Python関連のことを調べてみた2020年01月20日

強化学習 今日から学習

あなたにはこれから、北海道の札幌から沖縄の那覇まで旅行していただきます。強化学習で。

この日本縦断旅行には、以下の２つの目標があります。

* 目標１：ゴールにたどり着く。 まずはゴールにたどり着かないことにはどうにもなりません。
* 目標２：最短経路を発見する。 ゴールまでの経路を発見したら、その中で最短のものを発見します。

そして、以下のルールを適用したいと思います。

* 一度訪れた都市は二度と訪問しない。間違えて二度同じ都市を訪れたらゲームオーバー。

# グラフ探索手法を使えばいいんじゃない？

ええ、その通りです。グラフ探索手法を使えば簡単に求まります。詳しくは

* [グラフ理論の基礎](https://qiita.com/maskot1977/items/e1819b7a1053eb9f7d61)
* [グラフ理論の基礎をmatplotlibアニメーションで](https://qiita.com/maskot1977/items/b55c6d1c85bcf0ec0d08)

を見てください。でもここでは、強化学習について

OpencvでRGBとHSVのヒストグラムを取得する方法

#はじめに

画像を扱っていて、RGBやHSVのヒストグラムの情報を特徴量として使いたいと思いました。
そこで**opencv**を使ってヒストグラムを抽出してみました。
メモとして残しておきます。

#ヒストグラム

`ヒストグラムとは、画像中の画素値の全体的な分布を知るためのグラフやプロット`とみなせます。一般的に横軸に画素値、縦軸に画素値の出現頻度を載せるプロットです。ヒストグラムの可視化は画像を理解するための１つの方法です。
`
#RGBとHSVの違いは？

###RGB

RGBはそれぞれ赤(Red)、緑(Green)、青(Blue)の頭文字をとったもので、この３色は「光の３原色」と呼ばれており、ブラウン管、液晶モニター等で色を表現するための手法です。原色ひとつにつき、256段階の濃さを設定できるため、256の３乗の16,777,216通りの色を表現可能です。

###HSV

HSVは色を色相(Hue)、彩度(Saturation)、明度(Value・Brightness)の３要素で表現する方式です。
**色相**：色相環(色相の輪)　輪の形、もしくは0度～360度の範

Docker x 可視化がうまくいかずハマったのでまとめてみた！

#はじめに
Docker上でOpenCV等のビジョン系ライブラリを使用する時は、DockerコンテナとローカルPCのディスプレイを接続する必要がありますが、この方法が分からず結構な時間を要してしまいましたので、途中で遭遇したトラブルとその解決策を含めてまとめていきたいと思います！

#開発環境
Ubuntuです！詳細は下記コマンドでチェックしておきます！

“`terminal
$ cat /etc/lsb-release
DISTRIB_ID=Ubuntu
DISTRIB_RELEASE=18.04
DISTRIB_CODENAME=bionic
DISTRIB_DESCRIPTION=”Ubuntu 18.04.3 LTS”

$ arch
x86_64
“`

#Dockerイメージのダウンロード
まずはDocker HubからDockerイメージをダウンロードします。Docker Hubで公開されているDockerイメージは、自由にダウンロード、保存することができます。

“`terminal
$ docker pull ubuntu:18.04
“`

#Docke

Python素人が走る02

(本文は『スラスラわかるPython』(翔泳社)を参考にさせていただいています。if文での条件分岐です。メンバーの人数とお店の定休日を設定して学ぶ例題になっています。)

昨日からif文の練習をしていますが、エラーが止まりません。自分で書いたコードが下の画像です。


todayが単数なので、複数の曜日を指定できないのかと思ったのですが、どうなのか自分の知識では判断ができません。最初は曜日の連結に「+」を使用してエラー、「,」に変更すると文は通りましたが、if文でエラー。無効な構文のようです。

試しに本に記載されている通りにコードを書いてみたのですが、再度エラー。下の画像です。

![DF0E0F8A-F665-467C-B30C-11B96826EC0E.jpeg](http

言語処理100本ノック-93(pandas使用):アナロジータスクの正解率の計算

[言語処理100本ノック 2015](http://www.cl.ecei.tohoku.ac.jp/nlp100/)の93本目「アナロジータスクの正解率の計算」の記録です。
前のノック結果に対して正解率を計算するだけで楽勝です。自作プログラムでの結果は約25%、Gensim使用時の結果は58%と大きく水をあけられています(正解率の計算方法がこれでいいのか、という疑問も少しあり)。

