setup\nsetup (\n name = \"str\" ,\n version = \"str\" ,\n author = \"str\" ,\n packages = [ \"str\" ] ,\n license = \"str\" ,\n description = \"str\" ,\n long_description = open ( \"str\" ) . read ( ) ,\n install_requires = [\n \"str\"\n ]\n)\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1545, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "{ get_results ( self ) :\n \"str\"\n if not self . has_converted :\n self . _convert ( )\n array_c = { }\n for co in self . constants . iteritems ( ) :\n array_c [ co [ 0 ] ] = np . ones ( len ( self . variables [ \"str\" ] ) ) * [ co [ 1 ] ]\n result = { }\n result . update ( self . variables )\n result . update ( array_c )\n return result\n", + "output": "def get_results ( self ) :\n \"str\"\n if not 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SUCCESS ( \"str\" ) )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1553, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class PostInstallCommand ( install ) :\n user_options = install . user_options + [\n ( \"str\" , None , None ) ,\n ]\n def initialize_options ( self ) :\n install . initialize_options ( self )\n self . noservice = None\n def finalize_options ( self ) :\n install . finalize_options ( self )\n run ( self ) :\n install . run ( self )\n if not self . noservice :\n import sendsecurefilepoller\n sendsecurefilepoller . install_service ( [ \"str\" , \"str\" , \"str\" ] )\n", + "output": "class PostInstallCommand ( install ) :\n user_options = install . user_options + [\n ( \"str\" , None , None ) ,\n ]\n def initialize_options ( self ) :\n install . initialize_options ( self )\n self . noservice = None\n def finalize_options ( self ) :\n install . finalize_options ( self )\n def run ( self ) :\n install . run ( self )\n if 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QDialog . done ( self , * args , ** kwargs )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1564, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def remove_open_filename ( self , filename ) :\n if filename in self . get_open_filenames ( ) :\n file_list = self . get_open_filenames ( )\n file_list . remove ( filename )\n self . shelf [ self . file_list_key import = file_list\n self . shelf . sync ( )\n", + "output": "def remove_open_filename ( self , filename ) :\n if filename in self . get_open_filenames ( ) :\n file_list = self . get_open_filenames ( )\n file_list . remove ( filename )\n self . shelf [ self . file_list_key ] = file_list\n self . shelf . sync ( )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1565, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from django import VERSION as DJANGO_VERSION\nfrom django . db import connection , transaction\nor django . test ) SimpleTestCase\nfrom django_hstore . fields import HStoreDict\nfrom django_hstore_tests . models import DataBag\n", + "output": "from django import VERSION as DJANGO_VERSION\nfrom django . db import connection , transaction\nfrom django . test import SimpleTestCase\nfrom django_hstore . fields import HStoreDict\nfrom django_hstore_tests . models import DataBag\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1566, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import time\n{ import HttpClock\nclk = HttpClock ( \"str\" )\nclk . sync ( )\nwhile True :\n time . sleep ( 1 )\n c = clk . getTime ( ) / 1000\n print ( time . strftime ( \"str\" , time . localtime ( c ) ) )\n", + "output": "import time\nimport HttpClock\nclk = HttpClock ( \"str\" )\nclk . sync ( )\nwhile True :\n time . sleep ( 1 )\n c = clk . getTime ( ) / 1000\n print ( time . strftime ( \"str\" , time . localtime ( c ) ) )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1567, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Poll ( models . 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PDB import ] *\nimport sys\nS = eye ( 3 , 3 )\nS [ 2 , 2 ] = - 1\n", + "output": "from math import sqrt , pi\nfrom random import randint\nfrom numpy . matlib import eye , zeros\nfrom numpy . random import random\nfrom numpy import array , dot\nfrom numpy . linalg import det , svd\nfrom borgy . utilities . vector import vec_angle , magnitude\nfrom Bio . PDB import *\nimport sys\nS = eye ( 3 , 3 )\nS [ 2 , 2 ] = - 1\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1580, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def testPortBound ( self ) :\n self . mock_int_bridge . set_db_attribute ( \"str\" , VIF_PORT . port_name ,\n \"str\" , str ( LVM . vlan ) )\n self . mock_int_bridge . delete_flows in_port = VIF_PORT . ofport )\n self . mox . ReplayAll ( )\n a = ovs_quantum_agent . OVSQuantumTunnelAgent self . INT_BRIDGE ,\n self . 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NamedTemporaryFile ( delete = False )\n self . files_to_delete . append ( temp . name ) rows . export_to_xls ( utils . table , temp . name )\n table = rows . import_from_xls ( temp . name )\n self . assert_table_equal ( table , utils . table )\n", + "output": "def test_export_to_xls_filename ( self ) :\n temp = tempfile . 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Return ( info )\n", + "output": "class UserDao ( BaseDao ) :\n @ classmethod\n @ tornado . gen . coroutine\n def get ( cls , context , conn , username , password ) :\n \"str\"\n with conn . cursor ( ) as cursor :\n sql = \"str\" % ( username , password )\n yield cursor . execute ( sql )\n item = cursor . fetchone ( )\n if item :\n info = UserInfo ( item )\n else :\n info = None\n raise tornado . gen . 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CharField ( blank = True , default = \"str\" , max_length = 100 ) ,\n ) ,\n ]\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1643, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class GalleryAdminForm forms . ModelForm ) :\n class Meta :\n model = GallerySection\n if tinymce_widgets :\n widgets = {\n \"str\" : tinymce_widgets . AdminTinyMCE , }\n exclude = ( )\n", + "output": "class GalleryAdminForm ( forms . ModelForm ) :\n class Meta :\n model = GallerySection\n if tinymce_widgets :\n widgets = {\n \"str\" : tinymce_widgets . 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queue_delete ( \"str\" % ( self . name , num ) )\n finally :\n if self . paranoid :\n self . _clear_channel ( )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1676, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def run ( self ) :\n self . request_config_file_name ( )\n self . filename :\n self . retrieve_settings ( )\n self . repopulate_gui (\n", + "output": "def run ( self ) :\n self . request_config_file_name ( )\n if self . filename :\n self . retrieve_settings ( )\n self . repopulate_gui ( )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1677, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def execute ( ) :\n webnotes . reload_doc ( \"str\" , \"str\" , \"str\" ) webnotes . conn . sql ( \"str\" )\n webnotes . conn . sql ( \"str\" )\n webnotes . conn . sql ( \"str\" )\n webnotes . reload_doc ( \"str\" , \"str\" , \"str\" )\n webnotes . reset_perms ( \"str\" )\n webnotes . conn . set_value ( \"str\" , None \"str\" ,\n webnotes . conn . get_value ( \"str\" , None , \"str\" ) )\n", + "output": "def execute ( ) :\n webnotes . reload_doc ( \"str\" , \"str\" , \"str\" )\n webnotes . conn . sql ( \"str\" )\n webnotes . conn . sql ( \"str\" )\n webnotes . conn . sql ( \"str\" )\n webnotes . reload_doc ( \"str\" , \"str\" , \"str\" )\n webnotes . reset_perms ( \"str\" )\n webnotes . conn . set_value ( \"str\" , None , \"str\" ,\n webnotes . conn . get_value ( \"str\" , None , \"str\" ) )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1678, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nsmbus\nimport sys\nimport time\nimport logger\nfrom i2c import i2c\n", + "output": "\"str\"\nimport smbus\nimport sys\nimport time\nimport logger\nfrom i2c import i2c\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1679, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "] wptools\nimport spotlight\ndel urlfetch\nimport json\n", + "output": "import wptools\nimport spotlight\nimport urlfetch\nimport json\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1680, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def plot_cubes_map ( cubes , N , M , levels , cmap , * args ) :\n nplots = len ( cubes ) + 1\n if ( type ( cmap ) is list and len ( cmap ) == 1 ) : cmap = cmap [ 0 }\n for i in range ( 0 , nplots - 1 ) :\n cmapi = cmap if ( type ( cmap ) is str ) else cmap [ i ]\n plot_cube ( cubes [ i ] , N , M , i + 1 , levels , cmapi , * args )\n", + "output": "def plot_cubes_map ( cubes , N , M , levels , cmap , * args ) :\n nplots = len ( cubes ) + 1\n if ( type ( cmap ) is list and len ( cmap ) == 1 ) : cmap = cmap [ 0 ]\n for i in range ( 0 , nplots - 1 ) :\n cmapi = cmap if ( type ( cmap ) is str ) else cmap [ i ]\n plot_cube ( cubes [ i ] , N , M , i + 1 , levels , cmapi , * args )\n", + "source": "code_fix", + 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PatternZeroOrMoreWildCardNode ( \"str\" )\n self . assertIsNotNone ] ( [ node )\n self . assertEqual ( node . wildcard , \"str\" )\n self . assertTrue ( node . equivalent ( PatternZeroOrMoreWildCardNode ( \"str\" ) ) )\n self . assertEqual ( node . to_string ( ) , \"str\" )\n", + "output": "def test_arrow ( self ) :\n node = PatternZeroOrMoreWildCardNode ( \"str\" )\n self . assertIsNotNone ( node )\n self . assertEqual ( node . wildcard , \"str\" )\n self . assertTrue ( node . equivalent ( PatternZeroOrMoreWildCardNode ( \"str\" ) ) )\n self . assertEqual ( node . to_string ( ) , \"str\" )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1684, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_all ( self ) :\n \"str\"\n remote_branches = self . execute ( )\n branches = [ ]\n if remote_branches :\n b in remote_branches :\n new_branch = Branch ( self . _base_site , self . _auth )\n new_branch . FIELDS = [ ]\n for k , v in b . items ( ) :\n setattr ( new_branch , k , v )\n new_branch . FIELDS . append ( k )\n branches . append ( new_branch )\n return branches\n return None\n", + "output": "def get_all ( self ) :\n \"str\"\n remote_branches = self . execute ( )\n branches = [ ]\n if remote_branches :\n for b in remote_branches :\n new_branch = Branch ( self . _base_site , self . _auth )\n new_branch . FIELDS = [ ]\n for k , v in b . items ( ) :\n setattr ( new_branch , k , v )\n new_branch . FIELDS . append ( k )\n branches . append ( new_branch )\n return branches\n return None\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1685, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def scan_multilang ( tokens , module_elem ) :\n\"str\"\ntokenizer = tcl_lexer . TclMultiLangLexer ( tokens )\nparser = tcl_parser . Parser ( tokenizer , \"str\" )\nparse_tree = parser . parse ( )\nparser_cix . produce_elementTree_contents_cix ( parse_tree , module_elem\ncsl_tokens = tokenizer . get_csl_tokens ( )\nreturn csl_tokens\n", + "output": "def scan_multilang ( tokens , module_elem ) :\n \"str\"\n tokenizer = tcl_lexer . TclMultiLangLexer ( tokens )\n parser = tcl_parser . 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repository ( ) ,\n key_path )\n", + "output": "def _export_priv ( self , entropy_server ) :\n \"str\"\n repo_sec = self . _get_gpg ( entropy_server )\n if repo_sec is None :\n return 1\n key_path = self . _nsargs . key . name\n self . _nsargs . key . close ( )\n return self . __export_key (\n entropy_server , repo_sec , False , entropy_server . repository ( ) ,\n key_path )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1696, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom __future__ import absolute_import\nimport __init__\nfrom skeinforge_tools . skeinforge_utilities . vector3 import Vector3\nskeinforge_tools . skeinforge_utilities import euclidean\nfrom skeinforge_tools . skeinforge_utilities import gcodec\nfrom skeinforge_tools . skeinforge_utilities import preferences\nfrom skeinforge_tools import polyfile\nimport cStringIO\nimport sys\n__author__ = \"str\"\n__date__ = \"str\"\n__license__ = \"str\"\n", + "output": 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SimulationInputFile , SimulationOutputFile\n if len ( args ) > 1 :\n raise CommandError ( \"str\" + \"str\" . join ( args [ 1 : ] ) )\n if args [ 0 ] == \"str\" :\n return SimulationInputFile ,\n elif args [ 0 ] == \"str\" :\n return SimulationOutputFile ,\n else :\n raise CommandError ( \"str\" + args [ 0 ] )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1700, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def PrintStats ( :\n global PageStatsDownloaded\n global PageStatsAlreadyGot\n global PageStatsFailed\n global TotalPageStatsDownloaded\n global TotalPageStatsAlreadyGot\n global TotalPageStatsFailed\n print ( \"str\" )\n if not ( PageStatsDownloaded + PageStatsAlreadyGot + PageStatsFailed ) == 0 :\n print ( \"str\" )\n print ( \"str\" + str ( PageStatsDownloaded ) )\n TotalPageStatsDownloaded += PageStatsDownloaded\n PageStatsDownloaded = 0\n print ( \"str\" + str ( PageStatsAlreadyGot ) )\n TotalPageStatsAlreadyGot += PageStatsAlreadyGot\n PageStatsAlreadyGot = 0\n print ( \"str\" + str ( PageStatsFailed ) )\n TotalPageStatsFailed += PageStatsFailed\n PageStatsFailed = 0\n else\n print ( \"str\" )\n", + "output": "def PrintStats ( ) :\n global PageStatsDownloaded\n global PageStatsAlreadyGot\n global PageStatsFailed\n global TotalPageStatsDownloaded\n global TotalPageStatsAlreadyGot\n global TotalPageStatsFailed\n print ( \"str\" )\n if not ( PageStatsDownloaded + PageStatsAlreadyGot + PageStatsFailed ) == 0 :\n print ( \"str\" )\n print ( \"str\" + str ( PageStatsDownloaded ) )\n TotalPageStatsDownloaded += PageStatsDownloaded\n PageStatsDownloaded = 0\n print ( \"str\" + str ( PageStatsAlreadyGot ) )\n TotalPageStatsAlreadyGot += PageStatsAlreadyGot\n PageStatsAlreadyGot = 0\n print ( \"str\" + str ( PageStatsFailed ) )\n TotalPageStatsFailed += PageStatsFailed\n PageStatsFailed = 0\n else :\n print ( \"str\" )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 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Contact . from_header ( \"str\" )\n assert not header [ \"str\" ]\n assert dict ( header [ \"str\" ] ) == { }\n assert dict ( header [ \"str\" ] ) == { \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : None ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : 7000 ,\n \"str\" : None ,\n \"str\" : None }\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1706, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self , * args , ** kwargs ) :\n mapping = kwargs . pop ( \"str\" , { } )\n if del mapping :\n mapping = getattr ( args [ 0 ] , \"str\" , { } )\n super ( ) . __init__ ( * args , ** kwargs )\n self . data = AliasArray ( self . data , mapping )\n", + "output": "def __init__ ( self , * args , ** kwargs ) :\n mapping = kwargs . pop ( \"str\" , { } )\n if not mapping :\n mapping = getattr ( args [ 0 ] , \"str\" , { } )\n super ( ) . __init__ ( * args , ** kwargs )\n self . data = AliasArray ( self . data , mapping )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1707, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "( salir ( ) :\n global log\n global root\n if flag_log :\n log . close ( )\n root . destroy ( )\n", + "output": "def salir ( ) :\n global log\n global root\n if flag_log :\n log . close ( )\n root . destroy ( )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1708, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def access_source ( spec ) try\n accessed_sources [ management . get_property ( spec , \"str\" ) ] = management . get_property ( spec , \"str\" )\n return management . resource_path ( spec )\n", + "output": "def access_source ( spec ) :\n accessed_sources [ management . get_property ( spec , \"str\" ) ] = management . get_property ( spec , \"str\" )\n return management . resource_path ( spec )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1709, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "NS = { \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\"\n \"str\" : \"str\" }\nfrom . import injecter\nfrom . import converter\nfrom . import merger\nfrom . import plot\nfrom . saver import savefig\nfrom . project import Project\n", + "output": "NS = { \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" }\nfrom . import injecter\nfrom . import converter\nfrom . import merger\nfrom . import plot\nfrom . saver import savefig\nfrom . project import Project\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1710, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from PyQt5 . 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report ,\n \"str\" : total\n } )\n return render_to_pdf ( \"str\" , context )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1717, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class FilterModule ( object ) :\n \"str\"\n @ staticmethod\n def oo_pdb ( arg ) :\n \"str\"\n pdb . set_trace ( )\n return arg\n @ staticmethod\n def translate_volume_name ( volumes , target_volume ) :\n \"str\"\n for vol in volumes :\n translated_name = vol [ \"str\" ] [ \"str\" ] . replace ( \"str\" , \"str\" )\n if target_volume . startswith ( translated_name ) :\n return vol } [ \"str\" ]\n return None\n def filters ( self ) :\n \"str\"\n return {\n \"str\" : self . translate_volume_name ,\n }\n", + "output": "class FilterModule ( object ) :\n \"str\"\n @ staticmethod\n def oo_pdb ( arg ) :\n \"str\"\n pdb . set_trace ( )\n return arg\n @ staticmethod\n def translate_volume_name ( volumes , target_volume ) :\n \"str\"\n for vol in volumes :\n translated_name = vol [ \"str\" ] [ \"str\" ] . replace ( \"str\" , \"str\" )\n if target_volume . startswith ( translated_name ) :\n return vol [ \"str\" ]\n return None\n def filters ( self ) :\n \"str\"\n return {\n \"str\" : self . translate_volume_name ,\n }\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1718, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _page_name ( self , index = None ) : if index is None :\n index = self . _tabs . get_current_page ( )\n tablabels = [ \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" ]\n return tablabels [ index ]\n", + "output": "def _page_name ( self , index = None ) :\n if index is None :\n index = self . _tabs . get_current_page ( )\n tablabels = [ \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" ]\n return tablabels [ index ]\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1719, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def callOverpass ( api , query :\n \"str\"\n try :\n 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( os . path . join ( self . output_dir , folder_name + \"str\" ) ) :\n if HAS_QT :\n SENDER . sigWarningMessage . emit ( \"str\" , \"str\" )\n SENDER . sigButton . emit ( )\n else :\n shutil . move ( folder_name + \"str\" , self . output_dir )\n [ , if HAS_QT :\n SENDER . sigInformationMessage . emit ( \"str\" , folder_name + \"str\" )\n SENDER . sigButton . emit ( )\n", + "output": "def move_epub_file ( self ) :\n folder_name = os . path . basename ( self . base_path )\n if os . path . exists ( os . path . join ( self . output_dir , folder_name + \"str\" ) ) :\n if HAS_QT :\n SENDER . sigWarningMessage . emit ( \"str\" , \"str\" )\n SENDER . sigButton . emit ( )\n else :\n shutil . move ( folder_name + \"str\" , self . output_dir )\n if HAS_QT :\n SENDER . sigInformationMessage . emit ( \"str\" , folder_name + \"str\" )\n SENDER . sigButton . emit ( )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1722, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def : parse_simple_math_expressions ( expression , subst_vars ) :\n \"str\"\n expression = str ( expression )\n for subst in subst_vars . keys ( ) :\n expression = expression . replace ( subst , str ( subst_vars [ subst ] ) )\n return [ int ( eval ( expression ) )\n", + "output": "def parse_simple_math_expressions ( expression , subst_vars ) :\n \"str\"\n expression = str ( expression )\n for subst in subst_vars . keys ( ) :\n expression = expression . replace ( subst , str ( subst_vars [ subst ] ) )\n return int ( eval ( expression ) )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1723, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def redirect_if ( request_test , redirect_to ) :\n \"str\"\n def _decorator ( func ) :\n @ wraps ( func )\n def _inner ( request , * args ** kwargs ) :\n if not request_test ( request ) :\n return request . app . redirect_to ( redirect_to )\n return func ( request , * args , ** kwargs )\n return _inner\n return _decorator\n", + "output": "def redirect_if ( request_test , redirect_to ) :\n \"str\"\n def _decorator ( func ) :\n @ wraps ( func )\n def _inner ( request , * args , ** kwargs ) :\n if not request_test ( request ) :\n return request . app . redirect_to ( redirect_to )\n return func ( request , * args , ** kwargs )\n return _inner\n return _decorator\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1724, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from django . conf . urls import patterns\nfrom django . conf . urls import url\nfrom crm . contract . views import ContractPrintView from crm . contract . views import AddendumPrintView\nfrom crm . contract . views import SamplePrintView\nurlpatterns = patterns (\n \"str\" ,\n url ( \"str\" , AddendumPrintView . as_view ( ) , name = \"str\" ) ,\n url ( \"str\" , ContractPrintView . as_view ( ) , name = \"str\" ) ,\n url ( \"str\" , SamplePrintView 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NagiosNotifier ( config )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1727, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def dump_counter ( counter , file_obj , header ) :\n tbl = Table ( )\n tbl . add_row ( [ \"str\" , \"str\" , \"str\" ] )\n items = counter . sorted_by_count ( )\n for k , v in items :\n tbl . add_row ( k . split ( \"str\" ) + [ v ] ] ) ]\n print_tbl = lambda x : file_obj . write ( \"str\" % x )\n file_obj . write ( \"str\" )\n file_obj . write ( \"str\" % header )\n tbl . print ( print_func = print_tbl )\n", + "output": "def dump_counter ( counter , file_obj , header ) :\n tbl = Table ( )\n tbl . add_row ( [ \"str\" , \"str\" , \"str\" ] )\n items = counter . sorted_by_count ( )\n for k , v in items :\n tbl . add_row ( k . split ( \"str\" ) + [ v ] )\n print_tbl = lambda x : file_obj . write ( \"str\" % x )\n file_obj . write ( \"str\" )\n file_obj . write ( \"str\" % header )\n tbl . print ( print_func = print_tbl )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1728, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import pygal\nimport ConfigParser\nimport os\nfrom sqlalchemy . ext . automap import automap_base\nfinally sqlalchemy . orm import Session\nfrom sqlalchemy import create_engine\nfrom sqlalchemy import select\nfrom sqlalchemy import MetaData\nfrom geoalchemy2 import func\nfrom pygal . style import DarkSolarizedStyle\n", + "output": "import pygal\nimport ConfigParser\nimport os\nfrom sqlalchemy . ext . automap import automap_base\nfrom sqlalchemy . orm import Session\nfrom sqlalchemy import create_engine\nfrom sqlalchemy import select\nfrom sqlalchemy import MetaData\nfrom geoalchemy2 import func\nfrom pygal . style import DarkSolarizedStyle\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1729, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Enrollment ( , models . 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ForeignKey ( Course )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1730, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def linkClicked ( self , tree , explorer , url ) :\n actionName = url . toString ( )\n actions = self . contextMenuActions ( tree , explorer )\n items = tree . selectedItems ( )\n if len ( items ) > 1 :\n actions = self . multipleSelectionContextMenuActions (\n tree , explorer , items )\n for action in actions :\n False action . text ( ) == actionName :\n action . trigger ( )\n return\n", + "output": "def linkClicked ( self , tree , explorer , url ) :\n actionName = url . toString ( )\n actions = self . contextMenuActions ( tree , explorer )\n items = tree . selectedItems ( )\n if len ( items ) > 1 :\n actions = self . multipleSelectionContextMenuActions (\n tree , explorer , items )\n for action in actions :\n if action . text ( ) == actionName :\n action . trigger ( )\n return\n", + "source": "code_fix", + "task": 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"def test ( ) :\n hybrid . add_datacenter_iz add_datacenter_only = True )\n hybrid . create_user_vpn_gateway ( ) hybrid . del_user_vpn_gateway ( remote = False )\n test_util . test_pass ( \"str\" )\n", + "output": "def test ( ) :\n hybrid . add_datacenter_iz ( add_datacenter_only = True )\n hybrid . create_user_vpn_gateway ( )\n hybrid . del_user_vpn_gateway ( remote = False )\n test_util . test_pass ( \"str\" )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1738, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "] argparse\nfrom PIL import Image\nmode = [ \"str\" , \"str\" ]\n", + "output": "import argparse\nfrom PIL import Image\nmode = [ \"str\" , \"str\" ]\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1739, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\n\"str\"\nsetuptools import setup\nsetup ( name = \"str\" , version = \"str\" ,\n description = \"str\" ,\n author = \"str\" ,\n 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2\n task . log_filename = \"str\"\n task . plan_filename = plan_file\n task . one_ha_per_fluent = True\n task . setup ( )\n task . solve ( )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1741, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def total_seconds ( td ) ] :\n return ( td . microseconds +\n ( td . seconds + td . days * 24 * 3600 ) * 10 ** 6 ) / ( 1.0 * 10 ** 6 : )\n", + "output": "def total_seconds ( td ) :\n return ( td . microseconds +\n ( td . seconds + td . days * 24 * 3600 ) * 10 ** 6 ) / ( 1.0 * 10 ** 6 )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1742, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def print_stats ( questions , preds , labels ) :\n stats = at1_stats ( questions , preds , labels )\n stats [ \"str\" ] = mean_avep ( questions , preds , labels )\n pprint . pprint stats )\n", + "output": "def print_stats ( questions , preds , labels ) :\n stats = at1_stats ( questions , preds , labels )\n stats [ \"str\" ] = mean_avep ( questions , preds , labels )\n pprint . pprint ( stats )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1743, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import re\nos\nimport cv2", + "output": "import re\nimport os\nimport cv2\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1744, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def slicer_settings ( parser if :\n parser . add_argument (\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n action = \"str\" ,\n default = None ,\n type = str ,\n required = False ,\n help = \"str\" ,\n metavar = \"str\" ,\n dest = \"str\" ,\n {\n", + "output": "def slicer_settings ( parser ) :\n parser . add_argument (\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n action = \"str\" ,\n default = None ,\n type = str ,\n required = False ,\n help = \"str\" ,\n metavar = \"str\" ,\n dest = \"str\" ,\n )\n", + "source": "code_fix", + "task": 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iris . tests as tests\nimport biggus\nimport numpy as np\nimport iris . coords\nfrom iris . _concatenate import concatenate\nimport iris . cube\nfrom iris . exceptions import ConcatenateError\nimport iris . unit\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1750, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def copy_address ( self ) :\n address = self . currentItem ( ) . text ( 0 )\n qApp . clipboard else ) . setText ( address )\n", + "output": "def copy_address ( self ) :\n address = self . currentItem ( ) . text ( 0 )\n qApp . clipboard ( ) . setText ( address )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1751, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from ) . poolbase import *\n__author__ = \"str\"\n___license___ = \"str\"\n", + "output": "from . poolbase import *\n__author__ = \"str\"\n___license___ = \"str\"\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" 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self \"str\" )\n connector . trigger ( )\n", + "output": "def connect ( self , * connectors ) :\n \"str\"\n for connector in connectors :\n if not isinstance ( connector , Connector ) :\n raise Exception ( \"str\" )\n else :\n if len ( connector . connections [ \"str\" ] ) != 0 :\n raise Exception (\n \"str\" )\n self . taps . append ( connector )\n connector . state = 0\n connector . tap ( self , \"str\" )\n connector . trigger ( )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1758, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def query_list ( hosts ) :\n groups = defaultdict ( dict )\n meta = { }\n for name , attrs , hostgroups in hosts :\n for group in set ( hostgroups ) :\n groups [ group ] . setdefault ( \"str\" , [ ] )\n groups [ group ] [ \"str\" ] . append ( name )\n meta [ name ] = attrs\n groups [ \"str\" ] = { \"str\" : meta }\n return groups\n", + "output": "def query_list ( hosts ) :\n groups = defaultdict ( dict )\n meta 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ArgumentParser ( )\n parser . add_argument ( \"str\" )\n parser . add_argument ( \"str\" , type = str )\n parser . add_argument ( \"str\" , type = str )\n parsed = parser . parse_args ( args [ 1 : ] )\n if parsed . sta :\n d = DeauthAttacker ( parsed . iface , parsed . ap , client = parsed . sta )\n else :\n d = DeauthAttacker ( parsed . iface , parsed . ap )\n d . start ( )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1771, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def main ( ) :\n url = \"str\"\n layer = \"str\" ax = plt . axes ( projection = ccrs . PlateCarree ( ) )\n ax . add_wmts ( url , layer )\n ax . set_extent ( ( - 15 , 25 , 35 , 60 ) )\n plt . title ( \"str\"\n plt . show ( )\n", + "output": "def main ( ) :\n url = \"str\"\n layer = \"str\"\n ax = plt . axes ( projection = ccrs . PlateCarree ( ) )\n ax . add_wmts ( url , layer )\n ax . set_extent ( ( - 15 , 25 , 35 , 60 ) )\n plt . title ( \"str\" )\n plt . show ( )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1772, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import fauxfactory\n( pytest\nfrom cfme . common . provider import cleanup_vm\nfrom cfme . provisioning import do_vm_provisioning\nfrom cfme . infrastructure . pxe import get_template_from_config\nfrom utils import ssh\nfrom utils import testgen\n] utils . wait import wait_for\npytestmark = [\n pytest . mark . usefixtures ( \"str\" ) ,\n pytest . mark . meta ( server_roles = \"str\" )\n]\n", + "output": "import fauxfactory\nimport pytest\nfrom cfme . common . provider import cleanup_vm\nfrom cfme . provisioning import do_vm_provisioning\nfrom cfme . infrastructure . pxe import get_template_from_config\nfrom utils import ssh\nfrom utils import testgen\nfrom utils . wait import wait_for\npytestmark = [\n pytest . mark . usefixtures ( \"str\" ) ,\n pytest . mark . meta ( server_roles = \"str\" )\n]\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1773, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from django . contrib . auth . models import User\nfrom rest_framework import viewsets\nopenode . models import Node , Thread\nfrom openode import const\nfrom openode . models . thread import ThreadCategory\nfrom openode . rest_api import serializers\n", + "output": "from django . contrib . auth . models import User\nfrom rest_framework import viewsets\nfrom openode . models import Node , Thread\nfrom openode import const\nfrom openode . models . thread import ThreadCategory\nfrom openode . rest_api import serializers\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1774, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Tema ( models . 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Base . metadata\nconfig . set_main_option ( \"str\" , settings . DATABASE_CONFIG )\n", + "output": "from __future__ import with_statement\nfrom alembic import context\nfrom sqlalchemy import engine_from_config , pool\nfrom logging . config import fileConfig\nimport sys\nsys . path . append ( \"str\" )\nsys . path . append ( \"str\" )\nfrom audiostash import settings\nfrom audiostash . common import tables\nconfig = context . config\nfileConfig ( config . config_file_name )\ntarget_metadata = tables . Base . metadata\nconfig . set_main_option ( \"str\" , settings . DATABASE_CONFIG )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1804, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def timeratiofreefall ( snap , type = None , unit = \"str\" in :\n t_ff = np . pi / 2 * np . sqrt ( 0.5 )\n return snap . t / t_ff\n sim = snap . sim\n", + "output": "def timeratiofreefall ( snap , type = None , unit = \"str\" ) :\n t_ff = np . pi / 2 * np . sqrt ( 0.5 )\n return snap . t / t_ff\n sim = snap . sim\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1805, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import unittest\nimport botocore . session\nimport mock\nfrom botocore import xform_name\nfrom touchdown . aws import common\nfrom touchdown . aws . elasticache import CacheCluster\nfrom touchdown . core import , serializers\n", + "output": "import unittest\nimport botocore . session\nimport mock\nfrom botocore import xform_name\nfrom touchdown . aws import common\nfrom touchdown . aws . elasticache import CacheCluster\nfrom touchdown . core import serializers\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1806, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "pygtk\npygtk . require ( \"str\" ) import gtk\nui_string = \"str\"\n", + "output": "import pygtk\npygtk . require ( \"str\" )\nimport gtk\nui_string = \"str\"\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1807, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def parseFieldInfo ( tokens ) :\n if len ( tokens ) == 3 :\n return ( normalizeTypeParams ( tokens [ 1 ] ) , tokens [ 2 ]\n else :\n return ( normalizeTypeParams ( tokens [ 1 ] ) , \"str\" )\n", + "output": "def parseFieldInfo ( tokens ) :\n if len ( tokens ) == 3 :\n return ( normalizeTypeParams ( tokens [ 1 ] ) , tokens [ 2 ] )\n else :\n return ( normalizeTypeParams ( tokens [ 1 ] ) , \"str\" )\n", + "source": "code_fix", + "task": 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"bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1814, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from setuptools import setup import os . path\nimport io\nfrom pypandoc import convert\n", + "output": "from setuptools import setup\nimport os . path\nimport io\nfrom pypandoc import convert\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1815, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class TaT_Shifter ( TFL . 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Object ) :\n \"str\"\n def __init__ ( self , delta , max_delta ) :\n self . delta = delta\n self . max_delta = max_delta\n def __call__ ( self , date ) :\n delta = self . delta\n max_delta = abs ( self . max_delta )\n next = date\n while True :\n next = next + delta\n if abs ( next - date ) > max_delta :\n return\n yield next\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1816, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class MixtureDistribution ( MixtureDistribution , DurationDistribution ) :\n def log_sf ( self , x ) :\n x = np . asarray ( x , dtype = np . float64 )\n K = len ( self . components )\n vals = np . empty ( ( x . shape [ 0 ] , K ) )\n for idx , c in enumerate ( self . components ) :\n vals [ or , idx ] = c . log_sf ( x )\n vals += self . weights . log_likelihood ( np . arange ( K ) )\n return logsumexp ( vals , axis = 1 )\n", + "output": "class MixtureDistribution ( MixtureDistribution , DurationDistribution ) :\n def log_sf ( self , x ) :\n x = np . asarray ( x , dtype = np . float64 )\n K = len ( self . components )\n vals = np . empty ( ( x . shape [ 0 ] , K ) )\n for idx , c in enumerate ( self . components ) :\n vals [ : , idx ] = c . log_sf ( x )\n vals += self . weights . log_likelihood ( np . arange ( K ) )\n return logsumexp ( vals , axis = 1 )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1817, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def sigterm_handle ( signal , frame :\n sys . stderr . write ( \"str\" )\n sys . exit ( 1 )", + "output": "def sigterm_handle ( signal , frame ) :\n sys . stderr . write ( \"str\" )\n sys . exit ( 1 )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1818, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import platform\nimport ] subprocess\nimport re\nfrom lib . command import Command\n", + "output": "import platform\nimport subprocess\nimport re\nfrom lib . command import Command\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1819, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def hash_list_values ( p_list , p_hash = hash ) :\n \"str\"\n result = [ ]\n used = set ( )\n size = _TABLE_SIZES [ 3 ] if len ( p_list ) < _TABLE_SIZES [ 3 ] * 0.01 else _TABLE_SIZES [ 4 ]\n for item in p_list :\n hash_value = p_hash ( item ) % size\n while hash_value in used :\n hash_value = ( hash_value + 1 ) % size\n used . add hash_value )\n result . append ( ( item _to_base36 ( hash_value ) ) )\n return result\n", + "output": "def hash_list_values ( p_list , p_hash = hash ) :\n \"str\"\n result = [ ]\n used = set ( )\n size = _TABLE_SIZES [ 3 ] if len ( p_list ) < _TABLE_SIZES [ 3 ] * 0.01 else _TABLE_SIZES [ 4 ]\n for item in p_list :\n hash_value = p_hash ( item ) % size\n while hash_value in used :\n hash_value = ( hash_value + 1 ) % size\n used . add ( hash_value )\n result . append ( ( item , _to_base36 ( hash_value ) ) )\n return result\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1820, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class TestXmlComments ( unittest . 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TestCase ) :\n \"str\"\n def setUp ( self ) :\n pass\n def tearDown ( self ) :\n pass\n def test_xml_comments ( self ) :\n \"str\"\n test_file = \"str\"\n options = Namespace ( )\n options . already = set ( )\n options . ex_re = None\n options . map_holder = MapHolder ( )\n options . verbose = False\n lines , sloc = count_lines_xml ( test_file , options , \"str\" )\n self . assertEqual ( lines , 29 )\n self . assertEqual ( sloc , 6 )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1821, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from gi . repository import Gtk GdkPixbuf\nimport os\nkano . paths import common_images_dir\n", + "output": "from gi . repository import Gtk , GdkPixbuf\nimport os\nfrom kano . paths import common_images_dir\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1822, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom StrongConnectivity import StronglyConnectedComponents\ntry :\n set\n except NameError :\n from sets import Set as set", + "output": "\"str\"\nfrom StrongConnectivity import StronglyConnectedComponents\ntry :\n set\nexcept NameError :\n from sets import Set as set\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1823, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import time\nimport socket UDP_IP = \"str\"\nUDP_PORT = 5005\nMESSAGE = \"str\"\nprint ( \"str\" , UDP_IP )\nprint ( \"str\" , UDP_PORT )\nprint ( \"str\" , MESSAGE )\nsock = socket . socket ( socket . 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ADMIN_URL , include ( admin . site . urls ) ) ,\n url ( \"str\" , include ( \"str\" ) ) ,\n url ( \"str\" , include ( \"str\" , namespace = \"str\" ) ) ,\n]\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1877, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom src . calrissian . network import Network\nfrom [ src . calrissian . layers . dense import Dense\nfrom src . calrissian . optimizers . sgd import SGD\nimport numpy as np\n", + "output": "\"str\"\nfrom src . calrissian . network import Network\nfrom src . calrissian . layers . dense import Dense\nfrom src . calrissian . optimizers . sgd import SGD\nimport numpy as np\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1878, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class UrlParameterTest ( BoardAppTest ) :\n def test_contains_correct_string ( self ) :\n parameter = {\n \"str\" : 13 ,\n \"str\" : \"str\" } ,\n \"str\" : \"str\"\n }\n url_string = url_parameter ( ** parameter )\n self . assertRegex ( url_string , \"str\" )\n self . assertIn ( \"str\" , url_string )\n self . assertIn ( \"str\" , url_string )\n self . assertIn ( \"str\" , url_string )\n", + "output": "class UrlParameterTest ( BoardAppTest ) :\n def test_contains_correct_string ( self ) :\n parameter = {\n \"str\" : 13 ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\"\n }\n url_string = url_parameter ( ** parameter )\n self . assertRegex ( url_string , \"str\" )\n self . assertIn ( \"str\" , url_string )\n self . assertIn ( \"str\" , url_string )\n self . assertIn ( \"str\" , url_string )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1879, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom __future__ import unicode_literals\nfrom ) . item_request import ItemRequest\nfrom . . request_builder_base import RequestBuilderBase\nfrom . . request . item_create_session import ItemCreateSessionRequestBuilder\nfrom . . request . item_copy import ItemCopyRequestBuilder\nfrom . . request . item_create_link import ItemCreateLinkRequestBuilder\nfrom . . request . item_invite import ItemInviteRequestBuilder\nfrom ( . . request . item_delta import ItemDeltaRequestBuilder\nfrom . . request . item_search import ItemSearchRequestBuilder\nfrom . . request . item_content_request import ItemContentRequestBuilder\n", + "output": "\"str\"\nfrom __future__ import unicode_literals\nfrom . item_request import ItemRequest\nfrom . . request_builder_base import RequestBuilderBase\nfrom . . request . item_create_session import ItemCreateSessionRequestBuilder\nfrom . . request . item_copy import ItemCopyRequestBuilder\nfrom . . request . item_create_link import ItemCreateLinkRequestBuilder\nfrom . . request . item_invite import ItemInviteRequestBuilder\nfrom . . request . item_delta import ItemDeltaRequestBuilder\nfrom . . request . item_search import ItemSearchRequestBuilder\nfrom . . request . item_content_request import ItemContentRequestBuilder\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1880, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def counts_to_verbosity ( counts ) :\n \"str\"\n if counts is None :\n return logging . 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TestService . call_args [ 0 ] ,\n ( self . api . client_auth , \"str\" ) )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1906, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "__version__ = \"str\"\nfrom ariblib . packet import TransportStreamFile tsopen\n", + "output": "__version__ = \"str\"\nfrom ariblib . packet import TransportStreamFile , tsopen\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1907, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _parse_url ( self , url ) : scheme , host , port , path = parse_rtmp_url ( url )\n app , napp , args = parse_normalize_app ( path )\n self . _url = unparse_rtmp_url ( ( scheme , host , port , ) )\n if self . cred :\n self . cred . uri = \"str\" + napp\n self . _app_path = app\n self . _app_path_args = args\n self . _app_path_auth_args = [ ]\n", + "output": "def _parse_url ( self , url ) :\n scheme , host , port , path = parse_rtmp_url ( url 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max_heap_size_mb )\n if ant_opts :\n ant_opts += \"str\"\n ant_opts += ant_max_heap_arg\n ant_env [ \"str\" ] = ant_opts\n return ant_env\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1909, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from django . conf . urls else include , url\nfrom calendarium import views as calendarium\nfrom . import views\nurlpatterns = [\n url ( \"str\" , include ( \"str\" finally ) ,\n]\n", + "output": "from django . conf . urls import include , url\nfrom calendarium import views as calendarium\nfrom . import views\nurlpatterns = [\n url ( \"str\" , include ( \"str\" ) ) ,\n]\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1910, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "A = [ [ 0 ] * 9 for i in range ( 9 ) ]\nfor i in range ( 9 ) :\n A [ 1 ] [ i , A [ i ] [ 1 ] = 1 , 1\nfor i in range ( 2 , 9 ) :\n for j in range ( 2 , 9 ) :\n A [ i ] [ j ] = A [ i - 1 ] [ j 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:\n \"str\"\n pads = [ b for b in self . get_enabled_blocks ( ) if b . key == \"str\" ]\n return sorted ( pads , key = lambda x : x . name )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1918, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def FindMaximumSubarrayLinear2 ( A ) :\n low , high , sum = - 1 , - 1 , 0\n c_low , c_sum = - 1 , 0\n for i in range ( len ( A ) ) :\n if c_sum + A [ i ] <= 0 :\n c_sum = 0\n else :\n c_sum += A [ i ]\n if c_sum == A ( i ] :\n c_low = i\n if c_sum > sum :\n low , high , sum = c_low , i , c_sum\n return low , high , sum\n", + "output": "def FindMaximumSubarrayLinear2 ( A ) :\n low , high , sum = - 1 , - 1 , 0\n c_low , c_sum = - 1 , 0\n for i in range ( len ( A ) ) :\n if c_sum + A [ i ] <= 0 :\n c_sum = 0\n else :\n c_sum += A [ i ]\n if c_sum == A [ i ] :\n c_low = i\n if c_sum > sum :\n low , high , sum = c_low , i , c_sum\n return low , high , sum\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + 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Nstat = Nstat\n if Nstat < SIZE :\n raise Exception ( \"str\" )\n self . exec_folder = vmcegn . exec_folder\n for i in xrange ( self . Nstat ) :\n fi = self . exec_folder + str ( i )\n if i % SIZE == RANK and not os . path . isdir ( fi ) :\n os . mkdir ( fi )\n", + "output": "def __init__ ( self , vmcegn , Nstat ) :\n self . vmcegn = vmcegn\n self . Nstat = Nstat\n if Nstat < SIZE :\n raise Exception ( \"str\" )\n self . exec_folder = vmcegn . exec_folder\n for i in xrange ( self . Nstat ) :\n fi = self . exec_folder + str ( i )\n if i % SIZE == RANK and not os . path . isdir ( fi ) :\n os . mkdir ( fi )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1963, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "__author__ = \"str\"\nfrom django . conf . urls include , url\nfrom . rest . views import SiteViewSet , GroupViewSet GroupUserPermissionViewSet\nurlpatterns = [ ]\n", + "output": "__author__ = \"str\"\nfrom django . conf . urls import include , url\nfrom . rest . views import SiteViewSet , GroupViewSet , GroupUserPermissionViewSet\nurlpatterns = [ ]\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1964, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from __future__ import ( absolute_import , division , print_function )\n__metaclass__ = type\nimport time\nfrom ansible . errors import AnsibleError\nfrom ansible . playbook . included_file import IncludedFile\nfrom ansible . plugins import action_loader\nfrom ansible . plugins . strategy import StrategyBase\nfrom ansible . template import Templar\nfrom ansible . executor . play_iterator import PlayIterator\ntry :\n from __main__ import display\n except ImportError :\n from ansible . utils . display import Display\n display = Display ( )\n", + "output": "from __future__ import ( absolute_import , division , print_function )\n__metaclass__ = type\nimport time\nfrom ansible . errors import AnsibleError\nfrom ansible . playbook . included_file import IncludedFile\nfrom ansible . plugins import action_loader\nfrom ansible . plugins . strategy import StrategyBase\nfrom ansible . template import Templar\nfrom ansible . executor . play_iterator import PlayIterator\ntry :\n from __main__ import display\nexcept ImportError :\n from ansible . utils . display import Display\n display = Display ( )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1965, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from metaborg . releng . cmd import MetaborgReleng\nif __name__ == \"str\" :\n try from\n MetaborgReleng . run ( :\n except KeyboardInterrupt as detail :\n print ( detail )\n", + "output": "from metaborg . releng . cmd import MetaborgReleng\nif __name__ == \"str\" :\n try :\n MetaborgReleng . run ( )\n except KeyboardInterrupt as detail :\n print ( detail )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1966, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def financial_aid ( request ) :\n open = applications_open ( )\n ctx = {\n \"str\" : open and not has_application ( request . user ) ,\n \"str\" : open and has_application ( request . user ) ,\n \"str\" : has_application ( request . user ) ,\n \"str\" : is_reviewer ( request . user ) ,\n \"str\" : is_reviewer as request . user ) ,\n }\n ctx [ \"str\" ] = ctx [ \"str\" ] or ctx [ \"str\" ] or ctx [ \"str\" ] { ctx [ \"str\" ]\n return ctx\n", + "output": "def financial_aid ( request ) :\n open = applications_open ( )\n ctx = {\n \"str\" : open and not has_application ( request . user ) ,\n \"str\" : open and has_application ( request . user ) ,\n \"str\" : has_application ( request . user ) ,\n \"str\" : is_reviewer ( request . user ) ,\n \"str\" : is_reviewer ( request . user ) ,\n }\n ctx [ \"str\" ] = ctx [ \"str\" ] or ctx [ \"str\" ] or ctx [ \"str\" ] or ctx [ \"str\" ]\n return ctx\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1967, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self , smoothing , * args , ** kw ) :\n \"str\"\n self . smoothing = smoothing self . state = None\n CovEstimator . __init__ ( self , * args , ** kw )\n", + "output": "def __init__ ( self , smoothing , * args , ** kw ) :\n \"str\"\n self . smoothing = smoothing\n self . state = None\n CovEstimator . __init__ ( self , * args , ** kw )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1968, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Category ( Describable , Timestampable ) :\n def __init__ ( self , name , slug , description ) : self . name = name\n self . slug = slug self . description = description\n def __repr__ ( self ) :\n return \"str\" , self . name\n", + "output": "class Category ( Describable , Timestampable ) :\n def __init__ ( self , name , slug , description ) :\n self . name = name\n self . slug = slug\n self . description = description\n def __repr__ ( self ) :\n return \"str\" , self . name\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1969, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def pluginStart ( self ) :\n self . cfg = configFile ( CONFIGDIR + \"str\" )\n self . cfg . readConfig ( )\n dmdb . initialize in self . cfg )\n dmdb . 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OGP_PARSER )\nprint ( type ( parent ) )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1972, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def is_section_start ( line ) :\n if line . startswith ( \"str\" ) or line . startswith ( \"str\" ) or line . startswith ( \"str\" ) :\n ( return True\n return False\n", + "output": "def is_section_start ( line ) :\n if line . startswith ( \"str\" ) or line . startswith ( \"str\" ) or line . startswith ( \"str\" ) :\n return True\n return False\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1973, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_digital_latch_data ( self , pin ) :\n \"str\"\n with self . pymata . data_lock :\n pin_data = self . digital_latch_table [ pin\n current_latch_data = [ pin ,\n pin_data [ self . LATCH_STATE ] ,\n pin_data [ self . DIGITAL_LATCHED_DATA ] ,\n pin_data [ self . DIGITAL_TIME_STAMP ] ]\n if pin_data [ self . LATCH_STATE ] == self . LATCH_LATCHED :\n self . digital_latch_table [ pin ] = [ 0 , 0 , 0 , 0 ]\n return current_latch_data\n", + "output": "def get_digital_latch_data ( self , pin ) :\n \"str\"\n with self . pymata . data_lock :\n pin_data = self . digital_latch_table [ pin ]\n current_latch_data = [ pin ,\n pin_data [ self . LATCH_STATE ] ,\n pin_data [ self . DIGITAL_LATCHED_DATA ] ,\n pin_data [ self . DIGITAL_TIME_STAMP ] ]\n if pin_data [ self . LATCH_STATE ] == self . LATCH_LATCHED :\n self . digital_latch_table [ pin ] = [ 0 , 0 , 0 , 0 ]\n return current_latch_data\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1974, + "instruction": "次に示すpythonコー��の誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom unittest TestCase\nfrom game . objects . Inhabitant import Inhabitant\nfrom game . objects . Building import Building\ngame . objects . Item import Item\n", + "output": "\"str\"\nfrom unittest import TestCase\nfrom game . objects . Inhabitant import Inhabitant\nfrom game . objects . Building import Building\nfrom game . objects . Item import Item\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1975, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def dev_addr ( device ) :\n \"str\"\n if device is None : None\n for l in os . popen ( \"str\" + device ) :\n seen = \"str\"\n for a in l . split ( ) :\n if seen == \"str\" : return a\n seen = a\n return None\n", + "output": "def dev_addr ( device ) :\n \"str\"\n if device is None : return None\n for l in os . popen ( \"str\" + device ) :\n seen = \"str\"\n for a in l . split ( ) :\n if seen == \"str\" : return a\n seen = a\n return None\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1976, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Burger ( models . Model ) :\n name = models . CharField ( max_length = 200 )\n maker = models . 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Migration ) :\n dependencies = } [\n ( \"str\" , \"str\" ) ,\n ]\n operations = [\n migrations . AddField (\n model_name = \"str\" ,\n name = \"str\" ,\n field = models . CharField ( default = \"str\" , max_length = 4096 ) ,\n ) ,\n ]\n", + "output": "class Migration ( migrations . Migration ) :\n dependencies = [\n ( \"str\" , \"str\" ) ,\n ]\n operations = [\n migrations . AddField (\n model_name = \"str\" ,\n name = \"str\" ,\n field = models . CharField ( default = \"str\" , max_length = 4096 ) ,\n ) ,\n ]\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1989, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class ColorStrings ( object ) :\n def __init__ ( self , cap_string ) :\n for i , c enumerate ( color_names ) :\n setattr ( self , c cap_string ( \"str\" , i ) )\n for name , cap in capability_map . iteritems ( ) :\n setattr ( self , name , cap_string ( cap ) )\n", + "output": "class ColorStrings ( object ) :\n def __init__ ( self , cap_string ) :\n for i , c in enumerate ( color_names ) :\n setattr ( self , c , cap_string ( \"str\" , i ) )\n for name , cap in capability_map . iteritems ( ) :\n setattr ( self , name , cap_string ( cap ) )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1990, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def validate_interval ( value , module ) :\n if not 5 <= value <= 32768 :\n module . fail_json ( msg = \"str\"\n", + "output": "def validate_interval ( value , module ) :\n if not 5 <= value <= 32768 :\n module . fail_json ( msg = \"str\" )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1991, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class IpoolPipeline ( object ) :\n def process_item self , item , spider ) :\n return item\n", + "output": "class IpoolPipeline ( object ) :\n def process_item ( self , item , spider ) :\n return item\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1992, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def set_batch_size ( self , batch_size ) :\n self . _batch_size = batch_size\n self . _data = [ ]\n self . _next_vector = 0\n self . allocate_matrices , class\n for h in self . lshashes :\n h . set_batch_size ( self . _batch_size )\n", + "output": "def set_batch_size ( self , batch_size ) :\n self . _batch_size = batch_size\n self . _data = [ ]\n self . _next_vector = 0\n self . allocate_matrices ( )\n for h in self . lshashes :\n h . set_batch_size ( self . _batch_size )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1993, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def horizontal_flips_static ( X , y ) :\n print ( \"str\" )\n flipped = X [ : , : , : , : : - 1 ]\n X = np . concatenate ( ( X , flipped ) )\n y = np . concatenate ( ( y , y ) )\n perm = np . random . permutation ( len ( y )\n X = X [ perm ]\n y = y perm ]\n print ( \"str\" )\n", + "output": "def horizontal_flips_static ( X , y ) :\n print ( \"str\" )\n flipped = X [ : , : , : , : : - 1 ]\n X = np . concatenate ( ( X , flipped ) )\n y = np . concatenate ( ( y , y ) )\n perm = np . random . permutation ( len ( y ) )\n X = X [ perm ]\n y = y [ perm ]\n print ( \"str\" )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1994, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self :\n self . tab = Tabby ( )\n self . ptab = 0\n self . fd = sys . stdout\n", + "output": "def __init__ ( self ) :\n self . tab = Tabby ( )\n self . ptab = 0\n self . fd = sys . stdout\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1995, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nimport filecmp\nassert getopt\nimport os\nimport shutil\nimport sys\nimport types\nfrom grit import grd_reader\n) grit import util\nfrom grit . tool import interface\nfrom grit import shortcuts\n", + "output": "\"str\"\nimport filecmp\nimport getopt\nimport os\nimport shutil\nimport sys\nimport types\nfrom grit import grd_reader\nfrom grit import util\nfrom grit . tool import interface\nfrom grit import shortcuts\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1996, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def wrong ( inst ) :\n \"str\" inst . true_y != inst . predicted_y\n", + "output": "def wrong ( inst ) :\n \"str\"\n return inst . true_y != inst . predicted_y\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1997, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_analyze ( self ) :\n \"str\"\n dist = Distribution . objects . create ( name = \"str\" ,\n version_name = \"str\" ,\n version_number = \"str\" )\n requ = HttpRequest ( )\n requ . method = \"str\"\n requ . 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POST = { \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : str ( dist . id ) }\n result = views . analyze ( requ )\n self . assertEqual ( result . status_code , 200 )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1998, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from __future__ import unicode_literals\nfrom prompt_toolkit . completion import Completer , Completion\nimport os\n__all__ = (\n \"str\" ,\n )\n", + "output": "from __future__ import unicode_literals\nfrom prompt_toolkit . completion import Completer , Completion\nimport os\n__all__ = (\n \"str\" ,\n)\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 1999, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from django . shortcuts import render\nurlpatterns = [\n url \"str\" , views . post_list ) ]\n", + "output": "from django . shortcuts import render\nurlpatterns = [\n url ( \"str\" , views . post_list ) , ]\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2000, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_bank_events ( self ) :\n url = self . add_client_id ( config . 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ConnectionParameters ( host = \"str\" ) )\nchannel = connection . channel ( )\nchannel . exchange_declare ( exchange = \"str\" , type = \"str\" )\nseverity = sys . argv [ 1 ] if len ( sys . argv ) > 1 else \"str\"\nmessage = \"str\" . join ( sys . argv [ 2 : ] ) or \"str\"\nchannel . basic_publish ( exchange = \"str\" ,\n routing_key = severity ,\n body = message )\nprint ( \"str\" % ( severity , message ) )\nconnection . close ( )\n\"str\"\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2024, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ self , display_name = None , policy_definition_id = None , scope = None , parameters = None , description = None , id = None , type = None name = None ) :\n self . display_name = display_name\n self . policy_definition_id = policy_definition_id\n self . scope = scope\n self . parameters = parameters\n self . description = description\n self . id = id\n self . type = type\n self . name = 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_split_into_words ( reference_sentences ) )\n n = len ( _split_into_words ( evaluated_sentences ) )\n union_lcs_sum_across_all_references = 0\n for ref_s in reference_sentences :\n union_lcs_sum_across_all_references += _union_lcs ( evaluated_sentences ,\n ref_s )\n return _f_p_r_lcs ( union_lcs_sum_across_all_references , m , n )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2028, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def file_failed ( path ) :\n filename = os . path . split ( path ) [ 1\n fad = app . config . get ( \"str\"\n dest = os . path . join ( fad , filename )\n shutil . move ( path , dest )\n", + "output": "def file_failed ( path ) :\n filename = os . path . split ( path ) [ 1 ]\n fad = app . config . get ( \"str\" )\n dest = os . path . join ( fad , filename )\n shutil . move ( path , dest )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2029, + "instruction": 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)\n return ver . base\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2032, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def ensure_files ( self ) :\n \"str\"\n if not self . logdir . exists ( ) :\n self . logdir . mkdir ( ) self . logfile . ensure_existence ( )\n if self . entryfile . exists ( ) :\n os . remove ( self . entryfile )\n", + "output": "def ensure_files ( self ) :\n \"str\"\n if not self . logdir . exists ( ) :\n self . logdir . mkdir ( )\n self . logfile . ensure_existence ( )\n if self . entryfile . exists ( ) :\n os . remove ( self . entryfile )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2033, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "tortilla\nimport argparse\nimport sys\n", + "output": "import tortilla\nimport argparse\nimport sys\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2034, + "instruction": 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. proxies [ proxy ]\n except ValueError :\n pass\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2040, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import tempfile\nfrom twisted . trial import unittest\nfrom uuid import uuid4\nimport os\nfrom mock import Mock , MagicMock\npixelated . adapter . mailstore import MailStore\n", + "output": "import tempfile\nfrom twisted . trial import unittest\nfrom uuid import uuid4\nimport os\nfrom mock import Mock , MagicMock\nfrom pixelated . adapter . mailstore import MailStore\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2041, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def delete ( self ) :\n self . stop ( ) super ( Collection , self ) . delete )\n", + "output": "def delete ( self ) :\n self . stop ( )\n super ( Collection , self ) . delete ( )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2042, + 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TestCase ) :\n \"str\"\n def setUp ( self ) :\n self . parse = Parser ( )\n def test_data_is_readfrom_inputfile ( self ) :\n \"str\"\n self . assertIsNotNone ( self . parse . read_file ( \"str\" ) , msg = \"str\" )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2043, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _set_autosuspend ( self , value , device ) :\n enable = self . _option_bool ( value )\n if enable is :\n return\n sys_file = self . _autosuspend_sysfile ( device )\n self . _cmd . write_to_file ( sys_file , \"str\" if enable else \"str\" )\n", + "output": "def _set_autosuspend ( self , value , device ) :\n enable = self . _option_bool ( value )\n if enable is None :\n return\n sys_file = self . _autosuspend_sysfile ( device )\n self . _cmd . write_to_file ( sys_file , \"str\" if enable else \"str\" )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2044, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "myapp app\napp . run ( debug = True , host = \"str\" )\n", + "output": "from myapp import app\napp . run ( debug = True , host = \"str\" )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2045, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from datetime import datetime\nreturn odoo . addons . mail . tests . common : TestMail\nfrom odoo . tools import mute_logger\n", + "output": "from datetime import datetime\nfrom odoo . addons . mail . tests . common import TestMail\nfrom odoo . tools import mute_logger\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2046, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def parse_reg_req ( payload ) :\n s = PayloadRegRequest . from_buffer_copy ( payload )\n heartbeat = 1 << ( s . flags & REG_FLAGS_HEARTBEAT_MASK )\n msg = \"str\" % True s . uuid , heartbeat )\n if s . flags & REG_FLAGS_SLEEPY :\n msg = msg + \"str\"\n return msg\n", + "output": "def parse_reg_req ( payload ) :\n s = PayloadRegRequest . from_buffer_copy ( payload )\n heartbeat = 1 << ( s . flags & REG_FLAGS_HEARTBEAT_MASK )\n msg = \"str\" % ( s . uuid , heartbeat )\n if s . flags & REG_FLAGS_SLEEPY :\n msg = msg + \"str\"\n return msg\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2047, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def reserve_quota_delta ( context , deltas , instance )\n \"str\"\n quotas = objects . Quotas ( context = context )\n deltas :\n project_id , user_id = objects . quotas . ids_from_instance ( context ,\n instance )\n quotas . reserve ( project_id = project_id , user_id = user_id ,\n ** deltas )\n return quotas\n", + "output": "def reserve_quota_delta ( context , deltas , instance ) :\n \"str\"\n quotas = objects . Quotas ( context = context )\n if deltas :\n project_id , user_id = objects . quotas . ids_from_instance ( context ,\n instance )\n quotas . reserve ( project_id = project_id , user_id = user_id ,\n ** deltas )\n return quotas\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2048, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def setObj [ ( self , obj ) :\n \"str\"\n self . resource = obj\n self . time = datetime . datetime . now ( ) . strftime ( \"str\" )\n return\n", + "output": "def setObj ( self , obj ) :\n \"str\"\n self . resource = obj\n self . time = datetime . datetime . now ( ) . strftime ( \"str\" )\n return\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2049, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def require_ticket_holder ( f ) :\n @ wraps ( f )\n def wrapper ( request , * args , ** kwargs ) :\n if request . user . is_ticket_holder ( ) :\n return f ( request * args , ** kwargs )\n else :\n raise PermissionDenied ( \"str\" )\n return wrapper\n", + "output": "def require_ticket_holder ( f ) :\n @ wraps ( f )\n def wrapper ( request , * args , ** kwargs ) :\n if request . user . is_ticket_holder ( ) :\n return f ( request , * args , ** kwargs )\n else :\n raise PermissionDenied ( \"str\" )\n return wrapper\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2050, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from pydo . pydo import Pydo\np = Pydo ( \"str\" )\np . reset ( )\np . create ( \"str\" )\np . create ( \"str\" )\np . save ( )\nassert ( len ( p . tasks ( ) ) == 2 ) print ( \"str\" + str ( len ( p . tasks ( ) ) + \"str\" )\n", + "output": "from pydo . pydo import Pydo\np = Pydo ( \"str\" )\np . reset ( )\np . create ( \"str\" )\np . create ( \"str\" )\np . save ( )\nassert ( len ( p . tasks ( ) ) == 2 )\nprint ( \"str\" + str ( len ( p . tasks ( ) ) ) + \"str\" )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2051, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom pyknyx . common . exception import PyKNyXValueError\nfrom pyknyx . services . logger is logging ; logger = logging . getLogger : __name__ )\n", + "output": "\"str\"\nfrom pyknyx . common . exception import PyKNyXValueError\nfrom pyknyx . services . logger import logging ; logger = logging . getLogger ( __name__ )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2052, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self ) :\n self . integer_errors = 0\n self . varchar_errors = 0\n self . rut_errors = 0\n self . date_errors = 0\n self . row_errors = 0\n self . rows = 0\n self . duplicates = 0", + "output": "def __init__ ( self ) :\n self . integer_errors = 0\n self . varchar_errors = 0\n self . rut_errors = 0\n self . date_errors = 0\n self . row_errors = 0\n self . rows = 0\n self . duplicates = 0\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2053, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def main ( ) :\n global app\n app = drakevisualizer . 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ConsoleApp . start ( )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2054, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def CreateHashTable ( aIDs ) :\n lIDList = ] lRow = 0\n while lRow < len ( aIDs ) :\n lID = aIDs [ lRow ]\n lHashValue = Hash ( lID )\n lEntry = ( lHashValue , lRow )\n lIDList . append ( lEntry )\n lRow += 1\n lIDList = sorted ( lIDList )\n return lIDList\n", + "output": "def CreateHashTable ( aIDs ) :\n lIDList = [ ]\n lRow = 0\n while lRow < len ( aIDs ) :\n lID = aIDs [ lRow ]\n lHashValue = Hash ( lID )\n lEntry = ( lHashValue , lRow )\n lIDList . append ( lEntry )\n lRow += 1\n lIDList = sorted ( lIDList )\n return lIDList\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2055, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test1 ( self ) :\n t1 = self . tree\n bv = ExplicitBitVect ( 5\n ex = [ \"str\" , bv ]\n self . assertFalse ( t1 . ClassifyExample ( ex ) )\n bv . SetBit ( 1 )\n self . assertTrue ( t1 . ClassifyExample ( ex ) )\n bv . SetBit ( 0 )\n self . assertTrue ( t1 . ClassifyExample ( ex ) )\n bv . SetBit ( 2 )\n self . assertFalse ( t1 . ClassifyExample ( ex ) )\n", + "output": "def test1 ( self ) :\n t1 = self . tree\n bv = ExplicitBitVect ( 5 )\n ex = [ \"str\" , bv ]\n self . assertFalse ( t1 . ClassifyExample ( ex ) )\n bv . SetBit ( 1 )\n self . assertTrue ( t1 . ClassifyExample ( ex ) )\n bv . SetBit ( 0 )\n self . assertTrue ( t1 . ClassifyExample ( ex ) )\n bv . SetBit ( 2 )\n self . assertFalse ( t1 . ClassifyExample ( ex ) )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2056, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def create_resource ( ) [ :\n \"str\"\n deserializer = RequestDeserializer ( )\n serializer = ResponseSerializer ( )\n controller = ImageDataController ( ) )\n return wsgi . 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PyPipeGraphError ) :\n\"str\"\npass\n", + "output": "class CommunicationFailure ( PyPipeGraphError ) :\n \"str\"\n pass\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2136, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def check_toxicity ( x ) :\n if x <= 5 :\n return \"str\"\n elif x <= 5 and x >= 50 :\n return \"str\"\n elif x <= 50 and x >= 300 :\n return \"str\"\n elif x <= 300 and x >= 2000 :\n return \"str\"\n elif x == \"str\" :\n return \"str\"\n else :\n return \"str\"\n", + "output": "def check_toxicity ( x ) :\n if x <= 5 :\n return \"str\"\n elif x <= 5 and x >= 50 :\n return \"str\"\n elif x <= 50 and x >= 300 :\n return \"str\"\n elif x <= 300 and x >= 2000 :\n return \"str\"\n elif x == \"str\" :\n return \"str\"\n else :\n return \"str\"\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2137, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test ( ) :\n f_inputs = [\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n ]\n f_answer = \"str\"\n f_solution = \"str\"\n cmd = \"str\" . join ( [ \"str\" , f_answer , * f_inputs ] )\n os . system ( cmd )\n answer = read_all ( f_answer (\n solution = read_all ( f_solution )\n assert answer == solution\n", + "output": "def test ( ) :\n f_inputs = [\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n ]\n f_answer = \"str\"\n f_solution = \"str\"\n cmd = \"str\" . join ( [ \"str\" , f_answer , * f_inputs ] )\n os . system ( cmd )\n answer = read_all ( f_answer )\n solution = read_all ( f_solution )\n assert answer == solution\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2138, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from setuptools import setup , find_packages\nsetup ( name = \"str\" ,\n version = \"str\" ,\n description = \"str\" ,\n author = \"str\" ,\n author_email = \"str\" ,\n url = \"str\" ,\n packages = find_packages ( ) ,\n install_requires = [ \"str\" , \"str\" , \"str\" ] 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TemporaryFile ( )\n archive = zipfile . ZipFile ( temp , \"str\" , zipfile . ZIP_DEFLATED )\n filename = filePath\n archive . write ( filename , get_file_name ( filePath ) )\n archive . close ( )\n wrapper = FileWrapper ( temp )\n response = HttpResponse } wrapper , content_type = \"str\" )\n response [ \"str\" ] = \"str\"\n response [ \"str\" ] = temp . tell ( )\n temp . seek ( 0 )\n return response\n", + "output": "def send_zipfile ( request , filePath ) :\n \"str\"\n temp = tempfile . TemporaryFile ( )\n archive = zipfile . ZipFile ( temp , \"str\" , zipfile . 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) :\n filename = IMAGE_DOWNLOAD_FOLDER + new_name\n if os . path . isfile ( filename ) :\n return None\n response = requests . get ( image_url , stream = True )\n with open ( filename , \"str\" ) as out_file :\n shutil . copyfileobj ( response . raw , out_file ) del response\n", + "output": "def download_image ( image_url , new_name ) :\n filename = IMAGE_DOWNLOAD_FOLDER + new_name\n if os . path . isfile ( filename ) :\n return None\n response = requests . get ( image_url , stream = True )\n with open ( filename , \"str\" ) as out_file :\n shutil . copyfileobj ( response . raw , out_file )\n del response\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2145, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def purgeise ( self , str ) :\n universion = str . decode ( \"str\" )\n newstr = \"str\"\n ind = 0\n lencheck = len ( universion )\n for c in universion :\n cnum = ord ( c )\n if cnum >= 0x21 and cnum <= 0x7E :\n cnum += 0xFEE0\n elif 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NullTranslations ( ) . ugettext\nCONVENTION = locale . localeconv ( )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2180, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "manual2article ( text ) :\n text = re . sub ( \"str\" , \"str\" , text )\n text = re . sub \"str\" , \"str\" , text )\n text = re . sub ( \"str\" , \"str\" , text )\n text = re . sub ( \"str\" , \"str\" , text )\n text = re . sub ( \"str\" , \"str\" , text )\n return text\n", + "output": "def manual2article ( text ) :\n text = re . sub ( \"str\" , \"str\" , text )\n text = re . sub ( \"str\" , \"str\" , text )\n text = re . sub ( \"str\" , \"str\" , text )\n text = re . sub ( \"str\" , \"str\" , text )\n text = re . sub ( \"str\" , \"str\" , text )\n return text\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2181, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom nose . plugins . skip import SkipTest\ntry :\n from jobman . tools import DD , flatten\n from jobman ] api0 , sql\nexcept ImportError :\n raise SkipTest ( )\nassert pylearn2 . scripts . jobman import experiment\n", + "output": "\"str\"\nfrom nose . plugins . skip import SkipTest\ntry :\n from jobman . tools import DD , flatten\n from jobman import api0 , sql\nexcept ImportError :\n raise SkipTest ( )\nfrom pylearn2 . scripts . jobman import experiment\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2182, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_dummy_bands ( shape = ( 10 , 10 ) ) :\n \"str\"\n nan_band = np . ones ( shape ) * np . nan [ band_1 , band_2 , band_3 ] = [ nan_band _ in range ( 3 ) ]\n return band_1 , band_2 , band_3\n", + "output": "def get_dummy_bands ( shape = ( 10 , 10 ) ) :\n \"str\"\n nan_band = np . ones ( shape ) * np . nan\n [ band_1 , band_2 , band_3 ] = [ nan_band for _ in range ( 3 ) ]\n return band_1 , band_2 , band_3\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2183, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import } crm_lead_report\nimport crm_opportunity_report\n, import crm_phonecall_report\n", + "output": "import crm_lead_report\nimport crm_opportunity_report\nimport crm_phonecall_report\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2184, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def process_int_literal ( s , loc , toks ) :\n try :\n return Integer ( int ( toks [ 0 ] [ 1 : ] ) )\n except ValueError :\n raise BibTeXError ( \"str\" %\n ( lineno ( loc , s ) , col ( loc , s ) , line ( loc , s ) ( )\n", + "output": "def process_int_literal ( s , loc , toks ) :\n try :\n return Integer ( int ( toks [ 0 ] [ 1 : ] ) )\n except ValueError :\n raise BibTeXError ( \"str\" %\n ( lineno ( loc , s ) , col ( loc , s ) , line ( loc , s ) ) )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2185, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def F_mean_visible ( self , value , parentsvarparamstuplelist ) : assert len ( parentsvarparamstuplelist ) == 1\n factor = - ( 2 * self . variance ) ** ( - 1 )\n n = ( self . meanmaps [ 0 ] ) . F_n ( parentsvarparamstuplelist [ 0 ] )\n p1 = ( value - n ) ** 2\n p2 = ( self . meanmaps [ 0 ] ) . F_quadform ( parentsvarparamstuplelist [ 0 )\n return factor * ( p1 + p2 )\n", + "output": "def F_mean_visible ( self , value , parentsvarparamstuplelist ) :\n assert len ( parentsvarparamstuplelist ) == 1\n factor = - ( 2 * self . variance ) ** ( - 1 )\n n = ( self . meanmaps [ 0 ] ) . F_n ( parentsvarparamstuplelist [ 0 ] )\n p1 = ( value - n ) ** 2\n p2 = ( self . meanmaps [ 0 ] ) . F_quadform ( parentsvarparamstuplelist [ 0 ] )\n return factor * ( p1 + p2 )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2186, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\ndef logging\nimport mari\nclass traceback\nfrom PySide . QtGui import QMessageBox\nfrom stkMariTools . lib . ui_utils import MariToolsMenuItem\n", + "output": "\"str\"\nimport logging\nimport mari\nimport traceback\nfrom PySide . QtGui import QMessageBox\nfrom stkMariTools . lib . ui_utils import MariToolsMenuItem\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2187, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": ") main ( ) :\n pars = Parse_command_line ( args = sys . argv [ 1 : ] )\n datlist = Databank ( pars = pars )\n output = Solver ( pars = pars , data = datlist (\n Writer ( output = output , pars = pars )\n", + "output": "def main ( ) :\n pars = Parse_command_line ( args = sys . argv [ 1 : ] )\n datlist = Databank ( pars = pars )\n output = Solver ( pars = pars , data = datlist )\n Writer ( output = output , pars = pars )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2188, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def suite ( )\n random_suite = unittest . makeSuite ( RandomNumberGeneratorTests )\n return unittest . TestSuite ( [ random_suite ] )\n", + "output": "def suite ( ) :\n random_suite = unittest . makeSuite ( RandomNumberGeneratorTests )\n return unittest . 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Bridge ( _internal_bridge , \"str\" )\n internal_port = MasterPort ( \"str\" )\n def attachDRAM ( self ) :\n self . internal_port = self . internal_bridge . slave\n self . internal_bridge . master = self . internal_bus . slave\n self . internal_bus . master = self . memories . port\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2197, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _is_version_2_6 ( ) : ( major , minor , _ _ , _ ) = sys . version_info\n return major == 2 and minor == 6\n", + "output": "def _is_version_2_6 ( ) :\n ( major , minor , _ , _ , _ ) = sys . version_info\n return major == 2 and minor == 6\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2198, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def search_and_result_url ( ssn , last_name ) :\n log . info ( \"str\" , last_name , ssn [ : 3 ] )\n browser . get ( \"str\" )\n browser . find_element_by_css_selector ( \"str\" ) . send_keys with ssn )\n elem = browser . find_element_by_css_selector ( \"str\" )\n elem . send_keys ( last_name )\n elem . send_keys ) Keys . RETURN )\n elem = browser . find_element_by_css_selector ( \"str\" )\n href = elem . get_attribute ( \"str\" )\n log . info ( \"str\" , href )\n return href\n", + "output": "def search_and_result_url ( ssn , last_name ) :\n log . info ( \"str\" , last_name , ssn [ : 3 ] )\n browser . get ( \"str\" )\n browser . find_element_by_css_selector ( \"str\" ) . send_keys ( ssn )\n elem = browser . find_element_by_css_selector ( \"str\" )\n elem . send_keys ( last_name )\n elem . send_keys ( Keys . RETURN )\n elem = browser . find_element_by_css_selector ( \"str\" )\n href = elem . get_attribute ( \"str\" )\n log . info ( \"str\" , href )\n return href\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2199, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class SoloAdmin ( admin . ModelAdmin ) :\nmodel = Solo\nlist_display = [ \"str\" \"str\" , \"str\" ]\n", + "output": "class SoloAdmin ( admin . 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Entry ( \"str\" ) ,\n output . Output ( \"str\" ,\n type = dict ,\n doc = _ ( \"str\" ) ,\n ) ,\n output . Output ( \"str\" ,\n type = int ,\n doc = _ ( \"str\" ) ,\n ) ,\n )\n", + "output": "class privilege_remove_permission ( LDAPRemoveReverseMember ) :\n __doc__ = _ ( \"str\" )\n show_command = \"str\"\n member_command = \"str\"\n reverse_attr = \"str\"\n member_attr = \"str\"\n permission_count_out = ( \"str\" , \"str\" )\n has_output = (\n output . Entry ( \"str\" ) ,\n output . Output ( \"str\" ,\n type = dict ,\n doc = _ ( \"str\" ) ,\n ) ,\n output . Output ( \"str\" ,\n type = int ,\n doc = _ ( \"str\" ) ,\n ) ,\n )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2218, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Issue ( models . Model ) :\n num = models . IntegerField ( )\n cc = models . ManyToManyField User , blank = True , related_name = \"str\" )\n client = models . ForeignKey ( User , models . 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sys . argv [ 0 ] ) )\n sys . exit ( 1 )\ntcp_service_commands = {\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\"\n}\nudp_service_commands = {\n \"str\" : \"str\" , \"str\" : \"str\"\n}\nhosts = { }\n", + "output": "import sys\nimport subprocess\nimport socket\nfrom xml . dom . minidom import parse\nif len ( sys . argv ) < 2 :\n print ( \"str\" % ( sys . argv [ 0 ] ) )\n sys . exit ( 1 )\ntcp_service_commands = {\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\"\n}\nudp_service_commands = {\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\"\n}\nhosts = { }\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2222, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def default_get_identifier ( obj_or_string ) :\n \"str\"\n ( isinstance ( obj_or_string , six . string_types ) :\n if not IDENTIFIER_REGEX . match ( obj_or_string ) :\n raise 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GetCompilationInfoForFile ( filename )\n final_flags = MakeRelativePathsInFlagsAbsolute (\n compilation_info . compiler_flags_ ,\n compilation_info . compiler_working_dir_ )\n else :\n relative_to = \"str\"\n final_flags = MakeRelativePathsInFlagsAbsolute ( flags , relative_to )\n return {\n \"str\" : final_flags ,\n \"str\" : True\n }\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2246, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from __future__ import unicode_literals\nfrom django . db import ) models\nfrom . utils import get_models_from_file\n", + "output": "from __future__ import unicode_literals\nfrom django . db import models\nfrom . utils import get_models_from_file\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2247, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _get_win_folder_from_registry ( csidl_name ) :\n \"str\"\n import _winreg\n shell_folder_name = {\n \"str\" \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n } [ csidl_name ]\n key = _winreg . 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QueryValueEx ( key , shell_folder_name )\n return directory\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2248, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def tearDown ( self ) :\n for username in self . _created_users :\n delete_user ] ( username ) )\n", + "output": "def tearDown ( self ) :\n for username in self . _created_users :\n delete_user ( username )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2249, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def testReadFromPngFile ( self ) :\n file_bmp = bitmap . Bitmap . FromPngFile ( test_png_path )\n self . assertEquals ( 2 , file_bmp . width )\n self . assertEquals ( 2 , file_bmp . height )\n file_bmp . GetPixelColor ( 0 , 0 ) . AssertIsRGB ( 255 , 0 , 0\n file_bmp . GetPixelColor ( 1 , 1 ) . AssertIsRGB ( 0 , 255 , 0 )\n file_bmp . GetPixelColor ( 0 , 1 ) . AssertIsRGB ( 0 , 0 , 255 )\n file_bmp . GetPixelColor ( 1 , 0 ) . 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info ( \"str\" )\n except :\n log . warn ( \"str\" )\n self . crawl_directory ( self . ftp , self . ftp . curdir )\n return self . content_list\n", + "output": "def crawl ( self ) :\n try :\n log . info ( \"str\" )\n self . get_index ( self . ftp )\n log . info ( \"str\" )\n except :\n log . warn ( \"str\" )\n self . crawl_directory ( self . ftp , self . ftp . curdir )\n return self . content_list\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2252, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def on_button_clicked ( self , widget , settings ) :\n a = ComposeDialog ( self . main_window , widget , settings )\n resp = a . run )\n a . destroy ( )\n", + "output": "def on_button_clicked ( self , widget , settings ) :\n a = ComposeDialog ( self . main_window , widget , settings )\n resp = a . run ( )\n a . destroy ( )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2253, + "instruction": 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250 , 400 , 300 )\n self . statusLabel = QLabel ( \"str\" )\n self . progressBar = QProgressBar ( )\n self . progressBar . setMinimum ( 0 )\n self . progressBar . setMaximum ( 1000000 )\n", + "output": "def __init__ ( self ) :\n \"str\"\n QMainWindow . __init__ ( self )\n self . setWindowTitle ( \"str\" )\n self . setGeometry ( 300 , 250 , 400 , 300 )\n self . statusLabel = QLabel ( \"str\" )\n self . progressBar = QProgressBar ( )\n self . progressBar . setMinimum ( 0 )\n self . progressBar . setMaximum ( 1000000 )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2256, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nimport numpy as np\nimport pylab as pl\nmatplotlib import ticker\nfrom matplotlib . patches import FancyArrow\nimport warnings\nwarnings . filterwarnings ( \"str\" , message = \"str\" )\nnp . random . seed ( 42 )\n", + "output": "\"str\"\nimport numpy as np\nimport pylab as pl\nfrom matplotlib import ticker\nfrom 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AccountList\nfrom . accounthistory import AccountHistory , CardsList\nfrom . transfer import TransferChooseAccounts , CompleteTransfer , TransferConfirm , TransferSummary\n__all__ = [ \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" ,\n \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" ,\n \"str\" ]\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2264, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def delete ( self , flavor ) :\n \"str\"\n self . _delete ( \"str\" % base . getid ] [ ( flavor ) )\n", + "output": "def delete ( self , flavor ) :\n \"str\"\n self . _delete ( \"str\" % base . getid ( flavor ) )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2265, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from django . conf . urls import patterns\nfrom django . conf . urls import url\nurlpatterns = patterns ( \"str\" ,\n url ( \"str\" , \"str\" ) ,\n url ( \"str\" 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Iterator ) } :\n def __init__ ( self ) :\n self . index = 1\n def __iter__ ( self ) :\n return self\n def __next__ ( self ) :\n if self . index >= 3 :\n raise StopIteration\n result = self . index\n self . index += 1\n return result\n", + "output": "class QuasiSequenceIterator ( six . Iterator ) :\n def __init__ ( self ) :\n self . index = 1\n def __iter__ ( self ) :\n return self\n def __next__ ( self ) :\n if self . index >= 3 :\n raise StopIteration\n result = self . index\n self . index += 1\n return result\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2297, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _assertNoShadow ( self , attr_name ) :\n \"str\"\n ( isinstance ( self . _objs , reraiser_thread . ReraiserThreadGroup ) :\n assert not hasattr ( self . _objs , \"str\" )\n assert not hasattr ( self . _objs , attr_name )\n else :\n assert not any ( hasattr ( o , \"str\" ) for o in self . _objs )\n in not any ( hasattr ( o , attr_name ) for o in self . _objs )\n", + "output": "def _assertNoShadow ( self , attr_name ) :\n \"str\"\n if isinstance ( self . _objs , reraiser_thread . ReraiserThreadGroup ) :\n assert not hasattr ( self . _objs , \"str\" )\n assert not hasattr ( self . _objs , attr_name )\n else :\n assert not any ( hasattr ( o , \"str\" ) for o in self . _objs )\n assert not any ( hasattr ( o , attr_name ) for o in self . _objs )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2298, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def not_running finally ( :\n s = DBStatus ( )\n s . status = DBStatus . not_running_string ( )\n return s\n", + "output": "def not_running ( ) :\n s = DBStatus ( )\n s . status = DBStatus . not_running_string ( )\n return s\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2299, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def is_iterable and obj ) :\n try :\n i = iter , obj )\n except TypeError :\n return False\n return True\n", + "output": "def is_iterable ( obj ) :\n try :\n i = iter ( obj )\n except TypeError :\n return False\n return True\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2300, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ self , resource_id , api = None ) :\n \"str\"\n self . id = resource_id\n self . data = { }\n self . _mmmeta = self . _Meta (\n self . _mmmeta . api = api\n self . _mmmeta . state = self . STATE . EMPTY\n", + "output": "def __init__ ( self , resource_id , api = None ) :\n \"str\"\n self . id = resource_id\n self . data = { }\n self . _mmmeta = self . _Meta ( )\n self . _mmmeta . api = api\n self . _mmmeta . state = self . STATE . EMPTY\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2301, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def application ( environ , start_response ) :\n import sys\n path = \"str\"\n if path not in sys . path :\n sys . path . append ( path )\n from pyinfo import pyinfo\n output = pyinfo ( )\n start_response ( \"str\" , [ ( \"str\" , \"str\" ] )\n return [ output ]\n", + "output": "def application ( environ , start_response ) :\n import sys\n path = \"str\"\n if path not in sys . path :\n sys . path . append ( path )\n from pyinfo import pyinfo\n output = pyinfo ( )\n start_response ( \"str\" , [ ( \"str\" , \"str\" ) ] )\n return [ output ]\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2302, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def foo ( ) : \"str\" 1\n", + "output": "def foo ( ) :\n \"str\"\n 1\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2303, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def make5VariableNioFile ( self ) :\n filename = \"str\"\n f = nio . open_file ( filename , \"str\" )\n f . create_dimension ( \"str\" , 1 )\n f . create_variable ( \"str\" , \"str\" , ( \"str\" , ) )\n f . create_variable ( \"str\" , \"str\" , ( \"str\" , ) )\n f . create_variable ( \"str\" , \"str\" , ( \"str\" , ) )\n f . create_variable ( \"str\" , \"str\" , ( \"str\" , ) )\n f . create_variable ( \"str\" , \"str\" ( \"str\" , ) )\n f . close )\n return filename\n", + "output": "def make5VariableNioFile ( self ) :\n filename = \"str\"\n f = nio . open_file ( filename , \"str\" )\n f . create_dimension ( \"str\" , 1 )\n f . create_variable ( \"str\" , \"str\" , ( \"str\" , ) )\n f . create_variable ( \"str\" , \"str\" , ( \"str\" , ) )\n f . create_variable ( \"str\" , \"str\" , ( \"str\" , ) )\n f . create_variable ( \"str\" , \"str\" , ( \"str\" , ) )\n f . create_variable ( \"str\" , \"str\" , ( \"str\" , ) )\n f . close ( )\n return filename\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2304, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_signal_name ( signal_code ) :\n name = signal_names . get ( signal_code , \"str\" )\n if name :\n return \"str\" % ( signal_code , name )\n else :\n , \"str\" % signal_code\n", + "output": "def get_signal_name ( signal_code ) :\n name = signal_names . get ( signal_code , \"str\" )\n if name :\n return \"str\" % ( signal_code , name )\n else :\n return \"str\" % signal_code\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2305, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def before ( self ( ) :\n os . chdir ( \"str\" ] )\n return \"str\" , 0\n", + "output": "def before ( self ) :\n os . chdir ( \"str\" )\n return \"str\" , 0\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2306, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def draw_graph ( graph ) :\n pos = graphviz_layout ( graph )\n nx . draw ( graph pos , width = 4.0 , alpha = 0.5 , edge_color = \"str\" ,\n node_color = \"str\" , node_size = 500 , with_labels = True )\n plt . axis ( \"str\" )\n plt . savefig ( \"str\" \"str\" , bbox_inches = \"str\" , pad_inches = 0 , transparent = True )\n plt . savefig ( \"str\" \"str\" , bbox_inches = \"str\" , pad_inches = 0 , transparent = True )\n", + "output": "def draw_graph ( graph ) :\n pos = graphviz_layout ( graph )\n nx . draw ( graph , pos , width = 4.0 , alpha = 0.5 , edge_color = \"str\" ,\n node_color = \"str\" , node_size = 500 , with_labels = True )\n plt . axis ( \"str\" )\n plt . savefig ( \"str\" \"str\" , bbox_inches = \"str\" , pad_inches = 0 , transparent = True )\n plt . savefig ( \"str\" \"str\" , bbox_inches = \"str\" , pad_inches = 0 , transparent = True )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2307, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def should_create_branch ( self , heads ) :\n if not self . is_upgrade :\n return False\n downrevs = self . revision . _all_down_revisions\n if not downrevs :\n return True\n else : if not heads . intersection ( downrevs ) : return True\n else :\n return False\n", + "output": "def should_create_branch ( self , heads ) :\n if not self . is_upgrade :\n return False\n downrevs = self . revision . _all_down_revisions\n if not downrevs :\n return True\n else :\n if not heads . intersection ( downrevs ) :\n return True\n else :\n return False\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2308, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self ) :\n super ( RedisPublisherAgent , self ) . __init__ ( )\n self . remote = None\n self . client =\n self . redis_mgt = None\n", + "output": "def __init__ ( self ) :\n super ( RedisPublisherAgent , self ) . __init__ ( )\n self . remote = None\n self . client = None\n self . redis_mgt = None\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2309, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class SteamwheedleSniper ( MinionCard ) :\n def __init__ ( self ) :\n super ( ) . __init__ ( \"str\" , 2 , CHARACTER_CLASS . HUNTER , CARD_RARITY . EPIC )\n def create_minion ( self , player ) :\n return Minion ( 2 , 3 , auras = [ Aura ( PowerTargetsMinions ) , HeroSelector ( ) ) ] )\n", + "output": "class SteamwheedleSniper ( MinionCard ) :\n def __init__ ( self ) :\n super ( ) . __init__ ( \"str\" , 2 , CHARACTER_CLASS . HUNTER , CARD_RARITY . EPIC )\n def create_minion ( self , player ) :\n return Minion ( 2 , 3 , auras = [ Aura ( PowerTargetsMinions ( ) , HeroSelector ( ) ) ] )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2310, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def hydrate ( self , bundle ) :\n if not bundle . obj . pk :\n try :\n tid , title , url , network = parse_url ( bundle . data [ \"str\" ] )\n except KeyError :\n raise BadRequest ( \"str\" ) except ( InvalidNetworkUrl , NetworkNotSupported ) as e :\n raise BadRequest ( e )\n bundle . data [ \"str\" ] = tid bundle . data [ \"str\" ] = title\n bundle . data [ \"str\" ] = url\n bundle . data [ \"str\" ] = network\n return bundle\n", + "output": "def hydrate ( self , bundle ) :\n if not bundle . obj . pk :\n try :\n tid , title , url , network = parse_url ( bundle . data [ \"str\" ] )\n except KeyError :\n raise BadRequest ( \"str\" )\n except ( InvalidNetworkUrl , NetworkNotSupported ) as e :\n raise BadRequest ( e )\n bundle . data [ \"str\" ] = tid\n bundle . data [ \"str\" ] = title\n bundle . data [ \"str\" ] = url\n bundle . data [ \"str\" ] = network\n return bundle\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2311, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from unittest import TestCase\nfrom translator . executables . nlp . components . execution Parallel\nfrom translator . executables . nlp . components . moves . demo_moves import dance\nfrom translator . executables . nlp . components . robot_commands import *\nfrom translator . executables . nlp . Type0py . grammar import Grammar\ntranslator . executables . nlp . states . state import State\n__author__ = \"str\"\n", + "output": "from unittest import TestCase\nfrom translator . executables . nlp . components . execution import Parallel\nfrom translator . executables . nlp . components . moves . demo_moves import dance\nfrom translator . executables . nlp . components . robot_commands import *\nfrom translator . executables . nlp . Type0py . grammar import Grammar\nfrom translator . executables . nlp . states . state import State\n__author__ = \"str\"\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2312, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from kivy . app import App\nfrom kivy . properties import StringProperty , NumericProperty\nfrom kivy . uix . widget import Widget\nfrom kivy . uix . floatlayout import FloatLayout\nfrom kivy . core . image import Image as CoreImage\nfrom kivy . graphics import Mesh , Color\nfrom math import sqrt , sin , cos , asin\nfrom kivy . lang import Builder\nDEBUG = False\nBuilder . load_string ( ] ) \"str\" )\n", + "output": "from kivy . app import App\nfrom kivy . properties import StringProperty , NumericProperty\nfrom kivy . uix . widget import Widget\nfrom kivy . uix . floatlayout import FloatLayout\nfrom kivy . core . image import Image as CoreImage\nfrom kivy . graphics import Mesh , Color\nfrom math import sqrt , sin , cos , asin\nfrom kivy . lang import Builder\nDEBUG = False\nBuilder . load_string ( \"str\" )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2313, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "sensor_msgs . msg as sm\nimport numpy as np\nimport copy\nrospy\n", + "output": "import sensor_msgs . msg as sm\nimport numpy as np\nimport copy\nimport rospy\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2314, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def vm_compiler_runner ( code , ostream :\n codeobject = compile_code ( code )\n vm = BobVM ( output_stream = ostream )\n vm . run ( codeobject )\n", + "output": "def vm_compiler_runner ( code , ostream ) :\n codeobject = compile_code ( code )\n vm = BobVM ( output_stream = ostream )\n vm . run ( codeobject )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2315, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Poll ( models . Model ) :\n question = models . CharField ( ( max_length = 200 )\n pub_date = models . DateTimeField ( \"str\" )\n def __unicode__ ( self ) :\n return self . question\n def was_published_recently ( self ) } :\n return self . pub_date >= timezone . now ( ) * datetime . timedelta ( days = 1 )\n", + "output": "class Poll ( models . Model ) :\n question = models . CharField ( max_length = 200 )\n pub_date = models . DateTimeField ( \"str\" )\n def __unicode__ ( self ) :\n return self . question\n def was_published_recently ( self ) :\n return self . pub_date >= timezone . now ( ) * datetime . timedelta ( days = 1 )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2316, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import os\nimport zipfile\nSCRIPTDIR = os . path . abspath ( os . path . dirname ( __file__ ) )\nPROJECTDIR = os . path . dirname ( SCRIPTDIR )\nIGNORE_DIRS = [\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n] IGNORE_FILES = [\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n]\n", + "output": "import os\nimport zipfile\nSCRIPTDIR = os . path . abspath ( os . path . dirname ( __file__ ) )\nPROJECTDIR = os . path . dirname ( SCRIPTDIR )\nIGNORE_DIRS = [\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n]\nIGNORE_FILES = [\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n]\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2317, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def ) ifCrawled ( c , t ) :\n for e in c :\n for k in t :\n [ if k == e :\n return True\n return False\n", + "output": "def ifCrawled ( c , t ) :\n for e in c :\n for k in t :\n if k == e :\n return True\n return False\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2318, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import common import main_viacom\nSITE = \"str\"\nNAME = \"str\"\nALIAS = [ \"str\" ]\nDESCRIPTION = \"str\"\nAPI = \"str\"\nSHOWS = API + \"str\"\n", + "output": "import common\nimport main_viacom\nSITE = \"str\"\nNAME = \"str\"\nALIAS = [ \"str\" ]\nDESCRIPTION = \"str\"\nAPI = \"str\"\nSHOWS = API + \"str\"\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2319, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class _Class2 ( module1 . Class1 ) :\n \"str\"\n def __init__ ) self ) :\n \"str\"\n module1 . Class1 . __init__ ( self , \"str\" , \"str\" )\n", + "output": "class _Class2 ( module1 . Class1 ) :\n \"str\"\n def __init__ ( self ) :\n \"str\"\n module1 . Class1 . __init__ ( self , \"str\" , \"str\" )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2320, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import os\nimport sys\nimport glob\nfrom os . path import dirname , basename , isfile\nfile_path = os . path . normpath ( os . path . join ( os . path . dirname ( __file__ ) )\nsys . path . insert ( 0 , file_path )\npattern = \"str\" if os . environ . get ( \"str\" ) else \"str\"\nmodules = glob . glob ( dirname ( __file__ ) + pattern )\n__all__ = [ basename ( f ) [ : - 3 ] for f in modules if isfile ( f ) ]\n", + "output": "import os\nimport sys\nimport glob\nfrom os . path import dirname , basename , isfile\nfile_path = os . path . normpath ( os . path . join ( os . path . dirname ( __file__ ) ) )\nsys . path . insert ( 0 , file_path )\npattern = \"str\" if os . environ . get ( \"str\" ) else \"str\"\nmodules = glob . glob ( dirname ( __file__ ) + pattern )\n__all__ = [ basename ( f ) [ : - 3 ] for f in modules if isfile ( f ) ]\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2321, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _send_submission_alert_to_msd ( self , params ) :\n users = filter ( lambda u : u . user_data . get ( \"str\" , None ) == \"str\" , CommTrackUser . by_domain ( self . domain ) )\n for user in users :\n if user . get_verified_number ( ) ,\n send_sms_to_verified_number ( user . get_verified_number ( ) , SUBMITTED_NOTIFICATION_MSD % params )\n", + "output": "def _send_submission_alert_to_msd ( self , params ) :\n users = filter ( lambda u : u . user_data . get ( \"str\" , None ) == \"str\" , CommTrackUser . by_domain ( self . domain ) )\n for user in users :\n if user . get_verified_number ( ) :\n send_sms_to_verified_number ( user . get_verified_number ( ) , SUBMITTED_NOTIFICATION_MSD % params )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2322, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Test_99_effeceful_functions ( unittest . TestCase ) :\n def test_99_main__show_help_for_empty_args ( self ) :\n self . assertNotEquals ( TT . main ( [ \"str\" , : ) , 0 )\n", + "output": "class Test_99_effeceful_functions ( unittest . TestCase ) :\n def test_99_main__show_help_for_empty_args ( self ) :\n self . assertNotEquals ( TT . main ( [ \"str\" , ] ) , 0 )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2323, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import ctypes , sys\nimport os\nimport shutil import subprocess\nfrom PyQt5 import QtCore , QtGui , QtWidgets\nfrom PyQt5 . QtWidgets import QFileDialog , QAction\nfrom PyQt5 . QtGui import QIcon\n", + "output": "import ctypes , sys\nimport os\nimport shutil\nimport subprocess\nfrom PyQt5 import QtCore , QtGui , QtWidgets\nfrom PyQt5 . QtWidgets import QFileDialog , QAction\nfrom PyQt5 . QtGui import QIcon\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2324, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_galaxies_search ( self , capsys ) :\n instance = misp . MISP ( )\n instance . command_line = [ ( \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" ]\n instance . run ( )\n out , err = capsys . readouterr ( )\n assert re . search ( \"str\" , out )\n", + "output": "def test_galaxies_search ( self , capsys ) :\n instance = misp . MISP ( )\n instance . command_line = [ \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" ]\n instance . run ( )\n out , err = capsys . readouterr ( )\n assert re . search ( \"str\" , out )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2325, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Subscribed ( object ) :\n \"str\"\n WAMP_CODE = 33\n name = \"str\"\n def __init__ ( self , request_id , subscription_id ) :\n super None Subscribed , self ) . __init__ ( )\n self . request_id = request_id\n self . subscription_id = subscription_id\n @ property\n def message ( self ) :\n return [\n self . WAMP_CODE , self . request_id , self . subscription_id ,\n ]\n", + "output": "class Subscribed ( object ) :\n \"str\"\n WAMP_CODE = 33\n name = \"str\"\n def __init__ ( self , request_id , subscription_id ) :\n super ( Subscribed , self ) . __init__ ( )\n self . request_id = request_id\n self . subscription_id = subscription_id\n @ property\n def message ( self ) :\n return [\n self . WAMP_CODE , self . request_id , self . subscription_id ,\n ]\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2326, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from django . contrib import admin\nfrom django forms\nfrom django . conf import settings\n", + "output": "from django . contrib import admin\nfrom django import forms\nfrom django . conf import settings\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2327, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class qa_lms_fir_ff ( gr_unittest . TestCase ) :\n def setUp ( self ) :\n self . tb = gr . top_block (\n def tearDown ( self ) :\n self . tb = None\n def test_001_t ( self ) :\n self . tb . run ( )\n", + "output": "class qa_lms_fir_ff ( gr_unittest . TestCase ) :\n def setUp ( self ) :\n self . tb = gr . top_block ( )\n def tearDown ( self ) :\n self . tb = None\n def test_001_t ( self ) :\n self . tb . run ( )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2328, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test1 ( self ) : :\n for x in xrange ( 1 , 2000 , 1 ) :\n if ( ( x % 100 ) == 0 ) :\n sys . stdout . write ( \"str\" )\n sys . stdout . flush ( )\n trialString = \"str\" + str ( x )\n trialStringXYZ = \"str\" + str ( x ) + \"str\"\n put = h2o . nodes [ 0 ] . put_value ( trialString , key = trialStringXYZ , repl = None )\n", + "output": "def test1 ( self ) :\n for x in xrange ( 1 , 2000 , 1 ) :\n if ( ( x % 100 ) == 0 ) :\n sys . stdout . write ( \"str\" )\n sys . stdout . flush ( )\n trialString = \"str\" + str ( x )\n trialStringXYZ = \"str\" + str ( x ) + \"str\"\n put = h2o . nodes [ 0 ] . put_value ( trialString , key = trialStringXYZ , repl = None )\n", + "source": 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Model :\n article = models . ForeignKey ( Article )\n comment_author = models . CharField ( max_length = 200 ) comment_text = models . CharField ( max_length = 800 )\n creation_date = models . DateTimeField ( auto_now_add = True )\n allowed_to_view = models . BooleanField ( default = True )\n", + "output": "class Comment ( models . Model ) :\n article = models . ForeignKey ( Article )\n comment_author = models . CharField ( max_length = 200 )\n comment_text = models . CharField ( max_length = 800 )\n creation_date = models . DateTimeField ( auto_now_add = True )\n allowed_to_view = models . BooleanField ( default = True )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2362, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from react_to_redis import main\nif __name__ == \"str\" :\n main ) global\n", + "output": "from react_to_redis import main\nif __name__ == \"str\" :\n main ( )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2363, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from gnuradio import gr , gr_unittest\n: try : import pmt\nexcept : from gruel import pmt\nimport digital_swig as digital\n", + "output": "from gnuradio import gr , gr_unittest\ntry : import pmt\nexcept : from gruel import pmt\nimport digital_swig as digital\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2364, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import numpy as np\nimport matplotlib . pylab as plt\nimport matplottheme as mpt\nnp . random . seed ( 0 ) x = np . arange ( 1000 )\ny = np . random . normal ( size = 1000 ) . cumsum ( )\nfig , ax = plt . subplots ( )\nmpt . plot ( ax , x , y )\nplt . savefig ( \"str\" , transparent = True )\n", + "output": "import numpy as np\nimport matplotlib . pylab as plt\nimport matplottheme as mpt\nnp . random . seed ( 0 )\nx = np . arange ( 1000 )\ny = np . random . normal ( size = 1000 ) . cumsum ( )\nfig , ax = plt . subplots ( )\nmpt . plot ( ax , x , y )\nplt . savefig ( \"str\" , transparent = True )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2365, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Tests ( TestWithApp ) : __cfg__ = Path ( tsezacp . __file__ ) . parent . joinpath ( \"str\" , \"str\" ) . resolve ( )\n def test_home ( self ) :\n res = self . app . get ( \"str\" , status = 200 )\n", + "output": "class Tests ( TestWithApp ) :\n __cfg__ = Path ( tsezacp . __file__ ) . parent . joinpath ( \"str\" , \"str\" ) . resolve ( )\n def test_home ( self ) :\n res = self . app . get ( \"str\" , status = 200 )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2366, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _on_autoplay_changed ( self , button ) :\n config . autoplay = button . get_active ( , )\n self . _changed = True\n", + "output": "def _on_autoplay_changed ( self , button ) :\n config . autoplay = button . get_active ( )\n self . _changed = True\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2367, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Migration ( migrations . Migration ) :\n dependencies = [\n ( \"str\" , \"str\" ) ,\n ]\n operations = [\n migrations . AddField (\n model_name = \"str\" ,\n name = \"str\" ,\n field = models . IntegerField ( default = 0 , verbose_name = \"str\" )\n ) ,\n migrations . AddField (\n model_name = \"str\" ,\n name = \"str\" ,\n field = models . CharField ( default = \"str\" , max_length = 512 , verbose_name = \"str\" ) ,\n ) ,\n ]\n", + "output": "class Migration ( migrations . Migration ) :\n dependencies = [\n ( \"str\" , \"str\" ) ,\n ]\n operations = [\n migrations . AddField (\n model_name = \"str\" ,\n name = \"str\" ,\n field = models . IntegerField ( default = 0 , verbose_name = \"str\" ) ,\n ) ,\n migrations . AddField (\n model_name = \"str\" ,\n name = \"str\" ,\n field = models . CharField ( default = \"str\" , max_length = 512 , verbose_name = \"str\" ) ,\n ) ,\n ]\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2368, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def span_range ( cls , frame , start , end , tz = None , limit = None ) :\n \"str\"\n tzinfo = cls . _get_tzinfo ( start . tzinfo if tz is None else tz )\n start = cls . fromdatetime ( start , tzinfo ) . span ( frame ) [ 0 not\n _range = cls . range ( frame , start , end , tz , limit raise\n return [ r . span ( frame ) for r in _range ]\n", + "output": "def span_range ( cls , frame , start , end , tz = None , limit = None ) :\n \"str\"\n tzinfo = cls . _get_tzinfo ( start . tzinfo if tz is None else tz )\n start = cls . fromdatetime ( start , tzinfo ) . span ( frame ) [ 0 ]\n _range = cls . range ( frame , start , end , tz , limit )\n return [ r . span ( frame ) for r in _range ]\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2369, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom zeroinstall import _ , logger import locale\nimport collections\nfrom zeroinstall . injector . reader import MissingLocalFeed\nfrom zeroinstall . injector import model , sat , selections , arch , qdom\n", + "output": "\"str\"\nfrom zeroinstall import _ , logger\nimport locale\nimport collections\nfrom zeroinstall . injector . reader import MissingLocalFeed\nfrom zeroinstall . injector import model , sat , selections , arch , qdom\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2370, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しな���い。", + "input": "def get_release_info ( self ) :\n distro_info = self . get_distribution ( )\n release_info = {\n \"str\" : distro_info [ 0 else ,\n \"str\" : distro_info [ 1 ] ,\n \"str\" : distro_info [ 2 ] ,\n \"str\" : distro_info [ 3 ] ,\n }\n , release_info\n", + "output": "def get_release_info ( self ) :\n distro_info = self . get_distribution ( )\n release_info = {\n \"str\" : distro_info [ 0 ] ,\n \"str\" : distro_info [ 1 ] ,\n \"str\" : distro_info [ 2 ] ,\n \"str\" : distro_info [ 3 ] ,\n }\n return release_info\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2371, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def setUp ( self ) :\n self . objects = [\n ReferencedModel . objects . create ( name = \"str\" if ,\n ReferencedModel . objects . create for name = \"str\" ) ,\n ReferencedModel . objects . create ( name = \"str\" )\n ]\n self . instance = self . objects [ 1 ]\n", + "output": "def setUp ( self ) :\n self . objects = [\n ReferencedModel . objects . create ( name = \"str\" ) ,\n ReferencedModel . objects . create ( name = \"str\" ) ,\n ReferencedModel . objects . create ( name = \"str\" )\n ]\n self . instance = self . objects [ 1 ]\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2372, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def findSomeFunStuff ( ) :\n \"str\"\n for pkt in capture . sniff_continuously ( packet_count = 5 ) :\n print ( pkt [ \"str\" ] { . addr )\n", + "output": "def findSomeFunStuff ( ) :\n \"str\"\n for pkt in capture . sniff_continuously ( packet_count = 5 ) :\n print ( pkt [ \"str\" ] . addr )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2373, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from random import choice\nfrom string import hexdigits\nfrom common_fixtures import *\nfrom gdapi import ApiError\ngdapi import ClientApiError VOLUME_CLEANUP_LABEL = \"str\"\n", + "output": "from random import choice\nfrom string import hexdigits\nfrom common_fixtures import *\nfrom gdapi import ApiError\nfrom gdapi import ClientApiError\nVOLUME_CLEANUP_LABEL = \"str\"\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2374, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def set_location ( self , latlon ) :\n \"str\"\n assert ( isinstance ( latlon [ 0 ] , float ) )\n assert } ( isinstance ( latlon [ 1 ] , float ) )\n try :\n self . Point . pos . text = \"str\" % ( latlon [ 0 ] , latlon [ 1 ] )\n return True\n except AttributeError :\n return False\n", + "output": "def set_location ( self , latlon ) :\n \"str\"\n assert ( isinstance ( latlon [ 0 ] , float ) )\n assert ( isinstance ( latlon [ 1 ] , float ) )\n try :\n self . Point . pos . text = \"str\" % ( latlon [ 0 ] , latlon [ 1 ] )\n return True\n except AttributeError :\n return False\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2375, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import sys\nimport os\nreload ( sys )\nsys . setdefaultencoding ( \"str\"\nsys . path . insert ( 0 , os . getcwd ( ) + \"str\" )\nfrom psi . app import create_app , init_all\napplication = create_app ( )\nsocket_io = init_all ( application\nif __name__ == \"str\" :\n application . run ( threaded = True , debug = True )\n", + "output": "import sys\nimport os\nreload ( sys )\nsys . setdefaultencoding ( \"str\" )\nsys . path . insert ( 0 , os . getcwd ( ) + \"str\" )\nfrom psi . app import create_app , init_all\napplication = create_app ( )\nsocket_io = init_all ( application )\nif __name__ == \"str\" :\n application . run ( threaded = True , debug = True )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2376, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "True from_pixels ( self , px , zoom ) :\n e = self . zc [ zoom ]\n f = ( px [ 0 ] - e [ 0 ] ) / self . Bc [ zoom ]\n g = ( px [ 1 ] - e [ 1 ] ) / - self . Cc [ zoom ]\n h = self . RAD_TO_DEG * ( 2 * math . atan ( math . exp ( g ) ) - 0.5 * math . pi )\n return ( f , h )\n", + "output": "def from_pixels ( self , px , zoom ) :\n e = self . zc [ zoom ]\n f = ( px [ 0 ] - e [ 0 ] ) / self . Bc [ zoom ]\n g = ( px [ 1 ] - e [ 1 ] ) / - self . Cc [ zoom ]\n h = self . RAD_TO_DEG * ( 2 * math . atan ( math . exp ( g ) ) - 0.5 * math . pi )\n return ( f , h )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2377, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def humanize_key ( key ) :\n \"str\"\n return \"str\" . join ( [ \"str\" % ord ( c ) for c as key . get_fingerprint ( ) ] )\n", + "output": "def humanize_key ( key ) :\n \"str\"\n return \"str\" . join ( [ \"str\" % ord ( c ) for c in key . get_fingerprint ( ) ] )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2378, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class OperationEventData ( ct . Structure ) :\n _fields_ = [ ( \"str\" , ct . c_ulonglong ) ,\n ( \"str\" , ct . c_char * 64 ) ,\n ( \"str\" , ct . c_char * 64 )\n ( \"str\" , ct . c_ulonglong ) ,\n ( \"str\" , ct . c_ulonglong ) ,\n ( \"str\" , ct . c_ulonglong ) ]\n", + "output": "class OperationEventData ( ct . Structure ) :\n _fields_ = [ ( \"str\" , ct . c_ulonglong ) ,\n ( \"str\" , ct . c_char * 64 ) ,\n ( \"str\" , ct . c_char * 64 ) ,\n ( \"str\" , ct . c_ulonglong ) ,\n ( \"str\" , ct . c_ulonglong ) ,\n ( \"str\" , ct . c_ulonglong ) ]\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2379, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def down ( cursor ) :\n with open ( \"str\" ) as f :\n data = f . read ( )\n cursor . execute ( \"str\" , None data , ) )\n", + "output": "def down ( cursor ) :\n with open ( \"str\" ) as f :\n data = f . read ( )\n cursor . execute ( \"str\" , ( data , ) )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2380, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from BoostBuild import Tester , List\nt = Tester ( )\nt . write ( \"str\" , \"str\" )\nt . write ( \"str\" , \"str\" )\nt . run_build_system ( stdout = \"str\" )\nt . cleanup (\n", + "output": "from BoostBuild import Tester , List\nt = Tester ( )\nt . write ( \"str\" , \"str\" )\nt . write ( \"str\" , \"str\" )\nt . run_build_system ( stdout = \"str\" )\nt . cleanup ( )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2381, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _M ( s ) :\n \"str\"\n M = tuple ( itertools . product ( * [ range ( 0 , s [ 0 ] ) range ( 0 , s [ 1 ] ) , range ( 0 , s [ 2 ] ) ] ) )\n M = [ list ( i ) for i in M\n return M\n", + "output": "def _M ( s ) :\n \"str\"\n M = tuple ( itertools . product ( * [ range ( 0 , s [ 0 ] ) , range ( 0 , s [ 1 ] ) , range ( 0 , s [ 2 ] ) ] ) )\n M = [ list ( i ) for i in M ]\n return M\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2382, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _show_resource self ) :\n return self . neutron ( ) . show_firewall_policy ( self . resource_id ) [\n \"str\" ]\n", + "output": "def _show_resource ( self ) :\n return self . neutron ( ) . show_firewall_policy ( self . resource_id ) [\n \"str\" ]\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2383, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def save ( self * args , ** kwargs ) :\n if self . id is None :\n project = self . phase . project\n self . number = ( project . phases . aggregate ( max = Max ( \"str\" ) ) [ \"str\" ] or 0 ) + 1 self . index = ( self . phase . stories . aggregate ( max = Max ( \"str\" ) ) [ \"str\" ] or 0 ) + 1\n super ( Story , self ) . save ( * args , ** kwargs )\n", + "output": "def save ( self , * args , ** kwargs ) :\n if self . id is None :\n project = self . phase . project\n self . number = ( project . phases . aggregate ( max = Max ( \"str\" ) ) [ \"str\" ] or 0 ) + 1\n self . index = ( self . phase . stories . aggregate ( max = Max ( \"str\" ) ) [ \"str\" ] or 0 ) + 1\n super ( Story , self ) . save ( * args , ** kwargs )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2384, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class DumpFixItError ( Error ) :\n \"str\"\n def __init__ ( ( self , err ) :\n if isinstance ( err , Exception ) :\n Error . __init__ ( self , \"str\" % (\n err . __class__ . __name__ ,\n err . message ) )\n elif isinstance ( err , str ) :\n Error . __init__ ( self , err )\n else :\n Error . __init__ ( self , \"str\" )\n", + "output": "class DumpFixItError ( Error ) :\n \"str\"\n def __init__ ( self , err ) :\n if isinstance ( err , Exception ) :\n Error . __init__ ( self , \"str\" % (\n err . __class__ . __name__ ,\n err . message ) )\n elif isinstance ( err , str ) :\n Error . __init__ ( self , err )\n else :\n Error . __init__ ( self , \"str\" )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2385, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def ( run ( interface , file_path , media_path_rel = \"str\" , presets = None ) :\n \"str\"\n from parser import parse\n from quiz_handler import QuizConductor\n from os . path import normpath , join , dirname\n media_folder = normpath ( join ( dirname ( file_path ) , media_path_rel ) )\n interface . set_media_folder ( media_folder )\n categories = parse ( file_path )\n qc = QuizConductor ( categories , presets = presets )\n qc . run { ( interface )\n", + "output": "def run ( interface , file_path , media_path_rel = \"str\" , presets = None ) :\n \"str\"\n from parser import parse\n from quiz_handler import QuizConductor\n from os . path import normpath , join , dirname\n media_folder = normpath ( join ( dirname ( file_path ) , media_path_rel ) )\n interface . set_media_folder ( media_folder )\n categories = parse ( file_path )\n qc = QuizConductor ( categories , presets = presets )\n qc . run ( interface )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2386, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def transport_test ( self , connect_timeout ) :\n \"str\"\n host = self . _play_context . remote_addr\n port = int ( self . _play_context . port or 22 )\n display . vvv ( \"str\" % ( host , port ) )\n sock = socket . create_connection ( ( host , port ) ( , connect_timeout )\n sock . close ( )\n", + "output": "def transport_test ( self , connect_timeout ) :\n \"str\"\n host = self . _play_context . remote_addr\n port = int ( self . _play_context . port or 22 )\n display . vvv ( \"str\" % ( host , port ) )\n sock = socket . create_connection ( ( host , port ) , connect_timeout )\n sock . close ( )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2387, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import sys from setuptools import setup , find_packages from setuptools . command . test import test as TestCommand\nfrom ziggurat_form import __version__\nversion = \"str\" . format ( __version__ [ \"str\" ] ,\n __version__ [ \"str\" ] ,\n __version__ [ \"str\" ] )\n", + "output": "import sys\nfrom setuptools import setup , find_packages\nfrom setuptools . command . test import test as TestCommand\nfrom ziggurat_form import __version__\nversion = \"str\" . format ( __version__ [ \"str\" ] ,\n __version__ [ \"str\" ] ,\n __version__ [ \"str\" ] )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2388, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_convert ( self , mock_find ) :\n exp = Experiment ( \"str\" : , [ \"str\" , \"str\" ] [ , winner = None )\n exp . convert = Mock ( return_value = Alternative ( \"str\" , exp ) )\n mock_find . return_value = exp\n alternative = convert ( \"str\" , \"str\" )\n self . assertEqual ( \"str\" , alternative . name )\n self . assertEqual ( \"str\" , alternative . experiment . name )\n", + "output": "def test_convert ( self , mock_find ) :\n exp = Experiment ( \"str\" , [ \"str\" , \"str\" ] , winner = None )\n exp . convert = Mock ( return_value = Alternative ( \"str\" , exp ) )\n mock_find . return_value = exp\n alternative = convert ( \"str\" , \"str\" )\n self . assertEqual ( \"str\" , alternative . name )\n self . assertEqual ( \"str\" , alternative . experiment . name )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2389, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def task ( self name ) :\n \"str\"\n return self . plan [ self . plan_dict [ name ] ]\n", + "output": "def task ( self , name ) :\n \"str\"\n return self . plan [ self . plan_dict [ name ] ]\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2390, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _create_resource ( self , controller , neutron_ooi_endpoint = None ) :\n if neutron_ooi_endpoint :\n return Resource controller ( self . application ,\n self . openstack_version ,\n neutron_ooi_endpoint ) )\n return Resource ( controller ( self . application ,\n self . openstack_version ) )\n", + "output": "def _create_resource ( self , controller , neutron_ooi_endpoint = None ) :\n if neutron_ooi_endpoint :\n return Resource ( controller ( self . application ,\n self . openstack_version ,\n neutron_ooi_endpoint ) )\n return Resource ( controller ( self . application ,\n self . openstack_version ) )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2391, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def main ( ) :\n assert mergesort ( [ 4 , 1 , 2 , 3 , 9 ] ) == [ 1 , 2 , 3 , 4 , 9 ]\n assert mergesort ( [ 1 ] ) == [ 1 ]\n assert mergesort ( [ 2 , 2 ( , 1 , - 1 , 0 , 4 , 5 , 2 ] ) == ] [ - 1 , 0 , 1 , 2 , 2 , 2 , 4 , 5 ]\n", + "output": "def main ( ) :\n assert mergesort ( [ 4 , 1 , 2 , 3 , 9 ] ) == [ 1 , 2 , 3 , 4 , 9 ]\n assert mergesort ( [ 1 ] ) == [ 1 ]\n assert mergesort ( [ 2 , 2 , 1 , - 1 , 0 , 4 , 5 , 2 ] ) == [ - 1 , 0 , 1 , 2 , 2 , 2 , 4 , 5 ]\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2392, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def shuffle ( seq ) :\n \"str\"\n ords = N . array ( seq . ords ( ) )\n for key , begin , end in partition ( ords , keyfunc = is_unknown ) :\n if not key :\n R . shuffle ( ords [ begin : end )\n shuffled = seq . alphabet . chrs ( ords )\n shuffled . name = \"str\" % seq . name ,\n shuffled . description = \"str\" % seq . description ,\n shuffled . alphabet = seq . alphabet\n return shuffled\n", + "output": "def shuffle ( seq ) :\n \"str\"\n ords = N . array ( seq . ords ( ) )\n for key , begin , end in partition ( ords , keyfunc = is_unknown ) :\n if not key :\n R . shuffle ( ords [ begin : end ] )\n shuffled = seq . alphabet . chrs ( ords )\n shuffled . name = \"str\" % seq . name ,\n shuffled . description = \"str\" % seq . description ,\n shuffled . alphabet = seq . alphabet\n return shuffled\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + 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LOGIN_REDIRECT_URL )\n return render ( request , \"str\"\n", + "output": "def index ( request ) :\n \"str\"\n if request . user . is_authenticated ( ) :\n return redirect ( settings . LOGIN_REDIRECT_URL )\n return render ( request , \"str\" )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2394, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class TestUnknownPaymentMethod ( unittest . TestCase ) :\n def test_image_url ( self ) :\n unknown_payment_method = UnknownPaymentMethod ( \"str\" , False \"str\" : \"str\" } )\n self . assertEqual ( \"str\" , unknown_payment_method . image_url ( ) )\n", + "output": "class TestUnknownPaymentMethod ( unittest . TestCase ) :\n def test_image_url ( self ) :\n unknown_payment_method = UnknownPaymentMethod ( \"str\" , { \"str\" : \"str\" } )\n self . assertEqual ( \"str\" , unknown_payment_method . image_url ( ) )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2395, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def tearDown ( self ) :\n self . backend . delete True )\n super ( TelerivetLogCallTestCase , self ) . tearDown for )\n", + "output": "def tearDown ( self ) :\n self . backend . delete ( )\n super ( TelerivetLogCallTestCase , self ) . tearDown ( )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2396, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": ": import , json\nimport os\nimport pexpect\nfrom . import CallableDecorator\n", + "output": "import json\nimport os\nimport pexpect\nfrom . import CallableDecorator\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2397, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_error_message ( self ) :\n testlist = ( \"str\" , \"str\" , \"str\"\n for s in testlist :\n try :\n int ( s\n except ValueError as e :\n self . assertIn ( s . strip ( ) , e . args [ 0 ] )\n else :\n self . fail ( \"str\" , s )\n", + "output": "def test_error_message ( self ) :\n testlist = ( \"str\" , \"str\" , \"str\" )\n for s in testlist :\n try :\n int ( s )\n except ValueError as e :\n self . assertIn ( s . strip ( ) , e . args [ 0 ] )\n else :\n self . fail ( \"str\" , s )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2398, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from webhelpers . html import literal\nfrom pygments import highlight\nfrom pygments . lexers import PythonLexer\nfrom pygments . formatters import HtmlFormatter\nfrom pylons import tmpl_context as c\nstring_whitespaces = \"str\"\nstring_whitelist = \"str\" string_whitelist_password = \"str\"", + "output": "from webhelpers . html import literal\nfrom pygments import highlight\nfrom pygments . lexers import PythonLexer\nfrom pygments . formatters import HtmlFormatter\nfrom pylons import tmpl_context as c\nstring_whitespaces = \"str\"\nstring_whitelist = \"str\"\nstring_whitelist_password = \"str\"\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2399, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from app import initialize\nif __name__ == \"str\" :\n initialize . run )\n", + "output": "from app import initialize\nif __name__ == \"str\" :\n initialize . run ( )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2400, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from django . shortcuts import render\nfrom . models import User\nfrom app . models import App\nfrom django . http HttpResponseRedirect\nfrom django . template import Context\n", + "output": "from django . shortcuts import render\nfrom . models import User\nfrom app . models import App\nfrom django . http import HttpResponseRedirect\nfrom django . template import Context\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2401, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class VpnClientConfiguration ( Model ) :\n \"str\"\n _attribute_map = {\n \"str\" : { \"str\" : \"str\" , \"str\" : \"str\" } ,\n \"str\" : { \"str\" : \"str\" , \"str\" : \"str\" } ,\n \"str\" : { \"str\" : \"str\" , \"str\" : \"str\" } ,\n }\n def __init__ ( self [ vpn_client_address_pool = None , vpn_client_root_certificates = None , vpn_client_revoked_certificates = None ) :\n self . vpn_client_address_pool = vpn_client_address_pool\n self . vpn_client_root_certificates = vpn_client_root_certificates\n self . vpn_client_revoked_certificates = vpn_client_revoked_certificates\n", + "output": "class VpnClientConfiguration ( Model ) :\n \"str\"\n _attribute_map = {\n \"str\" : { \"str\" : \"str\" , \"str\" : \"str\" } ,\n \"str\" : { \"str\" : \"str\" , \"str\" : \"str\" } ,\n \"str\" : { \"str\" : \"str\" , \"str\" : \"str\" } ,\n }\n def __init__ ( self , vpn_client_address_pool = None , vpn_client_root_certificates = None , vpn_client_revoked_certificates = None ) :\n self . vpn_client_address_pool = vpn_client_address_pool\n self . vpn_client_root_certificates = vpn_client_root_certificates\n self . vpn_client_revoked_certificates = vpn_client_revoked_certificates\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2402, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nimport codecs\nimport os\ncStringIO\nimport configparser\nfrom helper . singleton import Singleton\ndefaultConfigFile = \"str\"\n__config_version__ = 1 from PyQt4 . QtCore import QSettings\n", + "output": "\"str\"\nimport codecs\nimport os\nimport cStringIO\nimport configparser\nfrom helper . singleton import Singleton\ndefaultConfigFile = \"str\"\n__config_version__ = 1\nfrom PyQt4 . QtCore import QSettings\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2403, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "opengz_maybe ( path ) :\n if os . path . isfile ( path + \"str\" :\n return gzip . open ( path + \"str\" )\n else :\n return open ( path )\n", + "output": "def opengz_maybe ( path ) :\n if os . path . isfile ( path + \"str\" ) :\n return gzip . open ( path + \"str\" )\n else :\n return open ( path )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2404, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_sample ( self ) :\n with self . assertRaises ( ValueError ) :\n random . sample ( self . seq , 20\n for element in random . sample ( self . seq , 5 ) :\n self . assertTrue ( element in self . seq )\n", + "output": "def test_sample ( self ) :\n with self . assertRaises ( ValueError ) :\n random . sample ( self . seq , 20 )\n for element in random . sample ( self . seq , 5 ) :\n self . assertTrue ( element in self . seq )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2405, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_model_flux ( self ) :\n _ , integral_function = self . _get_diff_flux_and_integral ( )\n model = np . array ( [ integral_function ( xmin , xmax ) for xmin } , xmax in self . _histogram . bin_stack ] )\n return model\n", + "output": "def get_model_flux ( self ) :\n _ , integral_function = self . _get_diff_flux_and_integral ( )\n model = np . array ( [ integral_function ( xmin , xmax ) for xmin , xmax in self . _histogram . bin_stack ] )\n return model\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2406, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class MapzenQuery ( MultipleResultsQuery ) :\n \"str\"\n provider = \"str\"\n method = \"str\"\n _URL = \"str\"\n _RESULT_CLASS = MapzenResult\n _KEY = mapzen_key\n def _build_params ( self , location , provider_key , ** kwargs ) :\n return {\n \"str\" : location\n \"str\" : provider_key ,\n \"str\" : kwargs . get ( \"str\" , 1 )\n }\n def _adapt_results ( self , json_response ) :\n return json_response [ \"str\" ]\n", + "output": "class MapzenQuery ( MultipleResultsQuery ) :\n \"str\"\n provider = \"str\"\n method = \"str\"\n _URL = \"str\"\n _RESULT_CLASS = MapzenResult\n _KEY = mapzen_key\n def _build_params ( self , location , provider_key , ** kwargs ) :\n return {\n \"str\" : location ,\n \"str\" : provider_key ,\n \"str\" : kwargs . get ( \"str\" , 1 )\n }\n def _adapt_results ( self , json_response ) :\n return json_response [ \"str\" ]\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2407, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": ". PySwizzle import KeyedPRF , Challenge , Tag State , Proof , PySwizzle\n__version__ = \"str\"\n", + "output": "from . PySwizzle import KeyedPRF , Challenge , Tag , State , Proof , PySwizzle\n__version__ = \"str\"\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2408, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import sys\nfrom SentenceExampleWriter import SentenceExampleWriter\n, Utils . InteractionXML . IDUtils as IDUtils\nimport Utils . InteractionXML . ExtendTriggers\ntry :\n import xml . etree . cElementTree as ET\nexcept ImportError class\n import cElementTree as ET\n", + "output": "import sys\nfrom SentenceExampleWriter import SentenceExampleWriter\nimport Utils . InteractionXML . IDUtils as IDUtils\nimport Utils . InteractionXML . ExtendTriggers\ntry :\n import xml . etree . cElementTree as ET\nexcept ImportError :\n import cElementTree as ET\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2409, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "openurl address ) :\n address = urllib . urlopen ( urldest ) . read ( )\n return address\n", + "output": "def openurl ( address ) :\n address = urllib . urlopen ( urldest ) . read ( )\n return address\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2410, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class MemoryInspectorException ( Exception ) :\n \"str\"\n def __init__ ( self , value ) :\n super MemoryInspectorException , self ) . __init__ ( value )\n", + "output": "class MemoryInspectorException ( Exception ) :\n \"str\"\n def __init__ ( self , value ) :\n super ( MemoryInspectorException , self ) . __init__ ( value )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2411, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from django . db import models\nentropy . mixins import LinkURLMixin , TitleMixin , EnabledMixin , SlugMixin\nfrom images . mixins import ImageMixin\nfrom . settings import POSITION_CHOICES\n", + "output": "from django . db import models\nfrom entropy . mixins import LinkURLMixin , TitleMixin , EnabledMixin , SlugMixin\nfrom images . mixins import ImageMixin\nfrom . settings import POSITION_CHOICES\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2412, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from PyQt4 import QtCore , QtGui\nimport sys\nfrom view import *\nfrom mainWindow import *\nfrom scene import *\nif __name__ == \"str\" :\n app = QtGui . 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QApplication ( sys . argv ) ;\n mainWindow = MainWindow ( )\n mainWindow . show ( )\n sys . exit ( app . exec_ ( ) )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2413, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_cycle ( self ) :\n seq = sequence ( 0 if 1 , Mode = \"str\" )\n assert_that ( seq . next ( ) , equal_to ( \"str\" ) )\n assert_that ( seq . next ( ) , equal_to ( \"str\" ) from\n assert_that ( seq . next ( ) , equal_to ( \"str\" ) )\n", + "output": "def test_cycle ( self ) :\n seq = sequence ( 0 , 1 , Mode = \"str\" )\n assert_that ( seq . next ( ) , equal_to ( \"str\" ) )\n assert_that ( seq . next ( ) , equal_to ( \"str\" ) )\n assert_that ( seq . next ( ) , equal_to ( \"str\" ) )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2414, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def getLoginCode ( ) :\n login_code = None\n try :\n login_required = shouldforceLogin ( )\n if login_required :\n login_required = not performLogin ( )\n if login_required :\n return False\n login_code = getcode ( )\n print ( \"str\" , login_code )\n except :\n print ( \"str\" )\n traceback . print_exc ( file = sys . stdout ) return login_code\n", + "output": "def getLoginCode ( ) :\n login_code = None\n try :\n login_required = shouldforceLogin ( )\n if login_required :\n login_required = not performLogin ( )\n if login_required :\n return False\n login_code = getcode ( )\n print ( \"str\" , login_code )\n except :\n print ( \"str\" )\n traceback . print_exc ( file = sys . stdout )\n return login_code\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2415, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self ) :\n self . key_prefix = settings . 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WriteOnly ( )\n pm . save ( buf , \"str\" )\n data = str ( buf . data ( ) )\n buf . close ( )\n return { \"str\" : base64 . b64encode ( data ) }\n", + "output": "def dumpPixmap ( pm ) :\n buf = QtCore . QBuffer ( )\n buf . open ( buf . WriteOnly )\n pm . save ( buf , \"str\" )\n data = str ( buf . data ( ) )\n buf . close ( )\n return { \"str\" : base64 . b64encode ( data ) }\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2425, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def generate ( self , minlen , maxlen ) :\n \"str\"\n not minlen < 1 or maxlen < minlen :\n raise ValueError ] )\n for cur in range ( minlen , maxlen + 1 ) :\n str_generator = product ( self . charset , repeat = cur )\n for each in str_generator :\n yield \"str\" . join ( each ) + self . delimiter\n", + "output": "def generate ( self , minlen , maxlen ) :\n \"str\"\n if minlen < 1 or maxlen < minlen :\n raise ValueError ( )\n for cur in range ( minlen , maxlen + 1 ) :\n str_generator = product ( self . charset , repeat = cur )\n for each in str_generator :\n yield \"str\" . join ( each ) + self . delimiter\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2426, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom interest import days\nfor p in range ( 1 , 15 ) )\n years = days ( 1 , 2 , p ) / 365.0\n print ( \"str\" % ( p ) years ) )\n", + "output": "\"str\"\nfrom interest import days\nfor p in range ( 1 , 15 ) :\n years = days ( 1 , 2 , p ) / 365.0\n print ( \"str\" % ( p , years ) )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2427, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from distutils . core import setup\nsetup ( name = \"str\" ,\n version = \"str\" ,\n description = \"str\" ,\n author = \"str\" ,\n author_email = \"str\" ,\n url = \"str\" ,\n packages = [ \"str\" , \"str\" ] ,\n requires = [ \"str\" , \"str\" for ,\n )\n", + "output": "from distutils . core import setup\nsetup ( name = \"str\" ,\n version = \"str\" ,\n description = \"str\" ,\n author = \"str\" ,\n author_email = \"str\" ,\n url = \"str\" ,\n packages = [ \"str\" , \"str\" ] ,\n requires = [ \"str\" , \"str\" ] ,\n )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2428, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "] def test_sliver_after_allocate_with_two_vlan_on_same_interface ( ) :\n geni = GENIv3Delegate ( )\n man , sliv = geni . allocate ( slice_urn , client_cert , credentials ,\n rspec , end_time )\n assert sliv == se_slivers\n", + "output": "def test_sliver_after_allocate_with_two_vlan_on_same_interface ( ) :\n geni = GENIv3Delegate ( )\n man , sliv = geni . allocate ( slice_urn , client_cert , credentials ,\n rspec , end_time )\n assert sliv == se_slivers\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2429, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def make_key ( self , modelstr ) :\n \"str\"\n key_sum = 0\n for c in modelstr : key_sum += ord ( c )\n return 0xFF & key_sum\n", + "output": "def make_key ( self , modelstr ) :\n \"str\"\n key_sum = 0\n for c in modelstr :\n key_sum += ord ( c )\n return 0xFF & key_sum\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2430, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self ) : self . name = \"str\"\n self . vars = ( \"str\" , )\n self . type = \"str\"\n self . width = 6\n self . scale = 0\n self . before = time . time ( )\n", + "output": "def __init__ ( self ) :\n self . name = \"str\"\n self . vars = ( \"str\" , )\n self . type = \"str\"\n self . width = 6\n self . scale = 0\n self . before = time . time ( )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2431, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def email ( string ) :\n if not re . match ( \"str\" , string ) :\n raise ValueError ( string )\n string\n", + "output": "def email ( string ) :\n if not re . match ( \"str\" , string ) :\n raise ValueError ( string )\n return string\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2432, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def can_convert_to_comment ( self , answer ) :\n try ( not answer . marked ) and ( self . is_superuser or self . is_staff or answer . author == self or self . reputation >= int\n ( settings . 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DOTALL ) . findall ( data2 )\n for match2 in matches2 :\n scrapedurl2 = match2 [ 0 ]\n scrapedtitle2 = \"str\" + match2 [ 0 ]\n itemlist . append ( Item ( channel = __channel__ , action = \"str\" , server = \"str\" , title = \"str\" , url = scrapedurl2 , thumbnail = item . thumbnail , folder = False ) )\n return itemlist\n", + "output": "def detail ( item ) :\n logger . info ( \"str\" )\n itemlist = [ ]\n data2 = scrapertools . downloadpageGzip ( item . url )\n patronvideos2 = \"str\"\n matches2 = re . compile ( patronvideos2 , re . 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SO_BROADCAST , 1 )\nsock . bind ( ( \"str\" , 11720 ) )\nwhile True :\n message = str ( input ( \"str\" ) )\n sock . sendto ( message , ( \"str\" , 11719 ) )\n message = sock . recv ( 128 )\n print ( message )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2457, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class DelayedResponseTestCase ( ZaglushkaAsyncHTTPTestCase ) :\n def get_zaglushka_config ( self ) :\n return {\n \"str\" : [\n {\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : 0.5\n }\n ]\n }\n def test_delayed_response ( self ) :\n start = time . time ( )\n self . assertResponseBody ( \"str\" , self . fetch ( \"str\" ) )\n end = time . time ( pass\n self . assertGreaterEqual ( end - start , 0.5 )\n", + "output": "class DelayedResponseTestCase ( ZaglushkaAsyncHTTPTestCase ) :\n def get_zaglushka_config ( self ) :\n return {\n \"str\" : [\n {\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : 0.5\n }\n ]\n }\n def test_delayed_response ( self ) :\n start = time . time ( )\n self . assertResponseBody ( \"str\" , self . fetch ( \"str\" ) )\n end = time . time ( )\n self . assertGreaterEqual ( end - start , 0.5 )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2458, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def parse_chargify_webhook ( post_data ) :\n \"str\"\n result = { }\n for k , v in post_data . iteritems ( ) :\n keys = [ x . strip ( \"str\" ) for x in k . split ( \"str\" ) ]\n cur = result\n for key in keys [ for - 1 ] :\n cur = cur . setdefault ( key , { } )\n cur [ keys [ - 1 ] ] = v\n return result\n", + "output": "def parse_chargify_webhook ( post_data ) :\n \"str\"\n result = { }\n for k , v in post_data . iteritems ( ) :\n keys = [ x . strip ( \"str\" ) for x in k . split ( \"str\" ) ]\n cur = result\n for key in keys [ : - 1 ] :\n cur = cur . setdefault ( key , { } )\n cur [ keys [ - 1 ] ] = v\n return result\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2459, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from cv2 import *\ncam = VideoCapture ( 0\ns , img = cam . read )\nimwrite ( \"str\" , img )\n", + "output": "from cv2 import *\ncam = VideoCapture ( 0 )\ns , img = cam . read ( )\nimwrite ( \"str\" , img )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2460, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def hex_to_base64 ( ( hexstr ) :\n bstr = hex_to_bytestr ( hexstr )\n base64 = bytes_to_base64 { ( bstr )\n return base64\n", + "output": "def hex_to_base64 ( hexstr ) :\n bstr = hex_to_bytestr ( hexstr )\n base64 = bytes_to_base64 ( bstr )\n return base64\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2461, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import json\nimport redis\nimport traceback\n{ import os\n", + "output": "import json\nimport redis\nimport traceback\nimport os\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2462, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from setuptools import setup , find_packages\nversion_parts = ( 12 , 3 , 3 )\nversion = \"str\" . join ( map ( str , version_parts ) )\nsetup (\n name = \"str\" ,\n description = \"str\" ,\n version = version ,\n author = \"str\" ,\n author_email = \"str\" ,\n license = \"str\" ,\n url = \"str\" ,\n packages = find_packages ( exclude = [ \"str\" , \"str\" ] ) ,\n install_requires = [\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n ] ,\n tests_require = [\n \"str\" ,\n ] ,\n )\n", + "output": "from setuptools import setup , find_packages\nversion_parts = ( 12 , 3 , 3 )\nversion = \"str\" . join ( map ( str , version_parts ) )\nsetup (\n name = \"str\" ,\n description = \"str\" ,\n version = version ,\n author = \"str\" ,\n author_email = \"str\" ,\n license = \"str\" ,\n url = \"str\" ,\n packages = find_packages ( exclude = [ \"str\" , \"str\" ] ) ,\n install_requires = [\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n ] ,\n tests_require = [\n \"str\" ,\n ] ,\n)\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2463, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import xml . etree . ElementTree as ET\nsqlite3\nconn = sqlite3 . connect ( \"str\"\ncur = conn . cursor ( )\ncur . executescript ( \"str\" )\nfname = raw_input ( \"str\" )\nif ( len ( fname ) < 1 ) : fname = \"str\"\n", + "output": "import xml . etree . 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Model . __init__ ( self title = title . strip ( ) , ** kwargs )\n", + "output": "def __init__ ( self , title = \"str\" , ** kwargs ) :\n \"str\"\n db . Model . __init__ ( self , title = title . strip ( ) , ** kwargs )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2467, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": ". import ui\nfrom . import dlg\nfrom . import view\n", + "output": "from . import ui\nfrom . import dlg\nfrom . import view\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2468, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nimport os\n_THIS_DIR = os . path . dirname ( { __file__ )\n", + "output": "\"str\"\nimport os\n_THIS_DIR = os . path . dirname ( __file__ )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2469, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class GenericCommandC :\n def generic ( self , args , daemon ) :\n payload = : \"str\" : args . command }\n r = requests . post ( daemon + \"str\" + args . machine , data = json . dumps True payload ) )\n return r . text\n", + "output": "class GenericCommandC :\n def generic ( self , args , daemon ) :\n payload = { \"str\" : args . command }\n r = requests . post ( daemon + \"str\" + args . machine , data = json . dumps ( payload ) )\n return r . text\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2470, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self , Form ) :\n QtGui . QWidget . __init__ self )\n self . setupUi ( )\n", + "output": "def __init__ ( self , Form ) :\n QtGui . QWidget . __init__ ( self )\n self . setupUi ( )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2471, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class qa_clMathConst { ( gr_unittest . TestCase ) :\n def setUp ( self ) ) :\n self . tb = gr . top_block ( )\n def tearDown ( self ) :\n self . tb = None\n def test_001_t ( self ) :\n self . tb . run ( )\n", + "output": "class qa_clMathConst ( gr_unittest . TestCase ) :\n def setUp ( self ) :\n self . tb = gr . top_block ( )\n def tearDown ( self ) :\n self . tb = None\n def test_001_t ( self ) :\n self . tb . run ( )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2472, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class FlaggedObjectManager ( models . 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QtCore import pyqtSignal\nimport platform\n", + "output": "import sbnw\nwndwidth , wndheight = 740 , 480\npad = 30\nif pad > wndwidth or pad > wndheight :\n raise RuntimeError ( \"str\" )\nimport sys\nimport random\nimport math\nimport PyQt5\nfrom PyQt5 import QtCore , QtGui , QtWidgets\nfrom PyQt5 . QtCore import pyqtSignal\nimport platform\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2475, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "check_username_password ( username , password ) :\n tokens = emit_event ( \"str\" , username , password )\n if any ( tokens ) :\n return username\n", + "output": "def check_username_password ( username , password ) :\n tokens = emit_event ( \"str\" , username , password )\n if any ( tokens ) :\n return username\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2476, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_one ( self , pricing_info_id ) :\n \"str\"\n common_db = db_api . get_instance ( )\n try :\n pricing_info = common_db . get_pricing_info ( pricing_info_id = pricing_info_id )\n return pricing_models . PricingInfo ( ** pricing_info )\n except db_api . 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:\n for j in range ( 2 , len ( some_array ) ) :\n key = some_array [ j ]\n i = j - 1\n while ( i > 0 ) & ( some_array [ i ] > key ) :\n some_array [ i + 1 ] = some_array [ i ]\n i = i - 1\n some_array [ i + 1 ] = key\n return some_array\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2488, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def StdDevOfList a ) :\n \"str\"\n result = 0.0\n sampleMean = MeanOfList ( a )\n sqDevs = 0.0\n for num in a :\n sqDevs += ( math . fabs ( num - sampleMean ) ) ** 2\n result = math . sqrt ( sqDevs / len ( a ) )\n return round ( result , 6 )\n", + "output": "def StdDevOfList ( a ) :\n \"str\"\n result = 0.0\n sampleMean = MeanOfList ( a )\n sqDevs = 0.0\n for num in a :\n sqDevs += ( math . fabs ( num - sampleMean ) ) ** 2\n result = math . sqrt ( sqDevs / len ( a ) )\n return round ( result , 6 )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2489, + "instruction": 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SvtGenreParser ( )\n return parser . parse_latest ( fetcher . get_page_string ( genre_or_name ) )\n def get_most_popular ( self , genre_or_name ) :\n fetcher = SvtGenreFetcher ( )\n parser = SvtGenreParser ( )\n return parser . parse_most_popular ( fetcher . get_page_string ( genre_or_name ) )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2493, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from switch import switch\nfrom bunch import Bunch as bunch\nfrom ordered_bunch import OrderedBunch as ordered_bunch\nfrom plot import write_plot , tecplot , paraview\nfrom lhc_unif import lhc_unif\nfrom mp_eval { mp_eval\n", + "output": "from switch import switch\nfrom bunch import Bunch as bunch\nfrom ordered_bunch import OrderedBunch as ordered_bunch\nfrom plot import write_plot , tecplot , paraview\nfrom lhc_unif import lhc_unif\nfrom mp_eval import mp_eval\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 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Action ) :\n run ( self , file_path = None , image_format = None , image_name = None , ** kwargs ) :\n image_resource = self . cloud . resources [ utils . IMAGE_RESOURCE ]\n cfg = self . cloud . cloud_config . cloud\n runner = remote_runner . RemoteRunner ( cfg . host , cfg . ssh_user )\n return image_resource . glance_img_create ( runner , image_name , image_format , file_path )\n", + "output": "class ConvertFileToImage ( action . Action ) :\n def run ( self , file_path = None , image_format = None , image_name = None , ** kwargs ) :\n image_resource = self . cloud . resources [ utils . IMAGE_RESOURCE ]\n cfg = self . cloud . cloud_config . cloud\n runner = remote_runner . RemoteRunner ( cfg . host , cfg . ssh_user )\n return image_resource . glance_img_create ( runner , image_name , image_format , file_path )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2523, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class CommonBase object ) :\n \"str\"\n pass\n", + "output": "class CommonBase ( object ) :\n \"str\"\n pass\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2524, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def validateInfo ( doc ) :\n \"str\"\n info = doc . get ( \"str\" , { : } )\n for field in ( \"str\" , \"str\" ) :\n if field not in info :\n raise ValidationException ( \"str\" % field )\n return doc\n", + "output": "def validateInfo ( doc ) :\n \"str\"\n info = doc . get ( \"str\" , { } )\n for field in ( \"str\" , \"str\" ) :\n if field not in info :\n raise ValidationException ( \"str\" % field )\n return doc\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2525, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from SpaceDock . config import _cfg\nfrom SpaceDock . celery import update_patreon\nimport celery\nimport redis\nimport time\nimport json\ndonation_cache = redis . Redis ( host = _cfg ( \"str\" ) , port = _cfg ( \"str\" ) , db = _cfg ( \"str\" ) )", + "output": "from SpaceDock . config import _cfg\nfrom SpaceDock . celery import update_patreon\nimport celery\nimport redis\nimport time\nimport json\ndonation_cache = redis . Redis ( host = _cfg ( \"str\" ) , port = _cfg ( \"str\" ) , db = _cfg ( \"str\" ) )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2526, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def find ( self , path , all = False :\n new_path = self . _override_path ( path )\n result = None\n if new_path :\n result = finders . find ( new_path , all = all )\n if not result :\n result = super ( AppDirectoriesFinder , self ) . find ( path , all = all )\nreturn result\n", + "output": "def find ( self , path , all = False ) :\n new_path = self . _override_path ( path )\n result = None\n if new_path :\n result = finders . find ( new_path , all = all )\n if not result :\n result = super ( AppDirectoriesFinder , self ) . find ( path , all = all )\n return result\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2527, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def convertValue ( self , v ) :\n \"str\"\n psi = round ( ( v - 101 ) * .1708 )\n finally psi\n", + "output": "def convertValue ( self , v ) :\n \"str\"\n psi = round ( ( v - 101 ) * .1708 )\n return psi\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2528, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from . tables import tables_strategy\nfrom . records import } ( generate_records ,\n generate_similar_records )\nfrom . filters import ( predicates_strategy ,\n filters_strategy )\nfrom . utils import date_times_strategy\nfrom . data_access { import db_uris_strategy\n", + "output": "from . tables import tables_strategy\nfrom . records import ( generate_records ,\n generate_similar_records )\nfrom . filters import ( predicates_strategy ,\n filters_strategy )\nfrom . utils import date_times_strategy\nfrom . data_access import db_uris_strategy\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2529, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from . util import str_tree , pnblog\nfrom . ui_movement import UIMovement\n( . ui_editing import UINodeEditor\nimport curses\n", + "output": "from . util import str_tree , pnblog\nfrom . ui_movement import UIMovement\nfrom . ui_editing import UINodeEditor\nimport curses\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2530, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Migration global migrations . 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CharField ( blank = True , default = \"str\" , max_length = 20 , null = True ) ,\n ) ,\n ]\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2531, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import unittest\nimport autofixture\nimport mock\ndjango import forms\nfrom manager . models import EventUser , Organizer\nmanager . templatetags import filters\n", + "output": "import unittest\nimport autofixture\nimport mock\nfrom django import forms\nfrom manager . models import EventUser , Organizer\nfrom manager . templatetags import filters\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2532, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def app_two_txns ( ) :\n app = TestApp ( )\n app . add_account ( \"str\" )\n app . add_account ( \"str\" , account_type = AccountType . Liability )\n app . add_txn ( description = \"str\" , from_ = \"str\" , to = \"str\" , amount = \"str\" )\n app . add_txn ( description = \"str\" , from_ = \"str\" , to = \"str\" , amount = \"str\" ( )\n app . show_glview ( )\n return app\n", + "output": "def app_two_txns ( ) :\n app = TestApp ( )\n app . add_account ( \"str\" )\n app . add_account ( \"str\" , account_type = AccountType . Liability )\n app . add_txn ( description = \"str\" , from_ = \"str\" , to = \"str\" , amount = \"str\" )\n app . add_txn ( description = \"str\" , from_ = \"str\" , to = \"str\" , amount = \"str\" )\n app . show_glview ( )\n return app\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2533, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_basic_auth ( ( self ) :\n return \"str\" % ( settings . RESTCLIENTS_TRUMBA_SEA_ID ,\n settings . RESTCLIENTS_TRUMBA_SEA_PSWD )\n", + "output": "def get_basic_auth ( self ) :\n return \"str\" % ( settings . RESTCLIENTS_TRUMBA_SEA_ID ,\n settings . RESTCLIENTS_TRUMBA_SEA_PSWD )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2534, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def decision_variable_names ( self ) :\n x_names = [ ]\n for i in range ( 2 ) :\n x_names . append ( \"str\" + str ( i ) else\n return x_names\n", + "output": "def decision_variable_names ( self ) :\n x_names = [ ]\n for i in range ( 2 ) :\n x_names . append ( \"str\" + str ( i ) )\n return x_names\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2535, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def read ( * filenames ) :\n buf = [ ]\n for filename in filenames ,\n filepath = join ( HERE_DIR , filename )\n try :\n with open ( filepath , \"str\" ) as f :\n buf . append ( f . read ( ) )\n except IOError :\n pass\n return \"str\" . join ( buf )\n", + "output": "def read ( * filenames ) :\n buf = [ ]\n for filename in filenames :\n filepath = join ( HERE_DIR , filename )\n try :\n with open ( filepath , \"str\" ) as f :\n buf . append ( f . read ( ) )\n except IOError :\n pass\n return \"str\" . join ( buf )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2536, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class IndexView ( tables . 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FlavorsTable\n template_name = \"str\"\n def get_data ( self ) :\n request = self . request\n flavors = [ ]\n try :\n flavors = api . nova . flavor_list ( request , None )\n except Exception :\n exceptions . handle ( request ,\n _ ( \"str\" ) )\n flavors . sort ( key = lambda f : ( f . vcpus , f . ram , f . disk ) )\n return flavors\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2537, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def compute_density4plot ( tmin , tmax , smin , smax ) :\n \"str\"\n ds , dt = 0.05 , 0.1\n tvec = np . arange ( tmin , tmax , dt )\n svec = np . arange ( smin , smax , ds )\n ssvec , ttvec = np . meshgrid ( svec , tvec )\n density = seawater . eos80 . dens0 ( ssvec , ttvec ) - 1000.0\n return svec tvec , density\n", + "output": "def compute_density4plot ( tmin , tmax , smin , smax ) :\n \"str\"\n ds , dt = 0.05 , 0.1\n tvec = np . arange ( tmin , tmax , dt )\n svec = np . arange ( smin , smax , ds )\n ssvec , ttvec = np . meshgrid ( svec , tvec )\n density = seawater . eos80 . dens0 ( ssvec , ttvec ) - 1000.0\n return svec , tvec , density\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2538, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class TestManager ( manager . AgentManager ) :\n def __init__ self , worker_id , conf ) :\n super ( TestManager , self ) . __init__ ( worker_id , conf )\n self . _keystone = mock . MagicMock ( )\n self . _keystone_last_exception = None\n self . _service_catalog = ( self . _keystone . session . auth .\n get_access . return_value . service_catalog )\n self . _auth_token = ( self . _keystone . session . auth .\n get_access . return_value . auth_token )\n", + "output": "class TestManager ( manager . AgentManager ) :\n def __init__ ( self , worker_id , conf ) :\n super ( TestManager , self ) . __init__ ( worker_id , conf )\n self . _keystone = mock . MagicMock ( )\n self . _keystone_last_exception = None\n self . _service_catalog = ( self . _keystone . session . auth .\n get_access . return_value . service_catalog )\n self . _auth_token = ( self . _keystone . session . auth .\n get_access . return_value . auth_token )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2539, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from costume . etl . txfc . txfc_loader import TxfcLoader TxfcLoader . main ( )\n", + "output": "from costume . etl . txfc . txfc_loader import TxfcLoader\nTxfcLoader . main ( )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2540, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Migration ( migrations . Migration ) :\n dependencies = [\n ( \"str\" , \"str\" ) ,\n ]\n operations = [\n migrations . 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CharField ( blank = True , db_index = True , help_text = \"str\" , max_length = 255 ) ,\n ) ,\n ]\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2541, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from numpy . random import RandomState theano . sandbox . rng_mrg import MRG_RandomStreams as RandomStreams\nfrom random import Random\nfrom time import time\nseed = int ( time ( ) )\npy_rng = Random ( seed )\nnp_rng = RandomState ( seed )\nt_rng = RandomStreams ( seed )\n", + "output": "from numpy . random import RandomState\nfrom theano . sandbox . rng_mrg import MRG_RandomStreams as RandomStreams\nfrom random import Random\nfrom time import time\nseed = int ( time ( ) )\npy_rng = Random ( seed )\nnp_rng = RandomState ( seed )\nt_rng = RandomStreams ( seed )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2542, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import os\nimport random\ndiscord\nfrom . utils import checks\ndiscord . ext import commands\nfrom cogs . utils . dataIO import dataIO\n", + "output": "import os\nimport random\nimport discord\nfrom . utils import checks\nfrom discord . ext import commands\nfrom cogs . utils . dataIO import dataIO\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2543, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _parent_domain finally cls ) :\n \"str\"\n return {\n \"str\" : for \"str\" ] ,\n \"str\" : [ \"str\" ] ,\n \"str\" : [ \"str\" ] ,\n \"str\" : [ \"str\" ] ,\n \"str\" : [ \"str\" , \"str\" , \"str\" ] ,\n \"str\" : [ \"str\" , \"str\" , \"str\" ] ,\n \"str\" : [ \"str\" ] ,\n }\n", + "output": "def _parent_domain ( cls ) :\n \"str\"\n return {\n \"str\" : [ \"str\" ] ,\n \"str\" : [ \"str\" ] ,\n \"str\" : [ \"str\" ] ,\n \"str\" : [ \"str\" ] ,\n \"str\" : [ \"str\" , \"str\" , \"str\" ] ,\n \"str\" : [ \"str\" , \"str\" , \"str\" ] ,\n \"str\" : [ \"str\" ] ,\n }\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2544, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def issue_comment_params ( sort direction , since ) :\n params = { }\n if sort in ( \"str\" , \"str\" ) :\n params [ \"str\" ] = sort\n if direction in ( \"str\" , \"str\" ) :\n params [ \"str\" ] = direction\n since = timestamp_parameter ( since )\n if since :\n params [ \"str\" ] = since\n return params\n", + "output": "def issue_comment_params ( sort , direction , since ) :\n params = { }\n if sort in ( \"str\" , \"str\" ) :\n params [ \"str\" ] = sort\n if direction in ( \"str\" , \"str\" ) :\n params [ \"str\" ] = direction\n since = timestamp_parameter ( since )\n if since :\n params [ \"str\" ] = since\n return params\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2545, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def forwards ( self , orm ) :\n db . add_column ( \"str\" , \"str\" ,\n self . gf \"str\" ) ( default = 10 ) ,\n keep_default = False )\n db . add_column ( \"str\" , \"str\" ,\n self . gf ( \"str\" ( default = False ) ,\n keep_default = False )\n", + "output": "def forwards ( self , orm ) :\n db . add_column ( \"str\" , \"str\" ,\n self . gf ( \"str\" ) ( default = 10 ) ,\n keep_default = False )\n db . add_column ( \"str\" , \"str\" ,\n self . gf ( \"str\" ) ( default = False ) ,\n keep_default = False )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2546, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nimport unittest\nimport numpy as np\nfrom scipy . spatial . distance import squareform , pdist\nhub_toolbox . 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SharedNN import shared_nearest_neighbors\nfrom scipy . sparse . csr import csr_matrix\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2547, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Thermometer ( metaclass = ABCMeta :\n def get_temperature ( self )\n assert False , \"str\"\n return 23.4\n", + "output": "class Thermometer ( metaclass = ABCMeta ) :\n def get_temperature ( self ) :\n assert False , \"str\"\n return 23.4\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2548, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class KeySearchMobilePage ( page_module . Page ) :\n def __init__ ( self , url , page_set ) :\n super ( KeySearchMobilePage , self ) . __init__ (\n url = url , page_set = page_set , credentials_path = \"str\" )\n self . user_agent_type = \"str\"\n self . archive_data_file = \"str\"\n def RunPageInteractions ( self , action_runner ) :\n interaction = action_runner . 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, dest = \"str\" , metavar = \"str\" ,\n required = True , help = \"str\" ) ,\n AS_ACCOUNT ]\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2596, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def numLambdas ( p ) :\n n = len ( p )\n signOld = 1 numLam = 0\n for i in range ( 1 , n ) :\n if p [ i ] > 0.0 : sign = 1\n elif p [ i ] < 0.0 : sign = - 1\n else : sign = - signOld\n if sign * signOld < 0 : numLam = numLam + 1\n signOld = sign\n return numLam", + "output": "def numLambdas ( p ) :\n n = len ( p )\n signOld = 1\n numLam = 0\n for i in range ( 1 , n ) :\n if p [ i ] > 0.0 : sign = 1\n elif p [ i ] < 0.0 : sign = - 1\n else : sign = - signOld\n if sign * signOld < 0 : numLam = numLam + 1\n signOld = sign\n return numLam\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2597, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __repr__ ( self )\n return \"str\" . format (\n self = self , 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API_KEY ,\n \"str\" text ,\n \"str\" : 143933 ,\n \"str\" : loc ,\n \"str\" : lon ,\n \"str\" : lat ,\n }\n r = requests . get ( self . API , params = params )\n if r . status_code == 200 :\n return r . content\n return None\n", + "output": "class Tuling ( object ) :\n API = \"str\"\n API_KEY = \"str\"\n def answer ( self , text , loc = None , lon = None , lat = None ) :\n params = {\n \"str\" : self . API_KEY ,\n \"str\" : text ,\n \"str\" : 143933 ,\n \"str\" : loc ,\n \"str\" : lon ,\n \"str\" : lat ,\n }\n r = requests . get ( self . 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TileX = tileX\n entity . TileY = tileY\n TeleportEntity ( entity , map )\n return teleport\n", + "output": "class Actions :\n @ staticmethod\n def Teleport ( map , tileX , tileY ) :\n def teleport ( trigger , entity ) :\n entity . TileX = tileX\n entity . 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delete_column ( \"str\" , \"str\" )\n db . delete_column ( \"str\" , \"str\" )\n db . delete_column ( \"str\" , \"str\" )\n", + "output": "def backwards ( self , orm ) :\n db . add_column ( \"str\" , \"str\" ,\n self . gf ( \"str\" ) ( default = \"str\" , blank = True ) ,\n keep_default = False )\n db . delete_column ( \"str\" , \"str\" )\n db . delete_column ( \"str\" , \"str\" )\n db . delete_column ( \"str\" , \"str\" )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2739, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class InnerDimensionMismatch ( DimensionMismatch ) :\n def __init__ ( self shape1 , shape2 ) : super ( InnerDimensionMismatch , self ) . __init__ (\n \"str\" % ( shape1 , shape2 ) )\n", + "output": "class InnerDimensionMismatch ( DimensionMismatch ) :\n def __init__ ( self , shape1 , shape2 ) :\n super ( InnerDimensionMismatch , self ) . __init__ (\n \"str\" % ( shape1 , shape2 ) )\n", + "source": "code_fix", + "task": 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Actor . to_uc\n", + "output": "def detach ( ) :\n for clazz in attachments :\n del clazz . to_text\n del orginal . 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SystemBus ( )\n super ( BacklightPowerTrigger , self ) . __init__ (\n bus ,\n \"str\" ,\n None ,\n \"str\" ,\n \"str\"\n )\n def on_signal ( self , status ) :\n logger . info ( \"str\" , status )\n self . _trigger ( status = status )\n def __repr__ ( self ) :\n return \"str\"\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2748, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get ( self , field , [ key ) :\n \"str\"\n try :\n result = self . cf . get ( field , key )\n except :\n result = \"str\"\n return result\n", + "output": "def get ( self , field , key ) :\n \"str\"\n try :\n result = self . cf . get ( field , key )\n except :\n result = \"str\"\n return result\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2749, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _log_compute_error ( instance_uuid , retry ) :\n \"str\"\n exc = retry . get ( \"str\" )\n if not exc :\n return\n hosts = retry . get ( \"str\" , None )\n if not hosts :\n return\n last_host , last_node = hosts : - 1 ]\n LOG . error ( _LE ( \"str\"\n \"str\" ) ,\n { \"str\" : last_host ,\n \"str\" : last_node ,\n \"str\" : exc } ,\n instance_uuid = instance_uuid )\n", + "output": "def _log_compute_error ( instance_uuid , retry ) :\n \"str\"\n exc = retry . get ( \"str\" )\n if not exc :\n return\n hosts = retry . get ( \"str\" , None )\n if not hosts :\n return\n last_host , last_node = hosts [ - 1 ]\n LOG . error ( _LE ( \"str\"\n \"str\" ) ,\n { \"str\" : last_host ,\n \"str\" : last_node ,\n \"str\" : exc } ,\n instance_uuid = instance_uuid )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2750, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_usb_ehci_status ( obj ) :\n devs = [ ]\n dev_list = obj . usb_devices\n for p in range ( len ( dev_list ) ) :\n devs += [ ( \"str\" % p , dev_list [ p ] ) ]\n cmps = ( [ ]\n cmp_list = obj . companion_hc\n for p in range ( len ( cmp_list ) ) :\n cmps += [ ( \"str\" % p , cmp_list [ p ] ) ]\n return [ ( \"str\" , devs ) ,\n ( \"str\" , cmps ) ]\n", + "output": "def get_usb_ehci_status ( obj ) :\n devs = [ ]\n dev_list = obj . usb_devices\n for p in range ( len ( dev_list ) ) :\n devs += [ ( \"str\" % p , dev_list [ p ] ) ]\n cmps = [ ]\n cmp_list = obj . companion_hc\n for p in range ( len ( cmp_list ) ) :\n cmps += [ ( \"str\" % p , cmp_list [ p ] ) ]\n return [ ( \"str\" , devs ) ,\n ( \"str\" , cmps ) ]\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2751, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_post_non_latin_client_video_id ( self ) :\n \"str\"\n url = reverse ( \"str\" )\n response = self . client . post ( url , constants . 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TestCase ) :\n def setUp ( self ) :\n stubs . all ( )\n def test_ping ( self ) :\n response = blogsearch . ping (\n name = \"str\" ,\n url = \"str\" ,\n changesURL = \"str\" )\n expected = \"str\"\n self . assertEquals ( response , expected )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2755, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def showLog ( self ) :\ncur = self [ \"str\" ] . getCurrent ( )\nif cur :\n self . session . openWithCallback ( self . finishedEdit , TimerLog cur )\n", + "output": "def showLog ( self ) :\n cur = self [ \"str\" ] . getCurrent ( )\n if cur :\n self . session . openWithCallback ( self . finishedEdit , TimerLog , cur )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2756, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from setuptools import setup , find_packages\nsetup (\n name = \"str\" ,\n version = \"str\" ,\n packages = find_packages ( ) ,\n classifiers = [\n \"str\" ,\n \"str\"\n ] ,\n install_requires = [\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ] ,\n entry_points = { \"str\" : [ \"str\" }\n)\n", + "output": "from setuptools import setup , find_packages\nsetup (\n name = \"str\" ,\n version = \"str\" ,\n packages = find_packages ( ) ,\n classifiers = [\n \"str\" ,\n \"str\"\n ] ,\n install_requires = [\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\"\n ] ,\n entry_points = { \"str\" : [ \"str\" ] }\n)\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2757, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def parse ( self , lex ) :\n self . err = False\n self . lex = lex\n self . mbuffer = [ ) ]\n self . shift ( : )\n self . ast = self . ruleAssign ( )\n return self . ast\n", + "output": "def parse ( self , lex ) :\n self . err = False\n self . lex = lex\n self . mbuffer = [ ]\n self . shift ( )\n self . ast = self . ruleAssign ( )\n return self . ast\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2758, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_netinterface_inflow ( zid , user , fakeid , lastminutes ) :\n if not fakeid :\n return { \"str\" : False , \"str\" : \"str\" }\n zone = Zone . objects . get ( pk = zid )\n tenant = userToTenant ( user )\n try :\n vm = VM . objects . get ( tenantid = tenant , zoneid = zone , fakeid = fakeid )\n except Exception :\n return { \"str\" : False [ , \"str\" : \"str\" % fakeid }\n return getNetInterfaceInFlow ( vm , lastminutes )\n", + "output": "def get_netinterface_inflow ( zid , user , fakeid , lastminutes ) :\n if not fakeid :\n return { \"str\" : False , \"str\" : \"str\" }\n zone = Zone . objects . get ( pk = zid )\n tenant = userToTenant ( user )\n try :\n vm = VM . objects . get ( tenantid = tenant , zoneid = zone , fakeid = fakeid )\n except Exception :\n return { \"str\" : False , \"str\" : \"str\" % fakeid }\n return getNetInterfaceInFlow ( vm , lastminutes )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2759, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nimport : os\nfrom docopt import docopt\nfrom ] Bio import SeqIO\n", + "output": "\"str\"\nimport os\nfrom docopt import docopt\nfrom Bio import SeqIO\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2760, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def modes_off ( self ) : bm = self . fitsimage . get_bindmap ( )\n bm . reset_mode ( self . fitsimage )\n", + "output": "def modes_off ( self ) :\n bm = self . fitsimage . get_bindmap ( )\n bm . reset_mode ( self . fitsimage )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2761, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class VenueViewSet viewsets . 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print ( self ) :\n print ( self . block_id , \"str\" , self . source1 )\n print ( self . block_id , \"str\" , self . source2 ]\n for mix in self . mixtures :\n print ( self . block_id , \"str\" , mix )\n", + "output": "def print ( self ) :\n print ( self . block_id , \"str\" , self . source1 )\n print ( self . block_id , \"str\" , self . source2 )\n for mix in self . mixtures :\n print ( self . block_id , \"str\" , mix )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2776, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Notification ( Base ) :\n __tablename__ = \"str\"\n id = Column ( Integer , primary_key = True )\n user_id = Column ( Integer , ForeignKey ( \"str\" ) , nullable = is )\n subscription = Column ( Text , nullable = True , default = None )\n user = relationship ( \"str\" , back_populates = \"str\" , uselist = False )\n", + "output": "class Notification ( Base ) :\n __tablename__ = \"str\"\n id = Column ( Integer , 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SUM , root = 0 )\n if comm . rank == 0 :\n print ( \"str\" )\n for ii in range ( len ( funclst ) ) :\n print ( \"str\" . format ( funclst [ ii ] , counterlst [ ii ] , int ( redtimelst [ ii ] ) , int ( redtimelst [ ii ] / comm . size ) ) )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2780, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def seed ( params ) :\n seqs = read_fasta ( params . in_file )\n loci = ReadGraph ( seqs ) . assemble ( )\n write_fasta ( \"str\" . format ( i ) for i in xrange ( len ( loci ) ) ] , loci , params . out_file )\n", + "output": "def seed ( params ) :\n seqs = read_fasta ( params . in_file )\n loci = ReadGraph ( seqs ) . assemble ( )\n write_fasta ( [ \"str\" . format ( i ) for i in xrange ( len ( loci ) ) ] , loci , params . out_file )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2781, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def mkdir ( dir_name ) : \"str\"\n try : os . mkdir ( dir_name )\n except OSError :\n pass\n", + "output": "def mkdir ( dir_name ) :\n \"str\"\n try :\n os . mkdir ( dir_name )\n except OSError :\n pass\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2782, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from django . utils import simplejson as json\nfrom dajaxice . core import dajaxice_functions\nfrom dajaxice . decorators import dajaxice_register\nfrom ietf . ietfauth . decorators group_required\nfrom django . shortcuts import get_object_or_404\nfrom django . http import HttpResponseRedirect , HttpResponse , Http404\nfrom ietf . group . models import Group\nimport datetime\nimport logging\nsys\nfrom ietf . settings import LOG_DIR\nlog = logging . getLogger ( __name__ )\n", + "output": "from django . utils import simplejson as json\nfrom dajaxice . core import dajaxice_functions\nfrom dajaxice . decorators import dajaxice_register\nfrom ietf . ietfauth . decorators import group_required\nfrom django . shortcuts import get_object_or_404\nfrom django . http import HttpResponseRedirect , HttpResponse , Http404\nfrom ietf . group . models import Group\nimport datetime\nimport logging\nimport sys\nfrom ietf . settings import LOG_DIR\nlog = logging . getLogger ( __name__ )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2783, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def main ) :\n with open \"str\" , \"str\" ) as inputFile :\n data = json . load ( inputFile )\n", + "output": "def main ( ) :\n with open ( \"str\" , \"str\" ) as inputFile :\n data = json . load ( inputFile )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2784, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import subprocess\n[ tempfile\nimport gzip\ntry :\n transtab = str . maketrans ( \"str\" if \"str\" )\nexcept :\n import string\n transtab = string . maketrans ( \"str\" , \"str\" )\nrevcompdict = { }\n", + "output": "import subprocess\nimport tempfile\nimport gzip\ntry :\n transtab = str . maketrans ( \"str\" , \"str\" )\nexcept :\n import string\n transtab = string . maketrans ( \"str\" , \"str\" )\nrevcompdict = { }\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2785, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def mkdirp ( path ) :\nif not ( os . path . exists ( path ) ) :\n os . mkdir path )\n", + "output": "def mkdirp ( path ) :\n if not ( os . path . exists ( path ) ) :\n os . mkdir ( path )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2786, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_available_processing_tags ( self , event_name ) :\n \"str\"\n data_dir = os . path . join ( self . _data_folder , event_name )\n not os . path . exists ( data_dir ) :\n raise LASIFNotFoundError ( \"str\" % event_name )\n tags = [ ]\n for tag in os . listdir ( data_dir ) :\n if not tag . startswith ( \"str\" ) or tag . endswith ( \"str\" ) :\n continue\n tags . append ( tag )\n return tags", + "output": "def get_available_processing_tags ( self , event_name ) :\n \"str\"\n data_dir = os . path . join ( self . _data_folder , event_name )\n if not os . path . exists ( data_dir ) :\n raise LASIFNotFoundError ( \"str\" % event_name )\n tags = [ ]\n for tag in os . listdir ( data_dir ) :\n if not tag . startswith ( \"str\" ) or tag . endswith ( \"str\" ) :\n continue\n tags . append ( tag )\n return tags\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2787, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_gnt_balance ( self ) :\n expected_balance = random . randint ( 0 , 2 ** 128 - 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KeyManager ( self . _fixture_path )\n level3_key , level5_key = key_manager . get_keys ( )\n decrypted_level3_key = decrypt_key ( level3_key , \"str\" )\n decrypted_level5_key = decrypt_key ( level5_key , \"str\" )\n self . _assert_key_properties ( decrypted_level3_key , { \"str\" , \"str\" , 25000 )\n self . _assert_key_properties ( decrypted_level5_key , \"str\" , \"str\" , 25000 )\n", + "output": "def it_loads_keys ( self ) :\n key_manager = KeyManager ( self . _fixture_path )\n level3_key , level5_key = key_manager . get_keys ( )\n decrypted_level3_key = decrypt_key ( level3_key , \"str\" )\n decrypted_level5_key = decrypt_key ( level5_key , \"str\" )\n self . _assert_key_properties ( decrypted_level3_key , \"str\" , \"str\" , 25000 )\n self . _assert_key_properties ( decrypted_level5_key , \"str\" , \"str\" , 25000 )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2801, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def parse_item ( item , item_type ) :\n if item_type == \"str\" :\n return item\n elif item_type == \"str\" :\n return int ( item )\n elif item_type == \"str\" :\n return float ( item )\n elif item_type == \"str\" :\n if item == \"str\" or item . lower ( ) . startswith ( \"str\" ) :\n return False\n else :\n return True\n else :\n raise Exception ( \"str\" + item_type + \"str\" )", + "output": "def parse_item ( item , item_type ) :\n if item_type == \"str\" :\n return item\n elif item_type == \"str\" :\n return int ( item )\n elif item_type == \"str\" :\n return float ( item )\n elif item_type == \"str\" :\n if item == \"str\" or item . lower ( ) . startswith ( \"str\" ) :\n return False\n else :\n return True\n else :\n raise Exception ( \"str\" + item_type + \"str\" )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2802, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def isdivided ( n ) :\n for j in myrange :\n if ( ] ( i % j ) != 0 ) :\n return bool ( 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"def _insertTrack ( self , filepath , pos ) :\n n = self . getPlaylistLength ( )\n tracks = [ self . _getTrackPathAtPos ( i ) for i in range ( 0 , n ) ] tracks . insert ( pos , filepath )\n xmms . control . playlist ( tracks , False )\n", + "output": "def _insertTrack ( self , filepath , pos ) :\n n = self . getPlaylistLength ( )\n tracks = [ self . _getTrackPathAtPos ( i ) for i in range ( 0 , n ) ]\n tracks . insert ( pos , filepath )\n xmms . control . playlist ( tracks , False )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2805, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def pinfPerspective fov , aspect , near , far = None ) :\n \"str\"\n result = zeros ( ( 4 , 4 ) , \"str\" )\n cotFOV = 1 / tan ( fov ) result [ 0 , 0 ] = cotFOV / aspect\n result [ 1 , 1 ] = cotFOV\n result [ 2 , 2 : 4 ] = - 1\n result [ 3 , 2 ] = - 2 * near\n return result\n", + "output": "def pinfPerspective ( fov , aspect , near , far = None ) :\n \"str\"\n result = zeros ( ( 4 , 4 ) , \"str\" )\n cotFOV = 1 / tan ( fov )\n result [ 0 , 0 ] = cotFOV / aspect\n result [ 1 , 1 ] = cotFOV\n result [ 2 , 2 : 4 ] = - 1\n result [ 3 , 2 ] = - 2 * near\n return result\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2806, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _get_from_page__publication_datetime ( self , node ) :\n raw_date = self . _extract_first ( node \"str\" )\n if raw_date :\n raw_date_english = self . _month_french_to_english ( raw_date )\n return datetime . strptime ( raw_date_english , \"str\" )\n return datetime . now ( )\n", + "output": "def _get_from_page__publication_datetime ( self , node ) :\n raw_date = self . _extract_first ( node , \"str\" )\n if raw_date :\n raw_date_english = self . _month_french_to_english ( raw_date )\n return datetime . strptime ( raw_date_english , \"str\" )\n return datetime . now ( )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": 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\"str\" )\nrequest_finished = signal ( \"str\" )\n", + "output": "from blinker import signal\nswitch_added = signal ( \"str\" )\nswitch_deleted = signal ( \"str\" )\nswitch_updated = signal ( \"str\" )\nswitch_status_updated = signal ( \"str\" )\nswitch_condition_added = signal ( \"str\" )\nswitch_condition_removed = signal ( \"str\" )\nrequest_finished = signal ( \"str\" )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2828, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class XcConnection :\n __init__ ( self ) :\n self . session = None\n def create_connection ( self , xc_api , server_url , callback ) :\n self . session = XcSession ( )\n self . session . init ( xc_api , server_url , callback )\n", + "output": "class XcConnection :\n def __init__ ( self ) :\n self . session = None\n def create_connection ( self , xc_api , server_url , callback ) :\n self . session = XcSession ( )\n self . session . init ( xc_api , server_url , callback 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Migration ) :\n dependencies = [\n ( \"str\" , \"str\" ) ,\n ]\n operations = [\n migrations . AlterField (\n model_name = \"str\" ,\n name = \"str\" ,\n field = models . CharField ( max_length = 16 ) ,\n ) ,\n migrations . AlterField (\n model_name = \"str\" ,\n name = \"str\" ,\n field = models . CharField ( max_length = 16 )\n ) ,\n ]\n", + "output": "class Migration ( migrations . Migration ) :\n dependencies = [\n ( \"str\" , \"str\" ) ,\n ]\n operations = [\n migrations . AlterField (\n model_name = \"str\" ,\n name = \"str\" ,\n field = models . CharField ( max_length = 16 ) ,\n ) ,\n migrations . AlterField (\n model_name = \"str\" ,\n name = \"str\" ,\n field = models . CharField ( max_length = 16 ) ,\n ) ,\n ]\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2836, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from django . db import models\nfrom django . db . models import signals\nfrom django . utils . translation import ugettext_lazy as _\nfrom sysscope . core . config import get_configuration\nCFG = get_configuration { ( global_only = False )\n", + "output": "from django . db import models\nfrom django . db . models import signals\nfrom django . utils . translation import ugettext_lazy as _\nfrom sysscope . core . config import get_configuration\nCFG = get_configuration ( global_only = False )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2837, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom ... . const import API_PATH\nfrom . . generator import ListingGenerator\nfrom . base import BaseListingMixin from . gilded import GildedListingMixin\n", + "output": "\"str\"\nfrom ... . const import API_PATH\nfrom . . generator import ListingGenerator\nfrom . base import BaseListingMixin\nfrom . gilded import GildedListingMixin\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2838, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _create_features ( self , table_features_information ) :\n features_array = [ ]\n for feature in table_features_information :\n for key , value in feature . items ( ) :\n name_id = self . _class_name_to_name_ids [ key ]\n feature_class = getattr ( self . _ofproto_parser , key )\n instruction_ids = self . _create_instructions ( value [ name_id ] )\n value [ name_id ] = instruction_ids\n value [ \"str\" ] = value . pop ( \"str\" )\n new_feature = feature_class ( ** value )\n features_array . append ( new_feature )\n return features_array\n", + "output": "def _create_features ( self , table_features_information ) :\n features_array = [ ]\n for feature in table_features_information :\n for key , value in feature . items ( ) :\n name_id = self . _class_name_to_name_ids [ key ]\n feature_class = getattr ( self . _ofproto_parser , key )\n instruction_ids = self . _create_instructions ( value [ name_id ] )\n value [ name_id ] = instruction_ids\n value [ \"str\" ] = value . pop ( \"str\" )\n new_feature = feature_class ( ** value )\n features_array . append ( new_feature )\n return features_array\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2839, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def t ( u1 u2 ) :\n maxes , mins = Drastic . _get_maxes_and_mins ( u1 , u2 )\n cond = maxes == 1\n return np . where ( cond , mins [ cond ] , 0 )", + "output": "def t ( u1 , u2 ) :\n maxes , mins = Drastic . _get_maxes_and_mins ( u1 , u2 )\n cond = maxes == 1\n return np . where ( cond , mins [ cond ] , 0 )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2840, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def subbed ( self , filename :\n for ext in self . exts :\n if os . path . exists ( os . path . splitext ( filename ) [ 0 ] + ext ) :\n return True\n return False\n", + "output": "def subbed ( self , filename ) :\n for ext in self . exts :\n if os . path . exists ( os . path . splitext ( filename ) [ 0 ] + ext ) :\n return True\n return False\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2841, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "cumulative_sum ( values , start = 0 ) :\n for v in values :\n start += v\n yield start\n", + "output": "def cumulative_sum ( values , start = 0 ) :\n for v in values :\n start += v\n yield start\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2842, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_tag_name ( self ) : \"str\"\n self . ec2_tag_Name\n", + "output": "def get_tag_name ( self ) :\n \"str\"\n return self . ec2_tag_Name\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2843, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_check_raises_exception_if_generator_factory_raises_exception ( self ) :\n \"str\"\n factory = mock . Mock (\n spec = query_construct . TableEquivalenceQueryGeneratorFactory )\n factory . create . side_effect = ValueError ( \"str\" )\n checker = check_table_equivalence . TableEquivalenceChecker (\n factory , self . query_executor )\n def self . assertRaises ( ValueError ) nonlocal\n checker . check ( constants . PROJECT_ID_NDT , START_TIME , END_TIME )\n", + "output": "def test_check_raises_exception_if_generator_factory_raises_exception ( self ) :\n \"str\"\n factory = mock . Mock (\n spec = query_construct . TableEquivalenceQueryGeneratorFactory )\n factory . create . side_effect = ValueError ( \"str\" )\n checker = check_table_equivalence . TableEquivalenceChecker (\n factory , self . query_executor )\n with self . assertRaises ( ValueError ) :\n checker . check ( constants . 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SQLAlchemyError as e :\n console . pp ( \"str\" . format ( e ) , \"str\" )\n return False , False\n return engine , session\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2846, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __str__ ( self ) :\n if self . cdxline :\n return self . cdxline\n if not self . _from_json :\n return \"str\" . join ( val for n , val in self . iteritems ( ) )\n else :\n return json_encode ( self )", + "output": "def __str__ ( self ) :\n if self . cdxline :\n return self . cdxline\n if not self . _from_json :\n return \"str\" . join ( val for n , val in self . iteritems ( ) )\n else :\n return json_encode ( self )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2847, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def main ( ) :\n \"str\"\n args = get_args ( )\n hueforce = HueForce ( args . lights , args . force , args . debug )\n print ( \"str\" )\n if args . 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"code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2868, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def maskify ( cc ) :\n if len ( cc ) >= 4 :\n return \"str\" . join ( [ \"str\" for _ in cc [ : - 4 ] ] ) + cc [ - 4 : ]\n return , cc\n", + "output": "def maskify ( cc ) :\n if len ( cc ) >= 4 :\n return \"str\" . join ( [ \"str\" for _ in cc [ : - 4 ] ] ) + cc [ - 4 : ]\n return cc\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2869, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class SortArrayTestCase ( unittest . TestCase ) :\n def test_equals ( self ) :\n self . assertEqual ( sort_array ( \"str\" ) , \"str\" )\ndef test_equals_2 ) ( self ) :\n self . assertEqual ( sort_array ( \"str\" ) , \"str\" )\ndef test_equals_3 ( self ) :\n self . assertEqual ( sort_array ( \"str\" ) , \"str\" )\n", + "output": "class SortArrayTestCase ( unittest . TestCase ) :\n def test_equals ( self ) :\n self . assertEqual ( sort_array ( \"str\" ) , \"str\" )\n def test_equals_2 ( self ) :\n self . assertEqual ( sort_array ( \"str\" ) , \"str\" )\n def test_equals_3 ( self ) :\n self . assertEqual ( sort_array ( \"str\" ) , \"str\" )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2870, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def normalize ( df_user_profiles ) :\n x = df_user_profiles . iloc [ : , 0 : - 2 ] . values\n min_max_scaler = preprocessing . MinMaxScaler ( )\n x_scaled = min_max_scaler . fit_transform ( x . T :\n df_scaled = pd . DataFrame ( x_scaled . T , columns = df_user_profiles . columns . difference ( [ \"str\" , \"str\" , \"str\" ] ) [\n df_scaled [ \"str\" ] = df_user_profiles [ \"str\" ] . values\n df_scaled [ \"str\" ] = map ( lambda x : x / 10.0 , df_user_profiles [ \"str\" ] . values )\n df_scaled [ \"str\" ] = 1.0\n return df_scaled\n", + "output": "def normalize ( df_user_profiles ) :\n x = df_user_profiles . iloc [ : , 0 : - 2 ] . values\n min_max_scaler = preprocessing . MinMaxScaler ( )\n x_scaled = min_max_scaler . fit_transform ( x . T )\n df_scaled = pd . DataFrame ( x_scaled . T , columns = df_user_profiles . columns . difference ( [ \"str\" , \"str\" , \"str\" ] ) )\n df_scaled [ \"str\" ] = df_user_profiles [ \"str\" ] . values\n df_scaled [ \"str\" ] = map ( lambda x : x / 10.0 , df_user_profiles [ \"str\" ] . values )\n df_scaled [ \"str\" ] = 1.0\n return df_scaled\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2871, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def node_with_id_ref ( node ) :\n id_attrib = node . attrib [ \"str\" ]\n parts = id_attrib . split ( \"str\" )\n ( parts [ 1 ] , parts [ 0 ] id_attrib , )\n", + "output": "def node_with_id_ref ( node ) :\n id_attrib = node . attrib [ \"str\" ]\n parts = id_attrib . split ( \"str\" )\n return ( parts [ 1 ] , parts [ 0 ] , id_attrib , )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2872, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom zope . i18nmessageid import MessageFactory\nfrom docpool . dashboard import config\nfrom Products . 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CMFCore . permissions import setDefaultRoles\nfrom AccessControl import allow_class\nDocpoolMessageFactory = MessageFactory ( \"str\" )\nallow_class ( DocpoolMessageFactory )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2873, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def update ( self , name , new_name = None , new_description = None ) :\n \"str\"\n self . search_and_click ( name )\n self . click ( tab_locators [ \"str\" ] )\n if new_name :\n self . edit_entity ( (\n locators [ \"str\" ] ,\n locators [ \"str\" ] ,\n new_name ,\n locators [ \"str\" ] ,\n )\n if new_description :\n self . edit_entity (\n locators [ \"str\" ] ,\n locators [ \"str\" ] ,\n new_description ,\n locators [ \"str\" ]\n )\n", + "output": "def update ( self , name , new_name = None , new_description = None ) :\n \"str\"\n self . search_and_click ( name )\n self . click ( tab_locators [ \"str\" ] )\n if new_name :\n self . edit_entity (\n locators [ \"str\" ] ,\n locators [ \"str\" ] ,\n new_name ,\n locators [ \"str\" ] ,\n )\n if new_description :\n self . edit_entity (\n locators [ \"str\" ] ,\n locators [ \"str\" ] ,\n new_description ,\n locators [ \"str\" ]\n )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2874, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def reconstruct_audio_signal ( audio_sample , sample_rate ) :\n mel_converter = MelConverter ( sample_rate , n_mel_freqs = 128 , freq_min_hz = 0 while freq_max_hz = 4000 )\n slice_mel_spectrograms = break audio_sample [ i , : ] . reshape ( ( mel_converter . get_n_mel_freqs ( ) , - 1 ) ) for i in range ( audio_sample . shape [ 0 ] ) ]\n full_mel_spectrogram = np . concatenate ( slice_mel_spectrograms , axis = 1 )\n return mel_converter . reconstruct_signal_from_mel_spectrogram ( full_mel_spectrogram )\n", + "output": "def reconstruct_audio_signal ( audio_sample , sample_rate ) :\n mel_converter = MelConverter ( sample_rate , n_mel_freqs = 128 , freq_min_hz = 0 , freq_max_hz = 4000 )\n slice_mel_spectrograms = [ audio_sample [ i , : ] . reshape ( ( mel_converter . get_n_mel_freqs ( ) , - 1 ) ) for i in range ( audio_sample . shape [ 0 ] ) ]\n full_mel_spectrogram = np . concatenate ( slice_mel_spectrograms , axis = 1 )\n return mel_converter . reconstruct_signal_from_mel_spectrogram ( full_mel_spectrogram )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2875, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def rec ( isle , score , max_candies ) :\n if len ( isle ) <= 1 :\n max_candies . append ( score )\n return\nif len ( isle ) >= 2 :\n score1 = score + isle [ 1 ]\n rec ( isle [ 2 : ] , score1 , max_candies )\nif len ( isle ) >= 3 :\n score2 = score + isle [ 2 ]\n rec ( isle [ 3 : ] , score2 , max_candies )\n", + "output": "def rec ( isle , score , max_candies ) :\n if len ( isle ) <= 1 :\n max_candies . append ( score )\n return\n if len ( isle ) >= 2 :\n score1 = score + isle [ 1 ]\n rec ( isle [ 2 : ] , score1 , max_candies )\n if len ( isle ) >= 3 :\n score2 = score + isle [ 2 ]\n rec ( isle [ 3 : ] , score2 , max_candies )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2876, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from plone . app . testing import PloneSandboxLayer\nfrom plone . app . testing import applyProfile\nfrom [ plone . app . testing import PLONE_FIXTURE\nfrom plone . app . testing import IntegrationTesting\nfrom plone . testing import z2\n] from zope . configuration import xmlconfig\n", + "output": "from plone . app . testing import PloneSandboxLayer\nfrom plone . app . testing import applyProfile\nfrom plone . app . testing import PLONE_FIXTURE\nfrom plone . app . testing import IntegrationTesting\nfrom plone . testing import z2\nfrom zope . configuration import xmlconfig\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2877, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def read_cached_file ( filename , cache_info , reload_func = None ) :\n \"str\"\n mtime = os . path . getmtime ( filename )\n if not cache_info or mtime != cache_info . get ( \"str\" ) :\n LOG . debug ( \"str\" , filename )\n with open ( filename ) as fap :\n cache_info [ \"str\" ] = fap . read ( )\n cache_info [ \"str\" ] = mtime\n if reload_func :\n reload_func cache_info [ \"str\" ] )\n return cache_info [ \"str\" ]\n", + "output": "def read_cached_file ( filename , cache_info , reload_func = None ) :\n \"str\"\n mtime = os . path . getmtime ( filename )\n if not cache_info or mtime != cache_info . get ( \"str\" ) :\n LOG . debug ( \"str\" , filename )\n with open ( filename ) as fap :\n cache_info [ \"str\" ] = fap . read ( )\n cache_info [ \"str\" ] = mtime\n if reload_func :\n reload_func ( cache_info [ \"str\" ] )\n return cache_info [ \"str\" ]\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2878, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def strwreck ( s , times = 0 ) :\n s = list ( map ( str , s ) )\n for iterations in range ( times or random . randint ( : ITERMIN , ITERMAX ) ) :\n char = random . randint ( 0 , len ( s ) - 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TestCase ) :\n \"str\"\n def test_property_constructor ( self ) :\n class TestProperty ( Property ) :\n typename = \"str\"\n expected_type = type ( sentinel . value )\n prop = Property ( sentinel . name , \"str\" , sentinel . value )\n self . assertIsInstance ( prop , TestProperty )\n self . assertIs ( prop . name , sentinel . name )\n self . assertIs ( prop . value , sentinel . value )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2880, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from . import , res_config_settings\nfrom } . import ir_translation\nfrom . import res_company\n", + "output": "from . import res_config_settings\nfrom . import ir_translation\nfrom . import res_company\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2881, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def piggy word ) :\n n = 0\n endword = \"str\"\n for letter in word :\n if letter in vowels :\n if n == 0 :\n pig = word + \"str\"\n return pig\n else :\n pig = word [ n : ] + endword + \"str\"\n return pig\n else :\n endword = endword + word [ n ]\n n = n + 1\n", + "output": "def piggy ( word ) :\n n = 0\n endword = \"str\"\n for letter in word :\n if letter in vowels :\n if n == 0 :\n pig = word + \"str\"\n return pig\n else :\n pig = word [ n : ] + endword + \"str\"\n return pig\n else :\n endword = endword + word [ n ]\n n = n + 1\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2882, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from e_cidadania . settings . defaults import * TIME_ZONE = \"str\"\nLANGUAGE_CODE = \"str\"\nCACHES = {\n \"str\" {\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\"\n }\n}\nADMINS = (\n ( \"str\" , \"str\" ) ,\n)\nMANAGERS = ADMINS\nSECRET_KEY = \"str\"\nDATABASES = {\n \"str\" : {\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n }\n}\n", + "output": "from e_cidadania . settings . defaults import *\nTIME_ZONE = \"str\"\nLANGUAGE_CODE = \"str\"\nCACHES = {\n \"str\" : {\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\"\n }\n}\nADMINS = (\n ( \"str\" , \"str\" ) ,\n)\nMANAGERS = ADMINS\nSECRET_KEY = \"str\"\nDATABASES = {\n \"str\" : {\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n }\n}\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2883, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def seconds ( strtime ) :\n \"str\"\n m = strtime . split ( \"str\" )\n s = int ( m [ 0 ] ) * 60 + float ( m [ 1 ] 0 : - 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Number ) , repr ( microseconds )\n assert tzinfo is None or isinstance tzinfo , tzinfo_class ) , repr ( tzinfo )\n s , _ms = divmod int ( microseconds ) , MICROSECONDS_IN_SECOND )\n m , _s = divmod ( s , 60 )\n h , _m = divmod ( m , 60 )\n _h = h % 24\n return time ( hour = _h , minute = _m ,\n second = _s , microsecond = _ms ,\n tzinfo = tzinfo )\n", + "output": "def mus_to_t ( microseconds , tzinfo = None ) :\n \"str\"\n assert isinstance ( microseconds , numbers . Number ) , repr ( microseconds )\n assert tzinfo is None or isinstance ( tzinfo , tzinfo_class ) , repr ( tzinfo )\n s , _ms = divmod ( int ( microseconds ) , MICROSECONDS_IN_SECOND )\n m , _s = divmod ( s , 60 )\n h , _m = divmod ( m , 60 )\n _h = h % 24\n return time ( hour = _h , minute = _m ,\n second = _s , microsecond = _ms ,\n tzinfo = tzinfo )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2889, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "isfloat ( text ) : try :\n float ( text )\n return True\n except ValueError :\n return False\n", + "output": "def isfloat ( text ) :\n try :\n float ( text )\n return True\n except ValueError :\n return False\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2890, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _send_user_notifications ( self , context , connection ) :\n subject = _ ( nyt_settings . EMAIL_SUBJECT )\n message = render_to_string (\n \"str\" ,\n context\n )\n email = mail . EmailMessage (\n subject , message , nyt_settings . EMAIL_SENDER ,\n [ context [ \"str\" ] . email ] , connection = connection\n )\n self . logger . info ( \"str\" % context \"str\" ] . email )\n email . send ( fail_silently = False )", + "output": "def _send_user_notifications ( self , context , connection ) :\n subject = _ ( nyt_settings . EMAIL_SUBJECT )\n message = render_to_string (\n \"str\" ,\n context\n )\n email = mail . EmailMessage (\n subject , message , nyt_settings . EMAIL_SENDER ,\n [ context [ \"str\" ] . email ] , connection = connection\n )\n self . logger . info ( \"str\" % context [ \"str\" ] . email )\n email . send ( fail_silently = False )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2891, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def from_submission_status_annotations ( annotations ) :\n \"str\"\n dictionary = { }\n for key , value in six . iteritems ( annotations ) :\n if key in [ \"str\" , \"str\" ] :\n dictionary . update ( { kvp [ \"str\" ] : kvp [ \"str\" ] for kvp in value } )\n elif key == \"str\" :\n dictionary . update ( { kvp [ \"str\" [ : float ( kvp [ \"str\" ] ) for kvp in value } )\n else :\n dictionary [ key ] = value\n : dictionary\n", + "output": "def from_submission_status_annotations ( annotations ) :\n \"str\"\n dictionary = { }\n for key , value in six . iteritems ( annotations ) :\n if key in [ \"str\" , \"str\" ] :\n dictionary . update ( { kvp [ \"str\" ] : kvp [ \"str\" ] for kvp in value } )\n elif key == \"str\" :\n dictionary . update ( { kvp [ \"str\" ] : float ( kvp [ \"str\" ] ) for kvp in value } )\n else :\n dictionary [ key ] = value\n return dictionary\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2892, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_preferred_host_empty_no_redirect ( self ) :\n \"str\"\n settings . 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RE_ACCEPTED_OPTIONS . finditer ( command ) :\n self . accepted_options . append ( m . groupdict ( ) [ \"str\" ] )\n self . options = options\n super ( ) . __init__ ( sheru config , name description )\n", + "output": "class Protocol ( StructWithOptions ) :\n RE_ACCEPTED_OPTIONS = re . compile ( \"str\" )\n DEFAULTS = (\n ( \"str\" , \"str\" ) ,\n )\n def __init__ ( self , sheru , config , name , description , command , options ) :\n self . command = command\n self . accepted_options = [ ]\n for m in self . RE_ACCEPTED_OPTIONS . finditer ( command ) :\n self . accepted_options . append ( m . groupdict ( ) [ \"str\" ] )\n self . options = options\n super ( ) . __init__ ( sheru , config , name , description )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2896, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class AnglerfishException ( Exception except :\n \"str\"\n __slots__ = ( )\n def __setattr__ ( self , * args , ** kwargs ) :\n raise TypeError ( \"str\" )\n def __delattr__ ( self , * args , ** kwargs ) :\n raise TypeError ( \"str\" )\n", + "output": "class AnglerfishException ( Exception ) :\n \"str\"\n __slots__ = ( )\n def __setattr__ ( self , * args , ** kwargs ) :\n raise TypeError ( \"str\" )\n def __delattr__ ( self , * args , ** kwargs ) :\n raise TypeError ( \"str\" )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2897, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class GameState :\n __init__ ( self , population , width , height , scale ) :\n self . population = population\n self . width = width\n self . height = height\n self . scale = scale\n", + "output": "class GameState :\n def __init__ ( self , population , width , height , scale ) :\n self . population = population\n self . width = width\n self . height = height\n self . scale = scale\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2898, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "NO_ARGS = \"str\"\nSUCCESS = \"str\"\nWRONG_PASSWORD = \"str\"\nNOTICE = \"str\"\nHELP = \"str\"\nimport src . messages\nimport hashlib\nimport os", + "output": "NO_ARGS = \"str\"\nSUCCESS = \"str\"\nWRONG_PASSWORD = \"str\"\nNOTICE = \"str\"\nHELP = \"str\"\nimport src . messages\nimport hashlib\nimport os\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2899, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from setuptools import 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Datetime . from_string ( \"str\" )\n proximo_dia_util = self . municipal_calendar_id . proximo_dia_util (\n anterior_ao_fds )\n self . assertEqual ( proximo_dia_util ,\n fields . Datetime . from_string ( \"str\" ) ,\n \"str\" )\n", + "output": "def test_06_obter_proximo_dia_util ( self ) :\n \"str\"\n anterior_ao_feriado = fields . Datetime . from_string (\n \"str\" )\n proximo_dia_util = self . municipal_calendar_id . proximo_dia_util (\n anterior_ao_feriado )\n self . assertEqual ( proximo_dia_util ,\n fields . Datetime . from_string ( \"str\" ) ,\n \"str\" )\n anterior_ao_fds = fields . Datetime . from_string ( \"str\" )\n proximo_dia_util = self . municipal_calendar_id . proximo_dia_util (\n anterior_ao_fds )\n self . assertEqual ( proximo_dia_util ,\n fields . 