pc(one liner Python Calculator)

ターミナルからPython一行コードを入力・実行

数値計算・代数計算にとってSymPyは強力な助っ人
Pythonを立ち上げることなく、ターミナルから簡単にPythonコードを一行で入力・実行できるようにするシェルスクリプト

【更新】

20230908
・インストールするファイルを1つだけにした
・モードを9つにした
・出力を7つにした
・カラー表示にした
・複数行コード入力メニュー[2c]Codeを追加

【動作確認環境】

【macOS12.6.5】
Python 3.11.4
Bash、zsh

【Ubuntu22.04.2LTS】
Python 3.11.1
Bash

【必須Pythonライブラリ】
SymPyライブラリ
mpmathライブラリ

【インストール】

HOMEにディレクトリmyscript/pcをつくる
HOME/myscript/pcに
py.sh
を配置

MacOS .zshrcに以下を追記

source $HOME/myscript/pc/pc.sh

ubuntu .bashrcに以下を追記

alias open=xdg-open
source $HOME/myscript/pc/pc.sh

【Menu】

[1ENTER]One-Liner [2c]Code [3f]Frac [4p]mpf [5r]Rump [6m]man [7h]history [8s]SymPyWeb [9q]Quit >
に対して1文字(ENTERなし)入力

[1][ENTER]One-Liner no change (** & ^ OK)
[2][c]Code TAB OK Enter ## to Stop inputting
[3][f]Frac Auto Change 2/3 -> Fraction(“2/3”).limit_denominator()
[4][p]mpf mp(multiple-precision) mpf Real float Auto Change 3.14 -> mpf(“3.14”)
[5][r]rump verification of Rumps example
[6][m]man This manual page
[7][h]history show code history open \$PCDIR/pclist.txt
[8][s]SymPyWeb show SymPy Web Site
[9][q]quit quit pc

【OUTPUT】

[1]pprint(eq,use_unicode=False)
[2]pprint(eq,use_unicode=True)
[3]pprint(eval(eq))
[4]print(eval(eq))
[5]N(eq, precision)
[6]latex(eval(eq))
[7]latex(N(eq,precision))

シェルスクリプト pc.sh

#!/usr/bin/env bash

# pc(one liner Python Calculator)
# Python with SymPy & Shell Scripts

version='20230908'

# 設置ディレクトリ
PCDIR=HOME/myscript/pc


# コマンド pce
# pc.sh 編集
function pce(){
openPCDIR/pc.sh
}


# コマンド pcl
# 入力履歴表示
function pcl(){
open PCDIR/pclist.txt
}

# コマンド pcd
# SymPy Doc Web表示
function pcd(){
open 'https://docs.sympy.org/latest/tutorials/intro-tutorial/features.html'
}


# コマンド help
function help(){
cat << EOF
********** General Commands Manual ***************
NAME
    pc - one liner Python Calculator

SYNTAX
    pc

VERSION
    This man page documents pc version{version}

DESCRIPTION
[Menu]
[1][ENTER]One-Liner  no change (** & ^ OK)
[2][c]Code  TAB OK Enter ## to Stop inputting
[3][f]Frac  Auto Change 2/3 -> Fraction("2/3").limit_denominator()
[4][p]mpf   mp(multiple-precision) mpf Real float  Auto Change 3.14 -> mpf("3.14")
[5][r]rump  verification of Rumps example
[6][m]man  This manual page
[7][h]history  show code history  open \PCDIR/pclist.txt
[8][s]SymPyWeb  show SymPy Web Site
[9][q]quit  quit pc

[OUTPUT] just Frac mpf
[1]pprint(eq,use_unicode=False)
[2]pprint(eq,use_unicode=True)
[3]pprint(eval(eq))
[4]print(eval(eq))
[5]N(eq, precision)
[6]latex(eval(eq))
[7]latex(N(eq,precision))

[OUTPUT] exec
[0]exec('eq')

[EXPRESSION] All SymPy Code OK
─────────────────────────┬─────────────────────────────────────────────────────
Math                     │ Python&SymPy Code
─────────────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────
quotient                 │ //
─────────────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────
remainder                │ %
─────────────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────
quotient and remainder   │ divmod()
─────────────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────
fraction                 │ 2/3 Frac(2,3) Frac("2/3")
─────────────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────
square root              │ sqrt(2)  
─────────────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────
Pi                       │ pi
─────────────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────
Napier Constant          │ E
─────────────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────
trigonometric function   │ sin(pi/3)
                         │ sin(60*pi/180)
─────────────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────
exponential function     │ exp()
─────────────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────
natural logarithm        │ log(E**2)
─────────────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────
common logarithm         │ log(2,10)  log(x, base)
─────────────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────
imaginary unit           │ (2+3j)*(5-7j)
─────────────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────
imaginary unit(SymPy)    │ exp(cos(E**I)+sin(E*pi))
                         │ I**I
─────────────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────
prime factorization      │ factorint(1000)
─────────────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────
factorial                │ factorial(10)
─────────────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────
algebra symbolic variable│ from a to z
algebra symbolic function│ only f
─────────────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────
expand                   │ expand((x+y)**10)
─────────────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────
factor                   │ factor(a**10-b**10)
─────────────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────
simplification           │ simplify(1+x+x**2+x**3)
─────────────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────
sequence                 │ sequence(k**2,(k,1,10))
                         │ sequence(k**2,(k,1,10))[9]
─────────────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────
summation of a sequence  │ Sum(k**2,(k,1,n)).doit()
─────────────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────
product of a sequence    │ product(k,(k,1,10))
─────────────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────
equation                 │ solve(a*x**2+b*x+c,x)
                         │ solve(x**2-1,x)[0]
─────────────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────
simultaneous equations   │ solve([2/3*x-y-1,3/7*x-2*y-5/9],[x,y])
─────────────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────
simultaneous equations   │ solve([x+y-4,x-y-2],[x,y])
─────────────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────
differential equation    │ variable function f
                         │ dsolve(Eq(f(t).diff(t, t) - f(t), exp(t)), f(t))
─────────────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────
differential             │ diff(x**2,x)
─────────────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────
indefinite integral      │ integrate(x**3,x)
─────────────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────
definite integral        │ integrate(x**3,(x,0,1))
─────────────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────
infinity                 │ oo                         │ integrate(1/(1+x**2), (x, -oo, oo))
─────────────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────
limit                    │ limit(sin(x)/x, x, 0)
─────────────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────
Taylor series            │ series(sin(x),x, 0, 12)
─────────────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────
Taylor series            │ taylor(sin, 0, 5)
 coefficient list        │
─────────────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────
substitution             │ (x - x**3/6 + x**5/120 - x**7/5040).subs(x, 1)
─────────────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────
matrix                   │ Matrix([[1, 2], [2, 2]]).det()
─────────────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────
matrix                   │ Matrix([[1, 2], [2, 2]]).eigenvals()
─────────────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────
matrix                   │ Matrix([[1, 2], [2, 2]]).eigenvects()
─────────────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────
Seki-Bernoulli number    │ bernoulli()
─────────────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────
zeta function            │ zeta()
                         │ zetazero()
─────────────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────
Boolean-valued check     │ 1+1 == 3                         │ expand((x+y)**2) == x**2+2*x*y+y**2
─────────────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────
plotting graphs          │ plot(x**2, (x, -1, 2), ylabel = "y")
─────────────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────
mpmath floating-point    │ (-2)**mpf("0.5")
─────────────────────────┴─────────────────────────────────────────────────────