# 参考リンク

|リンク|備考|
|:–|:–|
|[093.アナロジータスクの正解率の計算.ipynb](https://github.com/YoheiFukuhara/nlp100/blob/master/10.%E3%83%99%E3%82%AF%E3%83%88%E3%83%AB%E7%A9%BA%E9%96%93%E6%B3%95%20(II)/093.%E3%82%A2%E3%83%8A%E3%83%AD%E3%82%B8%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%B9%E3%82%AF%E3%81%AE%E6%AD%A3%E8%A7%A3%E7%8E%87%E3%81%AE%E

macOS Catalinaのクリーンインストールと作業環境更新

2020年1月18日（土）、iMacとMacbook proにmacOS Catalinaをクリーンインストールし、作業環境を更新したので更新内容を記録しておく。作業環境は主にPythonとJupyter, TeX少々である。なおこの投稿は[「はてな」に投稿したもの](https://damyarou.hatenablog.com/entry/2020/01/18/195608)に若干の修正とスクリーンショットを加えたものである。Catalinaが立ちあがってデバイスのアイコンが示されている写真は見たことがない気がするので、参考のためにアップした。

#### マシンとスクリーンショット

+ MacBookの場合、ディスクユーティリティで見ると４つのディスクが表示されている。
このうちTranscendは外付けなのでこれを除けば、一つのSSDなのに３つのHDが表示されている。これをりんごマークの「このMacについて」のStorageで見ると２つのHDが表示されており、デスクトップにも２つのHDが表示されている。HD-Dataのほうは中身を見ることはできない。
+ iMacの場合、

TSL/SSLがaverrableでない状態からの import tk, matplotlib等ができないまでの対処

#pip install ができない
osのアップデートがされてから，ライブラリのインストールをやっていなかったのでやろうとするとできなかった．
TSL/SSLが問題らしい．調べるとどうもpyenvがアップデートについていけて無い模様
以下エラー内容

“`
pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module in Python is not available.
Collecting numpy
Retrying (Retry(total=4, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by ‘SSLError(“Can’t connect to HTTPS URL because the SSL module is not available.”)’: /simple/numpy/
Retrying (Retry(total=3, connect=None,

Jetson NanoでRealsenseのPythonラッパーPyRealsenseを使用する方法


# PyRealsense（pyrealsense2）とは
　IntelのDepthカメラRealsenseをPythonで扱うためのラッパープログラムです。Pythonで、Realsenseの画像や深度情報を簡単に取得することができます。

　Realsenseで、Pythonを使ったディープラーニングで画像認識した上で、深度情報を取得したい、といったときにとても便利ですね。

　X86系のPCの場合は、`pip install pyrealsense`で簡単にインストールできるのですが、ArmのJetson Nanoだと一工夫必要なので、セットアップ方法と使い方を簡単に紹介します。

　なお、この記事ではRealsenseはD435を想定しています。

# Librealsenseをソースからビルド
　Jets

大場花菜と大谷映美里の分類をディープラーニングでやってみた

#はじめに
みなさんはじめまして。おぼろと申します。
今回会社の研修で画像認識で分類問題を解いたので実際に自分の好きなもので同じような精度・結果が得られるのか。また精度が高くなかった場合、どのようなアプローチをすれば精度を高くすることができるのか、検証していきたいと思います。
AI関連ではない人が記事を読むことも想定して記事を書いたので、この記事を通じてディープラーニングを学びたい人には物足りない内容かと思います。ただ、実装内容は簡単に試せるものなので是非見ていっていただけたらと思います。
#まず、大場花菜と大谷映美里って誰？
大場花菜ちゃんは私、おぼろが大好きなアイドルグループ「=LOVE」のメンバーです。
**めちゃくちゃかわいいです。**

RPA、VBA、プログラム言語で行うべき自動化は?

業務自動化といいますが、自動化するためのツールってたくさんあります。「その業務、別にその特別なツール使わなくていいんじゃねー！？」ってことありますよね？ということで、業務の種類、環境、ユーザーの種類、などにより分類してみましたー。

# 1. コア業務の自動化 (会計、人事、CRM、ERPなど)
RPAお勧め度: ☆☆☆☆☆

人事、給与、管理会計、サプライチェーン、原価計算、CRM、、、など、業界によらない企業としての基本的な業務や、業界特有の業務の自動化については、迷わずにパッケージソフトを導入しましょう。あなたの会社が創業したばかりのスタートアップであれば最初の1年くらいはExcelで諸々の事を管理するのもありかもしれませんが、この部分は自分で作りこむよりも先人達が何十年もかけて作り上げてきたパッケージにはかないません。最近は無料のSaaSサービスなんかも出てきているので、自分の力で自動化したり一から作り上げたりすることは全くお勧めできません。パッケージを使えば、あなたの組織内にはそのソフトウェアを担当する、高度な知識が必要なエンジニアは置かなくてもよい場合が多いです。

