EnsekiTT Blog

EnsekiTTが書くブログです。

第1回競技プログラミング初心者がAtCoderのABC問題をもくもくやる会の話

つまりなにしたの? AtCoderを先々週始めたので、同じくらいに始めた人たちともくもく会を開催した。

Python+Matplotlibでグラフに対して追加で縦線や横線を書く話

つまりなにしたの? PythonのMatplotlibでグラフを書くときに補助線に当たる値を指定したただの線を書いた。Python+Matplotlibでグラフに対して追加で縦線や横線を書く話

20代最後の秋を迎えた話

つまりなにしたの 28年間生きて、29年目を迎えたので、今年の進捗をお伝えする。ensekitt.hatenablog.com 20代最後の秋を迎えた話

PythonとPyAudioで大きい音がしたときに録音する話

つまりなにしたの? PythonとPyAudioで大きい音がしたときに録音を始めて10秒位録音することにした。PythonとPyAudioで大きい音がしたときに録音する話

Pythonでタイムスタンプをつけるときのメモと同じ時間のときに通し番号をつける話

つまりなにしたの? Pythonで実行時のタイムスタンプを名前につけて出力ファイルを保存したりするけど、 いつも同じタイムスタンプをつけているので、Blogにもメモしておくことにした。 ただタイムスタンプをつけるだけだと同じ時間だったときに競合するので…

PyAudioでマイクから入ってきた音にScipyでフィルタをかける話

つまりなにしたの? PyAudioでマイクから入ってきた音にScipyのフィルタをかけてそのまま再生してみた。PyAudioでマイクから入ってきた音にScipyでフィルタをかける話

PyAudioでマイクから入ってきた音をそのまま聞く話

つまりなにしたの? PyAudioというPythonの外部オーディオを扱うためのライブラリを使って、 マイクで入ってきた音を、そのままヘッドホンで聞いてみた。

アーロンチェアを導入した話

つまりなにしたの? アーロンチェアを購入して、自宅に導入した。

scikit-learnのdatasetsにはどんなのが入っているのか調べてみた話【Newsgroup編】

つまりなにしたの? Blogでサンプルを使いつつ、処理方法を紹介する時に便利なscikit-learnのdatasetsにはどんなのが入っているのか まとめておこうと思ってまとめ始めた。今回はNewsgroupのテキストデータ。

scikit-learnのdatasetsにはどんなのが入っているのか調べてみた話【Olivetti Faces編】

つまりなにしたの? Blogでサンプルを使いつつ、処理方法を紹介する時に便利なscikit-learnのdatasetsにはどんなのが入っているのか まとめておこうと思ってまとめ始めた。今回はAT&T Laboratories Cambridgeの顔画像データ。

scikit-learnのdatasetsにはどんなのが入っているのか調べてみた話【Breast Cancer編】

つまりなにしたの? Blogでサンプルを使いつつ、処理方法を紹介する時に便利なscikit-learnのdatasetsにはどんなのが入っているのか まとめておこうと思ってまとめ始めた。今回はウィスコンシン大学の乳がんデータ。

scikit-learnのdatasetsにはどんなのが入っているのか調べてみた話【Linnerud, Wine編】

つまりなにしたの? Blogでサンプルを使いつつ、処理方法を紹介する時に便利なscikit-learnのdatasetsにはどんなのが入っているのか まとめておこうと思ってまとめ始めた。今回は運動能力データとワインデータ。

scikit-learnのdatasetsにはどんなのが入っているのか調べてみた話【Diabetes, Digits編】

つまりなにしたの? Blogでサンプルを使いつつ、処理方法を紹介する時に便利なscikit-learnのdatasetsにはどんなのが入っているのか まとめておこうと思ってまとめ始めた。今回は糖尿病データと手書き文字データ。

scikit-learnのdatasetsにはどんなのが入っているのか調べてみた話【Boston, Iris編】

つまりなにしたの? Blogでサンプルを使いつつ、処理方法を紹介する時に便利なscikit-learnのdatasetsにはどんなのが入っているのか まとめておこうと思ってまとめ始めた。

scikit-learnのcross_validateでCross Validationしてみた話

つまりなにしたの? データ分析をやったら、Cross Validation(交差検定)などをやって分析手法が妥当か調べることが多い。 そこでscikit-learnのcross_validateを使ってCross Validationをやってみる