********** General Commands Manual ***************

EOF
}


# コマンド pc
# 本体
function pc(){

echo -e "\033[92mpcversion\033[0m"
echo 'Copyright 2023 sakurAi Science Factory, Inc.'
echo 'This is free software with ABSOLUTELY NO WARRANTY.'


unset eq
unset N
mode=''

while :
do

while :
do
    echo -e '\033[36m[1ENTER]One-Liner [2c]Code [3f]Frac [4p]mpf [5r]Rump [6m]man [7h]history [8s]SymPyWeb [9q]Quit > \033[0m'
    stty raw -echo
    VAR=`dd bs=1 count=1 2>/dev/null`
    stty -raw echo
    case "VAR" in
    '')  mode="just" ; break ;;
    1 )  mode="just" ; break ;;
    2 )  mode="exec" ; break ;;
    c )  mode="exec" ; break ;;
    3 )  mode="frac" ; break ;;
    f )  mode="frac" ; break ;;
    4 )  mode="mpf" ; break ;;
    p )  mode="mpf" ; break ;;
    5 )  mode="rump" ; break ;;
    r )  mode="rump" ; break ;;
    6 )  help ; continue ;;
    m )  help ; continue ;;
    7 )  pcl ; continue ;;
    h )  pcl ; continue ;;
    8 )  pcd && continue ;;
    s )  pcd && continue ;;
    9 )  mode="quit" ; break ;;
    q )  mode="quit" ; break ;;
    * )  mode="just" ; break ;;
    esac
done

echo -n "">PCDIR/pceq.txt

[ "mode" = "just" ] && echo -e "\033[92m[1]eq(one liner code) >\033[0m" && read eqq && echoeqq | sed -e 's%\^%**%g' > PCDIR/pceq.txt && eq=(<PCDIR/pceq.txt) && echo -e -n '\033[92m\nprecision[default:16]>\033[0m' && read N
[ "mode" = "exec" ] && echo -e '\033[92m[2]eq(Multiple Lines + ##) >\033[0m' && eqq="" && IFS='\n' &&
while :
do
  read v
  eqq+=v'\n'
  if [ v = "##" ]; then
    break
  fi
done
echo -e "eqq" > PCDIR/pceq.txt
[ "mode" = "frac" ] && echo -e "\033[92m[3]eq(one liner code) >\033[0m" && read eqq && echo "eqq" >>PCDIR/pclist.txt && echo eqq | sed -e 's%[0-9]\+/[0-9]\+%Frac("&").limit_denominator()%g' -e 's%\^%**%g'>PCDIR/pceq.txt && eq=(<PCDIR/pceq.txt) && echo -e -n '\033[92m\nprecision[default:16] > \033[0m' && read N
[ "mode" = "mpf" ] && echo -e "\033[92m[4]eq(one liner code) >\033[0m" && read eqq && echoeqq | sed -e 's%[0-9]\+\.*[0-9]*%mpf("&")%g' -e 's%\^%**%g' > PCDIR/pceq.txt && eq=(<PCDIR/pceq.txt) && echo -e -n '\033[92m\nprecision[default:16]>\033[0m' && read N
[ "mode" = "rump" ] && echo -e '\033[92mRump'\''s example Test\033[0m' && eq="rump"
[ "mode" = "quit" ] && echo -e '\033[92mQuit pc\033[0m' && break


COMMAND=(cat << EOF
echo "eq" >>PCDIR/pclist.txt
echo -E "
from fractions import Fraction as Frac
from mpmath import *
from pprint import pprint
mp.pretty = True
from sympy import *

init_printing() #降べきの順
# init_printing(order='rev-lex') #昇べきの順
var('a:z')
f = Function('f')

GRE='\033[92m'
RED='\033[91m'
VIO='\033[95m'
END='\033[0m'

mp.dps = {N:-16}

print(VIO+'\n[1]pprint(eq,use_unicode=False)'+END)
pprint(eq,use_unicode=False)

print(VIO+'\n[2]pprint(eq,use_unicode=True)'+END)
pprint(eq,use_unicode=True)

print(VIO+'\n[3]pprint(eval(eq), order="rev-lex")'+END)
pprint(eval('eq'), order='rev-lex')

print(VIO+'\n[4]print(eval(eq))'+END)
print(eval('eq'))

print(VIO+'\n[5]N(eq,{N:-16})'+END)
try:
    N(eq,{N:- 16})
except AttributeError:
    print(RED+'No Numerical Evaluation'+END)
else:
    pprint(N(eq,{N:-16}))

print(VIO+'\n[6]latex(eval(eq))'+END)
try:
    latex(eval('eq'))
except AttributeError:
    print(RED+'No Output in LaTeX'+END)
else:
    print(latex(eval('eq')))

print(VIO+'\n[7]latex(N(eq,{N}))'+END)
try:
    latex(N(eq,{N:-16}))
except AttributeError:
    print(RED+'No Output in LaTeX'+END)
else:
    print(latex(N(eq,{N:-16})))
print('\n')
" | python