# 2

NetBeans IDEでPythonを使用する際に、”Wrong Python Platform”の警告が出てしまった時の対応

#そもそもPythonってNetBeansでやらないほうがいいよね
知ってます。
でもSublimeでやろうとしたらステップ実行のやり方よくわからないし、（そもそもNetBeansでできるかは知りませんが、Javaならできたしいけるっしょ的なバイブスで）NetBeans IDEを使ってみています。

###環境
OS : Windows 10（x64)
Python : 3系を公式ページからインストーラでインストール済
NetBeans : V11.2を公式ページからインストーラでインストール済 + Python用のライブラリをインストール＆設定済（参考リンクのページ参照）

###問題が発生した場所
Pythonのプロジェクトを作成しようとしたらこの画面で赤く囲っている部分のドロップダウンリストがうまく表示されず、プラットフォームを選ぶことができなかった。（ついでに警告で、Wrong Python Platformの文字が下に表示されていた）
![1.JPG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1

MacBookで外付けUSBカメラを使用し、PythonからOpenCVで画像を表示する

# 概要
MacBook Proで内蔵のカメラ(FaceTime HD Camera)ではなく、USB接続したカメラを使用し、Pythonからカメラ画像を取得し、表示した。

# きっかけ
MacBookでUSBカメラを接続してみたが、すんなりと扱えなかった。調べるとどうやらCamTwistというソフトを利用すると解決するらしい。
そして、CamTwistを起動したままにしておく必要がある。

# 環境
– macOS 10.14
– MacBook Pro 13
– Python 3.7
– CamTwist 3.4.3

# カメラ画像の取得
内蔵のカメラ画像を取得する場合は、このスクリプトで表示できる。

“`camera.py
import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
ret, frame = cap.read()
cv2.imshow(‘camera’, frame)
if cv2.waitKey(1)==27: # ESCで抜ける
break
cap.release()
c

python学習　アウトプット

パソコンもロクに触ったことのない中卒boyがプログラミングで人生変えよう！ということで最近やりはじめたプログラミング（python）学習をアウトプットして行こうと思います。。。
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ちなみに今使っている教材は、動画学習サービスのUdemyというもので勉強しています！

今日の学習内容は、、、
34. デバッガーを使って確認してみる

35. 比較演算子と論理演算子

36. InとNotの使い所

37. 値が入っていない判定をするテクニック

38. Noneを判定する場合

39. while文とcontinue文とbreak文

40. while else文

41. input関数

42. for文とbreak文とcontinue文

43. for else文

44. range関数

45. enumerate関数

46. zip関数

47. 辞書をfor文で処理をする

48. 関数定義

49. 関数の引数と返り値の宣言

50. 位置引数とキーワード引数とデフォルト引数
以上です。。

いやぁ

【自分用メモ】pip install が失敗するので解決する

#はじめに
　先日，Twitterのフォロワーさんが新しいPCを買うということで，いらなくなった昔のPCをいただくということがありました．そこで，そのいただいたPCでも整数計画問題やらを解くためにデータサイエンス系に強いPythonをAnacondaを利用してインストールして，PuLPを使ってばりばり問題を解いていきたい！となりました．
　ところが，conda install pulpはそんなもの用意してないよ！と言われ，conda-forgeというところからpulpをインストールしようとしたところ，「インターネット接続がうまくいかないよ…」と返されてしまいました．自分はまだプログラミングをはじめて日が浅いので，それなら，と思ってpip install pulpと「[condaとpip混ぜるな危険](http://onoz000.hatenablog.com/entry/2018/02/11/142347)」と言われているにも関わらず，pip install pulpとコマンドを打ちました．しかし，

“`cmd.exe
WARNING: pip is configured wi

[Python3 入門 12日目]6章 オブジェクトとクラス（6.3〜6.15）

#6.3 継承
– 使いたい既存のクラスを指定し、追加、変更したい一部だけを定義する新しいクラスを作る。（継承）
– 新クラスでは追加、変更したい部分だけを定義する。するとこの定義が実際に使われ、**上書き**された古いクラスの動作は使われない。これを**オーバーライド**という。
– 元のクラスを親、スーパークラス、基底クラス、新しいクラスは子、サブクラス、派生クラスと呼ばれる。
– 子クラスは親クラスを専門特化したものである。

“`py

>>> class car():
… pass
…
#親クラスの継承。（）に親クラス名を入れる。
>>> class yugo(car):
… pass
…
>>> give_me_a_car=car()
>>> give_me_a_yugo=yugo()
>>> class car():
… def exclaim(self):
… print(“I am a car!”)
…
>>> class yugo(car):
… pass
…
>>> gi

