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とうとう2020年6月19日に発売された待望の『ラストオブアス2(ラスアス)』ですが、みなさまもう遊んでいらっしゃいますか(*´∀`)? 『ラスト オブ アス 2』エリーが旅する世界とは？ | 電撃オンライン【ゲーム・アニメ・ガジェットの総合情報サイト】. まちゃり 私もラスアス2は予約購入して発売日から超楽しく夜通しプレイ! …のはずだったのですが、プレイ数時間で激しく画面酔いしてしまい、度々中断せざるを得ない状況に(;´д`) 他の人はどうなのかとネットで調べてみると、私以外にも結構画面酔いされている方が多く、遊びたいのに遊べないという嘆きがたくさん! ということで今回は急遽、 ラスアス2の画面3D酔いを軽減させるおすすめの設定 をまとめてみましたので、3D酔い・カメラ酔いする方はぜひ参考にしてみてください。 ラストオブアス2(ラスアス2)の3D酔いを軽減する設定 それではラスアス2の3D酔いを少しでも軽減できる設定方法をまとめていきます。 人によって感度が違うと思いますが、ぜひ試してみてください。 カメラと酔い対策 まずオプションの「アクセシビリティ」のなかに、酔い対策の項目があるのでそちらをチェック! 【オプション】→【アクセシビリティ】→【カメラと酔い対策】 < カメラの揺れを「 0 」 > カメラ操作時のブレや、移動中のブレを少なるすると3D酔いしずらくなります。 < モーションブラーを「 0 」 > モーションブラーは、動いている対象をカメラで撮影した時に生じるブレのことで、この数値が低いほど3D酔いしずらくなります。 < カメラの距離を「 5 」 > 三人称の背後カメラとキャラクターの距離を離した方が酔いずらくなります。 まちゃり 下記の画像が見本です キャラクターが近いと確実に酔う原因になるので、なるべく遠目になるように最大値まで上げるのがおすすめ!

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集合の要素の個数 応用

8 ms per loop (mean ± std. of 7 runs, 1 loop each)%% timeit s_large_ = set ( l_large) i in s_large_ # 746 µs ± 6. 7 µs per loop (mean ± std. of 7 runs, 1000 loops each) なお、リストから set に変換するのにも時間がかかるので、 in の処理回数が少ないとリストのままのほうが速いこともある。 辞書dictの場合 キーと値が同じ数値の辞書を例とする。 d = dict ( zip ( l_large, l_large)) print ( len ( d)) # 10000 print ( d [ 0]) # 0 print ( d [ 9999]) # 9999 上述のように、辞書 dict をそのまま in 演算で使うとキーに対する判定となる。辞書のキーは集合 set と同様に一意な値であり、 set と同程度の処理速度となる。%% timeit i in d # 756 µs ± 24. 9 µs per loop (mean ± std. of 7 runs, 1000 loops each) 一方、辞書の値はリストのように重複を許す。 values() に対する in の処理速度はリストと同程度。 dv = d. values ()%% timeit i in dv # 990 ms ± 28. of 7 runs, 1 loop each) キーと値の組み合わせは一意。 items() に対する in の処理速度は set + αぐらい。 di = d. items ()%% timeit ( i, i) in di # 1. Pythonで複数のリストに共通する・しない要素とその個数を取得 | note.nkmk.me. 18 ms ± 26. 2 µs per loop (mean ± std. of 7 runs, 1000 loops each) for文やリスト内包表記におけるin for文やリスト内包表記の構文においても in という語句が使われる。この in は in 演算子ではなく、 True または False を返しているわけではない。 for i in l: print ( i) # 1 # 2 print ([ i * 10 for i in l]) # [0, 10, 20] for文やリスト内包表記についての詳細は以下の記事を参照。 リスト内包表記では条件式として in 演算子を使う場合があり、ややこしいので注意。 関連記事: Pythonで文字列のリスト(配列)の条件を満たす要素を抽出、置換 l = [ 'oneXXXaaa', 'twoXXXbbb', 'three999aaa', '000111222'] l_in = [ s for s in l if 'XXX' in s] print ( l_in) # ['oneXXXaaa', 'twoXXXbbb'] はじめの in がリスト内包表記の in で、うしろの in が in 演算子。

isdisjoint ( set ( l4))) リストA と リストB が互いに素でなければ、 リストA に リストB の要素が少なくともひとつは含まれていると判定できる。 print ( not set ( l1). isdisjoint ( set ( l3))) 集合を利用することで共通の要素を抽出したりすることも可能。以下の記事を参照。 関連記事: Pythonで複数のリストに共通する・しない要素とその個数を取得 inの処理速度比較 in 演算子の処理速度は対象のオブジェクトの型によって大きく異なる。 ここではリスト、集合、辞書に対する in の処理速度の計測結果を示す。以下のコードはJupyter Notebookのマジックコマンド%%timeit を利用しており、Pythonスクリプトとして実行しても計測されないので注意。 関連記事: Pythonのtimeitモジュールで処理時間を計測 時間計算量については以下を参照。 TimeComplexity - Python Wiki 要素数10個と10000個のリストを例とする。 n_small = 10 n_large = 10000 l_small = list ( range ( n_small)) l_large = list ( range ( n_large)) 以下はCPython3. 4による結果であり、他の実装では異なる可能性がある。特別な実装を使っているという認識がない場合はCPythonだと思ってまず間違いない。また、当然ながら、測定結果の絶対値は環境によって異なる。 リストlistは遅い: O(n) リスト list に対する in 演算子の平均時間計算量は O(n) 。要素数が多いと遅くなる。結果の単位に注意。%% timeit - 1 in l_small # 178 ns ± 4. 78 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)%% timeit - 1 in l_large # 128 µs ± 11. 集合の要素の個数 公式. 5 µs per loop (mean ± std. of 7 runs, 10000 loops each) 探す値の位置によって処理時間が大きく変わる。探す値が最後にある場合や存在しない場合に最も時間がかかる。%% timeit 0 in l_large # 33.