EOF

)


# モード毎
casemode in
just )
eval "{COMMAND}"
;;


exec )
echo "eqq" >> PCDIR/pclist.txt
echo -E "
from mpmath import *
from pprint import pprint
mp.pretty = True
from sympy import *
from fractions import Fraction as Frac
init_printing()
#init_printing(order='rev-lex')
var('a:z')
f = Function('f')

GRE='\033[92m'
RED='\033[91m'
VIO='\033[95m'
END='\033[0m'

mp.dps ={N:- 16}

print(VIO+'\n[0]exec(eq)'+END)
f = open('PCDIR/pceq.txt')
cmd = f.read()
exec(cmd)
print('\n')
" | python
echo -n "">PCDIR/pceq.txt
;;


frac )
echo eq && echo -n -e '\033[92mexpression change? [n(ENTER)/y]\033[0m ' ; read yn
case "yn" in [Yy])
read eq ;;
[])
;;
[n])
;;
esac
eval echo "COMMAND"
;;


mpf )
echo eq && echo -n -e '\033[92mexpression change? [n(ENTER)/y]\033[0m ' ; read yn
case "yn" in [Yy])
read eq ;;
[])
;;
[n])
;;
esac
eval "{COMMAND}"
;;


rump )
echo -e -n '\033[92mprecision[default:16]>\033[0m'
read N
echo "eq" >> PCDIR/pclist.txt
echo -E "
from mpmath import *
mp.pretty = True

a=77617
b=33096
c=333.75*b**6+a**2*(11*a**2*b**2-b**6-121*b**4-2)+5.5*b**8+a/(2*b)
print(f'Normal {c}')

def g(a, b):
    return (mpf('333.75')*b**6 + a**2*(11*a**2*b**2-b**6-121*b**4-2)+mpf('5.5')*b**8+a/(mpf('2')*b))
print('{:6}'.format('mp.dps'))
for mp.dps in range(1,N+1):
    print('{:6}'.format(mp.dps),g(mpf('77617'), mpf('33096')))
print('')
" | python

esac

done

}

Jupyter Notebook PDF出力 日本語設定

毎月開催している桜井進のPython・UNIX教室ではJupyter Notebookファイルをテキストにしています
受講生にはhoge.ipynbと全セル出力したhoge.pdfを配付するので
hoge.ipynbをhoge.pdfに変換します
以下の方法がわかるまでは印刷からPDF出力する方法を用いてきましたが
印刷レイアウトがイマイチでした

ようやくNotebook 7.0.0がリリースされました
これを機にnbconvertとjupyterで日本語PDF変換できるようにするための方法を探りました

Jupyter Notebookファイル hoge.ipynbをPDFに変換する方法は2つ
ターミナルから

$ jupyter nbconvert hoge.ipynb --to pdf

jupyterから
File -> Save and Export Notebook As… -> PDF

スクリーンショット 2023 07 27 15 49 05

どちらもLaTeX経由でPDFに変換するので
TeX Live等がインストールされていることが必須です
デフォルトでは日本語は通りません
それぞれの設定ファイルを編集して日本語が通るようにします

設定ファイルの場所を調べる

$ jupyter --path
config:
    /Users/sakuraisusumu/.jupyter
    /Users/sakuraisusumu/.local/etc/jupyter
    /Users/sakuraisusumu/.pyenv/versions/3.11.4/etc/jupyter
    /usr/local/etc/jupyter
    /etc/jupyter
data:
    /Users/sakuraisusumu/Library/Jupyter
    /Users/sakuraisusumu/.local/share/jupyter
    /Users/sakuraisusumu/.pyenv/versions/3.11.4/share/jupyter
    /usr/local/share/jupyter
    /usr/share/jupyter
runtime:
    /Users/sakuraisusumu/Library/Jupyter/runtime

dataに示されたディレクトリを1つずつ調べて
index.tex.j2
base.tex.j2
を探します

jupyter nbconvert の設定ファイル

~/.pyenv/versions/3.11.4/share/jupyter/nbconvert/templates/latex/index.tex.j2

これを開いて次のように書き換えます

%===============================================================================
% Latex Article
%===============================================================================

((*- block docclass -*))
\documentclass[xelatex,ja=standard]{bxjsarticle}
((*- endblock docclass -*))

jupyter の設定ファイル

~/.pyenv/versions/3.11.4/share/jupyter/nbconvert/templates/latex/base.tex.j2

これを開いて14行目を次のように書き換えます

((=- Latex base template (must inherit)
This template builds upon the abstract template, adding common latex output
functions. Figures, data_text,
This template defines defines a default docclass, the inheriting class should
override this.-=))

((*- extends 'document_contents.tex.j2' -*))

%===============================================================================
% Abstract overrides
%===============================================================================

((*- block header -*))
    ((* block docclass *))\documentclass[xelatex,ja=standard]{bxjsarticle}((* endblock docclass *))

MacOSでは以上の変更で日本語出力OK
ubuntu 22.04では、以上の設定ではダメで
/Users/sakuraisusumu/.local/share/jupyter
の2つのファイルの変更で日本語出力OKでした

これでどちらの方法でも日本語PDFが出力されるようになります
スクリーンショット 2023 07 27 16 13 35

Mac Pro Early 2009 + Python 3.11.4 + TensorFlow 2.12.0 インストール記録

今日もメインマシンはMac Pro Early 2009
macOS Monterey 12.6.7

2021年9月17日の記事
のときは
macOS Catalina 10.15.6

Pythonもバージョンアップしていることなので
心機一転Pythonのインストールを実施

目標
Python 3.11.4
mayavi
TensorFlow

Python 3.11.4 インストール

$ pyenv install --list
$ pyenv install 3.11.4
$ pyenv global 3.11.4
$ pyenv rehash

