続・お年賀 2022

 元々、python　電卓が豊作という所でこしらえた「お年賀」コードでしたが、HP Primeのpython文法はXCASのもので、純正upythonとは異なるらしく、動作するコードを作るのに難儀して、結局はPPLにて作成した次第。

データ量が多く、入力するのには大変な苦痛を伴うものでしたが、コードのメインパートは至極単純なので、誰か移植してくれないものか、などと甘い期待をしておりましたが、みている人が少ない「鄙びた辺りにある」当blogなので、誰も移植を試みようとは言って呉れませんヨ、トホホ。

そこで、遅ればせながら、python電卓でも動きそうなコードを提示しておかないとならぬ、と刻苦奮励、どうにかソレらしいコードをでっち上げた次第。

取り敢えずマニュアルが参照できるCASIO fx-CG50向けでコードを作成してみましたが、実機を持っているわけでないので、誰か、お試し戴けたら幸甚ではあります。

データ部分の行がやたらと長いので、python電卓といえども、長い行のハンドルは可能なのか ? という興味もあります。お持ちの方は是非ともお試し戴き度。

また、Numworks, TI-84+ CE edition-python とかでも、移植しやすい筈なので、やってみた方は是非ともレポート戴くと有り難いです。 

2022-01-20 追記
コードを修正してみました。

リストだよん 

# title : gprint-run.py
# begin : 2021-12-20 02:54:36 

from casioplot import *

#  functions definitions

#  plot services
def  plot(x, y, d, c) : 
  for j in range(d) :
    for i in range(d) :
      set_pixel(x+i, y+j, c)

#  colour string generates
def RGB(r, g, b) :
  return  (r, g, b) 

#
def  gprint(x, y, d, str) :
  for c in str:
    num = '0123456789ABCDEF'.index(c)
    code = colour[num]
    plot(x, y, d, code)
    x = x+d

#  main part

#  colour parettes
colour = []
colour = colour + [ RGB (32, 30, 22)  ]
colour = colour + [ RGB (93, 94, 86)  ]
colour = colour + [ RGB (51, 69, 71)  ]
colour = colour + [ RGB (77, 52, 30)  ]
colour = colour + [ RGB (111, 146, 156)  ]
colour = colour + [ RGB (94, 121, 131)  ]
colour = colour + [ RGB (173, 199, 205)  ]
colour = colour + [ RGB (228, 229, 222)  ]
colour = colour + [ RGB (163, 160, 155)  ]
colour = colour + [ RGB (172, 138, 110)  ]
colour = colour + [ RGB (153, 113, 87)  ]
colour = colour + [ RGB (210, 173, 158)  ]
colour = colour + [ RGB (200, 150, 119)  ]
colour = colour + [ RGB (223, 201, 180)  ]
colour = colour + [ RGB (98, 76, 50)  ]
colour = colour + [ RGB (144, 93, 56)  ]