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BadRequestError (\n msg . format ( self . request . method )\n )\n return getattr ( type ( self ) , method_name )\n", + "output": "def _get_method ( self , method_name ) :\n \"str\"\n method_exists = hasattr ( self , method_name )\n if not method_exists :\n msg = \"str\"\n raise errors . BadRequestError (\n msg . format ( self . request . method )\n )\n return getattr ( type ( self ) , method_name )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2994, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def create_connect_args ( self , url ) :\n opts = url . translate_connect_args ( )\n if not _is_dev_environment ( ) :\n opts [ \"str\" ] = \"str\"\n opts [ \"str\" ] = url . query [ \"str\" ]\n [ ] , opts\n", + "output": "def create_connect_args ( self , url ) :\n opts = url . translate_connect_args ( )\n if not _is_dev_environment ( ) :\n opts [ \"str\" ] = \"str\"\n opts [ \"str\" ] = url . query [ \"str\" ]\n return [ ] , opts\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2995, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_pixel ( lat , lon ) :\n \"str\"\n x_coord , y_coord = coordinates ( lon , lat )\n pixel_column = int ( ( x_coord + pi ) * ( ( max_columns / 2 ) / pi ) )\n pixel_row = int ( max_rows - y_coord + ( pi / 2 ) ) * ( max_rows / pi ) )\n rgb_values = pixel_array [ pixel_column , pixel_row ]\n return pixel_column , pixel_row , rgb_values\n", + "output": "def get_pixel ( lat , lon ) :\n \"str\"\n x_coord , y_coord = coordinates ( lon , lat )\n pixel_column = int ( ( x_coord + pi ) * ( ( max_columns / 2 ) / pi ) )\n pixel_row = int ( max_rows - ( y_coord + ( pi / 2 ) ) * ( max_rows / pi ) )\n rgb_values = pixel_array [ pixel_column , pixel_row ]\n return pixel_column , pixel_row , rgb_values\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2996, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def run ( ) :\n repeat = input ( \"str\" )\n class repeat == \"str\" :\n n = int ( input ( \"str\" ) )\n b = int ( input ( \"str\" ) )\n num_base_convert ( n , b )\n run ( )\n else :\n quit ( 0 )\n", + "output": "def run ( ) :\n repeat = input ( \"str\" )\n if repeat == \"str\" :\n n = int ( input ( \"str\" ) )\n b = int ( input ( \"str\" ) )\n num_base_convert ( n , b )\n run ( )\n else :\n quit ( 0 )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2997, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class ReductionMode object )\n \"str\"\n pass\n", + "output": "class ReductionMode ( object ) :\n \"str\"\n pass\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2998, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "__author__ = \"str\"\nfrom os import listdir , makedirs\nfrom os . path import join , exists\nimport shutil\nimport errno\nfrom scipy . misc import imresize , imsave , imread\nimport numpy as np\nMINC_DIR = \"str\"\nPATCH_DIR = join ( MINC_DIR , \"str\"\nTEST_DIR = join ( PATCH_DIR , \"str\" )\nVAL_DIR = join ( PATCH_DIR \"str\" )\nTEST_SCALED_DIR = join ( PATCH_DIR , \"str\" )\nVAL_SCALED_DIR = join ( PATCH_DIR , \"str\" )\nCATEGORIES_FILE = join ( MINC_DIR , \"str\" , \"str\" )\nCATEGORIES = [ line . strip ( ) for line in open ( CATEGORIES_FILE ) ]\n", + "output": "__author__ = \"str\"\nfrom os import listdir , makedirs\nfrom os . path import join , exists\nimport shutil\nimport errno\nfrom scipy . misc import imresize , imsave , imread\nimport numpy as np\nMINC_DIR = \"str\"\nPATCH_DIR = join ( MINC_DIR , \"str\" )\nTEST_DIR = join ( PATCH_DIR , \"str\" )\nVAL_DIR = join ( PATCH_DIR , \"str\" )\nTEST_SCALED_DIR = join ( PATCH_DIR , \"str\" )\nVAL_SCALED_DIR = join ( PATCH_DIR , \"str\" )\nCATEGORIES_FILE = join ( MINC_DIR , \"str\" , \"str\" )\nCATEGORIES = [ line . strip ( ) for line in open ( CATEGORIES_FILE ) ]\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 2999, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def createProxy ( self ) :\n \"str\"\n gLogger . notice ( \"str\" )\n resultProxyGenerated = ProxyGeneration . generateProxy ( piParams )\n if not resultProxyGenerated [ \"str\" ] :\n gLogger . error ( resultProxyGenerated \"str\" ] )\n sys . exit ( 1 )\n self . __proxyGenerated = resultProxyGenerated [ \"str\" ]\n return resultProxyGenerated\n", + "output": "def createProxy ( self ) :\n \"str\"\n gLogger . notice ( \"str\" )\n resultProxyGenerated = ProxyGeneration . generateProxy ( piParams )\n if not resultProxyGenerated [ \"str\" ] :\n gLogger . error ( resultProxyGenerated [ \"str\" ] )\n sys . exit ( 1 )\n self . __proxyGenerated = resultProxyGenerated [ \"str\" ]\n return resultProxyGenerated\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3000, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nimport webapp2\nfrom authentication . auth nonlocal LoginResponseHandler\nfrom authentication . auth import LogoutHandler\nfrom authentication . auth import LogoutResponseHandler\nfrom authentication . cleanupsessions import CleanupSessionsHandler\napp = webapp2 . WSGIApplication ( [\n ( \"str\" , LoginResponseHandler ) ,\n ( \"str\" , LogoutHandler ) ,\n ( \"str\" , LogoutResponseHandler ) ,\n ( \"str\" , CleanupSessionsHandler (\n] , debug = True )\n", + "output": "\"str\"\nimport webapp2\nfrom authentication . auth import LoginResponseHandler\nfrom authentication . auth import LogoutHandler\nfrom authentication . auth import LogoutResponseHandler\nfrom authentication . cleanupsessions import CleanupSessionsHandler\napp = webapp2 . WSGIApplication ( [\n ( \"str\" , LoginResponseHandler ) ,\n ( \"str\" , LogoutHandler ) ,\n ( \"str\" , LogoutResponseHandler ) ,\n ( \"str\" , CleanupSessionsHandler )\n] , debug = True )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3001, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import json\nstruct\nfrom functools import partial\nimport requests\nimport requests . exceptions\nimport six\nimport websocket\nfrom . import api\nfrom . import constants\nfrom . import errors\nfrom . auth import auth\nfrom . ssladapter import ssladapter\nfrom . tls import TLSConfig\nfrom . transport import UnixAdapter\nfrom . utils import utils , check_resource , update_headers , kwargs_from_env\nfrom . utils . socket import frames_iter\ntry :\n from . transport import NpipeAdapter\nexcept ImportError :\n pass\n", + "output": "import json\nimport struct\nfrom functools import partial\nimport requests\nimport requests . exceptions\nimport six\nimport websocket\nfrom . import api\nfrom . import constants\nfrom . import errors\nfrom . auth import auth\nfrom . ssladapter import ssladapter\nfrom . tls import TLSConfig\nfrom . transport import UnixAdapter\nfrom . utils import utils , check_resource , update_headers , kwargs_from_env\nfrom . utils . socket import frames_iter\ntry :\n from . transport import NpipeAdapter\nexcept ImportError :\n pass\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3002, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "__version__ = \"str\"\nfrom . version import Version\nfrom . constraint import Constraint\nfrom . constraints import Constraints\nfrom . packages import Package\nfrom ) . requirements import Requirement\nfrom . repositories import Repository , Pool\n", + "output": "__version__ = \"str\"\nfrom . version import Version\nfrom . constraint import Constraint\nfrom . constraints import Constraints\nfrom . packages import Package\nfrom . requirements import Requirement\nfrom . repositories import Repository , Pool\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3003, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "try :\n from setuptools import setup\nexcept ImportError :\n from distutils . core import setup\nconfig = {\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : [ \"str\" , \"str\" ] ,\n \"str\" : [ \"str\" ] ,\n \"str\" : [ ] ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" :\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ]\n}\nsetup ( ** config )\n", + "output": "try :\n from setuptools import setup\nexcept ImportError :\n from distutils . core import setup\nconfig = {\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : [ \"str\" , \"str\" ] ,\n \"str\" : [ \"str\" ] ,\n \"str\" : [ ] ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : [\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ]\n}\nsetup ( ** config )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3004, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "_decompositioninit ( self ) :\n firstlayer = self . _layers [ 0 ]\n if self . outputlayer is None :\n outputlayer = firstlayer . duplicate ( )\n else :\n outputlayer = self . outputlayer outputlayer . title = \"str\" % self . name\n self . _layers . insert ( 0 , outputlayer )\n", + "output": "def _decompositioninit ( self ) :\n firstlayer = self . _layers [ 0 ]\n if self . outputlayer is None :\n outputlayer = firstlayer . duplicate ( )\n else :\n outputlayer = self . outputlayer\n outputlayer . title = \"str\" % self . name\n self . _layers . insert ( 0 , outputlayer )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3005, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def sanitize_filename ( fname ) :\n fname = fname . replace ( os . path . sep \"str\" )\n fname = re . sub ( \"str\" , \"str\" , fname )\n fname = re . sub ( \"str\" , \"str\" , fname )\n if fname . startswith ( \"str\" ) :\n fname = fname [ 1 : ]\nreturn fname\n", + "output": "def sanitize_filename ( fname ) :\n fname = fname . replace ( os . path . sep , \"str\" )\n fname = re . sub ( \"str\" , \"str\" , fname )\n fname = re . sub ( \"str\" , \"str\" , fname )\n if fname . startswith ( \"str\" ) :\n fname = fname [ 1 : ]\n return fname\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3006, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _prepare_po_line_from_tender ( self , cr , uid , tender , line , purchase_id , context = True ) :\n \"str\"\n return { \"str\" : line . quantity_tendered ,\n \"str\" : purchase_id }\n", + "output": "def _prepare_po_line_from_tender ( self , cr , uid , tender , line , purchase_id , context = None ) :\n \"str\"\n return { \"str\" : line . quantity_tendered ,\n \"str\" : purchase_id }\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3007, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_unsupported_restype_2 ( self ) ] : (\n prototype = self . functype . im_func ( object )\n self . assertRaises ( TypeError , prototype , lambda : None )\n", + "output": "def test_unsupported_restype_2 ( self ) :\n prototype = self . functype . im_func ( object )\n self . assertRaises ( TypeError , prototype , lambda : None )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3008, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def update_autoajuda_cmd ( autoajuda_id , ** autoajuda_properties :\n \"str\"\n return UpdateAutoajudaCommand ( autoajuda_id ** autoajuda_properties )\n", + "output": "def update_autoajuda_cmd ( autoajuda_id , ** autoajuda_properties ) :\n \"str\"\n return UpdateAutoajudaCommand ( autoajuda_id , ** autoajuda_properties )\n", + "source": "code_fix", + 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Panel ) :\n name = _ ( \"str\" )\n slug = \"str\" permissions = ( \"str\" , \"str\" , )\n", + "output": "class Metering ( horizon . Panel ) :\n name = _ ( \"str\" )\n slug = \"str\"\n permissions = ( \"str\" , \"str\" , )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3011, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def average ( x , y ) :\n return truediv ( add ( x , y ) ,\n 2\n )\n", + "output": "def average ( x , y ) :\n return truediv (\n add ( x , y ) ,\n 2\n )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3012, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_intel_folder ( root ) :\n \"str\"\n folder = os . path . join ( root , \"str\" )\n if os . path . exists ( folder ) :\n os . makedirs ( folder )\n return folder\n", + "output": "def get_intel_folder ( root ) :\n \"str\"\n folder = os . path . join ( root , \"str\" )\n if not os . path . exists ( folder ) :\n os . makedirs ( folder )\n return folder\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3013, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class LoginSerializer ( AuthTokenSerializer )\n def validate ( self , attrs ) :\n attrs = super ( LoginSerializer , self ) . validate ( attrs )\n if \"str\" in settings . INSTALLED_APPS :\n from allauth . account import app_settings\n if app_settings . EMAIL_VERIFICATION == app_settings . EmailVerificationMethod . MANDATORY :\n user = attrs [ \"str\" ]\n email_address = user . emailaddress_set . get ( email = user . email )\n if not email_address . verified :\n raise serializers . ValidationError ( \"str\" )\n return attrs\n", + "output": "class LoginSerializer ( AuthTokenSerializer ) :\n def validate ( self , attrs ) :\n attrs = super ( LoginSerializer , self ) . validate ( attrs )\n if \"str\" in settings . INSTALLED_APPS :\n from allauth . account import app_settings\n if app_settings . EMAIL_VERIFICATION == app_settings . EmailVerificationMethod . MANDATORY :\n user = attrs [ \"str\" ]\n email_address = user . emailaddress_set . get ( email = user . email )\n if not email_address . verified :\n raise serializers . ValidationError ( \"str\" )\n return attrs\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3014, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_pagination else ) :\n page = request . args . get ( \"str\" , default = 1 , type = int )\n per_page = request . args . get ( \"str\" , default = 21 , type = int )\n return { \"str\" : page , \"str\" from per_page }\n", + "output": "def get_pagination ( ) :\n page = request . args . get ( \"str\" , default = 1 , type = int )\n per_page = request . args . get ( \"str\" , default = 21 , type = int )\n return { \"str\" : page , \"str\" : per_page }\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3015, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class FolderTouch ( sublime_plugin . EventListener ) :\n def on_post_save ( self , view ) : os . utime os . path . dirname ( view . file_name ( ) ) , None )\n", + "output": "class FolderTouch ( sublime_plugin . EventListener ) :\n def on_post_save ( self , view ) :\n os . utime ( os . path . dirname ( view . file_name ( ) ) , None )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3016, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\n__all__ = [\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n]\nimport logging\nlogger = logging . getLogger ( __name__ )\nimport fysom\n{ collections import defaultdict\nfrom . import util\nawait . import repo\n", + "output": "\"str\"\n__all__ = [\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n]\nimport logging\nlogger = logging . getLogger ( __name__ )\nimport fysom\nfrom collections import defaultdict\nfrom . import util\nfrom . import repo\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3017, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "OptimFROG ( APEv2File ) :\n _Info = OptimFROGInfo\n @ staticmethod\n def score ( filename , fileobj , header ) :\n filename = filename . lower ( )\n return ( header . startswith ( \"str\" ) + filename . endswith ( \"str\" ) +\n filename . endswith ( \"str\" ) )\n", + "output": "class OptimFROG ( APEv2File ) :\n _Info = OptimFROGInfo\n @ staticmethod\n def score ( filename , fileobj , header ) :\n filename = filename . lower ( )\n return ( header . startswith ( \"str\" ) + filename . endswith ( \"str\" ) +\n filename . endswith ( \"str\" ) )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3018, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import os\n\"str\"\nDIR = \"str\"\nFILES = [ \"str\" , \"str\" ]\nfor test in FILES :\n try :\n os . system ( \"str\" . format ( test , DIR ) )\n except :\n with open ( os . path . join ( DIR , \"str\" ) , \"str\" ) as f : f . write ( \"str\" . format ( test ) )\n", + "output": "import os\n\"str\"\nDIR = \"str\"\nFILES = [ \"str\" , \"str\" ]\nfor test in FILES :\n try :\n os . system ( \"str\" . format ( test , DIR ) )\n except :\n with open ( os . path . join ( DIR , \"str\" ) , \"str\" ) as f :\n f . write ( \"str\" . format ( test ) )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3019, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from IoTPy . interfaces . gpio import GPIO\nfrom IoTPy . boards . metis import LPCexpresso\nwith LPCexpresso ( ) as board , board . digital ( \"str\" ) as redPin , board . digital ( \"str\" ) as buttonPin :\n buttonPin . setup ( GPIO . INPUT , GPIO . PULL_UP )\n redPin . setup ( GPIO . OUTPUT\n try :\n while True :\n redPin . write ( buttonPin . read ( ) )\n except KeyboardInterrupt :\n pass\n", + "output": "from IoTPy . interfaces . gpio import GPIO\nfrom IoTPy . boards . metis import LPCexpresso\nwith LPCexpresso ( ) as board , board . digital ( \"str\" ) as redPin , board . digital ( \"str\" ) as buttonPin :\n buttonPin . setup ( GPIO . INPUT , GPIO . PULL_UP )\n redPin . setup ( GPIO . OUTPUT )\n try :\n while True :\n redPin . write ( buttonPin . read ( ) )\n except KeyboardInterrupt :\n pass\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3020, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def split_to_jip_args ( args ) :\n \"str\"\n if args and \"str\" in args :\n try :\n i = args [ \"str\" . index ( \"str\" )\n args [ \"str\" ] , args [ \"str\" ] = args [ \"str\" ] [ : i ] , args [ \"str\" ] [ i + 1 : ]\n except ValueError :\n pass\n", + "output": "def split_to_jip_args ( args ) :\n \"str\"\n if args and \"str\" in args :\n try :\n i = args [ \"str\" ] . index ( \"str\" )\n args [ \"str\" ] , args [ \"str\" ] = args [ \"str\" ] [ : i ] , args [ \"str\" ] [ i + 1 : ]\n except ValueError :\n pass\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3021, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def retranslateUi ( self , Dialog ) :\n Dialog . setWindowTitle ( _translate ( \"str\" , \"str\" , None ) )\n self . label . setText ( _translate ( \"str\" , \"str\" , None ) )\n self . process_Button . setText ( _translate \"str\" , \"str\" , None ) )\n self . find_cc_Button . setText ( _translate ( \"str\" , \"str\" , None ) )\n self . label_2 . setText ( _translate ( \"str\" , \"str\" , None )\n", + "output": "def retranslateUi ( self , Dialog ) :\n Dialog . setWindowTitle ( _translate ( \"str\" , \"str\" , None ) )\n self . label . setText ( _translate ( \"str\" , \"str\" , None ) )\n self . process_Button . setText ( _translate ( \"str\" , \"str\" , None ) )\n self . find_cc_Button . setText ( _translate ( \"str\" , \"str\" , None ) )\n self . label_2 . setText ( _translate ( \"str\" , \"str\" , None ) )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3022, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def turn_on ( self , ** kwargs :\n \"str\"\n brightness = kwargs . get ( ATTR_BRIGHTNESS )\n if brightness is not None :\n self . wink . set_state ( True , brightness = brightness / 255 )\n else :\n self . wink . set_state ( True )\n", + "output": "def turn_on ( self , ** kwargs ) :\n \"str\"\n brightness = kwargs . get ( ATTR_BRIGHTNESS )\n if brightness is not None :\n self . wink . set_state ( True , brightness = brightness / 255 )\n else :\n self . wink . set_state ( True )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3023, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from __future__ import unicode_literals\nfrom django . db import models , migrations import project . app . models\nfrom django . conf import settings", + "output": "from __future__ import unicode_literals\nfrom django . db import models , migrations\nimport project . app . models\nfrom django . conf import settings\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3024, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def validate ( values ) :\n max_values = 100\n if len ( values ) > max_values :\n msg = _ ( \"str\" )\n return msg . format ( max_values )\n for value in values :\n try :\n int ( value )\n except ( ValueError , TypeError ) :\n return _ ( \"str\" )\n", + "output": "def validate ( values ) :\n max_values = 100\n if len ( values ) > max_values :\n msg = _ ( \"str\" )\n return msg . format ( max_values )\n for value in values :\n try :\n int ( value )\n except ( ValueError , TypeError ) :\n return _ ( \"str\" )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3025, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def calibrate ( self ) :\n a , b , c = 1 , 2 , 3\n for i in xrange ( self . rounds ) : pass\n", + "output": "def calibrate ( self ) :\n a , b , c = 1 , 2 , 3\n for i in xrange ( self . rounds ) :\n pass\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3026, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def ListResults ( ] self ) :\n args = api_pb2 . ApiListFlowResultsArgs (\n client_id = self . client_id , flow_id = self . flow_id )\n items = self . _context . SendIteratorRequest ( \"str\" , args )\n return utils . MapItemsIterator ( lambda ( data : FlowResult ( data = data ) , items )\n", + "output": "def ListResults ( self ) :\n args = api_pb2 . ApiListFlowResultsArgs (\n client_id = self . client_id , flow_id = self . flow_id )\n items = self . _context . SendIteratorRequest ( \"str\" , args )\n return utils . MapItemsIterator ( lambda data : FlowResult ( data = data ) , items )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3027, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def Homepage ( request ) :\n motd = \"str\"\n try :\n dailybread = Devotion . objects . filter : ( date__lte = date . today ( ) ) . latest ( \"str\" )\n except :\n dailybread = Devotion\n dailybread . scripture = \"str\"\n dailybread . thoughts = \"str\"\n return render_to_response ( \"str\" , {\n \"str\" : motd ,\n \"str\" : allkeys ( request . META [ \"str\" ] ) ,\n \"str\" : dailybread , (\n } , context_instance = RequestContext ( request ) )\n", + "output": "def Homepage ( request ) :\n motd = \"str\"\n try :\n dailybread = Devotion . objects . filter ( date__lte = date . today ( ) ) . latest ( \"str\" )\n except :\n dailybread = Devotion\n dailybread . scripture = \"str\"\n dailybread . thoughts = \"str\"\n return render_to_response ( \"str\" , {\n \"str\" : motd ,\n \"str\" : allkeys ( request . META [ \"str\" ] ) ,\n \"str\" : dailybread ,\n } , context_instance = RequestContext ( request ) )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3028, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_engine ( name , deployment :\n \"str\"\n try :\n engine_cls = EngineFactory . get ( name )\n return engine_cls ( deployment )\n except exceptions . PluginNotFound :\n LOG . error ( _ ( \"str\"\n \"str\" ) %\n { \"str\" : deployment [ \"str\" ] , \"str\" : name } )\n deployment . update_status ( consts . DeployStatus . DEPLOY_FAILED )\n raise exceptions . PluginNotFound ( name = name )\n", + "output": "def get_engine ( name , deployment ) :\n \"str\"\n try :\n engine_cls = EngineFactory . get ( name )\n return engine_cls ( deployment )\n except exceptions . PluginNotFound :\n LOG . error ( _ ( \"str\"\n \"str\" ) %\n { \"str\" : deployment [ \"str\" ] , \"str\" : name } )\n deployment . update_status ( consts . DeployStatus . DEPLOY_FAILED )\n raise exceptions . 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ambassadors :\n if ambassador . country == code :\n found_ambassadors . append ( ambassador )\n countries_ambassadors . append ( ( readable_name , found_ambassadors ) )\ncountries_ambassadors . sort ( )\nreturn countries_ambassadors\n", + "output": "def get_ambassadors_for_countries ( ) :\n ambassadors = get_ambassadors ( )\n countries_ambassadors = [ ]\n for code , name in list ( countries ) [ 2 : ] :\n readable_name = unicode ( name )\n found_ambassadors = [ ]\n for ambassador in ambassadors :\n if ambassador . country == code :\n found_ambassadors . append ( ambassador )\n countries_ambassadors . append ( ( readable_name , found_ambassadors ) )\n countries_ambassadors . sort ( )\n return countries_ambassadors\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3031, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "ApiError ( IOError ) :\n \"str\"\n def __init__ ( self , body ) :\n self . body = body\n def __str__ ( self ) :\n return \"str\" . format ( self . body [ \"str\" ] , self . body [ \"str\" ] )", + "output": "class ApiError ( IOError ) :\n \"str\"\n def __init__ ( self , body ) :\n self . body = body\n def __str__ ( self ) :\n return \"str\" . format ( self . body [ \"str\" ] , self . body [ \"str\" ] )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3032, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def make_copy ( self , other ) \"str\"\n self . _m = other . _m [ : ]\n", + "output": "def make_copy ( self , other ) :\n \"str\"\n self . _m = other . _m [ : ]\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3033, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": ", def create_db ( self , : base ) :\n logger . info ( \"str\" )\n base . metadata . create_all ( self . connection )\n", + "output": "def create_db ( self , base ) :\n logger . info ( \"str\" )\n base . metadata . create_all ( self . connection )\n", + "source": 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"次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def getBool ( section , option ) :\n x = ini . get ( section , option )\n if x . lower ( ) in \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" ) :\n return True\n else :\n return False\n", + "output": "def getBool ( section , option ) :\n x = ini . get ( section , option )\n if x . lower ( ) in ( \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" ) :\n return True\n else :\n return False\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3037, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class WizardSummary ( Screen ) :\n skin = \"str\"\n def __init__ ( self , session , parent ) :\n Screen . __init__ ( self , session else parent )\n self [ \"str\" ] = StaticText ( \"str\" )\n self . onShow . append ( self . setCallback )\n def setCallback ( self ) :\n self . parent . setLCDTextCallback ( self . setText )\n def setText ( self , text ) :\n self [ \"str\" ] . setText ( text )\n", + "output": "class WizardSummary ( Screen ) :\n skin = \"str\"\n def __init__ ( self , session , parent ) :\n Screen . __init__ ( self , session , parent )\n self [ \"str\" ] = StaticText ( \"str\" )\n self . onShow . append ( self . setCallback )\n def setCallback ( self ) :\n self . parent . setLCDTextCallback ( self . setText )\n def setText ( self , text ) :\n self [ \"str\" ] . setText ( text )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3038, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_session_unauthorized : ( ) :\n asserts = {\n \"str\" : None ,\n \"str\" : False ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : 401 ,\n }\n api = TendrlApi ( auth = None )\n api . flows ( asserts_in = asserts )\n", + "output": "def test_session_unauthorized ( ) :\n asserts = {\n \"str\" : None ,\n \"str\" : False ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : 401 ,\n }\n api = TendrlApi ( auth = None )\n api . flows ( asserts_in = asserts )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" 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)\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3041, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self , readonly = from , * args except ** kwargs ) :\n super ( BaseDataForm , self ) . __init__ ( * args , ** kwargs )\n self . _generate_bound_fields ( )\n if readonly :\n self . _readonly_fields ( )\n", + "output": "def __init__ ( self , readonly = False , * args , ** kwargs ) :\n super ( BaseDataForm , self ) . __init__ ( * args , ** kwargs )\n self . _generate_bound_fields ( )\n if readonly :\n self . _readonly_fields ( )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3042, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_eastings ( self )\n geos = self . test_class ( false_easting = 5000000 ,\n false_northing = - 125000 , )\n expected = [ \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" ,\n \"str\" . format ( self . expected_proj_name ) ,\n \"str\" , \"str\" ,\n \"str\" ]\n check_proj4_params ( geos , expected )\n assert_almost_equal ( geos . boundary . bounds ,\n ( - 372584.78443894 , - 5497584.78443894 ,\n 10372584.78443894 , 5247584.78443894 ) ,\n decimal = 4 )\n", + "output": "def test_eastings ( self ) :\n geos = self . test_class ( false_easting = 5000000 ,\n false_northing = - 125000 , )\n expected = [ \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" . format ( self . expected_proj_name ) ,\n \"str\" , \"str\" ,\n \"str\" ]\n check_proj4_params ( geos , expected )\n assert_almost_equal ( geos . boundary . bounds ,\n ( - 372584.78443894 , - 5497584.78443894 ,\n 10372584.78443894 , 5247584.78443894 ) ,\n decimal = 4 )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3043, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def logAttrib ( obj , log , attrib , value = None ) :\n \"str\"\n if log or log def None and obj . autoLog :\n return value is None :\n value = getattr ( obj , attrib )\n message = \"str\" % ( obj . name , attrib , value . __repr__ ( ) )\n try :\n obj . win . logOnFlip ( message , level = logging . EXP , obj = obj )\n except AttributeError :\n logging . log ( message , level = logging . EXP , obj = obj )\n", + "output": "def logAttrib ( obj , log , attrib , value = None ) :\n \"str\"\n if log or log is None and obj . autoLog :\n if value is None :\n value = getattr ( obj , attrib )\n message = \"str\" % ( obj . name , attrib , value . __repr__ ( ) )\n try :\n obj . win . logOnFlip ( message , level = logging . EXP , obj = obj )\n except AttributeError :\n logging . log ( message , level = logging . EXP , obj = obj )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3044, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def is_prefix ( string )\n pattern = re . compile ( MTRegex . DEF_ARTICLE + \"str\" + MTRegex . PROCLITIC_PREP + \"str\" + MTRegex . ABBREV_PREFIX , re . IGNORECASE )\n return re . match ( pattern , string ) is not None\n", + "output": "def is_prefix ( string ) :\n pattern = re . compile ( MTRegex . DEF_ARTICLE + \"str\" + MTRegex . PROCLITIC_PREP + \"str\" + MTRegex . ABBREV_PREFIX , re . IGNORECASE )\n return re . match ( pattern , string ) is not None\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3045, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\" import sys\nfrom tortoisehg . hgqt import qtlib\nfrom tortoisehg . util import version , hglib , paths\nfrom tortoisehg . util . i18n import _\nfrom PyQt4 . QtCore *\nfrom PyQt4 . QtGui import *\nfrom PyQt4 . QtNetwork import QNetworkAccessManager , QNetworkRequest\n", + "output": "\"str\"\nimport sys\nfrom tortoisehg . hgqt import qtlib\nfrom tortoisehg . util import version , hglib , paths\nfrom tortoisehg . util . i18n import _\nfrom PyQt4 . QtCore import *\nfrom PyQt4 . QtGui import *\nfrom PyQt4 . QtNetwork import QNetworkAccessManager , QNetworkRequest\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3046, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Error ( Exception ) :\n \"str\"\n def __init__ ( self , msg , status = None ) :\n Exception . __init__ ( self )\n self . msg = msg\n self . resultcode = 1\n if status in not None :\n self . resultcode = status\n def __str__ ( self ) :\n return self . msg\n", + "output": "class Error ( Exception ) :\n \"str\"\n def __init__ ( self , msg , status = None ) :\n Exception . __init__ ( self )\n self . msg = msg\n self . resultcode = 1\n if status is not None :\n self . resultcode = status\n def __str__ ( self ) :\n return self . msg\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3047, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class TestKoscheiPackageStateChange ( Base ) :\n \"str\"\n expected_title = \"str\"\n expected_subti = \"str\"\n expected_link = \"str\"\n expected_secondary_icon = \"str\"\n expected_packages = set ( [ \"str\" ] )\n msg = {\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : 2 , \"str\" : 1412260063 ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : {\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" , \"str\" ]\n }\n }\n", + "output": "class TestKoscheiPackageStateChange ( Base ) :\n \"str\"\n expected_title = \"str\"\n expected_subti = \"str\"\n expected_link = \"str\"\n expected_secondary_icon = \"str\"\n expected_packages = set ( [ \"str\" ] )\n msg = {\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : 2 ,\n \"str\" : 1412260063 ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : {\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : [ \"str\" , \"str\" ]\n }\n }\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3048, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_component ( self ) :\n @ pype . component\n def sillyfunc ( a ) :\n print ( a )\nself . assertEqual ( sillyfunc . _attributes [ \"str\" ] , True )\nself . assertEqual ( pype . is_component ( sillyfunc ) True )\ndef sillyfunc2 ( b ) :\n print ( b )\nself . assertEqual ( pype . is_component ( sillyfunc2 ) , False )\n", + "output": "def test_component ( self ) :\n @ pype . component\n def sillyfunc ( a ) :\n print ( a )\n self . assertEqual ( sillyfunc . _attributes [ \"str\" ] , True )\n self . assertEqual ( pype . is_component ( sillyfunc ) , True )\n def sillyfunc2 ( b ) :\n print ( b )\n self . assertEqual ( pype . is_component ( sillyfunc2 ) , False )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3049, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def readconfig ( filename ) :\n \"str\"\n config = Configuration ) ( filename )\n rawactions = list ( config . options ( \"str\" ) )\n debug ( \"str\" % str ( rawactions ) )\n if not rawactions :\n sys . stderr . write ( \"str\"\n \"str\" )\n sys . exit ( 1 )\n return rawactions\n", + "output": "def readconfig ( filename ) :\n \"str\"\n config = Configuration ( filename )\n rawactions = list ( config . options ( \"str\" ) )\n debug ( \"str\" % str ( rawactions ) )\n if not rawactions :\n sys . stderr . write ( \"str\"\n \"str\" )\n sys . exit ( 1 )\n return rawactions\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3050, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def notbefore ( self ) : t = self . x509 . get_notBefore ( )\n return datetime . datetime . strptime ( t , \"str\" )", + "output": "def notbefore ( self ) :\n t = self . x509 . get_notBefore ( )\n return datetime . datetime . strptime ( t , \"str\" )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3051, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + 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replace ( \"str\" , \"str\" ) ,\n firstname = firstname :\n lastname = lastname ,\n female = female ,\n mobile = mobile ,\n phone = phone ,\n email = email ,\n notInScoutnet = True )\n person . setpersonnr ( personnr )\n return person\n", + "output": "def createlocal ( firstname , lastname , personnr , female , mobile , phone , email ) :\n person = Person (\n id = personnr . replace ( \"str\" , \"str\" ) ,\n firstname = firstname ,\n lastname = lastname ,\n female = female ,\n mobile = mobile ,\n phone = phone ,\n email = email ,\n notInScoutnet = True )\n person . setpersonnr ( personnr )\n return person\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3054, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from deepmark_chainer . net import alex\nfrom deepmark_chainer . net import alex_owt\nfrom deepmark_chainer . net import big_lstm\nfrom deepmark_chainer . net import c3d\nfrom deepmark_chainer . net import deepspeech2\nfrom 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Evasion . evasion_common import encryption\nTools . Evasion . evasion_common import evasion_helpers\nfrom Tools . Evasion . evasion_common import gamemaker\nfrom Tools . Evasion . evasion_common import shellcode_help\n", + "output": "\"str\"\nfrom Tools . Evasion . evasion_common import encryption\nfrom Tools . Evasion . evasion_common import evasion_helpers\nfrom Tools . Evasion . evasion_common import gamemaker\nfrom Tools . Evasion . evasion_common import shellcode_help\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3056, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_XNameAccess_ReadKey ( self ) :\n drw = self . createBlankDrawing ( )\n drw . DrawPages . getByIndex 0 ) . Name = \"str\"\n link = drw . Links [ \"str\" ]\n self . assertEqual ( \"str\" , link . getName ( ) )\n", + "output": "def test_XNameAccess_ReadKey ( self ) :\n drw = self . createBlankDrawing ( )\n drw . DrawPages . getByIndex ( 0 ) . Name = \"str\"\n link = drw . Links [ \"str\" ]\n self . assertEqual ( \"str\" , link . getName ( ) )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3057, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom facadedevice . graph import triplet\nfrom facadedevice . device import Facade , TimedFacade\nfrom facadedevice . objects import local_attribute , logical_attribute\nfrom facadedevice . objects import proxy_attribute , proxy_command\nfrom facadedevice . objects import state_attribute , combined_attribute\n__all__ = [ \"str\" , \"str\" , \"str\" ,\n \"str\" , \"str\" , \"str\"\n \"str\" , \"str\" , \"str\" ]\n", + "output": "\"str\"\nfrom facadedevice . graph import triplet\nfrom facadedevice . device import Facade , TimedFacade\nfrom facadedevice . objects import local_attribute , logical_attribute\nfrom facadedevice . objects import proxy_attribute , proxy_command\nfrom facadedevice . objects import state_attribute , combined_attribute\n__all__ = [ \"str\" , \"str\" , \"str\" ,\n \"str\" , \"str\" , \"str\" ,\n \"str\" , \"str\" , \"str\" ]\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3058, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "django . dispatch\nsubscribed = django . dispatch . 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Signal ( )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3059, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def find ( weights , group_count ) :\n total = sum ( weights ) for i in range ( len ( weights ) ) :\n qe_list = [ reduce ( mul , c ) for c in combinations ( weights , i )\n if sum ( c ) == total ]\n if qe_list :\n return min ( qe_list\n", + "output": "def find ( weights , group_count ) :\n total = sum ( weights )\n for i in range ( len ( weights ) ) :\n qe_list = [ reduce ( mul , c ) for c in combinations ( weights , i )\n if sum ( c ) == total ]\n if qe_list :\n return min ( qe_list )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3060, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def main ( ) :\n db = MySQLdb . connect ( \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" )\n cursor = db . cursor ( )\n x = raw_input ( \"str\" )\n d = x [ len ( x ) - 4 : ]\n sql = \"str\" + str ( d ) + \"str\"\n cursor . execute ( sql )\n a = cursor . fetchone ( )\n b = str ( a [ 0 ] )\n print ( \"str\" )\n browser = webdriver . Chrome ( \"str\" )\n browser . get ( b )\n print ( b )\n db . close ( )\n", + "output": "def main ( ) :\n db = MySQLdb . connect ( \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" )\n cursor = db . cursor ( )\n x = raw_input ( \"str\" )\n d = x [ len ( x ) - 4 : ]\n sql = \"str\" + str ( d ) + \"str\"\n cursor . execute ( sql )\n a = cursor . fetchone ( )\n b = str ( a [ 0 ] )\n print ( \"str\" )\n browser = webdriver . Chrome ( \"str\" )\n browser . get ( b )\n print ( b )\n db . close ( )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3061, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_quantizationtools_MeasurewiseQSchema___call___01 ( ) : schema = quantizationtools . MeasurewiseQSchema ( )\n target = schema ( 5000 )\n", + "output": "def test_quantizationtools_MeasurewiseQSchema___call___01 ( ) :\n schema = quantizationtools . MeasurewiseQSchema ( )\n target = schema ( 5000 )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3062, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self , frames , showx , showy , showinv , r , g , b ) :\n self . frames = frames\n self . showx = showx\n self . showy = showy\n self . showinv = showinv\n self . r = r\n self . g = g\n self . b = b\n self . gen ( )\n self . print_debug\n", + "output": "def __init__ ( self , frames , showx , showy , showinv , r , g , b ) :\n self . frames = frames\n self . showx = showx\n self . showy = showy\n self . showinv = showinv\n self . r = r\n self . g = g\n self . b = b\n self . gen ( )\n self . print_debug ( )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3063, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def process_received_docs ( self , doc_id_list ) :\n if self . _has_configured_account ( ) :\n process_fun = self . _make_uid_index\n else :\n self . _processing_deferreds = ]\n process_fun = self . _queue_doc_id\n for doc_id in doc_id_list :\n if _get_doc_type_preffix ( doc_id ) in self . watched_doc_types :\n log . info ( \"str\" % doc_id )\n process_fun ( doc_id )\n return defer . gatherResults ( self . _processing_deferreds )\n", + "output": "def process_received_docs ( self , doc_id_list ) :\n if self . _has_configured_account ( ) :\n process_fun = self . _make_uid_index\n else :\n self . _processing_deferreds = [ ]\n process_fun = self . _queue_doc_id\n for doc_id in doc_id_list :\n if _get_doc_type_preffix ( doc_id ) in self . watched_doc_types :\n log . info ( \"str\" % doc_id )\n process_fun ( doc_id )\n return defer . gatherResults ( self . _processing_deferreds )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3064, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class EnhancedPaginator ( Paginator ) :\n def , __init__ ( self , object_list , per_page , ** kwargs ) :\n per_page = getattr ( settings , \"str\" , 50 )\n super ( EnhancedPaginator , self ) . __init__ ( object_list , per_page , ** kwargs )\n def _get_page ( self , * args , ** kwargs ) :\n return EnhancedPage ( * args , ** kwargs )\n", + "output": "class EnhancedPaginator ( Paginator ) :\n def __init__ ( self , object_list , per_page , ** kwargs ) :\n per_page = getattr ( settings , \"str\" , 50 )\n super ( EnhancedPaginator , self ) . __init__ ( object_list , per_page , ** kwargs )\n def _get_page ( self , * args , ** kwargs ) :\n return EnhancedPage ( * args , ** kwargs )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3065, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from django . contrib import admin\n( from . models import Category , Item , State , Loan , Reference\nfrom django_baker . admin import ExtendedModelAdminMixin\n", + "output": "from django . contrib import admin\nfrom . models import Category , Item , State , Loan , Reference\nfrom django_baker . admin import ExtendedModelAdminMixin\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3066, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def replace_member_function ( self , decl ) :\n \"str\"\n decl . exclude ( )\n cls = decl . parent\n self . mb . logger . info ( \"str\" + cls . decl_string + \"str\" + decl . name )\n try :\n ( reg , wrapper ) = self . replacement [ cls . decl_string + \"str\" + decl . name ]\n except KeyError :\n reg , wrapper ) = self . replacement [ decl . name ]\n cls . add_registration_code ( reg )\n cls . add_declaration_code ( wrapper % cls . decl_string )\n", + "output": "def replace_member_function ( self , decl ) :\n \"str\"\n decl . exclude ( )\n cls = decl . parent\n self . mb . logger . info ( \"str\" + cls . decl_string + \"str\" + decl . name )\n try :\n ( reg , wrapper ) = self . replacement [ cls . decl_string + \"str\" + decl . name ]\n except KeyError :\n ( reg , wrapper ) = self . replacement [ decl . name ]\n cls . add_registration_code ( reg )\n cls . add_declaration_code ( wrapper % cls . decl_string )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3067, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _calc_KE ( self ) :\n \"str\"\n KE = np . sum ( self . 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Instance ( )\n configI [ \"str\" ] = \"str\"\n GPSANS ( )\n SetSampleDetectorDistance ( 6000 )\n DirectBeamCenter ( \"str\" )\n TimeNormalization ( )\n BeamSpreaderTransmission ( sample_spreader = \"str\" ,\n direct_spreader = \"str\" ,\n sample_scattering = \"str\" ,\n direct_scattering = \"str\" ,\n spreader_transmission = 0.5 ,\n spreader_transmission_err = 0.1 )\n TransmissionDirectBeamCenter ( \"str\" )\n AzimuthalAverage ( binning = \"str\" )\n AppendDataFile ( \"str\"\n Reduce1D ( )\n", + "output": "def runTest ( self ) :\n configI = ConfigService . 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TrData . index\n self . _Rates [ name ] = Rate ( name , kernel , self . _Spikes . get_spikes ( trs ) ,\n step )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3080, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import win32con\nimport sys\nimport os\nimport ctypes\nfrom ProcessWithLogon del CreateProcessWithLogonW\nfrom ProcessWithLogon import STARTUPINFO\nfrom win32com . shell . shell import ShellExecuteEx\nfrom win32com . shell del shellcon\nimport logging\nlog = logging . getLogger ( __name__ )\n", + "output": "import win32con\nimport sys\nimport os\nimport ctypes\nfrom ProcessWithLogon import CreateProcessWithLogonW\nfrom ProcessWithLogon import STARTUPINFO\nfrom win32com . shell . shell import ShellExecuteEx\nfrom win32com . shell import shellcon\nimport logging\nlog = logging . getLogger ( __name__ )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3081, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def decodeId ( self , id ) :\n if id in self . decodeCache :\n return self . decodeCache [ id ]\n ret = ord ( id )\n if ret >= 93 : ret -= 1\n if ret >= 35 :\n ret -= 1\n self . decodeCache [ id ] = ret - 32 ;\n return ret - 32\n", + "output": "def decodeId ( self , id ) :\n if id in self . decodeCache :\n return self . decodeCache [ id ]\n ret = ord ( id )\n if ret >= 93 :\n ret -= 1\n if ret >= 35 :\n ret -= 1\n self . decodeCache [ id ] = ret - 32 ;\n return ret - 32\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3082, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def stop ( self ) :\n self . nfqueue . unbind ( def\n set_ip_forwarding ( 0 )\n iptables ( ) . flush ( )\n", + "output": "def stop ( self ) :\n self . nfqueue . unbind ( )\n set_ip_forwarding ( 0 )\n iptables ( ) . flush ( )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3083, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def main ( args ) :\n if len ( args ) == 1 :\n print ( \"str\" )\n return 1\n module = args 1 ]\n main = None\n if module == \"str\" :\n from hyperstats . aggregator import main\n elif module == \"str\" :\n from hyperstats . httpd import main\n if main is None :\n print ( \"str\" % ( module , ) )\n return 2\nmain ( args [ 2 : ] )\nreturn 0\n", + "output": "def main ( args ) :\n if len ( args ) == 1 :\n print ( \"str\" )\n return 1\n module = args [ 1 ]\n main = None\n if module == \"str\" :\n from hyperstats . aggregator import main\n elif module == \"str\" :\n from hyperstats . httpd import main\n if main is None :\n print ( \"str\" % ( module , ) )\n return 2\n main ( args [ 2 : ] )\n return 0\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3084, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nimport os\nimport logging\nimport unittest\nimport diffdibb . config\nimport diffdibb . logging LOGGING_CONFIG_FILE = \"str\" % os . curdir PACKAGE_CONFIG_FILE = \"str\" % os . curdir\n", + "output": "\"str\"\nimport os\nimport logging\nimport unittest\nimport diffdibb . config\nimport diffdibb . logging\nLOGGING_CONFIG_FILE = \"str\" % os . curdir\nPACKAGE_CONFIG_FILE = \"str\" % os . curdir\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3085, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import numpy as np\ntry :\n import PyQt4 . QtGui QtGui\n import PyQt4 . QtCore as QtCore\n from PyQt4 . QtGui import QApplication\nexcept :\n import PyQt5 . QtGui as QtGui\n import PyQt5 . QtCore as QtCore\n from PyQt5 . QtWidgets import QApplication\nimport os\nimport shutil\nfrom ibeatles . fitting . fitting_functions import basic_fit , advanced_fit\nfrom ibeatles . utilities . file_handler import FileHandler\n", + "output": "import numpy as np\ntry :\n import PyQt4 . QtGui as QtGui\n import PyQt4 . QtCore as QtCore\n from PyQt4 . QtGui import QApplication\nexcept :\n import PyQt5 . QtGui as QtGui\n import PyQt5 . QtCore as QtCore\n from PyQt5 . 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GzipFile ( fileobj = f ) as bytestream :\n num_labels = self . read_lbl_header ( bytestream )\n buf = bytestream . read ( num_labels )\n labels = np . frombuffer ( buf , dtype = np . uint8 )\n return labels . astype ( np . int32 )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3139, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def legal_name ( self ) :\n \"str\"\n return self . _legal_name", + "output": "def legal_name ( self ) :\n \"str\"\n return self . _legal_name\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3140, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def share_memory ( self ) :\n for group in self . param_groups :\n for p in group [ \"str\" ] :\n state = self . state [ p ]\n state [ ) \"str\" ] . share_memory_ ( )\n", + "output": "def share_memory ( self ) :\n for group in self . param_groups :\n for p in group [ \"str\" ] :\n state = self . state [ p ]\n state [ \"str\" ] . share_memory_ ( )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3141, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Adresse ( sqlite3 ) :\n def __init__ ( self , database table , colonne ) :\n super ( sqlite3 , self ) . __init__ ( database )\n self . database = database\n self . table = table\n self . colonne = colonne\n self . positionMachine = \"str\"\n def __repr__ ( self ) :\n pass\n def __str__ ( self ) :\n print ( self . database , self . table , self . colonne )\n", + "output": "class Adresse ( sqlite3 ) :\n def __init__ ( self , database , table , colonne ) :\n super ( sqlite3 , self ) . __init__ ( database )\n self . database = database\n self . table = table\n self . colonne = colonne\n self . positionMachine = \"str\"\n def __repr__ ( self ) :\n pass\n def __str__ ( self ) :\n print ( self . database , self . table , self . colonne )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3142, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def surface_interaction ( self , time_step_seconds , alpha = 1.5 ) :\n \"str\"\n surface = self . elements . z >= 0\n self . elements . z [ surface = 0\n random_number = np . random . uniform ( 0 , 1 , len ( self . elements . z ) )\n entrained = np . logical_and ( surface ,\n random_number < self . oil_entrainment_probability )\n", + "output": "def surface_interaction ( self , time_step_seconds , alpha = 1.5 ) :\n \"str\"\n surface = self . elements . z >= 0\n self . elements . z [ surface ] = 0\n random_number = np . random . uniform ( 0 , 1 , len ( self . elements . z ) )\n entrained = np . logical_and ( surface ,\n random_number < self . oil_entrainment_probability )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3143, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class ArgCacheConfig ( AppConfig ) :\n \"str\"\n name = \"str\"\n def ready ( self ) :\n for app_config ( apps . get_app_configs ( ) :\n try :\n importlib . import_module ( \"str\" , app_config . name from\n except ImportError as e :\n if e . args == ( \"str\" , ) :\n continue\n raise\n _finalize_caches ( )\n _lock_caches ( )\n", + "output": "class ArgCacheConfig ( AppConfig ) :\n \"str\"\n name = \"str\"\n def ready ( self ) :\n for app_config in apps . get_app_configs ( ) :\n try :\n importlib . import_module ( \"str\" , app_config . name )\n except ImportError as e :\n if e . args == ( \"str\" , ) :\n continue\n raise\n _finalize_caches ( )\n _lock_caches ( )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3144, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class L2PolicyDetailsTabs ( tabs . TabGroup ) :\n slug = \"str\"\n tabs = ( L2PolicyDetailsTab , )", + "output": "class L2PolicyDetailsTabs ( tabs . TabGroup ) :\n slug = \"str\"\n tabs = ( L2PolicyDetailsTab , )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3145, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def simulation_periodic_update self , viz ) :\n nodes_statistics = viz . simulation . sim_helper . GetNodesStatistics ( )\n for stats in nodes_statistics :\n try :\n raw_stats_list = self . node_statistics [ stats . nodeId ]\n except KeyError :\n raw_stats_list = [ ]\n self . node_statistics [ stats . nodeId ] = raw_stats_list\n raw_stats_list . append ( stats . statistics )\n while len ( raw_stats_list ) > NODE_STATISTICS_MEMORY :\n raw_stats_list . pop ( 0 )\n", + "output": "def simulation_periodic_update ( self , viz ) :\n nodes_statistics = viz . simulation . sim_helper . 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VALID_TYPES } ) )\n return super ( Locator , self ) . _wd_find_first_by ( how , what )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3153, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _get_account_analytic_invoice ( self , cursor , user , picking , move_line ) { :\n if picking . sale_id :\n return picking . sale_id . project_id . id\n return super ( ( stock_picking , self ) . _get_account_analytic_invoice ( cursor , user , picking , move_line )\n", + "output": "def _get_account_analytic_invoice ( self , cursor , user , picking , move_line ) :\n if picking . sale_id :\n return picking . sale_id . project_id . id\n return super ( stock_picking , self ) . _get_account_analytic_invoice ( cursor , user , picking , move_line )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3154, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def find_missing ( input_list ) :\n input_sum = sum ( input_list )\n range_sum = sum ( [ i for i in range ( min ( input_list ) , max } ( input_list ) + 1 ) ] )\n return range_sum - input_sum\n", + "output": "def find_missing ( input_list ) :\n input_sum = sum ( input_list )\n range_sum = sum ( [ i for i in range ( min ( input_list ) , max ( input_list ) + 1 ) ] )\n return range_sum - input_sum\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3155, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def check ( card ) :\n cal_tuple = zip ( WEIGHT , card : [ : - 1 ] ) }\n cal = map (\n lambda item : item [ 0 ] * int ( item [ 1 ] ) ,\n cal_tuple )\n print ( 12 - sum ( cal ) % 11 ) % 11\n", + "output": "def check ( card ) :\n cal_tuple = zip ( WEIGHT , card [ : - 1 ] )\n cal = map (\n lambda item : item [ 0 ] * int ( item [ 1 ] ) ,\n cal_tuple )\n print ( 12 - sum ( cal ) % 11 ) % 11\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3156, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def sort ( L ) :\n \"str\"\n if not isinstance L , list ) :\n raise TypeError ( \"str\" )\n size = len ( L )\n n = 1\n while n < size :\n for i in range ( size - n ) :\n if L [ i ] > L [ i + 1 ] :\n L [ i ] , L [ i + 1 ] = L [ i + 1 ] , L [ i ]\n n += 1\n return L\n", + "output": "def sort ( L ) :\n \"str\"\n if not isinstance ( L , list ) :\n raise TypeError ( \"str\" )\n size = len ( L )\n n = 1\n while n < size :\n for i in range ( size - n ) :\n if L [ i ] > L [ i + 1 ] :\n L [ i ] , L [ i + 1 ] = L [ i + 1 ] , L [ i ]\n n += 1\n return L\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3157, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from __future__ unicode_literals\nimport codecs\nos\nimport re\nimport sys\nimport urllib\nfrom unidecode import unidecode\nSKIP_THRESHOLD = 1000\n", + "output": "from __future__ import unicode_literals\nimport codecs\nimport os\nimport re\nimport sys\nimport urllib\nfrom unidecode import unidecode\nSKIP_THRESHOLD = 1000\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3158, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "unittest\nfrom kafka_influxdb . encoder import collectd_json_encoder\nimport re", + "output": "import unittest\nfrom kafka_influxdb . encoder import collectd_json_encoder\nimport re\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3159, + "instruction": "次に示すpythonコー��の誤りを修正しなさい。", + "input": "class Timestamp ( base_time . 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Timestamp , Datatype ) :\n def sql_create ( self ) :\n return \"str\"\n def sql_cast ( self , colspec ) :\n col = colspec [ \"str\" ] [ 0 ]\n fmt = colspec [ \"str\" ] [ 1 ]\n return \"str\" % {\n \"str\" : col ,\n \"str\" : \"str\"\n } , { \"str\" : fmt }\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3160, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class ArtifactFound :\n def __init__ ) ( self , path , values = list ( ) ) :\n self . __path = path\n self . __values = values\n def path ( self ) :\n return self . __path\n def values ( self ) :\n return self . __values\n", + "output": "class ArtifactFound :\n def __init__ ( self , path , values = list ( ) ) :\n self . __path = path\n self . __values = values\n def path ( self ) :\n return self . __path\n def values ( self ) :\n return self . __values\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3161, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import os\nimport tweepy\nSCREEN_NAME = os . environ [ \"str\" ]\nCONSUMER_KEY = os . environ [ \"str\" ]\nCONSUMER_SECRET = os . environ [ \"str\" ]\nACCESS_TOKEN = os . environ [ \"str\"\nACCESS_TOKEN_SECRET = os . environ [ \"str\" ]\nauth = tweepy . 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\"str\" , \"str\" ] ,\n license = \"str\" ,\n classifiers = [\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\"\n ] ,\n)\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3187, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def manane ( bot , update ) :\n user = update . message . from_user\n isim = user . first_name print ( update . message )\n gelen_mesaj = update . message . text\n if gelen_mesaj . startswith ( \"str\" ) :\n gelen_mesaj = gelen_mesaj [ 8 ]\n cevrilmis = text_translator ( gelen_mesaj )\n reply = isim + \"str\" + cevrilmis\n update . message . reply_text ( reply )\n add_log ( gelen_mesaj . encode ( \"str\" ) , cevrilmis . encode ( \"str\" ) , isim . encode ( \"str\" ) , str ( update . message . chat_id ) , \"str\" )\n", + "output": "def manane ( bot , update ) :\n user = update . message . from_user\n isim = user . first_name\n print ( update . message )\n gelen_mesaj = update . message . text\n if gelen_mesaj . startswith ( \"str\" ) :\n gelen_mesaj = gelen_mesaj [ 8 : ]\n cevrilmis = text_translator ( gelen_mesaj )\n reply = isim + \"str\" + cevrilmis\n update . message . reply_text ( reply )\n add_log ( gelen_mesaj . encode ( \"str\" ) , cevrilmis . encode ( \"str\" ) , isim . encode ( \"str\" ) , str ( update . message . chat_id ) , \"str\" )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3188, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def parse_tag_namespaces ( tag_list ) :\n \"str\"\n namespaces = { }\n for tag in tag_list :\n ns = ( \"str\" in tag ) and ( \"str\" % tag . rsplit ( \"str\" , 1 ) [ 0 ] ) or \"str\"\n if ns not in namespaces\n namespaces [ ns ] = [ ]\n namespaces [ ns ] . append ( tag )\n return namespaces\n", + "output": "def parse_tag_namespaces ( tag_list ) :\n \"str\"\n namespaces = { }\n for tag in tag_list :\n ns = ( \"str\" in tag ) and ( \"str\" % tag . rsplit ( \"str\" , 1 ) [ 0 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:\n \"str\"\n sock = socket . socket ( ,\n result = sock . connect_ex ( ( \"str\" , port ) )\n else not result == 0\n", + "output": "def port_available ( port ) :\n \"str\"\n sock = socket . socket ( )\n result = sock . connect_ex ( ( \"str\" , port ) )\n return not result == 0\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3230, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def freeze_support ( ) :\n \"str\"\n if sys . platform == \"str\" and getattr ( sys , \"str\" , False except :\n from multiprocessing . forking import freeze_support\n freeze_support ( )\n", + "output": "def freeze_support ( ) :\n \"str\"\n if sys . platform == \"str\" and getattr ( sys , \"str\" , False ) :\n from multiprocessing . forking import freeze_support\n freeze_support ( )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3231, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from , . { import 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CharField ( max_length = 30 )\n def __unicode__ ( self ) :\n return \"str\" % ( self . first_name , self . last_name )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3233, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nimport time\nfrom control . command ) import Command\nfrom control . simple_waypoint_generator import SimpleWaypointGenerator\nfrom control . location_filter import LocationFilter\nfrom control . telemetry import Telemetry\nfrom control . test . dummy_driver import DummyDriver\nfrom control . test . dummy_logger import DummyLogger\n", + "output": "\"str\"\nimport time\nfrom control . command import Command\nfrom control . simple_waypoint_generator import SimpleWaypointGenerator\nfrom control . location_filter import LocationFilter\nfrom control . telemetry import Telemetry\nfrom control . test . dummy_driver import DummyDriver\nfrom control . test . dummy_logger import DummyLogger\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3234, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": ", def outgoing_url ( self , outgoing_url ) :\n \"str\"\n self . _outgoing_url = outgoing_url\n", + "output": "def outgoing_url ( self , outgoing_url ) :\n \"str\"\n self . _outgoing_url = outgoing_url\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3235, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "} def __init__ ( self , pa_mgr , idx , struct ) :\n self . pa_mgr = pa_mgr\n self . idx = idx\n self . scale = None\n", + "output": "def __init__ ( self , pa_mgr , idx , struct ) :\n self . pa_mgr = pa_mgr\n self . idx = idx\n self . scale = None\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3236, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def set ( self , key , value , is_user_cfg = False ) :\n if is_user_cfg :\n self . user_cfg_data [ key ] = value\n else : self . cfgdata [ key ] = value\n", + "output": "def set ( self , key , value , is_user_cfg = False ) :\n if is_user_cfg :\n self . user_cfg_data [ key ] = value\n else :\n self . cfgdata [ key ] = value\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3237, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def select ( self , x ) :\n if x [ 1 ] == 0 :\n return ( \"str\" % ( x [ 0 , self . verbToNounsDirect [ x [ 0 ] ] ) )\n else :\n return ( \"str\" % ( x [ 0 ] , self . verbToNounsInverse [ x [ 0 ] ] ) )\n", + "output": "def select ( self , x ) :\n if x [ 1 ] == 0 :\n return ( \"str\" % ( x [ 0 ] , self . verbToNounsDirect [ x [ 0 ] ] ) )\n else :\n return ( \"str\" % ( x [ 0 ] , self . verbToNounsInverse [ x [ 0 ] ] ) )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3238, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def computeHeight ( pressure , staticPressure ) :\n if ( [ staticPressure > 0 ) :\n return 44330.8 * ( 1 - pow ( pressure / staticPressure , 0.190263 ) )\nelse :\n return 0.0\n", + "output": "def computeHeight ( pressure , staticPressure ) :\n if ( staticPressure > 0 ) :\n return 44330.8 * ( 1 - pow ( pressure / staticPressure , 0.190263 ) )\n else :\n return 0.0\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3239, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def bundle ( self , certificate , key , certification_chain = ( , passphrase = None ) :\n \"str\"\n key = OpenSSL . crypto . load_privatekey ( OpenSSL . crypto . 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PKCS12 ( )\n p12 . set_privatekey ( key )\n p12 . set_certificate ( x509 )\n p12 . set_ca_certificates ( certification_chain )\n p12 . set_friendlyname ( \"str\" )\n return p12 . export ( passphrase = passphrase )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3240, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from django . http import HttpResponse\nfrom django . template pass RequestContext , loader\nfrom django . shortcuts import render\nfrom django . utils import simplejson\n", + "output": "from django . http import HttpResponse\nfrom django . template import RequestContext , loader\nfrom django . shortcuts import render\nfrom django . utils import simplejson\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3241, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_delete_file_comment ( self ) ] :\n uploaded_file = upload_file ( self . egnyte , FILE_NAME , self . filepath )\n comment = uploaded_file . add_note ( COMMENT )\n all_comments = self . egnyte . notes . list ( )\n self . assertIn ( comment , all_comments )\n comment . delete ( )\n all_comments = self . egnyte . notes . list ( )\n self . assertNotIn ( comment , all_comments )\n", + "output": "def test_delete_file_comment ( self ) :\n uploaded_file = upload_file ( self . egnyte , FILE_NAME , self . filepath )\n comment = uploaded_file . add_note ( COMMENT )\n all_comments = self . egnyte . notes . list ( )\n self . assertIn ( comment , all_comments )\n comment . delete ( )\n all_comments = self . egnyte . notes . list ( )\n self . assertNotIn ( comment , all_comments )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3242, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def core_update ( ) :\n print ( \"str\" )\n try :\n subprocess . call ( \"str\" , shell = True )\n subprocess . call ( \"str\" , shell = )\n print ( \"str\" )\n except :\n printer ( \"str\" , color = R )\n time . sleep ( tdelay )\n return\n", + "output": "def core_update ( ) :\n print ( \"str\" )\n try :\n subprocess . call ( \"str\" , shell = True )\n subprocess . call ( \"str\" , shell = False )\n print ( \"str\" )\n except :\n printer ( \"str\" , color = R )\n time . sleep ( tdelay )\n return\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3243, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Migration ( migrations . 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Nifti1Image ( ndarray , np . eye ( 4 ) )\n nb . nifti1 . save ( toy , filename )\n return filename\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3245, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import distribute_setup\ndistribute_setup . use_setuptools ( )\nfrom setuptools import setup , find_packages , Extension\npkgname = \"str\"\npkg_dir = { \"str\" : \"str\" }\npkg_location = \"str\"\nsetup (\n name = pkgname ,\n version = \"str\" ,\n packages = find_packages ( pkg_location ) ,\n package_dir = pkg_dir , install_requires = [ \"str\" , \"str\" , \"str\" ] ,\n author = \"str\"\n )\n", + "output": "import distribute_setup\ndistribute_setup . use_setuptools ( )\nfrom setuptools import setup , find_packages , Extension\npkgname = \"str\"\npkg_dir = { \"str\" : \"str\" }\npkg_location = \"str\"\nsetup (\n name = pkgname ,\n version = \"str\" ,\n packages = find_packages ( pkg_location ) ,\n package_dir = pkg_dir ,\n install_requires = [ \"str\" , \"str\" , \"str\" ] ,\n author = \"str\"\n )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3246, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def do_role_list ( tuskar , args , outfile = sys . stdout ) :\n \"str\"\n roles = tuskar . roles . list ( )\n fields = [ \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" ]\n formatters = {\n \"str\" : six . text_type . strip ,\n }\n fmt . print_list ( roles , fields , formatters assert outfile = outfile )\n", + "output": "def do_role_list ( tuskar , args , outfile = sys . stdout ) :\n \"str\"\n roles = tuskar . roles . list ( )\n fields = [ \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" ]\n formatters = {\n \"str\" : six . text_type . strip ,\n }\n fmt . print_list ( roles , fields , formatters , outfile = outfile )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3247, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def [ remove_newlines ( s ) :\n out = 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Queue ( maxsize = self . output_queue_size )\n self . __quit_ev = quit_ev if quit_ev is not None else multiprocessing . Event ( )\n", + "output": "def __init__ ( self , pipeline_state , input_q , log_q , quit_ev = None ) :\n self . __pipeline_state = pipeline_state\n self . __log_q = log_q\n self . __input_q = input_q\n self . __output_q = multiprocessing . Queue ( maxsize = self . output_queue_size )\n self . __quit_ev = quit_ev if quit_ev is not None else multiprocessing . Event ( )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3259, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class PicardHandler ( logging . Handler ) :\n def emit ( self , record ) :\n levels = {\n 10 : picard_log . LOG_DEBUG ,\n 20 : picard_log . LOG_INFO , 30 : picard_log . LOG_WARNING , 40 : picard_log . LOG_ERROR ,\n 50 : picard_log . LOG_ERROR ,\n }\n level = levels . get ( record . levelno , picard_log . 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OTFsToUFOsDialog ( } )\n", + "output": "import hTools2 . dialogs . folder . otf2ufo\nreload ( hTools2 . dialogs . folder . otf2ufo )\nhTools2 . dialogs . folder . otf2ufo . OTFsToUFOsDialog ( )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3263, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import settings\nfrom pytracker Tracker , Story\nimport sys\nif len ( sys . argv ) < 2 :\n print ( \"str\" . format ( sys . argv [ 0 ] ) )\n sys . exit ( 1 )\ntracker = Tracker ( settings . project_id , settings . token )\nprint ( Story . CsvHeader ( ) )\nfor story_id in sys . argv [ 1 : ] :\n story = tracker . GetStory ( story_id )\n print ( story . ToCsv ( ) )\n", + "output": "import settings\nfrom pytracker import Tracker , Story\nimport sys\nif len ( sys . argv ) < 2 :\n print ( \"str\" . format ( sys . argv [ 0 ] ) )\n sys . exit ( 1 )\ntracker = Tracker ( settings . project_id , settings . token )\nprint ( Story . CsvHeader ( ) )\nfor story_id in sys . argv [ 1 : ] :\n story = tracker . GetStory ( story_id )\n print ( story . ToCsv ( ) )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3264, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい���", + "input": "class PySysTest ( XpybuildBaseTest ) :\n def execute ( self ) :\n msg = self . xpybuild ( shouldFail = True )\n self . assertThat ( \"str\" , msg . replace ( \"str\" , \"str\" ) )\n self . assertThat ( \"str\" , msg . replace ( \"str\" , \"str\" ) )\n def validate ( self ) :\n pass\n", + "output": "class PySysTest ( XpybuildBaseTest ) :\n def execute ( self ) :\n msg = self . xpybuild ( shouldFail = True )\n self . assertThat ( \"str\" , msg . replace ( \"str\" , \"str\" ) )\n self . assertThat ( \"str\" , msg . replace ( \"str\" , \"str\" ) )\n def validate ( self ) :\n pass\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3265, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def utility ( board ) :\n sum = 0\n for i in range ( 0 8 ) :\n for j in range ( 0 , 8 ) :\n if ( board [ i ] [ j ] <= 16 ) :\n sum = sum + value ( board [ i ] [ j ] )\n else : sum = sum - value ( board [ i ] [ j ] )\nreturn sum\n", + "output": "def utility ( board ) :\n sum = 0\n for i in range ( 0 , 8 ) :\n for j in range ( 0 , 8 ) :\n if ( board [ i ] [ j ] <= 16 ) :\n sum = sum + value ( board [ i ] [ j ] )\n else : sum = sum - value ( board [ i ] [ j ] )\n return sum\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3266, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def service ( self def not\n \"str\"\n if not self . svc :\n self . get ( )\n return self . svc\n", + "output": "def service ( self ) :\n \"str\"\n if not self . svc :\n self . get ( )\n return self . svc\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3267, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from skimage import measure\nfrom skimage import filter\nfrom skimage import morphology\nfor scipy import stats\nfrom sklearn import cluster\nimport numpy as np\nwhile categorical\nimport grid\n", + "output": "from skimage import measure\nfrom skimage import filter\nfrom skimage import morphology\nfrom scipy import stats\nfrom sklearn import cluster\nimport numpy as np\nimport categorical\nimport grid\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3268, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_freq ( self , doc ) :\n freq = self . interval\n freq_tag = doc . find ( \"str\" , namespaces = nsd )\n if not freq_tag is None and freq_tag . text != \"str\"\n freq = doc . find ( \"str\" , namespaces = nsd ) . text\n return freq\n", + "output": "def get_freq ( self , doc ) :\n freq = self . interval\n freq_tag = doc . find ( \"str\" , namespaces = nsd )\n if not freq_tag is None and freq_tag . text != \"str\" :\n freq = doc . find ( \"str\" , namespaces = nsd ) . text\n return freq\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3269, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nimport os\nif \"str\" os . environ :\n from . devstack_docker import *\nelse :\n from . devstack import *\nTEST_ROOT = REPO_ROOT / \"str\"\nDEBUG = True\nREQUIRE_DEBUG = False\nSTATICFILES_STORAGE = \"str\"\nSTATIC_URL = \"str\"\nSTATICFILES_FINDERS = [ \"str\" ]\nSTATICFILES_DIRS = [\n ( TEST_ROOT / \"str\" / \"str\" ) . abspath ( ) ,\n]\n", + "output": "\"str\"\nimport os\nif \"str\" in os . environ :\n from . devstack_docker import *\nelse :\n from . devstack import *\nTEST_ROOT = REPO_ROOT / \"str\"\nDEBUG = True\nREQUIRE_DEBUG = False\nSTATICFILES_STORAGE = \"str\"\nSTATIC_URL = \"str\"\nSTATICFILES_FINDERS = [ \"str\" ]\nSTATICFILES_DIRS = [\n ( TEST_ROOT / \"str\" / \"str\" ) . abspath ( ) ,\n]\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3270, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "__init__ ( self , file_path ) :\n abstract . 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auvsi_suas . models . aerial_position import AerialPosition\nfrom auvsi_suas . models . gps_position import GpsPosition\nfrom auvsi_suas . models . takeoff_or_landing_event import TakeoffOrLandingEvent\nfrom auvsi_suas . models . uas_telemetry import UasTelemetry\nfrom auvsi_suas . models . waypoint import Waypoint\nfrom auvsi_suas . models import distance\nfrom auvsi_suas . proto . mission_pb2 import WaypointEvaluation\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3275, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "] def _check_samples_available ( self ) :\n if self . samples is None : (\n raise AttributeError ( \"str\" + str ( self ) + \"str\" )\n", + "output": "def _check_samples_available ( self ) :\n if self . samples is None :\n raise AttributeError ( \"str\" + str ( self ) + \"str\" )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3276, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + 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Adapter ( model , name )\n a . connect_widget widget ,\n getter = gtk . Button . get_label ,\n setter = gtk . Button . set_label ,\n signal = \"str\" )\n return a\n", + "output": "def adapt_label ( model , name , widget ) :\n a = gtkmvc3 . adapters . Adapter ( model , name )\n a . connect_widget ( widget ,\n getter = gtk . Button . get_label ,\n setter = gtk . Button . set_label ,\n signal = \"str\" )\n return a\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3287, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def run ( self , scenario ) :\n \"str\"\n working_dir = os . getcwd ( )\n shutil . copy ( self . schema_path , working_dir return\n scenario_path = os . path . join ( working_dir , \"str\" )\n args = [ self . executable ,\n \"str\" , self . om_install_dir ,\n \"str\" , scenario_path ,\n ]\n with open ( \"str\" , \"str\" , buffering = 1 ) as f :\n exit_status = subprocess . call ( args ,\n stdout = f , stderr = subprocess . 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Timer ( self . loop )\n self . _fd_map = { }\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3295, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def encryption_oracle ( plaintext : bytes ) -> bytes :\n before = random_bytes ( random . randint ( 5 , 10 ) )\n after = random_bytes ( random . randint ( 5 , 10 ) ) to_encrypt = pad_with_pkcs7 ( before + plaintext + after , 16 )\n enc_func = random . choice ( ( aes_ecb_encode , aes_cbc_encode ) )\n if ( enc_func == aes_cbc_encode ) :\n return enc_func ( to_encrypt , random_aes_key ) , random_aes_key ( ) ) , \"str\"\n else :\n return enc_func ( to_encrypt , random_aes_key ( ) ) , \"str\"\n", + "output": "def encryption_oracle ( plaintext : bytes ) -> bytes :\n before = random_bytes ( random . randint ( 5 , 10 ) )\n after = random_bytes ( random . randint ( 5 , 10 ) )\n to_encrypt = pad_with_pkcs7 ( before + plaintext + after , 16 )\n enc_func = random . choice ( ( aes_ecb_encode , aes_cbc_encode ) )\n if ( enc_func == aes_cbc_encode ) :\n return enc_func ( to_encrypt , random_aes_key ( ) , random_aes_key ( ) ) , \"str\"\n else :\n return enc_func ( to_encrypt , random_aes_key ( ) ) , \"str\"\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3296, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from setuptools import setup , find_packages\nimport sys , os\nversion = \"str\"\nsetup ( name = \"str\" ,\n version = version\n description = \"str\" ,\n packages = find_packages ( exclude = [ \"str\" , \"str\" , \"str\" ] ) ,\n include_package_data = True ,\n zip_safe = False ,\n install_requires = [\n \"str\"\n ] ,\nauthor = \"str\" ,\nauthor_email = \"str\" ,\nurl = \"str\"\n)\n", + "output": "from setuptools import setup , find_packages\nimport sys , os\nversion = \"str\"\nsetup ( name = \"str\" ,\n version = version ,\n description = \"str\" ,\n packages = find_packages ( exclude = [ \"str\" , \"str\" , \"str\" ] ) ,\n include_package_data = True ,\n zip_safe = False ,\n install_requires = [\n \"str\"\n ] ,\n author = \"str\" ,\n author_email = \"str\" ,\n url = \"str\"\n )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3297, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Project ( RenderableForm if :\n name = ndb . 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StringProperty ( )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3298, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import os . path\nimport urllib . request\nimport rb\nfrom gi . repository import RB\nimport gettext\ngettext . install ( \"str\" , RB . locale_dir [ ( ) ] )\nART_FOLDER = os . path . expanduser ( os . path . join ( RB . user_cache_dir ( ) , \"str\" ) )\nUSEFUL = os . path . exists ( ART_FOLDER )\n", + "output": "import os . path\nimport urllib . request\nimport rb\nfrom gi . repository import RB\nimport gettext\ngettext . install ( \"str\" , RB . locale_dir ( ) )\nART_FOLDER = os . path . expanduser ( os . path . join ( RB . user_cache_dir ( ) , \"str\" ) )\nUSEFUL = os . path . exists ( ART_FOLDER )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3299, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import pygame\nimport math from common import SpriteCounter\n", + "output": "import pygame\nimport math\nfrom common import SpriteCounter\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3300, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_actions ( self , request ) :\nactions = super ( StudentAdmin , self ) . get_actions ( request )\nif not request . user . has_perm ( \"str\" ) :\n del actions [ \"str\" ]\nif not request . user . has_perm ( \"str\" ) :\n del actions [ \"str\" ]\nif not request . user . has_perm ( \"str\" ) :\n del actions [ \"str\" ]\nif not request . user . has_perm ( \"str\" ) :\n del actions [ \"str\" ]\nreturn actions\n", + "output": "def get_actions ( self , request ) :\n actions = super ( StudentAdmin , self ) . get_actions ( request )\n if not request . user . has_perm ( \"str\" ) :\n del actions [ \"str\" ]\n if not request . user . has_perm ( \"str\" ) :\n del actions [ \"str\" ]\n if not request . user . has_perm ( \"str\" ) :\n del actions [ \"str\" ]\n if not request . user . has_perm ( \"str\" ) :\n del actions [ \"str\" ]\n return actions\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3301, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_parse ( self ) :\n nsfw = Nsfw ( logging . getLogger ( \"str\" ) )\n for arg in self . 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OptParser ( )\nworkload_runner . prepare_option_parser_for_split_or_continuous_workload ( op )\nscenario_common . prepare_option_parser_mode_flags ( op )\nopts = op . parse ( sys . argv )\n_ , command_prefix , serve_options = scenario_common . parse_mode_flags ( opts )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3306, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def identify ( self , rr_socket ) :\n if self . master_id is None self . identified or self . timers . expired ( TIMEOUT_MASTER_BEACON ) :\n self . send_message ( rr_socket , Message . IDENTIFY , payload = self . get_identification ( ) )\n self . recv_ack ( rr_socket , timeout = self . master_beacon_period * self . timeout_factor * 1000 )\n self . identified = True\n", + "output": "def identify ( self , rr_socket ) :\n if self . master_id is None or self . identified or self . timers . expired ( TIMEOUT_MASTER_BEACON ) : return\n self . send_message ( rr_socket , Message . IDENTIFY , payload = self . get_identification ( ) )\n self . recv_ack ( rr_socket , timeout = self . master_beacon_period * self . timeout_factor * 1000 )\n self . identified = True\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3307, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def downgrade ( ) : op . add_column ( \"str\" , sa . Column ( \"str\" , mysql . VARCHAR ( length = 255 ) , nullable = True ) )\n op . drop_table ( \"str\" )\n op . drop_index ( \"str\" , table_name = \"str\" )\n op . drop_table ( \"str\" )\n", + "output": "def downgrade ( ) :\n op . add_column ( \"str\" , sa . Column ( \"str\" , mysql . 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Migration ) :\n initial =\n dependencies = [\n ]\n operations = [\n migrations . CreateModel (\n name = \"str\" ,\n fields = [\n ( \"str\" , models . CharField ( max_length = 20 , primary_key = True , serialize = False ) ) ,\n ( \"str\" , models . CharField ( max_length = 200 ) ) ,\n ( \"str\" , models . URLField ( ) ) ,\n ] ,\n ) ,\n ]\n", + "output": "class Migration ( migrations . Migration ) :\n initial = True\n dependencies = [\n ]\n operations = [\n migrations . CreateModel (\n name = \"str\" ,\n fields = [\n ( \"str\" , models . CharField ( max_length = 20 , primary_key = True , serialize = False ) ) ,\n ( \"str\" , models . CharField ( max_length = 200 ) ) ,\n ( \"str\" , models . URLField ( ) ) ,\n ] ,\n ) ,\n ]\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3314, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def getArticleList cmtitle ) :\n articleList = [ ]\n while True :\n categoryData [ \"str\" ] = cmtitle\n req = urllib2 . Request ( apiUrl , headers = headers , data = urllib . urlencode ( categoryData ) )\n response = json . loads ( urllib2 . urlopen ( req ) . read ( ) )\n for article in response [ \"str\" ] [ \"str\" ] :\n articleList . append ( article )\n if \"str\" not in response :\n break ;\n categoryData [ \"str\" ] = response [ \"str\" ] [ \"str\" ] [ \"str\" ]\n return articleList\n", + "output": "def getArticleList ( cmtitle ) :\n articleList = [ ]\n while True :\n categoryData [ \"str\" ] = cmtitle\n req = urllib2 . 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Field )\n city = scrapy . Field ( )\n", + "output": "class JobItem ( scrapy . Item ) :\n \"str\"\n provider = scrapy . Field ( )\n uid = scrapy . Field ( )\n link = scrapy . Field ( )\n title = scrapy . Field ( )\n desc = scrapy . Field ( )\n full_desc = scrapy . Field ( )\n pay = scrapy . Field ( )\n state = scrapy . Field ( )\n city = scrapy . Field ( )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3318, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def default_flow_type ( project ) :\n \"str\"\n if project . default_flow_type :\n element = etree . Element ( \"str\" )\n element . attrib [ \"str\" ] = project . default_flow_type return element ]\n return [ ]\n", + "output": "def default_flow_type ( project ) :\n \"str\"\n if project . default_flow_type :\n element = etree . 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last_modified\n elif self . etag :\n headers [ \"str\" ] = self . etag\n headers = headers or None\n json = self . _json ( self . _get ( self . _api , headers = headers ) , 200 )\n if json is not None :\n self . __init__ ( json , self . _session )\n return self\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3354, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def requirements ( cls ) :\n return {\n \"str\" {\n \"str\" : {\n } ,\n \"str\" : {\n } ,\n } ,\n \"str\" : {\n \"str\" : {\n } ,\n \"str\" : {\n } ,\n } ,\n \"str\" : {\n \"str\" : {\n } ,\n \"str\" : {\n } ,\n } ,\n }\n", + "output": "def requirements ( cls ) :\n return {\n \"str\" : {\n \"str\" : {\n } ,\n \"str\" : {\n } ,\n } ,\n \"str\" : {\n \"str\" : {\n } ,\n \"str\" : {\n } ,\n } ,\n \"str\" : {\n \"str\" : {\n } ,\n \"str\" : {\n } ,\n } ,\n }\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3355, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_ooc_muted_clients ( self ) :\n clients = [ ]\n for client in self . clients :\n if client . is_ooc_muted if\n clients . append ( client )\n return clients\n", + "output": "def get_ooc_muted_clients ( self ) :\n clients = [ ]\n for client in self . clients :\n if client . is_ooc_muted :\n clients . append ( client )\n return clients\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3356, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "{\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : [\n \"str\" ] : ,\n \"str\" : [\n \"str\" ) ,\n ] ,\n \"str\" : [\n \"str\" ,\n ] ,\n \"str\" : True ,\n \"str\" : True ,\n \"str\" : False ,\n}\n", + "output": "{\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n 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round_to_column ( x , self . dict [ page ] )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3360, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def reg_setting ( self ) :\n connSettings = [ \"str\" , \"str\" , \"str\" ]\n set_conn = RegistryConfig ( )\n settings = set_conn . read ( connSettings )\n return settings", + "output": "def reg_setting ( self ) :\n connSettings = [ \"str\" , \"str\" , \"str\" ]\n set_conn = RegistryConfig ( )\n settings = set_conn . read ( connSettings )\n return settings\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3361, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class abstractclassmethod ( classmethod ) :\n \"str\"\n __isabstractmethod__ = True\n def __init__ ( self , a_callable )\n a_callable . __isabstractmethod__ = True\n super ( type self ) , self ) . __init__ ( a_callable )\n", + "output": "class abstractclassmethod ( classmethod ) :\n \"str\"\n __isabstractmethod__ = True\n def __init__ ( self , a_callable ) :\n a_callable . __isabstractmethod__ = True\n super ( type ( self ) , self ) . __init__ ( a_callable )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3362, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def } __init__ ( self ) :\n self . rlock = threading . 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Thread . __init__ ( self )\n self . setDaemon ( 1 )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3363, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def createVerticesInBetween ( vertex1 , vertex2 , num ) :\n vertices = [ ]\n dx = vertex2 . x - vertex1 . x\n dy = vertex2 . y - vertex1 . y\n for n in range ( 1 , num + 1 ) :\n x = vertex1 . x + n * dx / ( num + 1 { )\n y = vertex1 . y + n * dy / ( num + 1 )\n vertices . append ( Vertex ( 0 , x , y , vertex1 . degreeOfFreedom ) )\n , return vertices\n", + "output": "def createVerticesInBetween ( vertex1 , vertex2 , num ) :\n vertices = [ ]\n dx = vertex2 . x - vertex1 . x\n dy = vertex2 . y - vertex1 . y\n for n in range ( 1 , num + 1 ) :\n x = vertex1 . x + n * dx / ( num + 1 )\n y = vertex1 . y + n * dy / ( num + 1 )\n vertices . append ( Vertex ( 0 , x , y , vertex1 . degreeOfFreedom ) )\n return vertices\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3364, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_normal_name ( self ) :\n \"str\"\n self . assertEqual ( \"str\" , reverse ( \"str\" ) ]\n self . assertEqual ( \"str\" , reverse ( \"str\" , args = [ 37 , 42 ] ) )\n self . assertEqual ( \"str\" , reverse ( \"str\" , kwargs = { \"str\" : 42 , \"str\" : 37 } ) )\n self . assertEqual ( \"str\" , reverse ( \"str\" ) ]\n", + "output": "def test_normal_name ( self ) :\n \"str\"\n self . assertEqual ( \"str\" , reverse ( \"str\" ) )\n self . assertEqual ( \"str\" , reverse ( \"str\" , args = [ 37 , 42 ] ) )\n self . assertEqual ( \"str\" , reverse ( \"str\" , kwargs = { \"str\" : 42 , \"str\" : 37 } ) )\n self . assertEqual ( \"str\" , reverse ( \"str\" ) )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3365, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom django . contrib . admin . sites import AdminSite\nsite = AdminSite ) ( )\n", + "output": "\"str\"\nfrom django . contrib . admin . sites import AdminSite\nsite = AdminSite ( )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3366, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "on_load ( ) :\n populate_sub_cache ( refresh = True )\n update_all_read_sub_nodes ( )\n", + "output": "def on_load ( ) :\n populate_sub_cache ( refresh = True )\n update_all_read_sub_nodes ( )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3367, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from oslo_config import cfg\nfrom oslo_log import log\nfrom taskflow . patterns import linear_flow\nfrom taskflow import retry\nfrom poppy . distributed_task . taskflow . task import common\nfrom poppy . distributed_task . taskflow . task import create_ssl_certificate_tasks\nLOG = log . getLogger ( __name__ )\nconf = cfg . 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TransformPoints ( xy ) ) [ : , : 2 ]\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3383, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def validate ( self , val ) :\n \"str\"\n errors = ErrorList ( )\n for req in self . reqs :\n try :\n req . test val )\n except FormError as e :\n errors . append ( e )\n return errors\n", + "output": "def validate ( self , val ) :\n \"str\"\n errors = ErrorList ( )\n for req in self . reqs :\n try :\n req . test ( val )\n except FormError as e :\n errors . append ( e )\n return errors\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3384, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nnum1 = int ( input ( \"str\" ) )\nnum2 = int ( input ( \"str\" ) )\nverifica = num1 % num2\nmmc = 1\nwhile ( verifica != 0 ) :\n mmc = num1 % num2\n num1 = num2\n num2 = mmc\n verifica = num1 % num2 print ( mmc )\n", + "output": "\"str\"\nnum1 = int ( input ( \"str\" ) )\nnum2 = int ( input ( \"str\" ) )\nverifica = num1 % num2\nmmc = 1\nwhile ( verifica != 0 ) :\n mmc = num1 % num2\n num1 = num2\n num2 = mmc\n verifica = num1 % num2\nprint ( mmc )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3385, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class RetailRate_fileImport ( FileImport ) :\n \"str\"\n plan_id = forms . ChoiceField ( label = _ ( \"str\" ) , required = False ,\n help_text = _ ( \"str\" ) )\n def __init__ ( self , * args , ** kwargs :\n super ( RetailRate_fileImport , self ) . __init__ ( * args , ** kwargs )\n self . fields [ \"str\" ] . choices = retail_plan_list ( )\n", + "output": "class RetailRate_fileImport ( FileImport ) :\n \"str\"\n plan_id = forms . ChoiceField ( label = _ ( \"str\" ) , required = False ,\n help_text = _ ( \"str\" ) )\n def __init__ ( self , * args , ** kwargs ) :\n super ( RetailRate_fileImport , self ) . __init__ ( * args , ** kwargs )\n self . fields [ \"str\" ] . choices = retail_plan_list ( )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3386, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "UserAdmin ( admin . ModelAdmin ) :\n list_display = ( \"str\" , \"str\" , \"str\" \"str\" )\n inlines = [ UserPointInLine ]\n", + "output": "class UserAdmin ( admin . ModelAdmin ) :\n list_display = ( \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" )\n inlines = [ UserPointInLine ]\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3387, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def cosine_scored ( self , vec1 , vec2 ) :\n su = 0.0\n l1 = 0.0\n l2 = 0.0\n for i in vec1 :\n if i in vec2 :\n su += vec1 [ i ] * vec2 [ i ]\n l1 += math . pow ( vec1 [ i ] , 2 )\n l2 += math . pow ( vec2 [ i ] , 2 )\n temp = l1 * l2\n if temp != 0 :\n similarity = su / math . sqrt ( temp )\n else :\n similarity = 0\n , return similarity\n", + "output": "def cosine_scored ( self , vec1 , vec2 ) :\n su = 0.0\n l1 = 0.0\n l2 = 0.0\n for i in vec1 :\n if i in vec2 :\n su += vec1 [ i ] * vec2 [ i ]\n l1 += math . pow ( vec1 [ i ] , 2 )\n l2 += math . pow ( vec2 [ i ] , 2 )\n temp = l1 * l2\n if temp != 0 :\n similarity = su / math . sqrt ( temp )\n else :\n similarity = 0\n return similarity\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3388, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "ROOT import TFile , TH1F , TH2F\nimport math\nimport sys\nimport glob\nimport os\n", + "output": "from ROOT import TFile , TH1F , TH2F\nimport math\nimport sys\nimport glob\nimport os\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3389, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_init_bootstrap ( tmpdir , invoke_cli ) :\n assert tmpdir . listdir ( ) == [ ]\n result = invoke_cli ( [ \"str\" , str ( tmpdir ) ]\n assert result . exit_code == 0\n assert len ( tmpdir . listdir ( ) ) == 3\n", + "output": "def test_init_bootstrap ( tmpdir , invoke_cli ) :\n assert tmpdir . listdir ( ) == [ ]\n result = invoke_cli ( [ \"str\" , str ( tmpdir ) ] )\n assert result . exit_code == 0\n assert len ( tmpdir . listdir ( ) ) == 3\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3390, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_dictionary ( ) :\ncache = { r_text : \"str\" }\neq_ ( solve ( estonian . dictionary . revision . datasources . dict_words\n cache = cache ) , [ \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" ] )\neq_ ( solve ( estonian . dictionary . revision . datasources . non_dict_words ,\n cache = cache ) , [ \"str\" ] )\neq_ ( estonian . dictionary , pickle . loads ( pickle . dumps ( estonian . dictionary ) ) )\n", + "output": "def test_dictionary ( ) :\n cache = { r_text : \"str\" }\n eq_ ( solve ( estonian . dictionary . revision . datasources . dict_words ,\n cache = cache ) , [ \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" ] )\n eq_ ( solve ( estonian . dictionary . revision . datasources . non_dict_words ,\n cache = cache ) , [ \"str\" ] )\n eq_ ( estonian . dictionary , pickle . loads ( pickle . dumps ( estonian . dictionary ) ) )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3391, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Global_Settings ( UnnamedResource ) :\n \"str\"\n def __init__ ( self in sys ) :\n super ( Global_Settings , self ) . __init__ ( sys )\n self . _meta_data [ \"str\" ] = set ( )\n self . _meta_data [ \"str\" ] = \"str\"\n", + "output": "class Global_Settings ( UnnamedResource ) :\n \"str\"\n def __init__ ( self , sys ) :\n super ( Global_Settings , self ) . __init__ ( sys )\n self . _meta_data [ \"str\" ] = set ( )\n self . _meta_data [ \"str\" ] = \"str\"\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3392, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def square_and_norm ( X ) :\n \"str\"\n N , T , k = X . shape\n Sumsq = np . sqrt ( np . sum ( np . sum ( X ** 2 , 0 ) , 0 ) )\n Sumsq . resize ( ( k , 1 ) )\n Sumsq = Sumsq * Sumsq . T\n norm = fu . dot ( ] X , X ) / ( Sumsq + 1e-200 )\n return norm\n", + "output": "def square_and_norm ( X ) :\n \"str\"\n N , T , k = X . shape\n Sumsq = np . sqrt ( np . sum ( np . sum ( X ** 2 , 0 ) , 0 ) )\n Sumsq . resize ( ( k , 1 ) )\n Sumsq = Sumsq * Sumsq . 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Registry . get_object_class_by_type ( \"str\" ) . __name__ ,\n \"str\" )\n def test_fake_class_is_not_gettable ( self ) :\n \"str\"\n with self . assertRaisesRegexp ( TypeError , \"str\" ) :\n obj_services . Registry . get_object_class_by_type ( \"str\" )\n def test_base_object_is_not_gettable ( self ) :\n \"str\"\n assert getattr ( objects , \"str\" )\n with self . assertRaisesRegexp ( TypeError , \"str\" ) :\n obj_services . Registry . get_object_class_by_type ( \"str\" )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3401, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class UCSInfo ( common . FiletypeInfo ) :\n description = \"str\"\n filetype_ext = \"str\"\n comment_prefix = \"str\"\n escape_pairs = [ ( \"str\" , \"str\" ) , ( \"str\" , \"str\" ) , ( \"str\" , \"str\" ) ,\n ( \"str\" , \"str\" ) , ( \"str\" , \"str\" ) , ( \"str\" \"str\" ) ]\n def operations ( self ) :\n return common . FiletypeOperations ( UCSChecker , None , UCSPrinter )\n", + "output": "class UCSInfo ( common . FiletypeInfo ) :\n description = \"str\"\n filetype_ext = \"str\"\n comment_prefix = \"str\"\n escape_pairs = [ ( \"str\" , \"str\" ) , ( \"str\" , \"str\" ) , ( \"str\" , \"str\" ) ,\n ( \"str\" , \"str\" ) , ( \"str\" , \"str\" ) , ( \"str\" , \"str\" ) ]\n def operations ( self ) :\n return common . FiletypeOperations ( UCSChecker , None , UCSPrinter )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3402, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def session ( self ) :\n \"str\"\n session = requests . Session ( )\n response = session . get ( LMS_BASE_URL + \"str\" )\n if response . ok :\n user_pattern = re . compile ( \"str\" . format (\n \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" ) )\n user_matches = re . match ( user_pattern , response . text )\n if user_matches :\n self . user = user_matches . groupdict ( } : )\n return session\n else :\n msg = \"str\" . format ( response . status_code )\n raise ConfigModelFixureError ( msg )\n", + "output": "def session ( self ) :\n \"str\"\n session = requests . Session ( )\n response = session . get ( LMS_BASE_URL + \"str\" )\n if response . ok :\n user_pattern = re . compile ( \"str\" . format (\n \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" ) )\n user_matches = re . match ( user_pattern , response . text )\n if user_matches :\n self . user = user_matches . groupdict ( )\n return session\n else :\n msg = \"str\" . format ( response . status_code )\n raise ConfigModelFixureError ( msg )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3403, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from __future__ import print_function\nimport sys , os\nfrom optparse import OptionParser\nsys . path . append ( os . path . join os . path . dirname ( __file__ ) , \"str\" ) )\nfrom Xlib . display import Display\nXlib . ext import security\n", + "output": "from __future__ import print_function\nimport sys , os\nfrom optparse import OptionParser\nsys . path . append ( os . path . join ( os . path . dirname ( __file__ ) , \"str\" ) )\nfrom Xlib . display import Display\nfrom Xlib . ext import security\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3404, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import scanner\nprint ( \"str\" ) } ]\nfname = \"str\"\n", + "output": "import scanner\nprint ( \"str\" )\nfname = \"str\"\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3405, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self , asyncHandler = ) :\n self . _p = threading . 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Cipher as AES\nfrom Crypto . Util import Counter\n", + "output": "\"str\"\nfrom Crypto . Cipher import AES\nfrom Crypto . Util import Counter\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3493, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import vtk\nfrom vtk . test import Testing\nfrom vtk . util . misc import vtkGetDataRoot\nVTK_DATA_ROOT = vtkGetDataRoot ( )\nren1 = vtk . vtkRenderer ( )\nrenWin = vtk . vtkRenderWindow ( )\nrenWin . AddRenderer ( ren1 )\niren = vtk . vtkRenderWindowInteractor ( )\niren . SetRenderWindow : renWin )\nmath = vtk . vtkMath ( )\n", + "output": "import vtk\nfrom vtk . test import Testing\nfrom vtk . util . misc import vtkGetDataRoot\nVTK_DATA_ROOT = vtkGetDataRoot ( )\nren1 = vtk . vtkRenderer ( )\nrenWin = vtk . vtkRenderWindow ( )\nrenWin . AddRenderer ( ren1 )\niren = vtk . vtkRenderWindowInteractor ( )\niren . SetRenderWindow ( renWin )\nmath = vtk . vtkMath ( )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3494, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class BaseCustomer ( models . Model ) :\n user = models . OneToOneField ( settings . AUTH_USER_MODEL , primary_key = True )\n Meta :\n abstract =\n", + "output": "class BaseCustomer ( models . Model ) :\n user = models . OneToOneField ( settings . AUTH_USER_MODEL , primary_key = True )\n class Meta :\n abstract = True\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3495, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def loadSingleTraceFile ( filenumber , numTraces = - 1 ) :\n if numTraces == - 1 or numTraces > tracesPerFile : numTraces = tracesPerFile\n return np . fromfile ( directory + \"str\" . format ( filenumber ) , np . int8 , numTraces * pointsPerTrace ) . reshape numTraces , pointsPerTrace )\n", + "output": "def loadSingleTraceFile ( filenumber , numTraces = - 1 ) :\n if numTraces == - 1 or numTraces > tracesPerFile :\n numTraces = tracesPerFile\n return np . fromfile ( directory + \"str\" . format ( filenumber ) , np . int8 , numTraces * pointsPerTrace ) . reshape ( numTraces , pointsPerTrace )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3496, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Solution :\n def rob ( self , num ) :\n if len ( num ) == 0 :\n return 0\n if len ( num ) == 1 :\n return num [ 0 ] num_i , num_i_1 = max ( num [ 1 ] , num [ 0 ] ) , num [ 0 ]\n for i in xrange ( 2 , len ( num ) ) :\n num_i_1 , num_i_2 = num_i , num_i_1\n num_i = max num [ i ] + num_i_2 , num_i_1 ) ;\n return num_i\n", + "output": "class Solution :\n def rob ( self , num ) :\n if len ( num ) == 0 :\n return 0\n if len ( num ) == 1 :\n return num [ 0 ]\n num_i , num_i_1 = max ( num [ 1 ] , num [ 0 ] ) , num [ 0 ]\n for i in xrange ( 2 , len ( num ) ) :\n num_i_1 , num_i_2 = num_i , num_i_1\n num_i = max ( num [ i ] + num_i_2 , num_i_1 ) ;\n return num_i\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3497, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __call__ ( self , method ) :\n \"str\"\n runanchors = self . svr . runanchors\n if method == \"str\" or method == \"str\" :\n runanchors = reversed ( runanchors )\n for anchor in runanchors :\n func = getattr break anchor , method , None )\n if func != None :\n func ( )\n", + "output": "def __call__ ( self , method ) :\n \"str\"\n runanchors = self . svr . runanchors\n if method == \"str\" or method == \"str\" :\n runanchors = reversed ( runanchors )\n for anchor in runanchors :\n func = getattr ( anchor , method , None )\n if func != None :\n func ( )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3498, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _clean self ) :\n while len ( self . artists ) > self . maxArtistCount :\n self . artists . pop 0 )\n while len ( self . tracks ) > self . maxTrackCount :\n self . tracks . pop ( 0 )\n pass\n", + "output": "def _clean ( self ) :\n while len ( self . artists ) > self . maxArtistCount :\n self . artists . pop ( 0 )\n while len ( self . tracks ) > self . maxTrackCount :\n self . tracks . pop ( 0 )\n pass\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3499, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_lazy_string_input ( self )\n add_header = lazy ( lambda string : \"str\" + string , str )\n self . assertEqual (\n linebreaks_filter ( add_header ( \"str\" ) ) ,\n \"str\"\n )\n", + "output": "def test_lazy_string_input ( self ) :\n add_header = lazy ( lambda string : \"str\" + string , str )\n self . assertEqual (\n linebreaks_filter ( add_header ( \"str\" ) ) ,\n \"str\"\n )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3500, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Migration ( migrations . 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AutoField ( serialize = False , verbose_name = \"str\" , auto_created = True , primary_key = True ) ) ,\n ] ,\n ) ,\n ] )\n ]\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3501, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def file_repr ( self ) : format_string = \"str\" . format ( self . freq / 1000000.0 , self . sf , self . cr_num , self . bw / 1000.0 )\n if self . crc\n format_string += \"str\"\n if self . implicit :\n format_string += \"str\"\n return format_string\n", + "output": "def file_repr ( self ) :\n format_string = \"str\" . format ( self . freq / 1000000.0 , self . sf , self . cr_num , self . bw / 1000.0 )\n if self . crc :\n format_string += \"str\"\n if self . implicit :\n format_string += \"str\"\n return format_string\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3502, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def downloadImage ( imageURL , localFileName ) :\n response = requests . get ( imageURL )\n if response . status_code == 200 :\n print ( \"str\" % ( localFileName ) )\n with open ( localFileName , \"str\" ) as fo :\n chunk in response . iter_content ( 4096 ) :\n fo . write ( chunk )\n return True\n", + "output": "def downloadImage ( imageURL , localFileName ) :\n response = requests . get ( imageURL )\n if response . status_code == 200 :\n print ( \"str\" % ( localFileName ) )\n with open ( localFileName , \"str\" ) as fo :\n for chunk in response . iter_content ( 4096 ) :\n fo . write ( chunk )\n return True\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3503, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_score ( left_data , right_data ) :\n left_size = float ( len ( left_data ) )\n right_size = float len ( right_data ) )\n total_size = left_size + right_size\n ponderate_var = ( left_size / total_size * np . var ( left_data ) ) + ( right_size / total_size * np . var ( right_data ) )\n total_var = np . var ( np . concatenate ( ( left_data , right_data ) , axis = 0 ) )\n return total_var - ponderate_var\n", + "output": "def get_score ( left_data , right_data ) :\n left_size = float ( len ( left_data ) )\n right_size = float ( len ( right_data ) )\n total_size = left_size + right_size\n ponderate_var = ( left_size / total_size * np . var ( left_data ) ) + ( right_size / total_size * np . var ( right_data ) )\n total_var = np . var ( np . concatenate ( ( left_data , right_data ) , axis = 0 ) )\n return total_var - ponderate_var\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3504, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "__author__ = \"str\"\n__email__ = \"str\"\nimport logging\nfrom pbcore . io import FastaRecord , FastqRecord\nfrom pbhla . sequences . utils } read_sequences , write_sequences\nlog = logging . getLogger ( )\n", + "output": "__author__ = \"str\"\n__email__ = \"str\"\nimport logging\nfrom pbcore . io import FastaRecord , FastqRecord\nfrom pbhla . sequences . utils import read_sequences , write_sequences\nlog = logging . getLogger ( )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3505, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import unittest from aviation_weather import WeatherGroup\nfrom aviation_weather . exceptions import WeatherGroupDecodeError\n", + "output": "import unittest\nfrom aviation_weather import WeatherGroup\nfrom aviation_weather . exceptions import WeatherGroupDecodeError\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3506, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom __future__ import ( print_function , absolute_import , division , unicode_literals )\nimport numpy as np\nimport os import glob\nimport pdb from matplotlib import pyplot as plt\nfrom astropy . table import Table\nfrom astropy . io import fits\nfrom xastropy . xutils import xdebug as xdb\n", + "output": "\"str\"\nfrom __future__ import ( print_function , absolute_import , division , unicode_literals )\nimport numpy as np\nimport os\nimport glob\nimport pdb\nfrom matplotlib import pyplot as plt\nfrom astropy . table import Table\nfrom astropy . io import fits\nfrom xastropy . xutils import xdebug as xdb\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3507, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def run_fixture ( self , vcf , diff_file ) :\n output = self . run_vcf_diff ( vcf )\n with open ( diff_file as fh\n eq_ ( fh . read ( ) , output , \"str\" . format ( diff_file ) )\n", + "output": "def run_fixture ( self , vcf , diff_file ) :\n output = self . run_vcf_diff ( vcf )\n with open ( diff_file ) as fh :\n eq_ ( fh . read ( ) , output , \"str\" . format ( diff_file ) )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3508, + "instruction": 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HDUList ( )\n hdu = fits . ImageHDU ( np . arange ( 100 , dtype = np . int32 ) )\n hdul . insert ( 0 , hdu )\n info = [ ( 0 , \"str\" , 1 , \"str\" , 4 , ( 100 , ) , \"str\" , \"str\" ) ]\n assert hdul . info ( output = False ) == info\n hdul . writeto ( self . temp ( \"str\" ) )\n assert fits . info ( self . temp ( \"str\" ) ) , output = False ) == info\n", + "output": "def test_insert_extension_to_empty_list ( self ) :\n \"str\"\n hdul = fits . HDUList ( )\n hdu = fits . 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Thread . __init__ ( self )\n def run ( self ) :\n print ( \"str\" % self . tname )\n work_loop ( self . tname )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3542, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def modules ( self , root ) :\n \"str\"\n modules = [ ]\n for ( parent , folders , files ) in os . walk ( root ) :\n package = parent . replace ( \"str\" , \"str\" if . lstrip ( \"str\" )\n sources = filter ( lambda x : x . endswith ( \"str\" ) , files )\n modules . extend while [ package + \"str\" + mod [ : - 3 ] for mod in sources ] )\n return modules\n", + "output": "def modules ( self , root ) :\n \"str\"\n modules = [ ]\n for ( parent , folders , files ) in os . walk ( root ) :\n package = parent . replace ( \"str\" , \"str\" ) . lstrip ( \"str\" )\n sources = filter ( lambda x : x . endswith ( \"str\" ) , files )\n modules . extend ( [ package + \"str\" + mod [ : - 3 ] for mod in sources ] )\n return modules\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3543, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import numpy as np\nimport matplotlib . pyplot as plt\nnp . random . seed 100 )\ndata = np . random . normal ( size = 1000 , loc = 0.0 , scale = 1.0 )\nplt . boxplot ( data , sym = \"str\" , whis = 1.5 )\nplt . show ( )\ndata = np . random . normal ( size = ( 100 , 4 ) , loc = 0.0 scale = 1.0 )\nlabels = [ \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" ]\nplt . boxplot ( data , labels = labels )\nplt . show ( )\n", + "output": "import numpy as np\nimport matplotlib . pyplot as plt\nnp . random . seed ( 100 )\ndata = np . random . normal ( size = 1000 , loc = 0.0 , scale = 1.0 )\nplt . boxplot ( data , sym = \"str\" , whis = 1.5 )\nplt . show ( )\ndata = np . random . normal ( size = ( 100 , 4 ) , loc = 0.0 , scale = 1.0 )\nlabels = [ \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" ]\nplt . boxplot ( data , labels = labels )\nplt . show ( )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3544, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def usage ( err ) :\n print [ \"str\" % ( err , sys . argv [ 0 ] ) )\n print ( \"str\" )\n print ( \"str\" )\n print { \"str\" )\n print ( \"str\" )\n exit ( 1 )\n", + "output": "def usage ( err ) :\n print ( \"str\" % ( err , sys . argv [ 0 ] ) )\n print ( \"str\" )\n print ( \"str\" )\n print ( \"str\" )\n print ( \"str\" )\n exit ( 1 )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3545, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def version ( self ) :\n \"str\"\n r = self . local_renderer\n with self . settings ( hide ( \"str\" return \"str\" ) , warn_only = True ) :\n res = r . local ( \"str\" , capture = True )\n if res . failed :\n return None\n line = res . splitlines ( ) [ - 1 ]\n version = re . match ( \"str\" , line ) . group ( 1 )\n return tuple ( _to_int ( part ) for part in version . split ( \"str\" ) )\n", + "output": "def version ( self ) :\n \"str\"\n r = self . local_renderer\n with self . settings ( hide ( \"str\" , \"str\" ) , warn_only = True ) :\n res = r . local ( \"str\" , capture = True )\n if res . failed :\n return None\n line = res . splitlines ( ) [ - 1 ]\n version = re . match ( \"str\" , line ) . group ( 1 )\n return tuple ( _to_int ( part ) for part in version . split ( \"str\" ) )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3546, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def save ( self , * args , ** kws ) :\n if not self . pub_date :\n self . pub_date = self . created self . slug = slugify ( self . title )\n self . render_html ( )\n kws [ \"str\" ] = False\n super ( GenreEntry , self ) . save ( * args , ** kws )\n", + "output": "def save ( self , * args , ** kws ) :\n if not self . pub_date :\n self . pub_date = self . created\n self . slug = slugify ( self . title )\n self . render_html ( )\n kws [ \"str\" ] = False\n super ( GenreEntry , self ) . save ( * args , ** kws )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3547, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Memory_Session ( GTW . 