問題なく完了
必要なモジュール・ライブラリのインストール

$ pip install -U pip setuptools
$ pip install numpy
$ pip install sympy
$ pip install scipy
$ pip install matplotlib
$ pip install japanize-matplotlib
$ pip install pandas
$ pip install jupyter
$ pip install jupyterlab
$ pip install ipyparallel
$ pip install gmpy2
$ pip install nodejs
$ pip install scikit-image

mayavi インストール

$ pip install vtk
$ pip install PyQt5
$ pip install mayavi

エラーによりインストールできない
前に試したライブラリをbrewインストールしてみる

$ brew install libxkbcommon-x11-0
$ brew install libxkbcommon
$ brew install libxcb-icccm4
$ brew install ibxcb-image0
$ brew install libxdamage
$ brew install libxcb-keysyms1
$ brew install xcb-util-keysyms
$ brew install libxcb-render-util0
$ brew install libxrender
$ brew install libxcb-xinerama0
$ brew install libxinerama
$ pip install mayavi

これでもダメ
対策を調べると
https://github.com/enthought/mayavi/issues/1232
ここに何やら解決策がある

$ brew install libvtk6-dev
$ brew install libpq5
$ brew install vtk6
$ brew install libvtk6-dev-qt 
$ pip install https://github.com/enthought/mayavi/zipball/master

インストールできた!
さっそく次のコードでテスト

from numpy import pi, sin, cos, mgrid
dphi, dtheta = pi/250.0, pi/250.0
[phi,theta] = mgrid[0:pi+dphi*1.5:dphi,0:2*pi+dtheta*1.5:dtheta]
m0 = 4; m1 = 3; m2 = 2; m3 = 3; m4 = 6; m5 = 2; m6 = 6; m7 = 4;
r = 2*sin(5*phi+cos(10*theta))
x = r*sin(phi)*cos(theta)
y = r*cos(phi)
z = r*sin(phi)*sin(theta)

from mayavi import mlab
mlab.figure(1, bgcolor=(0, 0, 0), fgcolor=(0, 0, 0), size=(600, 400)) # 背景色,サイズ等を設定
mlab.clf()
s = mlab.mesh(x, y, z)
mlab.show()

OK!

TensorFlow インストール

いつものように試行錯誤の連続
頼ったのはAppleのページ
https://developer.apple.com/metal/tensorflow-plugin/

これを信じてすべてを試してもTensorFlowはうまく動いてくれない

$ pip install tensorflow

だめ

$ pip install tensorflow
$ pip install tensorflow-metal

だめ

$ pip install tensorflow-macos
$ pip install tensorflow-metal

これもだめ

そもそもMacPro2009のCPUが古いせいで
2021年9月17日の記事
のときはPython 3.6.5でしかTensorFlowは動かせなかった
それもTensorFlow 1.5.0
いろいろ試して動かないのも無理はないかと諦めかけたとき
やっと成功!

$ pip install tensorflow-macos

これでOK
TensorFlow 2.12.0
が動いた
tensorflow-metalが要らなかった!

TensorFlowで次のHello Worldを実行して動作確認

$ python
Python 3.11.4 (main, Jul  5 2023, 13:11:04) [Clang 14.0.0 (clang-1400.0.29.202)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import os
>>> os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('MacPro2009 Python 3.11.4 TensorFlow 2.12.0 Hello World')
>>> tf.print(hello)
MacPro2009 Python 3.11.4 TensorFlow 2.12.0 Hello World
>>> 

OK!

昔につくった画像認識のコードも動いた

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16, preprocess_input, decode_predictions
from tensorflow.keras.preprocessing import image
import numpy as np
import sys

# 画像を読み込み
input_filename = sys.argv[1] #コマンドライン引数で画像のファイルパスを指定
input_image = image.load_img(input_filename, target_size=(224, 224))
input = np.expand_dims(image.img_to_array(input_image), axis=0)

# モデル定義と認識処理
model = VGG16(weights='imagenet')
results = model.predict(preprocess_input(input))

# Kerasが提供するdecode_predictionsを用いて結果出力
decoded_result = decode_predictions(results, top=5)[0]

# 結果を整形して表示
print(' ')
print('TensorFlow(Keras)による画像認識結果')
print(' '.rjust(16), '\t', '確率')
for i in range(5):
    name = decoded_result[i][1]
    ratio = decoded_result[i][2]
    name_rjust = name.rjust(16)
    print(name_rjust , "\t", '{:.2f}'.format(ratio * 100.0)+'%')
print(' ')
Cat
cat.jpg
$ python ai.py cat.jpg         
1/1 [==============================] - 1s 662ms/step

TensorFlow(Keras)による画像認識結果
                     確率
           tabby     71.12%
    Egyptian_cat     14.72%
       tiger_cat     10.62%
        radiator     0.55%
         doormat     0.27%

これでミッションコンプリート!

One liner SymPy Calculator(一行数式SymPy計算機)Ver.20230508

ターミナルだけですぐに計算できる

基本は一行のPythonSymPyコードをpythonに渡すだけの仕組み
SymPyとmpmathライブラリの関数を使った一行コードが実行できる
以下仕様のようにもろもろのセッティングが不必要
いちいちpythonを起動、コーディングをしなくても計算できることを追求

【条件】

Bash、zshでの使用OK
python実行環境インストール済み
SymPyライブラリ
mpmathライブラリ

実装環境
macOS12.6.5
Python 3.9.16

Ubuntu22.04.2LTS
Python 3.8.16

【仕様】

入力数式はpython文法
シンボリック変数はaからz
シンボリック関数はf 微分方程式用
sympyとmpmathの関数はすべて使える
分数 2/3 を Frac(2,3)またはFrac(2/3)とすれば分数として計算・出力
おまけ Rumpの例題の検証 入力にrump

【使い方】

ターミナルで

$ pycalc

で本体起動

数値計算式・代数式を入力(変数eq)・rump:
演算精度の桁数(デフォルト1):

ターミナルで

$ pycalcl

で過去入力コードを記録した
$HOME/myscript/pycalcl.txt
を開く

【5通りの出力】

pprint(eq,use_unicode=False)
pprint(eq,use_unicode=True)
pprint(eval('eq'))
print(eval('eq'))
pprint(N(eq,{N:- 1}))

