2018-01-01から1年間の記事一覧
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
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
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
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…
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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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
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…
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…
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。
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。
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。
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。
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
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。
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。
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…
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。
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。
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。
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…
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…
つまりなにしたの？ 大量の画像が手に入ってしまったときに、ファイル名はあまり当てにならず画像をいい感じに並び替えたい時がある。 こんなとき、画像のヒストグラムを使って画像同士の近さ（類似度）を出せばソートしやすいんじゃないかと思って まずは画…