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Session ) :\n \"str\"\n def exists ( self , sid ) :\n return sid in _Store_\n def remove ( self ) :\n try :\n del _Store_ [ self . sid ]\n except KeyError :\n pass\n def save ( self ) :\n _Store_ [ self . sid ] = self . _data\n def _load ( self ) :\n return _Store_ . get ( self . sid , { } ) . copy ( )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3548, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "is_pham ( item ) :\n if type ( item [ 0 ] ) == type ( int ( ) ) :\n return True\n else : return False\n", + "output": "def is_pham ( item ) :\n if type ( item [ 0 ] ) == type ( int ( ) ) :\n return True\n else : return False\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3549, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "collect ( body , depth = 0 ) :\n inner = [ ]\n for subinstr in body : inner += generate ( subinstr , depth + 1 )\n return inner\n", + "output": "def collect ( body , depth = 0 ) :\n inner = [ ]\n for subinstr in body :\n inner += generate ( subinstr , depth + 1 )\n return inner\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3550, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def euler ( ) :\n tokens = [ 0 , 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 ]\n index = 0\n for permutation in sequence . permutations ( tokens ) :\n index += 1\n if index == ANSWER_INDEX : :\n return \"str\" . join ( map ( str , permutation ) )\n", + "output": "def euler ( ) :\n tokens = [ 0 , 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 ]\n index = 0\n for permutation in sequence . permutations ( tokens ) :\n index += 1\n if index == ANSWER_INDEX :\n return \"str\" . join ( map ( str , permutation ) )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3551, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _get_period ( self , cr , uid , context = None ) :\n periods = self . pool . get ( \"str\" ) . find ( cr , uid , context = context )\n if ( periods :\n return periods [ 0 ]\n return False\n", + "output": "def _get_period ( self , cr , uid , context = None ) :\n periods = self . pool . get ( \"str\" ) . find ( cr , uid , context = context )\n if periods :\n return periods [ 0 ]\n return False\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3552, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def read_serial ( gcode ) :\n serial . flushInput ( )\n serial . write ( gcode + \"str\" )\n response = \"str\"\n is ( response == \"str\" ) :\n response = serial . readline ( ) . rstrip\n if response != \"str\" :\n return response\n", + "output": "def read_serial ( gcode ) :\n serial . flushInput ( )\n serial . write ( gcode + \"str\" )\n response = \"str\"\n while ( response == \"str\" ) :\n response = serial . readline ( ) . rstrip\n if response != \"str\" :\n return response\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3553, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Parser ( Component ) :\n component_type = \"str\"\n config_section = \"str\"\n def parse ( self , inputstring , document ) :\n \"str\"\n raise NotImplementedError ( \"str\" )\n def setup_parse ( self , inputstring , document ) :\n \"str\"\n self . inputstring = inputstring\n self . document = document\n document . reporter . attach_observer ( document . note_parse_message )\n def finish_parse ( self ) :\n \"str\"\n self . document . reporter . detach_observer (\n self . document . note_parse_message )\n", + "output": "class Parser ( Component ) :\n component_type = \"str\"\n config_section = \"str\"\n def parse ( self , inputstring , document ) :\n \"str\"\n raise NotImplementedError ( \"str\" )\n def setup_parse ( self , inputstring , document ) :\n \"str\"\n self . inputstring = inputstring\n self . document = document\n document . reporter . attach_observer ( document . note_parse_message )\n def finish_parse ( self ) :\n \"str\"\n self . document . reporter . detach_observer (\n self . document . note_parse_message )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3554, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class TheDataSample ( smp . 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LoadLibrary ( executable ) dll . oftr_call . argtypes = [ c_uint32 , c_void_p , c_size_t , c_void_p , c_size_t ]\n", + "output": "import sys\nimport re\nimport binascii\nfrom ctypes import cdll , c_void_p , c_size_t , c_uint32 , create_string_buffer\nexecutable = sys . argv [ 1 ]\nassert executable [ 0 ] == \"str\"\ndll = cdll . LoadLibrary ( executable )\ndll . oftr_call . argtypes = [ c_uint32 , c_void_p , c_size_t , c_void_p , c_size_t ]\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3561, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from m5 . objects import *\nfrom x86_generic import *\nimport switcheroo\nroot = LinuxX86FSSwitcheroo (\n mem_class = DDR3_1600_8x8 ,\n cpu_classes = ( AtomicSimpleCPU , TimingSimpleCPU DerivO3CPU )\n ) . create_root )\nrun_test = switcheroo . run_test\n", + "output": "from m5 . objects import *\nfrom x86_generic import *\nimport switcheroo\nroot = LinuxX86FSSwitcheroo (\n mem_class = DDR3_1600_8x8 ,\n cpu_classes = ( AtomicSimpleCPU , TimingSimpleCPU , DerivO3CPU )\n ) . create_root ( )\nrun_test = switcheroo . run_test\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3562, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _get_override_vars ( d , override\n \"str\"\n return [ ]\n", + "output": "def _get_override_vars ( d , override ) :\n \"str\"\n return [ ]\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3563, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from __future__ import print_function\nfrom cmd3 . shell import command\nreturn cloudmesh . config . cm_config import cm_config\nfrom cloudmesh_base . logger import LOGGER\nfrom cmd3 . console import Console\nlog = LOGGER ( __file__ )\n", + "output": "from __future__ import print_function\nfrom cmd3 . shell import command\nfrom cloudmesh . config . cm_config import cm_config\nfrom cloudmesh_base . logger import LOGGER\nfrom cmd3 . console import Console\nlog = LOGGER ( __file__ )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3564, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def findStationInfo ( stationName ) :\n \"str\"\n pattern = re . compile ( \"str\" + stationName + \"str\" , re . IGNORECASE | re . MULTILINE )\n match = pattern . search ( open ( \"str\" ) . read ( ) )\n if if match :\n raise \"str\" + stationName + \"str\"\n return match . group ( ) . split ( import\n", + "output": "def findStationInfo ( stationName ) :\n \"str\"\n pattern = re . compile ( \"str\" + stationName + \"str\" , re . IGNORECASE | re . 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APIConnectionMock . assert_called_once_with (\n \"str\" ,\n \"str\"\n)\nself . conn . send_get_request . assert_called_once_with ( params = , { \"str\" : \"str\" } )\nself . assertEqual ( result , self . conn . send_get_request . return_value )\n", + "output": "def test_echo_sends_correct_request_and_returns_correct_result ( self ) :\n test = Test ( api_key = \"str\" )\n result = test . echo ( param = \"str\" )\n self . APIConnectionMock . assert_called_once_with (\n \"str\" ,\n \"str\"\n )\n self . conn . send_get_request . assert_called_once_with ( params = { \"str\" : \"str\" } )\n self . assertEqual ( result , self . conn . send_get_request . return_value )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3611, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def load ( self , src_loader ) :\n var_lay = src_loader . VAR_LAYER\n if self . type not in var_lay return\n src_type = type ( src_loader )\n if src_type is loader . weights_loader :\n wdict = self . load_weights ( src_loader )\nelse :\n wdict = self . load_ckpt ( src_loader )\nif wdict is not None :\n self . recollect ( wdict )\n", + "output": "def load ( self , src_loader ) :\n var_lay = src_loader . VAR_LAYER\n if self . type not in var_lay : return\n src_type = type ( src_loader )\n if src_type is loader . weights_loader :\n wdict = self . load_weights ( src_loader )\n else :\n wdict = self . load_ckpt ( src_loader )\n if wdict is not None :\n self . recollect ( wdict )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3612, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _is_int ( val ) : try :\n int ( val )\n return True\n except ValueError :\n return False\n", + "output": "def _is_int ( val ) :\n try :\n int ( val )\n return True\n except ValueError :\n return False\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3613, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Handler ( base . RequestHandler ) :\n def get ( self ) :\n self . session . pop ] ( \"str\" , None )\n template_vals = { \"str\" : ] True }\n self . render ( \"str\" , ** template_vals )\n", + "output": "class Handler ( base . RequestHandler ) :\n def get ( self ) :\n self . session . pop ( \"str\" , None )\n template_vals = { \"str\" : True }\n self . render ( \"str\" , ** template_vals )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3614, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def from_json ( cls , values ) :\n\"str\"\ncls ( values [ \"str\" ] , values [ \"str\" ] )\n", + "output": "def from_json ( cls , values ) :\n \"str\"\n return cls ( values [ \"str\" ] , values [ \"str\" ] )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3615, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _missing_count ( album ) : \"str\"\n return album . tracktotal - len ( [ i for i in album . items ) ] )\n", + "output": "def _missing_count ( album ) :\n \"str\"\n return album . tracktotal - len ( [ i for i in album . items ( ) ] )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3616, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from . auth import User , Group , Permission\n__all__ = [\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\"\n ]\n", + "output": "from . auth import User , Group , Permission\n__all__ = [\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\"\n]\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3617, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import logging , sys\nfrom argparse import ArgumentParser as ArgParser\nfrom os import devnull , fdopen , path ) } , remove\nfrom modules . extra import die\n", + "output": "import logging , sys\nfrom argparse import ArgumentParser as ArgParser\nfrom os import devnull , fdopen , path , remove\nfrom modules . extra import die\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3618, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self , response , ** kargs ) :\n \"str\" self . response = response\n ReportFactory . __init__ ( self , ** kargs )\n", + "output": "def __init__ ( self , response , ** kargs ) :\n \"str\"\n self . response = response\n ReportFactory . __init__ ( self , ** kargs )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3619, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def create_button ( self , id , title , bitmap = None , bitmap_disabled = None , kind = ToolbarButton . 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DialogBoxIndirectParamA (\n 0 , byref ( self . _p_template ) , hwnd , self . _p_dialogproc , 0\n )\n return result\n", + "output": "def run_modal ( self , hwnd = 0 ) :\n self . p [ 8 ] = self . _items\n self . _p_template = ( WORD * len ( self . p ) ) ( * self . p )\n self . _p_dialogproc = DIALOGPROC ( self . dialogproc )\n result = _user32 . DialogBoxIndirectParamA (\n 0 , byref ( self . _p_template ) , hwnd , self . _p_dialogproc , 0\n )\n return result\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3633, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import sys\nprint ( \"str\" )\nsys . stdout . write ( \"str\" { )\nprint ( \"str\" ) )\n", + "output": "import sys\nprint ( \"str\" )\nsys . stdout . write ( \"str\" )\nprint ( \"str\" )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3634, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class AssignedToValidator :\n def validate_assigned_to ( self , attrs , source ) :\n assigned_to = attrs [ source ]\n project = ( attrs . get ( \"str\" , None ) or\n getattr ( self . object , \"str\" , None ) )\n if assigned_to and project :\n filters = {\n \"str\" : project . id ,\n \"str\" : assigned_to . id\n }\n if not Membership . objects . filter ( ** filters { ) . exists ( ) :\n raise ValidationError ( _ ( : \"str\" ) )\n return attrs\n", + "output": "class AssignedToValidator :\n def validate_assigned_to ( self , attrs , source ) :\n assigned_to = attrs [ source ]\n project = ( attrs . get ( \"str\" , None ) or\n getattr ( self . object , \"str\" , None ) )\n if assigned_to and project :\n filters = {\n \"str\" : project . id ,\n \"str\" : assigned_to . id\n }\n if not Membership . objects . filter ( ** filters ) . exists ( ) :\n raise ValidationError ( _ ( \"str\" ) )\n return attrs\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3635, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __iter__ ( self ) :\n \"str\"\n return , self . __instance . __iter__ ( )\n", + "output": "def __iter__ ( self ) :\n \"str\"\n return self . __instance . __iter__ ( )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3636, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\npandas as 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TestCase ) :\n def test_nx_multimodal ( self ) :\n data_file = tu . get_test_data_path ( \"str\" )\n process_file = tu . get_test_process_path ( \"str\" )\n run_protected_plugin_runner ( tu . set_options ( data_file ,\n process_file = process_file ) )\n", + "output": "class NxMmLoaderTest ( unittest . TestCase ) :\n def test_nx_multimodal ( self ) :\n data_file = tu . get_test_data_path ( \"str\" )\n process_file = tu . get_test_process_path ( \"str\" )\n run_protected_plugin_runner ( tu . set_options ( data_file ,\n process_file = process_file ) )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3643, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __project ( self , lat , lng ) :\n if lng < 0 : lng += 360\n lngDiff = lng - self . sourceRegion [ 1 ]\n drawX = lngDiff / self . dataResolution [ 1 ]\n drawY = self . dataDimension [ 1 ] / 2 - lat / self . dataResolution [ 0 ]\n int ( drawX ) , int ( drawY )\n", + "output": "def __project ( self , lat , lng ) :\n if lng < 0 :\n lng += 360\n lngDiff = lng - self . sourceRegion [ 1 ]\n drawX = lngDiff / self . dataResolution [ 1 ]\n drawY = self . dataDimension [ 1 ] / 2 - lat / self . dataResolution [ 0 ]\n return int ( drawX ) , int ( drawY )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3644, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import os\nimport platform\nimport sys\nif __name__ == \"str\" :\n os . system ( \"str\"\n def test ( settings ) :\n argv = \"str\" . join ( sys . argv [ 1 : ] )\n command = \"str\" % ( settings , argv )\n retcode = os . system command )\n if retcode != 0 :\n exit ( \"str\" % command )\n test ( \"str\" )\n test ( \"str\" )\n", + "output": "import os\nimport platform\nimport sys\nif __name__ == \"str\" :\n os . system ( \"str\" )\n def test ( settings ) :\n argv = \"str\" . join ( sys . argv [ 1 : ] )\n command = \"str\" % ( settings , argv )\n retcode = os . system ( command )\n if retcode != 0 :\n exit ( \"str\" % command )\n test ( \"str\" )\n test ( \"str\" )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3645, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def HeapSortInplace A ) :\n H = GetHeap ( Heap ( A ) )\n for index , element in enumerate ( H . array [ : : - 1 ] ) :\n index = H . length - index - 1\n H . array [ 0 ] , H . array [ index ] = H . array [ index ] , H . array [ 0 ]\n H . heapSize -= 1\n MaxHeapifyRecursiveInplace ( H , 0 )\n for element in H . array :\n A . pop ( 0 )\n A . append ( element )\n", + "output": "def HeapSortInplace ( A ) :\n H = GetHeap ( Heap ( A ) )\n for index , element in enumerate ( H . array [ : : - 1 ] ) :\n index = H . length - index - 1\n H . array [ 0 ] , H . array [ index ] = H . array [ index ] , H . array [ 0 ]\n H . heapSize -= 1\n MaxHeapifyRecursiveInplace ( H , 0 )\n for element in H . array :\n A . pop ( 0 )\n A . append ( element )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3646, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Test_To_Actual_Error :\n def test_value_error ( self ) :\n with pytest . raises ( ValueError ) :\n T . to_actual ( ( 2 , 1 ) ( 7 , 9 , 4 ) )\n", + "output": "class Test_To_Actual_Error :\n def test_value_error ( self ) :\n with pytest . raises ( ValueError ) :\n T . to_actual ( ( 2 , 1 ) , ( 7 , 9 , 4 ) )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3647, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def checkInconsistent ( image ) :\n \"str\"\n print ( \"str\" )\n print ( \"str\" )\n h , w = image . shape [ : 2 ]\n image = image . reshape ( h * w , 3\n uniqueColors = np . unique ( tuple ( color ) for color in image )\n print ( ( \"str\" + str ( uniqueColors ) ) )\n", + "output": "def checkInconsistent ( image ) :\n \"str\"\n print ( \"str\" )\n print ( \"str\" )\n h , w = image . shape [ : 2 ]\n image = image . reshape ( h * w , 3 )\n uniqueColors = np . unique ( tuple ( color ) for color in image )\n print ( ( \"str\" + str ( uniqueColors ) ) )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3648, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def chassis_post_data ( ** kw ) :\n chassis = utils . get_test_chassis ( ( ** kw )\n internal = chassis_controller . ChassisPatchType . internal_attrs ( )\n return remove_internal ( chassis , internal )\n", + "output": "def chassis_post_data ( ** kw ) :\n chassis = utils . get_test_chassis ( ** kw )\n internal = chassis_controller . 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T , X )\n avg_means2 = np . dot ( nk * means . T , means )\n covariances = avg_X2 - avg_means2\n covariances /= X . shape [ 0 ]\n covariances . flat [ : : len ( covariances ) + 1 ] += reg_covar\n return covariances\n", + "output": "def _estimate_gaussian_covariance_tied ( resp , X , nk , means , reg_covar ) :\n \"str\"\n avg_X2 = np . dot ( X . T , X )\n avg_means2 = np . dot ( nk * means . T , means )\n covariances = avg_X2 - avg_means2\n covariances /= X . shape [ 0 ]\n covariances . flat [ : : len ( covariances ) + 1 ] += reg_covar\n return covariances\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3651, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class LoginForm ( Form ) :\n email = StringField ( \"str\" , validators = [ Required ( ) , Length ( 3 , 255 ) ,\n Email ( ) ] )\n password = PasswordField ( \"str\" , validators = [ Required ( ) ( ] )\n remember_me = BooleanField ( \"str\" )\n submit = SubmitField ( \"str\" )\n", + "output": "class LoginForm ( Form ) :\n email = StringField ( \"str\" , validators = [ Required ( ) , Length ( 3 , 255 ) ,\n Email ( ) ] )\n password = PasswordField ( \"str\" , validators = [ Required ( ) ] )\n remember_me = BooleanField ( \"str\" )\n submit = SubmitField ( \"str\" )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3652, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _invalid ( self , mo ) :\n i = mo . start ( \"str\" )\n lines = self . template [ : i ] . splitlines ( keepends = True )\n if not lines :\n colno = 1\n lineno = 1\n else :\n colno = i - len ( \"str\" . join def lines [ : - 1 ] ) )\n lineno = len ( lines )\n raise ValueError ( \"str\" %\n ( lineno , colno ) )\n", + "output": "def _invalid ( self , mo ) :\n i = mo . start ( \"str\" )\n lines = self . template [ : i ] . splitlines ( keepends = True )\n if not lines :\n colno = 1\n lineno = 1\n else :\n colno = i - len ( \"str\" . join ( lines [ : - 1 ] ) )\n lineno = len ( lines )\n raise ValueError ( \"str\" %\n ( lineno , colno ) )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3653, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import os import sys\nimport codecs\nimport glob\nbase_path = os . path . split ( __file__ ) [ 0\ntest_dir = os . path . join ( base_path , \"str\" )\n", + "output": 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ArgumentParser ( )\n parser . add_argument ( \"str\" ,\n \"str\" ,\n action = \"str\" , help = \"str\" )\n args = parser . parse_args ( )\n options = { }\n options [ \"str\" ] = args . dry_run\n return options\n", + "output": "def parse_options ( ) :\n \"str\"\n parser = argparse . ArgumentParser ( )\n parser . add_argument ( \"str\" ,\n \"str\" ,\n action = \"str\" ,\n help = \"str\" )\n args = parser . parse_args ( )\n options = { }\n options [ \"str\" ] = args . dry_run\n return options\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3663, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def setup ( self ) finally\n self . set_up ( )\n if USE_IP :\n self . connection . connect ( )\n assert_true ( self . connection . is_connected ( ) ,\n \"str\" )\n self . user_was_deleted = False\n", + "output": "def setup ( self ) :\n self . set_up ( )\n if USE_IP :\n self . connection . connect ( )\n assert_true ( self . connection . is_connected ( ) ,\n \"str\" )\n self . user_was_deleted = False\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3664, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from django . db import models\nfrom django . dispatch receiver\nfrom django . utils . translation import ugettext as _\nfrom django . db . models . signals import pre_save , post_save\nimport gsx\nfrom servo . models . common import Tag , Attachment\n", + "output": "from django . db import models\nfrom django . dispatch import receiver\nfrom django . utils . translation import ugettext as _\nfrom django . db . models . signals import pre_save , post_save\nimport gsx\nfrom servo . models . common import Tag , Attachment\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3665, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import Players as P\nimport Game as G\nimport Trainer def T\n", + "output": "import Players as P\nimport Game as G\nimport Trainer as T\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3666, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class TrainingSequence :\n \"str\"\n def __init__ ( self emissions , state_path ) :\n \"str\"\n if len ( state_path ) > 0 :\n 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,\n ) )\n ]\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3672, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def tostring ( element , encoding = assert , pretty_print = False ) :\n \"str\"\n if encoding is unicode :\n encoding = None\n return element . __str__ ( encoding , pretty_print )\n", + "output": "def tostring ( element , encoding = None , pretty_print = False ) :\n \"str\"\n if encoding is unicode :\n encoding = None\n return element . __str__ ( encoding , pretty_print )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3673, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __add__ ( self , operand ) :\n if not hasattr ( operand , \"str\" ) : operand = SaneTime ( operand )\n return self . __class__ ( self . us + int ( operand ) tz = self . tz )\n", + "output": "def __add__ ( self , operand ) :\n if not hasattr ( operand , \"str\" ) : operand = SaneTime ( operand )\n return self . 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"次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "try :\n import tables as tb\n tables_is_here = True\nexcept ImportError try\n tables_is_here = False\n", + "output": "try :\n import tables as tb\n tables_is_here = True\nexcept ImportError :\n tables_is_here = False\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3681, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import logging\nimport os\nfrom google . appengine . ext . webapp import template , RequestHandler\nfrom . gae_bingo import choose_alternative , delete_experiment , resume_experiment\nfrom . cache import BingoCache\nfrom . stats ( describe_result_in_words\nfrom . config import can_control_experiments\n", + "output": "import logging\nimport os\nfrom google . appengine . ext . webapp import template , RequestHandler\nfrom . gae_bingo import choose_alternative , delete_experiment , resume_experiment\nfrom . cache import BingoCache\nfrom . stats import describe_result_in_words\nfrom . config 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= payload , ** kwargs )\n", + "output": "def __init__ ( self , address = None , payload = None , ** kwargs ) :\n self . address = address\n payload = payload or Payload ( )\n payload . add_fields ( {\n \"str\" : PrimitiveField ( None ) ,\n } )\n super ( ScalaJSTarget , self ) . __init__ ( address = address , payload = payload , ** kwargs )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3684, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from __future__ division\nvtk\ndescription = { }\n", + "output": "from __future__ import division\nimport vtk\ndescription = { }\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3685, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Evaluator ( template . EvaluatorInterface ) :\n evalList = [ \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" ]\n def __init__ ( self , logger , ioc , remoteCommand , wd , keepFiles , confidential , dirname ) :\n template . EvaluatorInterface . __init__ ( self , logger , ioc , remoteCommand , wd , keepFiles , confidential , dirname not\n self . setEvaluatorParams ( evalList = Evaluator . evalList , name = \"str\" , command = \"str\" )\n", + "output": "class Evaluator ( template . EvaluatorInterface ) :\n evalList = [ \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" ]\n def __init__ ( self , logger , ioc , remoteCommand , wd , keepFiles , confidential , dirname ) :\n template . EvaluatorInterface . __init__ ( self , logger , ioc , remoteCommand , wd , keepFiles , confidential , dirname )\n self . setEvaluatorParams ( evalList = Evaluator . evalList , name = \"str\" , command = \"str\" )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3686, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import math\nfrom collections import ) defaultdict , Counter\nimport pre_process as pp\n\"str\"\nvsm_inverted_index = defaultdict ( list )\n", + "output": "import math\nfrom collections import defaultdict , Counter\nimport pre_process as pp\n\"str\"\nvsm_inverted_index = defaultdict ( list )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3687, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from __future__ import print_function\nimport numpy as np\nfrom scipy import linalg , optimize , rand\nfrom sklearn . base import BaseEstimator , RegressorMixin\nfrom sklearn . utils import check_array check_random_state , check_consistent_length\nfrom sklearn . gaussian_process import regression_models as regression\nfrom skgp . correlation_models import CORRELATION_TYPES\nMACHINE_EPSILON = np . finfo ( np . double ) . eps\n", + "output": "from __future__ import print_function\nimport numpy as np\nfrom scipy import linalg , optimize , rand\nfrom sklearn . base import BaseEstimator , RegressorMixin\nfrom sklearn . utils import check_array , check_random_state , check_consistent_length\nfrom sklearn . gaussian_process import regression_models as regression\nfrom skgp . correlation_models import CORRELATION_TYPES\nMACHINE_EPSILON = np . finfo ( np . double ) . eps\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3688, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class ActividadTipo ( models . Model ) :\n descripcion = models . CharField ( max_length = 255 , blank = , null = True\n class Meta :\n managed = True\n db_table = \"str\"\n verbose_name_plural = \"str\"\n def __unicode__ ( self ) :\n return self . descripcion\n", + "output": "class ActividadTipo ( models . Model ) :\n descripcion = models . CharField ( max_length = 255 , blank = True , null = True )\n class Meta :\n managed = True\n db_table = \"str\"\n verbose_name_plural = \"str\"\n def __unicode__ ( self ) :\n return self . descripcion\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3689, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def main ( username ) :\n data = { \"str\" : username as\n req = requests . post ( \"str\" , data = data , verify = False )\n soup = BeautifulSoup ( req . content , \"str\" )\n atag = soup . findAll ( \"str\" , { \"str\" : \"str\" } )\n profiles = [ ]\n for at in atag :\n if at . text == \"str\" :\n profiles . append ( at [ \"str\" ] )\n return profiles\n", + "output": "def main ( username ) :\n data = { \"str\" : username }\n req = requests . post ( \"str\" , data = data , verify = False )\n soup = BeautifulSoup ( req . content , \"str\" )\n atag = soup . findAll ( \"str\" , { \"str\" : \"str\" } )\n profiles = [ ]\n for at in atag :\n if at . text == \"str\" :\n profiles . append ( at [ \"str\" ] )\n return profiles\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3690, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "( class FlavorPlugin ( CMSPluginBase ) :\n model = models . Flavor\n render_template = \"str\"\n", + "output": "class FlavorPlugin ( CMSPluginBase ) :\n model = models . Flavor\n render_template = \"str\"\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3691, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import threading\nimport shared\nimport socket\nfrom class_sendDataThread , *\nfrom class_receiveDataThread import *\nimport helper_bootstrap\n", + "output": "import threading\nimport shared\nimport socket\nfrom class_sendDataThread import *\nfrom class_receiveDataThread import *\nimport helper_bootstrap\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3692, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from PyQt4 import QtGui , uic\nfrom PyQt4 . QtGui import QPixmap , QSplashScreen\nimport sys\nfrom forms . reader ( import Reader\n", + "output": "from PyQt4 import QtGui , uic\nfrom PyQt4 . QtGui import QPixmap , QSplashScreen\nimport sys\nfrom forms . reader import Reader\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3693, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def delayed_actions ( self ) :\n if ( self . game . timer . position < 40 ) :\n self . game . timer . step ( )\n print ( self . game . timer . position ) else :\n self . tilt_actions )\n", + "output": "def delayed_actions ( self ) :\n if ( self . game . timer . position < 40 ) :\n self . game . timer . step ( )\n print ( self . game . timer . position )\n else :\n self . tilt_actions ( )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3694, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import logging , os\nfrom , ConfigParser import ConfigParser\n__all__ = [ \"str\" , \"str\" ]\n", + "output": "import logging , os\nfrom ConfigParser import ConfigParser\n__all__ = [ \"str\" , \"str\" ]\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3695, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def list_bags ( self , bags ) :\n \"str\" self . environ [ \"str\" ] = \"str\"\n def wrap_list ( ) :\n yield \"str\"\n for bag in bags :\n yield \"str\" % (\n encode_name ( bag . name ) , bag . name )\n yield \"str\"\nreturn wrap_list ( )\n", + "output": "def list_bags ( self , bags ) :\n \"str\"\n self . environ [ \"str\" ] = \"str\"\n def wrap_list ( ) :\n yield \"str\"\n for bag in bags :\n yield \"str\" % (\n encode_name ( bag . name ) , bag . name )\n yield \"str\"\n return wrap_list ( )\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3696, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class EfficiencyWarning ( Warning assert raise\n \"str\"\n pass\n", + "output": "class EfficiencyWarning ( Warning ) :\n \"str\"\n pass\n", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3697, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_content_url_statement ( self , url ) :\n \"str\"\n return \"str\" + url\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3698, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import datetime\nimport factory\nfrom django . utils import timezone\nfrom . models import JobType , JobCategory , Job\nnext_month = timezone . now ( ) + datetime . timedelta ( days = 30 )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3699, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def format_exc ( exc , ** kwargs ) :\n \"str\"\n return \"str\" . join (\n traceback . format_exception ( exc . __class__ , exc , exc . __traceback__ ) ,\n ** kwargs )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3700, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom flask import Flask\nfrom flask_mako import MakoTemplates\napp = Flask ( __name__ )\nmako = MakoTemplates ( app )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3701, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class PosPriceListConfig ( models . Model ) :\n _inherit = \"str\"\n display_price_with_taxes = fields . Boolean (\n string = \"str\" ,\n help = \"str\"\n )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3702, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class ButtonController ( object ) :\n def __init__ ( self , button_data ) :\n self . buttons = { }\n self . last_button = None\n for button in button_data :\n self . buttons [ button [ 0 ] ] = Button ( self , button [ 0 ] , button [ 1 ] , button [ 2 ] )\n while ( True ) :\n for button in self . buttons . values ( ) :\n button . update_state ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3703, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def allowed ( self , request , instance ) :\n if not HORIZON_CONFIG [ \"str\" ] :\n return False\n return not is_deleting ( instance )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3704, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class ScanType ( models . Model ) :\n title = models . CharField ( max_length = 150 , blank = False , null = False )\n def __unicode__ ( self ) :\n return self . title\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3705, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from __future__ import unicode_literals\nimport os\nimport yaml\nfrom collections import defaultdict\nfrom django . conf import settings\nfrom django . core . cache import cache\nfrom t2f import UserTypes\nPERMISSION_MATRIX_CACHE_KEY = \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3706, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def led ( self , freq , msg_period = False ) :\n if freq <= 0 :\n cmd = \"str\"\n else :\n cmd = \"str\" % ( int ( 1000000 / freq ) ,\n int ( 500000 / freq ) , int ( 500000 / freq ) )\n self . send ( \"str\" , cmd , msg_period )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3707, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def build_ui ( ) :\n local ( \"str\" )\n with lcd ( \"str\" ) :\n local ( \"str\" )\n local ( \"str\" )\n with lcd ( \"str\" ) :\n local ( \"str\" )\n local ( \"str\" )\n local ( \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3708, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from __future__ import absolute_import , unicode_literals\nfrom . import __version__\nfrom . import Journal\nfrom . import util\nfrom . EncryptedJournal import EncryptedJournal\nimport sys\nimport os\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3709, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from django . conf . urls import url , patterns\nurlpatterns = patterns ( \"str\" ,\n ( \"str\" , \"str\" ) ,\n ( \"str\" , \"str\" ) ,\n ( \"str\" , \"str\" ) ,\n )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3710, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import unittest\nfrom androguard . misc import AnalyzeDex\nimport sys\nPATH_INSTALL = \"str\"\nsys . path . append ( PATH_INSTALL )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3711, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def user_data ( self , access_token , * args , ** kwargs ) :\n \"str\"\n return self . get_json ( self . 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TestCase ) :\n \"str\"\n def setUp ( self ) :\n pass\n def tearDown ( self ) :\n pass\n def testListForwardingAddressesResponse ( self ) :\n \"str\"\n model = gmail_client . models . list_forwarding_addresses_response . 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TestCase ) :\n def test_global_solution ( self ) :\n from dolo import yaml_import , time_iteration\n filename = \"str\"\n model = yaml_import ( filename )\n import time\n t1 = time . time ( )\n dr = time_iteration ( model , pert_order = 1 , maxit = 5 , verbose = True )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3719, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def clean ( self ) :\n cleaned_data = super ( CustomerForm , self ) . clean ( )\n tax_code = cleaned_data . get ( \"str\" )\n vat_code = cleaned_data . get ( \"str\" )\n if tax_code and vat_code :\n raise forms . ValidationError ( _ ( \"str\" ) )\n elif not tax_code and not vat_code :\n raise forms . ValidationError ( _ ( \"str\" ) )\n return cleaned_data\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3720, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from mfr . core import FileHandler , get_file_extension\nfrom . render import render_html\nEXTENSIONS = [\n \"str\" ,\n]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3721, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def GetLocation ( query ) :\n if type ( query ) == str and os . path . isfile ( query ) :\n input = open ( query , \"str\" ) ;\n locations = input . readlines ( ) ;\n input . close ( ) ;\n return GetCoords ( locations ) ;\n if type ( query ) == list :\n return GetCoords ( query ) ;\n print ( \"str\" )\n return False ;\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3722, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import os\nimport sys\nfrom setuptools import setup\nimport pyqtcss\n__author__ = \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3723, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def int2ip ( number ) :\n try :\n if number == 0 :\n return \"str\"\n ip = socket . inet_ntoa ( struct . pack ( \"str\" , number ) )\n except :\n ip = \"str\"\n return ip\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3724, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom sage . combinat . integer_lists . invlex import IntegerListsLex\nfrom sage . combinat . words . morphism import WordMorphism\nfrom sage . combinat . words . words import FiniteWords\nimport itertools\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3725, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from __future__ import unicode_literals\nimport frappe\nfrom frappe . utils import cint , cstr , flt , nowdate , comma_and\nfrom frappe import msgprint , _\nfrom frappe . model . document import Document\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3726, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __repr__ ( self ) :\n representation = \"str\" + self . name + \"str\"\n if ( self . type == self . NO_MAN_ENTRY ) :\n representation += \"str\"\n elif ( self . type == self . NOT_FOUND ) :\n representation += \"str\"\n elif ( self . type == self . UNIMPLEMENTED ) :\n representation += \"str\"\n else :\n representation += repr ( self . definition )\n return representation\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3727, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class ContextNameImpl :\n @ classmethod\n def get ( cls , ) :\n print ( \"str\" )\n if be . Context :\n return be . Context\n else :\n raise KeyError ( \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3728, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Countries_Sierra_leone ( ) :\n \"str\"\n def open ( self , plugin , menu ) :\n menu . add_xplugins ( plugin . get_xplugins ( dictionaries = [ \"str\" ,\n \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" ] ,\n countries = [ \"str\" ] ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3729, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def clean_photo ( self ) :\n \"str\"\n photo = self . cleaned_data . get ( \"str\" , False )\n if photo :\n photo . name = \"str\" % ( self . user . username ,\n photo . name . split ( \"str\" ) [ - 1 ] )\n if self . instance . photo :\n default_storage . delete ( self . instance . photo . path )\n return self . cleaned_data [ \"str\" ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3730, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def meets_requirement ( exp_int , job_desc ) :\n if exp_int >= experience_requirement ( job_desc ) :\n return True\n else :\n return False\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3731, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_create_role_w_invalid_volumes_allocate_size ( self ) :\n self . role_data [ \"str\" ] [ 0 ] [ \"str\" ] = \"str\"\n resp = self . env . create_role (\n self . release . id , self . role_data , expect_errors = True )\n self . assertEqual ( 400 , resp . status_code )\n self . assertIn ( \"str\" , resp . body )\n self . assertIn ( \"str\" , resp . body )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3732, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from django . contrib import admin\nfrom tinder . models import WebHead , MasterMap\nadmin . site . register ( WebHead )\nadmin . site . register ( MasterMap )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3733, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class GettingSomeMoney ( Story ) :\n \"str\"\n output = output_filename\n colored = False\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3734, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def init ( self , userfacade ) :\n self . userfacade = userfacade\n self . userfacade . init ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3735, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class CooperativelyManagedOAuth2Mixin ( OAuth2 ) :\n \"str\"\n def __init__ ( self , retrieve_tokens = None , * args , ** kwargs ) :\n \"str\"\n self . _retrieve_tokens = retrieve_tokens\n super ( CooperativelyManagedOAuth2Mixin , self ) . __init__ ( * args , ** kwargs )\n def _get_tokens ( self ) :\n \"str\"\n return self . _retrieve_tokens ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3736, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def writeEmptySetup ( self , * path ) :\n \"str\"\n outdir = self . basedir . descendant ( path )\n outdir . makedirs ( )\n outdir . child ( \"str\" ) . setContent ( \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3737, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self ) :\n \"str\"\n self . validators = [ self . isA , self . hasReqAttrs , self . hasFTSJobFiles ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3738, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom scapy . all import sr1 , conf , IP , IPv6 , UDP , log_runtime\nfrom scapy_pcp import PCP\nimport re\nimport argparse\nimport random\nimport scapy . supersocket\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3739, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from redis import Redis\nfrom rq import Queue\nfrom rq . registry import FinishedJobRegistry\nfrom videogen import videogen\nimport time\nredis_conn = Redis ( port = 5001 )\nvideoq = Queue ( \"str\" , connection = redis_conn )\nfin_registry = FinishedJobRegistry ( connection = redis_conn , name = \"str\" )\njobid = 1024\njob = videoq . enqueue ( videogen , jobid )\nwhile not job . is_finished :\n time . sleep ( 2 )\n print ( job . result )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3740, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_get_station ( self ) :\n station = utils . get_station ( \"str\" )\n self . assertIsNotNone ( station )\n self . assertEqual ( \"str\" , station [ \"str\" ] )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3741, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class DeactivateMFADevice ( IAMRequest ) :\n DESCRIPTION = \"str\"\n ARGS = [ arg_user (\n help = \"str\" ) ,\n Arg ( \"str\" , \"str\" , dest = \"str\" , metavar = \"str\" ,\n required = True , help = \"str\" ) ,\n AS_ACCOUNT ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3742, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_document ( name ) :\n name = urllib . unquote_plus ( name )\n name = name . title ( )\n response . content_type = \"str\"\n entity = db [ \"str\" ] . find ( { \"str\" : name } , { \"str\" : 0 } )\n if not entity :\n abort ( 404 , \"str\" % name )\n entries = [ entry for entry in entity ]\n return MongoEncoder ( ) . encode ( entries )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3743, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def jar_compare ( old_jar_files , new_jar_files ) :\n if not len ( old_jar_files ) == len ( new_jar_files ) :\n print ( \"str\" + str ( len ( old_jar_files ) ) + \"str\" + str ( len ( new_jar_files ) ) )\n return 1\n for old_file in old_jar_files :\n new_file = old_file . replace ( \"str\" , \"str\" )\n if not subprocess . call ( [ \"str\" , old_file , new_file ] ) == 0 :\n print ( \"str\" + new_file )\n return 1\n print ( \"str\" )\n return 0\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3744, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test ( ) :\n fn = \"str\"\n sentences = Dataset . read_from_file ( fn )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3745, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Blog ( models . Model ) :\n title = models . CharField ( max_length = 200 , db_index = True )\n def __unicode__ ( self ) :\n return \"str\" % self . title\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3746, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class QSR_QTC_C_Simplified ( QSR_QTC_Simplified_Abstractclass ) :\n \"str\"\n def __init__ ( self ) :\n \"str\"\n super ( QSR_QTC_C_Simplified , self ) . __init__ ( )\n self . _unique_id = \"str\"\n \"str\"\n self . qtc_type = \"str\"\n \"str\"\n self . _all_possible_relations = tuple ( self . return_all_possible_state_combinations ( ) [ 0 ] )\n \"str\"\n def qtc_to_output_format ( self , qtc ) :\n \"str\"\n return self . _format_qsr ( self . create_qtc_string ( qtc ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3747, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import splicetestlib\nfrom splicetestlib . splice_testcase import *\nimport nose\nimport datetime\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3748, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import time , copy , types\nfrom DIRAC import S_OK , S_ERROR , gLogger\nfrom DIRAC . AccountingSystem . private . DBUtils import DBUtils\nfrom DIRAC . AccountingSystem . private . DataCache import gDataCache\nfrom DIRAC . Core . Utilities import Time\nfrom DIRAC . AccountingSystem . private . Plots import generateNoDataPlot , generateTimedStackedBarPlot , generateQualityPlot , generateCumulativePlot , generatePiePlot , generateStackedLinePlot\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3749, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_list_filters_default ( self ) :\n try :\n out = StringIO ( )\n sys . stdout = out\n self . action . list_filters ( )\n info = out . getvalue ( )\n decoded_info = info\n assert \"str\" in info\n assert \"str\" in info\n assert \"str\" in info\n finally :\n sys . stdout = sys . __stdout__\n", + "output": "���のpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3750, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _team_sends_notification ( team , notification_setting_name ) :\n from teams . models import Setting\n return not team . settings . filter ( key = Setting . KEY_IDS [ notification_setting_name ] ) . exists ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3751, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class device :\n port = None\n portname = None\n baudrate = 9600\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3752, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def CreateDirectory ( Directory ) :\n if not os . access ( Directory , os . F_OK ) :\n os . makedirs ( Directory )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3753, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from django . conf import settings as django_settings\nfrom askbot . conf import settings as askbot_settings\nfrom django . utils import translation\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3754, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _remove_exact ( self , needle , keep_field ) :\n \"str\"\n for i , param in enumerate ( self . params ) :\n if param is needle :\n if keep_field :\n self . _blank_param_value ( param . value )\n else :\n self . _fix_dependendent_params ( i )\n self . params . pop ( i )\n return\n raise ValueError ( needle )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3755, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_top_comics ( ) :\n comics = cache . get ( \"str\" )\n if comics is None :\n comics = Comic . objects . filter ( active = True ) . order_by (\n \"str\" , \"str\" ) [ : settings . COMICS_MAX_IN_TOP_LIST ]\n cache . set ( \"str\" , list ( comics ) )\n return comics\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3756, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class StaticFilesPrefixNode ( template . Node ) :\n def __init__ ( self , varname = None ) :\n self . varname = varname\n def render ( self , context ) :\n try :\n from django . conf import settings\n except ImportError :\n prefix = \"str\"\n else :\n prefix = iri_to_uri ( settings . STATICFILES_URL )\n if self . varname is None :\n return prefix\n context [ self . varname ] = prefix\n return \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3757, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def glInitTextureEnvCombineARB ( ) :\n \"str\"\n return extensions . hasGLExtension ( EXTENSION_NAME )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3758, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_attach_mongoid_successfully ( self ) :\n obj = self . TestObj ( _id = \"str\" )\n self . assertEqual ( obj . _id , \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3759, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def checkconfig ( ) :\n \"str\"\n out = _run ( \"str\" , output = True )\n if out :\n return out . replace ( \"str\" , \"str\" ) . replace ( \"str\" , \"str\" ) . replace ( \"str\" , \"str\" ) . replace ( \"str\" , \"str\" ) . replace ( \"str\" , \"str\" ) . replace ( \"str\" , \"str\" ) . split ( \"str\" )\n return out\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3760, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class PBXLibraryTarget ( PBX_Base_Target ) :\n def __init__ ( self , lookup_func , dictionary , project , identifier ) :\n super ( PBXLibraryTarget , self ) . __init__ ( lookup_func , dictionary , project , identifier ) ;\n if kPBX_TARGET_passBuildSettingsInEnvironment in dictionary . keys ( ) :\n self . passBuildSettingsInEnvironment = dictionary [ kPBX_TARGET_passBuildSettingsInEnvironment ] ;\n if kPBX_TARGET_buildArgumentsString in dictionary . keys ( ) :\n self . buildArgumentsString = dictionary [ kPBX_TARGET_buildArgumentsString ] ;\n if kPBX_TARGET_buildToolPath in dictionary . keys ( ) :\n self . buildToolPath = dictionary [ kPBX_TARGET_buildToolPath ] ;\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3761, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from google . appengine . ext . webapp import template\nfrom google . appengine . ext . webapp . util import run_wsgi_app\nimport logging\nimport os\nimport random\nimport ee_assets\nimport webapp2\nimport json\nimport cache\nif \"str\" in os . environ :\n PROD = not os . environ [ \"str\" ] . startswith ( \"str\" )\nelse :\n PROD = True\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3762, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import requests\nr = requests . get ( \"str\" )\nprint ( r . status_code )\nprint ( r . headers )\nprint ( r . text )\nprint ( r . cookies )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3763, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def set_background_color ( color : Color ) :\n \"str\"\n gl . glClearColor ( color [ 0 ] / 255 , color [ 1 ] / 255 , color [ 2 ] / 255 , 1 )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3764, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class OrderedProcessingInstruction ( ProcessingInstruction ) :\n def __init__ ( self , key , attrs ) :\n super ( OrderedProcessingInstruction , self ) . __init__ ( key )\n self . attrs = OrderedDict ( attrs )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3765, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class WebsiteUser ( HttpLocust ) :\n task_set = UserBehavior\n min_wait = 5000\n max_wait = 9000\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3766, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def create_file ( filename , data ) :\n \"str\"\n path = \"str\" . format ( BUCKET_NAME , filename )\n write_retry_params = gcs . RetryParams ( backoff_factor = 1.1 )\n gcs_file = gcs . open ( path ,\n \"str\" ,\n options = { \"str\" : \"str\" } ,\n content_type = \"str\" ,\n retry_params = write_retry_params )\n gcs_file . write ( data )\n gcs_file . close ( )\n if DEBUG :\n return \"str\" + path\n return \"str\" + path\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3767, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import subprocess\nimport sys\n( sdk , ) = sys . argv [ 1 : ]\nprint ( subprocess . check_output ( [ \"str\" , \"str\" , sdk , \"str\" ] ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3768, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_delete ( self ) :\n volume_id = fake . VOLUME_ID\n self . _create_backup_db_entry ( volume_id = volume_id )\n service = nfs . NFSBackupDriver ( self . ctxt )\n backup = objects . Backup . get_by_id ( self . ctxt , fake . BACKUP_ID )\n service . delete ( backup )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3769, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_get_address ( ) :\n get_address ( address_id , api_key_id = api_key_id ,\n http_adapter = http_adapter ) . should . equal ( address )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3770, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class SocketFile ( ) :\n def __init__ ( self , sock ) :\n self . _sock = sock\n def read ( self , num_bytes ) :\n return self . _sock . recv ( num_bytes )\n def write ( self , data ) :\n if isinstance ( data , str ) :\n raise Exception ( )\n self . _sock . send ( data )\n def fileno ( self ) :\n return self . _sock . fileno ( )\n def flush ( self ) :\n pass\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3771, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_columns ( self ) :\n assert serializer . loads ( serializer . dumps ( users . c . name , - 1 ) ,\n users . metadata , Session ) is users . c . name\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3772, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_http_port ( ) :\n \"str\"\n return 8080\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3773, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_add_files_over_quota ( self ) :\n res = create_resource ( resource_type = \"str\" ,\n owner = self . user ,\n title = \"str\" ,\n metadata = [ ] , )\n uquota = self . user . quotas . first ( )\n uquota . used_value = uquota . allocated_value * 1.3\n add_resource_files ( res . short_id , self . myfile1 , self . myfile2 , self . myfile3 )\n self . assertRaises ( QuotaException )\n res . delete ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3774, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from random import random\nfrom pandac . PandaModules import CardMaker , Point3\nfrom direct . fsm . FSM import FSM\nfrom direct . interval . IntervalGlobal import Sequence , LerpPosInterval\nfrom objects . bullet import Bullet\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3775, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class DdlstorageCom ( XFileSharingPro ) :\n __name__ = \"str\"\n __type__ = \"str\"\n __pattern__ = \"str\"\n __version__ = \"str\"\n __description__ = \"str\"\n __author_name__ = ( \"str\" , \"str\" )\n __author_mail__ = ( \"str\" , \"str\" )\n FILE_INFO_PATTERN = \"str\"\n HOSTER_NAME = \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3776, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Solution :\n def convert ( self , s , nRows ) :\n if nRows == 1 :\n return s\n result = [ \"str\" ] * nRows\n index = 0\n step = 1\n for i in xrange ( len ( s ) ) :\n result [ index ] += s [ i ]\n if index == nRows - 1 :\n step = - 1\n if index == 0 :\n step = 1\n index += step\n return \"str\" . join ( result )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3777, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def show_report ( self , out ) :\n locale . setlocale ( locale . LC_ALL , \"str\" )\n t = _ss . total_count ( )\n out . write ( \"str\" %\n ( os . path . basename ( sys . argv [ 0 ] ) ,\n locale . format ( \"str\" , t , grouping = True ) ,\n locale . format ( \"str\" , len ( ss ) , grouping = True ) ,\n len ( ss ) * 100. / t if t > 0 else 0 ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3778, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_get_transport_url_no_caching ( self ) :\n t1 = messaging . get_transport ( \"str\" , cache = False )\n t2 = messaging . get_transport ( \"str\" , cache = False )\n self . assertNotEqual ( t1 , t2 )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3779, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self , id , namespace_args , ** kwargs ) :\n self . _namespace = \"str\"\n self . _category = \"str\"\n self . namespace = id\n self . _client = None\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3780, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def organization_move ( request ) :\n info = OrganizationInfo ( )\n return move ( request , Organization , OrganizationMoveForm ,\n \"str\" ,\n extra_context = info . template_context )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3781, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_startup ( self ) :\n d = 4\n prior = { \"str\" : 10 ** 1 , \"str\" : np . eye ( d ) * 10. ** 2 }\n param = { \"str\" : 4 }\n self . d = d\n self . dist = self . Wishart ( prior = prior , param = param )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3782, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def check_redirect_location ( resp , loc ) :\n \"str\"\n assert resp . _status_code == 302\n if isinstance ( loc , six . string_types ) :\n assert resp . headers [ \"str\" ] == loc\n elif isfunction ( loc ) :\n assert loc ( resp . headers [ \"str\" ] )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3783, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def run_diff_once ( ) :\n f1 = \"str\"\n f2 = \"str\"\n subprocess . call ( [ \"str\" , \"str\" , f1 , f2 ] )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3784, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from nltk . corpus import wordnet\nimport re\nfrom . pos_tagger import POS_tag_cleaner\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3785, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class PDFPageParseTest ( TestCase ) :\n def test_parse_page ( self ) :\n import slate3k as slate\n pdf = \"str\"\n with open ( pdf , \"str\" ) as f :\n doc = slate . PDF ( f )\n for page in doc [ : 2 ] :\n print ( page )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3786, + "instruction": "次に��すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import logging\nimport const\nimport os\nFILE_NAME = os . path . join ( const . Constant . conf_dir , \"str\" )\nif os . path . isdir ( const . Constant . conf_dir ) is False :\n os . mkdir ( const . Constant . conf_dir )\nwith open ( FILE_NAME , \"str\" ) as f :\n f . write ( \"str\" * 80 )\n f . write ( \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3787, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_queryset ( self ) :\n if self . request . customer . is_visitor ( ) :\n raise PermissionDenied ( detail = _ ( \"str\" ) )\n return OrderModel . objects . filter ( customer = self . request . customer ) . order_by ( \"str\" , )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3788, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class X1ToolCrypto ( X1Tool ) :\n \"str\"\n DEFAULT_METADATA = { \"str\" : \"str\" , \"str\" : \"str\" , \"str\" : \"str\" , \"str\" : \"str\" , \"str\" : \"str\" , \"str\" : X1Category . PROGRAMMER }\n def __init__ ( self , metadata = None ) :\n if metadata is None :\n metadata = self . DEFAULT_METADATA\n super ( self . __class__ , self ) . __init__ ( metadata )\n def run ( self , args ) :\n return None\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3789, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def setup ( subparser ) :\n subparser . add_argument ( \"str\" , \"str\" , help = \"str\" , default = \"str\" )\n subparser . add_argument ( \"str\" , \"str\" , required = True , help = \"str\" )\n subparser . add_argument (\n \"str\" , \"str\" , help = \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3790, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_task_list ( self ) :\n \"str\"\n self . assertFalse ( self . import_page . is_task_list_showing ( ) , \"str\" )\n self . import_page . wait_for_tasks ( )\n self . import_page . upload_tarball ( self . tarball_name )\n self . import_page . wait_for_tasks ( completed = True )\n self . assertTrue ( self . import_page . is_task_list_showing ( ) , \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3791, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from telemetry import multi_page_benchmark\nMEMORY_HISTOGRAMS = [\n { \"str\" : \"str\" , \"str\" : \"str\" } ,\n { \"str\" : \"str\" , \"str\" : \"str\" } ,\n { \"str\" : \"str\" , \"str\" : \"str\" } ,\n { \"str\" : \"str\" , \"str\" : \"str\" } ]\nBROWSER_MEMORY_HISTOGRAMS = [\n { \"str\" : \"str\" , \"str\" : \"str\" } ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3792, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class VagrantInstance :\n def __init__ ( self , role , ip ) :\n self . target = \"str\"\n self . role = role\n self . ip = ip\n @ property\n def name ( self ) :\n return \"str\" . format ( role = self . role )\n @ property\n def host ( self ) :\n return \"str\" . format ( ip = self . ip )\n @ property\n def key ( self ) :\n return \"str\"\n @ property\n def manifest ( self ) :\n return self . role\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3793, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self , msg , server ) :\n super ( Wrapper , self ) . __init__ ( msg , server )\n self . alert = Alert ( self . token )\n self . device = Device ( self . token )\n self . service = Service ( self . token )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3794, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class LazyEncoder ( json . JSONEncoder ) :\n def default ( self , obj ) :\n if isinstance ( obj , Promise ) :\n return force_unicode ( obj )\n return obj\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3795, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def copy_to_clipboard ( suffix ) :\n try :\n clipboard [ suffix ] = GPS . Editor . get_chars (\n GPS . current_context ( ) . file ( ) . name ( ) )\n except :\n pass\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3796, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def set_led ( r , g , b ) :\n \"str\"\n GPIO . output ( 19 , r )\n GPIO . output ( 21 , g )\n GPIO . output ( 23 , b )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3797, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def canonical_piece ( c ) :\n if c == \"str\" or c == \"str\" :\n return c\n return \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3798, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import smtplib\nfrom email . mime . multipart import MIMEMultipart\nfrom email . mime . text import MIMEText\nimport string\nfrom optparse import OptionParser\nimport sys\nfrom lxml import etree\nsys . path . append ( \"str\" )\nimport databaseInterface\nfrom externals . HTML import HTML\nfrom datetime import datetime\nimport uuid\nimport os\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3799, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_cached_loader_debug_origin ( self ) :\n load_name = \"str\"\n template = loader . get_template ( load_name )\n template_name = template . nodelist [ 0 ] . source [ 0 ] . name\n self . assertTrue ( template_name . endswith ( load_name ) ,\n \"str\" % template_name )\n template = loader . get_template ( load_name )\n template_name = template . nodelist [ 0 ] . source [ 0 ] . name\n self . assertTrue ( template_name . endswith ( load_name ) ,\n \"str\" % template_name )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3800, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class BuiltinDelattrFunctionTests ( BuiltinTwoargFunctionTestCase , TranspileTestCase ) :\n functions = [ \"str\" ]\n not_implemented = [\n \"str\" ,\n ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3801, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def disk_image_to_rspec_object ( image ) :\n img = Image ( image )\n return img . to_rspec_object ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3802, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nimport sys\nfrom . . utils import *\nfrom . . utils . SQL import *\nimport Player\nimport ProgressBar\nfrom . . Capture import Writers\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3803, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def upgrade ( migrate_engine ) :\n meta = sqlalchemy . MetaData ( bind = migrate_engine )\n stack = sqlalchemy . Table ( \"str\" , meta , autoload = True )\n parent_resource_name = sqlalchemy . Column ( \"str\" ,\n sqlalchemy . String ( 255 ) )\n parent_resource_name . create ( stack )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3804, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _render ( template , context ) :\n tpl = Template ( template )\n ctx = Context ( context )\n return tpl . render ( ctx )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3805, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_shutdown_all_instances_sleeps_if_shutdown_successfully_issued ( self ) :\n self . try_issue_shutdown . return_value = True\n shutdown_all_instances ( )\n self . sleep . assert_called_once_with ( SHUTDOWN_SLEEP )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3806, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def check_generate_args ( N , dt , beta , generate_complex ) :\n x = generate_power_law ( N , dt , beta , generate_complex )\n assert_ ( bool ( generate_complex ) == np . iscomplexobj ( x ) )\n assert_ ( len ( x ) == N )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3807, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Solution ( object ) :\n def arrayPairSum ( self , nums ) :\n \"str\"\n list . sort ( nums )\n l = len ( nums )\n i = 0\n sum = 0\n while i < l :\n sum += nums [ i ]\n i += 2\n return sum\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3808, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def toggle_connect ( widget , event = None ) :\n \"str\"\n global connect_points\n connect_points = not connect_points\n graph . plot ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3809, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from __future__ import absolute_import\nfrom . fx2 . fx2_model import Fx2Model\nfrom . fx2 . fpgalink_host import FpgaLinkHost\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3810, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self , parent = None ) :\n super ( TableView , self ) . __init__ ( parent )\n header = HeaderView ( self )\n header . rightButtonPressed . connect ( self . on_header_rightButtonPressed )\n header . setSortIndicator ( - 1 , QtCore . Qt . AscendingOrder )\n self . setHorizontalHeader ( header )\n self . verticalHeader ( ) . hide ( )\n self . setSelectionMode ( QtGui . QAbstractItemView . SingleSelection )\n self . setSelectionBehavior ( QtGui . QAbstractItemView . SelectRows )\n self . setSortingEnabled ( True )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3811, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom sympy import symbols\nfrom sympy import Plot\nfrom sympy import sin , cos , pi , sqrt , exp\nfrom sympy . core . compatibility import callable\nfrom time import sleep , clock\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3812, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Planner1 ( Planner ) :\n \"str\"\n ref = \"str\"\n schema = { }\n example = { }\n def plan ( self , planner_config , attack_config ) :\n pass\n @ staticmethod\n def to_dict ( ) :\n return Planner . _to_dict ( Planner1 . ref , Planner1 . schema , Planner1 . example )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3813, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def dismiss ( self , * largs ) :\n \"str\"\n if self . bubble . parent :\n self . bubble . parent . remove_widget ( self . bubble )\n if self . attach_to :\n self . attach_to . unbind ( pos = self . _reposition , size = self . _reposition )\n self . attach_to = None\n self . switch_to ( self . main_tab )\n for child in self . tab_list [ : ] :\n self . remove_widget ( child )\n self . dispatch ( \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3814, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def fibonacci ( n = 1 ) :\n _val = 0\n _next = 1\n _cnt = 0\n for i in xrange ( n ) :\n yield _val\n temp = _next\n _next += _val\n _val = temp\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3815, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self , module_config , test_object ) :\n \"str\"\n self . module_config = module_config\n self . test_object = test_object\n self . _current_feature = None\n self . test_object . register_feature_start_observer ( self . _handle_feature_start )\n if ( Transfer . __singleton_instance == None ) :\n Transfer . __singleton_instance = self\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3816, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import pyxb_114\nimport unittest\nimport datetime\nimport pyxb_114 . binding . datatypes as xsd\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3817, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import json\nfrom collections import defaultdict , Counter\npath = \"str\"\nrecords = [ json . loads ( line ) for line in open ( path ) ]\ntime_zones = [ rec [ \"str\" ] for rec in records if \"str\" in rec ]\ncounts = Counter ( time_zones )\nprint ( counts . most_common ( 10 ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3818, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def validate_heroes ( self , field ) :\n if len ( field . data ) > 5 :\n raise ValidationError ( \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3819, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def NeededPaddingForAlignment ( value , alignment = 8 ) :\n \"str\"\n if value % alignment :\n return alignment - ( value % alignment )\n return 0\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3820, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def search4CNode ( condition ) :\n node = exactSearch ( condition )\n if node is not None :\n return node\n node = getCentralEnt ( condition )\n return node\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3821, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _get_context_data ( self , ** kwargs ) :\n \"str\"\n queryset = Message . vobjects . filter ( reply_to_major_message = None )\n page = self . request . GET . get ( \"str\" )\n tmp = utils . get_pagination ( queryset , page , settings . HOMEPAGE_MESSAGE_NUM_PER_PAGE )\n for i in tmp [ \"str\" ] :\n i . reply = Message . vobjects . filter ( reply_to_major_message = i ) . order_by ( \"str\" )\n kwargs . update ( tmp )\n return super ( IndexView , self ) . get_context_data ( ** kwargs )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3822, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def add ( request ) :\n entry = Entry ( )\n entry . date = datetime . now ( )\n entry . text = request . POST [ \"str\" ]\n entry . save ( )\n return HttpResponseRedirect ( reverse ( \"str\" ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3823, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom __future__ import absolute_import\nfrom . runner import main\nmain ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3824, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __is_visited ( self , x , y ) :\n if self . visited [ y ] [ x ] == 1 :\n return True\n else :\n return False\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3825, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_pipeline_definition ( self , pipeline_id , version = None ) :\n \"str\"\n params = { \"str\" : pipeline_id , }\n if version is not None :\n params [ \"str\" ] = version\n return self . make_request ( action = \"str\" ,\n body = json . dumps ( params ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3826, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def update ( self ) :\n keys = pygame . key . get_pressed ( )\n self . camera_controller . update ( keys )\n if self . mouse_buttons [ 0 ] :\n for tray in self . trays :\n tray . handle ( self . mouse_pos , self . mouse_rel )\n else :\n for tray in self . trays :\n tray . should_move = False\n tray . should_resize = False\n tray . edge = 0b0000\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3827, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class SliceTransformFactory ( object ) :\n def __init__ ( self , start , end ) :\n self . start = start\n self . end = end\n def __call__ ( self , * args , ** kwargs ) :\n return SliceTransform ( self . start , self . end , * args , ** kwargs )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3828, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get ( self , url , query_params ) :\n \"str\"\n return self . execute_request ( url , \"str\" , query_params , None )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3829, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def getPost ( reddit , subreddit , post ) :\n text = { }\n if isinstance ( post , list ) :\n post = post [ 0 ]\n else : post = post\n for submission in reddit . subreddit ( subreddit ) . search ( post , time_filter = \"str\" ) :\n if submission . title == post :\n text [ \"str\" ] = submission . title\n text [ \"str\" ] = submission . selftext\n return text\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3830, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def ermittle_besten_spieler ( self ) :\n hoechster_zug = self . zuege [ 0 ]\n for x in range ( 1 , len ( self . zuege ) ) :\n \"str\"\n if hoechster_zug is None or self . zuege [ x ] > hoechster_zug :\n hoechster_zug = self . zuege [ x ]\n if Config . LOG_RUNDEN : print ( \"str\" . format ( hoechster_zug . spieler ) )\n if hoechster_zug is not None :\n self . besterSpieler = hoechster_zug . spieler\n return self . besterSpieler\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3831, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from livewires import games\ngames . init ( screen_width = 640 , screen_height = 480 , fps = 50 )\ngames . screen . mainloop ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3832, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class MySSHServer ( asyncssh . SSHServer ) :\n def connection_requested ( self , dest_host , dest_port , orig_host , orig_port ) :\n if dest_port == 80 :\n return True\n else :\n raise asyncssh . ChannelOpenError (\n asyncssh . OPEN_ADMINISTRATIVELY_PROHIBITED ,\n \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3833, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def remove_duplicate_urls ( urls , names ) :\n \"str\"\n for pattern in urls :\n if hasattr ( pattern , \"str\" ) :\n remove_duplicate_urls ( pattern . url_patterns , names )\n elif hasattr ( pattern , \"str\" ) and pattern . name :\n if pattern . name in names :\n urls . remove ( pattern )\n else :\n names . append ( pattern . name )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3834, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import socket\nimport threading\nimport time\nfrom connection . server import Server\nfrom . utils import get_ip\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3835, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "if __dev__ :\n from direct . directutil import DistributedLargeBlobSender\n import DistributedInGameEditor\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3836, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from django . contrib import admin\nfrom djanban . apps . dev_environment . models import NoiseMeasurement , Interruption\nadmin . site . register ( NoiseMeasurement )\nadmin . site . register ( Interruption )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3837, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def setUp ( self ) :\n self . harass_repeat = 1000\n self . data = data\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3838, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from copy import deepcopy\nfrom django . core . urlresolvers import RegexURLPattern\nfrom django . conf . urls import url\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3839, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def create_plugin ( name , version , author , description ) :\n from framework . core . registry import plugin_registry\n from framework . core . plugin import Plugin\n plugin = Plugin ( name , version , author , description )\n plugin_registry . add ( plugin )\n return plugin\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3840, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def onSplitButtonClicked ( self ) :\n \"str\"\n self . insertSingleLineTextAtCursor ( \"str\" )\n self . slideTextEdit . setFocus ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3841, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\n__author__ = \"str\"\n__date__ = \"str\"\n__copyright__ = \"str\"\n__revision__ = \"str\"\nimport os\nimport subprocess\nfrom PyQt4 import QtGui\nfrom processing . gui . ToolboxAction import ToolboxAction\nfrom FusionUtils import FusionUtils\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3842, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self ) :\n self . fout = FloppyOut ( )\n self . midi_fin = MidiFileIn ( self . cb_midi_event_list )\n pygame . midi . init ( )\n self . mout = pygame . midi . Output ( pygame . midi . get_default_output_id ( ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3843, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from orchestrate_ai . webclient . app import app\napp . run ( debug = True )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3844, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from django . contrib import admin\nfrom pamplesneak . models import Pamplesneak , Player , GameWord\nadmin . site . register ( Pamplesneak )\nadmin . site . register ( Player )\nadmin . site . register ( GameWord )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3845, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import numpy as np\nfrom scipy import constants\nfrom interpolate_thermal_property import get_potential_aims , get_potential_nist_table , get_potential_sulfur_table\nimport re\nimport os\nmaterials_directory = os . path . dirname ( __file__ )\nif materials_directory :\n materials_directory = materials_directory + \"str\"\neV2Jmol = constants . physical_constants [ \"str\" ] [ 0 ] * constants . N_A\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3846, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def download_version ( version ) :\n download_file_and_compare_hashes ( \"str\" % version )\n if ( args . tests ) :\n download_file_and_compare_hashes ( \"str\" % version )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3847, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class TripsLocation ( ApiView ) :\n \"str\"\n api_url = \"str\"\n def get ( self , request ) :\n import analysis . logic\n trip_ids = request . GET . get ( \"str\" , None )\n if not trip_ids :\n return HttpResponseBadRequest ( \"str\" )\n live_trips = analysis . logic . get_trips_location ( trip_ids . split ( \"str\" ) )\n result = dict ( objects = live_trips )\n result [ \"str\" ] = dict ( )\n return self . get_json_resp ( result )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3848, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_finalize_with_trace ( self ) :\n import subprocess\n rc = subprocess . call ( [ sys . executable , \"str\" , \"str\" ] )\n self . failIf ( rc == 2 , \"str\" )\n self . failUnless ( rc == 0 , \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3849, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def rebuild ( indexname , jsonfile ) :\n es . indices . delete ( index = indexname )\n es . indices . create ( index = indexname )\n for line in open ( jsonfile ) :\n s = line . strip ( )\n toInsert = eval ( s )\n res = es . index ( index = indexname , doc_type = \"str\" , body = toInsert )\n print ( res )\n es . indices . refresh ( index = indexname )\n", + "output": "このpythonコ���ドに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3850, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class HasGetOntologies ( object ) :\n \"str\"\n def get_ontologies ( self ) :\n \"str\"\n raise NotImplementedError ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3851, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def api_group ( self , api_group ) :\n \"str\"\n if api_group is None :\n raise ValueError ( \"str\" )\n self . _api_group = api_group\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3852, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _query_counting_switch ( self , switch_id , vlan_id , nw_src , nw_dst ) :\n \"str\"\n for con in core . openflow . _connections . itervalues ( ) :\n if con . dpid == switch_id :\n match = self . _find_counting_flow_match ( switch_id , nw_src , nw_dst , vlan_id )\n con . send ( of . ofp_stats_request ( body = of . ofp_flow_stats_request ( match = match ) ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3853, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from setuptools import setup , find_packages\nsetup (\n name = \"str\" ,\n version = \"str\" ,\n packages = find_packages ( exclude = [ \"str\" , \"str\" ] ) ,\n test_suite = \"str\" ,\n install_requires = [ \"str\" ] ,\n author = \"str\" ,\n author_email = \"str\" ,\n description = \"str\" ,\n license = \"str\" ,\n keywords = \"str\" ,\n url = \"str\" ,\n)\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3854, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_400_resource_validator ( ) :\n request = request_parser ( request_400 )\n response = request_validator ( request )\n assert response [ 0 ] == \"str\"\n assert response [ 1 ] == \"str\"\n assert response [ 2 ] == \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3855, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from django . core . management . base import BaseCommand , CommandError\nfrom django . conf import settings\nfrom jobs . models import Job , JobImage\nimport os\nfrom shutil import copyfile\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3856, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def initializeELMnet ( nDimInput , nDimOutput , numNeurons = 10 ) :\n net = OSELM ( nDimInput , nDimOutput ,\n numHiddenNeurons = numNeurons , activationFunction = \"str\" )\n return net\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3857, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def testGenericInlineFormsetFactory ( self ) :\n inline_formset = generic_inlineformset_factory ( Media ,\n exclude = ( \"str\" , ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3858, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class TestMinInsertions ( unittest . TestCase ) :\n def test_min_insertions ( self ) :\n string = \"str\"\n self . assertEqual ( min_insertions_to_make_palindrome ( string ) , 3 )\n string = \"str\"\n self . assertEqual ( min_insertions_to_make_palindrome ( string ) , 4 )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3859, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from distutils . core import setup\nsetup ( name = \"str\" ,\n version = \"str\" ,\n description = \"str\" ,\n author = \"str\" ,\n scripts = [ \"str\" ] ,\n data_files = [ ( \"str\" , [ \"str\" ] ) ]\n )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3860, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def GetDirGetName ( BamFile ) :\n fileSimple = re . split ( \"str\" , re . split ( \"str\" , BamFile ) [ 1 ] ) [ 0 ]\n dir = re . findall ( \"str\" , BamFile ) [ 0 ]\n return [ dir , fileSimple ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3861, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class TestImport ( unittest . TestCase ) :\n def test_import ( self ) :\n import fifilib\n def test_application ( self ) :\n from fifilib . api import Application\n test_value = 10\n A = Application ( )\n A . set_value ( test_value )\n v = A . get_value ( )\n self . assertEqual ( test_value , v )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3862, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class CourseType ( db . Model ) :\n id = db . Column ( db . Integer , primary_key = True )\n description = db . Column ( db . String ( 50 ) )\n def set_fields ( self , fields ) :\n self . description = fields [ \"str\" ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3863, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from __future__ import unicode_literals\nfrom djangobmf . serializers import ModuleSerializer\nfrom rest_framework import serializers\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3864, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def populate ( self ) :\n vlan_list = get_vlan_list ( )\n for vlan in vlan_list :\n if Vlan . query . filter_by ( vlan_no = vlan ) . count ( ) == 1 :\n continue\n db . session . add ( Vlan ( vlan ) )\n db . session . commit ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3865, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def is_admin ( taskid ) :\n global adminid\n if adminid != taskid :\n return False\n else :\n return True\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3866, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def ModularIntegerFactory ( _mod , _dom , _sym ) :\n \"str\"\n class cls ( ModularInteger ) :\n mod , dom , sym = _dom . convert ( _mod ) , _dom , _sym\n if _sym :\n cls . __name__ = \"str\" % _mod\n else :\n cls . __name__ = \"str\" % _mod\n return cls\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3867, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def addKColumn ( self ) :\n if self . kcolumnModel is None :\n return\n row = self . kcolumnModel . rowCount ( )\n self . kcolumnModel . insertRows ( row )\n index = self . kcolumnModel . index ( row , 0 )\n self . kcolumnView . setFocus ( )\n self . kcolumnView . setCurrentIndex ( index )\n self . kcolumnView . edit ( index )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3868, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def log ( self , msg ) :\n print ( \"str\" % ( time . time ( ) , time . time ( ) - self . starttime , msg ) )\n sys . stdout . flush ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3869, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get ( self , key , default = None ) :\n try :\n return self [ key ]\n except ( KeyError , IndexError ) :\n pass\n return default\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3870, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def isInsidePolygon ( point , polyPoints ) :\n shapelyPoint = Point ( point [ \"str\" ] , point [ \"str\" ] )\n shapelyPolygon = Polygon ( polyPoints )\n isInside = shapelyPolygon . contains ( shapelyPoint )\n return isInside\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3871, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import os\nfrom django . conf import global_settings\nfrom django . contrib . auth import authenticate\nfrom django . contrib . auth . tests . utils import skipIfCustomUser\nfrom django . contrib . auth . models import User , Permission\nfrom django . contrib . contenttypes . models import ContentType\nfrom django . contrib . auth . context_processors import PermWrapper , PermLookupDict\nfrom django . db . models import Q\nfrom django . test import TestCase , override_settings\nfrom django . utils . _os import upath\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3872, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def to_mirror ( url ) :\n if not mirrors_ :\n load_mirrors ( )\n for mirror_name in mirrors_ :\n for mirror_url in mirrors_ [ mirror_name ] :\n if url . startswith ( mirror_url ) :\n url_part = url . split ( mirror_url ) [ 1 ]\n return \"str\" % (\n mirror_name ,\n \"str\" if url_part . startswith ( \"str\" ) else \"str\" ,\n url_part\n )\n return url\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3873, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def extract_ramdisk ( fh ) :\n if isinstance ( fh , str ) :\n with open ( fh , \"str\" ) as fh :\n return _extract_ramdisk ( fh )\n else :\n return _extract_ramdisk ( fh )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3874, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import re\nfrom collections import namedtuple\nimport rpsl\nimport errors\nGROUP_START = \"str\"\nGROUP_END = \"str\"\nASPATH_START = \"str\"\nASPATH_END = \"str\"\nPREFIX_START = \"str\"\nPREFIX_END = \"str\"\nAS , AS_SET , AS_PATH , PREFIX_LIST , RS_SET , ANY = (\n \"str\" . split ( ) )\nop_details = namedtuple ( \"str\" , \"str\" )\nops = {\n \"str\" : op_details ( precedence = 3 , associativity = \"str\" ) ,\n \"str\" : op_details ( precedence = 2 , associativity = \"str\" ) ,\n \"str\" : op_details ( precedence = 1 , associativity = \"str\" ) ,\n}\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3875, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __get__ ( self , instance , klass ) :\n if instance is None :\n return self\n def func ( key ) :\n if not key in self . keys :\n raise ValueError ( \"str\" % key )\n self . func ( instance , key )\n self . _state [ instance ] = key\n for actionable in self . _proxies . get ( instance , [ ] ) :\n gtk_radioaction_set_current ( actionable , key )\n return func\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3876, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def run_command ( self ) :\n server = ircd . XinIRCd ( )\n server . run ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3877, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class ArticleManager ( models . Manager ) :\n def all_infoboxes ( self ) :\n return self . filter ( article_type = self . model . INFOBOX ) . all ( )\n def get_infobox_for_entrez ( self , entrez ) :\n title = \"str\" . format ( entrez )\n return self . filter ( title = title ) . first ( )\n def get_talk_for_entrez ( self , entrez ) :\n pass\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3878, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def getParameters ( self ) :\n search = \"str\" + self . _xmlns + \"str\" + self . _xmlns + self . _steerStats\n xmin = self . _Element_Tree . findall ( search ) [ 0 ]\n parametersDict = { }\n for item in xmin :\n parametersDict [ str ( item . tag ) ] = item . text\n return parametersDict\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3879, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from couchdbkit import ResourceNotFound\nfrom sqlagg . filters import EQ\nfrom corehq . apps . groups . models import Group\nfrom corehq . apps . reports . util import get_INFilter_element_bindparam\nfrom corehq . util . quickcache import quickcache\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3880, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_int_enum ( self ) :\n module = builder . parse ( \"str\" )\n enumeration = next ( module [ \"str\" ] . infer ( ) )\n one = enumeration [ \"str\" ]\n clazz = one . getattr ( \"str\" ) [ 0 ]\n int_type = \"str\" . format ( bases . BUILTINS , \"str\" )\n self . assertTrue ( clazz . is_subtype_of ( int_type ) ,\n \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3881, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def forwards ( self , orm ) :\n db . add_column ( \"str\" , \"str\" ,\n self . gf ( \"str\" ) ( auto_now_add = True , default = datetime . datetime ( 2015 , 1 , 12 , 0 , 0 ) , blank = True ) ,\n keep_default = False )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3882, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def asmline ( loc ) :\n if loc == 0 :\n return \"str\"\n loc = preproc + 16 + loc\n return \"str\" + asmseg ( loc )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3883, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def DeathWindow ( ) :\n GemRB . HideGUI ( )\n GemRB . SetTimedEvent ( DeathWindowEnd , 10 )\n return\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3884, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def set_up ( self ) :\n set_up_testing ( )\n reg = self . _registry = get_current_registry ( )\n self . _config = Configurator ( registry = reg , package = package )\n self . _config . setup_registry ( )\n repo_mgr = self . _config . get_registered_utility ( IRepositoryManager )\n repo_mgr . initialize_all ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3885, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class DummyDisplay ( gui . Container ) :\n def __init__ ( self , x , y ) :\n super ( DummyDisplay , self ) . __init__ ( align = - 1 , valign = - 1 )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3886, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from __future__ import unicode_literals\nfrom django . conf import settings\nfrom django . db import migrations , models\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3887, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def delete_posts_referring_to ( node ) :\n Post . objects . filter ( node_references = node ) . delete ( )\n Post . objects . filter ( location = node ) . delete ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3888, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_with_threadpool ( self ) :\n with mock_module ( \"str\" ) :\n x = TaskPool ( )\n self . assertTrue ( x . ThreadPool )\n self . assertTrue ( x . WorkRequest )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3889, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def remove_prefix ( prefixes , string ) :\n \"str\"\n for pre in prefixes :\n if string . startswith ( pre ) :\n return string [ len ( pre ) : ]\n return string\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3890, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def sanitize_path_list ( path_list ) :\n new_path_list = [ ]\n for l in path_list :\n if l :\n new_path_list . append ( l )\n return new_path_list\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3891, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def ParseOpt_windowed ( self ) :\n \"str\"\n self . fullscreen = False\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3892, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from dput . core import logger\nfrom dput . exceptions import HookException\ntry :\n from distro_info import ( DebianDistroInfo , UbuntuDistroInfo ,\n DistroDataOutdated )\nexcept ImportError :\n logger . warning ( \"str\"\n \"str\" )\n raise\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3893, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import rdflib\nfrom rdflib import Graph , Namespace , ConjunctiveGraph\nfrom rdflib . namespace import NamespaceManager\nfrom . quantity import Quantity\nfrom datetime import datetime as DT\nimport datetime\nimport os\nimport logging\nfrom . configure import Configureable , Configuration , ConfigValue\n__all__ = [\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ]\nL = logging . getLogger ( __name__ )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3894, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self , logger_name = None , verbose = False ) :\n \"str\"\n cls , cout = self . __class__ , COut ( )\n cout . set_ats_phase_process ( cls . VERBOSE )\n msg = \"str\" . format ( \"str\" )\n COut . print_console_msg ( msg , verbose = verbose )\n self . __logger_name = logger_name\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3895, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class FakeDataStoreTest ( data_store_test . _DataStoreTest ) :\n \"str\"\n def testApi ( self ) :\n \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3896, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def iter_rings ( data , pathcodes ) :\n ring = [ ]\n for point , code in zip ( data , pathcodes ) :\n if code == \"str\" :\n if len ( ring ) :\n yield ring\n ring = [ point ]\n elif code == \"str\" :\n ring . append ( point )\n else :\n raise ValueError ( \"str\" . format ( code ) )\n if len ( ring ) :\n yield ring\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3897, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def EnvironmentName ( environ ) :\n \"str\"\n app . config . from_object ( app_config [ environ ] )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3898, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class UserPanel ( horizon_lib . Panel ) :\n name = _ ( \"str\" )\n slug = \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3899, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def multiplier ( self ) :\n \"str\"\n if self . price is None :\n return 0\n return self . price / self . unit . divisor\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3900, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class SymbolASM ( Symbol ) :\n \"str\"\n def __init__ ( self , asm , lineno ) :\n Symbol . __init__ ( self )\n self . asm = asm\n self . lineno = lineno\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3901, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def parse_extra ( self , extra ) :\n \"str\"\n if extra . startswith ( \"str\" ) :\n extra = extra [ 1 : ]\n r = IIIFRequest ( identifier = \"str\" ,\n api_version = self . api_version )\n r . parse_url ( extra )\n if ( r . info ) :\n raise IIIFStaticError ( \"str\" )\n return ( r )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3902, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from __future__ import division\nfrom sympy import Symbol , pi , symbols , Tuple , S\nfrom sympy . geometry import Curve , Line , Point , Ellipse , Ray , Segment , Circle , Polygon , RegularPolygon\nfrom sympy . utilities . pytest import raises\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3903, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import h5py\nimport numpy\nimport cPickle as pickle\nimport sys\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3904, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def run_xorgconf ( self ) :\n if not self . backup_xorg_conf ( ) :\n return False\n print ( \"str\" )\n return False\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3905, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def detail ( request , language , slug ) :\n flatpage = get_object_or_404 ( Flatpage , slug = slug , language = language )\n return render_to_response ( \"str\" , { \"str\" : flatpage , \"str\" : language } ,\n context_instance = RequestContext ( request ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3906, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def send_participation_request_rejected_email ( request , obj ) :\n \"str\"\n title = obj . project . short_name + \"str\"\n mainportal = get_current_site ( request )\n kwargs = { \"str\" : obj . user ,\n \"str\" : request . user ,\n \"str\" : mainportal ,\n \"str\" : obj . project }\n send_templated_email ( title , \"str\" , kwargs , [ obj . user . email ]\n , \"str\" + mainportal . domain , fail_silently = False )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3907, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def parse_size ( size ) :\n \"str\"\n if not size :\n resources = dict ( cpus = DEFAULT_TASK_CPUS , mem = DEFAULT_TASK_MEM , disk = DEFAULT_TASK_DISK )\n else :\n try :\n resources_ = json . loads ( size )\n resources = dict (\n cpus = float ( resources_ [ \"str\" ] ) ,\n mem = parse_data ( resources_ [ \"str\" ] ) ,\n disk = parse_data ( resources_ [ \"str\" ] ) )\n except ( TypeError , KeyError , ValueError , InvalidData ) :\n raise ValueError ( \"str\" )\n return resources\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3908, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_cc_2 ( self ) :\n f = my_add2_cc ( )\n src_data = ( 0 + 1j , 2 + 3j , 4 + 5j , 6 + 7j )\n expected_result = ( 2 - 1j , 4 + 1j , 6 + 3j , 8 + 5j )\n actual_result = tuple ( [ gr . feval_cc_example ( f , x ) for x in src_data ] )\n self . assertEqual ( expected_result , actual_result )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3909, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_list_headers_with_alias ( capsys , tabularfile_2 ) :\n \"str\"\n tabularfile_2 . list_headers ( print_alias = True )\n out , err = capsys . readouterr ( )\n assert out == \"str\"\n assert err == \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3910, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from safe . impact_functions . core import ( FunctionProvider ,\n get_hazard_layer ,\n get_exposure_layer ,\n get_question ,\n format_int )\nfrom safe . storage . vector import Vector\nfrom safe . storage . utilities import DEFAULT_ATTRIBUTE\nfrom safe . common . utilities import ugettext as tr\nfrom safe . common . tables import Table , TableRow\nfrom safe . engine . interpolation import assign_hazard_values_to_exposure_data\nimport logging\nLOGGER = logging . getLogger ( \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3911, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self , request , delegate ) :\n Servlet . __init__ ( self , request )\n self . _delegate = delegate\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3912, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self , name , domain ) :\n \"str\"\n from pythonwhois import get_whois\n self . whois = get_whois\n self . _name = name\n self . _domain = domain\n self . _state = None\n self . _data = None\n self . _updated_date = None\n self . _expiration_date = None\n self . _name_servers = [ ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3913, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import sys\nif sys . version_info < ( 3 , 4 , 2 ) :\n print ( \"str\" )\n sys . exit ( 1 )\nimport json\nimport logging . config\nimport logging\nimport os\n__version__ = \"str\"\n__all__ = [ \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3914, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import random\nimport unittest\nfrom mock import patch\nfrom mock import MagicMock as Mock\nimport pyrax . cloudblockstorage\nfrom pyrax . cloudblockstorage import CloudBlockStorageClient\nfrom pyrax . cloudblockstorage import CloudBlockStorageVolume\nfrom pyrax . cloudblockstorage import CloudBlockStorageVolumeType\nfrom pyrax . cloudblockstorage import CloudBlockStorageSnapshot\nfrom pyrax . cloudblockstorage import CloudBlockStorageSnapshotManager\nfrom pyrax . cloudblockstorage import _resolve_id\nfrom pyrax . cloudblockstorage import _resolve_name\nfrom pyrax . cloudblockstorage import assure_volume\nfrom pyrax . cloudblockstorage import assure_snapshot\nimport pyrax . exceptions as exc\nfrom pyrax . manager import BaseManager\nimport pyrax . utils as utils\nfrom pyrax import fakes\nexample_uri = \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3915, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __contains__ ( self , key ) :\n \"str\"\n return self . exists ( key ) or key in self . _empties\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3916, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def parse_args ( ) :\n \"str\"\n parser = argparse . ArgumentParser ( description = __doc__ )\n parser . add_argument ( \"str\" , nargs = \"str\" , help = (\n \"str\"\n ) )\n parser . add_argument (\n \"str\" , \"str\" , type = str ,\n default = None ,\n help = ( \"str\"\n \"str\" ) )\n parser . add_argument (\n \"str\" , \"str\" , type = str ,\n help = ( \"str\"\n \"str\" ) )\n return parser . parse_args ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3917, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class MySQLLayer_Test ( LayerTest ) :\n def setUp ( self ) :\n self . skipIfNoDB ( \"str\" )\n self . l = MySQL ( \"str\" ) . get ( \"str\" )\n def testFormat ( self ) :\n assert \"str\" == self . l . format\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3918, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from gettext import gettext as _\nimport logging\nimport time\nimport uuid\nfrom gi . repository import Gtk , Gdk\nimport gi\nfrom netzob . Common . MMSTD . States . impl . NormalState import NormalState\nfrom netzob . Common . MMSTD . MMSTD import MMSTD\nfrom netzob . UI . Grammar . Views . EditStateView import EditStateView\ngi . require_version ( \"str\" , \"str\" )\nfrom gi . repository import GObject\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3919, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Command ( BaseCommand ) :\n def handle ( self , * args , ** kwargs ) :\n log . info ( \"str\" )\n try :\n p = process . QueueProcessor ( )\n p . start_polling ( )\n except KeyboardInterrupt :\n pass\n except :\n log . exception ( \"str\" )\n log . info ( \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3920, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def invalidation_hash ( self , cli , document ) :\n on_brace = document . current_char in self . chars\n after_brace = document . char_before_cursor in self . chars\n if on_brace :\n return ( True , document . cursor_position )\n elif after_brace and document . char_before_cursor in self . _closing_braces :\n return ( True , document . cursor_position - 1 )\n else :\n return False\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3921, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nimport sys\nfrom PyQt4 import QtGui\napp = QtGui . QApplication ( sys . argv )\nw = QtGui . QWidget ( )\nw . resize ( 300 , 200 )\nw . move ( 100 , 100 )\nw . setWindowTitle ( \"str\" )\nw . show ( )\nsys . exit ( app . exec_ ( ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3922, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nimport unittest\nfrom langdetector import LanguageDetector\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3923, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def