【インストール】

HOMEにディレクトリmyscriptをつくる
HOME/myscriptに
pycalc.sh
pycalcl.txt
を配置

MacOSのzshの場合.zshrcに
ubuntuのBashの場合.bashrcに
に以下を追記

source $HOME/myscript/pycalc.sh

一行数式SymPy計算機シェルスクリプト pycalc.sh

# pycalc.sh
function pycalcl(){
open HOME/myscript/pycalcl.txt
}

function pycalc(){
echo '【One liner SymPy Calculator(一行数式SymPy計算機)】Ver.20230508'
echo ' 商// 剰余% 商と剰余divmod()分数2/3 Frac(2,3) 平方根sqrt(2) 三角関数sin(pi/3) 指数exp() 自然対数log(E**2) 常用対数log(2,10)'
echo ' 虚数j(標準) (2+3j)*(5-7j)'
echo ' 虚数I(SymPy) exp(cos(E**I)+sin(E*pi)) I**I'
echo ' 素因数分解 factorint(1000) 階乗factorial(10)'
echo ' 代数演算 シンボリック変数aからz expand((x+y)**10) factor(a**10-b**10) '
echo ' 数列 Sum(k**2,(k,1,n)).doit()'
echo ' 方程式 solve(a*x**2+b*x+c,x) 連立方程式 solve([x+y-4,x-y-2],[x,y])'
echo ' 微分方程式 変数はf限定 dsolve(Eq(f(t).diff(t, t) - f(t), exp(t)), f(t))'
echo ' 微分 diff(x**2,x) 積分integrate(x**3,x) 定積分integrate(x**3,(x,0,1))'
echo ' 無限oo integrate(1/(1+x**2), (x, -oo, oo)) '
echo ' テイラー展開 series(sin(x),x, 0, 12)'
echo ' テイラー展開 係数リスト taylor(sin, 0, 5)'
echo ' 行列 Matrix([[1, 2], [2, 2]]).eigenvals()'
echo ' 関・ベルヌーイ数 bernoulli()'
echo ' ゼータ zeta() zetazero()'
echo ' ブール値検算 1+1 == 3   expand((x+y)**2) == x**2 + 2*x*y + y**2'
echo ' グラフ plot(x**2, (x, -1, 2), ylabel = "y")'
echo ' mpmath任意精度浮動小数点演算パッケージによる精度計算 (-2)**mpf("0.5")'
echo ' Rumpの例題 入力にrump https://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%B2%BE%E5%BA%A6%E4%BF%9D%E8%A8%BC%E4%BB%98%E3%81%8D%E6%95%B0%E5%80%A4%E8%A8%88%E7%AE%97'

echo -e '\n数値計算式・代数式(変数eq)・rump:'
read eq
echo -n '\n演算精度の桁数(デフォルト1):'
read N
echo "eq" >> HOME/myscript/pycalcl.txt
echo -E "
from mpmath import *
mp.pretty = True
from sympy import *
from fractions import Fraction as Frac
init_printing()
var('a:z')
f = Function('f')

rump = 'rump'
ifeq == 'rump':
    a=77617
    b=33096
    c=333.75*b**6+a**2*(11*a**2*b**2-b**6-121*b**4-2)+5.5*b**8+a/(2*b)
    print(f'通常計算{c}')

    def g(a, b):
        return (mpf('333.75')*b**6 + a**2*(11*a**2*b**2-b**6-121*b**4-2)+mpf('5.5')*b**8+a/(mpf('2')*b))
    for mp.dps in range(1, N+1):
        print(mp.dps,g(mpf('77617'), mpf('33096')))
else:
    mp.dps ={N:- 1}
    # mp.prec = 200
    print('\npprint(eq,use_unicode=False)')
    pprint(eq,use_unicode=False)

    print('\npprint(eq,use_unicode=True)')
    pprint(eq,use_unicode=True)

    print('\npprint(eval(eq))')
    pprint(eval('eq'))

    print('\nprint(eval(eq))')
    print(eval('eq'))

    print('\nN(eq,{N:- 1})')
    pprint(N(eq,{N:- 1}))
" | python
}

使用例

初等関数・分数

スクリーンショット 2023 05 08 12 00 14

虚数

スクリーンショット 2023 05 08 12 00 35

分数

スクリーンショット 2023 05 08 12 00 50

方程式

スクリーンショット 2023 05 08 12 01 05

逆行列

スクリーンショット 2023 05 08 12 01 19

微分方程式

スクリーンショット 2023 05 08 12 01 32

検算

スクリーンショット 2023 05 08 12 01 46

検算

スクリーンショット 2023 05 08 12 01 59

任意精度浮動小数点演算

スクリーンショット 2023 05 08 12 02 43

Rumpの例題の検証

スクリーンショット 2023 05 08 12 03 21

thonny Version 4.0.0b3

MacOS、Ubuntuで愛用しているPython用IDE
PyCharmとSpyderも使っています。
それぞれに多機能・高機能充実していますがその分手軽ではありません。

ThonnyはUbuntuで使い始めました
エディター画面と実行コンソール画面の構成がシンプルで非常に手軽で便利です
MacOS版 Download version3.3.13を使ってみると、日本語のインライン変換ができずに不便でした

Pre-release版Version 4.0.0b3がリリースされています
スクリーンショット 171
試したところ日本語のインライン変換ができるようになっていました

スクリーンショット 172

関・ベルヌーイ数 Pythonコード

■12月12日(日)11:00-12:00 桜井進のPython・UNIX・Math教室(応用コース)
スクリーンショット 2021 12 13 1 20 37

超入門・Pythonで関・ベルヌーイ数

  1. My code
  2. Akiyama-Tanigawa algorithm
  3. B(n) is just sum of k^n formula linear term coefficient.
  4. Zeta function algorithm

Seki bernoulli 001
Seki bernoulli 002
Seki bernoulli 003

# 1. My code
# seki-bernoulli_1.py

from fractions import Fraction

# 二項係数 Combination nCk
def comb(n, k):
    prod = 1
    for t in range(min(k, n-k)):
        prod = prod * (n-t)//(t+1)
    return prod

