input
stringlengths 0
929
| output
stringlengths 0
10.3k
| task
stringclasses 3
values | index
int64 0
5.38k
| liscence
stringclasses 4
values | source
stringclasses 15
values | instruction
stringlengths 13
3.45k
|
|---|---|---|---|---|---|---|
jax.default_backend() | code_generation | 5,200 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxを用いて、jaxのデフォルトのバックエンドを表示しなさい。 |
|
jax.devices() | code_generation | 5,201 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxを用いて、jaxのバックエンドのデバイスを表示しなさい。 |
|
data = jax.numpy.array([10, 1, 24])
data | code_generation | 5,202 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxを用いて、値 [10, 1, 24] を持つ JAX DeviceArray を作成し、dataに割り当てなさい。 |
|
type(data) | code_generation | 5,203 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxを用いて、次に示すdataのタイプを表示しなさい。
data = jax.numpy.array([10, 1, 24]) |
|
data.shape | code_generation | 5,204 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxを用いて、dataの形状を表示しなさい。
data = jax.numpy.array([10, 1, 24]) |
|
data_host = jax.device_get(data)
data_host | code_generation | 5,205 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxを用いて、dataから取得してdata_hostに割り当てなさい。
data = jax.numpy.array([10, 1, 24]) |
|
data_device = jax.device_put(data_host)
data_device | code_generation | 5,206 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxを用いて、data_hostをdata_deviceに転送して割り当てなさい。 |
|
data = jnp.array([[10, 1, 24], [20, 15, 14]])
data | code_generation | 5,207 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxを用いて、値 [[10, 1, 24], [20, 15, 14]] を含む行列を作成し、それをdataに割り当てなさい。 |
|
dataT = data.T
dataT | code_generation | 5,208 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxを用いて、dataの転置をdataTに代入しなさい。 |
|
value = data[0, 2]
value | code_generation | 5,209 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxを用いて、dataのインデックス [0, 2]の要素をvalueに代入しなさい。 |
|
data = data.at[1, 1].set(100)
data | code_generation | 5,210 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxを用いて、dataのインデックス [1, 1]の値を100の値に更新しなさい。 |
|
data = data.at[0, 0].add(41)
data | code_generation | 5,211 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxを用いて、dataのインデックス [0, 0]に41の値を加算しなさい。 |
|
mins = data.min(axis=1)
mins | code_generation | 5,212 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxを用いて、 dataのaxis=1 の最小値を計算し、それをminsに割り当てなさい。 |
|
data_select = data[0]
data_select | code_generation | 5,213 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxを用いて、dataの最初の行を選択し、それをdata_selectに割り当てなさい。 |
|
data = jnp.vstack([data, data_select])
data | code_generation | 5,214 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxを用いて、dataの行方向にdata_selectを追加しなさい。 |
|
data_prod = jnp.dot(data, dataT)
data_prod | code_generation | 5,215 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxを用いて、dataとdataTを乗算し、data_prodに代入しなさい。 |
|
data_prod = jnp.array(data_prod, dtype=jnp.float32)
data_prod | code_generation | 5,216 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxを用いて、data_prodのdtypeをfloat32に変換しなさい。 |
|
key = jax.random.PRNGKey(100)
key | code_generation | 5,217 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxを用いて、seed = 100 の擬似乱数生成キーを作成し、それをkeyに代入しなさい。 |
|
key, subkey = jax.random.split(key)
subkey | code_generation | 5,218 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxを用いて、keyからサブキーを作成し、それをsubkeyに割り当てなさい。 |