Scikit-learnで標準化をする時にStandardScalerを使ってみた話

つまりなにしたの? 今まで前処理のコードはかなり自前で書いてしまうことが多くて、Scikit-learnの機能を使えていないな〜と思ったので、 StandardScaler見たいなシンプルな機能から使ってみることにした。 基本的にはPandasのDataFrameで定義されたデータ…

Ruby on Railsの古いバージョンを指定してインストールしたい話

つまりなにしたの? Ruby on Railsのチュートリアルとかをやる時に、古いバージョンを指定してインストールしたいと思うことがある。 Ruby on RailsのGetting Startedだと、バージョン指定をしていないので、指定する方法をいくつか選択できるようにしておく…

pd.Seriesを入れるとOne Hot Encodingしてpd.DataFrameにしてくれる関数を用意した話

つまりなにしたの? カテゴリデータで構成されるpandasのpd.Seriesを入力すると、One Hot Encodingをして、 pd.DataFrameとして返してくれる関数(one_hot_encoding)を用意した。

PythonからRedisを叩いてPub/Subする話

つまりなにしたの? PythonからRedisを叩いて、Pythonのプログラムから出版したり、購読したりした。 Redisに接続したコネクションから、Publish(channel, message)で出版して コネクションのpubsubオブジェクトからsubscribe(channel)で購読した。

RedisでPub/Subしてみる話

つまりなにしたの? Redisを使ってPublish–Subscribe Pattern(出版者-購読者モデル)を実践してみた。

Publish–Subscribe Pattern 出版-購読型モデルの話

つまりなにしたの? 出版者と購読者のモデルをなんとなく使っていたので、改めて勉強して、まとめてみた。 センサデータをみんなで購読したり、 逆にセンサが設定ファイルを購読したりすることにも使えるので、 ロボット関連でも結構活用されている。

Pythonによるインメモリでのデータ圧縮の話 後編

つまりなにしたの? Pythonではデータ圧縮とアーカイブが標準ライブラリにあり、そのうちデータ圧縮をやる。 バイナリデータをバイナリデータのまま圧縮して変数に格納する。 ensekitt.hatenablog.com の続き

Pythonによるインメモリでのデータ圧縮の話 前編

つまりなにしたの? Pythonではデータ圧縮とアーカイブが標準ライブラリにあり、そのうちデータ圧縮をやる。 バイナリデータをバイナリデータのまま圧縮して変数に格納する。

Python(Numpy)の@(アット)演算子を使って見る話

つまりなにしたの? Python3.5以降ではNumpyのmatmulに相当する@演算子が使えるようになったみたいなので使ってみた。

QR法をNumpyで実装して固有値を計算してみた話

つまりなにしたの? 固有値にはQR法を使うのが良いらしいのでNumpyで計算した。 numpy.linalg.eigを使う方法(固有値の確認) numpy.linalg.qrを使う方法(QR分解はNumpyに頼る) QR分解を自前で実装する方法(Numpyのアシスト付き) 1と2を信用して、3の妥…

実対称行列の固有値・固有ベクトルをNumpyで計算した話

つまりなにしたの? 実対称行列の固有値・固有ベクトルをNumpyで計算した。 1つは numpy.linalg.eigによる方法 2つは Jacobi法を自前で実装する方法(Numpyのアシスト付き) 1を信用して、2があってるか確認した。

くそあつい中38.8℃の熱を出して倒れた話

つまりなにしたの? よくたべて、よく寝たら、ちょっと痩せた。

更に改善を期待してPCAでも画像の並び替えをやってみた話

つまりなにしたの? ヒストグラム比較も狙ったとおりという感じではなかった。 HSV色空間自体は比較的特徴を表すのに便利そうなのはわかったので、 主成分分析(PCA)にかけて第一主成分で並び替えてみたら、やや改善したように見える。

改善を期待してHSV色空間でヒストグラム比較をしてみた話

つまりなにしたの? 前回あまりにも、残念な結果だったヒストグラム比較。 RGBでのヒストグラムを連結して比較したものから、HSV色空間でのヒストグラム比較に変更してみた。 今更OpenCVのドキュメントを読んでこっちが正攻法っぽいのでやってみることにした…

ヒストグラムの比較で元画像との近さに応じて画像の名前を採番しなおした話

つまりなにしたの? いっぱい写真があると画像の近さで並び替えたくなるので、今回は安易にヒストグラムだけを比較して画像の名前を採番しなおしてみた。 ただ、ヒストグラムだけだとやっぱり空間情報(どのへんが青いとか)が失われるのであまり綺麗にでき…

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