# Seki-Bernoulli number Bn
def B(n):
    if n == 0:
        return 1
    else:
        ss = 0
        for k in range(0, n):
            ss = ss + ((-1)**k) * comb(n+1, k)*B(k)
        return Fraction((-1)**(n+1), n+1) * ss


n = int(input('B(n)のnの上限 >>> '))
import sympy
for i in range(n + 1):
    print(f"B({i})= {B(i)}".ljust(20, " "),f"sympy.bernoulli({i})=",sympy.bernoulli(i))

実行結果

$ python seki-bernoulli_1.py
B(n)のnの上限 >>> 20
B(0)= 1              sympy.bernoulli(0)= 1
B(1)= 1/2            sympy.bernoulli(1)= -1/2
B(2)= 1/6            sympy.bernoulli(2)= 1/6
B(3)= 0              sympy.bernoulli(3)= 0
B(4)= -1/30          sympy.bernoulli(4)= -1/30
B(5)= 0              sympy.bernoulli(5)= 0
B(6)= 1/42           sympy.bernoulli(6)= 1/42
B(7)= 0              sympy.bernoulli(7)= 0
B(8)= -1/30          sympy.bernoulli(8)= -1/30
B(9)= 0              sympy.bernoulli(9)= 0
B(10)= 5/66          sympy.bernoulli(10)= 5/66
B(11)= 0             sympy.bernoulli(11)= 0
B(12)= -691/2730     sympy.bernoulli(12)= -691/2730
B(13)= 0             sympy.bernoulli(13)= 0
B(14)= 7/6           sympy.bernoulli(14)= 7/6
B(15)= 0             sympy.bernoulli(15)= 0
B(16)= -3617/510     sympy.bernoulli(16)= -3617/510
B(17)= 0             sympy.bernoulli(17)= 0
B(18)= 43867/798     sympy.bernoulli(18)= 43867/798
B(19)= 0             sympy.bernoulli(19)= 0
B(20)= -174611/330   sympy.bernoulli(20)= -174611/330

案の定、関数B(n)は再帰的定義をしているため、B(30)の計算はできません。
結果をsympy.bernoulli()と比較してみます。

Seki bernoulli 002

このアルゴリズムはヤコブ・ベルヌーイによるべき乗和による導入によるもの
したがって、B(1)=\frac{1}{2}
sympy.bernoulli(1)=-1/2 は、現在主流である母関数\frac{x}{e^x-1}による関・ベルヌーイ数の定義

Seki bernoulli 001

次はゼータの負の整数に対する公式によるもの
関数mpmath.zeta()を用いるだけのコード

# 4 zeta fuction algorithm
# seki-bernoulli_4.py

print('4 zeta fuction algorithm')
n = int(input('B(n)のnの上限 >>> '))

from mpmath import zeta
def B(m):
    b = -m * zeta(1-m)
    return b

from sympy import *
for i in range(1, n + 1):
    b = B(i)
    c = Rational(b)
    print(f"B({i})= {c}".ljust(20, " "),f"sympy.bernoulli({i})=",bernoulli(i))

実行結果

$ python seki-bernoulli_4.py
4 zeta fuction algorithm
B(n)のnの上限 >>> 50
B(1)= 1/2            sympy.bernoulli(1)= -1/2
B(2)= 1/6            sympy.bernoulli(2)= 1/6
B(3)= 0              sympy.bernoulli(3)= 0
B(4)= -1/30          sympy.bernoulli(4)= -1/30
B(5)= 0              sympy.bernoulli(5)= 0
B(6)= 1/42           sympy.bernoulli(6)= 1/42
B(7)= 0              sympy.bernoulli(7)= 0
B(8)= -1/30          sympy.bernoulli(8)= -1/30
B(9)= 0              sympy.bernoulli(9)= 0
B(10)= 5/66          sympy.bernoulli(10)= 5/66
B(11)= 0             sympy.bernoulli(11)= 0
B(12)= -691/2730     sympy.bernoulli(12)= -691/2730
B(13)= 0             sympy.bernoulli(13)= 0
B(14)= 7/6           sympy.bernoulli(14)= 7/6
B(15)= 0             sympy.bernoulli(15)= 0
B(16)= -3617/510     sympy.bernoulli(16)= -3617/510
B(17)= 0             sympy.bernoulli(17)= 0
B(18)= 43867/798     sympy.bernoulli(18)= 43867/798
B(19)= 0             sympy.bernoulli(19)= 0
B(20)= -174611/330   sympy.bernoulli(20)= -174611/330
B(21)= 0             sympy.bernoulli(21)= 0
B(22)= 854513/138    sympy.bernoulli(22)= 854513/138
B(23)= 0             sympy.bernoulli(23)= 0
B(24)= -236364091/2730 sympy.bernoulli(24)= -236364091/2730
B(25)= 0             sympy.bernoulli(25)= 0
B(26)= 8553103/6     sympy.bernoulli(26)= 8553103/6
B(27)= 0             sympy.bernoulli(27)= 0
B(28)= -23749461029/870 sympy.bernoulli(28)= -23749461029/870
B(29)= 0             sympy.bernoulli(29)= 0
B(30)= 8615841276005/14322 sympy.bernoulli(30)= 8615841276005/14322
B(31)= 0             sympy.bernoulli(31)= 0
B(32)= -7709321041217/510 sympy.bernoulli(32)= -7709321041217/510
B(33)= 0             sympy.bernoulli(33)= 0
B(34)= 2577687858367/6 sympy.bernoulli(34)= 2577687858367/6
B(35)= 0             sympy.bernoulli(35)= 0
B(36)= -26315271553053477373/1919190 sympy.bernoulli(36)= -26315271553053477373/1919190
B(37)= 0             sympy.bernoulli(37)= 0
B(38)= 2929993913841559/6 sympy.bernoulli(38)= 2929993913841559/6
B(39)= 0             sympy.bernoulli(39)= 0
B(40)= -261082718496449122051/13530 sympy.bernoulli(40)= -261082718496449122051/13530
B(41)= 0             sympy.bernoulli(41)= 0
B(42)= 1520097643918070802691/1806 sympy.bernoulli(42)= 1520097643918070802691/1806
B(43)= 0             sympy.bernoulli(43)= 0
B(44)= -27833269579301024235023/690 sympy.bernoulli(44)= -27833269579301024235023/690
B(45)= 0             sympy.bernoulli(45)= 0
B(46)= 596451111593912163277961/282 sympy.bernoulli(46)= 596451111593912163277961/282
B(47)= 0             sympy.bernoulli(47)= 0
B(48)= -5609403368997817686249127547/46410 sympy.bernoulli(48)= -5609403368997817686249127547/46410
B(49)= 0             sympy.bernoulli(49)= 0
B(50)= 495057205241079648212477525/66 sympy.bernoulli(50)= 495057205241079648212477525/66