|
key_1, key_2, key_3, key_4, key_5, key_6, key_7 = jax.random.split(key, num=7) | code_generation | 5,219 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxを用いて、 keyを7 つのサブキーkey_1、key_2、key_3、key_4、key_5、key_6key_7に分割しなさい。 |
|
data_permutation = jax.random.permutation(key_1, sample_data)
data_permutation | code_generation | 5,220 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxを用いて、sample_dataに対してkey_1を使用してランダムな順列を作成し、それをdata_permutationに代入しなさい。 |
|
code_generation | 5,221 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxを用いて、sample_dataに対してkey_2を使用してランダムな要素を選択し、それをrandom_selectionに代入しなさい。 |
||
sample_int = jax.random.randint(key_3, shape=(1,), minval=10, maxval=24)
sample_int | code_generation | 5,222 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxを用いて、key_3を使用して 10 ～ 24 の整数をサンプリングし、それをsample_intに代入しなさい。 |
|
sample_uniform = jax.random.uniform(key_4, shape=(2,), minval=1, maxval=2)
sample_uniform | code_generation | 5,223 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxを用いて、key_4を使用して 1 と 2 の間の一様分布から 2 つの値をサンプリングし、それをsample_uniformに代入しなさい。 |
|
sample_bernoulli = jax.random.bernoulli(key_5, shape=(3,))
sample_bernoulli | code_generation | 5,224 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxを用いて、key_5を使用してベルヌーイ分布から 3 つの値をサンプリングし、それをsample_bernoulliに代入しなさい。 |
|
sample_poisson = jax.random.poisson(key_6, shape=(2, 3), lam=100)
sample_poisson | code_generation | 5,225 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxを用いて、key_6を使用して、λ=100 のポアソン分布から 2x3 行列をサンプリングし、それをsample_poissonに代入しなさい。 |
|
sample_normal = jax.random.normal(key_7, shape=(2, 3, 4))
sample_normal | code_generation | 5,226 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxを用いて、key_7を使用して正規分布から 2x3x4 配列をサンプリングし、それをsample_normalに代入しなさい。 |
|
cube_jit = jax.jit(cube)
cube_jit | code_generation | 5,227 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxを用いて、cube関数をJITコンパイルし、cube_jitに代入しなさい。 |
|
cube_jit(10.24) | code_generation | 5,228 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxとcube_jit関数を用いて、input=10.24 での最初の実行 (オーバーヘッドあり)の実行時間を表示しなさい。 |
|
# 一度、cube_jit(10.24)を実行後に以下を実行
cube_jit(10.24) | code_generation | 5,229 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxとcube_jit関数を用いて、input=10.24 での2回目の実行 (オーバーヘッドなし)の実行時間を表示しなさい。 |
|
cube_value = cube_jit(10.24)
cube_value | code_generation | 5,230 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxを用いて、cube_jit関数でinput=10.24 を指定して実行し、それをcube_valueに割り当てます。 |
|
with jax.disable_jit():
cube_value_nojit = cube_jit(10.24)
cube_value_nojit | code_generation | 5,231 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxを用いて、cube_jit関数でjit を無効にし、input=10.24 で実行し、それをcube_value_nojitに割り当てなさい。 |
|
cube_shape = jax.eval_shape(cube_jit, 10.24)
cube_shape | code_generation | 5,232 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxとcube_jit関数を用いて、input=10.24 で の形状を評価し、それをcube_shapeに代入しなさい。 |
|
cube_jaxpr = jax.make_jaxpr(cube_jit)(10.24)
cube_jaxpr | code_generation | 5,233 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxとcube_jit関数を用いて、input=10.24 で のjaxpr を作成し、それをcube_jaxprに割り当てなさい。 |
|
cube_xla = jax.xla_computation(cube_jit)(10.24)
