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複数のオペランドを使用してPython演算子のオーバーロードを行うにはどうすればよいですか？

二項演算子の場合と同じように、複数のオペランドを使用してPython演算子のオーバーロードを実行できます。たとえば、クラスの+演算子をオーバーロードする場合は、次のようにします-

例 
class Complex(object):
   def __init__(self, real, imag):
      self.real = real
      self.imag = imag
   def __add__(self, other):
      real = self.real + other.real
      imag = self.imag + other.imag
      return Complex(real, imag)
   def display(self):
      print(str(self.real) + " + " + str(self.imag) + "i")

      a = Complex(10, 5)
      b = Complex(5, 10)
      c = Complex(2, 2)
      d = a + b + c
      d.display()
出力 これにより出力が得られます-

17 + 17i

  1. Bokehを使用してPythonのプロット上の複数の形状を視覚化するにはどうすればよいですか？

    Bokehは、データの視覚化に役立つPythonパッケージです。これはオープンソースプロジェクトです。 Bokehは、HTMLとJavaScriptを使用してプロットをレンダリングします。これは、Webベースのダッシュボードでの作業中に役立つことを示しています。 BokehはデータソースをJSONファイルに変換します。このファイルは、JavaScriptライブラリであるBokehJSへの入力として使用されます。このBokehJSはTypeScriptで記述されており、最新のブラウザで視覚化をレンダリングするのに役立ちます。 MatplotlibとSeabornは静的プロットを生成しますが、

  2. Matplotlibを使用してPythonで複数のプロットを繰り返し作成するにはどうすればよいですか？

    Matplotlibは、データの視覚化に使用される人気のあるPythonパッケージです。データの視覚化は、実際に数値を調べたり複雑な計算を実行したりすることなく、データで何が起こっているのかを理解するのに役立つため、重要なステップです。定量的な洞察を聴衆に効果的に伝えるのに役立ちます。 Matplotlibは、データを使用して2次元プロットを作成するために使用されます。 Pythonアプリケーションにプロットを埋め込むのに役立つオブジェクト指向APIが付属しています。 Matplotlibは、IPythonシェル、Jupyterノートブック、SpyderIDEなどで使用できます。 Pyth