Markdown+WordPress+KaTeX

WordPressでTeXコードによる数式表示を実現するには
Markdownを使えるようにするプラグインをインストールすればいい
ただ他のプラグインとの関係など実際にインストールして使ってみないと使い勝手がわからない
私が選んだのは

WP Editor.md

スクリーンショット 166

KaTeXのセッティングをすればMarsEditの中にLaTeXコードを作文できる
スクリーンショット 169

MarsEdit

MarsEditで本投稿を作文しているところ
スクリーンショット 168

$$\frac{2x}{\sqrt{\pi}}-\frac{2x^3}{3\sqrt{\pi}}+\frac{x^5}{5\sqrt{\pi}}-\frac{x^7}{21\sqrt{\pi}}+\frac{x^9}{108\sqrt{\pi}}+\operatorname{O}\left(x^{10}\right)$$

\frac{2x}{\sqrt{\pi}}-\frac{2x^3}{3\sqrt{\pi}}+\frac{x^5}{5\sqrt{\pi}}-\frac{x^7}{21\sqrt{\pi}}+\frac{x^9}{108\sqrt{\pi}}+\operatorname{O}\left(x^{10}\right)

$$\zeta(2)=\sum_{n=1}^{\infty}\frac{1}{n^2}=\prod_{p:prime}\frac{1}{1-\frac{1}{p^2}}$$

\zeta(2)=\sum_{n=1}^{\infty}\frac{1}{n^2}=\prod_{p:prime}\frac{1}{1-\frac{1}{p^2}}

Jupyter Notebook+WordPress+MarsEdit

Jupyter Notebook hoge.ipynbをWordPressに貼り付ける手順

準備 外観→追加CSSに以下を追記

Web上にはいくつかのCSSが見つかる
その中から選んだCSS
https://andrewchallis.co.uk/articles/php-nbconvert-a-wordpress-plugin-for-jupyter-notebooks/

************** Jupyter Notebook CSS ************************/
div .dataframe {
  border:none;
  margin: 0 auto;
}
div.output_stdout pre {
  max-height:300px;
}

div.output_stderr pre
{
  background: #fdd;
  margin:0;
  max-height:300px;
}
div.hl-ipython3 pre {
  margin:0
}
.dataframe thead tr:only-child th {
  text-align: right;
  text-transform: capitalize;
}
.dataframe thead th {
  text-align: left;
}
.dataframe tbody tr th {
  vertical-align: top;
}

.rendered_html tbody tr:nth-child(odd),
.rendered_html tbody tr:nth-child(odd) td {
  background: #f5f5f5;
}
.rendered_html tr, .rendered_html th, .rendered_html td {
  text-align: right;
  vertical-align: middle;
  padding: 0.5em 0.5em;
  line-height: normal;
  white-space: normal;
  max-width: none;
  border: none;
}
div.highlight .kn, .n, .k, .nn, .s1, .ow, .p, .mi, .c, .mf, .nb, .kc, .sd, .nf {
  font-family: monospace;
  font-size:14px;
}
.input_prompt {
  color: #303F9F;
  font-weight: bold;
  float: left;
  margin-right: 5px;
  margin-top: 3px;
}
.input_area pre {
  border: 1px solid #cfcfcf;
  border-radius: 2px;
  background: #f7f7f7;
  line-height: 1.21429em;
  padding: 6px 3px 6px 6px;
}
.output_prompt{
  color:#cc0000;
  font-weight: bold;
}
.prompt{
  font-family: monospace;
  font-size: 14px;
}
.c, c1 {
  color: #408080;
  font-style: italic;
}
.k {
  color: #338822;
  font-weight: bold;
}
.kn {
  color: #338822;
  font-weight: bold;
}
.mi {
  color: #008800;
}
.mf {
  color: #008800;
}
.o {
  color: #9966ff;
}
.ow {
  color: #BA22FF;
  font-weight: bold;
}
.nb {
  color: #338822;
}
.n {
  color: #000000;
}
.s, .s1, .sd, .s2 {
  color: #cc2222;
}
.se {
  color: #cc2222;
  font-weight: bold;
}
.si {
  color: #C06688;
  font-weight: bold;
}
.nn {
  color: #4D00FF;
  font-weight: bold;
}
.output_area pre {
  background-color: #FFFFFF;
  padding-left: 5%;
}
.code_cell {
  padding-left: 1%;
}
.cell {
  margin-top: 10px;
  margin-bottom: 10px;
}
br {
  line-height: 2;
}
blockquote {
  font-size: 1em;
  text-align: left;
  font-weight: normal;
}
code {
  border: none;
  box-shadow: none;
  font-family: monospace;
}
div.rendered_html h1, h2, h3, h4 {
  margin-top: 30px;
  margin-bottom: 10px;
}
div.rendered_html p a {
  color: #4D00FF;
}

スクリーンショット 165

1. hoge.ipynb から hoge.html を生成

$ jupyter nbconvert --to html --template basic hoge.ipynb
[NbConvertApp] Converting notebook hoge.ipynb to html
[NbConvertApp] Writing 5129 bytes to hoge.html