print(cube_xla.as_hlo_text()) | code_generation | 5,234 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxとcube_jit関数を用いて、input=10.24でXLA 計算を に代入し、その XLA HLO テキストをcube_xlaに代入し出力しなさい。 |
|
cube_named_jit = jax.named_call(cube_jit, name='jaxton_cube_fn')
cube_named_jit | code_generation | 5,235 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxとcube_jit関数を用いて、関数の内部でjaxton_cube_fnという名前を使用し名前付き関数を定義し、cube_named_jitoに代入しなさい。 |
|
cube_named_xla = jax.xla_computation(cube_named_jit)(10.24)
print(cube_named_xla.as_hlo_text()) | code_generation | 5,236 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxとcube_named_jit関数を用いて、 input=10.24 でのXLA 計算結果をcube_named_xlaに代入し、 XLA HLO テキストを出力しなさい。 |
|
data_cumsum = jax.lax.associative_scan(jnp.add, sample_data)
data_cumsum | code_generation | 5,237 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxを用いて、sample_dataの累積合計を連想スキャン演算子を使用して計算し、それをdata_cumsumに代入しなさい。 |
|
data_cumsum_reverse = jax.lax.associative_scan(jnp.add, sample_data, reverse=True)
data_cumsum_reverse | code_generation | 5,238 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxを用いて、sample_dataの逆順の累積和を連想スキャン演算子を使用して計算し、それをdata_cumsum_reverseに代入しなさい。 |
|
parity_ifelse = jax.jit(lambda x: jax.lax.cond(jnp.remainder(x, 2) == 0, square, cube, x))
parity_ifelse | code_generation | 5,239 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxを用いて、cond演算子を使って、偶数なら入力の2乗を、奇数なら入力の3乗を出力するJITコンパイルのラムダ関数を作成し、parity_ifelseに代入しなさい。 |
|
parity_1 = parity_ifelse(data_cumsum[0])
parity_1 | code_generation | 5,240 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxを用いて、data_cumsumの最初の要素でparity_ifelseを実行し、それをparity_1に代入しなさい。 |
|
parity_2 = parity_ifelse(data_cumsum[1])
parity_2 | code_generation | 5,241 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxを用いて、data_cumsumの2番目の要素でparity_ifelseを実行し、それをparity_2に割り当てなさい。 |
|
parity_switch = jax.jit(lambda x: jax.lax.switch(jnp.remainder(x, 2), [square, cube], x))
parity_switch | code_generation | 5,242 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxを用いて、switch演算子を使って、偶数なら入力の2乗を、奇数なら入力の3乗を出力するJITコンパイルのラムダ関数を作成し、parity_switchに代入しなさい。 |
|
parity_4 = parity_switch(data_cumsum[3])
parity_4 | code_generation | 5,243 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxを用いて、data_cumsumの4番目の要素でparity_switchを実行し、それをparity_4に割り当てなさい。 |
|
parity_5 = parity_switch(data_cumsum[4])
parity_5 | code_generation | 5,244 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxを用いて、data_cumsumの5番目の要素でparity_switchを実行し、それをparity_5に割り当てなさい。 |
|
sum_four = jax.lax.fori_loop(0, 4, lambda i, x: x+data_cumsum[i], 0)
sum_four | code_generation | 5,245 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxを用いて、for演算子を使ってdata_cumsumの最初の4要素の合計を計算し、sum_fourに代入しなさい。 |
|
subtract_until_negative = jax.lax.while_loop(lambda x: x>0, lambda x: x-25, sum_four)
subtract_until_negative | code_generation | 5,246 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxを用いて、while演算子を使って結果が負になるまでsum_fourから25を引き続け、それをsubtract_until_negativeに代入しなさい。 |
|
derivative_cube = jax.jit(jax.grad(cube))
derivative_cube | code_generation | 5,247 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxを用いて、cube関数の微分をJITコンパイルし、derivative_cubeに代入しなさい。 |
|
derivative_cube(7.0) | code_generation | 5,248 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxを用いて、derivative_cubeをvalue=7で実行しなさい。 |
