Python/Numpyで任意精度（arbitrary-precision）、多倍長精度（multiple-precision）の演算を行う。

A4サイズのtiff原稿を2つ結合してA3サイズのtiff原稿を作成する。このとき各tiff原稿には3mmの塗り足し部分が含まれており、これを考慮しないといけない。この操作をPythonを用いて自動化した。そのついでにPython/PILによるTIFFファイルの読出しについてまとめておく。マルチチャンネルの信号データやGeoTiffは考慮していない。あくまで1枚の画像ファイルのTIFFだ。

Javaなどが単一クラスの継承しか許さないのに対してPythonはC++のように複数のクラスを継承する多重継承が許されている。これによって当然共通の基底クラスを持つような派生クラスを複数継承するといったことが可能になってくる。

多くの言語においてsuperキーワードは基底クラスにある同名メソッドを参照するために使われるが、Pythonにおいては組み込み関数super()でありその働きは全く持って他の言語のそれと異なるようだ。

もし直接numpy.random配下のメソッドを呼んだり、初期値を固定するためにRandomStateによって状態を記録する方法をとっているならnumpy.random.Generatorを使ったもっと良い方法がある。どう使うのか、なぜこちらの方が良いと思ったのかについて説明する。

numpyのndarrayをitertools.productに渡すのは微妙だからnumpy.nditerを使うほうがいい。それかnumpy.meshgrid。