2. hoge.html の中身をMarsEditにコピー

ここでhoge.htmlをWORDPRESSエディター上カスタムHTMLにコピーする方法を試してみると、TeXコード部分が変換されずそのままで表示されてしまう。

出力

In [12]:
# フィボナッチ数列の一般項 F_n
# F_0 = 0,  F_1 = 1
# F_{n+2} = F_n + F_{n+1} n=0,1,2,...
In [13]:
import sympy
sympy.init_printing()
sympy.var("n")
A = sympy.Matrix([[1, 1],[1, 0]])
f1 = sympy.Matrix([1, 0])
Fn = sympy.simplify(A**(n-1)*f1)
display(Fn)
print("F_n =")
display(Fn[0,0])  # F_n = Fn[0,0]
\displaystyle \left[\begin{matrix}\frac{2^{- n} \left(- \left(1 – \sqrt{5}\right)^{n} + \frac{2 \sqrt{5} \left(1 – \sqrt{5}\right)^{n}}{5} – \frac{2 \sqrt{5} \left(1 + \sqrt{5}\right)^{n}}{5} + \left(1 + \sqrt{5}\right)^{n}\right)}{-2 + \sqrt{5}}\\- \frac{2 \sqrt{5} \left(1 – \sqrt{5}\right)^{n}}{5 \left(- 2^{n} \sqrt{5} + 2^{n}\right)} + \frac{2 \sqrt{5} \left(1 + \sqrt{5}\right)^{n}}{5 \left(2^{n} + 2^{n} \sqrt{5}\right)}\end{matrix}\right]
F_n =
\displaystyle \frac{2^{- n} \left(- \left(1 – \sqrt{5}\right)^{n} + \frac{2 \sqrt{5} \left(1 – \sqrt{5}\right)^{n}}{5} – \frac{2 \sqrt{5} \left(1 + \sqrt{5}\right)^{n}}{5} + \left(1 + \sqrt{5}\right)^{n}\right)}{-2 + \sqrt{5}}
In [14]:
for i in range(10):
    print(int(Fn[0,0].subs(n, i)))
0
1
1
2
3
5
8
13
21
34
In [ ]:
 

MacPro2009でTensorflow+Kerasを使う

私のメインマシンはMacPro2009
拡張性の大きさから10年以上現役バリバリ
M1MacBook Proはサブ
他に
MacBook Pro Late 2013
MacBook Air Mid 2012
Dell OPTIPLEX 3020(Ubuntuメイン+NAS)
HP EliteBook 820(SSD分割Ubuntu+Win10)
東芝DynaBook T350(win7)
Macpc 001
これだけのマシンを駆使して
桜井進のPython・UNIX教室で使うUSBメモリーブートUbuntuシステムを作成できます
本当はテスト用に2016年〜2020年のMacBook Proが欲しい

さて本題
これらのマシンにPythonの実行環境がある
Pythonのバージョンメンテナンスで面倒なのがTensorFlow
それぞれのマシンで動くバージョンが違う(CPU、GPUの性能に異存)
Tensorflowのインストールだけでも手間がかかるのに
異存するライブラリのバージョンも関係するのでさらに面倒

なかでもメインマシンMacPro2009(10.15.6)はCPUが古いので
新しいTensorFlowは入らない
それでもTesorFlow 1.5.0なら動くことがわかった

ところが、
そこに画像認識をさせようとKerasを動かそうとするとこれが中々動いてくれない

試行錯誤の末、ようやくTnsorflow+Kerasが動く組合せを見つけた

Macにはpyenvを使ってPythonをインストール
これでPythonのバージョンを自在にコントロールできる
Python 3.6.5のインストール

$ pyenv install --list
$ pyenv install 3.6.5
$ pyenv global 3.6.5
$ pyenv rehash

同様にPython 3.6.6のインストールすると
次のように異なるバージョンのスイッチングが簡単にできて便利

$ pyenv versions
  system
* 3.6.5 (set by /Users/sakuraisusumu/.pyenv/version)
  3.6.6

TensorFlow 1.5.0 インストール

$ python -m pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.5.0-py3-none-any.whl

組合せその1
Python 3.6.6
TensorFlow 1.5.0
keras 2.6.0(最新)

TensorFlow OK
Tnsorflow+Keras NG

組合せその2
Python 3.6.6
TensorFlow 1.5.0
keras 2.4.3(2.3.0、2.2.1)

TensorFlow OK
Tnsorflow+Keras NG

組合せその3
Python 3.6.5
TensorFlow 1.5.0
keras 2.2.1

TensorFlow OK
Tnsorflow+Keras OK

これでMacPro2009でもTnsorflow+Keraを使った画像認識ができるようになった
本当に微妙なバージョン違いです

$ python ai.py cat.jpg
Using TensorFlow backend.
2021-09-17 03:28:56.088497: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:137] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: SSE4.2

keras+TensorFlowによる画像認識結果
                     確率
           tabby     71.12%
    Egyptian_cat     14.72%
       tiger_cat     10.62%
        radiator     0.55%
         doormat     0.27%

桜井進のPython・UNIX教室(入門コース全3回Zoom)の第3回授業風景
Dell OPTIPLEX 3020(Ubuntuメイン+NAS)でTnsorflow+Keraを使った画像認識を実行しているところ
スクリーンショット 66

MacOS Pythonにpytest インストール

$ python -m pip install pytest

インストールできたものの

$ pytest
zsh: command not found: pytest

あれれ?

$ which pytest
$ whereis pytest

だめだ、見つからない!
そこで一旦アンインストールすることに

$ python -m pip uninstall pytest
Found existing installation: pytest 6.2.4
Uninstalling pytest-6.2.4:
  Would remove:
    /Users/sakuraisusumu/.local/bin/py.test
    /Users/sakuraisusumu/.local/bin/pytest
    /Users/sakuraisusumu/.local/lib/python3.6/site-packages/_pytest/*
    /Users/sakuraisusumu/.local/lib/python3.6/site-packages/pytest-6.2.4.dist-info/*
    /Users/sakuraisusumu/.local/lib/python3.6/site-packages/pytest/*
Proceed (Y/n)? 

ここでようやくpytestの場所が判明
さっそく.zprofileにPATHを通してOK