|
value_and_derivative_cube = jax.jit(jax.value_and_grad(cube))
value_and_derivative_cube(7.0) | code_generation | 5,249 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxを用いて、cube関数の値と微分を一緒にJITコンパイルし、value_and_derivative_cubeに割り当て、value=7で実行しなさい。 |
|
derivative_cube_2 = jax.jit(jax.grad(jax.grad(cube)))
derivative_cube_2(7.0) | code_generation | 5,250 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxを用いて、cube関数の2次微分をJITコンパイルし、derivative_cube_2に代入してvalue=7で実行しなさい。 |
|
hessian_cube = jax.jit(jax.hessian(cube))
hessian_cube(7.0) | code_generation | 5,251 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxを用いて、cube関数のhessianをJITコンパイルし、hessian_cubeに割り当て、value=7で実行しなさい。 |
|
jit_areas = jax.jit(areas)
jit_areas(9) | code_generation | 5,252 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxを用いて、areasをJITコンパイルし、jit_areasに割り当て、value=9で実行しなさい。 |
|
jacfwd_areas = jax.jacfwd(areas)
jacfwd_areas(9.0) | code_generation | 5,253 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxを用いて、順モード自動微分を使って面積のヤコビアンを計算し、jacfwd_areasに代入してvalue=9で実行しなさい。 |
|
jacrev_areas = jax.jacrev(areas)
jacrev_areas(9.0) | code_generation | 5,254 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxを用いて、逆モードの自動微分を使って面積のヤコビアンを計算し、jacrev_areasに代入してvalue=9で実行しなさい。 |
|
jvp_cube = jax.jvp(cube, (7.0,), (9.0,))
jvp_cube | code_generation | 5,255 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxを用いて、値=7の立方体とベクトル=9のヤコビアン・ベクトル積を計算し、jvp_cubeに代入しなさい。 |
|
_, areas_linear = jax.linearize(areas, 5.0)
areas_linear(9.0) | code_generation | 5,256 | Apache-2.0 | jax_60_exercise | pythonのjaxを用いて、value=5で面積の線形近似を計算し、areas_linearに代入してvalue=9で実行しなさい。 |
|
```
7+2
// result
9
```
| code_generation | 5,257 | AmenokakuCode Liscence | java_for_professional | Javaを用いて、7+2を計算して下さい。 |
|
```
7 - 2
// result
5
```
| code_generation | 5,258 | AmenokakuCode Liscence | java_for_professional | Javaを用いて、7-2を計算して下さい。 |
|
```
7 * 2
// result
14
```
| code_generation | 5,259 | AmenokakuCode Liscence | java_for_professional | Javaを用いて、7×2を計算して下さい。 |
|
```
7 / 2
// result
3
``` | code_generation | 5,260 | AmenokakuCode Liscence | java_for_professional | Javaを用いて、7÷2を計算して整数部分の結果を出して下さい。 |
|
```
7 % 2
// result
1
``` | code_generation | 5,261 | AmenokakuCode Liscence | java_for_professional | Javaを用いて、7を2で割った余りを計算して下さい。 |
|
```
7. / 2
// result
3.5
``` | code_generation | 5,262 | AmenokakuCode Liscence | java_for_professional | Javaを用いて、7÷2を小数点以下の結果も出るように計算して下さい。 |
|
```
"test".repeat(4)
// result
"testtesttesttest"
``` | code_generation | 5,263 | AmenokakuCode Liscence | java_for_professional | Javaでrepeatメソッドを使って"test"を4回繰り返して下さい。 |
|
```
"test".replace("t", "")
// result
"es"
``` | code_generation | 5,264 | AmenokakuCode Liscence | java_for_professional | Javaでreplaceメソッドを使って"test"から"t"を取り除いて"es"が残るようにして下さい。 |
|
```
"test".replace("es", "alen")
// result
"talent"
``` | code_generation | 5,265 | AmenokakuCode Liscence | java_for_professional | Javaでreplaceメソッドを使って"test"の"es"を"alen"に置き換えて"talent"にして下さい。 |
|
```
"test".length()
// result
4
```
| code_generation | 5,266 | AmenokakuCode Liscence | java_for_professional | Javaを用いて、"test"の文字列の長さを求めて下さい。 |
|
```
"test".substring(1)
// result
"est"
```
