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SuperCollider ライブコーディング作業記録

ファイル: Desktop/test.scd 作業日: 2026-02-27 使用ツール: Claude Code (claude-sonnet-4-6)

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作業の概要

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// =====================================================================
// JITLib ライブコーディング
//
// 【JITLib の主要クラス】
//   ProxySpace  ─ ~ 変数を NodeProxy として管理する環境
//   Ndef        ─ サーバー側シンセの差し替え可能なプロキシ（音源・エフェクト用）
//   Pdef        ─ イベントパターンの差し替え可能なプロキシ（Pbind 用）
//   Tdef        ─ ルーティンの差し替え可能なプロキシ（Task/Routine 用）
//
// 【変数の設計】

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(
s.waitForBoot {
    // 倍音成分が時間と共に変化するFM楽器
    SynthDef(
        \myFM, {
            // 引数: 出力バス, キャリア周波数, 音量, 周波数比, 最大モジュレーションインデックス
            //       ADSR各パラメータ, ゲート（発音/消音の制御）
            |out=0, freq=440, amp=0.5,
             modRatio=1.5, modIndex=10,
             attack=0.01, decay=1.0, sustain=0.3, release=1.5,

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// 倍音成分が時間と共に変化するFM楽器
(
SynthDef(
    \myFM, {
        // 引数: 出力バス, キャリア周波数, 音量, 周波数比, 最大モジュレーションインデックス
        //       ADSR各パラメータ, ゲート（発音/消音の制御）
        |out=0, freq=440, amp=0.5,
         modRatio=1.5, modIndex=10,
         attack=0.01, decay=1.0, sustain=0.3, release=1.5,
         gate=1|

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import yfinance as yf
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
from datetime import datetime, timedelta
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error
from scipy import stats
import pandas as pd

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import requests
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import json
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error
from scipy.interpolate import UnivariateSpline
from bs4 import BeautifulSoup

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let
  scale = getScale
    (scaleTable ++ [
      ("sho", [-3, -1, 1, 2, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 16, 18]),      
      ("kotsu", [-3, 4, 9, 11, 16, 18]),
      ("ichi", [-1, 2, 4, 9, 11, 18]),
      ("ku", [1, 2, 4, 8, 9, 11]),
      ("bo", [2, 4, 9, 11, 16, 18]),
      ("otsu", [4, 8, 9, 11, 13, 14]),
      ("ge", [6, 8, 9, 11, 14, 18]),

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s.boot;// サーバーの起動
p = ProxySpace.push(s);// ProxySpaceの初期化

(
// 楽器 "mySaw" を定義し追加
SynthDef("mySaw", {
  arg out = 0, freq = 440, sustain = 1.0,
  cutoff = 2000, rq = 0.3, pan = 0.0, amp = 1.0;
  var sig;
  sig = LFSaw.ar(

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#Requires AutoHotkey v2.0

;;
;; An autohotkey script that provides emacs-like keybinding on Windows
;;

;; global constants
DEBUG_MODE := 0

;; global variables

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import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np
from matplotlib.patches import Ellipse
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import r2_score

def plot_iris_petal_scatter_with_regression():
    """