#  colour code 

gdata = [
'000000012324445205444467526677846777425466444541122200214444467776645000445' , 
'000000084114445505644467226777846666405666444555122000214114667776445002465' , 
'00000091A845444504444466524777446667405467454555122000214444777677445002445' , 
'000000432664466525645466554777446676404476456444112202111118667776442002445' , 
'00000012046676640544446752667784666760546664688B88BC88DB6954777776442002645' , 
'00100012246677640564446742477744666762546768D6DB8BBBBCBDDDB8667777642002645' , 
'0022011221666774254444664247776566666546D698DBD77DDD77DD8D78886777645002445' , 
'00200522224677642444446742477764667767777BEE8BB77D777777DBB7644666445002465' , 
'2332252322567764054444674267776467777777745399D777D777777DB8D68488641202645' , 
'3E2025002E5467742244446742467784677777771B828BD7D77D7777DDD8968886684002442' , 
'2E30220302114774226444676267776BBD77777B8123BDB67D7777777DD8589487766502645' , 
'322312020222477425444466424777BBBDD7777B8308BBD7DDDD7777DDC9911EAD777B55445' , 
'323212030112567422444466424777BBD77777D89EA8BDDBDDDDD7D7DB9891AA99B77768645' , 
'2302100222242674225555468256DBBB77777777B86BBBBDDD6BDDDDB8888596D899D776645' , 
'3222100202565464224444666058B7BBBD777777DBDBDBBDBBBBBBBB8888888D77D89877645' , 
'E32110020E264266224554676286BBBBDBD77BDD8BBD6BD6DBB88BB88CAA888D777D8967745' , 
'E222E0020E16826622445546B4BA8BBBBB9BBCB98BBBBBBBBB8B8B989BA195BD7777789D7D6' , 
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'202010020114744422445866B9ACBBBBBCAAB8B89BBBBBA8BBBBB8BCC9AA9ABDDDD7777B877' , 
'E22210020218764422444888BCACBBBBBCABBBB8B595BB9188BBBB888A19A8BB98DD7777B8D' , 
'E20212020E28765422444DBBBBAABBBDBBBBDBBBCA851BBAA8B8BB8C9AA9A8BAA9DDD7777DD' , 
'2022E0000228774550448DBBBBAABBBBBBBBBBBB91B82ABB1BB8BC9C9A99199AF989D77777D' , 
'22321002211477655245BDDBBBCCABBBBBBBBBBBB14129B8F98B8B989A9F9AAAE999DDDDD77' , 
'222220020114676450448DDBBBCCCABDBBBBBBBB812238BBAA8B99CA999E91A1FA99B9DD677' , 
'222EE00301247774525486DBDBBCCABBDDDBDBBBB5103BBBAAB8999CA1AAEEA11AA9C9CD8DD' , 
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'212220020E156776554448BBBBDDBDDDDDBBBBBBB95AABBB998C999119A1EF1E1FA9F9988DB' , 
'1112200522E577774446488DDDDBBDBBBBDBBBBBBCB9BCCC9C9999AEF91EE11E11AAE999CC9' , 
'21125200022167674445466BBDDBDDDBBBBBBBBBCCCCBBB89CC99AEE19E0E1E1EFAE1A998B8' , 
'151E12000144666654812246BDBDDBDBBBBBBBBCBCC8CCC998CAAFEEAAE3EEE11FE21A599CC' , 
'151222000224666686DD7641CDBDDDBDBBBCCBCCB99CCB8C8CAAEE3191321EE1FEEEFAA998C' , 
'1122E200000224686DD77777ABBBDBBBBBBBCCCC99C89C9CCAFEEE319E33E1FE1E2E11AA9C8' , 
'21E2E2000112039DDDD7777DCCCDBBDBBBC8CC9C99C9C8CC9F133E3AA332EEE1EEEEEEAAA99' , 
'212222200111199CDD77D77DCCBBBDDBBBBCC9C99C9C9CBAA133E3EA323EEEEEEEE1EF1A199' , 
'E22E2E200221999B7D7D77DCBCCDBBBBBB9999AA9AA999A1E33333AF0333EEE1EEE1EFAA199' , 
'11223200022289CD77DD77CCCCCDBBBCCCC9999C9999A12E33003FA003E22E1EEE1E211AF99' , 
'222322200221CCDDDDDDDDDCCCCBBBDBB99A98C9A9AEE3030300FA0033E23E1EEE1E2F1F199' , 
'32020230022ACDDDCCBBCCCACCCCCDBCCCAAAA9AAA1EF3300303F30330333113EEE3E11A19A' , 
'022002000EABDDD9FCCACFFFCCBCBCCCCAAAF1A58AAAA133303F300330322EE3EEE22EA1F9A' , 
'302000001B7DDDCCCCAC9FFFFCCCCCCAAAAFAF1ABAB33A1103E300303203E1332EE2E1AE19A' , 
'00000018DDDDDDC9CFFFFFEEF33EF3FFFFEFEEEEA3193FB9F330033003333303EEE23EF1FA1' , 
'00001BDDDDDC9CA9FFFFEEE3333333EE1FA1FFAFA1F13EFA3333333303030003E1E0EEA119A' , 
'0E9DDD7DBCFCA9FFFFEF333FE33FF9AFAFE33333EF1E1E33E333303003030003EA10EE1EA9A' , 
'8DD7DDCCFCFAFFFFFEE33FF33FAA9FFF3303330300003F11EE33300000000003FAE03EEAF9A' , 
'DDCCCFCFACFFFEEFFEFFFFFFCCFFFFE303FCFFE3000000003000000000000000AAE2EE1F19F' , 
'CFCCAACAAFFFFFFF3FFA9CCFA33F9F33F9CAAFF3300000000000000000000000FA122EF1F9A' , 
'FCFFCFFFFEFFFFFFACAAFFFAF3FCA33ACCAAAFFF330000000000000000000000E99E2EF119A' , 
'FFCFFFFFEFFFAFCCFFFEFCCA3FCCF3ACCAACAAFFF33000000000000000000000E98EEE11AAA' , 
'CCFFFEF3FFFFCCFFFFACCCAFFCCF3ACC9CCAAC9BAFF300000000000000000000EFCAF3A3F9A' , 
'FFFFFFFFFFCCFFFFACCCCCF3FC9FFCBCCCCBBDD77DBA30000000000000000000EFC9EEFEA99' , 
]


d = 4     #  pixel size
x = 10    # picture x coords
y = 10    # picture y coords

for str in gdata :
  gprint(x, y, d, str)
  y = y + d

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