| code_generation | 5,267 | AmenokakuCode Liscence | java_for_professional | Javaを用いて、"test"の2文字目以降を取り出して"est"を表示されるようにして下さい。 |
|
```
var s = "site"
// result
"site"
```
| code_generation | 5,268 | AmenokakuCode Liscence | java_for_professional | Javaでvarをつけて変数sを使えるようにして下さい。 |
|
```
int c = 5
// result
5
```
| code_generation | 5,269 | AmenokakuCode Liscence | java_for_professional | Javaで「var c = 5」をvarを使わずintを使って書いて下さい。 |
|
```
String u = "UFO"
// resut
"UFO"
```
| code_generation | 5,270 | AmenokakuCode Liscence | java_for_professional | Javaを用いて、「var u = "UFO"」をvarを使わずStringを使って書いて下さい。 |
|
```
String w = "watch"
// result
"watch"
```
| code_generation | 5,271 | AmenokakuCode Liscence | java_for_professional | Javaを用いて、「var w = "watch"」をvarを使わずintかStringのどちらかを使って書いて下さい。 |
|
```
LocalDate.now()
// result
2022-03-27
```
| code_generation | 5,272 | AmenokakuCode Liscence | java_for_professional | Javaを用いて、パッケージ名を省略して現在の日付を表示させて下さい。 |
|
```
LocalTime.now()
// result
21:00:36.528563700
```
| code_generation | 5,273 | AmenokakuCode Liscence | java_for_professional | Javaを用いて、パッケージ名を省略して現在の時刻を表示させて下さい。 |
|
```
LocalDate.now().plusDays(1)
// result
2022-03-28
```
| code_generation | 5,274 | AmenokakuCode Liscence | java_for_professional | Javaを用いて、LocalDateクラスを使って明日の日付を求めて下さい。 |
|
```
LocalDate.now().plusWeeks(2)
// result
2022-04-10
```
| code_generation | 5,275 | AmenokakuCode Liscence | java_for_professional | Javaを用いて、LocalDateクラスを使って2週間後の日付を求めて下さい。 |
|
```
"%tY年%<tm月%<td日".formatted(java17date)
// result
"2021年09月14日"
```
| code_generation | 5,276 | AmenokakuCode Liscence | java_for_professional | Javaを用いて、java17date変数に用意したJava17のリリース日を2021年09月14日という形式で表示して下さい。 |
|
```
"%tY年%<tm月%<td日 %<tH時%<tM分".formatted(java17dateTime)
// result
"2021年09月14日 14時30分"
```
| code_generation | 5,277 | AmenokakuCode Liscence | java_for_professional | Javaを用いて、 java17dateTime変数に用意したJava17のリリース日時を2021年09月14日 14時30分という形式で表示して下さい。 |
|
```
LocalDate.of(2020,2,28).plusDays(1)
// result
2020-02-29
```
| code_generation | 5,278 | AmenokakuCode Liscence | java_for_professional | JavaでLocalDateクラスを使って2020年2月28日の次の日を求めて下さい。 |
|
```
LocalDate.of(2020,2,28).plusWeeks(2)
// result
2020-03-13
```
| code_generation | 5,279 | AmenokakuCode Liscence | java_for_professional | JavaでLocalDateクラスを使って2020年2月28日の2週間後の日付を求めて下さい。 |
|
```
String.format("%tm月", today)
// result
"03月"
```
| code_generation | 5,280 | AmenokakuCode Liscence | java_for_professional | Javaで「"%tm月".formatted(today)」 をString.formatを使って書き換えて下さい。 |
|
```
String.format("%sは%d", "two", 2)
// result
"twoは2"
```
| code_generation | 5,281 | AmenokakuCode Liscence | java_for_professional | Javaで「"%sは%d".formatted("two", 2)」をString.formatを使って書き換えて下さい。 |
|
```
"%tY年".formatted(today)
// result
"2022年"
```
| code_generation | 5,282 | AmenokakuCode Liscence | java_for_professional | Javaで「String.format("%tY年", today)」をformattedメソッドを使って書き換えて下さい。 |
|
```
BigDecimal.valueOf(119999).multiply(BigDecimal.valueOf(0.1))
// result
11999.9
```
| code_generation | 5,283 | AmenokakuCode Liscence | java_for_professional | JavaでBigDecimalクラスを使って119999×0.1を誤差なく計算して下さい。 |
|
```
var root2 = new BigDecimal("1.4142135623730950488")
root2 ==> 1.4142135623730950488
root2.multiply(root2)
// result
1.99999999999999999999522356663907438144
```