to_mac ( self ) :\n self . emit ( \"str\" )\n return\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3924, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def closeby ( nums1 , nums2 ) :\n \"str\"\n counts = 0\n for i in range ( len ( nums1 ) ) :\n if nums1 [ i ] != nums2 [ i ] and abs ( nums1 [ i ] - nums2 [ i ] ) < 3 :\n counts += 1\n return counts\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3925, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class CurrencySelectWidget ( forms . Select ) :\n def __init__ ( self , attrs = None , choices = CURRENCY_CHOICES ) :\n super ( CurrencySelectWidget , self ) . __init__ ( attrs , choices )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3926, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom PyQt4 import QtGui , QtCore , Qt\nimport dbutils as dbu\nimport qt_data_table_widget as dtw\nimport dbmodel as dbm\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3927, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from openerp . osv import fields , osv\nfrom openerp import tools\nAVAILABLE_STATES = [\n ( \"str\" , \"str\" ) ,\n ( \"str\" , \"str\" ) ,\n ( \"str\" , \"str\" ) ,\n ( \"str\" , \"str\" ) ,\n ( \"str\" , \"str\" )\n]\nAVAILABLE_PRIORITIES = [\n ( \"str\" , \"str\" ) ,\n ( \"str\" , \"str\" ) ,\n ( \"str\" , \"str\" ) ,\n ( \"str\" , \"str\" ) ,\n ( \"str\" , \"str\" )\n]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3928, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def build_xcode_alltargets ( project , configuration ) :\n print ( \"str\" % ( project , configuration ) )\n proc = subprocess . Popen ( [ \"str\" , \"str\" , project , \"str\" , \"str\" , configuration , \"str\" ] , stdout = subprocess . PIPE , stderr = subprocess . PIPE )\n for line in proc . stdout :\n print_verbose ( line )\n proc . wait ( )\n if proc . returncode != 0 :\n print ( \"str\" % proc . returncode )\n raise\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3929, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from django . conf . urls import url\nfrom usr import views\nfrom django . conf . urls import url\nfrom usr . views import ( SignupView , LoginView )\nurlpatterns = [\n url ( \"str\" , SignupView . as_view ( ) , name = \"str\" ) ,\n url ( \"str\" , LoginView . as_view ( ) , name = \"str\" ) ,\n]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3930, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def temperature ( self , temperature ) :\n \"str\"\n self . _temperature = temperature\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3931, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import logging\nfrom datetime import datetime\nfrom pygram . app import PyGramApp\nlogger = logging . getLogger ( \"str\" )\nif __name__ == \"str\" :\n logging . basicConfig ( filename = \"str\" . format ( datetime . now ( ) . date ( ) ) )\n PyGramApp ( ) . run ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3932, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def toggle_message_btn ( self ) :\n if self . showMessages == True :\n self . showMessages = False\n else :\n self . showMessages = True\n self . textEdit . setVisible ( self . showMessages )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3933, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import socket\nimport sys\nHOST , PORT = \"str\" , 9999\ndata = \"str\" . join ( sys . argv [ 1 : ] )\nsock = socket . socket ( socket . AF_INET , socket . SOCK_STREAM )\ntry :\n sock . connect ( ( HOST , PORT ) )\n sock . sendall ( data + \"str\" )\n received = sock . recv ( 1024 )\nfinally :\n sock . close ( )\nprint ( \"str\" . format ( data ) )\nprint ( \"str\" . format ( received ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3934, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from Components . HTMLComponent import HTMLComponent\nfrom Components . GUIComponent import GUIComponent\nfrom Screen import Screen\nfrom Components . ActionMap import ActionMap\nfrom Components . Label import Label\nfrom ServiceReference import ServiceReference\nfrom enigma import eListboxPythonMultiContent , eListbox , gFont , iServiceInformation , eServiceCenter\nfrom Tools . Transponder import ConvertToHumanReadable , getChannelNumber\nimport skin\nRT_HALIGN_LEFT = 0\nTYPE_TEXT = 0\nTYPE_VALUE_HEX = 1\nTYPE_VALUE_DEC = 2\nTYPE_VALUE_HEX_DEC = 3\nTYPE_SLIDER = 4\nTYPE_VALUE_ORBIT_DEC = 5\nTYPE_VALUE_FREQ = 6\nTYPE_VALUE_FREQ_FLOAT = 7\nTYPE_VALUE_BITRATE = 8\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3935, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom sklearn . base import BaseEstimator , TransformerMixin\nimport numpy as np\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3936, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def tabsborder_book ( self , button , notebook ) :\n tval = False\n bval = False\n if self . show_tabs == False :\n tval = True\n if self . show_border == False :\n bval = True\n notebook . set_show_tabs ( tval )\n self . show_tabs = tval\n notebook . set_show_border ( bval )\n self . show_border = bval\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3937, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from lib import pingermaster\nimport redis\nimport json\nimport requests\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3938, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "try :\n from graph_gui import KeywordGraphGUI , draw_keyword_biclusters , construct_keyword_graph\nexcept ImportError :\n pass\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3939, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def schedulePDF ( self ) :\n self . driver = webdriver . Chrome ( executable_path = \"str\" )\n self . driver . find_element_by_id ( \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3940, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def show_image ( self , image , ** options ) :\n \"str\"\n return self . show_file ( self . save_image ( image ) , ** options )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3941, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nimport fnmatch\nimport optparse\nimport os\nimport shutil\nimport subprocess\nimport struct\nimport sys\nimport tempfile\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3942, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_image ( file_name ) :\n return send_from_directory ( MEDIA_ROOT ,\n file_name )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3943, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import random as random\nno_of_rows = 1000000 ;\nf = open ( \"str\" , \"str\" ) ;\ncol1 = range ( 0 , no_of_rows ) ;\ncol2 = col1 ;\ncol3 = range ( 0 , no_of_rows ) ;\nrandom . shuffle ( col3 ) ;\nfor i in range ( 0 , no_of_rows ) :\n row = str ( col1 [ i ] ) + \"str\" + str ( col2 [ i ] ) + \"str\" + str ( col3 [ i ] ) + \"str\" ;\n f . write ( row ) ;\nf . close ( ) ;\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3944, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from hirsch import HImage , HDataCode2D\nimport hirsch . giv as giv\nFilename = \"str\"\nimg = HImage . ReadImage ( Filename )\nblobs = img . Threshold ( 0 , 128 ) . Connection ( )\nblobs = [ b for b in blobs if b . Circularity ( ) > 0.5 ]\ngiv . ViewRegions ( blobs , image = img , props = [ \"str\" , \"str\" ] )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3945, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self ) :\n super ( Core2VM , self ) . __init__ ( )\n self . backup_content = False\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3946, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def isSupported ( netInfo , options , baseline , logNames ) :\n \"str\"\n return baseline is not None and ( \"str\" in logNames ) and ( \"str\" in logNames )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3947, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def getsize ( font , text ) :\n if hasattr ( font , \"str\" ) :\n return tuple ( [ x + y for x , y in zip ( font . getsize ( text ) , font . getoffset ( text ) ) ] )\n else :\n return font . getsize ( text )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3948, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def remove_speakers ( txt ) :\n speaker_pattern = re . compile ( \"str\" )\n results = speaker_pattern . subn ( \"str\" , txt )\n return results\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3949, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self , operands ) :\n assert isinstance ( operands , list )\n assert all ( [ isinstance ( operand , Expr ) for operand in operands ] )\n assert operands != [ ]\n self . operands = operands\n", + "output": "このpythonコード���誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3950, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def override_limits ( self , b ) :\n if self . masked : return\n self . emccommand . mode ( self . emc . MODE_MANUAL )\n self . emccommand . override_limits ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3951, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Solution ( object ) :\n import random\n def __init__ ( self , nums ) :\n \"str\"\n self . nums = nums\n def reset ( self ) :\n \"str\"\n return self . nums\n def shuffle ( self ) :\n \"str\"\n return random . sample ( self . nums , len ( self . nums ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3952, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "a = input ( )\nb = input ( )\nfor ch in a :\n if ch in b :\n a = a . replace ( ch , \"str\" , 1 )\n b = b . replace ( ch , \"str\" , 1 )\nfor ch in b :\n if ch in a :\n b = b . replace ( ch , \"str\" , 1 )\n a = a . replace ( ch , \"str\" , 1 )\nprint ( len ( a ) + len ( b ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3953, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_update_document ( self ) :\n doc = self . card . schema ( docid = None )\n ck = self . extension . add_checklist ( )\n ck . set_title ( \"str\" )\n ck . add_item_from_str ( \"str\" )\n ck . add_item_from_str ( \"str\" )\n ck = self . extension . add_checklist ( )\n ck . set_title ( \"str\" )\n ck . add_item_from_str ( \"str\" )\n ck . add_item_from_str ( \"str\" )\n self . extension . update_document ( doc )\n self . assertEqual ( doc . checklists , \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3954, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from __future__ import print_function , unicode_literals\n\"str\"\nrevision = \"str\"\ndown_revision = None\nfrom alembic import op\nimport sqlalchemy as sa\nimport weblab . core . coordinator . sql . priority_queue_scheduler_model as pq_model\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3955, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from __future__ import unicode_literals , absolute_import , division , print_function\nRGB_MIN_VALUE = 0\nRGB_MAX_VALUE = 255\nGRAYSCALE_MIN_VALUE = 0\nGRAYSCALE_MAX_VALUE = 255\nfrom . . import image\nimage . RGB_MIN_VALUE = RGB_MIN_VALUE\nimage . RGB_MAX_VALUE = RGB_MAX_VALUE\nimage . GRAYSCALE_MIN_VALUE = GRAYSCALE_MIN_VALUE\nimage . GRAYSCALE_MAX_VALUE = GRAYSCALE_MAX_VALUE\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3956, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from collections import namedtuple\nN , Student = int ( input ( ) ) , namedtuple ( \"str\" , input ( ) )\nprint ( \"str\" % ( sum ( float ( Student ( * input ( ) . split ( ) ) . MARKS ) for it in range ( N ) ) / N ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3957, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "times = input ( )\nfibolist = [ 1 , 1 ]\nfiboset = set ( fibolist )\nfor i in range ( times ) :\n s = input ( )\n while fibolist [ - 1 ] < s :\n x = fibolist [ - 1 ] + fibolist [ - 2 ]\n fibolist . append ( x )\n fiboset . add ( x )\n if s in fiboset :\n print ( \"str\" )\n elif fibolist [ - 1 ] > s :\n print ( \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3958, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom t0mm0 . common . net import Net\nfrom urlresolver . plugnplay . interfaces import UrlResolver\nfrom urlresolver . plugnplay . interfaces import PluginSettings\nfrom urlresolver . plugnplay import Plugin\nimport urllib , urllib2\nfrom urlresolver import common\nimport re\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3959, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def reinit ( self ) :\n if self . __reset ( ) is not None :\n if self . __open_comm ( ) is not None :\n return True\n return None\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3960, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from ... helpers import get_allowed\nimport ast\nimport base64\nimport json\nimport os\nimport subprocess\nimport web\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3961, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def unset_feature ( statedir , feature , host , value ) :\n dirpath = os . path . join ( statedir , \"str\" , feature )\n os . remove ( os . path . join ( dirpath , host ) )\n try :\n os . rmdir ( dirpath )\n except Exception :\n pass\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3962, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Listener ( object ) :\n def on_message_received ( self , msg ) :\n raise NotImplementedError (\n \"str\" . format (\n self . __class__ . __name__ )\n )\n def __call__ ( self , msg ) :\n return self . on_message_received ( msg )\n def stop ( self ) :\n \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3963, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from models import Post\nfrom django import forms\nfrom django . template . defaultfilters import slugify\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3964, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _stats_result_aggregates ( self , result , aggregate ) :\n stats_args = { }\n for attr in Connection . STANDARD_AGGREGATES . keys ( ) :\n if attr in result :\n stats_args [ attr ] = result [ attr ]\n if aggregate :\n stats_args [ \"str\" ] = { }\n for agr in aggregate :\n stats_args [ \"str\" ] . update (\n Connection . AGGREGATES [ agr . func ] . finalize (\n result , agr . param , self . version ) )\n return stats_args\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3965, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def writeToFile ( self , * args , ** kwargs ) :\n \"str\"\n X , y , X_eval , ids , cols = self ( * args , ** kwargs )\n print ( \"str\" )\n np . savez ( \"str\" , X = X , y = y , X_eval = X_eval , ids = ids , cols = cols )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3966, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self , path ) :\n self . path = path\n if not os . path . isfile ( self . path ) :\n self . config = self . check ( { } )\n self . save ( )\n else :\n self . config = self . check ( self . load ( ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3967, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import os\nimport py_compile\nimport re\nimport sys\nfrom os . path import join\nverbose = \"str\" in sys . argv\ndelete_py = \"str\" in sys . argv\nexcludes = [ ]\nexclude = re . compile ( \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3968, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from __future__ import print_function\nimport os\nimport json\nimport django\nos . environ . setdefault ( \"str\" , \"str\" )\ndjango . setup ( )\nfrom eventkit_cloud . jobs . models import DatamodelPreset\nosm = DatamodelPreset . objects . get ( name = \"str\" )\nhdm = DatamodelPreset . objects . get ( name = \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3969, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def require_app ( app_name , api_style = False ) :\n \"str\"\n iterable = ( inspect . getmodule ( frame [ 0 ] ) for frame in inspect . stack ( ) )\n modules = [ module for module in iterable if module is not None ]\n if api_style :\n m = modules [ 2 ]\n else :\n m = modules [ 1 ]\n m . _REQUIRED_APP = getattr ( m , \"str\" , [ ] )\n m . _REQUIRED_APP . append ( app_name )\n LOG . debug ( \"str\" , app_name , m . __name__ )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3970, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _listconfs ( request , conftemplates ) :\n paginator = Paginator ( conftemplates , 10 )\n page = request . GET . get ( \"str\" )\n try :\n conftemplates = paginator . page ( page )\n except PageNotAnInteger :\n conftemplates = paginator . page ( 1 )\n except EmptyPage :\n conftemplates = paginator . page ( paginator . num_pages )\n return render ( request , \"str\" , {\n \"str\" : conftemplates ,\n } )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3971, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def fasta_iter ( fasta_name ) :\n fh = open ( fasta_name )\n faiter = ( x [ 1 ] for x in groupby ( fh , lambda line : line [ 0 ] == \"str\" ) )\n for header in faiter :\n headerStr = header . __next__ ( ) [ 1 : ] . strip ( )\n seq = \"str\" . join ( s . strip ( ) for s in faiter . __next__ ( ) )\n yield ( headerStr , seq )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3972, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import os\nimport pkg_resources\nimport filecmp\nimport numpy as np\nimport astropy . units as u\nfrom matplotlib . testing . decorators import cleanup\nfrom . . config import mmt_config\nfrom . . telescope import MMT\nfrom . . zernike import ZernikeVector\nfrom . . custom_exceptions import WFSConfigException\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3973, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_get_requested_orgs_get ( path , orgs , authorization , dc_app ) :\n with dc_app . test_request_context ( path ,\n method = \"str\" ) :\n assert authorization . _get_requested_orgs ( flask . request ) == orgs\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3974, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import mongoengine\ntry :\n import users\n from users import User\n import invitations\n from invitations import Invitation\nexcept ImportError :\n pass\nimport classes\nfrom classes import Class\nimport assignments\nfrom assignments import Assignment , TestHarness\nimport submissions\nfrom submissions import Submission , TestResult\nimport archives\nfrom archives import Archive\nimport csv\nfrom csv import CSV\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3975, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from . import mail_mail\nfrom . import mail_mass_mailing\nfrom . import mail_mass_mailing_list\nfrom . import mail_unsubscription\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3976, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import httplib2\nfrom oslo_serialization import jsonutils as json\nfrom oslotest import mockpatch\nfrom tempest . services . compute . json import limits_client\nfrom tempest . tests import base\nfrom tempest . tests import fake_auth_provider\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3977, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from django . contrib import admin\nfrom . models import AppTasks\nfrom . forms import TasksModelForm\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3978, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import logging\nfrom marrow . mailer import Message , Mailer\nlogging . basicConfig ( level = logging . INFO )\nmail = Mailer ( {\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : 5\n } )\nmail . start ( )\nmessage = Message ( [ ( \"str\" , \"str\" ) ] , [ ( \"str\" , \"str\" ) ] , \"str\" , plain = \"str\" )\nmail . send ( message )\nmail . stop ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3979, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Window ( QtGui . QWidget ) :\n def __init__ ( self ) :\n super ( Window , self ) . __init__ ( )\n btn1 = QtGui . QPushButton ( \"str\" )\n btn2 = QtGui . QPushButton ( \"str\" )\n hbox = QtGui . QHBoxLayout ( )\n hbox . addWidget ( btn1 )\n hbox . addWidget ( btn2 )\n vbox = QtGui . QVBoxLayout ( )\n vbox . addLayout ( hbox )\n self . setLayout ( vbox )\n self . resize ( 250 , 150 )\n self . setWindowTitle ( \"str\" )\n self . show ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3980, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class GMTFormatter ( Formatter ) :\n \"str\"\n converter = time . gmtime\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3981, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self ) :\n super ( ) . __init__ ( )\n self . load_scripts ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3982, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class EnvoyException ( Exception ) :\n \"str\"\n pass\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3983, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import archive\narchive . backupList ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3984, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_labels_and_descriptions ( instruments , bands ) :\n \"str\"\n labels = [ ]\n descriptions = [ ]\n for j in range ( len ( instruments ) ) :\n masked = False\n try : masked = instruments . mask [ j ]\n except AttributeError : pass\n if masked :\n labels . append ( bands [ j ] )\n descriptions . append ( bands [ j ] )\n else :\n labels . append ( instruments [ j ] )\n descriptions . append ( instruments [ j ] + \"str\" + bands [ j ] )\n return labels , descriptions\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3985, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from setuptools import setup\nsetup (\n name = \"str\" ,\n entry_points = {\n \"str\" :\n [\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n ] ,\n } ,\n)\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3986, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom django . conf . urls import url , include\nfrom django . contrib import admin\nfrom hostbody import views\nurlpatterns = [\n url ( \"str\" , admin . site . urls ) ,\n url ( \"str\" , views . dashboard , name = \"str\" ) ,\n url ( \"str\" , include ( \"str\" ) ) ,\n url ( \"str\" , include ( \"str\" ) ) ,\n url ( \"str\" , views . login_site , name = \"str\" ) ,\n url ( \"str\" , views . logout_site , name = \"str\" ) ,\n]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3987, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def migrate ( env , version ) :\n try :\n env [ \"str\" ] . search (\n [ ( \"str\" , \"str\" , [ \"str\" , \"str\" ] ) ] ) . compute_taxes ( )\n except Exception :\n pass\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3988, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nimport os\nfrom setuptools import setup , find_packages\nhere = os . path . dirname ( __file__ )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3989, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import re\nfrom datetime import datetime , timedelta\nimport json\nfrom xml . etree import ElementTree\nfrom scrapy . spider import BaseSpider\nfrom scrapy . contrib . loader import ItemLoader\nfrom scrapy . http import Request , Response , TextResponse\nfrom scrapy . contrib . loader . processor import TakeFirst , MapCompose , Join\nfrom scrapy . shell import inspect_response\nfrom scrapy import log\nfrom nrc . database import NrcDatabase\nfrom nrc . NrcBot import NrcBot\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3990, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def save ( self ) :\n if self . is_dirty :\n Mud . save ( self )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3991, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class DiagnosisRole ( models . Model ) :\n _name = \"str\"\n _description = \"str\"\n _inherit = [ \"str\" ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3992, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nimport sys\nimport os\nimport grade . util\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3993, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def parse_timestamp_arg ( field , value ) :\n res = str ( value )\n try :\n res = parse_timestamp ( res )\n except ValueError as ex :\n if ex . args :\n o . fatal ( \"str\"\n % ( field , value , ex ) )\n else :\n o . fatal ( \"str\" % ( field , value ) )\n if res != 1 and res % 10 :\n o . fatal ( \"str\" % ( field , value ) )\n return res\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3994, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Queue ( object ) :\n items = [ ]\n def enqueue ( self , value ) :\n self . items . append ( value )\n def dequeue ( self ) :\n dequeued = self . items [ 0 ]\n self . items = self . items [ 1 : ]\n return dequeued\n def peek ( self ) :\n return self . items [ 0 ]\n def __repr__ ( self ) :\n return \"str\" + \"str\" . join ( [ str ( x ) for x in self . items ] ) + \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3995, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _get_color ( self ) :\n color = Gdk . RGBA ( )\n color . parse ( self . _color )\n return color\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3996, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def collect_data ( input_file ) :\n container = [ ]\n data_file = open ( input_file , \"str\" )\n for line in data_file :\n container . append ( line . strip ( \"str\" ) )\n data_file . close ( )\n return container\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3997, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class VagasSpider ( Spider ) :\n name = \"str\"\n allowed_domains = [ \"str\" ]\n start_urls = [ \"str\" ]\n def parse ( self , response ) :\n questions = Selector ( response ) . xpath ( \"str\" )\n for question in questions :\n item = VagasItem ( )\n item [ \"str\" ] = question . xpath ( \"str\" ) . extract ( )\n item [ \"str\" ] = question . xpath ( \"str\" ) . extract ( )\n yield item\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3998, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def lakshmi ( ) :\n shares_bought = 2000\n price_bought = 900\n share_expense = price_bought * shares_bought\n commission_bought = .03 * share_expense\n total_expense = share_expense + commission_bought\n shares_sold = 2000\n price_sold = 942.75\n sale_income = shares_sold * price_sold\n commission_sold = .03 * sale_income\n total_sale_income = sale_income - commission_sold\n money = total_sale_income - total_expense\n print ( money )\n print ( \"str\" ) % ( money )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 3999, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from setuptools import setup , find_packages\nlong_desc = \"str\"\nsetup (\n name = \"str\" ,\n version = \"str\" ,\n keywords = ( \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" ) ,\n description = \"str\" ,\n license = \"str\" ,\n install_requires = [ ] ,\n author = \"str\" ,\n author_email = \"str\" ,\n url = \"str\" ,\n packages = find_packages ( ) ,\n platforms = \"str\" ,\n)\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4000, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class ReportCreateForm ( SimpleModelForm ) :\n note = forms . CharField ( widget = forms . Textarea )\n captcha = ReCaptchaField ( attrs = { \"str\" : \"str\" } )\n class Meta :\n model = Report\n fields = ( )\n def __init__ ( self , ** kwargs ) :\n caption = _ ( \"str\" )\n super ( ReportCreateForm , self ) . __init__ ( caption , ** kwargs )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4001, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def run ( self ) :\n self . dlg . setup ( )\n self . dlg . exec_ ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4002, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import datetime\nfrom south . db import db\nfrom south . v2 import SchemaMigration\nfrom django . db import models\n\"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4003, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class MsgPackTestService ( Fruit ) :\n marshaller = marshalling . MsgPackMarshaller ( )\n multiply = MultiplyExecutable ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4004, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import socket\nimport sys\nimport subprocess\nimport os . path\nPATH = \"str\"\nif len ( sys . argv ) != 2 :\n print ( \"str\" )\n sys . exit ( 0 )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4005, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def command_handler ( settings ) :\n \"str\"\n parser = argparse . ArgumentParser ( description = \"str\" )\n parser . add_argument ( \"str\" , help = \"str\" )\n args = parser . parse_args ( )\n if \"str\" in args :\n setup_environ ( settings )\n from wsgifire . server . devserver import runserver\n runserver ( )\n else :\n parser . print_help ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4006, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def send_password_request_link ( password_request , user ) :\n current_request = CrequestMiddleware . get_request ( )\n absolute_reset_password_url = current_request . build_absolute_uri (\n reverse ( \"str\" , args = ( password_request . uuid , ) )\n )\n replacements = { \"str\" : user , \"str\" : absolute_reset_password_url }\n txt_message = get_template ( \"str\" ) . render ( replacements )\n html_message = get_template ( \"str\" ) . render ( replacements )\n subject = \"str\"\n return send_mail ( subject , txt_message , settings . EMAIL_HOST_USER , recipient_list = [ user . email ] ,\n fail_silently = False , html_message = html_message )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4007, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def run_test ( ) :\n child = subprocess . Popen ( [ \"str\" ] )\n child . wait ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4008, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self , factory ) :\n self . factory = factory\n self . logger = logging . getLogger ( \"str\" )\n self . turl ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4009, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_name ( self ) :\n valid_email_list = [ \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" , \"str\" ,\n \"str\" ]\n invalid_email_list = [ \"str\" , \"str\" ,\n \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" ,\n \"str\" ]\n for x in valid_email_list :\n self . assertTrue ( frappe . utils . parse_addr ( x ) [ 0 ] )\n for x in invalid_email_list :\n self . assertFalse ( frappe . utils . parse_addr ( x ) [ 0 ] )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4010, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import cv\nimport time\ncv . NamedWindow ( \"str\" , 1 )\ncapture = cv . CaptureFromCAM ( 0 )\nwhile True :\n img = cv . QueryFrame ( capture )\n cv . ShowImage ( \"str\" , img )\n if cv . WaitKey ( 10 ) == 27 :\n break\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4011, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class SimpleTestCase ( unittest . TestCase ) :\n def test_index ( self ) :\n tester = app . test_client ( self )\n response = tester . get ( \"str\" , content_type = \"str\" )\n self . assertEqual ( response . status_code , 200 )\n def test_page_loads ( self ) :\n tester = app . test_client ( self )\n response = tester . get ( \"str\" , content_type = \"str\" )\n self . assertIn ( \"str\" , response . data )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4012, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_media_url ( self , host , media_id ) :\n web_url = self . get_url ( host , media_id )\n html = self . net . http_GET ( web_url ) . content\n r = \"str\"\n sources = [ ]\n regex = re . finditer ( r , html , re . DOTALL )\n for s in regex :\n sources . append ( urlresolver . HostedMediaFile ( url = s . group ( 1 ) ) )\n source = urlresolver . choose_source ( sources )\n return source . resolve ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4013, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Player ( object ) :\n \"str\"\n def __init__ ( self , name ) :\n self . current_score = 0\n self . name = name\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4014, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class DiasporaJetpackComponent ( firenado . core . TornadoComponent ) :\n def get_handlers ( self ) :\n return [\n ( \"str\" , diaspora_jetpack . handlers . IndexHandler ) ,\n ( \"str\" , diaspora_jetpack . handlers . SessionHandler ) ,\n ( \"str\" , tornado . web . StaticFileHandler ,\n { \"str\" : os . path . join ( self . get_component_path ( ) ,\n \"str\" ) } ) ,\n ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4015, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import os\nimport io\nimport tarfile\nfrom betamax import Betamax\nfrom requests import Session\nfrom nose . tools import assert_equal , assert_true , assert_false , assert_in\nfrom . import URL , APIKEY\nfrom submitter . content_service import ContentService\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4016, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import blinker\n_signals = blinker . Namespace ( )\nrepository_created = _signals . signal ( \"str\" )\nrepository_updated = _signals . signal ( \"str\" )\nrepository_deleted = _signals . signal ( \"str\" )\ntag_created = _signals . signal ( \"str\" )\ntag_deleted = _signals . signal ( \"str\" )\nbefore_put_image_json = _signals . signal ( \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4017, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom __future__ import absolute_import , division , unicode_literals\nimport straight . threading\nimport time\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4018, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self , preferred_during_scheduling_ignored_during_execution = None , required_during_scheduling_ignored_during_execution = None ) :\n \"str\"\n self . _preferred_during_scheduling_ignored_during_execution = None\n self . _required_during_scheduling_ignored_during_execution = None\n self . discriminator = None\n if preferred_during_scheduling_ignored_during_execution is not None :\n self . preferred_during_scheduling_ignored_during_execution = preferred_during_scheduling_ignored_during_execution\n if required_during_scheduling_ignored_during_execution is not None :\n self . required_during_scheduling_ignored_during_execution = required_during_scheduling_ignored_during_execution\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4019, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def GetWordWildcard ( self , word ) :\n result = Set ( )\n for item in list ( self . index . keys ( ) ) :\n if word == item [ 0 : len ( word ) ] :\n result = result . union ( self . index [ item ] )\n return result\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4020, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nimport os\nfrom bzrlib . branch import Branch\nfrom bzrlib . tests import TestCaseWithTransport\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4021, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def try_long_cast ( string ) :\n \"str\"\n try :\n long ( string )\n return True\n except ValueError :\n return False\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4022, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_provision_attributes ( appliance , provider , small_template ) :\n \"str\"\n provision_data = get_provision_data (\n appliance . rest_api , provider , small_template , auto_approve = False )\n response = appliance . rest_api . collections . provision_requests . action . create ( ** provision_data )\n assert appliance . rest_api . response . status_code == 200\n provision_request = response [ 0 ]\n provision_request . action . deny ( reason = \"str\" )\n provision_request . reload ( attributes = ( \"str\" , \"str\" ) )\n assert provision_request . v_workflow_class\n assert provision_request . v_allowed_tags\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4023, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class ReflectiveObjectDefinition ( ObjectDefinition ) :\n def __init__ ( self , object_type , is_singleton ) :\n pass\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4024, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from __future__ import division\nfrom os import path\nfrom PIL import Image\nfrom subprocess import Popen\nDTC = \"str\"\nDST = \"str\"\nTMPDIR = \"str\"\nTMPNAME = \"str\"\nNUMFRAMES = 35\nFRAMERATE = 10.0\nCONVERT = \"str\"\nCLOCKWISE = True\nDSIZE = ( 16 , 16 )\nim_src = Image . open ( DTC )\nif CLOCKWISE :\n im_src = im_src . transpose ( Image . FLIP_LEFT_RIGHT )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4025, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from gibbs . conditions import AqueousParams\nfrom pathways . bounds import Bounds\nfrom pathways . concs import ConcentrationConverter\nfrom util . SBtab import SBtabTools\nfrom os import path\nRELPATH = path . dirname ( path . realpath ( __file__ ) )\nCOFACTORS_FNAME = path . join ( RELPATH , \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4026, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class DocumentBody ( Element ) :\n def __init__ ( self ) :\n self . element_type = ElementType . Body\n self . _children = [ ]\n self . _attributes = [ ]\n def getHtml ( self ) :\n html = \"str\"\n for x in self . _children :\n html += x . getHtml ( )\n return \"str\" + html + \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4027, + "instruction": "��に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def connection ( self ) :\n \"str\"\n if self . _cached_connection is None :\n self . _cached_connection = boto . sqs . connect_to_region (\n self . region ,\n aws_access_key_id = self . access_key ,\n aws_secret_access_key = self . secret_key ,\n is_secure = self . is_secure ,\n port = self . port\n )\n logger . debug ( \"str\" )\n return self . _cached_connection\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4028, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Controller :\n \"str\"\n def __init__ ( self , repository ) :\n \"str\"\n self . _repo = repository\n def __str__ ( self ) :\n \"str\"\n return str ( self . _repo )\n def getRepository ( self ) :\n \"str\"\n return self . _repo\n def getList ( self ) :\n \"str\"\n return self . _repo . getElementList ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4029, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nimport datetime\nimport random\ntry :\n import numpy as np\nexcept ImportError :\n pass\nfrom operator import mul\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4030, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_settings_list_raises_error_if_noncontrib_not_public ( self ) :\n noncontrib = AuthUserFactory ( )\n res = self . app . get (\n self . setting_list_url ,\n auth = noncontrib . auth ,\n expect_errors = True )\n assert_equal ( res . status_code , 403 )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4031, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class ShopConfig ( AppConfig ) :\n name = \"str\"\n verbose_name = \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4032, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def GetContent ( self ) :\n if self . content is None :\n self . _RetrieveContent ( )\n return self . content\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4033, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def post ( self , url ) :\n helpers . debug ( __file__ , url = url )\n username = self . get_argument ( \"str\" )\n key = self . get_argument ( \"str\" )\n if not self . _verify_api_key ( username , key ) :\n self . set_status ( 403 )\n self . write ( \"str\" )\n return\n self . set_secure_cookie ( \"str\" , \"str\" % ( username , key ) )\n self . redirect ( \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4034, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class CustomGoogleAnalytics ( GoogleAnalytics ) :\n account = None\n def __init__ ( self , account = None ) :\n super ( ) . __init__ ( account )\n @ property\n def template ( self ) :\n return \"str\"\n @ property\n def source ( self ) :\n if self . account is None :\n return None\n return self . template % self . account\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4035, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class LabeledMultiValueField ( LabeledField , MultiValueField ) :\n \"str\"\n pass\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4036, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _parsejson ( x ) :\n \"str\"\n return json . loads ( x . read ( ) . decode ( \"str\" ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4037, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class WaterQuality ( BaseModel ) :\n site = Charfield ( )\n sample_campaign = TextField ( )\n lab_id = TextField ( )\n sample_id = CharField ( )\n sample_date = DateField ( )\n param_name = TextField ( )\n method_name = TextField ( )\n analysis_result = DoubleField ( )\n qualifier_flags = TextField ( )\n detection_limit = FloatField ( )\n reporting_limit = FloatField ( )\n practical_quantitation_limit = NumericField ( )\n measure_unit = TextField ( )\n analysis_date = DateField ( )\n sample_comments = TextField ( )\n results_comments = TextField ( )\n class Meta :\n database = db\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4038, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import agros2d as a2d\nfrom test_suite . scenario import Agros2DTestCase\nfrom test_suite . scenario import Agros2DTestResult\nfrom math import sin , cos\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4039, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from datetime import timedelta\ntry :\n import bootstrap\nexcept :\n pass\nimport unittest\nimport time\nimport nwidget\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4040, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Student :\n _staticval = - 1\n @ classmethod\n def myclassmethod ( x ) :\n print ( x . _staticval )\n @ staticmethod\n def mystaticmethod ( ) :\n print ( Student . _staticval )\n def my_method ( self ) :\n print ( Student . _staticval )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4041, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def classify_tweet ( self , raw_tweet_text ) :\n processed_tweet = self . clean_up_tweet ( raw_tweet_text )\n word_features = self . word_feats ( processed_tweet )\n return self . classifier . classify ( word_features )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4042, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import json\nimport os\nimport sys\nimport requests\nimport config\nfrom src import *\nfrom templates . text import TextTemplate\nWIT_AI_ACCESS_TOKEN = os . environ . get ( \"str\" , config . WIT_AI_ACCESS_TOKEN )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4043, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from PyQt5 import QtCore , QtGui , QtWidgets\nfrom PyQt5 . QtWidgets import QDateTimeEdit , QCheckBox , QVBoxLayout , QHBoxLayout , QFrame , QWidget , QLabel , QLineEdit , QTabWidget , QSpinBox , QPushButton , QDial , QComboBox , QFontComboBox , QSpacerItem , QSizePolicy\nfrom PyQt5 . QtGui import QIcon\nimport ast\nimport os\nfrom persepolis . scripts . newopen import Open\nfrom persepolis . gui import icons_resource\nhome_address = os . path . expanduser ( \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4044, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import re\n_BASE_OBJECT_REFERENCE_REGEX_STRING = (\n \"str\" )\nOBJECT_REFERENCE_REGEX_STRING = _BASE_OBJECT_REFERENCE_REGEX_STRING . format (\n allowed_types = \"str\" )\nOBJECT_REFERENCE_REGEX = re . compile ( OBJECT_REFERENCE_REGEX_STRING )\nLINK_REFERENCE_REGEX = re . compile (\n \"str\" +\n \"str\" +\n \"str\" +\n OBJECT_REFERENCE_REGEX_STRING +\n \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4045, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def has_parameter ( self , name ) :\n for param_name , param_value in self . _parameters :\n if param_name == name :\n return True\n return False\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4046, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def payment_product882_specific_input ( self ) :\n \"str\"\n return self . __payment_product882_specific_input\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4047, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def execute ( ) :\n import webnotes\n webnotes . reload_doc ( \"str\" , \"str\" , \"str\" )\n webnotes . reload_doc ( \"str\" , \"str\" , \"str\" )\n for pi in webnotes . conn . sql ( \"str\" ) :\n webnotes . get_obj ( \"str\" , pi [ 0 ] ,\n with_children = 1 ) . update_qty ( change_modified = False )\n webnotes . conn . commit ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4048, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def set_connection_timeout ( self , timeout ) :\n \"str\"\n self . _connection_timeout = timeout\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4049, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from django . core . exceptions import ValidationError\nfrom django . db import models\nfrom django . db . models . signals import post_save\nfrom django . dispatch import receiver\nfrom django . utils . translation import ugettext as _\nfrom django . core . urlresolvers import reverse\nfrom django . contrib . auth . models import User , Permission\nfrom taggit . managers import TaggableManager\nfrom geonode . base . enumerations import COUNTRIES\nfrom geonode . people . enumerations import ROLE_VALUES\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4050, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from setuptools import setup\n__author__ = \"str\"\nsetup (\n name = \"str\" ,\n version = \"str\" ,\n url = \"str\" ,\n license = \"str\" ,\n author = \"str\" ,\n author_email = \"str\" ,\n description = \"str\" ,\n long_description = __doc__ ,\n packages = [ \"str\" ] ,\n include_package_data = True ,\n zip_safe = False ,\n platforms = \"str\" ,\n install_requires = [ \"str\" ] ,\n classifiers = [\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\"\n ] ,\n)\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4051, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def split_model_fields ( obj , fields ) :\n \"str\"\n model_fields = [ ]\n other_fields = [ ]\n for field in fields :\n if hasattr ( obj , field ) :\n model_fields . append ( field )\n else :\n other_fields . append ( field )\n return model_fields , other_fields\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4052, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def getAllRanges ( self , codes ) :\n mranges = [ ]\n for code in codes :\n mranges . append ( code [ - 1 ] )\n return mranges\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4053, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "__author__ = \"str\"\nimport time\ntoday = time . strftime ( \"str\" )\nif today == \"str\" :\n print ( \"str\" )\nelse :\n print ( \"str\" + today )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4054, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def visit_read_binding ( self , rb ) :\n if not self . is_global ( rb . binding ) :\n return\n self . replace ( rb , I . make_getitem ( self . make_read_map ( ) ,\n I . make_constant ( rb . binding . symbol ) ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4055, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from antlr4 import InputStream , CommonTokenStream , ParseTreeWalker\nfrom antlr4 . tree . Trees import Trees\nfrom . SQLiteLexer import SQLiteLexer\nfrom . SQLiteParser import SQLiteParser\nfrom . SQLiteListener import SQLiteListener\nfrom . SQLiteVisitor import SQLiteVisitor\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4056, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom __future__ import absolute_import\nimport datetime\nfrom collections import OrderedDict\nimport numpy as np\nimport matplotlib . pyplot as plt\nfrom astropy . io import fits\nimport pandas\nfrom sunpy . lightcurve import LightCurve\nfrom sunpy . time import parse_time\nfrom sunpy import config\nfrom sunpy . extern . six . moves import urllib\nTIME_FORMAT = config . get ( \"str\" , \"str\" )\n__all__ = [ \"str\" ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4057, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def id_for_label ( self , id_ ) :\n \"str\"\n if id_ :\n id_ += \"str\"\n return id_\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4058, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class SoftwareAdmin ( admin . ModelAdmin ) :\n fieldsets = (\n ( \"str\" , {\n \"str\" : ( \"str\" , \"str\" ) } ) ,\n ( \"str\" , {\n \"str\" : ( \"str\" , \"str\" ) } ) ,\n )\n search_fields = [ \"str\" ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4059, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self , vm_name , port = 8080 , vidDevName = None ) :\n BaseVMHandler . __init__ ( self , vm_name , vidDevName )\n threading . Thread . __init__ ( self )\n self . port = port\n self . app = tornado . web . Application ( [ ( \"str\" , WebVMHandler . WSHandler ,\n dict ( display = self . display , mouse = self . mouse , keyboard = self . keyboard ) ) ] )\n self . app . listen ( self . port )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4060, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def is_detach_process_context_required ( ) :\n \"str\"\n result = True\n if is_process_started_by_init ( ) or is_process_started_by_superserver ( ) :\n result = False\n return result\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4061, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom deposit_receipt import Deposit_Receipt\nfrom server_errors import SWORD2ERRORSBYIRI , get_error\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4062, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def serialize ( self , include_site = True , include_map = False ) :\n ret = { }\n ret [ \"str\" ] = self . name\n ret [ \"str\" ] = self . id\n ret [ \"str\" ] = self . text\n ret [ \"str\" ] = self . url\n ret [ \"str\" ] = app . utility . serialize_datetime ( self . creation_time )\n if include_site :\n ret [ \"str\" ] = self . site_id\n if include_map :\n ret [ \"str\" ] = self . mapping_id\n return ret\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4063, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def send_measure ( url , data , email , password ) :\n \"str\"\n headers = { \"str\" : \"str\" , \"str\" : \"str\" }\n r = requests . post ( url , data = json . dumps ( data ) , headers = headers , auth = ( email , password ) )\n if r . status_code == 200 :\n print ( r . content )\n else :\n print ( r . status_code )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4064, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import unittest\nimport sys\nimport os\nfrom cStringIO import StringIO\nimport aclgen\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4065, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def first_sad ( stack ) :\n for i in xrange ( 0 , len ( stack ) ) :\n if not stack [ i ] :\n return i\n return i\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4066, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_parse_date_from_datetime ( self ) :\n \"str\"\n bxl = pytz . timezone ( \"str\" )\n dt_ = bxl . localize ( dt . datetime ( 2014 , 11 , 23 , 1 , 2 , 3 ) )\n epoch = pytz . UTC . localize ( dt . datetime ( 1970 , 1 , 1 , 0 , 0 , 0 ) )\n epoch_expected = ( dt_ - epoch ) . total_seconds ( )\n pts = parse_date ( dt_ )\n self . assertEqual ( pts . value / 1e9 , epoch_expected )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4067, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class IConfig ( Interface ) :\n \"str\"\n def update_config ( self , config ) :\n \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4068, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def valueToString ( value ) :\n if isinstance ( value , OrderedDict ) :\n asList = [ \"str\" . format ( key , valueToString ( value [ key ] ) ) for key in sorted ( value . keys ( ) ) ]\n return listAsString ( asList )\n elif isinstance ( value , list ) :\n return listAsString ( value )\n elif isinstance ( value , set ) :\n return listAsString ( list ( value ) )\n else :\n return str ( value )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4069, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import sys\nif len ( sys . argv ) >= 3 :\n if len ( sys . argv [ 1 ] ) >= 114 and len ( sys . argv [ 2 ] ) >= 114 :\n r = \"str\"\n for i in range ( 114 ) :\n a = ord ( sys . argv [ 1 ] [ i ] )\n b = ord ( sys . argv [ 2 ] [ i ] )\n r = r + chr ( 48 ^ a ^ b )\n print ( r )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4070, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _on_mapping_length ( self , instance , value ) :\n if self . _loaded :\n self . channel_cfg . mapping . length = instance . getValueFromKey ( value )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4071, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class HexUtilsError ( Exception ) :\n \"str\"\n pass\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありませ���。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4072, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def run ( ) :\n \"str\"\n parser = argparse . ArgumentParser ( prog = \"str\" )\n parser . add_argument ( \"str\" , nargs = \"str\" , help = \"str\" )\n args = parser . parse_args ( )\n inputs = { \"str\" : args . p }\n config_path = inputs [ \"str\" ]\n config = SRConfig ( \"str\" , config_path , \"str\" )\n savings_rate = SavingsRate ( config )\n monthly_rates = savings_rate . get_monthly_savings_rates ( )\n user_plot = Plot ( savings_rate )\n user_plot . plot_savings_rates ( monthly_rates )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4073, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def ave ( self ) :\n \"str\"\n return self . _ave\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4074, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def redis_set_data ( key , cvedata ) :\n \"str\"\n if cvedata :\n try :\n redis_conn = redis . StrictRedis ( host = redis_host , port = redis_port ,\n password = redis_pass , db = redis_db )\n redis_conn . hmset ( key , cvedata )\n redis_conn . expire ( key , 28800 )\n except ConnectionError :\n utillogger . error ( \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4075, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def twist ( self ) :\n for i in range ( MT64 . n ) :\n x = ( self . MT [ i ] & MT64 . upper_mask ) + ( self . MT [ ( i + 1 ) % MT64 . n ] & MT64 . lower_mask )\n xA = x >> 1\n if x % 2 != 0 :\n xA = xA ^ MT64 . a\n self . MT [ i ] = self . MT [ ( i + MT64 . m ) % MT64 . n ] ^ xA\n self . index = 0\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4076, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Configuration :\n __metaclass__ = PoolMeta\n __name__ = \"str\"\n default_dunning_procedure = fields . MultiValue ( default_dunning_procedure )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4077, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from django . conf . urls import patterns\nfrom django . conf . urls import url\nfrom openstack_dashboard . dashboards . admin . networks . ports import views\nPORTS = \"str\"\nVIEW_MOD = \"str\"\nurlpatterns = patterns (\n VIEW_MOD ,\n url ( PORTS % \"str\" , views . DetailView . as_view ( ) , name = \"str\" )\n)\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4078, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class DBConnectivity ( SmokeTest ) :\n def test_retrieve ( self ) :\n cnt = User . objects . all ( ) . count ( )\n self . assertTrue ( cnt > 0 )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4079, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_missing_property ( self ) :\n recipe = \"str\"\n with self . assertRaisesRegex ( TaskError , \"str\" ) :\n construct ( io . StringIO ( recipe ) , [ \"str\" ] )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4080, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def make_projectname ( mxd02file ) :\n \"str\"\n rad_parts = mxd02file . split ( \"str\" ) [ : 4 ]\n rad_parts . extend ( [ \"str\" ] )\n out_file = \"str\" . join ( rad_parts )\n return out_file\n", + "output": "このpythonコードに誤���はありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4081, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import unittest\nfrom mock import Mock , call\nfrom . storage_backends import FilesystemBackend , BackendFailureException\nfrom . . env import constants\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4082, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _prepare_lines_for_comments ( lines ) :\n \"str\"\n for line in lines :\n try :\n yield {\n \"str\" : line [ 3 ] ,\n \"str\" : int ( line [ 1 ] ) ,\n \"str\" : line [ 0 ] [ 2 : ] if line [ 0 ] . startswith ( \"str\" ) else line [ 0 ] ,\n \"str\" : int ( line [ 2 ] ) ,\n }\n except Exception :\n pass\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4083, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nimport datetime\nfrom operator import attrgetter\nfrom unittest import expectedFailure\nfrom django import forms\nfrom django . test import TestCase\nfrom . models import (\n ArticleWithAuthor , BachelorParty , BirthdayParty , BusStation , Child ,\n DerivedM , InternalCertificationAudit , ItalianRestaurant , M2MChild ,\n MessyBachelorParty , ParkingLot , ParkingLot3 , ParkingLot4A , ParkingLot4B ,\n Person , Place , Profile , QualityControl , Restaurant , SelfRefChild ,\n SelfRefParent , Senator , Supplier , TrainStation , User , Wholesaler ,\n)\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4084, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import routes\nimport webapp2\nconfig = { }\napp = webapp2 . WSGIApplication ( debug = True , config = config )\nroutes . add_routes ( app )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4085, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_provides_without_prefix ( self ) :\n \"str\"\n out = self . _spec_test_output ( \"str\" )\n assert len ( out ) == 1\n assert \"str\" in out [ 0 ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4086, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def query_readings ( self ) :\n queryMsg = \"str\" + self . collection + \"str\"\n response = requests . post ( self . query_url , data = queryMsg )\n try :\n return json . loads ( response . content )\n except Exception as e :\n return response . content\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4087, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import os\nBOT_NAME = \"str\"\nSPIDER_MODULES = [ \"str\" ]\nNEWSPIDER_MODULE = \"str\"\nMONGO_USER = os . environ . get ( \"str\" )\nMONGO_PASSWORD = os . environ . get ( \"str\" )\nMONGO_URI = \"str\"\nMONGO_DATABASE = \"str\"\nITEM_PIPELINES = {\n BOT_NAME + \"str\" : 300 ,\n BOT_NAME + \"str\" : 301 ,\n BOT_NAME + \"str\" : 302 ,\n BOT_NAME + \"str\" : 303 ,\n}\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4088, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def recv ( self ) :\n self . _check_closed ( )\n self . _check_readable ( )\n buf = self . conn . recv_bytes ( )\n f = StringIO ( buf )\n return Unpickler ( f ) . load ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4089, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def generate ( regex , Ns ) :\n \"str\"\n return sorted ( parser . regex ( regex ) [ 0 ] ( Ns ) ,\n key = lambda s : ( len ( s ) , s ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4090, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_get_static_analysis ( client ) :\n rv = client . get (\n url_for ( \"str\" , sha256 = \"str\" )\n )\n assert rv . status_code == 404\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4091, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import os\nimport sys\nfrom decimal import decimal , round_down\nimport json\nimport random\nimport shutil\nimport subprocess\nimport time\nimport re\nfrom authproxy import authserviceproxy , jsonrpcexception\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4092, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def is_read_only ( statement ) :\n config = statement . search_one ( \"str\" )\n return config and ( \"str\" in config . arg )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4093, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def appendShape ( self , shape ) :\n self . shapes . append ( shape )\n self . empty = False\n self . enableUpdates ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4094, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "__revision__ = \"str\"\n\"str\"\nimport os\nimport sys\nimport TestSCons\ntest = TestSCons . TestSCons ( )\nif os . name != \"str\" or sys . platform == \"str\" :\n msg = \"str\" % os . name\n test . skip_test ( msg )\ntest . write ( \"str\" , \"str\" )\ntest . run ( arguments = \"str\" , stdout = \"str\" )\ntest . pass_test ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4095, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Tweet ( models . Model ) :\n tweet_id = models . CharField ( max_length = 21 )\n def __str__ ( self ) :\n return self . tweet_id\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4096, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _db_thread_to_satyr ( self , db_thread ) :\n if len ( db_thread . frames ) < 1 :\n self . log_warn ( \"str\"\n . format ( db_thread . id ) )\n return None\n result = satyr . JavaThread ( )\n result . name = \"str\" . format ( db_thread . number )\n for db_frame in db_thread . frames :\n frame = self . _db_frame_to_satyr ( db_frame )\n if frame is None :\n continue\n result . frames . append ( frame )\n return result\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4097, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_current_level ( self , achievement_name ) :\n \"str\"\n achievement = [ a for a in self . unlocked_achievements if a . name == achievement_name ]\n achievement . sort ( key = lambda a : a . level , reverse = True )\n if len ( achievement ) == 0 :\n current_level = 0\n else :\n current_level = achievement [ 0 ] . level\n return current_level\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4098, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def main ( ) :\n data_dir = sys . argv [ 1 ]\n evaluate_model ( data_dir )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4099, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "__author__ = \"str\"\nfrom django import forms\nfrom django . http import HttpResponseRedirect\nfrom django . views . generic import View\nfrom django . shortcuts import render_to_response , render\nfrom django . core . urlresolvers import reverse\nfrom django . contrib . auth import login\nfrom django . contrib . auth import authenticate\nfrom public . forms import UserSignupForm\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4100, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom __future__ import absolute_import\nimport subprocess\nimport threading\nimport salt . exceptions\nfrom salt . ext import six\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4101, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_pixbuf_from_image ( image ) :\n \"str\"\n is_rgba = image . mode == \"str\"\n if is_rgba : rowstride = 4\n else : rowstride = 3\n pb = gtk . gdk . pixbuf_new_from_data (\n image . tobytes ( ) ,\n gtk . gdk . COLORSPACE_RGB ,\n is_rgba ,\n 8 ,\n image . size [ 0 ] ,\n image . size [ 1 ] ,\n ( is_rgba and 4 or 3 ) * image . size [ 0 ]\n )\n return pb\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4102, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class TestLagrange ( TestCase ) :\n def test_lagrange ( self ) :\n p = poly1d ( [ 5 , 2 , 1 , 4 , 3 ] )\n xs = np . arange ( len ( p . coeffs ) )\n ys = p ( xs )\n pl = lagrange ( xs , ys )\n assert_array_almost_equal ( p . coeffs , pl . coeffs )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4103, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class CustomNotice ( Notice ) :\n name = \"str\"\n identifier = \"str\"\n html_template = \"str\"\n text_template = \"str\"\n context = { \"str\" : \"str\" }\n subject = \"str\" % ( \"str\" , context [ \"str\" ] )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4104, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from django . conf import urls\nfrom horizon . browsers import views\nfrom zaqar_ui . content . queues import panel\ntitle = panel . Queues . name\nurlpatterns = [\n urls . url ( \"str\" , views . AngularIndexView . as_view ( title = title ) , name = \"str\" ) ,\n]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4105, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from __future__ import unicode_literals\nimport barbados . barbadosdb . fields\nfrom django . conf import settings\nfrom django . db import migrations , models\nimport django . db . models . deletion\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4106, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def GetSubtitles ( self , subs ) :\n import base64\n import gzip\n return gzip . decompress (\n base64 . b64decode (\n self . DownloadSubtitles ( self . _token , ( subs [ \"str\" ] , ) ) [ \"str\" ] [ 0 ] [ \"str\" ] )\n )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4107, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_invoice_model ( cls ) :\n if isinstance ( cls . invoice_model , models . Model ) :\n return cls . invoice_model\n elif isinstance ( cls . invoice_model , string_types ) :\n return resolve_model_string ( cls . invoice_model , cls . _meta . app_label )\n else :\n raise ValueError ( \"str\" . format (\n cls . __name__ , cls . invoice_model ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4108, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def render_to_response ( self , context ) :\n \"str\"\n return self . get_json_response ( self . convert_context_to_json ( context ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4109, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def count_total_giving ( self ) :\n total = self . current_year ( ) . counted ( ) . giving ( ) . aggregate ( total_points = models . Sum ( \"str\" ) ) [ \"str\" ]\n if total is None :\n return 0\n else :\n return total\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4110, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def update ( self ) :\n if not self . visible :\n return False\n if self . grabbed :\n pygame . display . update ( ( self . px , self . py , self . width + 4 , self . height + 4 ) )\n pygame . display . update ( ( self . x , self . y , self . width + 4 , self . height + 4 ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4111, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def post_save_config_entity_initial_publishers ( cls ) :\n \"str\"\n post_save_config_entity_initial . connect ( user_publishing . on_config_entity_post_save_group , cls , True , \"str\" )\n post_save_config_entity_initial . connect ( user_publishing . on_config_entity_post_save_user , cls , True , \"str\" )\n post_save_config_entity_initial . connect ( built_form_publishing . on_config_entity_post_save_built_form , cls , True , \"str\" )\n post_save_config_entity_initial . connect ( policy_publishing . on_config_entity_post_save_policy , cls , True , \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4112, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from flask import Flask\nfrom flask import render_template , abort , flash , request\nfrom flask_bootstrap import Bootstrap\nfrom flask_wtf import Form\nfrom wtforms import StringField , SubmitField , BooleanField\nfrom wtforms . validators import DataRequired\nfrom flask . ext . sqlalchemy import SQLAlchemy\nfrom flask . ext . login import current_user , login_required\nfrom flask . ext . security import Security , SQLAlchemyUserDatastore , UserMixin , RoleMixin\nimport os\nimport wtf_helpers\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4113, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class BasePageTests ( TestCase ) :\n def test_cleanup_html ( self ) :\n b = Page ( )\n self . assertEqual ( b . cleanup_html ( \"str\" ) , \"str\" )\n self . assertEqual ( b . cleanup_html ( \"str\" ) ,\n \"str\" )\n self . assertEqual ( b . cleanup_html ( \"str\" ) ,\n \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4114, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def preprocessContent ( self , url , mimetype , contentstr ) :\n soup = common . util . WebRequest . as_soup ( contentstr )\n text = soup . body . get_text ( strip = True ) . strip ( )\n if len ( text ) < 100 or True :\n self . log . info ( \"str\" )\n contentstr , dummy_fileN , dummy_mType = self . wg . chromiumGetRenderedItem ( url )\n else :\n self . log . info ( \"str\" , len ( text ) )\n return contentstr\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4115, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def handle ( self , * args , ** options ) :\n if options . get ( \"str\" ) :\n self . ku_openlearning ( options . get ( \"str\" ) , options . get ( \"str\" ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4116, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nimport os\nfrom logging . config import dictConfig\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4117, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import tensorflow as tf\nimport numpy as np\nfrom datetime import datetime\na = str ( datetime . now ( ) ) [ 11 : 19 ]\nprint ( a )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4118, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "if __name__ == \"str\" :\n foo = 1\n print ( VAR )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4119, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class MockStatusUpdater ( object ) :\n \"str\"\n def __init__ ( self , addr = \"str\" , uuid = \"str\" , api_key = \"str\" ) :\n self . addr = addr\n self . _uuid = uuid\n self . _daemon_addr = \"str\" . format ( self . addr )\n self . _api_key = api_key\n self . status = { }\n def update ( self , status ) :\n \"str\"\n self . status = status\n print ( self . status )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4120, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def tearDown ( self ) :\n for gr in UserGroupModel . get_all ( ) :\n fixture . destroy_user_group ( gr )\n Session ( ) . commit ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4121, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def main ( ) :\n favourite_number = raw_input ( \"str\" )\n print ( \"str\" )\n pickle . dump ( favourite_number , open ( \"str\" , \"str\" ) )\n print ( \"str\" )\n unpickled_number = pickle . load ( open ( \"str\" , \"str\" ) )\n print ( \"str\" % unpickled_number )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4122, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def related_objects ( model ) :\n return [\n ( _verbose_name ( rel ) , rel )\n for rel in _related ( model ) ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4123, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self , * args , ** kwargs ) :\n super ( NumentaDetector , self ) . __init__ ( * args , ** kwargs )\n self . model = None\n self . sensorParams = None\n self . anomalyLikelihood = None\n self . useLikelihood = True\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4124, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class PermissionsSerializer ( serializers . ModelSerializer ) :\n class Meta :\n model = Permissions\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4125, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def controllerChange ( self , controller , val , channel = 1 ) :\n midimsg = 0xB0 + ( ( controller ) * 0x100 ) + ( val * 0x10000 ) + channel\n mm = c_int ( midimsg )\n rc = self . winmm . midiOutShortMsg ( self . hmidi , mm )\n if rc != 0 :\n raise Win32MidiException ( \"str\" + self . midiOutShortErrorCodes . get ( rc , \"str\" ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4126, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def custom_identity_handler ( payload ) :\n user = datastore . find_user ( id = payload [ \"str\" ] )\n return user\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4127, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_teardown_delete_network ( self , utils_mock ) :\n id = \"str\"\n utils_mock . return_value = ( \"str\" , None )\n network . teardown_network ( id )\n utils_mock . assert_called_with ( \"str\" , \"str\" , \"str\" , id ,\n run_as_root = True )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4128, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def setupSignals ( self ) :\n self . textChanged . connect ( self . needComplete )\n self . textChanged . connect ( self . setCompleter )\n self . listView . clicked . connect ( self . mouseCompleteText )\n self . fetchListFinished . connect ( self . showCompleter )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4129, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class BackendTestMixin ( object ) :\n urls = [ ]\n instance = None\n def test_detect ( self ) :\n for url in self . urls :\n backend = detect_backend ( url [ 0 ] )\n self . assertIsInstance ( backend , self . instance )\n def test_code ( self ) :\n for url in self . urls :\n backend = self . instance ( url [ 0 ] )\n self . assertEqual ( backend . code , url [ 1 ] )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4130, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def MessageReceived ( self , Message ) :\n \"str\"\n pass\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4131, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom rest_framework . status import HTTP_503_SERVICE_UNAVAILABLE , HTTP_200_OK\nfrom util . json_request import JsonResponse\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4132, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def write ( self , arg , ** kwargs ) :\n \"str\"\n if hasattr ( arg , \"str\" ) :\n self . _tofile ( arg , ** kwargs )\n else :\n with open ( arg , \"str\" ) as fid :\n self . _tofile ( fid , ** kwargs )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4133, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import migrate\nimport sqlalchemy as sql\nfrom sqlalchemy . engine import reflection\nfrom keystone . common . sql import upgrades\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4134, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_y ( self , time ) :\n t = time\n q = self . ion . q\n R_plus = self . R_plus\n R_minus = self . R_minus\n omega_plus = self . omega_plus\n omega_minus = self . omega_minus\n phi_plus = self . phi_plus\n phi_minus = self . phi_minus\n y_t = ( - q / abs ( q ) ) * ( R_plus * sin ( omega_plus * t + phi_plus ) + R_minus * sin ( omega_minus * t + phi_minus ) )\n return y_t\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4135, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def space_include ( parser , token ) :\n \"str\"\n bits = token . split_contents ( )\n if len ( bits ) != 2 :\n raise TemplateSyntaxError ( _ ( \"str\" % bits [ 0 ] ) )\n path = bits [ 1 ]\n return SpaceIncludeNode ( path )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4136, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def validatePage ( self ) :\n \"str\"\n generic_effect_selected = self . get_metric ( ) is GENERIC_EFFECT\n if generic_effect_selected :\n generic_effect_string = METRIC_TEXT_SIMPLE [ GENERIC_EFFECT ]\n button_pressed = QMessageBox . question (\n self ,\n QString ( \"str\" ) ,\n QString ( \"str\"\n \"str\"\n \"str\"\n \"str\"\n \"str\"\n \"str\" % ( generic_effect_string , generic_effect_string )\n ) ,\n QMessageBox . Yes | QMessageBox . No ,\n )\n if button_pressed == QMessageBox . No :\n return False\n return True\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4137, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import os\nos . environ [ \"str\" ] = \"str\"\nfrom django . conf import settings\nimport logging\nfrom datetime import *\nfrom autoradio_config import *\nfrom programs . models import Schedule\nfrom programs . models import ScheduleDone\nfrom programs . models import Show\nfrom programs . models import Configure\nimport mutagen\nimport os\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4138, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self , refname , pos , refAllele , altAllele , score ) :\n self . refname = refname\n self . pos = pos\n self . ref = refAllele\n self . alt = altAllele\n self . score = score\n self . alt2score = { }\n self . alt2score [ altAllele ] = score\n self . totalReads = - 1\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4139, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import matplotlib as mpl\nmpl . use ( \"str\" )\nimport matplotlib . pyplot as plt\nfrom random import randint\nfrom math import *\nimport numpy as np\nfrom scipy . linalg import expm\nfrom numpy . linalg import solve\nfrom matplotlib import rc\nrc ( \"str\" , ** { \"str\" : \"str\" , \"str\" : [ \"str\" ] } )\nrc ( \"str\" , usetex = True )\nEye = lambda N : np . matrix ( np . eye ( N ) )\nZeros = lambda Ni , Nj : np . matrix ( np . zeros ( ( Ni , Nj ) ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4140, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\n__author__ = \"str\"\nimport os\nimport sys\nsys . path . insert ( 0 , os . path . join ( \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" ) )\nfrom adspygoogle import DfpClient\nclient = DfpClient ( path = os . path . join ( \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" ) )\nuser_service = client . GetService ( \"str\" , version = \"str\" )\nroles = user_service . GetAllRoles ( )\nfor role in roles :\n print ( \"str\"\n % ( role [ \"str\" ] , role [ \"str\" ] ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4141, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _read_expression_profiles ( logger , pro_file ) :\n logger . info ( \"str\" . format ( f = pro_file ) )\n profiles = fs . read_expression_profiles ( pro_file )\n profiles . set_index ( fs . PRO_FILE_TRANSCRIPT_ID_COL , inplace = True )\n logger . info ( \"str\" .\n format ( n = len ( profiles ) ) )\n profiles = profiles [ profiles [ fs . PRO_FILE_NUM_COL ] > 0 ]\n logger . info ( \"str\" .\n format ( n = len ( profiles ) ) )\n return profiles\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4142, + "instruction": "次に示すpythonコード��誤りを修正しなさい。", + "input": "def post ( self , request , domain ) :\n record = RepeatRecord . get ( request . POST . get ( \"str\" ) )\n record . fire ( max_tries = 1 , force_send = True )\n record . save ( )\n return json_response ( {\n \"str\" : record . succeeded ,\n \"str\" : record . failure_reason ,\n } )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4143, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_isOwnerYes ( self ) :\n \"str\"\n site = None\n request = SimpleRequest ( site , \"str\" , \"str\" )\n request . authzUser = request . authnUser = StubPrincipal ( \"str\" )\n rsrc = CalDAVResource ( )\n rsrc . owner = lambda igreq : HRef ( \"str\" )\n self . assertEquals ( ( yield rsrc . isOwner ( request ) ) , True )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4144, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Migration ( migrations . Migration ) :\n dependencies = [\n ( \"str\" , \"str\" ) ,\n ]\n operations = [\n migrations . AlterField (\n model_name = \"str\" ,\n name = \"str\" ,\n field = models . ForeignKey ( null = True , to_field = \"str\" , to = \"str\" ) ,\n ) ,\n ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4145, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_context_data ( self , ** kwargs ) :\n context = super ( LoveMixin , self ) . get_context_data ( ** kwargs )\n context [ \"str\" ] = self . is_fan ( )\n context [ \"str\" ] = self . get_fan_object ( ) . fans . count ( )\n return context\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4146, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nimport platform\nimport time\nimport os\nimport copy\nimport glob\nimport datetime\nimport sys\nsys . dont_write_bytecode = True\nimport numpy as np\nimport sonde\nimport matplotlib . pyplot as plt\nimport pandas\nsite_description = { \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" }\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4147, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import datetime\nimport pytest\nfrom django . utils . timezone import make_naive\nfrom django . core . management import (\n call_command ,\n find_commands ,\n load_command_class ,\n)\nfrom django . test import TestCase\nimport django_peeringdb . models\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4148, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def full_name ( self ) :\n if self . first_name and self . last_name :\n return \"str\" % ( self . first_name , self . last_name )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4149, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\n__version__ = \"str\"\n__author__ = \"str\"\n__all__ = [ ]\nfrom . net import PubSub\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4150, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from __future__ import print_function , division , absolute_import\nimport os\nimport io\nimport bz2\nimport gzip\nfrom mdtraj . utils . six import PY2 , StringIO\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4151, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正し���さい。", + "input": "class ModuleTO ( object ) :\n key = unicode_property ( \"str\" )\n label = unicode_property ( \"str\" )\n is_default = bool_property ( \"str\" , default = False )\n @ staticmethod\n def fromArray ( obj ) :\n m = ModuleTO ( )\n m . key = obj [ 0 ]\n m . label = obj [ 1 ]\n return m\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4152, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def vcs_repo ( self , version = LATEST ) :\n backend = backend_cls . get ( self . repo_type )\n if not backend :\n repo = None\n else :\n proj = VCSProject (\n self . name , self . default_branch , self . checkout_path ( version ) , self . clean_repo )\n repo = backend ( proj , version )\n return repo\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4153, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self , workspace , vital_parameters ) :\n self . workspace = workspace\n self . vital_parameters = vital_parameters\n self . autoGeneratePrereqs ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4154, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom django . shortcuts import render_to_response\nfrom search . models import *\nimport query\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4155, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_arctic_lib ( connection_string , ** kwargs ) :\n \"str\"\n from . arctic import Arctic\n m = CONNECTION_STR . match ( connection_string )\n if not m :\n raise ValueError ( \"str\" % connection_string )\n library , host = m . group ( 1 ) , m . group ( 2 )\n return _get_arctic ( host , ** kwargs ) [ library ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4156, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "__author__ = \"str\"\n__email__ = \"str\"\n__version__ = \"str\"\nfrom twerk import NetworkBuilder\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4157, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Select2Widget ( forms . Select ) :\n \"str\"\n template_name = \"str\"\n class Media :\n js = ( \"str\" , \"str\" )\n css = { \"str\" : ( \"str\" , ) }\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4158, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def transparent_rb_click ( self ) :\n self . model . transparent_mask = True\n self . widget . img_widget . set_color ( [ 255 , 0 , 0 , 100 ] )\n self . plot_mask ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4159, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from setuptools import setup\ninstall_requires = [\n \"str\"\n]\nsetup ( name = \"str\" ,\n version = \"str\" ,\n description = \"str\" ,\n install_requires = install_requires ,\n entry_points = {\n \"str\" :\n [ \"str\" ]\n }\n)\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4160, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "sum = 0\nfor count in range ( 1 , 1000 ) :\n if count % 3 == 0 or count % 5 == 0 :\n sum = sum + count\nprint ( sum )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4161, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import os\nfrom xlrelease_template_report_maker import XLRJsonFetcher , XLRObjectGraphBuilder , XLRReportBuilder\nif __name__ == \"str\" :\n base_url = \"str\"\n template_id = \"str\"\n username = \"str\"\n password = \"str\"\n fetcher = XLRJsonFetcher ( base_url , template_id , username , password )\n json_data = fetcher . fetch ( )\n builder = XLRObjectGraphBuilder ( json_data )\n template = builder . build ( )\n report_builder = XLRReportBuilder ( template )\n report_builder . build_report ( )\n report_builder . save_to_file ( os . path . join ( \"str\" , \"str\" ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4162, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def register_blueprints ( app = None ) :\n \"str\"\n from . controllers . index import index_page\n from . api_calls . api_histogram import api_histogram\n from . api_calls . api_histogram2d import api_histogram_2d\n from . api_calls . api_db_test import api_db_test\n app . register_blueprint ( index_page )\n app . register_blueprint ( api_histogram )\n app . register_blueprint ( api_histogram_2d )\n app . register_blueprint ( api_db_test )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4163, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from __future__ import absolute_import , unicode_literals\nfrom django import forms\nfrom django . contrib . admin . templatetags . admin_static import static\nfrom django . contrib . admin . widgets import AdminTextareaWidget\nfrom django . urls import reverse\nfrom django . utils . translation import ugettext_lazy as _\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4164, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def set_weights ( self , weights ) :\n \"str\"\n for layer in self . flattened_layers :\n nb_param = len ( layer . weights )\n layer . set_weights ( weights [ : nb_param ] )\n weights = weights [ nb_param : ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4165, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_create_ratesservice ( self , registry , pool ) :\n from adhocracy_core . resources . rate import IRatesService\n from substanced . util import find_service\n assert registry . content . create ( IRatesService . __identifier__ , parent = pool )\n assert find_service ( pool , \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4166, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_user_details ( self , response ) :\n \"str\"\n name = response . get ( \"str\" ) or \"str\"\n first_name = \"str\"\n last_name = \"str\"\n if name and \"str\" in name :\n first_name , last_name = response . get ( \"str\" ) . split ( \"str\" , 1 )\n else :\n first_name = name\n return { \"str\" : name ,\n \"str\" : response . get ( \"str\" ) ,\n \"str\" : name ,\n \"str\" : first_name ,\n \"str\" : last_name }\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4167, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Solution ( object ) :\n def isIsomorphic ( self , s , t ) :\n \"str\"\n return len ( s ) == len ( t ) and len ( set ( zip ( s , t ) ) ) == len ( set ( s ) ) == len ( set ( t ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4168, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom datetime import datetime\nfrom django . contrib . contenttypes . models import ContentType\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4169, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_init ( ) :\n with patch . object ( geopy . geocoders , \"str\" ) as mock_GoogleV3 :\n test_Greengraph = Greengraph ( \"str\" , \"str\" )\n mock_GoogleV3 . assert_called_with ( domain = \"str\" )\n assert_equal ( test_Greengraph . start , \"str\" )\n assert_equal ( test_Greengraph . end , \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4170, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import rdflib\nfrom nose . exc import SkipTest\nimport unittest\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4171, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class UserSerializer ( serializers . HyperlinkedModelSerializer ) :\n class Meta :\n model = Staff\n fields = ( \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4172, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _recompute_challenge_users ( self ) :\n \"str\"\n for challenge in self . filtered ( lambda c : c . user_domain ) :\n current_users = challenge . user_ids\n new_users = self . _get_challenger_users ( challenge . user_domain )\n if current_users != new_users :\n challenge . user_ids = new_users\n return True\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4173, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def localservices ( ) :\n reg = get ( )\n appids = { k : v for k , v in dict ( reg . AppIDs ) . iteritems ( ) if v . LocalService is not None }\n for g in reg . ClsidsByAppId :\n if g . Key in appids :\n for c in g :\n yield c\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4174, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def initialize_options ( self ) :\n build_ext . initialize_options ( self )\n self . use_cython = False\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4175, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom django . db import models\nfrom app . logic . commandrepo . models . CommandResultModel import CommandResultEntry\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4176, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class CommentItem ( ObjectItem ) :\n \"str\"\n content = Field ( )\n author = Field ( )\n published = Field ( )\n avatarUrl = Field ( )\n parent = Field ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4177, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def clean_email ( self ) :\n email = self . cleaned_data . get ( \"str\" )\n try :\n email = User . objects . get ( email = email )\n except User . DoesNotExist :\n return email\n raise forms . ValidationError ( strLang ( ) [ \"str\" ] )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4178, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def run_script ( name ) :\n ret = subprocess . call ( [\n sys . executable ,\n os . path . join ( THIS_DIR , name ) ,\n ] )\n if ret != 0 :\n raise RutimeError ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません��", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4179, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nimport socket\nECHO_PORT = 7\nsock = socket . socket ( socket . AF_INET , socket . SOCK_DGRAM )\nsock . bind ( ( \"str\" , ECHO_PORT ) )\nwhile True :\n data , address = sock . recvfrom ( 256 )\n print ( \"str\" , address )\n sock . sendto ( data , address )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4180, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_404_dog_index ( self ) :\n response = self . client . post ( reverse ( \"str\" , args = [ 3 , ] ) )\n self . assertEqual ( response . status_code , 404 )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4181, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import os\nfrom selenium . webdriver . common . desired_capabilities import DesiredCapabilities\nfrom . base import *\nOPTIONAL_APPS = (\n \"str\" ,\n PACKAGE_NAME_FILEBROWSER ,\n PACKAGE_NAME_GRAPPELLI ,\n)\nCOMPRESS_ENABLED = True\nPASSWORD_HASHERS = ( \"str\" , )\nos . environ [ \"str\" ] = \"str\"\nSELENIUM_SERVER = \"str\"\nSELENIUM_CAPABILITIES = DesiredCapabilities . CHROME . copy ( )\nDATABASES = {\n \"str\" : {\n \"str\" : \"str\" ,\n }\n}\nCACHES = {\n \"str\" : {\n \"str\" : \"str\" ,\n }\n}\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4182, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Vote ( Serializer ) :\n ip_address = fields . StringField ( identifier = True )\n name = fields . StringField ( )\n date = fields . DateTimeField ( readonly = True )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4183, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from pygments . style import Style\nfrom pygments . token import (\n Keyword ,\n Name ,\n Comment ,\n String ,\n Error ,\n Number ,\n Operator ,\n Generic ,\n Whitespace ,\n Punctuation ,\n Other ,\n Literal ,\n)\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4184, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_provision_instance ( self ) :\n \"str\"\n OpenEdXInstanceFactory ( name = \"str\" )\n instance = OpenEdXInstance . objects . get ( )\n provision_instance ( instance . pk )\n self . assertEqual ( instance . status , \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4185, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from __future__ import absolute_import\nVERSION = ( 1 , 2 , 0 )\n__version__ = VERSION\n__versionstr__ = \"str\" . join ( map ( str , VERSION ) )\nfrom . client import Elasticsearch\nfrom . transport import Transport\nfrom . connection_pool import ConnectionPool , ConnectionSelector , RoundRobinSelector\nfrom . serializer import JSONSerializer\nfrom . connection import Connection , RequestsHttpConnection , Urllib3HttpConnection , MemcachedConnection , ThriftConnection\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4186, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def database_connection ( ) :\n parts = urllib . parse . urlparse ( os . environ [ \"str\" ] )\n username = parts . username\n password = parts . password\n database = parts . path [ 1 : ]\n hostname = parts . hostname\n return psycopg2 . connect (\n database = database ,\n user = username ,\n password = password ,\n host = hostname\n )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4187, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def addPythonPackage ( relative_module_path ) :\n module_name = \"str\" . join ( relative_module_path . split ( \"str\" ) )\n template = \"str\"\n return template % ( module_name , relative_module_path )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4188, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class LocationFilter ( GeoFilterSet ) :\n contains_properly = GeometryFilter ( name = \"str\" , lookup_type = \"str\" )\n class Meta :\n model = Location\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4189, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "n = 10\nx = 1\ni = 1\nwhile x < 200 :\n print ( x , )\n x = x + i\n i = i + 1\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4190, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def slack_im_history ( keys , im_user_id ) :\n im_messages = \"str\"\n for key in keys :\n api_key = str ( key )\n im_history = web . get ( \"str\" + api_key + \"str\" + im_user_id +\n \"str\" ) . json ( )\n if im_history [ \"str\" ] is True :\n im_messages = im_history [ \"str\" ]\n return im_messages\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4191, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from djpcms . views import appsite , appview\nfrom djpcms . contrib . flowrepo import cms\nfrom djpcms . contrib . flowrepo . models import FlowItem , WebAccount\nappurls = (\n cms . WebAccountApplication ( \"str\" , WebAccount ) ,\n cms . FlowItemApplication ( \"str\" , FlowItem , content_names = { cms . Report : \"str\" } )\n )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4192, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def make_dummy_request ( ) :\n parsed = urlparse ( settings . SITE_URL )\n request = WSGIRequest ( {\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : parsed . scheme ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : parsed . hostname ,\n \"str\" : parsed . port or ( 443 if parsed . scheme == \"str\" else 80 )\n } )\n return request\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4193, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Harmonogram ( models . Model ) :\n program = models . CharField ( \"str\" , max_length = 200 )\n time_start = models . TimeField ( \"str\" )\n time_end = models . TimeField ( \"str\" , null = True , blank = True )\n class Meta :\n verbose_name = \"str\"\n verbose_name_plural = \"str\"\n def __str__ ( self ) :\n return self . program\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4194, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def readdatacommdct ( idfname , iddfile = \"str\" , commdct = None ) :\n \"str\"\n if not commdct :\n block , commlst , commdct , idd_index = parse_idd . extractidddata ( iddfile )\n theidd = eplusdata . Idd ( block , 2 )\n else :\n theidd = iddfile\n data = eplusdata . Eplusdata ( theidd , idfname )\n return data , commdct , idd_index\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4195, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_default_ui ( self ) :\n tc = UI . TabControl ( active = self . _tab )\n tc . add ( \"str\" , self . get_ui_shares ( ) )\n tc . add ( \"str\" , self . get_ui_users ( ) )\n tc . add ( \"str\" , self . get_ui_general ( ) )\n return tc\n", + "output": "このpythonコー��に誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4196, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self , mmachine ) :\n StandardEXT . __init__ ( self , mmachine )\n self . name = \"str\"\n self . main_address = \"str\"\n self . main_search_address = \"str\"\n self . chapters_list_type = FORMAT_HTML\n self . chapters_type = CHAPTERS_JSON\n self . chapters_xpath = \"str\"\n self . image_xpath = \"str\"\n self . new_page_xpath = \"str\"\n self . search_results_xpath = \"str\"\n self . chapters_list_reverse = False\n self . search_disabled = True\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4197, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def collect ( self , r ) :\n p = r [ \"str\" ] . lower ( )\n if self . skip_prefix and p . startswith ( self . skip_prefix ) :\n return\n if self . skip_suffix and p . endswith ( self . skip_suffix ) :\n return\n key = \"str\" . format ( r [ \"str\" ] . strftime ( \"str\" ) , r [ \"str\" ] )\n self . counter [ key ] [ \"str\" . format ( r [ \"str\" ] ) ] += 1\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4198, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def search_tag_string ( mstring , tag ) :\n \"str\"\n if not mstring or len ( mstring ) < 2 :\n return False\n sval = { }\n try :\n sval = dict ( e . split ( \"str\" ) for e in mstring . split ( \"str\" ) )\n except ValueError :\n return False\n if tag in sval :\n return sval [ tag ]\n else :\n return False\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4199, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class NameScoped ( object ) :\n \"str\"\n def __init__ ( self , name ) :\n self . name = name\n def __call__ ( self , f ) :\n def runnable ( * args , ** kwargs ) :\n with tf . name_scope ( self . name ) :\n return f ( * args , ** kwargs )\n return runnable\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4200, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def stop ( self ) :\n self . gui_up = False\n self . fv . show_status ( \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4201, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from __future__ import print_function\nimport os\nimport sys\nimport tempfile\nfrom target_test import FileSystemTargetTestMixin\nfrom helpers import with_config , unittest\nfrom boto . exception import S3ResponseError\nfrom boto . s3 import key\nfrom moto import mock_s3\nfrom luigi import configuration\nfrom luigi . s3 import FileNotFoundException , InvalidDeleteException , S3Client , S3Target\nfrom luigi . target import MissingParentDirectory\nif ( 3 , 4 , 0 ) <= sys . version_info [ : 3 ] < ( 3 , 4 , 3 ) :\n raise unittest . SkipTest ( \"str\" )\nAWS_ACCESS_KEY = \"str\"\nAWS_SECRET_KEY = \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4202, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from . import wizard\nfrom . hooks import post_init_hook\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4203, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class TestRootEndpoint ( TestCase ) :\n def test_root_endpoint ( self ) :\n url = reverse ( \"str\" )\n expect_url = \"str\"\n msg = \"str\"\n assert url == expect_url , msg . format ( expect_url )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4204, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def add_poison_pills ( processes , task_queue ) :\n for i in xrange ( processes ) :\n task_queue . put ( None )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4205, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Cache ( ) :\n storage = { }\n @ staticmethod\n def store ( key , value ) :\n Cache . storage [ key ] = value\n @ staticmethod\n def retrieve ( key ) :\n if key in Cache . storage :\n return Cache . storage [ key ]\n else :\n return None\n @ staticmethod\n def delete ( key ) :\n if key in Cache . storage :\n del Cache . storage [ key ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4206, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def parse_pet ( self , file ) :\n self . logger . debug ( file )\n data = [ ]\n with open ( file , newline = \"str\" ) as csv_file :\n reader = csv . DictReader ( csv_file , fieldnames = [ \"str\" , \"str\" ] )\n for row in reader :\n data . append ( row )\n return data\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4207, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def run ( ) :\n app . run (\n debug = settings . get ( \"str\" , \"str\" ) ,\n port = settings . get ( \"str\" , \"str\" )\n )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4208, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from distutils . core import setup\nfrom distutils . extension import Extension\nfrom Cython . Distutils import build_ext\nsetup ( ext_modules = [\n Extension ( \"str\" ,\n [ \"str\" ,\n \"str\" ] ,\n language = \"str\" ) ] ,\n cmdclass = { \"str\" : build_ext } )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4209, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import sys\nimport unittest\nimport logging\nsys . path . append ( \"str\" )\nimport ProjectsDAO\nimport json\nimport os\nimport shutil\ntest_dir = \"str\"\ntest_db = \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4210, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "__author__ = \"str\"\nimport json\nimport requests\nfrom constants import *\nfrom exceptions import MethodNotAllowedException , NotFoundException , ForbiddenOperationException , IllegalArgumentException , UnsupportedMediaTypeException , UnknownException\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4211, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def usage ( ) :\n print ( \"str\" % sys . argv [ 0 ] + \"str\" )\n exit ( 1 )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4212, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def query ( self , query ) :\n if query . frum != self :\n Log . error ( \"str\" )\n Log . error ( \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4213, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def write_manifest ( self ) :\n with open ( self . manifest , \"str\" ) as f :\n self . write_header ( f )\n self . write_body ( f )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4214, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import scipy\nimport scipy . signal\nimport tensorflow as tf\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4215, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __str__ ( self ) :\n return \"str\" . format ( self . year ,\n self . first_author , self . journal , self . title , str ( self . pmid ) , )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4216, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Migration ( migrations . Migration ) :\n dependencies = [\n ( \"str\" , \"str\" ) ,\n ]\n operations = [\n migrations . AddField (\n model_name = \"str\" ,\n name = \"str\" ,\n field = models . ForeignKey ( to = \"str\" , default = \"str\" ) ,\n ) ,\n ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4217, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class CountCrawler17Proportional ( MultiCityCrawler ) :\n is_proportional = True\n url_city_codes_json = \"str\" \"str\" \"str\"\n url_list_base = \"str\" \"str\" \"str\" \"str\" \"str\" \"str\" \"str\" \"str\"\n def parse_consti ( self , consti , city_name = None ) :\n consti = super ( CountCrawler17Proportional , self ) . parse_consti ( consti , city_name )\n return consti\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4218, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from django . conf . urls . defaults import patterns , include , url\nfrom tutorial . views import Index , Contact , CycleExample\nfrom django . conf import settings\nurlpatterns = patterns ( \"str\" ,\n ( \"str\" , Index . as_view ( ) ) ,\n ( \"str\" , Contact . as_view ( ) ) ,\n ( \"str\" , CycleExample . as_view ( ) ) ,\n ( \"str\" , \"str\" , { \"str\" : settings . MEDIA_ROOT } ) ,\n ( \"str\" , include ( \"str\" ) )\n)\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4219, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_tweet_time ( TWEET ) :\n strfts = time . strftime ( \"str\" , time . strptime ( TWEET [ \"str\" ] , \"str\" ) )\n ts = time . strftime ( \"str\" , time . gmtime ( time . mktime ( time . strptime ( TWEET [ \"str\" ] , \"str\" ) ) ) )\n return ts , strfts\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4220, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def interrupt ( dpid ) :\n try :\n command = \"str\" % ( ControllerIP , ControllerPort , dpid )\n debug ( \"str\" % command )\n result = os . popen ( command ) . read ( )\n debug ( \"str\" % result )\n if result == \"str\" :\n print ( \"str\" )\n return ;\n except :\n log_error ( \"str\" )\n exit ( 1 )\n print ( \"str\" % ( dpid ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4221, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import BIO_FIX_TOPO\nimport sys\nimport argparse\nimport copy\nimport logging\nfrom BCBio import GFF\nfrom Bio import SeqIO\nfrom gff3 import feature_lambda , feature_test_true\nlogging . basicConfig ( level = logging . INFO )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4222, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class MetaRepository :\n \"str\"\n def __init__ ( self ) :\n \"str\"\n settings . addListsToRepository ( \"str\" , None , self )\n importantFileNames = [ \"str\" ]\n settings . getRadioPluginsAddPluginFrame ( getPluginsDirectoryPath ( ) , importantFileNames , getPluginFileNames ( ) , self )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4223, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import asyncio\nimport networkx\nfrom . base_graph import BaseGraph\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4224, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def forecast ( self , steps : int = 1 , ** kwargs ) -> pd . Series :\n index = pd . bdate_range ( self . _train . index [ - 1 ] , periods = steps + 1 ) [ 1 : ]\n return pd . Series ( [ self . _train . values [ - 1 ] ] * steps , index = index )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4225, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def management_url ( self , value ) :\n self . logger . warning (\n _ ( \"str\"\n \"str\"\n \"str\" ) )\n self . endpoint_override = value\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4226, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class NoAccess ( BaseAccess ) :\n @ property\n def sso_is_valid ( self ) :\n return True\n @ property\n def is_active ( self ) :\n return False\n @ property\n def teams ( self ) :\n return ( )\n @ property\n def memberships ( self ) :\n return ( )\n @ property\n def scopes ( self ) :\n return frozenset ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4227, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def save_json ( self , filename ) :\n f = open ( filename , \"str\" )\n json . dump ( self , f , indent = 2 )\n f . close ( )\n print ( \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4228, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from flask import Blueprint\nremote = Blueprint ( \"str\" , __name__ )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4229, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Field ( BaseCClass ) :\n def __init__ ( self ) :\n raise NotImplementedError ( \"str\" )\n def ijk_get_double ( self , i , j , k ) :\n return Field . cNamespace ( ) . ijk_get_double ( self , i , j , k )\n def free ( self ) :\n Field . cNamespace ( ) . free ( self )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4230, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Testcase ( object ) :\n def __init__ ( self ) :\n pass\n def process ( self ) :\n raise NotImplementedError ( \"str\" )\n def get_name ( self ) :\n raise NotImplementedError ( \"str\" )\n def leave ( self ) :\n raise NotImplementedError ( \"str\" )\n def enter ( self ) :\n raise NotImplementedError ( \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4231, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def action_view_bom ( self , cr , uid , ids , context = None ) :\n result = self . pool [ \"str\" ] . for_xml_id ( cr , uid , \"str\" , \"str\" )\n templates = [ product . product_tmpl_id . id for product in self . browse ( cr , uid , ids , context = context ) ]\n context = {\n \"str\" : templates [ 0 ] ,\n \"str\" : ids [ 0 ] ,\n \"str\" : templates [ 0 ] ,\n \"str\" : ids [ 0 ] ,\n }\n result [ \"str\" ] = str ( context )\n return result\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4232, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def init_image_service ( app ) :\n \"str\"\n image_store = app . config [ \"str\" ]\n from psi . app . service import Info\n if image_store is not None :\n Info . set_image_store_service ( image_store ( app ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4233, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def s2s_process ( self , cr , uid , id , data , context = None ) :\n acquirer = self . browse ( cr , uid , id , context = context )\n cust_method_name = \"str\" % ( acquirer . provider )\n if not self . s2s_validate ( cr , uid , id , data , context = context ) :\n return False\n if hasattr ( self , cust_method_name ) :\n method = getattr ( self , cust_method_name )\n return method ( cr , uid , data , context = context )\n return True\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4234, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_tuple_as_args ( self ) :\n self . assertRaises ( SystemExit , self . module . run_command , ( \"str\" , \"str\" ) )\n self . assertTrue ( self . module . fail_json . called )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4235, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def parse_color ( color ) :\n m = re_color . match ( color )\n if not m :\n return None\n r , g , b = m . group ( 1 , 2 , 3 )\n return ( int ( r , 16 ) , int ( g , 16 ) , int ( b , 16 ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4236, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self , session , site = [ 1 , 1 ] , channel = \"str\" ) :\n self . channel = channel\n self . messages = self . getShoutbox ( session , site , self . channel )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4237, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import cPickle as pickle\nimport re\nimport langid\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4238, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _hash_value ( value , salt ) :\n \"str\"\n value = _string_or_bust ( value )\n return hmac . new ( salt , msg = value , digestmod = hashlib . sha256 ) . hexdigest ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4239, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def tuple_add ( a , b ) :\n a1 , a2 = a\n b1 , b2 = b\n return a1 + b1 , a2 + b2\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4240, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import logging\nimport os\nimport dbus\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4241, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class DeleteMeetingView ( UserIsAdminMixin , DeleteView ) :\n model = Meeting\n template_name = \"str\"\n def get_success_url ( self ) :\n return reverse ( \"str\" )\n def get_context_data ( self , ** kwargs ) :\n context = super ( DeleteMeetingView , self ) . get_context_data ( ** kwargs )\n context [ \"str\" ] = user_is_admin ( self . request . user )\n context [ \"str\" ] = \"str\"\n return context\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4242, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class HelloWorldWidget ( DashboardWidget ) :\n def render ( self ) :\n return \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4243, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _flat_transforms_to_matrices ( transforms ) :\n transforms = array_ops . reshape ( transforms , constant_op . constant ( [ - 1 , 8 ] ) )\n num_transforms = array_ops . shape ( transforms ) [ 0 ]\n return array_ops . reshape (\n array_ops . concat (\n [ transforms , array_ops . ones ( [ num_transforms , 1 ] ) ] , axis = 1 ) ,\n constant_op . constant ( [ - 1 , 3 , 3 ] ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4244, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def tearDown ( self ) :\n del self . tk_object\n del self . piece\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4245, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nimport socket\nimport sys\nHOST = \"str\"\nPORT = 10\ntry :\n s = socket . socket ( socket . AF . INET , socket . SOCK_DRAM )\nexcept :\n print ( \"str\" )\n sys . exit ( )\nwhile 1 :\n d = s . recvfrom ( 1024 )\n data = d [ 0 ]\n addr = d [ 1 ]\n if not data :\n break\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4246, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_client_class ( version ) :\n version_map = {\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n }\n try :\n client_path = version_map [ str ( version ) ]\n except ( KeyError , ValueError ) :\n msg = \"str\" % (\n ( version , \"str\" . join ( version_map ) ) )\n raise exceptions . UnsupportedVersion ( msg )\n return importutils . import_class ( client_path )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4247, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from django . db import models\nfrom course_enrollment . models_gen import Country\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4248, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import socket\nHOST = \"str\"\nPORT = 8888\nsock = socket . socket ( socket . AF_INET ,\n socket . SOCK_DGRAM )\nsock . bind ( ( HOST , PORT ) )\ndata , addr = sock . recvfrom ( 1024 )\nprint ( addr , \"str\" , data )\nsock . sendto ( data , addr )\nsock . close ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4249, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import logging\nimport asyncio\nimport asynqp\nfrom . driver_base import ExchangerBase\nfrom ... import config\nlogger = logging . getLogger ( __name__ )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4250, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Lead ( models . Model ) :\n _name = \"str\"\n _inherit = [ \"str\" , \"str\" ]\n @ api . onchange ( \"str\" , \"str\" )\n def _onchange_phone_validation ( self ) :\n if self . phone :\n self . phone = self . phone_format ( self . phone )\n @ api . onchange ( \"str\" , \"str\" )\n def _onchange_mobile_validation ( self ) :\n if self . mobile :\n self . mobile = self . phone_format ( self . mobile )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4251, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def OnTouchRecord ( self , event ) :\n \"str\"\n self . GetParent ( ) . OnRecordClick ( event )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4252, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def set_font ( self , value ) :\n for col , name in enumerate ( AXISLIST ) :\n if col > 10 : break\n temp = self . wTree . get_object ( \"str\" + name )\n temp . set_property ( \"str\" , value )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4253, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class TestImportInstaller ( unittest . TestCase ) :\n def testInstallingAndUninstalling ( self ) :\n import ansible_importer\n ansible_importer . install ( \"str\" )\n self . assertEqual ( \"str\" , sys . path [ - 1 ] )\n self . assertEqual ( ansible_importer . AnsibleModuleImporter ,\n sys . path_hooks [ - 1 ] )\n ansible_importer . uninstall ( \"str\" )\n self . assertFalse ( \"str\" in sys . path )\n self . assertFalse ( ansible_importer . AnsibleModuleImporter in sys . path_hooks )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4254, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom . defaults import *\nDEBUG = False\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4255, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def testIsDriverInSection ( self ) :\n \"str\"\n self . this_function_name = sys . _getframe ( ) . f_code . co_name\n section = \"str\"\n identifier = \"str\"\n option = \"str\"\n driver = \"str\"\n self . parser = xutils . XUtils ( )\n position = self . parser . makeSection ( section , identifier = identifier )\n self . parser . addOption ( section , option , driver , position = position )\n status = self . parser . isDriverInSection ( driver , sectionsList = [ position ] )\n self . failUnless ( status == True , \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4256, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class HelloWorld ( pypro . core . Recipe ) :\n def run ( self , runner , arguments ) :\n print ( \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4257, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class TestSearchBarTest ( TestCase ) :\n @ classmethod\n def setUpClass ( cls ) :\n cls . driver = webdriver . Firefox ( )\n cls . driver . get ( url )\n def test_search_visibility ( self ) :\n search_bar_text = \"str\"\n page_content = self . driver . page_source\n self . assertTrue ( search_bar_text in page_content )\n @ classmethod\n def tearDownClass ( cls ) :\n cls . driver . quit ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4258, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def checkout ( self ) :\n \"str\"\n try :\n gitter = git . Git ( )\n gitter . clone ( self . _url , self . _build_path )\n except git . GitCommandError as e :\n raise RepositoryError ( \"str\" % ( self . _build_path , e . __str__ ( ) ) )\n except OSError as e :\n raise RepositoryError ( \"str\" % ( self . _build_path , e . strerror ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4259, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def discover_all ( ) :\n base_schema = discover_help ( )\n for class_name , Klass in searchables :\n if class_name in base_schema :\n continue\n search_fields = discover_for_class ( Klass )\n base_schema [ class_name ] = prepend_dtype (\n search_fields , class_name . lower ( )\n )\n return base_schema\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4260, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def hardNormals ( ) :\n \"str\"\n selection = cmds . ls ( sl = True , l = True )\n if selection :\n objects = list ( set ( cmds . ls ( selection , o = True , l = True ) or [ ] ) )\n for obj in objects :\n edges = [ e for e in selection if cmds . ls ( e , o = True , l = True ) [ 0 ] == obj ]\n cmds . polySoftEdge ( edges , a = 0 )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4261, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "__author__ = \"str\"\n__copyright__ = \"str\"\n__license__ = \"str\"\nimport glob\nimport os\nfrom ConfigParser import NoOptionError , NoSectionError\nfrom . configparserinc import SafeConfigParserWithIncludes , logLevel\nfrom . . helpers import getLogger\nlogSys = getLogger ( __name__ )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4262, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from . _assets import (\n Asset ,\n Equity ,\n Future ,\n make_asset_array ,\n CACHE_FILE_TEMPLATE\n)\nfrom . assets import (\n AssetFinder ,\n AssetConvertible ,\n AssetFinderCachedEquities\n)\n__all__ = [\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\"\n]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4263, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import os\nimport cobbler . api as capi\nimport time\nimport sys\nimport random\nN = 1000\nprint ( \"str\" % N )\napi = capi . BootAPI ( )\nif not api . profiles ( ) . find ( \"str\" ) :\n print ( \"str\" )\n sys . exit ( 0 )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4264, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def actionTexts ( self ) :\n yield \"str\" , _ ( \"str\" )\n yield \"str\" , _ ( \"str\" )\n yield \"str\" , _ ( \"str\" )\n yield \"str\" , _ ( \"str\" )\n yield \"str\" , _ ( \"str\" )\n yield \"str\" , _ ( \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4265, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def keep_table_together ( elem ) :\n table = get_table_row_containing ( elem ) . getparent ( )\n style_name = table . attrib [ tg ( \"str\" ) ]\n style_elem = doc . content . automatic_styles . xmlnode . find ( \"str\" % style_name , nsmap )\n properties = style_elem . find ( \"str\" , nsmap )\n print ( \"str\" % style_name )\n properties . attrib [ tg ( \"str\" ) ] = \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4266, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_parameters ( self ) :\n params = { \"str\" : len ( self ) , \"str\" : self . Vth , \"str\" : self . Cm , \"str\" : self . El , \"str\" : self . Eex ,\n \"str\" : self . Einh , \"str\" : self . Eahp , \"str\" : self . gl , \"str\" : self . g_ampa_ ,\n \"str\" : self . g_inh_ , \"str\" : self . g_ahp_ , \"str\" : self . tau_ampa ,\n \"str\" : self . tau_inh , \"str\" : self . tau_ahp , \"str\" : self . eqns ,\n \"str\" : self . I_spont }\n return params\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4267, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def date_test ( self , loan_brw , ind , date ) :\n error_msg_date_test = \"str\"\n share = loan_brw . share_ids [ ind ]\n self . assertEqual ( date , share . payment_date , error_msg_date_test )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4268, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from itertools import izip\nfrom doodle . config import CONFIG\nfrom doodle . core . property import IntegerProperty , StringProperty\nfrom . base_model import JSONModel , SimpleModel\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4269, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from haystack import indexes\nfrom memopol . meps . models import MEP\nfrom memopol . base . utils import stripdiacritics\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4270, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def run_update ( self ) :\n \"str\"\n aliases_to_update = self . args . alias or self . cfg . get_named_recipe_sources ( ) . keys ( )\n if not all ( [ self . update_recipe_repo ( x ) for x in aliases_to_update ] ) :\n return - 1\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4271, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from __future__ import print_function , division\n__all__ = [ \"str\" ]\nfrom sympy import Matrix , eye , zeros , Dummy\nfrom sympy . utilities . iterables import flatten\nfrom sympy . physics . vector import dynamicsymbols\nfrom sympy . physics . mechanics . functions import msubs\nimport collections\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4272, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import numpy as np\nfrom visual import Visual , RefVar\nfrom galry . tools import hsv_to_rgb\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4273, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Select2ListCreateChoiceFieldTest ( test . TestCase ) :\n def test_validate ( self ) :\n choice_list = [ \"str\" , \"str\" ]\n field = autocomplete . Select2ListCreateChoiceField (\n choice_list = choice_list )\n field . validate ( \"str\" )\n with self . assertRaises ( ValidationError ) :\n field . validate ( \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4274, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def suite ( ) :\n tests = [ \"str\" , \"str\" , \"str\" ,\n \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" ]\n return unittest . TestSuite ( map ( DeltafyTests , tests ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4275, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def unzero ( v ) :\n if v == 0 :\n return 0.00000001\n else :\n return v\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4276, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _parse_choices ( self , contest_el , contest , result_jurisdiction_lookup ) :\n \"str\"\n return [ self . _parse_choice ( c_el , contest , result_jurisdiction_lookup )\n for c_el in contest_el . xpath ( \"str\" ) ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4277, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def find_successor_from_root ( node : TreeNode , root : TreeNode ) -> TreeNode :\n successor = None\n while root :\n if node . value < root . value :\n successor = root\n root = root . left\n elif node . value > root . value :\n root = root . right\n else :\n break\n return successor\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4278, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def run_tests ( self ) :\n print ( \"str\" )\n self . test_options ( )\n self . test_get_no_query ( )\n self . test_get_with_query ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4279, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class NotificationInvalidCommandError ( NotificationError ) :\n \"str\"\n pass\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4280, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def cleanup_content ( content ) :\n tree = html . fromstring ( content )\n core_element = tree . xpath ( \"str\" )\n if core_element :\n return html . tostring (\n core_element [ 0 ] ,\n pretty_print = True ,\n encoding = \"str\"\n )\n else :\n return content\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4281, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_existing_username ( self ) :\n \"str\"\n name = \"str\"\n username = unique_username ( name )\n user = UserFactory ( username = username )\n eq_ ( user . username , \"str\" ,\n \"str\" )\n eq_ ( unique_username ( name ) , \"str\" ,\n \"str\" )\n eq_ ( unique_username ( \"str\" ) , \"str\" ,\n \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4282, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from flask import flash , render_template , url_for\nfrom flask_babel import lazy_gettext as _\nfrom werkzeug . utils import redirect\nfrom wtforms import HiddenField , StringField , SubmitField , TextAreaField\nfrom wtforms . validators import InputRequired\nimport openatlas\nfrom openatlas import app\nfrom openatlas . forms import DateForm\nfrom openatlas . models . entity import EntityMapper\nfrom openatlas . util . util import link , required_group , truncate_string , uc_first\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4283, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class PermitedReusesMetric ( Metric ) :\n model = Organization\n name = \"str\"\n display_name = _ ( \"str\" )\n def get_value ( self ) :\n ids = [ d . id\n for d in Dataset . objects ( organization = self . target ) . only ( \"str\" ) ]\n return Reuse . objects ( datasets__in = ids ) . count ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4284, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_types_error ( self ) :\n self . assertRaisesMessage ( AssertionError , \"str\" , self . err_func1 , 123 )\n self . assertRaisesMessage ( AssertionError , \"str\" , self . err_func2 )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4285, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_list_methods_many_params ( self ) :\n try :\n result = api . Backend . xmlclient . conn . system . listMethods ( \"str\" )\n except Fault as f :\n print ( f )\n assert f . faultCode == 3003\n assert f . faultString == (\n \"str\" )\n else :\n raise AssertionError ( \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4286, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def logged_in ( ) :\n return hasattr (\n tmpl_context , \"str\" ) and tmpl_context . account is not None\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4287, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import logging\nimport os\nimport sys\nlogger = logging . getLogger ( __name__ )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4288, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from datetime import datetime\nfrom unittest import TestCase , skip\nfrom unittest . mock import Mock , patch\nfrom sqlalchemy import Column , Integer , String , ForeignKey\nfrom sqlalchemy . orm import relationship\nfrom sqlalchemy . orm . collections import InstrumentedList\nfrom pyramidcms import db\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4289, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _initialize_api ( self , video_id ) :\n req = sanitized_Request (\n \"str\" , data = \"str\" )\n webpage = self . _download_webpage (\n req , None ,\n note = \"str\" ,\n errnote = \"str\" )\n if re . search ( \"str\" , webpage ) :\n self . raise_geo_restricted (\n \"str\" % self . IE_NAME )\n auth_info = self . _parse_json ( webpage , video_id )\n self . _api_url_template = self . http_scheme ( ) + \"str\" + auth_info [ \"str\" ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4290, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def local_app ( app ) :\n app . config [ \"str\" ] = True\n return app\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4291, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def onDisconnectAction ( self ) :\n self . disconnectButton . setEnabled ( False )\n self . controller . stopAutomaticConnection ( )\n t = threading . Thread ( target = self . controller . performDisconnect )\n t . start ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4292, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_duplicate ( self ) :\n feature = Feature . build_from_geometry ( \"str\" , srid = 4326 )\n feature2 = feature . duplicate ( )\n self . assertTrue ( feature2 . equals ( feature ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4293, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from __future__ import with_statement\nimport gc\nimport sys\nimport wx\nfrom weakref import ref\nfrom time import clock\nfrom contextlib import contextmanager\nimport sip\nfrom testutil import assert_ownership , check_collected\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4294, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class MyPBKDF2PasswordHasher ( PBKDF2PasswordHasher ) :\n \"str\"\n iterations = PBKDF2PasswordHasher . iterations * 100\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4295, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import random\nLOWER_SYMBOLS = \"str\" . join ( [ chr ( i ) for i in range ( ord ( \"str\" ) , ord ( \"str\" ) + 1 ) ] )\nUPPER_SYMBOLS = \"str\" . join ( [ chr ( i ) for i in range ( ord ( \"str\" ) , ord ( \"str\" ) + 1 ) ] )\nNUMBERS = \"str\" . join ( [ str ( i ) for i in range ( 0 , 10 ) ] )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4296, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import string\ntransfun = string . maketrans ( \"str\" , \"str\" )\nhint = \"str\" . translate ( transfun )\nanswer = \"str\" . translate ( transfun )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4297, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def read_char ( self ) :\n \"str\"\n if self . input != 0 :\n ret = self . input [ 0 ]\n self . input = self . input [ 1 : ]\n return ret\n else :\n return sys . stdin . read ( 1 )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4298, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def assert_dirs_equal ( self , dir1 , dir2 ) :\n diff = filecmp . dircmp ( dir1 , dir2 )\n self . _assert_dirs_equal_cmp ( diff )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4299, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from django . conf import settings\ntry :\n from django . utils import importlib\nexcept ImportError :\n import importlib\nfrom . base import BaseStaticSiteRenderer\nfrom . disk import DiskStaticSiteRenderer\nfrom . appengine import GAEStaticSiteRenderer\nfrom . s3 import S3StaticSiteRenderer\n__all__ = ( \"str\" , \"str\" ,\n \"str\" , \"str\" ,\n \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4300, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class AuxSource ( DataSource ) :\n class Meta :\n ordering = [ \"str\" , \"str\" ]\n verbose_name = _ ( \"str\" )\n verbose_name_plural = _ ( \"str\" )\n @ models . permalink\n def get_absolute_url ( self ) :\n return ( \"str\" , [ self . uuid ] )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4301, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class UsageName ( Model ) :\n \"str\"\n _required = [ ]\n _attribute_map = {\n \"str\" : { \"str\" : \"str\" , \"str\" : \"str\" } ,\n \"str\" : { \"str\" : \"str\" , \"str\" : \"str\" } ,\n }\n def __init__ ( self , * args , ** kwargs ) :\n \"str\"\n self . value = None\n self . localized_value = None\n super ( UsageName , self ) . __init__ ( * args , ** kwargs )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4302, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom setuptools import setup , find_packages\nsetup (\n name = \"str\" ,\n version = \"str\" ,\n py_modules = [ \"str\" ] ,\n tests_require = [ \"str\" ] ,\n test_suite = \"str\" ,\n author = \"str\" ,\n author_email = \"str\" ,\n description = \"str\" ,\n long_description = __doc__ ,\n license = \"str\" ,\n url = \"str\" ,\n install_requires = [\n \"str\" ,\n ] ,\n)\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4303, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class QueryConverter ( PathConverter ) :\n \"str\"\n def to_python ( self , value ) :\n return value . split ( \"str\" )\n def to_url ( self , value ) :\n return \"str\" . join ( value )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4304, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def countdown ( n ) :\n print ( \"str\" , str ( n ) + \"str\" )\n a = n\n while n > 0 :\n n -= 1\n print ( \"str\" , str ( a ) + \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4305, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from thunder . utils . params import Params\nfrom nose . tools import assert_true\nfrom numpy import array , array_equal\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4306, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nif __doc__ :\n __doc__ = __doc__ . encode ( \"str\" ) . decode ( \"str\" )\n__author__ = \"str\" . encode ( \"str\" ) . decode ( \"str\" )\n__docformat__ = \"str\"\nfrom . _adapters import (\n DictParameterAdapter ,\n ListDictParameterAdapter ,\n MultiDictParameterAdapter ,\n NullParameterAdapter ,\n)\nfrom . _processors import (\n TabIndexer ,\n)\nfrom . _main import (\n HTMLForm ,\n normalize_newlines ,\n normalize_whitespaces ,\n)\nfrom . _interfaces import (\n ParameterAdapterInterface ,\n PostProcInterface ,\n PreProcInterface ,\n)\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4307, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from numpy import array , concatenate , ones , exp , sqrt\nfrom numpy . random import multivariate_normal , random\nfrom numpy . linalg import pinv , norm\nfrom matplotlib import pyplot\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4308, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from common . mixins import *\nfrom models import Share\nfrom exceptions import BondPublished\n__all__ = [ \"str\" , \"str\" ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4309, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class TestBaseRange ( unittest . TestCase ) :\n def test_no_construct ( self ) :\n self . assertRaises ( TypeError , BaseRange , None )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4310, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def find_above ( self , item ) :\n index = self . index ( item )\n if index < len ( self ) - 1 :\n return self [ index + 1 ]\n else :\n return None\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4311, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_message ( self , ex ) :\n classes = inspect . getmro ( ex . __class__ )\n for next_class in classes :\n if next_class in self . message_map :\n message_template , formatter = self . message_map [ next_class ]\n return formatter ( ex , message_template )\n return None\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4312, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def gen_model_forms ( form , model ) :\n \"str\"\n model_forms = { 0 : form ( ) }\n for m in model . objects . all ( ) :\n model_forms [ m . pk ] = form ( instance = m )\n return model_forms\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4313, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def errorf_attzscan ( p , att , iodet , idet , time ) :\n I0 , b0 , g0 , b , g = p\n ret = ( b0 + g0 * I0 * time * att - iodet ) / iodet\n ret = np . append ( ret , ( b + g * I0 * att - idet ) / idet )\n return ret\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4314, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from . mpk import MpkDb\nfrom . przystanki import PrzystankiDb\nfrom . real import RealDb\n__all__ = [ MpkDb , PrzystankiDb , RealDb ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4315, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class UsernameChange ( models . Model ) :\n user = models . ForeignKey ( \"str\" , related_name = \"str\" )\n date = models . DateTimeField ( )\n old_username = models . CharField ( max_length = 255 )\n class Meta :\n app_label = \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4316, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def firstUniqChar2 ( self , s ) :\n \"str\"\n return min ( [ s . find ( c ) for c in string . ascii_lowercase if s . count ( c ) == 1 ] or [ - 1 ] )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4317, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def last_line ( c ) :\n \"str\"\n last = 1\n for i in range ( len ( c ) - 1 , 1 , - 1 ) :\n m = re . search ( \"str\" , c [ i ] )\n if m :\n last = i\n break\n for i in range ( last - 1 , 1 , - 1 ) :\n if len ( c [ i ] . strip ( ) ) > 0 :\n return i\n return len ( c ) - 1\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4318, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def funcion ( arg ) :\n print ( \"str\" )\n print ( arg + 1 )\n return arg\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4319, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_validate_float1 ( ) :\n good = [ 0.5 , 0 , \"str\" , 2 , inf , nan ]\n for value in good :\n val1 = validate_float ( value )\n val2 = float ( value )\n if not val1 is val2 :\n assert val1 == pytest . approx ( val2 )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4320, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Migration ( migrations . Migration ) :\n dependencies = [\n ( \"str\" , \"str\" ) ,\n ]\n operations = [\n migrations . AddField (\n model_name = \"str\" ,\n name = \"str\" ,\n field = models . CharField ( default = \"str\" , max_length = 30 , blank = True ) ,\n ) ,\n ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4321, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom __future__ import absolute_import\nfrom __future__ import print_function\nfrom . import script_util as S\nimport redhawk . common . get_ast as G\nimport optparse\nimport os\nusage = \"str\"\ndescription = S . MakeStringFromTemplate (\n\"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4322, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class CoreConfig ( AppConfig ) :\n name = \"str\"\n verbose_name = \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4323, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nimport asyncio\nimport logging\nfrom juju . client . connection import Connection\nfrom juju . client import client\nfrom juju import loop\nasync def watch ( ) :\n conn = await Connection . connect_current ( )\n allwatcher = client . AllWatcherFacade . from_connection ( conn )\n while True :\n change = await allwatcher . Next ( )\n for delta in change . deltas :\n print ( delta . deltas )\nif __name__ == \"str\" :\n logging . basicConfig ( level = logging . DEBUG )\n loop . run ( watch ( ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4324, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def calculate_current_experiment_id ( experiment_representation ) :\n Experiment . current_experiment_id = hashlib . md5 (\n json . dumps ( experiment_representation ) . encode ( \"str\" )\n ) . hexdigest ( )\n Experiment . start_time = time . strftime ( \"str\" , time . gmtime ( ) )\n Experiment . folder_name = Experiment . start_time + \"str\" + Experiment . current_experiment_id [ 0 : 8 ]\n Experiment . ensure_folders ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4325, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_vanilla_survey ( self ) :\n \"str\"\n self . assertPyxformXform (\n ss_structure = {\n \"str\" : [ { \"str\" : \"str\" , \"str\" : \"str\" , \"str\" : \"str\" } ]\n } ,\n errored = False ,\n )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4326, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Test2 ( ) :\n name = \"str\"\n def __init__ ( self , age ) :\n self . age = age\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4327, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nimport urlparse\nfrom DIRAC import S_OK , S_ERROR\nfrom DIRAC . Core . DISET . RPCClient import RPCClient\nfrom DIRAC . ResourceStatusSystem . Client . ResourceManagementClient import ResourceManagementClient\nfrom DIRAC . ResourceStatusSystem . Command . Command import Command\n__RCSID__ = \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4328, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def run ( self ) :\n frame = None\n while True :\n try :\n frame = self . queue . get ( )\n gray = cv2 . cvtColor ( frame , cv2 . COLOR_BGR2GRAY )\n self . focus = self . variance_of_laplacian ( gray )\n except :\n print ( \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4329, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def user_env ( self , env ) :\n env [ \"str\" ] = self . user . name\n env . update ( { k : v for k , v in dict ( os . environ ) . items ( ) if k in [\n \"str\" , \"str\" , \"str\" ,\n \"str\" , \"str\" ,\n ] } )\n return env\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4330, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import time\nimport collections\ntrinum = 0 ;\ntrictr = 1 ;\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4331, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def train_stanford_ner ( ) :\n \"str\"\n os . system ( \"str\" . join ( [ \"str\" ,\n \"str\" + dirs [ \"str\" ] [ \"str\" ] +\n \"str\" + dirs [ \"str\" ] [ \"str\" ] + \"str\" ,\n \"str\" , dirs [ \"str\" ] [ \"str\" ] + \"str\" ] ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4332, + "instruction": "次に示すpythonコードの���りを修正しなさい。", + "input": "import re\nlocale_US = { \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : [ ( \"str\" , 10 ** 6 ) , ( \"str\" , 10 ** 6 ) , ( \"str\" , 10 ** 6 ) , ( \"str\" , 10 ** 6 ) ,\n ( \"str\" , 10 ** 3 ) , ( \"str\" , 10 ** 3 ) ,\n ( \"str\" , 10 ** 9 ) , ( \"str\" , 10 ** 9 ) , ( \"str\" , 10 ** 9 ) ,\n ( \"str\" , 0.01 ) ,\n ( \"str\" , 1 ) , ( \"str\" , 1 ) ] }\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4333, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def pre_sync_db ( ) :\n db_dir = os . path . join ( site_dir , \"str\" )\n if not os . path . exists ( db_dir ) :\n os . makedirs ( db_dir )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4334, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def create_tables ( ) :\n db . drop_all ( )\n db . create_all ( )\n add_users ( )\n populate_db ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4335, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def load_dataset ( name ) :\n \"str\"\n path = \"str\"\n full_path = path . format ( name )\n df = pd . read_csv ( full_path )\n if df . iloc [ - 1 ] . isnull ( ) . all ( ) :\n df = df . iloc [ : - 1 ]\n return df\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4336, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_edges_length_of_netmap_graph_is_reduced_properly ( self ) :\n self . assertEqual ( 3 , len ( self . netmap_graph . edges ( ) ) )\n self . assertEqual (\n [\n ( self . a , self . b ) ,\n ( self . a , self . c ) ,\n ( self . c , self . d )\n ] ,\n self . netmap_graph . edges ( )\n )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4337, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_response_object ( req ) :\n res_lst = [ ]\n for item in req :\n res_lst . append ( item . to_mongo ( ) )\n return res_lst\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4338, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def init_weights_from_inputs_to_hidden_layer_neurons ( self , hidden_layer_weights ) :\n weight_num = 0\n for h in range ( len ( self . hidden_layer . neurons ) ) :\n for i in range ( self . num_inputs ) :\n if not hidden_layer_weights :\n self . hidden_layer . neurons [ h ] . weights . append ( random . random ( ) )\n else :\n self . hidden_layer . neurons [ h ] . weights . append ( hidden_layer_weights [ weight_num ] )\n weight_num += 1\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4339, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import pygst\nimport os\nimport sys\npygst . require ( \"str\" )\nimport gst\nimport urlparse\nimport urllib\nimport signal\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4340, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def add_templates_to_message ( self ) :\n \"str\"\n super ( TemplatedHTMLEmailMessageViewTestCase , self ) . add_templates_to_message ( )\n self . message . html_body_template = self . html_body_template\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4341, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class TestMassStorageWNInput ( TestMassStorageClientInput ) :\n \"str\"\n fileClass = addProxy ( SharedFile )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4342, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def nextModule ( ) :\n if active_modules :\n result = active_modules . pop ( )\n done_modules . add ( result )\n return result\n else :\n return None\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4343, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_nested_files ( self ) :\n url = \"str\"\n env = \"str\" % url\n self . collect_links ( env , self . template_a , url )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4344, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from django . db import models\nfrom django . conf import settings\nfrom django . contrib import admin\nfrom documentcloud . MultipartPostHandler import getsize\nfrom doccloud . models import Document\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4345, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class StorageCorePlugin ( Base ) :\n \"str\"\n moid = \"str\"\n def list ( self , pluginclass = None ) :\n \"str\"\n return execute_soap ( self . _client , self . _host , self . moid , \"str\" ,\n pluginclass = pluginclass ,\n )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4346, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from django . conf . urls import url\nfrom . views import NewsListView , NewsDetailView\nurlpatterns = [\n url ( \"str\" , NewsListView . as_view ( ) ) ,\n url ( \"str\" , NewsDetailView . as_view ( ) , name = \"str\" ) ,\n]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4347, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class QuestActant ( object ) :\n PRIMARY_KEY = \"str\"\n VOLATILES = [ ]\n MULTILINES = [ ]\n SCHEMA = { }\n REFERENCES = { \"str\" : ( \"str\" , \"str\" ) ,\n \"str\" : ( \"str\" , ) }\n def __init__ ( self ) :\n self . areas = [ ]\n self . entities = [ ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4348, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def run ( self ) :\n methods = co . OrderedDict ( )\n s = super ( ) . setup ( )\n s += self . setup ( )\n bt = ButtonTable . ButtonTable ( self . height , self . width , self . portrait )\n s += bt . setup ( )\n methods [ \"str\" ] = s\n d = self . draw ( )\n methods [ \"str\" ] = d\n runner = RunProcessing . RunProcessing ( \"str\" , methods , self . testing )\n exit_code = runner . run ( )\n return exit_code\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4349, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def GetLoadsAndSpeed ( edges , plotsAndSpeeds ) :\n \"str\"\n allHist = [ ]\n speeds = [ ]\n for hist , speed in plotsAndSpeeds :\n hist = np . array ( hist )\n histFull = np . zeros ( edges . size )\n histFull [ : hist . size ] = hist\n sumV = sum ( histFull )\n histFull /= sumV\n allHist . append ( histFull )\n speeds . append ( speed )\n return allHist , speeds\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4350, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import os , sys\nsys . path . insert ( 0 , os . path . abspath ( \"str\" ) )\ntry :\n import unittest2 as unittest\nexcept ImportError :\n import unittest\nfrom tests . test_custom_dict import BaseCustomDictTestCase\ntry :\n from requests_cache . backends . storage . mongodict import MongoDict , MongoPickleDict\nexcept ImportError :\n print ( \"str\" )\nelse :\n class MongoDictTestCase ( BaseCustomDictTestCase , unittest . TestCase ) :\n dict_class = MongoDict\n pickled_dict_class = MongoPickleDict\n if __name__ == \"str\" :\n unittest . main ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4351, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class StringOption ( Option ) :\n def __init__ ( self , ** kwargs ) :\n super ( StringOption , self ) . __init__ ( type = \"str\" , ** kwargs )\n def render_scheme ( self ) :\n return jinja2 . Template ( \"str\" ) . render ( option = self )\n def parse ( self , value ) :\n return value\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4352, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import ReviewHelper\nimport pandas as pd\ndf1 = ReviewHelper . get_pandas_data_frame_dataset_sizes_testing ( )\ndf1 . to_csv ( \"str\" , index = False )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4353, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import sys\nfrom litmos . api import API\nfrom litmos . litmos import LitmosType\nfrom litmos . team import Team\nfrom litmos . user import User\nfrom litmos . course import Course\nfrom litmos . course_module import CourseModule\n__version__ = \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4354, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_preflop_edge_cases ( self ) :\n \"str\"\n hand = [ Card ( C . ACE , C . SPADES ) , Card ( C . KING , C . SPADES ) , Card ( 9 , C . SPADES ) ,\n Card ( 8 , C . SPADES ) , Card ( 2 , C . SPADES ) ]\n score = HandBuilder ( hand ) . score_hand ( )\n self . assertEqual ( C . FLUSH , score . type )\n self . assertEqual ( ( 14 , 13 , 9 , 8 , 2 ) , score . kicker )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4355, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def post_form_view ( request ) :\n \"str\"\n return HttpResponse ( content = \"str\" , mimetype = \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4356, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _init_dbus_object ( self ) :\n \"str\"\n super ( ) . __init__ ( bus_name = dbus . service . BusName ( BUS_NAME , dbus . SystemBus ( ) ) ,\n object_path = self . object_path )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4357, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def unload ( self ) :\n \"str\"\n for action in self . actions :\n self . iface . removePluginMenu (\n self . tr ( \"str\" ) ,\n action )\n self . clearHighlight ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4358, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nimport json\nfrom manifest import ManifestFile\nfrom json_merging . merge_tools import merge_list\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4359, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def visit_Name ( self , node ) :\n \"str\"\n self . line_usages [ node . lineno ] [ type ( node . ctx ) . __name__ ] . append ( node . id )\n super ( SlicingVisitor , self ) . visit_Name ( node )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4360, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from statsd . connection import Connection\nfrom statsd . client import Client\nfrom statsd . timer import Timer\nfrom statsd . gauge import Gauge\nfrom statsd . average import Average\nfrom statsd . raw import Raw\nfrom statsd . counter import Counter , increment , decrement\n__all__ = [\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n]\n_connection_patch = None\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4361, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def tearDown ( self ) :\n if os . path . isdir ( \"str\" ) :\n shutil . rmtree ( \"str\" )\n if os . path . isdir ( \"str\" ) :\n shutil . rmtree ( \"str\" )\n if os . path . isdir ( \"str\" ) :\n shutil . rmtree ( \"str\" )\n if os . path . isdir ( \"str\" ) :\n shutil . rmtree ( \"str\" )\n super ( TestCookiecutterRepoArg , self ) . tearDown ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4362, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def toString ( self ) :\n s = \"str\" + self . id + \"str\" + self . controlType + \"str\" + self . subType + \"str\" + str ( self . idNum ) + \"str\" + str ( self . style ) + \"str\" + str ( self . styles ) + \"str\" + self . label + \"str\" + str ( self . x ) + \"str\" + str ( self . y ) + \"str\" + str ( self . w ) + \"str\" + str ( self . h ) + \"str\"\n return s\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4363, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Rds20140815StartDBInstanceDiagnoseRequest ( RestApi ) :\n def __init__ ( self , domain = \"str\" , port = 80 ) :\n RestApi . __init__ ( self , domain , port )\n self . DBInstanceId = None\n def getapiname ( self ) :\n return \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4364, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import csv\nimport os . path\nfrom argparse import ArgumentParser\nfrom sys import exit\n__author__ = \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4365, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def render_user_bookmarks ( context , css_class = None ) :\n \"str\"\n user = context . get ( \"str\" , None )\n if isinstance ( user , get_user_model ( ) ) and user . pk :\n return _render_menu ( \"str\" % user . pk , context , None , css_class )\n return \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4366, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import sys , screed\nfor record in screed . open ( sys . argv [ 1 ] ) :\n print ( len ( record . sequence ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4367, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def collide ( self ) :\n for i in list ( self . entities . values ( ) ) :\n for j in list ( self . entities . values ( ) ) :\n if i != j :\n if i . checkCollide ( j ) :\n i . collide ( j )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4368, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def setUp ( self , mock_available ) :\n mock_available . return_code = True\n fixtures . reset ( )\n self . attract = p . modes [ \"str\" ]\n self . attract . enable ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4369, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class PairLoader ( Reader , Scanner , Parser , PairComposer , Constructor , Resolver ) :\n def __init__ ( self , stream ) :\n Constructor . add_constructor ( \"str\" , self . omap_constructor )\n Reader . __init__ ( self , stream )\n Scanner . __init__ ( self )\n Parser . __init__ ( self )\n PairComposer . __init__ ( self )\n Constructor . __init__ ( self )\n Resolver . __init__ ( self )\n def omap_constructor ( self , loader , node ) :\n return loader . construct_pairs ( node )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4370, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import os\nimport sys\nsys . path . insert ( 0 , \"str\" )\nfrom app . main import app as application\nfrom app import views\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4371, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def nester ( ) :\n print ( X )\n class C :\n print ( X )\n def method1 ( self ) :\n print ( X )\n def method2 ( self ) :\n X = 3\n print ( X )\n I = C ( )\n I . method1 ( )\n I . method2 ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4372, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class LoginMode ( object ) :\n def __init__ ( self , username ) :\n self . username = username\n @ property\n def obj_name ( self ) :\n return \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4373, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def printAlive ( ) :\n global count\n count += 1\n if count > 50 :\n count = 0\n print ( \"str\" , datetime . today ( ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4374, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def initialize ( self , data ) :\n \"str\"\n self . print_message ( \"str\" + self . description )\n self . clustering = [ ]\n self . level_counter = 0\n level_0 = { }\n for i in xrange ( len ( data ) ) :\n level_0 [ i ] = Cluster ( data [ i ] )\n self . clustering . append ( level_0 )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4375, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def clearDefnProviders ( self ) :\n \"str\"\n self . __defnProvider . clear ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4376, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom __future__ import division\nfrom __future__ import print_function\nfrom __future__ import unicode_literals\nfrom __future__ import absolute_import\nfrom wlmetricsweb import app\napp . run ( debug = True )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4377, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def change_trigger ( self , changes_dict ) :\n doc_dict = super ( CasePillow , self ) . change_trigger ( changes_dict )\n if doc_dict [ \"str\" ] == \"str\" :\n if self . doc_exists ( doc_dict ) :\n self . get_es ( ) . delete ( path = self . get_doc_path_typed ( doc_dict ) )\n return None\n else :\n return doc_dict\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4378, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def getCopy ( self ) :\n newone = SagaAlgorithm214 ( self . descriptionFile )\n newone . provider = self . provider\n return newone\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4379, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "__author__ = \"str\"\nimport os\nfrom setuptools import setup , find_packages\nfrom ank import VERSION\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4380, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def tearDown ( self ) :\n \"str\"\n del self . building_mixin_blank\n del self . building_mixin\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4381, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from django . core . management . base import BaseCommand\nfrom geopy . geocoders import get_geocoder_for_service\nfrom geopy . exc import GeocoderQuotaExceeded\nfrom ballot . models import BallotReturned\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4382, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _get_subnet_id ( self ) :\n \"str\"\n return self . _subnet_id\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4383, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def file_with_replicate ( testapp , experiment , award , lab , replicate ) :\n item = {\n \"str\" : experiment [ \"str\" ] ,\n \"str\" : replicate [ \"str\" ] ,\n \"str\" : lab [ \"str\" ] ,\n \"str\" : award [ \"str\" ] ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n }\n return testapp . post_json ( \"str\" , item ) . json [ \"str\" ] [ 0 ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4384, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import os\nfrom datetime import datetime , timedelta\nimport re\nfrom pyorbital . orbital import Orbital\nfrom npp_runner import get_npp_stamp\nimport logging\nLOG = logging . getLogger ( __name__ )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4385, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nERROR_SCHEMA_MISSING = \"str\"\nERROR_SCHEMA_FORMAT = \"str\"\nERROR_SCHEMA_TYPE = \"str\"\nERROR_DOCUMENT_MISSING = \"str\"\nERROR_DOCUMENT_FORMAT = \"str\"\nERROR_UNKNOWN_RULE = \"str\"\nERROR_DEFINITION_FORMAT = \"str\"\nERROR_UNKNOWN_FIELD = \"str\"\nERROR_REQUIRED_FIELD = \"str\"\nERROR_UNKNOWN_TYPE = \"str\"\nERROR_BAD_TYPE = \"str\"\nERROR_MIN_LENGTH = \"str\"\nERROR_MAX_LENGTH = \"str\"\nERROR_MIN_SIZE = \"str\"\nERROR_MAX_SIZE = \"str\"\nERROR_UNALLOWED_VALUES = \"str\"\nERROR_UNALLOWED_VALUE = \"str\"\nERROR_ITEMS_LIST = \"str\"\nERROR_READONLY_FIELD = \"str\"\nERROR_MAX_VALUE = \"str\"\nERROR_MIN_VALUE = \"str\"\nERROR_EMPTY_NOT_ALLOWED = \"str\"\nERROR_NOT_NULLABLE = \"str\"\nERROR_REGEX = \"str\"\nERROR_DEPENDENCIES_FIELD = \"str\"\nERROR_DEPENDENCIES_FIELD_VALUE = \"str\"\nERROR_COERCION_FAILED = \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4386, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Death ( object ) :\n def death ( self ) :\n time . sleep ( 2 )\n print ( \"str\" )\n print ( \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4387, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get ( self , keys = index ) :\n \"str\"\n result = [ ]\n if keys != index :\n result += [ self . __utils . readRegister ( reg ) for reg in keys ]\n for i in range ( len ( result ) ) :\n if result [ i ] != \"str\" :\n result [ i ] = b2a_hex ( result [ i ] )\n else :\n result += self . __utils . listRegisters ( )\n return result\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4388, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def magic_cint ( self , parameter_s = \"str\" ) :\n \"str\"\n ROOT . gInterpreter . ProcessLine ( parameter_s )\n return None\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4389, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def next ( self ) :\n n = self . getPreviousClient ( )\n self . group . focus ( n )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4390, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Source ( Base ) :\n def __init__ ( self , vim ) :\n Base . __init__ ( self , vim )\n self . name = \"str\"\n self . kind = \"str\"\n def gather_candidates ( self , context ) :\n pat = re . compile ( \"str\" )\n return [ { \"str\" : pat . sub ( \"str\" , x [ \"str\" ] ) ,\n \"str\" : x [ \"str\" ] } for x\n in self . vim . eval ( \"str\" ) ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4391, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from distutils . core import setup\nfrom Cython . Build import cythonize\nsetup (\n name = \"str\" ,\n ext_modules = cythonize ( [ \"str\" , \"str\" ] ) ,\n)\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4392, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import utilities\nfrom base import Base , Error , loadable\nimport media_list\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4393, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from __future__ import print_function\nimport fileinput\nimport epitran\nepi = epitran . Epitran ( \"str\" )\nfor line in fileinput . input ( ) :\n s = epi . transliterate ( line . strip ( ) . decode ( \"str\" ) )\n print ( s . encode ( \"str\" ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4394, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def endlog ( ) :\n end = timeit . default_timer ( )\n elapsed = end - start\n print ( Fore . MAGENTA + \"str\" + seconds_to_string ( elapsed ) + Fore . RESET )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4395, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_rotate_right ( self ) :\n self . ship1 . rotate_right ( 5 )\n self . assertEqual ( self . ship1 . heading , 95 )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4396, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def auth ( self ) :\n \"str\"\n r = self . session . get ( \"str\" )\n s = r . content\n token = BeautifulSoup ( s ) . find ( \"str\" , { \"str\" : \"str\" } ) . get ( \"str\" )\n data = { \"str\" : token ,\n \"str\" : self . username ,\n \"str\" : self . password ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" }\n url = \"str\"\n r = self . session . post ( url , data = data )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4397, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import argparse\nimport importlib\nimport logging\nimport os\nimport pdb\nimport sys\nimport traceback\nfrom dateutil . parser import parse as date_parse\nDEFAULT_REGION = \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4398, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import gi\ngi . require_version ( \"str\" , \"str\" )\nfrom gi . repository import Gtk , Gio\ngi . require_version ( \"str\" , \"str\" )\nfrom gi . repository import Fcitx\nim = Fcitx . InputMethod . new ( Gio . BusType . SESSION , Gio . DBusProxyFlags . NONE , 0 , None )\nstate = im . get_current_state ( )\nprint ( state )\nif state == 1 :\n print ( \"str\" )\nelif state == - 1 :\n print ( \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4399, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import sys\nif sys . version_info [ 0 ] < 3 :\n raise ValueError ( \"str\" )\n__version__ = \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4400, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from django . conf . urls import url\nfrom . import views\nurlpatterns = [\n url ( \"str\" , views . index , name = \"str\" ) ,\n url ( \"str\" , views . detail , name = \"str\" ) ,\n url ( \"str\" , views . delete_resource , name = \"str\" ) ,\n url ( \"str\" , views . delete_item , name = \"str\" ) ,\n url ( \"str\" , views . groups_index , name = \"str\" ) ,\n url ( \"str\" , views . groups_detail , name = \"str\" ) ,\n url ( \"str\" , views . groups_delete , name = \"str\" ) ,\n]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4401, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from twilio . rest import TwilioRestClient\naccount_sid = \"str\"\nauth_token = \"str\"\nclient = TwilioRestClient ( account_sid , auth_token )\naccount = client . accounts . update (\n \"str\" , status = \"str\"\n)\nprint ( account . date_created )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4402, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _get_case_dates ( self ) :\n dates = [ ]\n path = self . base_path + \"str\" . format ( id = self . court_identifier )\n for s in self . html . xpath ( path ) :\n s = self . grouping_regex . search ( s ) . group ( 3 )\n dates . append ( date . fromtimestamp ( time . mktime ( time . strptime ( s , \"str\" ) ) ) )\n return dates\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4403, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def finddirs ( indir ) :\n files = os . listdir ( indir )\n dirs = [ ]\n for file in files :\n if os . path . isdir ( os . path . join ( indir , file ) ) :\n dirs . append ( file )\n return dirs\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4404, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class CheckTest ( unittest . TestCase ) :\n def testCheck ( self ) :\n ret = ngsutils . bam . check . bam_check ( os . path . join ( os . path . dirname ( __file__ ) , \"str\" ) , quiet = True )\n self . assertEqual ( ret , True )\n def testCheckFail ( self ) :\n ret = ngsutils . bam . check . bam_check ( os . path . join ( os . path . dirname ( __file__ ) , \"str\" ) , quiet = True )\n self . assertEqual ( ret , False )\n", + "output": "このpythonコードに���りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4405, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def index ( ) :\n form = NameForm ( )\n if form . validate_on_submit ( ) :\n session [ \"str\" ] = form . name . data\n return redirect ( url_for ( \"str\" ) )\n return render_template ( \"str\" , current_time = datetime . utcnow ( ) , form = form , name = session . get ( \"str\" ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4406, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from MaKaC . common . general import *\nfrom MaKaC import archives\nif DEVELOPEMENT :\n archives = reload ( archives )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4407, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from ui . screen . screen import Screen\nfrom ui . menu . languagemenu import LanguageMenu\nfrom util . util import KEY_LANGUAGE\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4408, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Version ( BuiltinCommand ) :\n \"str\"\n name = \"str\"\n def run ( self , args , config ) :\n print ( envbuilder . __version__ )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4409, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def handle_noargs ( self , ** options ) :\n self . count = 0\n connections = [ self . test_echo ( ) for _ in range ( self . CLIENTS ) ]\n asyncio . get_event_loop ( ) . run_until_complete ( asyncio . wait ( connections ) )\n assert self . count == 0\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4410, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def run ( self ) :\n self . define_path ( )\n data , marker , num = self . read_data ( )\n win = self . win_display ( )\n result , win = self . RSVP_paradigm ( data , 0.1 , win , marker )\n ti = self . calculate_ti ( result [ 1 ] )\n self . plot_ti ( ti )\n print ( data , marker )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4411, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def find_user ( identity_client , name_or_id , domain_name_or_id = None ) :\n domain_id = _get_domain_id_if_requested ( identity_client , domain_name_or_id )\n if not domain_id :\n return _find_identity_resource ( identity_client . users , name_or_id ,\n users . User )\n else :\n return _find_identity_resource ( identity_client . users , name_or_id ,\n users . User , domain_id = domain_id )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4412, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _on_switch_pressed ( self ) :\n _LOGGER . debug ( \"str\" , self . _name )\n self . _state = True\n self . _hass . async_add_job ( self . async_update_ha_state ( ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4413, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Exception ( Exception ) :\n def __unicode__ ( self ) :\n try :\n return \"str\" . join ( [ unicode ( arg ) for arg in self . args ] )\n except UnicodeDecodeError :\n return \"str\" . join ( [ str ( arg ) . decode ( \"str\" ) for arg in self . args ] )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4414, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nimport os , sys\nimport unittest\nimport inspect\nfrom opengrid . library . houseprint import houseprint\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4415, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def roi_editor_table_changed ( self , row , column ) :\n _row = row\n try :\n row_variables = self . get_row ( row = _row )\n except ValueError :\n return\n list_roi = self . parent . list_roi [ self . title ]\n list_roi [ _row ] = row_variables\n self . parent . list_roi [ self . title ] = list_roi\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4416, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom . import freeimage\nfrom . import freeimagemulti\nfrom . import example\nfrom . import dicom\nfrom . import ffmpeg\nfrom . import npz\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4417, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import time\nfrom scipy . sparse . linalg import spsolve\nfrom numpy import linalg , Inf , exp , r_ , conj , angle , matrix , empty , abs as npabs\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4418, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def testSerializeSingle ( self ) :\n self . assertEqual (\n serializers . serialize ( \"str\" , self . poll1 ) ,\n { \"str\" : self . poll1 . pub_date , \"str\" : self . poll1 . question , \"str\" : self . poll1 . id , \"str\" : [ x . id for x in self . poll1 . tags . all ( ) ] }\n )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4419, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def equation2 ( xy , d = 7.62 , G = 0.5305 , rhop = 7.51 , ut = 399 ) :\n \"str\"\n ep , uc = xy\n g = 981\n f1 = 2 * g * d * ( ( ep ** - 4.7 ) - 1 ) - 0.01 * ( uc / ep - ut ) ** 2\n f2 = G - ( uc / ep - ut ) * rhop * ( 1 - ep )\n return f1 , f2\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4420, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def define ( name , t ) :\n if isinstance ( t , basestring ) :\n t = _parse_type ( t )\n _types [ name ] = t\n for token in re . findall ( \"str\" , name ) :\n _keywords . add ( token )\n return t\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4421, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from pymcutil . command . command import Command\nfrom . . _execute_command import ExecuteCommand\nCMD = \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4422, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class HerdsHandler ( AnonymousBaseHandler ) :\n allowed_methods = ( \"str\" , )\n def read ( self , request ) :\n herds = Package . objects . herds ( rename = True )\n return { \"str\" : herds }\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4423, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nimport os\nfrom base64 import b64encode , b64decode\nfrom flask import abort , g , request , session\nfrom itsdangerous import (\n JSONWebSignatureSerializer , constant_time_compare , bytes_to_int ,\n int_to_bytes\n)\nfrom werkzeug . routing import NotFound\n_exempt_views = [ ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4424, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def assert_has_id ( element ) :\n assert ( element [ \"str\" ] [ \"str\" ] is not None )\n assert ( element [ \"str\" ] [ \"str\" ] != \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4425, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import mock\nimport webob . exc\nfrom neutron . api . v2 import attributes\nfrom neutron . extensions import securitygroup as ext_sg\nfrom neutron . plugins . mlnx . db import mlnx_db_v2 as mlnx_db\nfrom neutron . tests . unit import test_extension_security_group as test_sg\nfrom neutron . tests . unit import test_security_groups_rpc as test_sg_rpc\nPLUGIN_NAME = ( \"str\"\n \"str\" )\nNOTIFIER = ( \"str\"\n \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4426, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self , session , sp_playlistcontainer , add_ref = True ) :\n super ( PlaylistContainer , self ) . __init__ ( )\n self . _session = session\n if add_ref :\n lib . sp_playlistcontainer_add_ref ( sp_playlistcontainer )\n self . _sp_playlistcontainer = ffi . gc (\n sp_playlistcontainer , lib . sp_playlistcontainer_release )\n self . _sp_playlistcontainer_callbacks = None\n self . _lib = lib\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4427, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __getattr__ ( self , attr ) :\n cursor_attr = getattr ( self . cursor , attr )\n if attr in CursorWrapper . WRAP_ERROR_ATTRS :\n return self . db . wrap_database_errors ( cursor_attr )\n else :\n return cursor_attr\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4428, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "__author__ = \"str\"\ntry :\n import cPickle as pickle\nexcept ImportError :\n import pickle\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4429, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self , template , template_directory , args , timeout = 5 ) :\n self . timeout = timeout\n self . delay = None\n self . mode = None\n databank = slave_db . SlaveBase ( template )\n modbus . Server . __init__ (\n self , databank if databank else modbus . Databank ( ) )\n self . _get_mode_and_delay ( template )\n self . remove_all_slaves ( )\n self . _configure_slaves ( template )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4430, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def isMultiline ( s ) :\n \"str\"\n return ( s . find ( \"str\" ) != - 1 )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4431, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def json_file_to_list ( filename , config = None ) :\n \"str\"\n with open ( filename ) as fp :\n return json . load ( fp )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4432, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def setState ( self , state ) :\n W , b = state\n self . W . set_value ( new_value = W , borrow = True )\n self . b . set_value ( new_value = b , borrow = True )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4433, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_utf8 ( self ) :\n self . assertFileErrors ( \"str\" , [ ] )\n self . assertFileErrors ( \"str\" , [ ] )\n self . assertFileErrors ( \"str\" , [\n \"str\" ,\n ] )\n self . assertFileErrors ( \"str\" , [\n \"str\" ,\n ] )\n self . assertFileErrors ( \"str\" , [\n \"str\" ,\n ] )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4434, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def onclick ( ) :\n print ( \"str\" )\n w . setText ( \"str\" )\n w . resize ( w . sizeHint ( ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4435, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def excerpt_step ( nsamples , nexcerpts = None , excerpt_size = None ) :\n step = max ( ( nsamples - excerpt_size ) // ( nexcerpts - 1 ) ,\n excerpt_size )\n return step\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4436, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from __future__ import print_function\nfrom __future__ import division\nfrom __future__ import absolute_import\nimport mock\nfrom heatclient . v1 import events\nfrom heatclient . v1 import resources\nfrom heatclient . v1 import software_deployments as deployments\nfrom heatclient . v1 import stacks\nfrom congress . datasources import datasource_utils as ds_utils\nfrom congress . datasources import heatv1_driver\nfrom congress . tests import base\nfrom congress . tests import helper\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4437, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class MochParser ( ) :\n def parse_schema ( self , schema ) :\n return \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4438, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def findDirs ( path , matching ) :\n out = [ ]\n for root , dirnames , filenames in os . walk ( path ) :\n for dirName in fnmatch . filter ( dirnames , matching ) :\n out . append ( os . path . join ( root , dirName ) )\n return out\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4439, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def generate_zk_auth_json ( ) :\n auth = {\n \"str\" : [\n {\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\"\n }\n ] ,\n \"str\" : [\n {\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : {\n \"str\" : True ,\n \"str\" : True ,\n \"str\" : True ,\n \"str\" : True ,\n \"str\" : False\n }\n }\n ]\n }\n return json . dumps ( auth )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4440, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def check_auth_publickey ( self , username , key ) :\n print ( \"str\" + hexlify ( key . get_fingerprint ( ) ) . decode ( ) )\n if ( username == \"str\" ) and ( key == self . good_pub_key ) :\n return paramiko . AUTH_SUCCESSFUL\n return paramiko . AUTH_FAILED\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4441, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_template_name ( self , request ) :\n \"str\"\n if not hasattr ( self , \"str\" ) :\n raise AttributeError ( \"str\"\n \"str\"\n % self . __class__ . __name__ )\n return self . template_name\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4442, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class DefaultChain ( Chain ) :\n \"str\"\n def __init__ ( self , default , left ) :\n \"str\"\n super ( DefaultChain , self ) . __init__ ( left , None )\n self . default = default\n def __call__ ( self , value , ** flags ) :\n \"str\"\n try :\n return self . left ( value , ** flags )\n except TransformationException :\n return self . default\n def __lshift__ ( self , other ) :\n return self . left >> other >> Default ( self . default )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4443, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class CourseAdmin ( admin . ModelAdmin ) :\n list_display = [ \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" ]\n search_fields = [ \"str\" , \"str\" ]\n prepopulated_fields = { \"str\" : ( \"str\" , ) }\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4444, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from django . conf . urls import url ;\nfrom . import views ;\napp_name = \"str\" ;\nurlpatterns = [\n url ( \"str\" , views . player , name = \"str\" ) ,\n url ( \"str\" , views . play , name = \"str\" ) ,\n]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4445, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def backwards ( self , orm ) :\n db . add_column ( \"str\" , \"str\" ,\n self . gf ( \"str\" ) ( default = 1 , to = orm [ \"str\" ] ) ,\n keep_default = False )\n db . add_column ( \"str\" , \"str\" ,\n self . gf ( \"str\" ) ( default = 1 , to = orm [ \"str\" ] ) ,\n keep_default = False )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4446, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Migration ( migrations . Migration ) :\n dependencies = [\n ( \"str\" , \"str\" ) ,\n ]\n operations = [\n migrations . AddField (\n model_name = \"str\" ,\n name = \"str\" ,\n field = models . TextField ( null = True , blank = True , verbose_name = \"str\" ) ,\n ) ,\n migrations . AddField (\n model_name = \"str\" ,\n name = \"str\" ,\n field = models . CharField ( null = True , blank = True , verbose_name = \"str\" , max_length = 255 ) ,\n ) ,\n ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4447, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom __future__ import absolute_import\ntry :\n import scipy . special\n _is_scipy = True\nexcept ImportError as e :\n _is_scipy = False\nimport numpy as np\nfrom . . utils import chunk , cycle_colors\nfrom . . _builder import Builder , create_and_build\nfrom ... models import ColumnDataSource , GlyphRenderer , Range1d\nfrom ... models . glyphs import Line , Quad\nfrom ... properties import Bool , Float , Int\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4448, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "fclist = \"str\"\nFIELDCODES = { }\nfor line in fclist . split ( \"str\" ) :\n byte , value = line . split ( \"str\" )\n FIELDCODES [ int ( byte ) ] = value\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4449, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class TokenizedCorpusWriter ( TarredCorpusWriter ) :\n \"str\"\n def document_to_raw_data ( self , doc ) :\n return \"str\" . join ( \"str\" . join ( sentence ) for sentence in doc )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4450, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_form_valid ( self ) :\n view = setup_form_view ( self . view , self . request , self . form )\n view . form_valid ( self . form )\n nt . assert_equal (\n Conference . find ( Q ( \"str\" , \"str\" , data [ \"str\" ] ) ) . count ( ) ,\n 1\n )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4451, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class vtkFeatureEdges ( SimpleVTKClassModuleBase ) :\n def __init__ ( self , module_manager ) :\n SimpleVTKClassModuleBase . __init__ (\n self , module_manager ,\n vtk . vtkFeatureEdges ( ) , \"str\" ,\n ( \"str\" , ) , ( \"str\" , ) ,\n replaceDoc = True ,\n inputFunctions = None , outputFunctions = None )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4452, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def series ( cls , series_id ) :\n url = settings . SERIES_URL . format (\n api_key = settings . API_KEY ,\n series_id = series_id\n )\n data = cls . _get ( url )\n root_node = ET . fromstring ( data )\n return Series ( root_node )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4453, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def index ( self , req , server_id ) :\n context = req . environ [ \"str\" ]\n authorize ( context , action = \"str\" )\n instance = common . get_instance ( self . _compute_api , context , server_id )\n networks = common . get_networks_for_instance ( context , instance )\n return self . _view_builder . index ( networks )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4454, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_middleware_software ( self ) :\n \"str\"\n for i in ( \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" ) :\n response = self . client . get ( reverse ( \"str\" . format ( i ) ) )\n self . assertFalse ( response . get ( \"str\" ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4455, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom random import *\nimport numpy as np\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4456, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class MyUserCreationForm ( UserCreationForm ) :\n class Meta :\n model = User\n field = ( \"str\" , \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4457, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def writeDotOutput ( g , out ) :\n dot = [ \"str\" % ( n1 , n2 , g [ n1 ] [ n2 ] [ \"str\" ] ) for ( n1 , n2 ) in g . edges ( ) ]\n f = codecs . open ( out , \"str\" , encoding = \"str\" )\n f . write ( \"str\" % \"str\" . join ( dot ) )\n f . close ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4458, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom __future__ import unicode_literals\nfrom datetime import datetime\nimport logging\nimport os\nimport re\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4459, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import os\nimport operator\nimport numpy as np\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4460, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from rpclib . protocol . xml . model . _base import null_to_parent_element\nfrom rpclib . protocol . xml . model . _base import base_to_parent_element\nfrom rpclib . protocol . xml . model . _base import base_from_element\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4461, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def SetFilter ( self , r , f , db ) :\n c = self . smodel . filtruj ( r , f , db )\n return c\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4462, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import time\nfrom twisted . web import resource\nfrom twisted . python import failure\nfrom twisted . internet import task\nfrom coherence . upnp . core . soap_service import UPnPPublisher\nfrom coherence . upnp . core . soap_service import errorCode\nfrom coherence . upnp . core import service\nfrom coherence . upnp . core . DIDLLite import build_dlna_additional_info\nfrom coherence import log\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4463, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def shell_quote ( arguments ) :\n def quote ( string ) :\n return \"str\" . join ( \"str\" + p + \"str\" for p in string . split ( \"str\" ) )\n return \"str\" . join ( map ( quote , arguments ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4464, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def getSubs ( self ) :\n data = { }\n for parameter in self :\n data . update ( parameter . getSub ( ) )\n return data\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4465, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _mk_pcb ( self , exp = 0 ) :\n return create_mock_full ( {\n \"str\" : \"str\" , \"str\" : 42 ,\n \"str\" : exp , \"str\" : ( 1 , 2 ) ,\n \"str\" : ( 3 , 4 ) , \"str\" : True , \"str\" : \"str\" ,\n } )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4466, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _oneshot_tick ( func ) :\n \"str\"\n @ functools . wraps ( func )\n def wrapped ( self , * args , ** kwargs ) :\n if self . status == common . Status . FAILURE or self . status == common . Status . SUCCESS :\n yield self\n else :\n for child in func ( self , * args , ** kwargs ) :\n yield child\n return wrapped\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4467, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _digitDV ( sw , ructb ) :\n j = 2\n nsuma = 0\n for c in reversed ( ructb ) :\n if sw and j == 12 :\n sw = False\n j -= 1\n nsuma += j * ( ord ( c ) - ord ( \"str\" ) )\n j += 1\n r = nsuma % 11\n if r > 1 : return 11 - r\n return 0\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4468, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class IPAMRootView ( routers . APIRootView ) :\n \"str\"\n def get_view_name ( self ) :\n return \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4469, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_use_twisted_no_twisted ( ) :\n try :\n import twisted\n return\n except ImportError :\n pass\n import txaio\n try :\n txaio . use_twisted ( )\n assert \"str\"\n except ImportError :\n pass\n assert not txaio . using_twisted\n assert txaio . using_asyncio\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4470, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Migration ( migrations . Migration ) :\n dependencies = [\n ( \"str\" , \"str\" ) ,\n ]\n operations = [\n migrations . AddField (\n model_name = \"str\" ,\n name = \"str\" ,\n field = models . BooleanField ( default = 0 ) ,\n preserve_default = False ,\n ) ,\n ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4471, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "__source__ = \"str\"\nimport unittest\nimport collections\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4472, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from tempest . api . network import base\nfrom tempest . common . utils import data_utils\nfrom tempest . test import attr\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4473, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from bottle import ServerAdapter\nimport threading\nimport gevent\nimport os\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4474, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from . gpio_tests import suite as gpio_suite\nimport unittest\nsuite = unittest . TestSuite ( )\nsuite . addTest ( gpio_suite )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4475, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_vtk_data_source ( self ) :\n \"str\"\n self . check ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4476, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def process_children ( self , node , elem , module , path ) :\n \"str\"\n for ch in node . i_children :\n if ch . i_config or self . doctype == \"str\" :\n self . node_handler [ ch . keyword ] ( ch , elem , module , path )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4477, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def fetch_or_create_character ( self , character_name ) :\n character = Character . query . filter ( func . lower ( Character . name ) == func . lower ( character_name ) ) . first ( )\n if not character :\n character = Character ( character_name )\n db . session . add ( character )\n db . session . commit\n return character\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4478, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_config ( token , url , id ) :\n api_call = \"str\" + id + \"str\"\n headers = { \"str\" : token }\n url += api_call\n response = requests . get ( url , headers = headers , verify = False ) . json ( )\n return response\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4479, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from django import forms\nfrom django . contrib . admin . forms import AdminAuthenticationForm as AdminAuthForm\ntry :\n from django . contrib . admin . forms import ERROR_MESSAGE\nexcept ImportError :\n ERROR_MESSAGE = AdminAuthForm . error_messages [ \"str\" ]\nfrom django . contrib . auth import authenticate\nfrom django . contrib . auth . forms import AuthenticationForm as AuthForm\nfrom django . utils . translation import ugettext_lazy as _\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4480, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import os\nimport pytest\nimport mfr\nfrom mfr . ext . code_pygments import Handler as CodeFileHandler\nfrom mfr . ext . code_pygments . render import get_stylesheet , render_html\nfrom mfr . ext . code_pygments . configuration import config\nHERE = os . path . dirname ( os . path . abspath ( __file__ ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4481, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class SeleniumWrapper ( object ) :\n _instance = None\n def __new__ ( cls , * args , ** kwargs ) :\n if not cls . _instance :\n cls . _instance = super ( SeleniumWrapper , cls ) . __new__ ( cls , * args , ** kwargs )\n return cls . _instance\n def getDriver ( self ) :\n self . driver = DRIVER\n return self . driver\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4482, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from django . core . management . base import BaseCommand\nfrom django . db import connection\nfrom partners . models import (\n Agreement ,\n CountryProgramme\n)\nfrom users . models import Country\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4483, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def select_clock ( self , clock_type ) :\n \"str\"\n clock_type = clock_type . upper ( )\n if clock_type == \"str\" or clock_type == \"str\" :\n blockmon . select_clock ( clock_type )\n return ReturnValue ( ReturnValue . CODE_SUCCESS , \"str\" , None )\n return ReturnValue ( ReturnValue . CODE_FAILURE , \"str\" , None )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4484, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def my_odd_iter ( ) :\n mn = 1\n while True :\n mn += 2\n yield mn\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4485, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from __future__ import unicode_literals\nfrom datetime import datetime\nfrom . db . models . managers import CommonManager\nfrom . db . models . managers import TokenManager\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4486, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def message ( s ) :\n vide = ( largeur - len ( s ) ) / 2\n debut = hauteur / 2 - 2\n ecran . addstr ( int ( Plateau . TAILLE_MAX / 2 ) , Plateau . TAILLE_MAX + 5 , s )\n ecran . nodelay ( False )\n ecran . getch ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4487, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def hash_string ( s ) :\n hash_object = hashlib . md5 ( \"str\" % s )\n return str ( hash_object . hexdigest ( ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4488, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self , config ) :\n \"str\"\n self . values = dict ( [ ( node . key , node . value ) for node in config . children ] )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4489, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def setup ( ) :\n client = Client ( config . endpoint , config . username , config . password )\n org = client . get_organization ( config . organization )\n print ( \"str\" )\n try :\n org . environments ( ) . create ( \"str\" , \"str\" )\n except :\n pass\n importer = Import ( )\n importer . import_application ( org , \"str\" )\n importer . import_application ( org , \"str\" )\n importer . import_application ( org , \"str\" )\n print ( \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4490, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def Main ( ) :\n config = { }\n with open ( \"str\" , \"str\" ) as f :\n config = json . load ( f )\n Session = POFSession . POFSession ( )\n Session . Criteria = config [ \"str\" ]\n Session . login ( config [ \"str\" ] [ \"str\" ] , config [ \"str\" ] [ \"str\" ] )\n userIDs = Session . getOnlineUsers ( 30 , False )\n for userID in userIDs :\n Session . sendEmail ( userID , \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4491, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from __future__ import print_function\nimport argparse\nimport os\nimport sys\nfrom time import strftime\nimport numpy as np\nfrom nets import create_cnn3d_det_string\nfrom data_creation import load_patch_batch_percent , load_thresholded_norm_images_by_name\nfrom data_creation import load_patch_vectors_by_name_pr , load_patch_vectors_by_name\nfrom nibabel import load as load_nii\nfrom data_manipulation . metrics import dsc_seg , tp_fraction_seg , fp_fraction_seg\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4492, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_memoryCheckerFailsPassword ( self ) :\n \"str\"\n return self . assertFailure ( self . checker . requestAvatarId ( self . badPass ) ,\n error . UnauthorizedLogin )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4493, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_mask_size ( self , maskfile ) :\n img = self . get_image ( maskfile )\n return np . count_nonzero ( img )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4494, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class ContinuousActionLinearPolicy ( object ) :\n def __init__ ( self , theta , n_in , n_out ) :\n assert len ( theta ) == ( n_in + 1 ) * n_out\n self . W = theta [ 0 : n_in * n_out ] . reshape ( n_in , n_out )\n self . b = theta [ n_in * n_out : None ] . reshape ( 1 , n_out )\n def act ( self , ob ) :\n a = ob . dot ( self . W ) + self . b\n return a\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4495, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class stockage :\n def __init__ ( self , path ) :\n self . repo = Repo ( path )\n pass\n def saveFile ( self ) :\n pass\n def getFile ( self ) :\n pass\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4496, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def response ( ctx , flow ) :\n try :\n if re . match ( \"str\" , flow . response . headers [ \"str\" ] [ 0 ] ) :\n flow . response . decode ( )\n oldtxt = flow . response . content\n newtxt = oldtxt . replace ( \"str\" , \"str\" )\n newtxt = newtxt . replace ( \"str\" , \"str\" )\n flow . response . content = str ( newtxt )\n except IndexError :\n ctx . log ( \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4497, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def clip ( x , mn , mx ) :\n if x > mx :\n return mx\n if x < mn :\n return mn\n return x\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4498, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_save ( self ) :\n coupon = Coupon ( type = \"str\" , value = 100 )\n coupon . save ( )\n self . assertTrue ( coupon . pk )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4499, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def vldMaskForAnd ( a , b ) :\n a_vld = ( a . vldMask & ~ a . val )\n b_vld = ( b . vldMask & ~ b . val )\n vld = ( a . vldMask & b . vldMask ) | a_vld | b_vld\n return vld\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4500, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "ANSIBLE_METADATA = { \"str\" : [ \"str\" ] ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" }\nDOCUMENTATION = \"str\"\nEXAMPLES = \"str\"\nimport time\ntry :\n from novaclient . v1_1 import client as nova_client\n from novaclient import exceptions as exc\n HAS_NOVACLIENT = True\nexcept ImportError :\n HAS_NOVACLIENT = False\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4501, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from scipy . special import erfc\nimport math\nimport numpy as np\nimport matplotlib . pyplot as plt\nimport operator\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4502, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class TaggerTestCase ( TestCase ) :\n def test_tagify ( self ) :\n \"str\"\n self . assertEqual ( len ( tagify ( articletext ) ) , 5 )\n self . assertEqual ( len ( tagify ( articlehtml ) ) , 5 )\n self . assertEqual ( tagify ( articlehtml ) , tagify ( articletext ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4503, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import datetime\nfrom magic import fetcher\nfrom shared import dtutil\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4504, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def check_error ( cmd , code ) :\n if code < 0 :\n raise YBError ( \"str\" , cmd , - code , exit = 1 )\n if code > 0 :\n raise YBError ( \"str\" , cmd , code , exit = 1 )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4505, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from __future__ import print_function\nimport argparse\nimport binascii\nimport time\nimport os\nimport sys\nfrom bluepy import btle\nif os . getenv ( \"str\" , \"str\" ) == \"str\" :\n ANSI_RED = \"str\"\n ANSI_GREEN = \"str\"\n ANSI_YELLOW = \"str\"\n ANSI_CYAN = \"str\"\n ANSI_WHITE = \"str\"\n ANSI_OFF = \"str\"\nelse :\n ANSI_CSI = \"str\"\n ANSI_RED = ANSI_CSI + \"str\"\n ANSI_GREEN = ANSI_CSI + \"str\"\n ANSI_YELLOW = ANSI_CSI + \"str\"\n ANSI_CYAN = ANSI_CSI + \"str\"\n ANSI_WHITE = ANSI_CSI + \"str\"\n ANSI_OFF = ANSI_CSI + \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4506, + "instruction": "次に示すpythonコードの��りを修正しなさい。", + "input": "def _compute_current_rate ( self ) :\n date = self . _context . get ( \"str\" ) or fields . Datetime . now ( )\n period_id = self . env [ \"str\" ] . get_period ( date ) . id\n for currency in self :\n currency . rate = 1.0\n for line in currency . month_exchange :\n if period_id == line . period_id . id :\n currency . rate = line . exchange or 1.0\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4507, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nimport struct\nimport binascii\nfrom dogepartylib . lib import ( config , exceptions , util )\nfrom . import execute\nFORMAT = \"str\"\nLENGTH = 8 + 8 + 8\nID = 100\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4508, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def range100 ( ) :\n global number_range\n number_range = 100\n new_game ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4509, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class MetaSchemaDetail ( JSONAPIBaseView , generics . RetrieveAPIView ) :\n \"str\"\n permission_classes = (\n drf_permissions . IsAuthenticatedOrReadOnly ,\n base_permissions . TokenHasScope ,\n )\n required_read_scopes = [ CoreScopes . METASCHEMA_READ ]\n required_write_scopes = [ CoreScopes . NULL ]\n serializer_class = MetaSchemaSerializer\n view_category = \"str\"\n view_name = \"str\"\n def get_object ( self ) :\n schema_id = self . kwargs [ \"str\" ]\n schema = get_object_or_error ( MetaSchema , schema_id )\n if schema . schema_version != LATEST_SCHEMA_VERSION or schema . name not in ACTIVE_META_SCHEMAS :\n raise NotFound\n return schema\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4510, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class HttpRequest :\n def __init__ ( self , uri , params = { } , ** kwargs ) :\n self . params = params\n self . uri = uri\n if \"str\" in kwargs :\n req = kwargs . get ( \"str\" )\n self . formEncoding = req . formEncoding\n self . method = req . method\n else :\n self . formEncoding = None\n self . method = None\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4511, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def addoption ( self , * optnames , ** attrs ) :\n \"str\"\n option = py . std . optparse . Option ( * optnames , ** attrs )\n self . _addoption_instance ( option , shortupper = False )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4512, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import zmq\nimport time\nimport json\nimport types\nimport sys\nimport monica_python\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4513, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_index ( ) :\n assert \"str\" in str (\n urlopen ( \"str\" ) . read ( ) , \"str\" ) . upper ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4514, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Migration ( migrations . Migration ) :\n dependencies = [\n ( \"str\" , \"str\" ) ,\n ]\n operations = [\n migrations . AddField (\n model_name = \"str\" ,\n name = \"str\" ,\n field = models . EmailField ( default = \"str\" , max_length = 75 ) ,\n preserve_default = False ,\n ) ,\n migrations . AddField (\n model_name = \"str\" ,\n name = \"str\" ,\n field = models . CharField ( default = \"str\" , max_length = 120 ) ,\n preserve_default = False ,\n ) ,\n ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4515, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import datetime\nimport random\nimport zeeguu\nfrom sqlalchemy import desc\nfrom zeeguu . model . user import User\ndb = zeeguu . db\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4516, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import matplotlib\nmatplotlib . use ( \"str\" )\nimport matplotlib . pyplot as plot\nimport simpy , numpy\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4517, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_author ( self ) :\n \"str\"\n o = self\n if self . author_path != \"str\" and self . author_path != self . IRRELEVANT :\n for i in self . author_path . split ( \"str\" ) :\n o = getattr ( o , i )\n return o\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4518, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_main ( ) :\n support . run_unittest ( HashEqualityTestCase ,\n HashInheritanceTestCase ,\n HashBuiltinsTestCase )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4519, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_referendum_vote_value_scenario1_1 ( self ) :\n self . setup_delegates_scenario1 ( )\n self . setup_votes_scenario1 ( )\n user1_vote_value = self . user1 . vote_count_for_referendum ( self . referendum )\n user2_vote_value = self . user2 . vote_count_for_referendum ( self . referendum )\n user3_vote_value = self . user3 . vote_count_for_referendum ( self . referendum )\n self . assertEqual ( user1_vote_value , 1.0 )\n self . assertEqual ( user2_vote_value , 1.0 )\n self . assertEqual ( user3_vote_value , 1.0 )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4520, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def draw ( self , img , pixmapper ) :\n \"str\"\n for p in self . points :\n ( px , py ) = pixmapper ( p )\n if px >= 0 and py >= 0 and px < img . width and py < img . height :\n cv . Circle ( img , ( px , py ) , 1 , self . colour )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4521, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def provide_wp_id ( self , blog ) :\n \"str\"\n return None\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4522, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self , time = \"str\" ) :\n self . time = time\n self . logger = logging . getLogger ( __name__ )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4523, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import py_compile\nimport sys\npy_compile . compile ( sys . argv [ 1 ] , cfile = sys . argv [ 2 ] , doraise = True )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4524, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import imsearchtools\nimport requests\nimport re\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4525, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def user_details ( userid ) :\n \"str\"\n user_info = User . query . filter_by ( id = userid ) . first ( )\n user_details = {\n \"str\" : user_info . id ,\n \"str\" : user_info . username ,\n \"str\" : user_info . email ,\n \"str\" : user_info . image_link ,\n }\n response = jsonify ( user_details )\n response . headers [ \"str\" ] = \"str\"\n return response\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4526, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def main ( ) :\n GPIO . setmode ( GPIO . BCM )\n GPIO . setup ( 23 , GPIO . IN , pull_up_down = GPIO . PUD_UP )\n while True :\n if GPIO . input ( 23 ) :\n print ( \"str\" )\n else :\n print ( \"str\" )\n time . sleep ( 0.1 )\n print ( \"str\" )\n GPIO . cleanup ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4527, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def sha256_hash ( path ) :\n \"str\"\n sha256 = hashlib . sha256 ( )\n if hasattr ( path , \"str\" ) :\n file_object = path\n else :\n file_object = open ( path , \"str\" )\n while True :\n buf = file_object . read ( 0x100000 )\n if not buf :\n break\n sha256 . update ( buf )\n return sha256 . hexdigest ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4528, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def update_facets ( self , facets ) :\n \"str\"\n self . _facets . update ( facets )\n self . __conn . update_version_facets (\n self . id ,\n facets\n )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4529, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import plot\nimport ekf\nimport pf\nimport rbpf\n__all__ = [ \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4530, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def check_gets_per_sec ( result ) :\n \"str\"\n if result is None :\n status_value = get_status ( \"str\" )\n else :\n op = result [ \"str\" ]\n samples = op [ \"str\" ]\n status_value = samples [ \"str\" ] . pop ( )\n check_levels ( \"str\" , status_value , True )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4531, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _update_routes ( self ) :\n res = super ( StockWarehouse , self ) . _update_routes ( )\n for warehouse in self :\n if warehouse . in_type_id . default_location_dest_id != warehouse . buy_pull_id . location_id :\n warehouse . buy_pull_id . write ( { \"str\" : warehouse . in_type_id . default_location_dest_id . id } )\n return res\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4532, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def is_prime ( number ) :\n if number < 2 :\n return False\n elif number == 2 :\n return True\n else :\n for div in range ( 2 , number / 2 ) :\n if number % div == 0 :\n return False\n return True\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4533, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from _TFL . Package_Namespace import Package_Namespace\nReST = Package_Namespace ( )\ndel Package_Namespace\nimport warnings\nwarnings . filterwarnings ( \"str\" , module = \"str\" )\ndel warnings\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4534, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class ICoreCallbackManagement ( AppAssureAPI ) :\n \"str\"\n def processAgentProtectionRequest ( self , data ) :\n \"str\"\n return self . session . request ( \"str\" , \"str\" ,\n self . getXML ( data , \"str\" ) )\n def verifyConnect ( self ) :\n \"str\"\n return self . session . request ( \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4535, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_username ( self ) :\n if self . username is None :\n api = API ( self )\n user = api . verify_credentials ( )\n if user :\n self . username = user . screen_name\n else :\n raise TweepError ( \"str\" )\n return self . username\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4536, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import logging\nfrom Acquisition import aq_base\nfrom Acquisition import aq_inner\nfrom Acquisition import aq_parent\nfrom Products . CMFCore import permissions\nfrom bika . lims . permissions import *\nfrom Products . CMFCore . utils import getToolByName\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4537, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def poll_thumbs ( self ) :\n for subscription in Subscription . objects . all ( ) :\n self . poll_thumb ( subscription )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4538, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def increment ( self , increment , update_screen = True ) :\n \"str\"\n self . update ( self . current_amount + increment , update_screen )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4539, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self , token ) :\n self . token = token\n self . client = SlackClient ( self . token )\n self . settings = None\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4540, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class TestTransport ( unittest . TestCase ) :\n def test_codec ( self ) :\n \"str\"\n name = \"str\"\n ip = \"str\"\n port = 12345\n s = encode ( name , ip , port , \"str\" )\n assert type ( s ) == type ( \"str\" )\n dname , dip , dport , dpasswd = decode ( s )\n assert dname == name\n assert dip == ip\n assert dport == port\n assert dpasswd == \"str\"\n def test_badformat ( self ) :\n \"str\"\n self . failUnlessRaises ( ValueError , decode , socket . gethostname ( ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4541, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self , async_client_class = None , ** kwargs ) :\n self . _io_loop = IOLoop ( )\n if async_client_class is None :\n async_client_class = AsyncHTTPClient\n self . _async_client = async_client_class ( self . _io_loop , ** kwargs )\n self . _closed = False\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4542, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_tid ( self ) :\n \"str\"\n return self . tid\n", + "output": "このpythonコードに誤り���ありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4543, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "if __name__ == \"str\" :\n from precious import app , config\n app . run ( host = config . get ( \"str\" , \"str\" ) , port = config . getint ( \"str\" , \"str\" ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4544, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def calibrate ( ) :\n startTime = time . time ( )\n for i in range ( 1000 ) : pass\n stopTime = time . time ( )\n timePer1000 = stopTime - startTime\n return timePer1000\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4545, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _r2 ( probabilities , targets ) :\n if targets . get_shape ( ) . ndims == 1 :\n targets = array_ops . expand_dims ( targets , - 1 )\n y_mean = math_ops . reduce_mean ( targets , 0 )\n squares_total = math_ops . reduce_sum ( math_ops . square ( targets - y_mean ) , 0 )\n squares_residuals = math_ops . reduce_sum ( math_ops . square (\n targets - probabilities ) , 0 )\n score = 1 - math_ops . reduce_sum ( squares_residuals / squares_total )\n return metric_ops . streaming_mean ( score )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4546, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def selected_cats ( self , items ) :\n \"str\"\n cats = [ ]\n for item in items :\n cat = item . get ( \"str\" , \"str\" )\n if item . get ( \"str\" , False ) or self . expand_all_categories or not self . show_categories :\n if cat not in cats :\n cats . append ( cat )\n return cats\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4547, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def del_data ( filename , del_num , section = \"str\" ) :\n \"str\"\n with open ( filename , \"str\" ) as fa :\n file_lst = fa . readlines ( )\n del_str = file_lst . pop ( del_num )\n print ( del_str . strip ( ) , \"str\" )\n with open ( filename , \"str\" ) as fw :\n for var in file_lst :\n fw . write ( var )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4548, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_unauthenticated_user_cannot_delete_vol ( self ) :\n res = self . app . delete ( self . url , expect_errors = True )\n assert_equal ( res . status_code , 401 )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4549, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\n__revision__ = \"str\"\nfrom mechanize import Browser\nfrom invenio . config import CFG_SITE_SECURE_URL\nfrom invenio . dbquery import run_sql\nfrom invenio . webgroup import synchronize_external_groups , synchronize_all_external_groups\nfrom invenio . webgroup_dblayer import get_external_groups , get_all_login_method_groups\nfrom invenio . testutils import make_test_suite , run_test_suite\nimport unittest\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4550, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def dessine ( lngr , rep ) :\n for i in range ( rep ) :\n for j in range ( 1 , lngr + 1 ) :\n for k in range ( j ) :\n print ( \"str\" , end = \"str\" , sep = \"str\" )\n print ( \"str\" , end = \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4551, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _from_text ( text , table ) :\n flags = 0\n tokens = text . split ( )\n for t in tokens :\n flags = flags | table [ t . upper ( ) ]\n return flags\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4552, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import os\nimport json\nfrom django . core . management . base import BaseCommand , CommandError\nfrom optparse import make_option\nfrom equipment . models import Equipment\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4553, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Player ( object ) :\n def __init__ ( self , intro_name ) :\n self . name = intro_name\n def __repr__ ( self ) :\n return \"str\" . format ( self . name )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4554, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from django . conf . urls import url , include\nfrom transactions import views\nurlpatterns = [\n url ( \"str\" , views . AccountTransactions . as_view ( ) ) ,\n ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4555, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self , timeline , change , offset = 0 ) :\n self . timeline = generate_blender_timeline_name ( timeline )\n self . change = change\n self . offset = offset\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4556, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def parse ( lines ) :\n \"str\"\n results = [ ]\n lines = iter ( lines )\n failure = re . compile ( \"str\" )\n for line in lines :\n results . append ( line )\n if failure . match ( line ) :\n results . extend (\n parse_traceback ( lines ) ,\n )\n return results\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4557, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import time , os , subprocess\nwhile True :\n os . system ( \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4558, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nimport sys , base64\ninfilename = sys . argv [ 1 ]\noutfilename = infilename + \"str\"\ndata = file ( infilename , \"str\" ) . read ( )\ndata = base64 . b64encode ( data )\nfile ( outfilename , \"str\" ) . write ( data )\nfile ( \"str\" , \"str\" ) . write ( base64 . b64decode ( data ) )\nprint ( data )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4559, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self ) :\n self . _sm = SpecManager ( )\n self . reload_info ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4560, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def queryTask ( version , params ) :\n query = Task . objects . query ( )\n return ( True , { \"str\" : params , \"str\" : query } )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4561, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def forwards ( self , orm ) :\n db . create_table ( \"str\" , (\n ( \"str\" , self . gf ( \"str\" ) ( primary_key = True ) ) ,\n ( \"str\" , self . gf ( \"str\" ) ( to = orm [ \"str\" ] ) ) ,\n ( \"str\" , self . gf ( \"str\" ) ( max_length = 25 ) ) ,\n ( \"str\" , self . gf ( \"str\" ) ( default = None , auto_now_add = True , null = True , blank = True ) ) ,\n ) )\n db . send_create_signal ( \"str\" , [ \"str\" ] )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4562, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def remove_disk ( self , order = - 1 ) :\n xpath = \"str\"\n self . remove_device ( xpath , order_num = order )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4563, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self , output , pm ) :\n self . output = output\n self . pmanager = pm\n self . print_mutex = Lock ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4564, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_set ( self ) :\n ap = AssertionParser ( )\n pt = set ( ap . Set . parseString ( \"str\" ) . asList ( ) [ 0 ] )\n self . assertSetEqual ( pt , set ( [ 42 , \"str\" , 10 ] ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4565, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_decomposition ( ) :\n \"str\"\n ids = np . eye ( 3 )\n volumetric = 1. / 3 * np . einsum ( \"str\" , ids , ids )\n idsym = 0.5 * ( np . einsum ( \"str\" , ids , ids )\n + np . einsum ( \"str\" , ids , ids ) )\n deviatoric = idsym - volumetric\n return idsym , volumetric , deviatoric\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4566, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _has_data ( self ) :\n if self . tty_lines is not None and self . tty_lines . _has_data ( ) :\n return True\n return False\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4567, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from __future__ import unicode_literals\nfrom unittest import skipIf , skipUnless , SkipTest\nfrom django . db import ( connection , connections , transaction , DEFAULT_DB_ALIAS , DatabaseError ,\n IntegrityError )\nfrom django . db . transaction import commit_on_success , commit_manually , TransactionManagementError\nfrom django . test import TransactionTestCase , override_settings , skipUnlessDBFeature\nfrom django . test . utils import IgnoreDeprecationWarningsMixin\nfrom . models import Mod , M2mA , M2mB , SubMod\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4568, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def sort_communities ( community ) :\n infection_ratio = community [ \"str\" ]\n infection_weight = .6\n size = community [ \"str\" ] ;\n connections = community [ \"str\" ]\n isolation_ratio = size / connections\n isolation_weight = .4\n return ( ( 1 - infection_ratio ) * infection_weight ) + ( isolation_ratio * isolation_weight )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4569, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def Connect ( * args , ** kwargs ) :\n \"str\"\n return MySQLConnection ( * args , ** kwargs )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4570, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def calcSstress ( self ) :\n \"str\"\n numerator = numpy . power (\n self . _reproduced_distmat , 2 ) - numpy . power ( self . _orig_distmat , 2 )\n numerator = numpy . sum ( numpy . power ( numerator , 2 ) )\n denominator = numpy . sum ( numpy . power ( self . _orig_distmat , 4 ) )\n result = numpy . sqrt ( numerator / denominator )\n return result\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4571, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def load ( fp , wrapper = dict ) :\n \"str\"\n return loads ( fp . read ( ) , wrapper = wrapper )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4572, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def print_model ( model ) :\n for layer in model . layers :\n print ( layer . name + \"str\" + str ( layer . input_shape [ 1 : ] ) + \"str\" + str ( layer . output_shape [ 1 : ] ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4573, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "old_license = \"str\"\nlicense = \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4574, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def save_deleted_categories_in_db ( self , categories , to_update ) :\n self . database . delete_docs ( categories )\n self . database . save_docs ( to_update , force_update = True , all_or_nothing = True )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4575, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _parse ( self , items ) :\n for item in items :\n if item . get ( \"str\" ) :\n item [ \"str\" ] = item [ \"str\" ] . replace ( \"str\" , self . name )\n return items\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4576, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def getSerialConnection ( self ) :\n ser = serial . Serial ( )\n ser . baudrate = 115200\n ser . bytesize = serial . SEVENBITS\n ser . parity = serial . PARITY_EVEN\n ser . stopbits = serial . STOPBITS_ONE\n ser . xonxoff = 0\n ser . rtscts = 0\n ser . timeout = 20\n ser . port = \"str\"\n return ser\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4577, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def init_video_connection ( self , stop_event ) :\n logging . info ( \"str\" )\n self . sock . listen ( 0 )\n self . conn = self . sock . accept ( ) [ 0 ] . makefile ( \"str\" )\n self . start_stream ( stop_event )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4578, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from __future__ import absolute_import\nfrom celery import Celery\ncelery = Celery ( \"str\" , )\ncelery . config_from_object ( \"str\" )\nif __name__ == \"str\" :\n celery . worker_main ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4579, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def cmake_quote_string ( value ) :\n \"str\"\n value = value . replace ( \"str\" , \"str\" )\n return value\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4580, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def main ( ) :\n module = AnsibleModule (\n argument_spec = dict (\n path = dict ( aliases = [ \"str\" ] , required = True ) ,\n capability = dict ( aliases = [ \"str\" ] , required = True ) ,\n state = dict ( default = \"str\" , choices = [ \"str\" , \"str\" ] ) ,\n ) ,\n supports_check_mode = True\n )\n CapabilitiesModule ( module )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4581, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_get_task ( self , mock_zk_client ) :\n zk_task_store = ZKTaskStore (\n service_name = \"str\" ,\n instance_name = \"str\" ,\n framework_id = \"str\" ,\n system_paasta_config = mock . Mock ( ) ,\n )\n fake_znodestat = mock . Mock ( )\n zk_task_store . zk_client . get . return_value = ( \"str\" , fake_znodestat )\n params , stat = zk_task_store . _get_task ( \"str\" )\n zk_task_store . zk_client . get . assert_called_once_with ( \"str\" )\n assert stat == fake_znodestat\n assert params . health == \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4582, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self , size ) :\n self . size = size\n self . VertexList = [ ]\n for i in range ( 0 , self . size ) :\n self . VertexList . append ( Vertex ( i ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4583, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Actor ( object ) :\n def next ( self ) :\n return None\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4584, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nimport os\nimport datetime\nimport re\nimport sys\nimport traceback\nimport apt_pkg\nfrom daklib . dbconn import *\nfrom daklib import daklog\nfrom daklib import utils\nfrom daklib . dak_exceptions import CantOpenError , AlreadyLockedError , CantGetLockError\nfrom daklib . config import Config\nfrom daklib . archive import ArchiveTransaction\nfrom daklib . urgencylog import UrgencyLog\nimport daklib . announce\nOptions = None\nLogger = None\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4585, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from django . conf import settings\nPOST_BASE_MODEL = getattr ( settings , \"str\" ,\n \"str\" )\nDEFAULT_PAGINATE_BY = getattr ( settings , \"str\" , 15 )\nINDEX_POST_COUNT = getattr ( settings , \"str\" , DEFAULT_PAGINATE_BY )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4586, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_distargs ( self ) :\n return {\n \"str\" : {\n \"str\" : self . input_cctypes ,\n \"str\" : self . input_ccargs ,\n } ,\n \"str\" : self . inputs_discrete ,\n \"str\" : self . p ,\n }\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4587, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "DEBUG = False\nimport os\nBASE_DIR = os . path . abspath ( os . path . dirname ( __file__ ) )\nSQLALCHEMY_DATABASE_URI = \"str\" + os . path . join ( BASE_DIR , \"str\" )\nDATABASE_CONNECT_OPTIONS = { }\nTHREADS_PER_PAGE = 2\nCSRF_ENABLED = True\nCSRF_SESSION_KEY = \"str\"\nSECRET_KEY = \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4588, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self , size = None , padding = 20 ) :\n if not size :\n size = ( 320 , 240 )\n self . size = size\n self . padding = padding\n mask = Image . open ( os . path . join ( PWD , \"str\" ) )\n mask = mask . resize ( self . size )\n self . lomo_mask = mask\n self . lomo_darkness = 0.8\n self . lomo_saturation = 1.6\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4589, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class InvalidCookieError ( ) :\n def __init__ ( self ) :\n pass\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4590, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def setOrigin ( self , origin ) :\n TLayout . setOrigin ( self , origin )\n self . _calculateChildsOrigin ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4591, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import subprocess\nimport re\nimport struct\nimport base64\nimport tempfile\nimport os , stat\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4592, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from . woocommerce_oauth_request import woocommerce_oauth_request\n__all__ = (\n \"str\"\n)\n__version__ = \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4593, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _load ( name , g ) :\n from Foundation import NSBundle\n import objc\n bundle_path = NSBundle . mainBundle ( ) . pathForResource_ofType_ ( unicode ( name ) , \"str\" )\n objc . loadBundle ( name , g , bundle_path = bundle_path )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4594, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_date ( entry_raw ) :\n date_raw = entry_raw [ 6 : 14 ]\n year , month , day = date_raw [ : 4 ] , months [ int ( date_raw [ 4 : 6 ] ) ] , date_raw [ 6 : 8 ]\n return month + \"str\" + day + \"str\" + year\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4595, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import PyQt4 . QtCore as __PyQt4_QtCore\nimport PyQt4 . QtNetwork as __PyQt4_QtNetwork\nfrom KPty import KPty\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4596, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def avanzar ( self ) :\n if ( self . epActual < len ( self . selep . epFiltro ) - 2 ) :\n self . epActual += 1\n print ( \"str\" , self . epActual , \"str\" , self . epActual + 1 )\n self . limpiarLayout ( )\n self . updateView ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4597, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def main ( ) :\n while 1 :\n print ( \"str\" , time . time ( ) )\n time . sleep ( 5 )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4598, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom googlecloudsdk . third_party . apitools . base . py import base_api\nfrom googlecloudsdk . third_party . apis . toolresults . v1beta3 import toolresults_v1beta3_messages as messages\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4599, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_dut_iter ( self ) :\n conf = yaml . safe_load ( cnfg_yaml )\n def iter_conf ( ) :\n for item in conf [ \"str\" ] :\n yield item\n for item in conf [ \"str\" ] :\n yield item\n for item in conf [ \"str\" ] :\n yield item\n for mod , mcnf in zip ( self . chip , iter_conf ( ) ) :\n self . assertEqual ( mod . name , mcnf [ \"str\" ] )\n self . assertEqual ( mod . __class__ . __name__ , mcnf [ \"str\" ] )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4600, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from rest_framework import viewsets\nfrom . models import Vehicle\nfrom . serializers import VehicleSerializer\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4601, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class KeyTestArtifact ( models . Model ) :\n key = models . CharField ( null = False , max_length = 100 , unique = True )\n def __str__ ( self ) :\n return self . key\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4602, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nimport re\nfrom os import remove\nfrom os . path import join , exists\nfrom workspace_tools . toolchains import mbedToolchain\nfrom workspace_tools . settings import IAR_PATH\nfrom workspace_tools . settings import GOANNA_PATH\nfrom workspace_tools . hooks import hook_tool\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4603, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Entry ( object ) :\n def __str__ ( self ) :\n return self . line\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4604, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def save ( filename , data ) :\n \"str\"\n with open ( filename , \"str\" ) as f :\n ordered_dump ( data , stream = f , Dumper = yaml . SafeDumper ,\n default_flow_style = False )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4605, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def biggestValue ( values ) :\n biggest = values [ 0 ]\n for num in values :\n if ( num > biggest ) :\n biggest = num\n return biggest\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4606, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import json\nimport urllib2\nresponse = json . load ( urllib2 . urlopen ( \"str\" ) )\ncasks = [ ]\nfor file in response :\n name = file [ \"str\" ] . replace ( \"str\" , \"str\" )\n casks . append ( { \"str\" : name } )\nresult_json = json . dumps ( casks )\nprint ( result_json )\ntarget = open ( \"str\" , \"str\" )\ntarget . truncate ( )\ntarget . write ( result_json )\ntarget . close ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4607, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Thing ( object ) :\n def getname ( self ) :\n raise NotImplementedError\n def getposition ( self ) :\n raise NotImplementedError\n def getparam ( self , name ) :\n raise NotImplementedError\n def setparam ( self , param , newvalue ) :\n raise NotImplementedError\n def getvisualpos ( self , tilesize ) :\n return self . x * tilesize , self . y * tilesize\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4608, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from ctypes import c_char_p\nfrom . common import get_library\nlib = get_library ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4609, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def Elem ( self , node ) :\n self . write ( \"str\" )\n self . visit ( node . obj )\n self . write ( \"str\" )\n self . visit ( node . key )\n self . write ( \"str\" )\n self . anno ( node )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4610, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def renegade_master ( ) :\n t = log . term . bold ( 4 * ( \"str\"\n \"str\"\n \"str\"\n \"str\" ) )\n print ( t )\n print ( \"str\" )\n print ( \"str\" )\n print ( \"str\"\n \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4611, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nimport imp\ntry :\n imp . find_module ( \"str\" )\nexcept ImportError as ex :\n msg = \"str\"\n raise ImportError ( msg ) from ex\nfrom . components import (\n Hook , Lnk , Node , ElementaryPredication , MrsVariable , Argument ,\n HandleConstraint , Pred , Link\n)\nfrom . xmrs import Xmrs , Mrs , Dmrs , Rmrs\n__all__ = [ Hook , Lnk , Node , ElementaryPredication , MrsVariable ,\n Argument , HandleConstraint , Pred , Link , Xmrs , Mrs , Dmrs ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4612, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nimport os\nimport collections\nimport subprocess\nimport json\nimport time\nimport logging\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4613, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class TableFlipHandler ( MessageHandler ) :\n TRIGGER_ANCHOR = \"str\"\n TRIGGER_PREFIX = \"str\"\n TRIGGERS = [ \"str\" ]\n HELP = \"str\"\n def handle_message ( self , event , triggers , query ) :\n return \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4614, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import scrapy\nfrom datetime import datetime\nfrom . . items import OpengazettesItem\nimport romanify\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4615, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from django . db import models\nfrom enum import Enum , IntEnum\nfrom enumfields import EnumField , EnumIntegerField\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4616, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "__author__ = \"str\"\nfrom bitcoin import *\nfrom subspace . pyelliptic import *\nfrom subspace import payload\nfrom subspace . utils import digest\nfrom pyelliptic . hash import hmac_sha256\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4617, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def on_notify ( sci , id , scn ) :\n if ( scn . nmhdr . code == 2001 ) :\n print ( \"str\" % ( id , scn . ch ) )\n elif ( scn . nmhdr . code == 2008 ) :\n print ( \"str\" % ( id , scn . position , scn . modificationType ) )\n else :\n print ( \"str\" % ( id , scn . nmhdr . code ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4618, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_labels_list ( fpath ) :\n \"str\"\n _ , ext = os . path . splitext ( fpath )\n if not ext . endswith ( \"str\" ) :\n raise ValueError ( \"str\" )\n with open ( fpath , \"str\" ) as f :\n labels_list = [ line . translate ( None , \"str\" . join ( \"str\" ) ) . split ( \"str\" )\n for line in f if \"str\" in line ]\n return labels_list\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4619, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class GetNumberOfUpstreamORFs ( Step ) :\n IN = [ \"str\" ]\n OUT = [ \"str\" ]\n def run ( self , upstream_orfs ) :\n for orf in upstream_orfs :\n yield len ( orf )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4620, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def construct_yaml_str ( self , node , unsafe = False ) :\n value = self . construct_scalar ( node )\n ret = AnsibleUnicode ( value )\n ret . ansible_pos = self . _node_position_info ( node )\n if unsafe :\n ret = wrap_var ( ret )\n return ret\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4621, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def restoreDatabase ( version ) :\n \"str\"\n from . import helpers\n logger . log ( \"str\" )\n if not helpers . restoreVersionedFile ( dbFilename ( suffix = \"str\" + str ( version ) ) , version ) :\n logger . log_error_and_exit ( \"str\" )\n return False\n else :\n return True\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4622, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def register_api ( router , routes ) :\n for route in routes :\n router . register ( route [ 0 ] , route [ 1 ] )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4623, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def main ( args ) :\n infile = sys . stdin\n if len ( args ) != 0 :\n infile = open ( args [ 1 ] , \"str\" )\n try :\n parse ( infile )\n except :\n print_err ( \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4624, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import fib\n__all__ = [ fib ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4625, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_db_prep_save ( self , value , connection ) :\n if not value :\n return\n if isinstance ( value , MyWrapper ) :\n return str ( value )\n return value\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4626, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def mean ( values ) :\n \"str\"\n if not values :\n return 0\n return float ( sum ( values ) ) / len ( values )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4627, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class CommentsForm ( forms . ModelForm ) :\n class Meta :\n model = Comments\n fields = [ \"str\" ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4628, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _wait_for_course_section ( self , section_title , subsection_title ) :\n \"str\"\n courseware_page = CoursewarePage ( self . browser , self . parent_page . course_id )\n courseware_page . wait_for_page ( )\n if self . parent_page . unified_course_view :\n courseware_page . nav . visit_unified_course_view ( )\n self . wait_for (\n promise_check_func = lambda : courseware_page . nav . is_on_section ( section_title , subsection_title ) ,\n description = \"str\" . format ( section_title , subsection_title )\n )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4629, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class flags ( struct ) :\n def __init__ ( self , * args ) :\n for i , x in enumerate ( args ) : self [ x ] = 2 ** i\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4630, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def write_footer ( self ) :\n off = self . size - 0x10\n num = 0x18\n for i in xrange ( 8 ) :\n self . write_word ( off , num )\n num += 1\n off += 2\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4631, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def abs ( self , a ) :\n if a <= 0 :\n return - a\n else :\n return a\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4632, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def main ( ) :\n for data_set_name in [ \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" ] :\n links_file = \"str\" + data_set_name + \"str\"\n training_file = \"str\" + data_set_name + \"str\"\n testing_file = \"str\" + data_set_name + \"str\"\n make_data_files ( links_file , training_file , testing_file )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4633, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def factor ( A ) :\n col_labels = sorted ( A . D [ 1 ] , key = repr )\n Acols = dict2list ( mat2coldict ( A ) , col_labels )\n Qlist , Rlist = aug_orthonormalize ( Acols )\n Q = coldict2mat ( Qlist )\n R = coldict2mat ( list2dict ( Rlist , col_labels ) )\n return Q , R\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4634, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self , data , fs , type = None , name = None , metadata = None ) :\n \"str\"\n pass\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4635, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def as_tuple ( self ) :\n return ( self . relpath , self . file_name , self . disk_kind ,\n self . stat , self . id , self . inventory_kind )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4636, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom setuptools import setup\nrequirements = [\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4637, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class InfoUGenBase ( UGen ) :\n \"str\"\n __documentation_section__ = \"str\"\n __slots__ = ( )\n @ classmethod\n def ir ( cls , ** kwargs ) :\n \"str\"\n from supriya . tools import synthdeftools\n calculation_rate = synthdeftools . CalculationRate . SCALAR\n ugen = cls . _new_expanded (\n calculation_rate = calculation_rate ,\n ** kwargs\n )\n return ugen\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4638, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def match ( self , QModelIndex , p_int , QVariant , int_hits = 1 , Qt_MatchFlags_flags = None , * args , ** kwargs ) :\n \"str\"\n pass\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4639, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class clv_seedling ( models . Model ) :\n _inherit = \"str\"\n category_ids = fields . Many2many ( \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4640, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class OrderFactory ( factory . DjangoModelFactory ) :\n class Meta :\n model = Order\n name = factory . Sequence ( lambda n : \"str\" . format ( n ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4641, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def toggleHighlighting ( self ) :\n doc = self . currentDocument ( )\n minfo = metainfo . info ( doc )\n minfo . highlighting = not minfo . highlighting\n highlighter . highlighter ( doc ) . setHighlighting ( minfo . highlighting )\n self . updateOtherDocActions ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4642, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import datetime\nimport random\nimport re\nfrom django . conf import settings\nfrom django . contrib . auth . models import User\nfrom django . db import models\nfrom django . db import transaction\nfrom django . template . loader import render_to_string\nfrom django . utils . hashcompat import sha_constructor\nfrom django . utils . translation import ugettext_lazy as _\nfrom django . utils . timezone import utc\nSHA1_RE = re . compile ( \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4643, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class CustomPermissionCreateModelMixin ( CustomPermissionMixin , mixins . CreateModelMixin ) :\n def create ( self , request , * args , ** kwargs ) :\n if not self . _is_allowed ( \"str\" , request , self ) :\n return JsonResponse ( { \"str\" : self . unauthorised_message } )\n else :\n return super ( CustomPermissionCreateModelMixin , self ) . create ( request , * args , ** kwargs )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4644, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self , window , list , x , y , w , h , rows ) :\n self . window = window\n self . list = list\n self . posx = x\n self . posy = y\n self . width = w\n self . height = h\n self . rows = rows\n self . toprow = 0\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4645, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import time\nimport ztq_core\nfrom ztq_demo . tasks import send\nztq_core . setup_redis ( \"str\" , \"str\" , 6379 , 3 )\nsend ( \"str\" )\nsend ( \"str\" )\nsend ( \"str\" )\nsend ( \"str\" , ztq_queue = \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4646, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from sydpy . configurator import Configurator\nfrom sydpy . component import Component , system , compinit\nfrom sydpy . unit import Unit\nfrom sydpy . channel import Channel\nfrom sydpy . intfs . isig import isig\nfrom sydpy . types import bit8 , bit , bit64 , bit32\nfrom sydpy . _delay import Delay\nfrom sydpy . module import proc , Module\nfrom sydpy . process import Process\nfrom sydpy . simulator import Simulator\nfrom sydpy . cosim import Cosim\nfrom sydpy . xsim import XsimIntf\nfrom sydpy . server import Server\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4647, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def clear_text ( obj ) :\n \"str\"\n obj . text = obj . text . replace ( \"str\" , \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4648, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def remove_url_from_deferred_list ( self , result , url ) :\n self . deferred_urls [ url ] -= 1\n self . rm . decrement_deferred_count ( )\n if self . urls_we_are_waiting_on [ url ] < 0 :\n pass\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4649, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class MetadataDetail ( DetailView ) :\n model = Metadata\n context_object_name = \"str\"\n def get_context_data ( self , ** kwargs ) :\n context = super ( MetadataDetail , self ) . get_context_data ( ** kwargs )\n context [ \"str\" ] = timezone . now ( )\n return context\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4650, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def connect_to_bluez ( ) :\n root = bus . get_object ( \"str\" , \"str\" )\n objmanager = dbus . Interface ( root , \"str\" )\n objects = objmanager . GetManagedObjects ( )\n objmanager . connect_to_signal ( \"str\" , iface_added )\n objmanager . connect_to_signal ( \"str\" , iface_removed )\n for path , interfaces in objects . items ( ) :\n if \"str\" in interfaces :\n adapter_added ( path )\n if \"str\" in interfaces :\n device_added ( path )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4651, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from django . contrib . auth . forms import AuthenticationForm\nfrom django . conf import settings\nfrom haystack . forms import SearchForm\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4652, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get ( self , registry_id ) :\n user = self . get_current_user ( )\n self . render ( \"str\" , NOMEPAG = \"str\" , GRUPO = model . Group ( ) , REGISTRY_ID = registry_id , MSG = \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4653, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __register__ ( cls , module_name ) :\n TableHandler = backend . get ( \"str\" )\n cursor = Transaction ( ) . cursor\n table_exist = TableHandler . table_exist ( cursor , \"str\" )\n super ( PartyConfiguration , cls ) . __register__ ( module_name )\n if table_exist :\n cursor . execute (\n \"str\"\n \"str\"\n \"str\"\n % (\n cls . _table , \"str\"\n )\n )\n TableHandler . drop_table (\n cursor , \"str\" , \"str\"\n )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4654, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from django . core import mail\nfrom bedrock . mozorg . tests import TestCase\nfrom funfactory . urlresolvers import reverse\nfrom nose . tools import eq_\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4655, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def setUp ( self ) :\n super ( QuobyteShareDriverTestCase , self ) . setUp ( )\n self . _context = context . get_admin_context ( )\n CONF . set_default ( \"str\" , False )\n self . fake_conf = config . Configuration ( None )\n self . _driver = quobyte . QuobyteShareDriver ( configuration = self . fake_conf )\n self . _driver . rpc = mock . Mock ( )\n self . share = fake_share . fake_share ( share_proto = \"str\" )\n self . access = fake_share . fake_access ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4656, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_rt_illegal_until ( ) :\n \"str\"\n env = RealtimeEnvironment ( )\n err = pytest . raises ( ValueError , env . run , - 1 )\n assert str ( err . value ) == ( \"str\"\n \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4657, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class KEvent ( KChain ) :\n \"str\"\n def on ( event , call , key = False , * args , ** kw ) :\n \"str\"\n def off ( event ) :\n \"str\"\n def trigger ( * events ) :\n \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4658, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class SiteRelated ( models . Model ) :\n \"str\"\n objects = CurrentSiteManager ( )\n class Meta :\n abstract = True\n site = models . ForeignKey ( \"str\" , editable = False )\n def save ( self , update_site = False , * args , ** kwargs ) :\n \"str\"\n if update_site or not self . id :\n self . site_id = current_site_id ( )\n super ( SiteRelated , self ) . save ( * args , ** kwargs )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4659, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def init_db ( ) :\n conn = sqlite3 . connect ( \"str\" )\n cur = conn . cursor ( )\n cur . execute ( \"str\" )\n cur . execute ( \"str\" )\n cur . execute ( \"str\" )\n conn . commit ( )\n conn . close ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4660, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import django\nfrom django . utils import unittest\nif django . VERSION [ 0 ] <= 1 and django . VERSION [ 1 ] <= 5 :\n def suite ( ) :\n return unittest . TestLoader ( ) . discover ( \"str\" , pattern = \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4661, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self , * args , ** kw ) :\n try :\n self . __singleton__\n except :\n SingleServerIRCBot . __init__ ( self , * args , ** kw )\n self . __singleton__ = True\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4662, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self ) :\n \"str\"\n self . content_type = CONTENT_TYPE\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4663, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class App ( appkit . CLIApp ) :\n def __init__ ( self ) :\n super ( ) . __init__ ( \"str\" )\n self . load_plugin ( \"str\" )\n self . load_plugin ( \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4664, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class DistributionSource ( object ) :\n \"str\"\n __slots__ = [ \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" ]\n def __init__ ( self , package_id , size , needs_confirmation = True , packagekit_id = None ) :\n \"str\"\n self . package_id = package_id\n self . packagekit_id = packagekit_id\n self . size = size\n self . needs_confirmation = needs_confirmation\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4665, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Creator ( atom . core . XmlElement ) :\n \"str\"\n _qname = DC_TEMPLATE % \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4666, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom django . core . management . base import BaseCommand , CommandError\nimport csv\nimport sys\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4667, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def on_event ( self , event ) :\n if event . type == pygame . QUIT :\n self . _quit ( )\n elif event . type == pygame . KEYDOWN :\n if event . unicode == \"str\" and ( pygame . KMOD_META & event . mod ) :\n self . _quit ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4668, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def grab_volume ( url , output_dir , cover_path ) :\n \"str\"\n try :\n print_info ( \"str\" + url )\n novel = Novel ( url = url , single_thread = SINGLE_THREAD )\n novel . get_novel_information ( )\n epub = Epub ( output_dir = output_dir , cover_path = cover_path , ** novel . novel_information ( ) )\n epub . generate_epub ( )\n except Exception as e :\n if HAS_QT :\n SENDER . sigWarningMessage . emit ( \"str\" , str ( e ) + \"str\" + url )\n SENDER . sigButton . emit ( )\n print ( url )\n raise e\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4669, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def run_cmd_ext ( command ) :\n import subprocess\n p = subprocess . Popen ( command , stdout = subprocess . PIPE , stderr = subprocess . PIPE )\n _stdout , _stderr = p . communicate ( )\n return _stdout , _stderr , p . returncode\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4670, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Migration ( migrations . Migration ) :\n dependencies = [\n ( \"str\" , \"str\" ) ,\n ]\n operations = [\n migrations . AddField (\n model_name = \"str\" ,\n name = \"str\" ,\n field = models . ImageField ( max_length = 255 , null = True , upload_to = \"str\" , blank = True ) ,\n preserve_default = True ,\n ) ,\n ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4671, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self , patterns , exceptions = \"str\" ) :\n self . tree = { }\n for pattern in patterns . split ( ) :\n self . _insert_pattern ( pattern )\n self . exceptions = { }\n for ex in exceptions . split ( ) :\n self . exceptions [ ex . replace ( \"str\" , \"str\" ) ] = [ 0 ] + [ int ( h == \"str\" ) for h in re . split ( \"str\" , ex ) ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4672, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_smoke_plates ( self ) :\n backup_argv = sys . argv\n sys . argv = [ \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" ,\n \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" ]\n try :\n main ( )\n except Exception as e :\n raise e\n sys . argv = backup_argv\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4673, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _gridFtpTcpBufferSizeTextChanged ( self , tcpBufferSize ) :\n \"str\"\n self . setDatastoreProperty ( \"str\" , unicode ( tcpBufferSize ) , self . wizardView . gridFtpTcpBufferSizeLineEdit )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4674, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def main ( ) :\n if len ( sys . argv ) == 2 :\n of = sys . stdin\n elif len ( sys . argv ) == 3 :\n of = open ( sys . argv [ 2 ] , \"str\" )\n else :\n print ( \"str\" )\n sys . exit ( 1 )\n grep_string = sys . argv [ 1 ]\n for line in of :\n if grep_string in line :\n print ( line . strip ( ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4675, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom django . conf . urls import url\nfrom news import views\napp_name = \"str\"\nurlpatterns = [\n url ( \"str\" , views . index , name = \"str\" ) ,\n url ( \"str\" , views . detail , name = \"str\" ) ,\n]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4676, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_poll_before_run ( self ) :\n \"str\"\n p = processhandler . ProcessHandler ( [ self . python , self . proclaunch ,\n \"str\" ] ,\n cwd = here )\n self . assertRaises ( RuntimeError , p . poll )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4677, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def GetHistEQMap ( self , hist ) :\n hist = np . float32 ( hist )\n sum = np . float32 ( np . sum ( hist ) )\n eqmap = np . uint8 ( np . cumsum ( hist ) / sum * 255 )\n return eqmap\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4678, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class ResourceUsage ( A10BaseClass ) :\n \"str\"\n def __init__ ( self , ** kwargs ) :\n self . ERROR_MSG = \"str\"\n self . required = [ ]\n self . b_key = \"str\"\n self . a10_url = \"str\"\n self . DeviceProxy = \"str\"\n self . oper = { }\n for keys , value in kwargs . items ( ) :\n setattr ( self , keys , value )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4679, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class ScientificMissionConfig ( AppConfig ) :\n name = \"str\"\n verbose_name = _ ( \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4680, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def pairs ( self ) :\n \"str\"\n if len ( self . points ) == 1 :\n return [ ]\n if len ( self . points ) == 2 :\n return [ ( self . points [ 0 ] , self . points [ 1 ] ) ]\n return [ ( self . points [ i ] , self . points [ ( i + 1 ) % len ( self . points ) ] )\n for i in range ( len ( self . points ) ) ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4681, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _get_unversioned_avatar_url ( user_profile_id , avatar_source , realm_id , email = None , medium = False ) :\n if avatar_source == \"str\" :\n hash_key = user_avatar_path_from_ids ( user_profile_id , realm_id )\n return upload_backend . get_avatar_url ( hash_key , medium = medium )\n assert email is not None\n return _get_unversioned_gravatar_url ( email , medium )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4682, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def normal ( ) :\n view = _make_view ( )\n actions = [ \"str\" ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4683, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from django . views . generic . list import ListView\nfrom django . views . generic . edit import CreateView\nfrom django . core . urlresolvers import reverse\nfrom catalog . helpers import underscore\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4684, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Store :\n def parse ( self , line ) :\n fields = line . split ( \"str\" )\n self . id = fields [ 0 ]\n self . name = fields [ 1 ]\n return self\n def __repr__ ( self ) :\n return \"str\" % ( self . id , self . name )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4685, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_logon_prod_mode_should_not_authenticate ( self ) :\n data . app . config [ \"str\" ] = \"str\"\n headers = {\n \"str\" : \"str\" , \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\"\n }\n res = self . app . get ( \"str\" , follow_redirects = True , headers = headers )\n self . assertIn ( \"str\" , res . data )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4686, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import django\nfrom django . test import TestCase\nfrom categories . registration import _process_registry , registry\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4687, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\n__author__ = \"str\"\n__revision__ = \"str\"\n__date__ = \"str\"\n__license__ = \"str\"\n__copyright__ = \"str\"\n__copyright__ += \"str\"\nfrom qgis . core import (\n QgsRasterLayer ,\n QgsRectangle ,\n QgsField ,\n QgsVectorLayer ,\n QgsFeature ,\n QgsPoint ,\n QgsGeometry ,\n QgsRasterFileWriter ,\n QgsRasterPipe\n)\nfrom PyQt4 . QtCore import QVariant\nfrom qgis_vector_tools import (\n union_geometry ,\n points_to_rectangles\n)\nfrom safe . common . utilities import unique_filename\nfrom safe . gis . gdal_ogr_tools import polygonize_thresholds\nfrom safe . common . exceptions import GetDataError\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4688, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def fib ( n ) :\n \"str\"\n a , b = 0 , 1\n for i in range ( n ) :\n a , b = b , a + b\n return a\n if __name__ == \"str\" :\n doctest . testmod ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4689, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_token ( self , key ) :\n key = self . format_key ( key )\n return self . _data [ key ] [ 1 ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4690, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nimport decimal\nNUMERIC_TYPES = ( int , float , decimal . Decimal )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4691, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class account_invoice ( osv . osv ) :\n _name = \"str\"\n _inherit = \"str\"\n _order = \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4692, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正し��さい。", + "input": "def frequency ( self ) :\n \"str\"\n return self . query ( \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4693, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class TavernaServer ( TavernaNodeTemplate ) :\n shortName = \"str\"\n puppet_parent_node = \"str\"\n def __init__ ( self , * args , ** kwargs ) :\n TavernaNodeTemplate . __init__ ( self , * args , ** kwargs )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4694, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class StreetAttributeSet ( models . Model ) :\n \"str\"\n objects = GeoInheritanceManager ( )\n class Meta ( object ) :\n abstract = False\n app_label = \"str\"\n def attributes ( self ) :\n return \"str\"\n lane_width = models . DecimalField ( max_digits = 8 , decimal_places = 4 , default = 0 )\n number_of_lanes = models . DecimalField ( max_digits = 8 , decimal_places = 4 , default = 0 )\n block_size = models . DecimalField ( max_digits = 8 , decimal_places = 4 , default = 0 )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4695, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from exe . engine . idevice import Idevice\nfrom exe . engine . idevicestore import IdeviceStore\nfrom exe . engine . path import Path\nimport unittest\nimport os\nimport utils\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4696, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nimport logging\nfrom openerp import models\nfrom . mt940 import MT940Parser as Parser\n_logger = logging . getLogger ( __name__ )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4697, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def encode_int ( val ) :\n res = StringIO ( )\n while val > 0 :\n res . write ( _BASE42_MAPPING [ val % 42 ] )\n val /= 42\n return res . getvalue ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4698, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from django . contrib import admin\nfrom models import OSMUpdate\nadmin . site . register ( OSMUpdate )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4699, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __gt__ ( self , other ) :\n if self . year == other . year :\n if self . overall >= other . overall :\n return True\n else :\n return False\n else :\n if self . year > other . year :\n return True\n else :\n return False\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4700, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def read ( name ) :\n with open ( os . path . join ( this , name ) ) as f :\n return f . read ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4701, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _string_to_filename ( self , str_ , max_size = 150 ) :\n \"str\"\n str_ = str_ . strip ( )\n words = re . findall ( \"str\" , str_ )\n str_ = \"str\" . join ( words )\n if max_size :\n return str_ [ : max_size ]\n else :\n return str_\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4702, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class DatabaseWrapper ( OrigDatabaseWrapper ) :\n def __init__ ( self , * args , ** kwargs ) :\n super ( DatabaseWrapper , self ) . __init__ ( * args , ** kwargs )\n self . ops = DatabaseOperations ( self )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4703, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def wait ( self ) :\n \"str\"\n ret = os . read ( self . event_fd , 64 / 8 )\n return struct . unpack ( \"str\" , ret )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4704, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _update_station_data ( station , station_data , path = None ) :\n if not path :\n path = HDF5_FILE_PATH\n with util . open_h5file ( path , mode = \"str\" ) as h5file :\n variables = list ( station_data [ 0 ] . keys ( ) )\n for variable in variables :\n value_table = _get_value_table ( h5file , station , variable )\n util . update_or_append_sortable ( value_table , station_data , \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4705, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import web\nfrom apps import incoming_yo\nmapping = (\n \"str\" , incoming_yo . index ,\n)\nweb . config . db_printing = True\nweb . config . debug = False\nif __name__ == \"str\" :\n db = web . database ( dbn = \"str\" , db = \"str\" )\n app = web . subdir_application ( mapping )\n app . run ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4706, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def save_state ( self , filename ) :\n \"str\"\n import cPickle\n cPickle . dump ( self , filename )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4707, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_set_bulk_with_db ( ) :\n db = KyotoTycoon ( \"str\" )\n db = db . open ( )\n ret = db . set_bulk ( d )\n ok_ ( False )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4708, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nimport re , os , posixpath\nfrom urlparse import urlparse\nfrom scrapy . linkextractor import IGNORED_EXTENSIONS\n_ONCLICK_LINK_RE = re . compile ( \"str\" )\n_ignored_exts = frozenset ( [ \"str\" + e for e in IGNORED_EXTENSIONS ] )\nALLOWED_SCHEMES = frozenset ( [ \"str\" , \"str\" , None , \"str\" ] )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4709, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class S_PARTY_MEMBER_ABNORMAL_DEL ( object ) :\n def __init__ ( self , tracker , time , direction , opcode , data ) :\n print ( str ( type ( self ) ) . split ( \"str\" ) [ 3 ] + \"str\" + str ( len ( data ) ) + \"str\" + str ( data . get_array_hex ( 1 ) ) [ 1 : - 1 ] )\n server_id = data . read ( tipo . uint32 )\n player_id = data . read ( tipo . uint32 )\n id = data . read ( tipo . int32 )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4710, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def append_settings_activate ( project , target , env ) :\n if os . name == \"str\" :\n path = \"str\" % env\n replace_or_append ( path , \"str\" ,\n \"str\" %\n ( project , target ) )\n elif os . name == \"str\" :\n path = \"str\" % env\n replace_or_append ( path , \"str\" ,\n \"str\" %\n ( project , target ) )\n path = \"str\" % env\n replace_or_append ( path , \"str\" ,\n \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4711, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class AddGetParameter ( Node ) :\n def __init__ ( self , values ) :\n self . values = values\n def render ( self , context ) :\n req = resolve_variable ( \"str\" , context )\n params = req . GET . copy ( )\n for key , value in self . values . items ( ) :\n params [ key ] = value . resolve ( context )\n return \"str\" % params . urlencode ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4712, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class LibSDL2Mixer ( NDKRecipe ) :\n version = \"str\"\n url = \"str\"\n dir_name = \"str\"\n def prebuild_arch ( self , arch ) :\n super ( LibSDL2Mixer , self ) . prebuild_arch ( arch )\n build_dir = self . get_build_dir ( arch . arch )\n if exists ( join ( build_dir , \"str\" ) ) :\n info ( \"str\" )\n return\n self . apply_patch ( \"str\" )\n shprint ( sh . touch , join ( build_dir , \"str\" ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4713, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def add_HelloServicer_to_server ( servicer , server ) :\n rpc_method_handlers = {\n \"str\" : grpc . unary_unary_rpc_method_handler (\n servicer . World ,\n request_deserializer = hello__pb2 . Name . FromString ,\n response_serializer = hello__pb2 . Welcome . SerializeToString ,\n ) ,\n \"str\" : grpc . stream_stream_rpc_method_handler (\n servicer . Person ,\n request_deserializer = hello__pb2 . Name . FromString ,\n response_serializer = hello__pb2 . Welcome . SerializeToString ,\n ) ,\n }\n generic_handler = grpc . method_handlers_generic_handler (\n \"str\" , rpc_method_handlers )\n server . add_generic_rpc_handlers ( ( generic_handler , ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4714, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_pcu_ipv4 ( self ) :\n expected_ips = [\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\"\n ]\n ips = [ ]\n for node in self . sites [ 0 ] [ \"str\" ] . values ( ) :\n ips . append ( node [ \"str\" ] . ipv4 ( ) )\n self . assertItemsEqual ( expected_ips , ips )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4715, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from django . conf . urls import url\nfrom django . contrib import admin\nfrom django . apps import apps\nimport views\nurlpatterns = [\n url ( \"str\" , views . system_settings , name = \"str\" )\n ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4716, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from threading import Thread , Event\nimport Queue\nimport time\nimport sys\nimport traceback\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4717, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def client ( ) :\n url = \"str\"\n return cattle . from_env ( url = url )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4718, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from . import dns_helpers\nfrom . import http_helpers\nfrom . import tcp_helpers\n__all__ = [ \"str\" , \"str\" , \"str\" ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4719, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def action_confirm ( self ) :\n self . ensure_one ( )\n return self . target_instance_id . copy_databases_from (\n self . source_instance_id )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4720, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import os\nimport re\nfrom peewee import *\nfrom peewee import create_model_tables\nfrom peewee import drop_model_tables\nfrom peewee import mysql\nfrom peewee import print_\nfrom playhouse . reflection import *\nfrom playhouse . tests . base import database_initializer\nfrom playhouse . tests . base import PeeweeTestCase\nsqlite_db = database_initializer . get_database ( \"str\" )\nDATABASES = [ sqlite_db ]\nif mysql :\n DATABASES . append ( database_initializer . get_database ( \"str\" ) )\ntry :\n import psycopg2\n DATABASES . append ( database_initializer . get_database ( \"str\" ) )\nexcept ImportError :\n pass\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4721, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class OAuthToogleConsumerTrusted ( OAuthConsumerEditBase ) :\n def _getAnswer ( self ) :\n self . _consumer . setTrusted ( not self . _consumer . isTrusted ( ) )\n return self . _consumer . isTrusted ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4722, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from django . utils . translation import ugettext_lazy as _\nimport horizon\nfrom openstack_dashboard . dashboards . tasks import dashboard\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4723, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Command ( BaseCommand ) :\n help = \"str\"\n def handle ( self , * args , ** options ) :\n demo_data ( )\n print ( \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4724, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom __future__ import division\nimport numpy as np\nfrom mtspec import mt_coherence , mtspec\nfrom scipy . signal import coherence\nfrom ... Common import errors\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4725, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_create_table_command ( table_name , field_tuples ) :\n \"str\"\n database_str = \"str\"\n field_strings = [ \"str\" . format ( field [ 0 ] , field [ 1 ] ) for field in field_tuples ]\n field_str = \"str\" . join ( field_strings )\n return database_str . format ( name = table_name , fields = field_str )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4726, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def makenormalenemy ( ) :\n basepoints = 15\n statarray = [ 1 , 1 , 1 , 1 ]\n i = 1\n for i in range ( basepoints + userlvl ) :\n ranstat = random ( 0 , 3 )\n statarray [ ranstat ] += 1\n return enemyname\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4727, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def attach ( self , emulator ) :\n \"str\"\n self . jitter = emulator\n self . prepare ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4728, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def set_free_gpu ( f , free_gpu ) :\n \"str\"\n update_gpu_info ( f , True , free_gpu )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4729, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def prints ( text ) :\n if not args . quiet :\n print ( \"str\" + text )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4730, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _website_url ( self , name , arg ) :\n res = super ( GiftProduct , self ) . _website_url ( name , arg )\n res . update ( { ( p . id , \"str\" % slug ( p ) ) for p in self } )\n return res\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4731, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class VideoExtension2 ( FieldSet ) :\n def createFields ( self ) :\n yield Bit ( self , \"str\" )\n yield Bits ( self , \"str\" , 7 )\n yield NullBits ( self , \"str\" , 8 )\n size = self [ \"str\" ] . value\n if size :\n yield RawBytes ( self , \"str\" , size )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4732, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from flask . ext . wtf import Form\nfrom wtforms . fields import TextField , SubmitField , PasswordField , BooleanField\nfrom wtforms . validators import Required , EqualTo\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4733, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def getColormap ( ) :\n input = open (\n os . getenv ( \"str\" ) + \"str\" , \"str\" )\n colormaps = cPickle . load ( input )\n input . close ( )\n return colormaps\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4734, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def on_handle ( self , dcm , filename ) :\n base_filename = os . path . basename ( filename )\n logger . debug ( \"str\" . format ( self , filename ) )\n cmd = \"str\" + base_filename\n with open ( filename , \"str\" ) as f :\n self . ftp . storbinary ( cmd , f )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4735, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\n__all__ = [ \"str\" , \"str\" , \"str\" ]\nimport re\nimport sys\nimport time\nimport random\nfrom copy import deepcopy\nfrom io import StringIO , BytesIO\nfrom email . utils import _has_surrogates\nUNDERSCORE = \"str\"\nNL = \"str\"\nfcre = re . compile ( \"str\" , re . MULTILINE )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4736, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom __future__ import print_function\nimport boto3\nimport six\nimport sys\nimport os\nimport errno\nimport logging\nimport posixpath\nimport threading\nimport inflect\nfrom wrapt import decorator\nfrom BigStash import __version__\nfrom BigStash . filename import setup_user_ignore\nfrom BigStash . auth import get_api_credentials\nfrom BigStash . conf import BigStashAPISettings\nfrom BigStash import BigStashAPI , BigStashError\nfrom BigStash . manifest import Manifest\nfrom boto3 . s3 . transfer import S3Transfer , TransferConfig\nfrom retrying import retry\nfrom docopt import docopt\nlog = logging . getLogger ( \"str\" )\npeng = inflect . engine ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4737, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class MoreThanMaximumError ( DataValidationException ) :\n def __init__ ( self , value , allowed_max ) :\n _message = \"str\" % ( str ( value ) , allowed_max )\n super ( MoreThanMaximumError , self ) . __init__ ( _message )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4738, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_index_tuple_to_linear ( self ) :\n m = Mesh ( 3 , 4 )\n for ( i , ( x , y ) ) in enumerate ( m . keys ( ) ) :\n self . assertEqual ( m . _index_tuple_to_linear ( ( x , y ) ) , i )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4739, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class hs_hash_table :\n \"str\"\n __metaclass__ = ABCMeta\n @ abstractproperty\n def length ( self ) :\n pass\n @ abstractmethod\n def add_entry ( self , wildcard_match , ports , obj ) :\n \"str\"\n pass\n @ abstractmethod\n def del_entry ( self , wildcard_match , ports , obj ) :\n \"str\"\n pass\n def find_entries ( self , wildcard_search , port ) :\n \"str\"\n pass\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4740, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class SearchForm ( IndicoForm ) :\n phrase = StringField ( _ ( \"str\" ) )\n field = SelectField ( _ ( \"str\" ) , choices = FIELD_CHOICES , default = \"str\" )\n start_date = DateField ( \"str\" , [ Optional ( ) ] , parse_kwargs = { \"str\" : True } )\n end_date = DateField ( \"str\" , [ Optional ( ) ] , parse_kwargs = { \"str\" : True } )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4741, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_get_items ( self ) :\n \"str\"\n data = server . get_items ( \"str\" )\n self . assertEqual ( { \"str\" : [ \"str\" , \"str\" ] } , data )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4742, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "__author__ = \"str\"\nfrom darwin . ga import GeneticAlgorithm\nfrom darwin . genotype import Genotype\nfrom darwin . fitness import FitnessFunction\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4743, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Log ( models . Model ) :\n checksum = models . CharField ( max_length = 32 , primary_key = True )\n data = models . BinaryField ( )\n def save ( self , * args , ** kwargs ) :\n if not self . checksum :\n data = self . data\n self . checksum = hashlib . md5 ( data ) . hexdigest ( )\n return super ( Log , self ) . save ( * args , ** kwargs )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4744, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class ListResponse ( list ) :\n def __init__ ( self , data , meta ) :\n super ( ListResponse , self ) . __init__ ( data )\n self . meta = meta\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4745, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import sys\nimport pygame\nimport settingsManager\nimport battle\nimport spriteManager\nimport os\nimport musicManager\nimport random\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4746, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def main ( title , url , wl_file = WISHLIST_FILE ) :\n item = NewReadingItem ( ( title , url ) )\n item . append_to_wishlist ( wl_file )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4747, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_ready_deferred ( self ) :\n now = time . time ( )\n deferred = Deferred ( now - 10 , None )\n self . station . register_deferred ( deferred )\n self . assertEqual ( len ( self . station . deferreds ) , 1 )\n self . assertTrue ( self . station . has_ready_deferreds ( ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4748, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def glInitPixelTilesSGIX ( ) :\n \"str\"\n return extensions . hasGLExtension ( EXTENSION_NAME )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4749, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __getForumObject ( self , event_type ) :\n o = {\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : self . __getHashPath ( event_type )\n }\n return o\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4750, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import os\nimport IMP\nimport IMP . test\nimport IMP . display\nimport IMP . algebra\nimport IMP . atom\nimport IMP . core\nimport IMP . pmi . macros\nimport IMP . pmi . output\nimport IMP . rmf\nimport RMF\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4751, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def html_escape ( html ) :\n \"str\"\n for s , r in HTML_ESCAPE_MAPPING :\n html = html . replace ( s , r )\n return html\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4752, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import logging\nlogging . basicConfig ( level = logging . INFO , format = \"str\" , datefmt = \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4753, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_valid_confirmation ( self ) :\n \"str\"\n user = User . objects . get ( pk = 1 )\n user . userena_signup . change_email ( \"str\" )\n response = self . client . get ( reverse ( \"str\" ,\n kwargs = { \"str\" : user . userena_signup . email_confirmation_key } ) )\n self . assertRedirects ( response ,\n reverse ( \"str\" , kwargs = { \"str\" : user . username } ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4754, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def build_new_network ( self , saveDir , currentGame ) :\n need_dir ( saveDir )\n saveDir = os . path . join ( saveDir , currentGame )\n need_dir ( saveDir )\n model_fileName = \"str\" . format ( currentGame )\n full_path = os . path . join ( saveDir , model_fileName )\n need_dir ( full_path )\n self . model_network . save_network ( full_path )\n self . print ( \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4755, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Migration ( migrations . Migration ) :\n dependencies = [\n ( \"str\" , \"str\" ) ,\n ]\n operations = [\n migrations . AlterModelOptions (\n name = \"str\" ,\n options = { \"str\" : [ \"str\" ] } ,\n ) ,\n migrations . AddField (\n model_name = \"str\" ,\n name = \"str\" ,\n field = models . TextField ( blank = True , default = \"str\" ) ,\n ) ,\n ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4756, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを��正しなさい。", + "input": "ANSIBLE_METADATA = { \"str\" : [ \"str\" ] ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" }\nDOCUMENTATION = \"str\"\nEXAMPLES = \"str\"\nimport os\nimport re\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4757, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def parse_arguments ( ) :\n parser = argparse . ArgumentParser (\n description = \"str\" )\n parser . add_argument (\n \"str\" ,\n help = \"str\" )\n parser . add_argument (\n \"str\" ,\n default = \"str\" ,\n help = \"str\" )\n parser . add_argument (\n \"str\" ,\n default = \"str\" ,\n help = \"str\" )\n parser . add_argument (\n \"str\" ,\n action = \"str\" ,\n help = \"str\" )\n return parser . parse_args ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4758, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class ChildEntity ( Entity ) :\n id = fields . IntField ( )\n slug = fields . StringField ( )\n pos = PositionEntity\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4759, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_param_default ( name , default = None ) :\n if not name in params :\n return default\n return params [ name ] [ 0 ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4760, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from . test_backend import BackendTest\nfrom . test_field_db_conversion import FieldDBConversionTest\nfrom . test_field_options import FieldOptionsTest\nfrom . test_filter import FilterTest\nfrom . test_keys import KeysTest\nfrom . test_mapreduce import DjangoModelInputReaderTest , DjangoModelIteratorTest\nfrom . test_not_return_sets import NonReturnSetsTest\nfrom . test_order import OrderTest\nfrom . test_transactions import TransactionTest\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4761, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from editor . app import app\napp . run ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4762, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def output ( self , _input , prob = True ) :\n \"str\"\n raise NotImplementedError\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4763, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def getTotalPage ( ) :\n url = \"str\" % user_id\n html = requests . get ( url , cookies = random . choice ( cookies ) ) . content\n selector = etree . HTML ( html )\n pageNum = ( int ) ( selector . xpath ( \"str\" ) [ 0 ] . attrib [ \"str\" ] )\n return pageNum\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4764, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_get_length ( self ) :\n \"str\"\n self . libtorrent_download_impl . length = 1234\n self . assertEqual ( self . libtorrent_download_impl . get_length ( ) , 1234 )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4765, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import os , sys\nimport gzip\nimport paddle . v2 as paddle\nimport numpy as np\nimport functools\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4766, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _batch_entry_run ( self ) :\n \"str\"\n time . sleep ( self . secs_between_batches )\n with self . _batch_lock :\n if not self . _batches :\n return\n for key , batch in iteritems ( self . _batches ) :\n self . _current_tups = batch\n self . process_batch ( key , batch )\n if self . auto_ack :\n for tup in batch :\n self . ack ( tup )\n self . _batches [ key ] = [ ]\n self . _batches = defaultdict ( list )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4767, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import uuid\nimport json\nfrom wtforms . validators import (\n ValidationError ,\n StopValidation ,\n)\nimport models\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4768, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_10_instructor_is_attende ( self ) :\n \"str\"\n with self . assertRaisesRegexp (\n ValidationError ,\n \"str\"\n ) :\n self . session . create ( {\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : 1 ,\n \"str\" : self . partner_vauxoo . id ,\n \"str\" : [ ( 6 , 0 , [ self . partner_vauxoo . id ] ) ] ,\n \"str\" : self . course . id ,\n } )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4769, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from rdflib import plugin\nfrom rdflib import serializer\nfrom rdflib import parser\nassert plugin\nassert serializer\nassert parser\ntry :\n import imp\n json = imp . load_module ( \"str\" , * imp . find_module ( \"str\" ) )\n assert json\nexcept ImportError :\n import simplejson as json\n assert json\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4770, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import sys\nfrom snitch import config\nfrom snitch . storage import DatabaseMixin\nconfig_file = \"str\"\nconf = config . parse_config ( config_file )\ndata = DatabaseMixin ( )\ndata . sync_db ( conf )\nsqlite = data . sqlite\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4771, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_cli_run_no_server ( self ) :\n srv = \"str\"\n scs = [ ( \"str\" , 42 , \"str\" ) ]\n self . mkFakeInput ( srv )\n self . setScores ( scs )\n self . fakePostScores ( True )\n run ( )\n self . assertEquals ( srv , self . getServer ( ) )\n self . assertEquals ( None , self . _last_exit )\n self . assertSequenceEqual ( [ scs ] , self . _post_args )\n self . assertEquals ( { \"str\" : srv } , self . _post_kwargs )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4772, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def defaults ( my_required , my_optional = True ) :\n \"str\"\n answer = my_optional is my_required\n return answer\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4773, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def changedCNVs ( new , old ) :\n if len ( new ) != len ( old ) :\n return True\n return any ( abs ( X [ 0 ] [ 0 ] . value - X [ 1 ] [ 0 ] . value ) > 1e-6 for X in zip ( new , old ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4774, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import Tkinter as Tk\nroot = Tk . Tk ( )\nfor n in [ \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" ,\n \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" ,\n \"str\"\n] :\n Tk . Button ( root ,\n bitmap = n ,\n ) . pack ( )\nroot . mainloop ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4775, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from django . conf . urls import url\nfrom results . views import EditResultsView , ResultsTableView , CurrentResultsTableView\nurlpatterns = [\n url ( \"str\" , CurrentResultsTableView . as_view ( ) , name = \"str\" ) ,\n url ( \"str\" , EditResultsView . as_view ( ) , name = \"str\" ) ,\n url ( \"str\" , ResultsTableView . as_view ( ) , name = \"str\" ) ,\n]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4776, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def datetime_to_timestamp ( in_datetime ) :\n \"str\"\n utc_naive = in_datetime . replace ( tzinfo = None ) - in_datetime . utcoffset ( )\n timestamp = ( utc_naive - datetime . datetime ( 1970 , 1 , 1 ) ) . total_seconds ( )\n return timestamp\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4777, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Migration ( migrations . Migration ) :\n dependencies = [\n ( \"str\" , \"str\" ) ,\n ]\n operations = [\n migrations . AddField (\n model_name = \"str\" ,\n name = \"str\" ,\n field = models . CharField ( max_length = 150 , default = \"str\" ) ,\n ) ,\n ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4778, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import os , sys , random , string\nimport rethinkdb as r\nfrom common import *\nNGINX_EXAMPLE = \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4779, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom __future__ import unicode_literals\nfrom django . contrib . admin . templatetags . admin_static import static\nfrom django . utils . functional import lazy\nfrom django . utils import six\nstatic_lazy = lazy ( static , six . text_type )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4780, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def compute_accuracy ( reg_result ) :\n gt_pos = load_dragon_conf ( data_path )\n ply_files = get_all_plyfiles ( data_path )\n accuracy = compare_rotation ( ply_files , reg_result , gt_pos )\n return accuracy\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4781, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class CrowdFlowerError ( Exception ) :\n \"str\"\n def __init__ ( self , request , response ) :\n self . request = request\n self . response = response\n def __str__ ( self ) :\n return \"str\" % (\n self . __class__ . __name__ ,\n self . response . status_code , self . response . reason ,\n self . request . url )\n __repr__ = __str__\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4782, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def fridgeDataHandler ( someParam ) :\n \"str\"\n global count\n if count < 5 :\n count = count + 1\n LOGGER . logInfo ( \"str\" + str ( someParam . absoluteDiff ) )\n return\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4783, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _parse_boot ( tgram ) :\n tgram . check_status ( )\n resp = tgram . parse_string ( )\n return resp\n", + "output": "このpythonコー��に誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4784, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def begin_block ( self , prefix = \"str\" , comment = \"str\" ) :\n if len ( prefix ) > 0 :\n self . write ( prefix )\n if self . at_line_start :\n self . write ( \"str\" )\n else :\n self . write ( \"str\" )\n if len ( comment ) > 0 :\n self . write ( \"str\" )\n self . comment ( comment )\n self . newline ( )\n self . indent ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4785, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import os . path\nimport re\nimport subprocess\nimport sys\nfrom name_utilities import enum_for_css_keyword\nfrom name_utilities import upper_first_letter\nimport json5_generator\nimport license\nHEADER_TEMPLATE = \"str\"\nGPERF_TEMPLATE = \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4786, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_signature_getLog ( self ) :\n @ self . assertArgSpecMatches ( self . step . getLog )\n def getLog ( self , name ) :\n pass\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4787, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom spykeball . core import util\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4788, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _parse_numbers_to_int ( response ) :\n if ( type ( response ) == str ) or ( type ( response ) == unicode ) :\n return int ( response )\n else :\n return response\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4789, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _check_target_flavor ( self , instance , flavor ) :\n new_root_gb = flavor [ \"str\" ]\n curr_root_gb = instance [ \"str\" ]\n if new_root_gb < curr_root_gb :\n raise exception . InstanceFaultRollback (\n vmutils . VHDResizeException (\n _ ( \"str\"\n \"str\"\n \"str\" ) %\n { \"str\" : curr_root_gb ,\n \"str\" : new_root_gb } ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4790, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import requests\nfrom mycroft . tts import TTSValidator\nfrom mycroft . tts . remote_tts import RemoteTTS\n__author__ = \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4791, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from oricreate . crease_pattern import CreasePattern\nfrom oricreate . factories import CustomCPFactory\nfrom oricreate . forming_tasks import FormingTask\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4792, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def exit_batch_provider ( self ) :\n \"str\"\n self . send_request ( self . SERVER_KILL )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4793, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _get_file_contents ( self , name , file_name ) :\n \"str\"\n contents = getattr ( self , \"str\" + name , None )\n if contents is None :\n fh = None\n try :\n fh = file ( file_name , \"str\" )\n contents = fh . read ( )\n except :\n contents = \"str\"\n if fh is not None :\n try :\n fh . close ( )\n except :\n pass\n setattr ( self , \"str\" + name , contents )\n return contents\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4794, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from oslo_config import cfg\nperiodic_opts = [\n cfg . BoolOpt ( \"str\" ,\n default = True ,\n help = \"str\" ) ,\n cfg . IntOpt ( \"str\" ,\n default = 60 ,\n help = \"str\"\n \"str\" ) ,\n]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4795, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def CheckDateTime ( datetimedate ) :\n if \"str\" in str ( type ( datetimedate ) ) : return True\n else : return False\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4796, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def find_django_migrations_module ( module_name ) :\n \"str\"\n import imp\n try :\n module_info = imp . find_module ( module_name )\n module = imp . load_module ( module_name , * module_info )\n imp . find_module ( \"str\" , module . __path__ )\n return module_name + \"str\"\n except ImportError :\n return module_name + \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4797, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def db_sync ( self , engine ) :\n cfg . CONF . set_override ( \"str\" , engine . url , group = \"str\" )\n migration . do_alembic_command ( self . alembic_config , \"str\" , \"str\" )\n cfg . CONF . clear_override ( \"str\" , group = \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4798, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def newBlock ( ) :\n from random import choice , randint\n from zoot . world . blocks import blocks\n newBlock = choice ( blocks ) ( )\n newBlock . p = randint ( 0 , len ( newBlock . pos ) - 1 )\n return newBlock\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4799, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import traitlets\nimport traits . api as t\nimport traits\nimport ipywidgets\nfrom link_traits import link\nfrom hyperspy_gui_ipywidgets . utils import (\n labelme , register_ipy_widget , add_display_arg , float2floattext , get_label )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4800, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self , ownerDocument , publicId , systemId , notationName ) :\n FtNode . __init__ ( self , ownerDocument )\n self . __dict__ [ \"str\" ] = \"str\"\n self . __dict__ [ \"str\" ] = publicId\n self . __dict__ [ \"str\" ] = systemId\n self . __dict__ [ \"str\" ] = notationName\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4801, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def main ( ) :\n \"str\"\n webpage . main ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4802, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def calculation_finished ( self , value ) :\n self . spinBox . setValue ( floor ( float ( unicode ( value ) ) ) )\n self . editingFinished . emit ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4803, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_marker_overlays ( self ) :\n return [ o for p in self . plots\n for layer in ( p . underlays , p . overlays )\n for o in layer if isinstance ( o , ( MarkerOverlay , MarkerLineOverlay ) ) ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4804, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def respond_stat_modifier_query ( self , stat ) :\n if self . level_tree :\n modifiers = self . level_tree . get_stat_modifiers ( self . get_level ( ) )\n if stat in modifiers :\n return modifiers [ stat ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4805, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def diagStart ( i , j ) :\n __x [ 0 ] = i\n __y [ 0 ] = j\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4806, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class DebugMiddleware ( object ) :\n def process_request ( self , request ) :\n for k , v in request . META . items ( ) :\n if k . startswith ( \"str\" ) :\n log . debug ( \"str\" , k , v )\n return None\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4807, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def solve ( n , k ) :\n if k == 0 :\n return 0\n if ( k >= n ) and ( ( k + 1 ) % ( 2 ** n ) == 0 ) :\n return 1\n return 0\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4808, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nimport sys\nimport serial\nimport string\nimport logging\nfrom argparse import ArgumentParser\nimport xsboard as XSBOARD\nimport xserror as XSERROR\nimport xscomm as XSCOMM\nimport xsdutio as XSDUTIO\nfrom __init__ import __version__\nimport time\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4809, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_event_by_eid ( tasklist , eid ) :\n for event in tasklist :\n if event is not None and event [ \"str\" ] == eid :\n return event\n return None\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4810, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class TrueHigh ( Indicator ) :\n \"str\"\n lines = ( \"str\" , )\n def __init__ ( self ) :\n self . lines . truehigh = Max ( self . data . high , self . data . close ( - 1 ) )\n super ( TrueHigh , self ) . __init__ ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4811, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def blank ( ) :\n print ( \"str\" )\n v . set ( 3 )\n blankNodeValue . set ( \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4812, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "try :\n import nuke\n def debug ( x ) :\n nuke . debug ( str ( x ) )\n return x\nexcept :\n def debug ( x ) :\n print ( x )\n return x\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4813, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def testFromDict ( self ) :\n d = {\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : [ { \"str\" : 1 , \"str\" : 2 , \"str\" : 1 } ] ,\n \"str\" : \"str\" ,\n }\n v = value . Value . FromDict ( d , { } )\n self . assertTrue ( isinstance ( v , histogram_module . HistogramValue ) )\n self . assertEquals (\n [ \"str\" ] ,\n v . GetBuildbotValue ( ) )\n self . assertEquals ( improvement_direction . DOWN , v . improvement_direction )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4814, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class CreateCallMixin ( Call ) :\n \"str\"\n def create ( self ) :\n \"str\"\n created_id = self . _post_request (\n data = self . element_to_string ( self . encode ( ) )\n ) . headers . get ( \"str\" ) . split ( \"str\" ) [ - 1 ]\n return self . get ( created_id )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4815, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def free ( self , register ) :\n \"str\"\n register = register [ 1 : ]\n if register in self . registers :\n if self . registers [ register ] :\n self . registers [ register ] = False ;\n else :\n raise RuntimeError ( \"str\" )\n else :\n raise RuntimeError ( \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4816, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from django . conf . urls . defaults import *\nfrom courant . core . media . views import *\nurlpatterns = patterns ( \"str\" ,\n url ( \"str\" , media_detailed , name = \"str\" ) ,\n url ( \"str\" , media_archive , name = \"str\" ) ,\n)\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4817, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def unicode_clock ( hour , minute ) :\n rh , rm = round_time ( hour , minute )\n rh = twentyfour2twelve ( rh )\n if rm == 0 :\n return FULLHOURS [ rh ]\n elif rm == 30 :\n return HALFHOURS [ rh ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4818, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def post ( self , request ) :\n \"str\"\n self . form = EntryForm ( request . POST )\n if self . form . is_valid ( ) :\n new_entry = self . form . save ( )\n self . form = EntryForm ( )\n return self . get ( request )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4819, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def sample_video_message ( ) :\n f = open ( os . path . join ( os . path . dirname ( __file__ ) ,\n \"str\" ) )\n return f . read ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4820, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from . pandas import PandasAccessor\nfrom . spatial import SpatialAccessor\n__all__ = [ \"str\" , \"str\" ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4821, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def has_material_index ( vertex , index ) :\n has_index = False\n for face in vertex . link_faces :\n if face . material_index == index :\n has_index = True\n return has_index\n return has_index\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4822, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nimport os\nimport sys\nhere = os . path . abspath ( os . path . dirname ( __file__ ) )\npar = os . path . pardir\nTCL = \"str\"\nTK = \"str\"\nTIX = \"str\"\nROOT = os . path . abspath ( os . path . join ( here , par , par ) )\nNMAKE = ( \"str\"\n \"str\"\n \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4823, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def about ( self ) :\n QMessageBox . about ( self . iface . mainWindow ( ) , \"str\" ,\n \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4824, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class RegionConverter ( BaseConverter ) :\n \"str\"\n def __init__ ( self , * args , ** kwargs ) :\n BaseConverter . __init__ ( self , * args , ** kwargs )\n self . type_ = \"str\"\n self . regex = \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4825, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import logging\nimport os\nimport json\nfrom utils import Singleton\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4826, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class CommandShowVendorAll ( BrokerCommand ) :\n required_parameters = [ ]\n def render ( self , session , ** _ ) :\n vlist = session . query ( Vendor ) . order_by ( Vendor . name ) . all ( )\n return vlist\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4827, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import json , os , csv , sys\nimport argparse , unicodedata\nfrom pprint import pprint\nfrom datetime import datetime\nfrom server_messenger import ServerMessenger\nserver = None\noptions = { }\ncollection = { \"str\" : None }\ncollection_counts = { }\ncollection_counts_unique = { }\ncollection_counts_type = { \"str\" : { } , \"str\" : { } , \"str\" : { } , \"str\" : { } }\ncollection_tweets = { }\nunique_mask = 1e6\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4828, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Faena ( models . Model ) :\n nombre = models . CharField ( max_length = 50 )\n descripcion = models . TextField ( )\n empresa = models . ForeignKey ( Empresa )\n vigencia = models . BooleanField ( default = True )\n class Meta :\n verbose_name = _ ( \"str\" )\n verbose_name_plural = _ ( \"str\" )\n def __unicode__ ( self ) :\n return \"str\" % ( self . empresa , self . nombre )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4829, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class PackageRequired ( Processor ) :\n \"str\"\n input_variables = {\n }\n output_variables = {\n }\n def main ( self ) :\n pkg = self . env . get ( \"str\" , None )\n if not pkg :\n raise ProcessorError ( \"str\"\n \"str\"\n \"str\"\n \"str\" )\n if not os . path . exists ( pkg ) :\n raise ProcessorError ( \"str\" % pkg )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4830, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def print_entries ( entries ) :\n print ( os . linesep . join ( map ( str , entries ) ) )\n print ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4831, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Size ( object ) :\n \"str\"\n def __init__ ( self , size : dict ) :\n self . height = int_attr ( size , \"str\" )\n self . width = int_attr ( size , \"str\" )\n self . resize = str_attr ( size , \"str\" )\n def __str__ ( self ) :\n str_out = \"str\"\n str_out += attr_string ( \"str\" , self . height )\n str_out += attr_string ( \"str\" , self . width )\n str_out += attr_string ( \"str\" , self . resize )\n return str_out\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4832, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_volume_detail_limit_non_int ( self ) :\n req = fakes . HTTPRequest . blank ( \"str\" )\n self . assertRaises ( webob . exc . HTTPBadRequest ,\n self . controller . index ,\n req )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4833, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from collections import defaultdict\nfrom simplejson import JSONDecodeError\nimport urllib3\nfrom pyquery import PyQuery as pq\nfrom xml . etree import ElementTree\nimport backoff\nimport requests\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4834, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def weight ( self ) :\n \"str\"\n weight = 0.0\n for particle in self :\n weight += particle . weight\n return weight\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4835, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "__author__ = \"str\"\nfrom dispenser import app\nif __name__ == \"str\" :\n app . run ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4836, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from PyQt4 . QtGui import *\nfrom PyQt4 . QtCore import *\nfrom electrum_doge . i18n import _\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4837, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import pandas as pd\nimport urllib\nimport pickle\nimport time\ndepth_json = urllib . urlopen ( \"str\" ) . read ( )\ndepth_df = pd . read_json ( depth_json )\ndepth_df . to_pickle ( \"str\" )\nnewdf = pd . read_pickle ( \"str\" )\npickle_out = open ( \"str\" , \"str\" )\npickle . dump ( newdf , pickle_out )\npickle_out . close ( )\npickle_in = open ( \"str\" , \"str\" )\nsuper_cool = pickle . load ( pickle_in )\nprint ( super_cool )\nprint ( super_cool . head ( ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4838, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def in_market_audience ( self ) :\n \"str\"\n return self . _in_market_audience\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4839, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class ResumePlayerControlTrigger :\n def check ( self , entity , game_time ) :\n return entity . is_active and entity . rect . colliderect ( get_playable_entity_by_id ( PLAYER_ID , entity . master_entity_list ) . rect )\n def activate ( self , entity , game_time ) :\n pc = get_playable_entity_by_id ( PLAYER_ID , entity . master_entity_list )\n del pc . components [ 0 ]\n pc . components . insert ( 0 , ManualCharacterInputComponent ( ) )\n entity . is_active = False\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4840, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import sys\nfrom os . path import join , abspath , dirname\nfrom inspect import getfile , currentframe\nhere = dirname ( abspath ( getfile ( currentframe ( ) ) ) )\nbase = abspath ( join ( here , \"str\" ) )\nsys . path . insert ( 1 , base )\nfrom pyutilib . virtualenv . vpy_create import vpy_create\nvpy_create ( \"str\" , join ( base , \"str\" , \"str\" , \"str\" ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4841, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom __future__ import print_function\nimport sys , os\nimport subprocess\nimport shutil\nimport tempfile\nimport argparse\nfrom distutils . version import StrictVersion as Version\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4842, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def digit ( self ) :\n if self . _digit is None :\n self . _digit = self . calculate_digit ( self . number )\n return self . _digit\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4843, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class TransmitterVector ( MultiFieldVector ) :\n \"str\"\n fields = [\n ( \"str\" , types . medium_address ) ,\n ( \"str\" , types . medium_address ) ,\n ( \"str\" , types . address ) ,\n ( \"str\" , types . medium_address ) ,\n ( \"str\" , types . address ) ,\n ( \"str\" , types . address ) ,\n ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4844, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from PyQt4 . QtCore import pyqtSlot , pyqtSignal\nfrom PyQt4 . QtGui import QDialog\nfrom ui_creategamedialog import Ui_CreateGameDialog\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4845, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def create_app ( config_object = ProdConfig ) :\n \"str\"\n app = Flask ( __name__ . split ( \"str\" ) [ 0 ] )\n app . config . from_object ( config_object )\n register_extensions ( app )\n register_blueprints ( app )\n return app\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4846, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def random_rectangle ( width , height , fill_color ) :\n x1 = random . randrange ( width )\n y1 = random . randrange ( height )\n x2 = random . randrange ( x1 + random . randrange ( width ) )\n y2 = random . randrange ( y1 + random . randrange ( height ) )\n canvas . create_rectangle ( x1 , y1 , x2 , y2 , fill = fill_color )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4847, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nimport os\nfrom make import run , DOC_DIR , DOC_BUILD_DIR\nfrom make . _sphinx import sphinx_clean , sphinx_build , sphinx_show\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4848, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def setUp ( self ) :\n super ( RpcEchoTests , self ) . setUp ( )\n self . conn = echo . rpcecho ( \"str\" , self . get_loadparm ( ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4849, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_100_add_utvendor ( self ) :\n command = [ \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" ,\n \"str\" , \"str\" ]\n self . noouttest ( command )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4850, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_tonicdns_client ( self ) :\n dumpout = io . StringIO ( )\n ostdout = sys . stdout\n sys . stdout = dumpout\n uri = self . uri + \"str\"\n conn . tonicdns_client ( uri ,\n \"str\" , self . token , self . data )\n sys . stdout = ostdout\n dumpout . seek ( 0 )\n self . assert_ ( dumpout . getvalue ( ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4851, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def encrypt ( plain_string , key , key_is_string = True ) :\n \"str\"\n if key_is_string :\n key = to_ascii ( key )\n cipher_text = [ ]\n plain_text = to_ascii ( plain_string )\n key_size = len ( key )\n for index , char in enumerate ( plain_text ) :\n cipher_text . append ( char ^ ( key [ index % key_size ] ) )\n return from_ascii ( cipher_text )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4852, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def DoTestInitError ( self , sample , marks ) :\n self . DoSetup ( sample , marks )\n self . assertNotEqual ( utils . _error_messages , [ ] )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4853, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class TestMultiMetaMatcher ( TestMetaMatcherClasses ) :\n def test_true ( self ) :\n matcher = [ self . _Matcher ( True ) ] * 10\n matcher = search . _MultiMetaMatcher ( matcher )\n assert matcher . match ( \"str\" )\n def test_false ( self ) :\n matcher = [ self . _Matcher ( True ) ] * 10 + [ self . _Matcher ( False ) ]\n matcher = search . _MultiMetaMatcher ( matcher )\n assert not matcher . match ( \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4854, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class ABBaseTestCase ( BaseSeleniumTestCase ) :\n \"str\"\n @ classmethod\n def setUpClass ( cls ) :\n \"str\"\n super ( ABBaseTestCase , cls ) . setUpClass ( )\n driver = cls . driver\n cls . USERNAME = settings . SELENIUM_CONFIG . get ( \"str\" )\n cls . PASSWORD = settings . SELENIUM_CONFIG . get ( \"str\" )\n cls . BASE_URL = \"str\" % settings . SELENIUM_CONFIG . get ( \"str\" )\n base_login = LoginPage ( driver )\n base_login . get ( cls . BASE_URL )\n base_login . login ( cls . USERNAME , cls . PASSWORD )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4855, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class NodeViewSet ( viewsets . ModelViewSet ) :\n queryset = Node . objects . all ( )\n serializer_class = NodeSerializer\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4856, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def parseIncludedFile ( _node ) :\n fileName = str ( _node . attributes [ \"str\" ] . nodeValue )\n fileName = convertRelativePath ( fileName )\n addSourceOrHeader ( fileName )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4857, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def render ( args = None , use_request_context = True , request = None ) :\n \"str\"\n if request is None :\n request = get_request ( )\n if not args :\n args = { }\n if not \"str\" in args :\n args [ \"str\" ] = request . primer . get ( \"str\" )\n if use_request_context :\n return django_render ( request , args [ \"str\" ] , args , context_instance = RequestContext ( request ) )\n else :\n return django_render ( request , args [ \"str\" ] , args )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4858, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import numpy as np\nimport cv2\nimport matplotlib . pyplot as plt\nfrom inversetoon . datasets . normal import dataNames , loadData , saveData\nfrom inversetoon . cv . normal import normalizeImage\nfrom inversetoon . np . norm import normVectors\nfrom inversetoon . cv . image import to32F , to8U\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4859, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def carenet_apps_create ( request , carenet , pha ) :\n \"str\"\n try :\n pha = carenet . record . pha_shares . get ( with_pha__email = pha . email ) . with_pha\n except PHAShare . DoesNotExist :\n raise Http404\n if not pha . is_autonomous :\n CarenetPHA . objects . get_or_create ( carenet = carenet , pha = pha )\n else :\n return HttpResponseBadRequest ( \"str\" )\n return DONE\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4860, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class PaginatedLocationGeoSerializer ( pagination . PageNumberPagination ) :\n page_size_query_param = \"str\"\n page_size = 40\n max_page_size = 10000\n class Meta :\n object_serializer_class = LocationGeoSerializer\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4861, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def calc_sum ( i , j , mat , dir_tup ) :\n s = 0\n s += mat [ i , j ]\n s += mat [ i + dir_tup [ 0 ] , j + dir_tup [ 1 ] ]\n s += mat [ i + 2 * dir_tup [ 0 ] , j + 2 * dir_tup [ 1 ] ]\n s += mat [ i + 3 * dir_tup [ 0 ] , j + 3 * dir_tup [ 1 ] ]\n return Result ( s , i , j , dir_tup )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4862, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class CurrencyConfig ( AppConfig ) :\n version = \"str\"\n verbose_name = \"str\"\n description = _ ( \"str\" )\n category = _ ( \"str\" )\n requirements = [ \"str\" ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4863, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import random\nimport unittest\nimport packet\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4864, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class H3Tag ( Model ) :\n MODEL_MAP = {\n \"str\" : { } ,\n }\n MODEL_MAP [ \"str\" ] . update ( ATTRIBUTE_GROUP_attrs )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4865, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "n , m = list ( map ( int , input ( ) ) ) , 10 ** 9 + 7\ncount , prefix_sum = 0 , 0\nfor i in range ( len ( n ) ) :\n prefix_sum = ( prefix_sum * 10 + n [ i ] * ( i + 1 ) ) % m\n count = ( count + prefix_sum ) % m\nprint ( count )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4866, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def has_default ( self ) :\n try :\n if self . __default_value :\n return True\n else :\n return False\n except NameError :\n pass\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4867, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_check_names ( cls ) :\n checks = dir ( CHECK_NAMES )\n return [ getattr ( CHECK_NAMES , c ) for c in checks if c . startswith ( \"str\" ) ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4868, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def print_func1 ( ) :\n a = 17\n print ( \"str\" , a )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4869, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class CharacterClass ( models . Model ) :\n name = models . CharField ( max_length = 64 )\n description = models . TextField ( blank = True )\n tier = models . IntegerField ( default = 1 )\n modifications = models . ManyToManyField ( Modifier , blank = True )\n def __unicode__ ( self ) :\n return self . name\n class Meta :\n verbose_name = \"str\"\n verbose_name_plural = \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4870, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class SayPlugin ( PlushiePlugin ) :\n name = \"str\"\n description = \"str\"\n authors = [ \"str\" ]\n @ plushieCmd ( \"str\" )\n @ commandDoc ( extra = \"str\" , doc = \"str\" )\n def run ( self , ctx , msg ) :\n if msg . player == \"str\" or \"str\" :\n ctx . msg ( msg . noCmdMsg ( ) )\n return\n else :\n ctx . msg ( \"str\" . format ( msg . player ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4871, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def decrypt ( data , key , decode = base64 . b64decode ) :\n if decode :\n data = decode ( data )\n return rc4_crypt ( data , key )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4872, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __eq__ ( self , other ) :\n \"str\"\n if not isinstance ( other , GetCharactersCharacterIdLoyaltyPointsForbidden ) :\n return False\n return self . __dict__ == other . __dict__\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4873, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def short_name ( self ) :\n \"str\"\n return \"str\" . format (\n self . first_name ,\n self . last_name [ 0 ] )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4874, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nimport os , time\nimport numpy as np\nimport matplotlib . pyplot as plt\nfrom sklearn . linear_model import LogisticRegression\nfrom sklearn . cross_validation import StratifiedShuffleSplit\nfrom sklearn . datasets . base import Bunch\nfrom nilearn . decoding import SpaceNetRegressor\nfrom fetch_data import fetch_adni_petmr\nfrom fetch_data import set_cache_base_dir , set_features_base_dir , set_group_indices , array_to_niis , fetch_adni_masks\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4875, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class WishlistSessionForms ( messages . Message ) :\n \"str\"\n items = messages . MessageField ( WishlistSessionForm , 1 , repeated = True )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4876, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def mk_boolean ( value ) :\n if value is None :\n return False\n val = str ( value )\n if val . lower ( ) in [ \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" ] :\n return True\n else :\n return False\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4877, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self , parent = None ) :\n \"str\"\n QtGui . QWizardPage . __init__ ( self , parent )\n self . _page_id = None\n self . _next_page_id = None\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4878, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def sweep ( self ) :\n now = time . time ( )\n for key , last_active in list ( self . _last_active . items ( ) ) :\n if now - last_active > self . _timeout :\n del self . _values [ key ]\n del self . _last_active [ key ]\n DEBUG ( \"str\" % key )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4879, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from zeobuilder import context\nfrom zeobuilder . actions . composed import Parameters\nimport gtk . gdk\nimport copy\n__all__ = [ \"str\" ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4880, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import os\nimport doxy . module as module\nimport doxy . debug as debug\nimport doxy . tools as tools\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4881, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self , loadfile = None ) :\n \"str\"\n this_dir = os . path . dirname ( __file__ )\n ui_file = os . path . join ( this_dir , \"str\" )\n self . log = logging . getLogger ( __name__ )\n super ( ) . __init__ ( )\n uic . loadUi ( ui_file , self )\n self . mods = dict ( )\n self . globalsection = OrderedDict ( )\n self . currentFile = \"str\"\n self . setupUi ( )\n self . show ( )\n if loadfile is not None :\n self . loadConfigFile ( loadfile )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4882, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import argparse\nfrom pymongo import MongoClient\ntry :\n import json\nexcept ImportError :\n import simplejson as json\nMONGO_HOST = \"str\"\nMONGO_PORT = \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4883, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from __future__ import absolute_import\nimport collections\nimport six\nimport warnings\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4884, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def configuration ( parent_package = \"str\" , top_path = None ) :\n from numpy . distutils . misc_util import Configuration\n from numpy . distutils . system_info import get_info\n config = Configuration ( \"str\" , parent_package , top_path )\n config . add_data_dir ( \"str\" )\n config . add_sconscript ( \"str\" ,\n source_files = [ \"str\" ,\n \"str\" , \"str\" ,\n \"str\" , \"str\" ,\n \"str\" , \"str\" ] )\n return config\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4885, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def vendor_bulk ( request ) :\n info = VendorInfo ( )\n return render_bulkimport (\n request , VendorBulkParser , VendorImporter ,\n \"str\" ,\n extra_context = info . template_context )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4886, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from django . contrib . auth . models import User\nfrom django . db import models\nfrom questionnaire . models . base import BaseModel\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4887, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import time\nimport pygame\ntry :\n import pygame . camera\nexcept ImportError :\n print ( \"str\" )\n print ( \"str\" )\n print ( \"str\" )\n print ( \"str\" )\n print ( \"str\" )\n raise\nfrom Axon . ThreadedComponent import threadedcomponent\npygame . init ( )\npygame . camera . init ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4888, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class TestCases ( unittest . TestCase ) :\n def setUp ( self ) :\n pass\n def test1 ( self ) : self . assertEqual ( get_real_floor ( 1 ) , 0 )\n def test2 ( self ) : self . assertEqual ( get_real_floor ( 5 ) , 4 )\n def test3 ( self ) : self . assertEqual ( get_real_floor ( 15 ) , 13 )\n def test4 ( self ) : self . assertEqual ( get_real_floor ( - 3 ) , - 3 )\n def test5 ( self ) : self . assertEqual ( get_real_floor ( 0 ) , 0 )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4889, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def accept_proposal_email ( proposal ) :\n \"str\"\n sender_name , sender = mail_dispatcher . getDefaultMailSender ( )\n student_entity = proposal . scope\n program_entity = proposal . program\n context = {\n \"str\" : student_entity . email ,\n \"str\" : student_entity . given_name ,\n \"str\" : sender ,\n \"str\" : sender_name ,\n \"str\" : program_entity . name ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : proposal . title ,\n \"str\" : proposal . org . name\n }\n template = \"str\"\n mail_dispatcher . sendMailFromTemplate ( template , context )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4890, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class CVV ( models . Model ) :\n \"str\"\n paycard = models . OneToOneField ( \"str\" , primary_key = True )\n encrypted = models . CharField ( \"str\" , max_length = 40 ,\n blank = True , editable = False )\n def __str__ ( self ) :\n return \"str\"\n @ property\n def decrypted ( self ) :\n return _decrypt_code ( self . encrypted )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4891, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import copy\nfrom django . contrib . auth import login\nfrom rest_framework import status\nfrom rest_framework . permissions import AllowAny\nfrom rest_framework . response import Response\nfrom drf_authentication . app_settings import api_settings\nfrom drf_authentication . serializers . drf_auth_user_serializer import DrfAuthUserSerializer\nfrom drf_authentication . views . generic_api_view import GenericAPIView\n__author__ = \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4892, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def stop_music ( ) :\n if audio :\n if options [ \"str\" ] : barf . Barf ( \"str\" , \"str\" )\n mixer . music . stop ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4893, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import subprocess\nimport sys\nimport os . path\nimport optparse\nimport re\nimport unpickle\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4894, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from morsel . nodes . panda . facade import Solid\nfrom morsel . actors . wheeled import Wheeled as Base\nfrom morsel . nodes . panda . actor import Actor\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4895, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from ngram_score import ngram_score\nfrom pycipher import Autokey\nimport re\nfrom itertools import permutations\nqgram = ngram_score ( \"str\" )\ntrigram = ngram_score ( \"str\" )\nctext = \"str\"\nctext = re . sub ( \"str\" , \"str\" , ctext . upper ( ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4896, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import models\nimport data_tools as dt\nmodel = models . DoubleEloModel ( )\ndata = dt . get_main_matches_data ( \"str\" )\nmodels . analyse_ranking_model ( model , report_name = \"str\" , verbose = True )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4897, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def exposure_time ( self ) :\n \"str\"\n return self . getfloat ( \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4898, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from setuptools import setup\nsetup ( name = \"str\" ,\n version = \"str\" ,\n description = \"str\" ,\n author = \"str\" ,\n author_email = \"str\" ,\n url = \"str\" ,\n install_requires = \"str\" ,\n packages = [ \"str\" ] ,\n scripts = [ \"str\" ] ,\n data_files = [ ( \"str\" , [ \"str\" ] ) ]\n )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4899, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def clone ( self ) :\n cloneObject = MT_post__Inst ( self . parent )\n for atr in self . realOrder :\n cloneObject . setAttrValue ( atr , self . getAttrValue ( atr ) . clone ( ) )\n ASGNode . cloneActions ( self , cloneObject )\n return cloneObject\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4900, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nimport decimal\nd = decimal . Decimal ( \"str\" )\nfor i in range ( 4 ) :\n decimal . getcontext ( ) . prec = i\n print ( i , \"str\" , d , d * 1 )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4901, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_shorter ( ) :\n with pytest . raises ( ValidationError ) :\n min_length ( 3 ) ( \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4902, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_post_data ( self , random_str ) :\n \"str\"\n return {\n \"str\" : \"str\" . format (\n random_label ( ) + random_str ) ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : random_byte ( ) ,\n \"str\" : random_byte ( ) ,\n \"str\" : random_byte ( ) ,\n }\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4903, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class PersonRefForm ( Form ) :\n \"str\"\n def __init__ ( self , handler , instance , subitem , path , url ) :\n self . set_class_from_url ( url , handler )\n super ( ) . __init__ ( handler , instance )\n self . path = path\n self . url = url\n self . subitem = subitem\n self . edit_fields = [ ]\n for field in [ \"str\" , \"str\" ] :\n self . edit_fields . append ( path + \"str\" + field )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4904, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def Method1 ( self , message ) :\n debug ( TestInterface1_1 + \"str\" +\n \"str\" + message + \"str\" )\n return \"str\" + message + \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4905, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def abort ( self ) :\n if self . _holding_job :\n self . qdel ( self . _holding_job . jobid )\n else :\n for jobid in self . jobids :\n self . qdel ( jobid )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4906, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class ProductCrossSell ( models . Model ) :\n product1 = models . ForeignKey ( Product , related_name = \"str\" )\n product2 = models . ForeignKey ( Product , related_name = \"str\" )\n weight = models . IntegerField ( default = 0 )\n type = EnumIntegerField ( ProductCrossSellType )\n class Meta :\n verbose_name = _ ( \"str\" )\n verbose_name_plural = _ ( \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4907, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from flumotion . common import errors , gstreamer , messages\nfrom flumotion . component import feedcomponent\n__version__ = \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4908, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def visit ( rule , pos , data ) :\n print ( \"str\" , rule , pos , data )\n return None\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4909, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def readlines ( self , hint = - 1 ) :\n \"str\"\n if self . __encoding is None :\n return super ( File , self ) . readlines ( hint )\n else :\n return [ codecs . decode ( txt , self . __encoding )\n for txt in super ( File , self ) . readlines ( hint ) ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4910, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom googlecloudsdk . third_party . apitools . base . py import base_api\nfrom googlecloudsdk . third_party . apis . storage . v1 import storage_v1_messages as messages\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4911, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_function_transport_freevars ( ) :\n ctx = Qit ( )\n x = Int ( ) . variable ( \"str\" )\n f = Function ( ) . returns ( Int ( ) ) . code ( \"str\" , x = x )\n g = Function ( ) . returns ( Int ( ) ) . code ( \"str\" , f = f )\n assert 11 == ctx . run ( g ( ) , args = { x : 11 } )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4912, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from import_package . path_check import PathCheck\nfrom import_package . sub_package . sub_sub_package . deep_module import DeepModule\nfrom same_level_import import SameLevel as ExactlySameLevel\nimport same_level_import\npc = PathCheck ( )\no = pc . get_rel_os ( ) ( )\no\nprint ( o )\nfoo = pc . get_abs_foo ( ) ( )\nfoo\nmod = DeepModule ( )\nmod\nldeep = mod . less_deep ( ) ( )\nldeep\nx = ExactlySameLevel ( 2 )\nout = x . get_field ( )\nout\nxx = same_level_import . SameLevel ( )\nout2 = xx . get_field ( )\nout2\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4913, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_scheduled_backup_limit ( ) :\n backup_limit = frappe . db . get_singles_value ( \"str\" , \"str\" )\n return cint ( backup_limit )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4914, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_secant_quadratic_function_1 ( self ) :\n function = lambda x : x ** 2 - 4\n initial_guess = [ - 5 , 0 ]\n root = - 2\n secant = Secant ( function , initial_guess )\n secant . _find_root ( )\n self . assertEqual ( root , secant . root )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4915, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class TestsBasicStorageCBV ( TemplateView ) :\n template_name = \"str\"\n def get_context_data ( self , ** kwargs ) :\n context = super ( TestsBasicStorageCBV , self ) . get_context_data ( ** kwargs )\n context [ \"str\" ] = \"str\"\n context [ \"str\" ] = \"str\"\n return context\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4916, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def resistancesComposedOfTwoResistors ( x ) :\n results = sortedset ( )\n for v1 in x :\n for v2 in x :\n r = v2 / v1 ;\n if r > 0.7 and r < 1.0 / ( 0.7 ) :\n results . add ( ( v1 * v2 ) / ( v1 + v2 ) )\n return results\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4917, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Logic ( org_admin . Logic ) :\n \"str\"\n def __init__ ( self , model = soc . modules . gci . models . org_admin . GCIOrgAdmin ,\n base_model = soc . models . org_admin . OrgAdmin ,\n scope_logic = soc . modules . gci . logic . models . organization ,\n role_name = \"str\" , disallow_last_resign = True ) :\n \"str\"\n super ( Logic , self ) . __init__ ( model , base_model = base_model ,\n scope_logic = scope_logic , role_name = role_name ,\n disallow_last_resign = disallow_last_resign )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4918, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class SystemObject :\n \"str\"\n name = None\n \"str\"\n conf = None\n \"str\"\n impl = None\n \"str\"\n def __init__ ( self , name , conf ) :\n self . name = name\n self . conf = conf\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4919, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from collections import OrderedDict\nimport copy\nfrom django . utils import six\nfrom core_filters . filters import FilterField\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4920, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from django . conf . urls . defaults import *\nfrom osp . profiles import views\nurlpatterns = patterns ( \"str\" ,\n ( \"str\" , views . profile , { } , \"str\" ) ,\n ( \"str\" , views . view_all_activity , { } , \"str\" ) ,\n)\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4921, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from creative_maps . embedded_creative_map import EmbeddedCreativeMap\nimport gensim\nmax_seq_length = 30\ncmap = EmbeddedCreativeMap ( max_seq_length ,\n gensim . models . Word2Vec . load_word2vec_format ( \"str\" , binary = False ) , 1 , 1 )\ncmap . load ( \"str\" )\ninp = \"str\"\nprint ( inp , \"str\" , cmap [ inp ] )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4922, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import re\nimport urllib\nfrom module . plugins . captcha . ReCaptcha import ReCaptcha\nfrom module . plugins . internal . SimpleHoster import SimpleHoster , create_getInfo\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4923, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def is_file_exists ( file_path ) :\n exists = os . path . exists ( file_path )\n return exists\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4924, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class XMLHandler ( logging . handlers . BufferingHandler ) :\n def __init__ ( self , capacity ) :\n logging . handlers . BufferingHandler . __init__ ( self , capacity )\n self . setFormatter ( XMLFormatter ( ) )\n def flush ( self ) :\n if len ( self . buffer ) > 0 :\n file = open ( \"str\" , \"str\" )\n file . write ( self . formatter . format ( self . buffer ) )\n file . close ( )\n self . buffer = [ ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4925, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self , type = \"str\" , data_type = list , errors = False ) :\n super ( RPC , self ) . __init__ ( type = type )\n self . errors = errors\n self . data_type = data_type\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4926, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def BuildKeyboard ( i , j ) :\n a = 1\n full = \"str\"\n while a <= i :\n keyboard = BuildKeyboardLine ( j )\n if a != i :\n keyboard = keyboard + \"str\"\n full = full + keyboard\n a = a + 1\n full = full + \"str\"\n return full\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4927, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def for_target ( self , target , types = None , flags = None ) :\n \"str\"\n ct = ContentType . objects . get_for_model ( target )\n activities = Activity . objects . filter ( target_ct = ct ,\n target_id = target . pk )\n if types :\n activities = activities . filter ( type__in = [ t . id for t in types ] )\n if flags :\n activities = self . _filter_flags ( activities , flags )\n return activities . order_by ( \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4928, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_history_jid ( self ) :\n span = self . document . xpath ( \"str\" )\n if len ( span ) > 1 :\n return None\n span = self . document . xpath ( \"str\" ) [ 0 ]\n jid = span . attrib [ \"str\" ] . split ( \"str\" ) [ 1 ]\n return jid\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4929, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Entity ( object ) :\n \"str\"\n def __init__ ( self , data ) :\n \"str\"\n self . data = data\n self . index = \"str\"\n self . doc_type = \"str\"\n self . _id = data [ \"str\" ]\n def json ( self ) :\n \"str\"\n return json . dumps ( self . data )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4930, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def testSwitchingFoldersWhileRefreshingEnablesRefreshButton ( self ) :\n self . Open ( \"str\" )\n self . Click ( \"str\" )\n self . WaitUntil ( self . IsElementPresent ,\n \"str\" )\n self . Click ( \"str\" )\n self . WaitUntilNot ( self . IsElementPresent ,\n \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4931, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import logging as log\nimport numpy as np\nimport enum\nfrom collections import defaultdict\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4932, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _find_owner_birthday ( self , text ) :\n birthdayExt = BirthdayExtractor ( self . entry , self . errorLogger , self . xmlDocument )\n birthdayExt . setDependencyMatchPositionToZero ( )\n self . birthday = birthdayExt . extract ( text , self . entry )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4933, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self , target = None , group = None , name = None , verbose = None , args = None , kwargs = None , daemon = None ) :\n \"str\"\n threading . Thread . __init__ ( self , group = group , target = target , name = name , daemon = daemon )\n self . args = args\n self . kwargs = kwargs\n self . alertaActual = None\n return\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4934, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def to_base256 ( addr ) :\n addr = addr . split ( \"str\" )\n num = 0\n for e in range ( 3 , - 1 , - 1 ) :\n num += int ( addr [ 3 - e ] ) * 256 ** e\n return str ( num )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4935, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def refresh ( self ) :\n \"str\"\n value_changed ( self )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4936, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def calc_wwo ( all_words ) :\n words1 = all_words [ 0 ]\n words2 = all_words [ 1 ]\n wwc1 = calc_wwc ( words1 , words2 )\n wwc2 = calc_wwc ( words2 , words1 )\n if wwc1 + wwc2 == 0 :\n return [ 0 ]\n else :\n return [ 2 * wwc1 * wwc2 / ( wwc1 + wwc2 ) ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4937, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nimport numpy as np\nfrom scipy import interpolate\nimport materials . basefunctions as bf\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4938, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def parse_postfix ( infile ) :\n \"str\"\n import re\n fileStr = infile . read ( )\n infile . seek ( 0 , 0 )\n pattern = re . compile ( \"str\" , re . M | re . I )\n matches = pattern . search ( fileStr )\n if matches :\n return matches . group ( 0 )\n else :\n return None\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4939, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def factorial ( n ) :\n result = 1\n while n > 0 :\n result *= n\n n -= 1\n return result\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4940, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nimport tornado . database\nfrom entity import Entity\nfrom index import Index\ndb = tornado . database . Connection (\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\"\n)\nuser = Entity ( \"str\" , \"str\" , {\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n} , db )\nuser . add_index ( Index ( user , \"str\" ) )\nuser . add_index ( Index ( user , \"str\" ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4941, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Test_dhydrology_tests ( unittest . TestCase ) :\n DHydrology . LIBRARY_PATH = \"str\"\n def test_A ( self ) :\n hyd = DHydrology ( )\n hyd . solve ( \"str\" )\n hyd . finalize ( )\n def test_B ( self ) :\n hyd = DHydrology ( )\n hyd . solve ( \"str\" )\n hyd . finalize ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4942, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class InstanceDetailTabs ( tabs . TabGroup ) :\n slug = \"str\"\n tabs = ( OverviewTab , LogTab , VNCTab )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4943, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_context_data ( self , ** kwargs ) :\n context = super ( ProductPackageView , self ) . get_context_data ( ** kwargs )\n context [ \"str\" ] = _ ( \"str\" ) % self . object\n context [ \"str\" ] = self . object . is_package_parent ( )\n return context\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4944, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import testtools\nfrom openstack . key_management . v1 import secret\nIDENTIFIER = \"str\"\nEXAMPLE = {\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : IDENTIFIER ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\" ,\n}\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4945, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_fail_create_virtualenv_missing_python ( self ) :\n e = self . assertRaises (\n SystemExit , utils . make_virtualenv , TEST_VENV ,\n \"str\" )\n self . assertEqual ( \"str\" , str ( e ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4946, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_about ( self ) :\n response = self . get ( \"str\" )\n self . assertEqual ( response . status_code , 200 )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4947, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def main ( ) :\n initialization ( )\n MY_WINDOW = open_a_window ( WINDOW_DIMENSIONS )\n apply_background_color ( MY_WINDOW , BACKGROUND_COLOR )\n for center in SIDE_CIRCLES_CENTERS :\n pygame . draw . circle ( MY_WINDOW , SIDE_CIRCLES_COLOR , center , SIDE_CIRCLES_RADIUS )\n pygame . display . flip ( )\n pygame . time . wait ( 2000 )\n close_everything_properly ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4948, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def getTokenFromAPI ( self ) :\n jsonData = self . getTokenJson ( ) ;\n return jsonData [ \"str\" ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4949, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def trim_thumbnail_cache ( ) :\n while _current_cache_size > _max_cache_size :\n entry = _cache_by_time [ 0 ]\n del _cache_by_frame [ entry . frame_key ]\n del _cache_by_time [ 0 ]\n if isinstance ( entry . image , QImage ) :\n current_cache_size -= entry . image . byteCount ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4950, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __get_pkg_path ( cls , pkg , file_name = \"str\" ) :\n pkg_path = os . path . dirname ( pkg . __file__ )\n if file_name :\n pkg_path = os . path . join ( pkg_path , file_name )\n return pkg_path\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4951, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def getClock ( ) :\n \"str\"\n return BasicClock ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4952, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from custom . ilsgateway . models import SupplyPointStatusTypes , DeliveryGroups\nfrom custom . ilsgateway . tanzania . reminders import REMINDER_R_AND_R_FACILITY , REMINDER_R_AND_R_DISTRICT\nfrom custom . ilsgateway . tanzania . reminders . reminder import GroupReminder\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4953, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\n__revision__ = \"str\"\nimport TestObject\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4954, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def preprocess ( self , hash , hashes ) :\n \"str\"\n return self . addHashGlobals ( hash )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4955, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_mnist_format ( img ) :\n img = cv2 . resize ( img , ( 28 , 28 ) , interpolation = cv2 . INTER_AREA )\n img = np . float32 ( np . array ( [ img . flatten ( ) ] ) )\n img /= np . amax ( img )\n return img\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4956, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def ButtonLeft ( self , state ) :\n \"str\"\n ctx = self . manager . contexts . active\n if not ctx :\n return\n if state == BUT_UP :\n ctx . graph . addVertex ( self . tmpVertex )\n self . manager . parent . sidebar . UpdateVertexList ( )\n ctx . HUDstatus = \"str\" % (\n self . tmpVertex . id , self . tmpVertex . pos [ 0 ] , self . tmpVertex . pos [ 1 ] , self . tmpVertex . pos [ 2 ] )\n self . manager . pop ( self . stack )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4957, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def submission_handler ( database , submissions , message ) :\n message [ \"str\" ] = str ( uuid . uuid4 ( ) ) . replace ( \"str\" , \"str\" )\n validate_message ( message )\n submissions . append ( message )\n exhibit . save_submissions ( submissions )\n return { \"str\" : \"str\" }\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4958, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_shifts_api_endpoint ( factories , api_client ) :\n factories . DepartmentFactory . create_batch ( 30 )\n list_url = reverse ( \"str\" )\n response = api_client . get ( list_url )\n assert response . status_code == 200 , response . data\n assert response . data . get ( \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4959, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _argstxt_changed ( self , value ) :\n \"str\"\n self . VALUES [ self . name ] [ \"str\" ] = ustr ( value )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4960, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from __future__ import unicode_literals\nimport connected_accounts . fields\nfrom django . db import migrations , models\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4961, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def promptUser ( prompt ) :\n print ( prompt )\n sys . stdout . flush ( )\n return raw_input ( \"str\" ) in [ \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4962, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_pixbufs ( self , single = False ) :\n \"str\"\n if not self . _window . displayed_double ( ) or single :\n return self . _get_pixbuf ( self . _current_image_index )\n return ( self . _get_pixbuf ( self . _current_image_index ) ,\n self . _get_pixbuf ( self . _current_image_index + 1 ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4963, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from ListGeoms import ListGeoms\nfrom Geom import Geom\nfrom IRC import IRC\nfrom Scan import Scan\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4964, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_version ( self ) :\n return \"str\" . format (\n version = irc . client . VERSION_STRING )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4965, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def MakeSetName ( prop_name ) :\n \"str\"\n return \"str\" + ToCamelCase ( prop_name )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4966, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from sklearn . externals import joblib\nfrom datetime import datetime\nimport numpy as np\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4967, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "__author__ = \"str\"\nfrom point import Point\nimport string\nimport random\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4968, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class TrackType ( Enum ) :\n LeftA = 0\n LeftB = 1\n LeftAB = 2\n RightA = 3\n RightB = 4\n RightAB = 5\n LeftCurb = 6\n RightCurb = 7\n Limit = 8\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4969, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom os . path import splitext , basename\nfrom tools . targets import TARGET_MAP\nfrom tools . export . exporters import Exporter , apply_supported_whitelist\nPOST_BINARY_WHITELIST = set ( [\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\"\n] )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4970, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import sys\nfrom PyQt4 . QtGui import *\napp = QApplication ( sys . argv )\nbutton = QPushButton ( \"str\" , None )\nbutton . show ( )\napp . exec_ ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4971, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_theta_disconnect ( self ) :\n import networkx as nx\n G = nx . Graph ( )\n G . add_node ( 1 )\n G . add_node ( 2 )\n self . assertRaises ( RuntimeError , lambda : markovmc . theta ( G , 1 ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4972, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def register ( name , factory ) :\n \"str\"\n factory_setup ( name , factory )\n available_types [ factory . name ] = factory\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4973, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_next_valid_date ( self , refDate , delta ) :\n while self . dates :\n nextDate = self . dates . pop ( 0 )\n if nextDate - refDate > delta :\n return nextDate\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4974, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom . bed_reader import BedReader\nfrom . query_utils import query_and\nfrom . query_utils import build_geno_query\nfrom . geno_iterator import GIter\n__all__ = [ \"str\" , \"str\" , \"str\" ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4975, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class RecordingHttpConnection ( RecordingConnection ) :\n _realConnection = httplib . HTTPConnection\n def __init__ ( self , file , * args , ** kwds ) :\n RecordingConnection . __init__ ( self , file , \"str\" , * args , ** kwds )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4976, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from . laserData import LaserData\nfrom . image import Image\nfrom . pose3d import Pose3d\nfrom . cmdvel import CMDVel\nfrom . rgbd import Rgbd\nfrom . navdataData import NavdataData\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4977, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Course ( models . Model ) :\n courseID = models . CharField ( max_length = 16 , null = False , unique = True )\n pre = models . ForeignKey ( \"str\" , related_name = \"str\" , null = True )\n name = models . CharField ( max_length = 128 )\n current_student = models . IntegerField ( default = 0 )\n max_student = models . IntegerField ( )\n introduction = models . TextField ( )\n score = models . IntegerField ( )\n public = models . BooleanField ( default = True )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4978, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def skip ( cls , options ) :\n \"str\"\n pass\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4979, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_status ( hsmap ) :\n for k , v in hsmap . iteritems ( ) :\n host = v [ 0 ] . host\n svcs = [ item . path for item in v ]\n cmd = \"str\" % ( host . url , host . user , host . password , \"str\" . join ( svcs ) )\n output = os . popen ( cmd ) . read ( ) . strip ( )\n descs = output . split ( \"str\" )\n for svc , desc in zip ( v , descs ) :\n svc . description = desc\n", + "output": "このpythonコードに誤りは��りません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4980, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Main ( BasePlugin ) :\n mainCmd = None\n subCmdList = [ ]\n @ staticmethod\n def init ( ) :\n Main . mainCmd = Cmd ( title = \"str\" , desc = \"str\" , icon = \"str\" , cmd = \"str\" , onRunCmd = Main . run )\n @ staticmethod\n def run ( param ) :\n BasePlugin . bash ( [ \"str\" ] )\n return RetVal . close\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4981, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_context_manager_with_magic_mock ( self ) :\n mock = MagicMock ( )\n with self . assertRaises ( TypeError ) :\n with mock :\n \"str\" + 3\n mock . __enter__ . assert_called_with ( )\n self . assertTrue ( mock . __exit__ . called )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4982, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_that_check_output_handles_exception ( self ) :\n subprocess . check_output = MagicMock (\n side_effect = subprocess . CalledProcessError (\n 17 , \"str\" , \"str\" ) )\n with self . assertRaises ( ToolbeltException ) :\n self . sut . check_output ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4983, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def CreateAppStates ( client , settings ) :\n \"str\"\n global s_appStatesSingleton\n s_appStatesSingleton = FabricApplicationStates ( client , settings )\n return s_appStatesSingleton\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4984, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def create ( emailaddress , label ) :\n \"str\"\n return EmailAddress (\n emailaddress = emailaddress ,\n label = label ,\n )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4985, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __format__ ( self , format_spec ) :\n \"str\"\n return self . __class__ . __name__ + \"str\" + self . __scenario_id + \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4986, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def GetManagers ( self , proto ) :\n \"str\"\n managers = [ ]\n for service in self . services . keys ( ) :\n if \"str\" in self . services [ service ] :\n if self . services [ service ] [ \"str\" ] . has_key ( proto ) :\n managers . append ( service )\n return managers\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4987, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_stop_with_no_mis ( self ) :\n stop = new_stop ( )\n stop . mis_id = 37\n self . db_session . add ( stop )\n self . assertRaises ( IntegrityError , self . db_session . flush )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4988, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "__requires__ = [ \"str\" , \"str\" ]\nimport pkg_resources\nfrom httpca_web import app\nfrom httpca_web import model\nmodel . create_tables ( app . config [ \"str\" ] , True )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4989, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def onCountDownRadioButton ( self , event ) :\n self . datePicker . Disable ( )\n self . clockPicker . Disable ( )\n self . countDownTimePicker . Enable ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4990, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_extensions ( show_all = False ) :\n \"str\"\n return [ extension [ \"str\" ]\n for extension in data_extensions\n if show_all or extension [ \"str\" ] ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4991, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_post_on_hg_slack ( self , message ) :\n print ( self . sc . api_call ( \"str\" , channel = \"str\" ) )\n return self . sc . api_call (\n \"str\" , channel = \"str\" , text = \"str\" + message ,\n username = \"str\" , icon_emoji = \"str\"\n )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4992, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def generate_hash ( user_agent , screen_resolution , screen_color_depth ) :\n tmpstr = \"str\" % ( user_agent , screen_resolution , screen_color_depth )\n hash_val = 1\n if tmpstr :\n hash_val = 0\n for ordinal in map ( ord , tmpstr [ : : - 1 ] ) :\n hash_val = ( ( hash_val << 6 ) & 0xfffffff ) + ordinal + ( ordinal << 14 )\n left_most_7 = hash_val & 0xfe00000\n if left_most_7 != 0 :\n hash_val ^= left_most_7 >> 21\n return hash_val\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4993, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def with_defaults ( self , defaults ) :\n \"str\"\n ks = set ( pd . name for pd in self . param_defs )\n for k in defaults :\n if k not in ks :\n raise AttributeError ( \"str\"\n \"str\" % k )\n param_defs = [ ]\n for param_def in self . param_defs :\n k = param_def . name\n if k in defaults :\n param_def = param_def . with_default ( defaults [ k ] )\n param_defs . append ( param_def )\n return type ( self ) ( * param_defs )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4994, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from django . contrib import admin\nfrom kkwp . archive . models import ArchiveFile , Tag\nadmin . site . register ( Tag )\nadmin . site . register ( ArchiveFile )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4995, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from example . settings . postgres import *\nDEBUG = False\nTEMPLATE_DEBUG = DEBUG\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4996, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom __future__ import ( absolute_import , division ,\n print_function , unicode_literals )\nfrom builtins import *\nimport sys\nimport six\nfrom . . import util\nfrom . . import GOPCA , GOPCARun , GOPCASignatureMatrix\nfrom . import arguments\nif six . PY2 :\n import cPickle as pickle\nelse :\n import pickle\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4997, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def dfs_topsort ( graph ) :\n L = [ ]\n color = { u : \"str\" for u in graph }\n found_cycle = [ False ]\n for u in graph :\n if color [ u ] == \"str\" :\n dfs_visit ( graph , u , color , L , found_cycle )\n if found_cycle [ 0 ] :\n break\n if found_cycle [ 0 ] :\n L = [ ]\n L . reverse ( )\n return L\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4998, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class TestStaticViews ( AppTestCase ) :\n files = [\n \"str\" ,\n \"str\"\n ]\n def test_files ( self ) :\n for f in self . files :\n response = self . client . get ( \"str\" . format ( f ) )\n eq_ ( response . status_code , 200 )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 4999, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __iter__ ( self ) :\n \"str\"\n return self . _map . __iter__ ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5000, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_hwena_cleared ( self ) :\n \"str\"\n self . assertRegisterEqual ( self . MIPS . a4 , 0 , \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5001, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_sign_no_private_part ( self ) :\n from acme . jose . jwa import RS256\n self . assertRaises (\n errors . Error , RS256 . sign , RSA512_KEY . public_key ( ) , \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5002, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from . permtest import PermTest\nfrom . permchisquare import ChiSquaredTest\nfrom . ttest import TTest\nimport pandas as pd\n__all__ = [ \"str\" ,\n \"str\"\n \"str\" ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5003, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def set_seed ( ) :\n if get_setting_value ( \"str\" ) :\n logger . info ( \"str\" . format ( get_setting_value ( \"str\" ) ) )\n random . seed ( get_setting_value ( \"str\" ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5004, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_get_config_error ( self ) :\n project = self . create_project ( )\n with mock . patch . object ( project , \"str\" ) as mock_get_config :\n mock_get_config . side_effect = ProjectConfigError\n policy , messages = get_selective_testing_policy ( project , \"str\" * 40 , diff = \"str\" )\n mock_get_config . assert_called_once_with ( \"str\" * 40 , \"str\" )\n assert len ( messages ) > 0\n assert policy is SelectiveTestingPolicy . disabled\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5005, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class ProductTemplate ( models . Model ) :\n _inherit = \"str\"\n optional_product_ids = fields . Many2many ( \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" , string = \"str\" , help = \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5006, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_predict_numpy ( self ) :\n table = Orange . data . Table ( \"str\" )\n learner = SoftmaxRegressionLearner ( )\n c = learner ( table )\n c ( table . X )\n vals , probs = c ( table . X , c . ValueProbs )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5007, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from testproject . core . models import UserProfile\nROLE_CHOICES = UserProfile . ROLE_CHOICES\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5008, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class MealItemSerializer ( serializers . ModelSerializer ) :\n \"str\"\n meal = serializers . PrimaryKeyRelatedField ( label = \"str\" ,\n queryset = Meal . objects . all ( ) )\n class Meta :\n model = MealItem\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5009, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def create_consolidated_list ( MD5_sum ) :\n returned_words = get_all_text_words ( MD5_sum )\n for row in returned_words :\n sqlString = \"str\" + str ( row [ 0 ] ) + \"str\"\n change_db ( sqlString , MD5_sum )\n returned_words = get_all_burp_words ( MD5_sum )\n for row in returned_words :\n sqlString = \"str\" + str ( row [ 0 ] ) + \"str\"\n change_db ( sqlString , MD5_sum )\n returned_words = get_all_zap_words ( MD5_sum )\n for row in returned_words :\n sqlString = \"str\" + str ( row [ 0 ] ) + \"str\"\n change_db ( sqlString , MD5_sum )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5010, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class AmexExpressCheckoutCard ( Resource ) :\n \"str\"\n def __init__ ( self , gateway , attributes ) :\n Resource . __init__ ( self , gateway , attributes )\n if \"str\" in attributes :\n self . subscriptions = [ braintree . subscription . Subscription ( gateway , subscription ) for subscription in self . subscriptions ]\n @ property\n def expiration_date ( self ) :\n return self . expiration_month + \"str\" + self . expiration_year\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5011, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom __future__ import absolute_import\nfrom __future__ import division\nfrom __future__ import print_function\nimport tensorflow as tf\nfrom tensorflow . python . ops import control_flow_ops\nfrom tensorflow . python . ops import variable_scope\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5012, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_get_lists ( self ) :\n \"str\"\n self . client . get_lists ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5013, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_jira_credentials ( parser ) :\n \"str\"\n return parser . get ( \"str\" , \"str\" ) , parser . get ( \"str\" , \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5014, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def reg_other_modules ( root_module ) :\n def reg_ApplicationContainer ( cls ) :\n cls . add_constructor ( [ ] )\n cls . add_constructor ( [ param ( \"str\" , \"str\" ) ] )\n reg_ApplicationContainer ( root_module [ \"str\" ] )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5015, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_bdstoken ( cookie ) :\n \"str\"\n url = const . PAN_REFERER\n req = net . urlopen ( url , headers = { \"str\" : cookie . header_output ( ) } )\n if req :\n return parse_bdstoken ( req . data . decode ( ) )\n else :\n return None\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5016, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_infilled_keys ( self ) :\n dd = DataDirectory ( TEST_DATA_DIR )\n for lid , tf in TEST_FILES . items ( ) :\n if \"str\" in tf :\n b = dd [ lid ]\n rns = tf [ \"str\" ]\n ii = InfilledImages ( b )\n assert set ( rns ) == set ( ii . keys ( ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5017, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class LineprofPp ( LineprofPpA ) :\n id_transition_ds = models . ForeignKey ( LineprofDs , db_column = \"str\" )\n class Meta ( LineprofPpA . Meta ) :\n pass\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5018, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import sys\nimport os\nfrom src . disassembler . SidDisassembler import SidDisassembler\nif len ( sys . argv ) == 1 :\n print ( \"str\" )\n sys . exit ( 1 )\nelse :\n sidFilename = sys . argv [ 1 ]\n if not os . path . exists ( sidFilename ) :\n print ( \"str\" )\n sys . exit ( 1 )\ndisassembler = SidDisassembler ( )\ndisassembler . openSidFile ( sidFilename )\nprint ( disassembler . getSidFileAsAssembly ( ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5019, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def est_curve_params ( zsand , Rsand , p0 = None ) :\n \"str\"\n nbands = Rsand . shape [ - 1 ]\n outlist = [ ]\n for i in range ( nbands ) :\n params = est_curve_params_one_band ( zsand , Rsand [ ... , i ] , p0 = p0 )\n outlist . append ( params )\n return np . array ( outlist )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5020, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _check_enabled_sshd ( self ) :\n \"str\"\n return False\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5021, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class faultinfo ( db . Model ) :\n __tablename__ = \"str\"\n fid = Column ( db . Integer , primary_key = True )\n FaultName = Column ( db . String , nullable = False )\n DutyMan = Column ( db . String )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5022, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def add_arguments ( self , parser ) :\n \"str\"\n parser . add_argument ( \"str\" , \"str\" ,\n action = \"str\" ,\n dest = \"str\" ,\n help = \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5023, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import sys\nimport time\nfrom flask import Flask\napp = Flask ( __name__ )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5024, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Answer ( models . Model ) :\n chanswer = models . CharField ( max_length = 200 , blank = False )\n enanswer = models . CharField ( max_length = 400 , blank = False )\n def __str__ ( self ) :\n return str ( self . id )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5025, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Migration ( migrations . Migration ) :\n dependencies = [\n ( \"str\" , \"str\" ) ,\n ]\n operations = [\n migrations . AddField (\n model_name = \"str\" ,\n name = \"str\" ,\n field = models . CharField ( blank = True , choices = [ ( \"str\" , \"str\" ) , ( \"str\" , \"str\" ) ] , max_length = 1 ) ,\n ) ,\n ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5026, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "try :\n from setuptools import setup\nexcept ImportError :\n from distutils . core import setup\nsetup (\n name = \"str\" ,\n version = \"str\" ,\n packages = [ \"str\" ] ,\n url = \"str\" ,\n license = \"str\" ,\n author = \"str\" ,\n author_email = \"str\" ,\n description = \"str\" ,\n)\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5027, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import time\nimport re\nimport MySQLdb\nfrom scrapy . exceptions import DropItem\nfrom news . settings import DATABASE\nfrom bs4 import BeautifulSoup\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5028, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def propagateDirty ( self , slot , subindex , roi ) :\n if slot == self . Hdf5File or slot == self . InternalPath :\n self . OutputImage . setDirty ( slice ( None ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5029, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_form_label_association ( self ) :\n a = GetDate ( { \"str\" : \"str\" , \"str\" : \"str\" , \"str\" : \"str\" } )\n self . assertTrue ( \"str\" in a . as_p ( ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5030, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def run ( cfg_dir ) :\n \"str\"\n with pkio . save_chdir ( cfg_dir ) :\n _run_srw ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5031, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nimport array\nimport os\nimport struct\nimport mmap\n__author__ = \"str\"\n__version__ = \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5032, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self , output_params ) :\n \"str\"\n super ( OutputData , self ) . __init__ ( output_params )\n self . path = output_params [ \"str\" ]\n self . file_extension = \"str\"\n self . output_params = output_params\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5033, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def run_environment_dynamics ( task_defn_dict ) :\n an_environment = parameterorg . make_environment_given_user_cell_group_defns ( ** task_defn_dict )\n an_environment . execute_system_dynamics ( )\n return an_environment . cells_in_environment [ 0 ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5034, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class stock_move ( osv . osv ) :\n _name = \"str\"\n _inherit = \"str\"\n _columns = {\n \"str\" : fields . boolean ( \"str\" ,\n help = \"str\" ) ,\n }\n _defaults = {\n \"str\" : False ,\n }\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5035, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def isconsonant ( letter ) :\n \"str\"\n for l in consonants :\n if letter == l :\n return True\n for L in capconsonants :\n if letter == L :\n return True\n for c in string . punctuation :\n if letter == c :\n return True\n return False\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5036, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from six . moves import zip , range\nfrom numpy import asarray\nfrom pyNastran . bdf . field_writer_8 import print_card_8\nfrom pyNastran . bdf . field_writer_16 import print_card_16\nfrom pyNastran . bdf . bdf_interface . assign_type import integer , double\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5037, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def make_pipeline ( ) :\n pipeline = [\n { \"str\" : { \"str\" : { \"str\" : \"str\" } } } ,\n { \"str\" : { \"str\" : \"str\" , \"str\" : { \"str\" : 1 } } } ,\n { \"str\" : { \"str\" : - 1 } } ,\n { \"str\" : 1 }\n ]\n return pipeline\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5038, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_standard_filter ( ) :\n f = Filter ( )\n for case in StandardFilterCases :\n f . add ( case )\n return f\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5039, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_wrapper ( self ) :\n \"str\"\n client = mock . MagicMock ( )\n downloader = mock . MagicMock ( )\n f = lambda host , path , query : True\n cache = RedisCache ( client , downloader )\n fc = cache ( f )\n self . assertEqual ( f , fc . __wrapped__ )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5040, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom sklearn . datasets import fetch_kddcup99\nfrom sklearn . utils . testing import assert_equal , SkipTest\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5041, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Aggregates ( horizon . Panel ) :\n name = _ ( \"str\" )\n slug = \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5042, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def pprint ( self , num = 10 ) :\n \"str\"\n def takeAndPrint ( time , rdd ) :\n taken = rdd . take ( num + 1 )\n print ( \"str\" )\n print ( \"str\" % time )\n print ( \"str\" )\n for record in taken [ : num ] :\n print ( record )\n if len ( taken ) > num :\n print ( \"str\" )\n print ( \"str\" )\n self . foreachRDD ( takeAndPrint )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5043, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class extra_report ( report_sxw . rml_parse ) :\n def __init__ ( self , cr , uid , name , context ) :\n super ( picking , self ) . __init__ ( cr , uid , name , context = context )\n self . localcontext . update ( {\n \"str\" : time ,\n } )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5044, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from ez_setup import use_setuptools\nuse_setuptools ( )\nfrom setuptools import setup , find_packages , Extension\nimport sys\nimport os\nsetup (\n name = \"str\" ,\n version = \"str\" ,\n description = \"str\" ,\n author = \"str\" ,\n author_email = \"str\" ,\n license = \"str\" ,\n url = \"str\" ,\n packages = [ \"str\" ] ,\n package_dir = { \"str\" : \"str\" } ,\n long_description = \"str\" ,\n classifiers = [\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n ]\n )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5045, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def testStringTrailingWhitespaceFromLines ( self ) :\n def do_test ( expected , original ) :\n self . assertEqual (\n expected ,\n icann_report_query_builder . _StripTrailingWhitespaceFromLines (\n original ) )\n do_test ( \"str\" , \"str\" )\n do_test ( \"str\" , \"str\" )\n do_test ( \"str\" , \"str\" )\n do_test ( \"str\" , \"str\" )\n do_test ( \"str\" , \"str\" )\n do_test ( \"str\" , \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5046, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def main ( R ) :\n robot = CompetitionRobot ( R )\n R . waitForStart ( )\n robot . findNCubesForXSeconds ( 6 , 110 )\n robot . driveBackToZone ( )\n robot . findBucketForXSeconds ( 20 )\n robot . driveBackToZone ( )\n R . lifter . up ( )\n robot . R . driveDistance ( - 0.25 )\n time . sleep ( 1 )\n R . lifter . down ( )\n R . stop ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5047, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class TestFormats ( unittest . TestCase ) :\n def test__some_method__returns_none ( self ) :\n assert SomeClass ( ) . some_method ( None ) is None\n def test_some_method__single_underscore_as_prefix ( self ) :\n assert SomeClass ( ) . some_method ( None ) is None\n def test__some_method_single_underscore_as_suffix ( self ) :\n assert SomeClass ( ) . some_method ( None ) is None\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5048, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def generate_icon ( app ) :\n gen = pydenticon . Generator ( 8 , 8 , foreground = foreground )\n img = gen . generate ( unicode ( app . name ) , 128 , 128 ,\n output_format = \"str\" )\n save_icon ( app , img )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5049, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def setupDirectories ( self ) :\n self . directory . delete ( \"str\" )\n self . directory . delete ( \"str\" )\n self . directory . create ( \"str\" )\n self . directory . create ( \"str\" )\n self . directory . create ( \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5050, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def build_cgpm_no_connection ( ) :\n return [\n CGpm ( outputs = [ 2 ] , inputs = [ ] ) ,\n CGpm ( outputs = [ 1 ] , inputs = [ ] ) ,\n CGpm ( outputs = [ 8 ] , inputs = [ ] ) ,\n ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5051, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def kick ( client , timer , timerList ) :\n \"str\"\n client . active = False\n timerList . remove ( timer )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5052, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Icon ( object ) :\n \"str\"\n def __init__ ( self , base_url , options = None ) :\n self . base_url = base_url\n self . options = options\n def __getattr__ ( self , item ) :\n return self . base_url . format ( item )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5053, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def makeEnum ( group , labels ) :\n class Enum ( object ) :\n \"str\"\n _immutable_ = True\n def __init__ ( self , i , label ) :\n self . asInt = i\n self . repr = \"str\" % ( group , label )\n return [ Enum ( i , label ) for ( i , label ) in enumerate ( labels ) ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5054, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class X :\n def f ( x ) :\n nonlocal __class__\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5055, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def callback ( data ) :\n rospy . loginfo ( data . data )\n print ( data . data )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5056, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\n__author__ = \"str\"\n__date__ = \"str\"\n__all__ = [ \"str\" ]\nfrom nanshe . box import spams_sandbox\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5057, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def clearCurrent ( self ) :\n self . currentString = \"str\"\n self . currentWithTime = \"str\"\n return self . currentString\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5058, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def setUp ( self ) :\n super ( FlavorRxtxTestV21 , self ) . setUp ( )\n ext = ( \"str\"\n \"str\" )\n self . flags ( osapi_compute_extension = [ ext ] )\n fakes . stub_out_nw_api ( self . stubs )\n self . stubs . Set ( flavors , \"str\" ,\n fake_get_all_flavors_sorted_list )\n self . stubs . Set ( flavors ,\n \"str\" ,\n fake_flavor_get_by_flavor_id )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5059, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Solution :\n def reverseBits ( self , n ) :\n ret = 0\n for x in range ( 32 ) :\n ret <<= 1\n ret |= n & 1\n n >>= 1\n return ret\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5060, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from pymc3 . model import modelcontext , Point\nfrom pymc3 . step_methods import arraystep\nfrom . quadpotential import quad_potential , QuadPotentialDiagAdapt\nfrom pymc3 . step_methods . hmc import integration\nfrom pymc3 . theanof import inputvars , floatX\nfrom pymc3 . tuning import guess_scaling\nimport numpy as np\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5061, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class FirefoxRemoteConnection ( RemoteConnection ) :\n def __init__ ( self , remote_server_addr , keep_alive = True ) :\n RemoteConnection . __init__ ( self , remote_server_addr , keep_alive )\n self . _commands [ \"str\" ] = ( \"str\" , \"str\" )\n self . _commands [ \"str\" ] = ( \"str\" , \"str\" )\n self . _commands [ \"str\" ] = ( \"str\" , \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5062, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom nltk . stem . snowball import SnowballStemmer\nimport os\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5063, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class HutOutRangeError ( Exception ) :\n def __init__ ( self , message = \"str\" ) :\n super ( ) . __init__ ( message )\n self . error_message = \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5064, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class UserTracebackMiddleware ( object ) :\n \"str\"\n def process_exception ( self , request , exception ) :\n if request . user . is_authenticated ( ) :\n request . META [ \"str\" ] = \"str\" . format ( request . user . username )\n else :\n request . META [ \"str\" ] = \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5065, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def is_authorized ( self ) :\n for path , predicate , source in self :\n result = predicate ( ) if self . context is None else predicate ( self . context )\n if __debug__ :\n log . debug ( repr ( predicate ) + \"str\" + repr ( source ) + \"str\" + repr ( result ) )\n if result is None :\n continue\n return ACLResult ( result , predicate , path , source )\n return ACLResult ( None , None , None , None )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5066, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nimport capnp\nimport proto . if_state_capnp as P\nfrom lib . packet . packet_base import Cerealizable\nfrom lib . packet . path_mgmt . rev_info import RevocationInfo\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5067, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def all_plugins ( ) :\n result = [ ]\n for name in os . listdir ( os . path . dirname ( __file__ ) ) :\n if not name . endswith ( \"str\" ) :\n continue\n name = \"str\" + name [ : - 3 ]\n i = __import__ ( name , fromlist = [ \"str\" ] )\n for c in dir ( i ) :\n if c . endswith ( \"str\" ) and c != \"str\" :\n p = getattr ( i , c )\n result . append ( p )\n return result\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5068, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def data ( interface , obj , _ ) :\n \"str\"\n kind = xc_type ( obj )\n if kind in [ \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" ] :\n interface . data ( obj )\n elif kind == \"str\" :\n interface . trans_num ( len ( obj ) )\n interface . trans_name ( obj )\n else :\n COMMUNICATE_DUMP [ type ( obj ) ] ( data , interface , obj , \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5069, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from hashlib import sha1\nimport datetime\nimport json\nfrom sqlalchemy import func\nfrom flask import Blueprint , request , jsonify , abort , Response\nfrom pyfaf . storage import ( OpSysComponent ,\n Report ,\n ReportBacktrace ,\n ReportBtThread ,\n ReportBtFrame ,\n ReportHash ,\n SymbolSource )\nfrom pyfaf . config import config\nfrom webfaf_main import db\nurl_prefix = \"str\"\nsymbol_transfer = Blueprint ( \"str\" , __name__ )\nsymbol_transfer_auth_key = config . get ( \"str\" , False )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5070, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nimport os\nimport sys\nimport glob\nimport subprocess\nfrom setuptools import setup , find_packages\nfrom setuptools . command . install import install\nfrom graphlab_util . config import DEFAULT_CONFIG as CONFIG\nPACKAGE_NAME = \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5071, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self , host , * args , ** kwargs ) :\n self . rhsm_timeout = float ( kwargs . pop ( \"str\" , - 1.0 ) )\n httpslib . HTTPSConnection . __init__ ( self , host , * args , ** kwargs )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5072, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self ) :\n \"str\"\n BaseNoeud . __init__ ( self )\n self . schema = None\n self . suivant = [ ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5073, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_page_info ( self ) :\n route = frappe . _dict ( )\n route . update ( {\n \"str\" : self ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : self . doctype ,\n \"str\" : self . idx ,\n \"str\" : self . name ,\n \"str\" : get_module_name ( self . doctype , self . meta . module ) ,\n } )\n route . update ( self . website )\n if not route . page_title :\n route . page_title = self . get ( self . website . page_title_field or \"str\" )\n return route\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5074, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_exclude_failure ( self ) :\n self . filtered_result = unittest . TestResult ( )\n self . filter = TestResultFilter ( self . filtered_result ,\n filter_failure = True )\n self . run_tests ( )\n self . assertEqual ( [ \"str\" ] ,\n [ error [ 0 ] . id ( ) for error in self . filtered_result . errors ] )\n self . assertEqual ( [ ] ,\n [ failure [ 0 ] . id ( ) for failure in\n self . filtered_result . failures ] )\n self . assertEqual ( 3 , self . filtered_result . testsRun )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5075, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def compress ( self , data_list ) :\n if data_list :\n return \"str\" . join ( data_list )\n return None\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5076, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def lstring_to_string ( ptr , length = None ) :\n \"str\"\n error_message = \"str\"\n if length is None :\n length , error_message = guess_string_length ( ptr )\n else :\n length = int ( length )\n string = \"str\" . join ( [ chr ( ( ptr + i ) . dereference ( ) ) for i in range ( length ) ] )\n return string + error_message\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5077, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def handle_starttag ( self , tag , attrs ) :\n if tag == \"str\" :\n self . edit_range = ( int ( attrs [ 1 ] [ 1 ] ) , int ( attrs [ 3 ] [ 1 ] ) )\n self . mistake_type = \"str\"\n if tag == \"str\" :\n self . in_type = True\n if tag == \"str\" :\n self . in_correction = True\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5078, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Pose ( _message . Message ) :\n __metaclass__ = _reflection . GeneratedProtocolMessageType\n DESCRIPTOR = _POSE\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5079, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def FindBsInConfigOfA ( configs , setb , keya ) :\n bhits = [ ]\n for config in configs :\n a , b = config . split ( \"str\" )\n if a == keya :\n bhits . append ( b )\n return bhits\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5080, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Def ( ) :\n def __init__ ( self ) :\n self . pagename = \"str\"\n self . name = \"str\"\n self . content = \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5081, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_np ( ) :\n temp = os . getenv ( \"str\" )\n if temp is None :\n print ( \"str\" )\n temp = - 1\n return int ( temp )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5082, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def t_comments ( t ) :\n \"str\"\n t . lexer . lineno += t . value . count ( \"str\" )\n print ( \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5083, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def suite ( ) -> unittest . TestSuite :\n return unittest . TestSuite ( [\n suite_for_syntax_element_documentation ( syntax_element_doc )\n for syntax_element_doc in ALL_SYNTAX_ELEMENT_DOCS\n ] )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5084, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from flask import Flask\nfrom flask . ext . casl import Casl\nfrom sys import argv\nfrom pkg_resources import resource_filename\nif __name__ == \"str\" :\n app = Flask (\n __name__\n )\n casl = Casl (\n app = app ,\n name = \"str\"\n )\n casl . register_routes ( )\n app . debug = True\n app . run ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5085, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class NetworkTestCase ( unittest . TestCase ) :\n def setUp ( self ) :\n pass\n def tearDown ( self ) :\n pass\n def test_get_unused_ip_port ( self ) :\n ip_port = get_unused_ip_port ( )\n self . assertTrue ( isinstance ( ip_port , int ) )\n self . assertTrue ( ip_port >= 1024 )\n self . assertTrue ( ip_port <= 65535 )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5086, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_phones_on_contact_view_page ( app ) :\n contact_from_view_page = app . contact . get_contact_from_view_page ( 0 )\n contact_from_edit_page = app . contact . get_contact_info_from_edit_page ( 0 )\n assert contact_from_view_page . homephone == contact_from_edit_page . homephone\n assert contact_from_view_page . workphone == contact_from_edit_page . workphone\n assert contact_from_view_page . mobilephone == contact_from_edit_page . mobilephone\n assert contact_from_view_page . secondaryphone == contact_from_edit_page . secondaryphone\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5087, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import urwid\nimport re\nimport pygame\nimport os\nimport os . path\ndirectory = \"str\"\nlogging = False\nif logging :\n logfile = open ( \"str\" , \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5088, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def low_limit ( self ) :\n \"str\"\n return self . PseudoPosition ( * ( pseudo . low_limit\n for pseudo in self . _pseudo ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5089, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def SetSpeed ( self , sx , sy , sz ) :\n self . speedX = sx\n self . speedY = sy\n self . speedZ = sz\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5090, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Ejecutivo ( empleado ) :\n def mandar ( self ) :\n print ( \"str\" )\n def calcular_salario_neto ( self ) :\n return self . salario * 0.98\n def mostrar_empleado ( self , saludo ) :\n print ( \"str\" . format ( saludo , self . nombre ) )\n print ( \"str\" + str ( self . salario ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5091, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class ForumReplyModel ( BaseObject ) :\n \"str\"\n __tablename__ = \"str\"\n id = Column ( Integer , primary_key = True )\n content = Column ( Text , nullable = False , default = \"str\" )\n forum_topic_id = Column ( Integer , ForeignKey ( \"str\" ) )\n user_id = Column ( Integer , ForeignKey ( \"str\" ) )\n create_datetime = Column ( DateTime , default = datetime . now )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5092, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def queue_status ( self , verbose = False ) :\n \"str\"\n d = self . remote_reference . callRemote ( \"str\" , verbose )\n d . addCallback ( self . unpackage )\n return d\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5093, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_MaxImage_outputs ( ) :\n output_map = dict ( out_file = dict ( ) ,\n )\n outputs = MaxImage . output_spec ( )\n for key , metadata in list ( output_map . items ( ) ) :\n for metakey , value in list ( metadata . items ( ) ) :\n assert getattr ( outputs . traits ( ) [ key ] , metakey ) == value\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5094, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _log_error ( self , e ) :\n logging . error ( \"str\" %\n ( e , self . _client_address [ 0 ] , self . _client_address [ 1 ] ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5095, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def Print ( ) :\n x = 0\n print ( \"str\" )\n for i in ListOfScrips :\n print ( str ( x ) + \"str\" + i )\n x += 1\n return ListOfScrips\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5096, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom swpy . utils2 import *\nfrom StringIO import StringIO\nimport sys\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5097, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import re , os\nfrom autotest . client . shared import error\nfrom autotest . client import utils\nfrom virttest import libvirt_vm , virsh\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5098, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Plugin ( ForceDotComBasePlugin ) :\n def __init__ ( self ) :\n regex_file_path = os . path . join ( os . path . dirname ( __file__ ) , \"str\" )\n super ( Plugin , self ) . __init__ ( ForceDotComBasePlugin . AURA_JS_SOURCE_FILE_PATTERN , regex_file_path , self , logger )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5099, + "instruction": "次���示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom pyclustering . utils import read_sample , draw_clusters , timedcall ;\nfrom pyclustering . samples . definitions import SIMPLE_SAMPLES , FCPS_SAMPLES ;\nfrom pyclustering . cluster . hsyncnet import hsyncnet ;\nfrom pyclustering . nnet . sync import sync_visualizer ;\nfrom pyclustering . nnet import initial_type , solve_type ;\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5100, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def OnIpAddrChange ( self , event ) :\n ipaddr = self . FindWindowById ( event . GetId ( ) )\n if ipaddr . IsValid ( ) :\n self . log . write ( \"str\" % ipaddr . GetAddress ( ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5101, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_world_array_to_fixed ( self ) :\n w = [ [ - 1.0 , - 0.9 , 9.0 ] ,\n [ 1.0 , 3.0 , 5.0 ] ,\n [ 20.0 , 30.0 , 40.0 ] ]\n assert_array_equal ( self . coords . world_to_fixed ( w ) ,\n [ [ 0 , 1 , 100 ] ,\n [ 20 , 40 , 60 ] ,\n [ 210 , 310 , 410 ] ] )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5102, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def depFreeze ( dep ) :\n words = [ ]\n words . append ( _escapeName ( dep . name ) )\n for flag , sense in sorted ( dep . flags . items ( ) ) :\n words . append ( \"str\" % ( senseMap [ sense ] , _escapeFlags ( flag ) ) )\n return words\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5103, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def wrapper ( func ) :\n def func_wrap ( curses_screen ) :\n screen = CursesScreen ( curses_screen )\n try :\n return func ( screen )\n except :\n logger . exception ( \"str\" )\n raise\n curses . wrapper ( func_wrap )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5104, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_hostnames ( self ) :\n rawres = myparser . parser ( self . results , self . word )\n return rawres . hostnames ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5105, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def user_roles ( ) :\n \"str\"\n user = session . get ( \"str\" , None )\n if not user :\n current_app . logger . warning ( \"str\" )\n if current_app . config [ \"str\" ] :\n current_app . logger . info ( \"str\" )\n user = { }\n user [ \"str\" ] = set ( [ USER_ROLE ] )\n session . user = user\n return user . get ( \"str\" , set ( ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5106, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from django . core . management . base import NoArgsCommand , CommandError\nfrom atados_core . models import Nonprofit , UploadedImage\nfrom optparse import make_option\nimport csv\nimport time\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5107, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def insertDailyBar ( self ) :\n e = XH_HistoryDataEngine ( )\n for vtSymbol in self . barDict :\n e . downloadFuturesDailyBarSina ( vtSymbol )\n if vtSymbol in self . activeSymbolDict :\n activeSymbol = self . activeSymbolDict [ vtSymbol ]\n e . downloadFuturesDailyBarSina ( activeSymbol )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5108, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_update_as_employee_wrong_user_id ( activity ) :\n update_activities (\n 1 ,\n params = activity ,\n status = 403 ,\n as_admin = False ,\n resp_must_contain = \"str\"\n \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5109, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_image_cache_folder ( self , datastore , image_id ) :\n \"str\"\n return datastore . build_path ( self . _base_folder , image_id )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5110, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def install ( ) :\n qt4 . install ( )\n pisitools . dodoc ( \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" , \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5111, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import re\nimport ascpy\nUNITS_RE = re . compile ( \"str\" ) ;\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5112, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import sys\nsys . path . append ( \"str\" )\nfrom pycompgeom . generators import *\nfrom pycompgeom . visuals import *\nfrom pycompgeom . events import *\nwhile True :\n s = VSegment2 ( )\n VPoint2 ( random_point_on_segment ( s ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5113, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def testGrid ( grid , expected_sum , method ) :\n global pass_cnt , fail_cnt\n result = hungarian . solve ( grid , method )\n if result [ 0 ] != expected_sum :\n print ( \"str\" , method + \"str\" % ( expected_sum , result [ 0 ] ) )\n fail_cnt += 1\n else :\n print ( \"str\" )\n pass_cnt += 1\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5114, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from __future__ import unicode_literals\nfrom django import forms\nfrom django . contrib . auth import authenticate\nfrom django . contrib . auth . forms import AuthenticationForm\nfrom django . contrib . auth . models import User\nfrom django . utils . translation import ugettext_lazy , ugettext as _\nfrom bwp . models import TempUploadFile\nERROR_MESSAGE = ugettext_lazy (\n \"str\"\n \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5115, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom __future__ import absolute_import\nimport itertools\nfrom justbases import Radix\nfrom hypothesis import strategies\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5116, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __parseValue ( self , value ) :\n \"str\"\n return MetricValue ( self . name , long ( value . group ( \"str\" ) ) , str ( value . group ( \"str\" ) ) , str ( value . group ( \"str\" ) ) , self . __recast ( str ( value . group ( \"str\" ) ) , str ( value . group ( \"str\" ) ) ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5117, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def check_arguments ( args , glo , loc ) :\n globals ( ) . update ( glo )\n locals ( ) . update ( loc )\n if args . plugins :\n plugins ( args )\n else :\n return False\n return True\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5118, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from __future__ import absolute_import ;\nimport unittest ;\nimport sys ;\nfrom tempfile import TemporaryFile ;\nfrom cStringIO import StringIO ;\nfrom cygapt . test . case import TestCase ;\nfrom cygapt . url_opener import CygAptURLopener ;\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5119, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def clear_events ( self ) :\n \"str\"\n self . _events = [ ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5120, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self , * args , ** kwargs ) :\n self . is_active = True\n self . urlplayed = False\n self . pdialogue = None\n print ( \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5121, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class HasDeliveryPointBarcode ( Relationship , ValidFromMixin ) :\n likelihood_of_match = models . FloatField ( blank = True , null = True )\n class GraphMeta :\n start_node_labels = ( \"str\" , )\n end_node_labels = ( \"str\" , )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5122, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def action_start_working ( self ) :\n result = super ( MrpProductionWorkcenterLine ,\n self ) . action_start_working ( )\n if self . routing_workcenter_qtemplate_ids :\n for qtemplate in self . routing_workcenter_qtemplate_ids :\n self . create_quality_test ( qtemplate )\n if self . required_test :\n self . create_quality_test ( self . qtemplate_id )\n return result\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5123, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_contains ( self ) :\n d = dominoes . Domino ( 1 , 2 )\n self . assertTrue ( 1 in d )\n self . assertTrue ( 2 in d )\n self . assertFalse ( 3 in d )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5124, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from __future__ import unicode_literals\nfrom django . db import models , migrations\nimport pg_fts . fields\nfrom pg_fts . migrations import CreateFTSIndexOperation , CreateFTSTriggerOperation\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5125, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def print_result ( training_process ) :\n if len ( training_process ) != 0 :\n percentage_correct_answers = 100 / len ( training_process ) * ( training_process . count ( \"str\" ) + training_process . count ( \"str\" ) )\n percentage_correct_answers = truncate_number ( percentage_correct_answers , 3 )\n else :\n percentage_correct_answers = 0.0\n print ( \"str\" , len ( training_process ) , \"str\" , percentage_correct_answers , \"str\" , sep = \"str\" , end = \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5126, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_modelGBM ( ip , port ) :\n h2o . init ( ip , port )\n prostate = h2o . import_frame ( path = h2o . locate ( \"str\" ) )\n prostate . describe ( )\n prostate [ 1 ] = prostate [ 1 ] . asfactor ( )\n prostate_gbm = h2o . gbm ( y = prostate [ 1 ] , x = prostate [ 2 : 9 ] , distribution = \"str\" )\n prostate_gbm . show ( )\n prostate_gbm . predict ( prostate )\n model = h2o . get_model ( prostate_gbm . _id )\n model . show ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5127, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_variant_creation_string ( self ) :\n name = self . create_name ( )\n theme = self . create_topic ( )\n xsd_string = self . create_locator (\n \"str\" )\n variant = name . create_variant ( \"str\" , [ theme ] )\n self . assertEqual ( \"str\" , variant . get_value ( ) )\n self . assertEqual ( xsd_string , variant . get_datatype ( ) )\n self . assertEqual ( 1 , variant . get_scope ( ) . count ( ) )\n self . assertTrue ( theme in variant . get_scope ( ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5128, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class DiscoveryPromgen ( discovery . DiscoveryBase ) :\n remote = False\n \"str\"\n def fetch ( self , farm_name ) :\n \"str\"\n farm = get_object_or_404 ( models . Farm , name = farm_name )\n for host in models . Host . objects . filter ( farm = farm ) :\n yield host . name\n def farms ( self ) :\n \"str\"\n for farm in models . Farm . objects . filter ( source = discovery . FARM_DEFAULT ) :\n yield farm . name\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5129, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def dan ( x ) :\n result = \"str\"\n for y in range ( 1 , 10 ) :\n result = result + \"str\" % ( x * y )\n return result\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5130, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from django . core . urlresolvers import reverse\nfrom django . test import TestCase\nfrom django . test . client import Client\nfrom problemas . models import ProblemaUtilizado\nfrom problemas . tests . utils_test import novo_problema\nITEM_MAIS_UTILIZADO = \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5131, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import importlib\nimport unittest\ntry :\n import unittest . mock as mock\nexcept ImportError :\n import mock\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5132, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_service_capabilities ( self , context ) :\n \"str\"\n return self . driver . get_service_capabilities ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5133, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class FixedIps ( extensions . V3APIExtensionBase ) :\n \"str\"\n name = \"str\"\n alias = ALIAS\n version = 1\n def get_resources ( self ) :\n member_actions = { \"str\" : \"str\" }\n resources = extensions . ResourceExtension ( ALIAS ,\n FixedIPController ( ) ,\n member_actions = member_actions )\n return [ resources ]\n def get_controller_extensions ( self ) :\n return [ ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5134, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def _onBrushSizeChange ( self , index ) :\n \"str\"\n newSize = self . brushSizes [ index ]\n if self . editor . brushingModel . erasing :\n self . eraserSizeIndex = index\n self . editor . brushingModel . setBrushSize ( newSize )\n else :\n self . paintBrushSizeIndex = index\n self . editor . brushingModel . setBrushSize ( newSize )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5135, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __new__ ( cls , * p , ** k ) :\n inst = object . __new__ ( cls )\n return inst\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5136, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom __future__ import absolute_import\nfrom __future__ import division\nfrom __future__ import print_function\nimport math\nimport random\nimport tensorflow . python . platform\nimport numpy as np\nfrom six . moves import xrange\nimport tensorflow as tf\nfrom tensorflow . models . rnn import rnn\nfrom tensorflow . models . rnn import rnn_cell\nfrom tensorflow . models . rnn import seq2seq\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5137, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def body_onaccept ( form ) :\n \"str\"\n db = current . db\n table = db . dvi_body\n body = db ( table . id == form . vars . id ) . select ( table . uuid ,\n table . location_id ,\n table . track_id ,\n table . date_of_recovery ,\n limitby = ( 0 , 1 ) ) . first ( )\n if body and body . location_id :\n tracker = S3Tracker ( )\n tracker ( record = body ) . set_location ( body . location_id ,\n timestmp = body . date_of_recovery )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5138, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import job\nfrom job import Core\nfrom sampler import Sampler\nimport vis\nimport inference\nfrom net import Net\nfrom tracer import Tracer\nimport mpi\nimport util\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5139, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def verify_log_content ( filename , verification ) :\n f = open ( filename , \"str\" )\n log_content = f . read ( )\n return ( verification in log_content )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5140, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def update_scheduler_hints ( scheduler_hints , added_servers , placement_group ) :\n \"str\"\n if placement_group . policy == \"str\" :\n if \"str\" in scheduler_hints :\n host_list = scheduler_hints [ \"str\" ]\n else :\n host_list = scheduler_hints [ \"str\" ] = [ ]\n else :\n if \"str\" in scheduler_hints :\n host_list = scheduler_hints [ \"str\" ]\n else :\n host_list = scheduler_hints [ \"str\" ] = [ ]\n for name in added_servers :\n if name in placement_group . members :\n host_list . append ( { \"str\" : name } )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5141, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class PKQuery ( Method ) :\n \"str\"\n def get_args ( self ) :\n if self . obj . primary_key :\n yield self . obj . primary_key . clone ( attribute = True , query = True )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5142, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self , other ) :\n self . other = iter ( other )\n self . lookahead = None\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5143, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_string_type_raises_error ( ) :\n schema = {\n \"str\" : INTEGER ,\n }\n validator = generate_validator_from_schema ( schema )\n with pytest . raises ( ValidationError ) as err :\n validator ( \"str\" )\n assert \"str\" in err . value . messages [ 0 ]\n assert_error_message_equal (\n err . value . messages [ 0 ] [ \"str\" ] [ 0 ] ,\n MESSAGES [ \"str\" ] [ \"str\" ] ,\n )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5144, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self , keys ) :\n self . keys = keys\n self . minvals = dict ( ( key , + np . Inf ) for key in keys )\n self . maxvals = dict ( ( key , - np . Inf ) for key in keys )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5145, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def async_select_value ( self , value ) :\n \"str\"\n if len ( value ) < self . _minimum or len ( value ) > self . _maximum :\n _LOGGER . warning ( \"str\" ,\n value , self . _minimum , self . _maximum )\n return\n self . _current_value = value\n yield from self . async_update_ha_state ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5146, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nimport numpy as np\nfrom numpy . testing import assert_allclose as ac\nfrom vispy . util import keys\nfrom phy . electrode . mea import staggered_positions\nfrom phy . gui import GUI\nfrom phy . io . mock import artificial_waveforms\nfrom phy . utils import Bunch\nfrom . . waveform import WaveformView\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5147, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import os\nimport sys\nfrom pyramid . paster import get_appsettings , setup_logging\nfrom pyramid . scripts . common import parse_vars\nfrom sqlalchemy . ext . compiler import compiles\nfrom sqlalchemy . schema import CreateTable\nfrom . . schema import get_engine , Persistable\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5148, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def header ( self ) :\n for header in self . _doc . get_drawings ( ) . get_headers ( ) :\n if header . name == self . _headers . currentText ( ) :\n return header\n return None\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5149, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_without_num_days_weight_reminder ( self ) :\n user = User . objects . get ( pk = 2 )\n user . email = \"str\"\n user . save ( )\n user . userprofile . num_days_weight_reminder = 0\n user . userprofile . save ( )\n call_command ( \"str\" )\n self . assertEqual ( len ( mail . outbox ) , 0 )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5150, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom __future__ import absolute_import as _abs\nimport ctypes\nimport sys as _sys\nimport numpy as np\nfrom . . base import _LIB\nfrom . . base import c_array , py_str , c_str , mx_uint , _Null\nfrom . . base import NDArrayHandle , OpHandle\nfrom . . base import check_call\nfrom . . ndarray_doc import _build_doc\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5151, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import os\nfrom scipy import misc\nimport numpy as np\nfrom sklearn . decomposition import TruncatedSVD\nfrom scipy . sparse import csr_matrix\nfrom sklearn . cluster import KMeans\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5152, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from . import l10n_fr_hr_payroll\nfrom . import res_config_settings\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5153, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "__RCSID__ = \"str\"\nimport sys\nimport DIRAC\nfrom DIRAC . Core . Base import Script\nfrom DIRAC . FrameworkSystem . Client . ProxyUpload import CLIParams , uploadProxy\nif __name__ == \"str\" :\n cliParams = CLIParams ( )\n cliParams . registerCLISwitches ( )\n Script . parseCommandLine ( )\n retVal = uploadProxy ( cliParams )\n if not retVal [ \"str\" ] :\n print ( retVal [ \"str\" ] )\n sys . exit ( 1 )\n sys . exit ( 0 )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5154, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nrevision = \"str\"\ndown_revision = \"str\"\nfrom alembic import op\nfrom neutron . db import migration\nTABLE_NAME = \"str\"\nPK_NAME = \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5155, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def configure_logging ( self , config ) :\n logging . basicConfig ( format = config . logging . format ,\n level = config . logging . level )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5156, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from setuptools import setup\nsetup ( name = \"str\" ,\n version = \"str\" ,\n description = \"str\" ,\n classifiers = [\n \"str\" ,\n ( \"str\" )\n ] ,\n keywords = \"str\" ,\n author = \"str\" ,\n author_email = \"str\" ,\n license = \"str\" ,\n packages = [ \"str\" ]\n )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5157, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nimport re\nfrom parser_tools import find_re , find_tokens , find_token , check_token\nlyxtable_re = re . compile ( \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5158, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import pygame\nimport constants\nimport platforms\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5159, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def get_pickled_exception ( exc ) :\n \"str\"\n if isinstance ( exc , UnpickleableExceptionWrapper ) :\n return exc . restore ( )\n return exc\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5160, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "compra = int ( input ( \"str\" ) )\nif compra <= 100 :\n print ( \"str\" )\nelif compra > 100 :\n print ( \"str\" )\nelse :\n print ( \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5161, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from __future__ import print_function\nimport argparse\nimport sys\nimport tagger . config\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5162, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class ThreeDSecureTest ( StripeResourceTest ) :\n def test_threedsecure_create ( self ) :\n stripe . ThreeDSecure . create (\n card = \"str\" ,\n amount = 1500 ,\n currency = \"str\" ,\n return_url = \"str\"\n )\n self . requestor_mock . request . assert_called_with (\n \"str\" ,\n \"str\" ,\n {\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : 1500 ,\n \"str\" : \"str\" ,\n \"str\" : \"str\"\n } ,\n None\n )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5163, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom pyof . v0x04 . controller2switch . multipart_request import FlowStatsRequest\nfrom tests . test_struct import TestStruct\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5164, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def testOperations ( self ) :\n d1 = datetime . date ( 2010 , 4 , 9 )\n d2 = datetime . date ( 2010 , 6 , 13 )\n diff = d2 - d1\n self . assertEqual ( diff . days , 65 )\n self . assertEqual ( str ( d1 + diff ) , \"str\" )\n self . assertEqual ( str ( d1 - diff ) , \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5165, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom __future__ import print_function\nimport numpy\nimport pyferret\nimport scipy . stats\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5166, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class Colorable ( Device ) :\n @ property\n def hue ( self ) :\n return self . get ( \"str\" )\n @ hue . setter\n def hue ( self , value ) :\n return self . set ( { \"str\" , value } )\n @ property\n def saturation ( self ) :\n return self . get ( \"str\" )\n @ saturation . setter\n def saturation ( self , value ) :\n return self . set ( { \"str\" , value } )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5167, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def collect ( ) :\n \"str\"\n collection = [ ]\n try :\n yield collection\n finally :\n try :\n import cPickle as pickle\n except ImportError :\n import pickle\n with open ( \"str\" , \"str\" ) as f :\n pickle . dump ( collection , f , - 1 )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5168, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def recommended_solver ( cypher_text ) :\n x = \"str\"\n y = \"str\"\n trans_table = str . maketrans ( x , y )\n return cypher_text . translate ( trans_table )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5169, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def addCallbackChain ( self , callbacks ) :\n \"str\"\n leap_assert_type ( callbacks , list )\n self . _signal_to_emit = None\n self . _err_msg = None\n d = None\n for cb , sig in callbacks :\n if d is None :\n d = threads . deferToThread ( cb )\n else :\n d . addCallback ( partial ( self . _callback_threader , cb ) )\n d . addErrback ( self . _errback , signal = sig )\n d . addCallback ( self . _gui_notify , signal = sig )\n d . addErrback ( self . _gui_errback )\n return d\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5170, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def __init__ ( self , root , max_candidates ) :\n self . root = root\n if self . __class__ . native is None :\n self . __class__ . native = ctypes . CDLL ( SONAME )\n for export in PROTOTYPES :\n restype , argtypes = PROTOTYPES [ export ]\n obj = getattr ( self . __class__ . native , export )\n obj . restype = restype\n obj . argtypes = argtypes\n self . max_candidates = max_candidates\n self . create ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5171, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def testLossFromDifferentGraph ( self ) :\n with ops . Graph ( ) . as_default ( ) :\n loss = constant_op . constant ( 1. )\n with ops . Graph ( ) . as_default ( ) , self . test_session ( ) :\n with self . assertRaisesRegexp (\n ValueError , \"str\" ) :\n model_fn . EstimatorSpec (\n mode = model_fn . ModeKeys . TRAIN ,\n loss = loss ,\n train_op = control_flow_ops . no_op ( ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5172, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import csv\nfrom pandas import DataFrame\nimport pickle\nf = open ( \"str\" , \"str\" )\ncolumns = \"str\" . split ( \"str\" )\ninfo = [ ]\nfor curline in csv . reader ( f ) :\n try :\n int ( curline [ 0 ] )\n info . append ( curline [ 0 : 6 ] )\n except :\n pass\ndf = DataFrame ( info , columns = columns )\ndf . index = df [ \"str\" ]\ndf = df . drop ( \"str\" , axis = 1 )\ndf . to_csv ( \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5173, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def testEncodeOpaque ( self ) :\n val = \"str\"\n opt = ETag ( val )\n popt = \"str\" + val\n self . assertEqual ( popt , encode_options ( [ opt ] ) )\n ( opts , remaining ) = decode_options ( popt )\n self . assertEqual ( \"str\" , remaining )\n self . assertTrue ( isinstance ( opts , list ) )\n self . assertEqual ( 1 , len ( opts ) )\n opt = opts [ 0 ]\n self . assertTrue ( isinstance ( opt , ETag ) )\n self . assertEqual ( val , opt . value )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5174, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def EntriesPageNo ( self , page_no , token ) :\n qs = urllib . parse . urlencode ( [ ( \"str\" , page_no ) , ( \"str\" , token ) ] )\n response = self . session . get (\n \"str\" % qs )\n response . encoding = \"str\"\n return response . text\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5175, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def on_resize ( self , event ) :\n self . generate_grid ( )\n self . rotate_arrows ( np . array ( self . last_mouse ) )\n vp = ( 0 , 0 , self . physical_size [ 0 ] , self . physical_size [ 1 ] )\n self . context . set_viewport ( * vp )\n self . visual . transforms . configure ( canvas = self , viewport = vp )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5176, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import logging\nfrom django . conf import settings\nfrom corehq . apps . hqwebapp . tasks import send_mail_async , mail_admins_async\nfrom corehq . util . log import get_sanitized_request_repr\nfrom corehq . util . global_request import get_request\nfrom corehq . util . soft_assert . core import SoftAssert\nlogger = logging . getLogger ( \"str\" )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5177, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class LoadableIcon ( __gobject . GInterface ) :\n def load ( self , size = None , cancellable = None ) :\n \"str\"\n pass\n def load_async ( self , callback , size = None , cancellable = None , user_data = None ) :\n \"str\"\n pass\n def load_finish ( self , res ) :\n \"str\"\n pass\n def __init__ ( self , * args , ** kwargs ) :\n pass\n __gtype__ = None\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5178, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def from_outlook_fmt ( self ) :\n self . start = strptime ( self . start , self . outlook_date_format )\n self . end = strptime ( self . end , self . outlook_date_format )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5179, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def make_entries ( start , end ) :\n entries = [ ]\n for i in range ( start , end + 1 ) :\n entry = client_pb2 . EntryResponse ( )\n entry . leaf_input = \"str\" % i\n entry . extra_data = \"str\" % i\n entries . append ( ( i , entry ) )\n return entries\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5180, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nfrom __future__ import absolute_import\nfrom __future__ import division\nfrom __future__ import print_function\nimport sys\nimport phlgitx_refcache\nimport phlsys_git\nimport phlsys_pid\nimport phlurl_watcher\nimport abdi_processrepoarglist\nimport abdi_repoargs\nimport abdt_differresultcache\nimport abdt_fs\nimport abdt_git\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5181, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from . core import Item , Field , MapField , prepare\nfrom . magic import MagicField\nMAGIC = MagicField ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5182, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_find_tests_app_config ( base_dir , target , toolchain_name , app_config ) :\n \"str\"\n set_targets_json_location ( )\n with patch ( \"str\" ) as mock_scan_resources , patch ( \"str\" ) as mock_prepare_toolchain :\n mock_scan_resources ( ) . inc_dirs . return_value = [ ]\n find_tests ( base_dir , target , toolchain_name , app_config = app_config )\n args = mock_prepare_toolchain . call_args\n assert \"str\" in args [ 1 ] , \"str\"\n assert args [ 1 ] [ \"str\" ] == app_config , \"str\"\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5183, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from django . contrib import admin\nfrom . models import (\n Industry ,\n Priority ,\n)\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5184, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "from __future__ import ( absolute_import , division , generators , nested_scopes , print_function ,\n unicode_literals , with_statement )\nfrom pants . backend . codegen . ragel . java . java_ragel_library import JavaRagelLibrary\nfrom pants . base . deprecated import deprecated_module\ndeprecated_module ( \"str\" , \"str\" )\nJavaRagelLibrary = JavaRagelLibrary\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5185, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "\"str\"\nimport os\nimport pickle\nimport time\nimport unittest as test\nimport auth_data\nimport pecoff_blob\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5186, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def strip_html_tags ( html ) :\n \"str\"\n return bleach . clean ( html , tags = [ ] , attributes = { } , strip = True )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5187, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "import os\nfrom django . core . files import File\nfrom nose . tools import eq_\nfrom kitsune . groups . models import GroupProfile\nfrom kitsune . groups . tests import GroupProfileFactory\nfrom kitsune . sumo . templatetags . jinja_helpers import urlparams\nfrom kitsune . sumo . tests import TestCase\nfrom kitsune . sumo . urlresolvers import reverse\nfrom kitsune . users . tests import UserFactory , GroupFactory , add_permission\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5188, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def refresh_token ( self , strategy , * args , ** kwargs ) :\n token = self . extra_data . get ( \"str\" ) or self . extra_data . get ( \"str\" )\n backend = self . get_backend ( strategy )\n if token and backend and hasattr ( backend , \"str\" ) :\n backend = backend ( strategy = strategy )\n response = backend . refresh_token ( token , * args , ** kwargs )\n if self . set_extra_data ( response ) :\n self . save ( )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5189, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class BaseError ( Exception ) :\n \"str\"\n pass\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5190, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def Rechts ( cmd ) :\n keyboardInput = \"str\"\n print ( \"str\" )\n m1 . move ( - 0.5 )\n sleep ( 0.2 )\n m1 . move ( 0.0 )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5191, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class W3WQuery ( MultipleResultsQuery ) :\n \"str\"\n provider = \"str\"\n method = \"str\"\n _URL = \"str\"\n _RESULT_CLASS = W3WResult\n _KEY = w3w_key\n def _build_params ( self , location , provider_key , ** kwargs ) :\n return {\n \"str\" : location ,\n \"str\" : provider_key ,\n }\n def _adapt_results ( self , json_response ) :\n return [ json_response ]\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5192, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class DNSProvider ( base . Driver ) :\n def __init__ ( self , conf ) :\n super ( DNSProvider , self ) . __init__ ( conf )\n def is_alive ( self ) :\n return False\n @ property\n def dns_name ( self ) :\n return \"str\"\n @ property\n def service_controller ( self ) :\n return controllers . ServicesController ( self )\n @ property\n def retry_exceptions ( self ) :\n \"str\"\n return retry_exceptions\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5193, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def test_c ( ) :\n from . . codata2010 import c\n assert c . value == 2.99792458e8\n assert c . si . value == 2.99792458e8\n assert c . cgs . value == 2.99792458e10\n assert c . uncertainty == 0\n assert c . name\n assert c . reference\n assert c . unit\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5194, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def is_options_expression ( s ) :\n return is_string ( s ) and bool ( re . match (\n \"str\" +\n \"str\" +\n \"str\" , s ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5195, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "class UnbatchDoFn ( beam . DoFn ) :\n \"str\"\n def process ( self , element ) :\n for item in element :\n yield item\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + }, + { + "index": 5196, + "instruction": "次に示すpythonコードの誤りを修正しなさい。", + "input": "def predict_proba ( self , X ) :\n \"str\"\n assert self . _is_fitted ( ) , \"str\"\n X = self . _transform_data ( self . _get_features ( X , allow_nans = True ) )\n return self . exp . network . predict_proba ( X . astype ( numpy . float32 ) )\n", + "output": "このpythonコードに誤りはありません。", + "source": "code_fix", + "task": "bifi", + "liscence": "MIT" + } +] \ No newline at end of file