APIGateway+Lambda+ServerlessFramework（言語：Python&Golang）の色々。offlineモードとかバイナリアップロードとか

##はじめに
APIGateway＋Lambdaを使って、RESTfullなAPIによるPDF生成APIをデプロイメントする時に色々とハマったので、その時の備忘録を記事にしました。

基本はServerlessFrameworkを使ったデプロイメントの自動化を目指して作業をしていった内容をまとめています。

##APIGatewayでメディアタイプの追加
まず、APIGatewayのバイナリレスポンス対応がどういうフローになるかを説明しておきます。

– 【リクエスト】
ブラウザ → (jsonリクエスト） → APIGateway → Lambda

– 【レスポンス】
Lambda → （ファイルを文字列：Base64変換） → APIGateway → （文字列をデコード:Base64変換） → ブラウザ

上記のようにLambdaからはBase64変換されたバイナリデータの文字列が返却される事が期待されています。Lambdaで返却する時の処理として、ここがまずポイントになります。

###APIGatewayのバイナリサポート周辺
APIGatewayでPDFファイルを直接返す

約束された勝利（『趣味 × 機械学習』)

# はじめに
初投稿です。
社内のLT用に拵えたネタを書き記します。
（今後も継続してアウトプットしていけるよう精進します、、）

# 目次
1. 前置き・目的
2. システム全体の流れ
3. 詳細
4. 実践結果発表
5. 結論
6. TODO

# 1．前置き・目的
### タイトル：**『趣味 × 機械学習』**
という大々的なタイトルなんですが、
私の趣味は**[パチスロ](https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%91%E3%83%81%E3%82%B9%E3%83%AD)**です。

>### パチスロとは
>パチンコ店に設置されているスロットマシンのことで、法律では『回胴式遊技機』という名前を付けられている。
>パチンコ店にあるスロットマシンだから、パチスロと呼ばれている。
>パチスロには**6段階(※)**の設定と呼ばれるものがあり、閉店後にパチンコ店員が手作業で変えている。
> ※すべての機種が6段階というわけではありません。

具体的な例を挙げて説明していきます。
[『ゴーゴージャグラーKK（北電子様）』](https://mach

Jupyterhubで教室を作る

## Jupyterhubのことがようやく少しわかってきました。

皆様はJupyterhubという最強のPython実行環境を使っているでしょうか?

Kaggleなどもありますが自分が持っているサーバーインスタンス上でJupyterhubを動かすことができれば結構便利です。

将来的にはトレーニングなどで使えないかなと思いJupyterhubでの運用方法を模索していました。

その中で特に**ユーザーの作り方**と**ユーザーがログインしたときのホームディレクトリ**を設定する方法がわからなかったので共有します。

### まずはJupyterhubのインストール

“` bash
$ pip install jupyterhub
“`

### Jupyterhubのデーモン化(起動しっぱなしにする)

“` bash
#外部からアクセスできるようにホストも設定
$ nohup jupyterhub –ip=0.0.0.0 >> jupyterhub.log 2>&1 &
“`

### CONFIGをつくる

***jupyterhub_config.py***という

Python 3 エンジニア認定基礎試験を受験した感想

# はじめに
Python 3 エンジニア認定基礎試験を受験してきましたので、簡単に感想を記録しておきます。
個人的に受験前に知りたかった情報などが書ければと思います。

# Python 3 エンジニア認定基礎試験とは
|項目||
|—|—|
|制限時間|60分|
|問題数|40問|
|合格ライン|70%(700/1000点)|

# 筆者について
都内にある中規模の会社に入社して2年目のSEです。
今までにシェルスクリプト、C、C#の開発を経験しました。
Pythonについては半年前までは一度も触ったことがありませんでしたが、流行の言語である(?)との情報を聞き受験に至りました。
あと、弊社では、この類いの試験に合格するとなんと会社からお小遣いがもらえます(あるあるだと思いますが)。

業務では、社内で使用するツールをPythonで1ヶ月弱かけて作成したほどの経験しかありません。

# 学習方法
* 「Progate」で2ヶ月課金して学習。
https://prog-8.com/languages/python
* 「DIVE INTO EXAM」の模擬試験を3週間ほど

[Pythonでweb開発] html出力時の文字化け対策

色々と試しましたが、この方法が最適です。web serverとしても、localで起動する場合も文字化けしません。

“`python
import io
import os
import sys

html_body = ‘HTMLの形式です’

if type(sys.stdout) == io.TextIOWrapper:
sys.stdout = io.TextIOWrapper(
sys.stdout.buffer,
encoding=’utf-8′
print (‘Content-type: text/html; charset=UTF-8\r\n’)
print (html_body)

“`