| code_generation | 5,284 | AmenokakuCode Liscence | java_for_professional | Javaで1.4142135623730950488×1.4142135623730950488を計算して下さい。 |
|
```
f.setLocation(300,200)
// getLocationメソッドで得たx座標より大きい値を最初の引数に指定してください。
```
| code_generation | 5,285 | AmenokakuCode Liscence | java_for_professional | JavaでsetLocationメソッドを使ってウィンドウを右に動かして下さい。 |
|
```
t.setText("Hello Swing")
```
| code_generation | 5,286 | AmenokakuCode Liscence | java_for_professional | Javaで入力領域に「Hello Swing」を表示して下さい。 |
|
```
t2.setText(t.getText())
```
| code_generation | 5,287 | AmenokakuCode Liscence | java_for_professional | Javaで上側の入力領域に入力された文字列を下側の入力領域に表示して下さい。 |
|
```
t2.setText(t.getText().toLowerCase())
```
| code_generation | 5,288 | AmenokakuCode Liscence | java_for_professional | Javaで上側の入力領域に入力された文字列の大文字を小文字に変換して下側の入力領域に表示して下さい。 |
|
```
g.drawLine(0, 400, 600, 0)
label.repaint()
```
| code_generation | 5,289 | AmenokakuCode Liscence | java_for_professional | Javaで左下から右上に向かって直線を描いて下さい。 |
|
```
import java.awt.Color
```
| code_generation | 5,290 | AmenokakuCode Liscence | java_for_professional | Javaでg.setColor(Color.BLUE)として色が指定できるようにjava.awt.Colorクラスのimportを行って下さい。 |
|
```
g.setColor(Color.BLUE)
g.fillOval(50, 200, 150, 150)
label.repaint()
```
| code_generation | 5,291 | AmenokakuCode Liscence | java_for_professional | Javaで青く塗りつぶされた円を描いて下さい。 |
|
```
package projava;
import javax.swing.*;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.awt.Color;
public class Drawing {
public static void main(String[] args) {
var f = new JFrame("drawing");
f.setVisible(true);
var label = new JLabel("test");
f.add(label);
var image = new BufferedImage(600, 400, BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
label.setIcon(new ImageIcon(image));
f.pack();
var g = image.createGraphics();
g.drawLine(0, 0, 600, 400);
g.setColor(java.awt.Color.RED);
g.fillRect(300, 200, 150, 100);
g.drawLine(0, 400, 600, 0);
g.setColor(Color.BLUE);
g.fillOval(50, 200, 150, 150);
label.repaint();
}
}
```
| code_generation | 5,292 | AmenokakuCode Liscence | java_for_professional | Javaで画面に絵を描くプログラムを書いて下さい。 |
|
```
"test".contains("st")
// result
true
```
| code_generation | 5,293 | AmenokakuCode Liscence | java_for_professional | Javaを用いて、「test」に「st」が含まれているかどうかcontainsメソッドで確認して下さい。 |
|
```
12 < 35
// result
true
```
| code_generation | 5,294 | AmenokakuCode Liscence | java_for_professional | Javaを用いて、12と35を<演算子を使って大小比較を行って下さい。 |
|
```
12 <= 35
// result
true
```
| code_generation | 5,295 | AmenokakuCode Liscence | java_for_professional | Javaを用いて、12と35を<=演算子を使って等しいかどうか比較を行って下さい。 |
|
```
12 == 35
// result
false
```
| code_generation | 5,296 | AmenokakuCode Liscence | java_for_professional | Javaを用いて、12と35を==演算子を使って等しいかどうか比較を行って下さい。 |
|
```
12 != 35
// result
true
```
| code_generation | 5,297 | AmenokakuCode Liscence | java_for_professional | Javaを用いて、下さい。 |
|
```
"test".compareTo("TEST")
// result
32
```
解説: 一致しない最初の文字の差を結果として返します。 | code_generation | 5,298 | AmenokakuCode Liscence | java_for_professional | Javaを用いて、"test"と"TEST"をcompareToメソッドで比較して下さい。 |
|
```
LocalDate.now().compareTo(LocalDate.of(2022, 3, 15))
// result
15
```
日数の差が返ってきます（ 本日は2022年3月30日です）。 | code_generation | 5,299 | AmenokakuCode Liscence | java_for_professional | Javaを用いて、今日の日付と2022年3月15日をcompareToメソッドで比較して下さい。 |