Python関連のことを調べてみた2020年01月24日

【Django】Django+MySQL＋Vue.jsな環境を作るメモ【Python】

##システム構成
・Django
・Vue.js
・MySQL

“`commandline
django-admin startproject config .
python manage.py startapp accounts
“`

##最初の設定

###APPSに追加
“`python:config/setting.py
INSTALLED_APPS = [
‘django.contrib.admin’,
‘django.contrib.auth’,
‘django.contrib.contenttypes’,
‘django.contrib.sessions’,
‘django.contrib.messages’,
‘django.contrib.staticfiles’,

“accounts.apps.AccountsConfig”,
]
“`

###言語とタイムゾーンを日本仕様にする

“`python:config/setting.py
LANGUAGE_CODE = ‘ja’

TIM

VsCodeで自作モジュールをImportすると何故かNo name in module…と言われる

Pylintを導入した状態で、プログラム直下にあるフォルダからモジュールをImportするとVsCode上で何故かエラーが表示される。
直下にあるフォルダからのImportなので、実行自体は問題なく動く。

## 解決方法
モジュールが入っているフォルダに空の__init__.pyを作成する。

$ touch ./modules/__init__.py

\_\_init__.pyがないと検索に引っかからないのかな。

pythonのdataclassで後ろに継承したい

各dataclassで共通のフィールドがほしい、でもデフォルトの値を付けたいから普通に継承すると前にこれがついてtypeerror。つらいさんなのだ

# だめ

“` python
from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Base:
base: int = 10

@dataclass
class Extend(Base):
extend: int

“`

typeerrorです

あと、`@dataclass`していないclassを継承しても継承元のフィールドは(\_\_init\_\_には)継承しないみたい。

# 正直読みにくいけどまあ解決

デコレータを書きます

“` python
from dataclasses import dataclass

def add(c):
@dataclass
class wrap(c):
added: int = 10
return wrap

@add
@dataclass
class DataClass:

リストの中身を繋げて文字列にする方法

# リストの中身を繋げて文字列にする方法

案外文字列作るやり方がなかったので、初歩的ですが

“`
l = [‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’, ‘e’]

# スペースで区切る場合
a = ‘ ‘.join(l)
print(a)
“`

出力結果

“`
‘a b c d e’
““

**結合する文字列は（str型）である必要があり。**
要素が数値の場合は、例えばmap()関数などでstr型に変換する必要がある。

“`
b = ‘_’.join(map(str, l))
print(b)
“`
出力結果

“`
‘1_2_3_4_5’
“`

dict list クラスをカスタマイズするときの覚え書き

## memo
・カスタマイズ済みのlistに
memo.c=[1,2,3]
のように初期化すると普通のlistで初期化されるので　memo_baseの“`__setattr__“`で回避するコードを書く

## コード

“`
class memo_base(object):

def __init__(self):
self.prm=[“PRM”]
self.a=””
self.b=self.dict_base(self.prm)
self.c=self.list_base(self.prm,[1,2,3])

#__getattribute__(self, name, /)
#Return getattr(self, name).
def __getattribute__(self, name):
print(“memo_base.__getattribute__>”,name)
return super().__getattribu

PythonでDiscord

#はじめに
ディスコードを使ってサーバーを運営していくうちに実装したものをコード例を載せながら解説していこうと思い、この記事を書きました。discord.pyは新しいrewrite版です。

“`python
import discord

client = discord.Client()

@client.event
async def on_ready():
print(‘Logged in as’)
print(client.user.name)
print(client.user.id)
print(‘——‘)

client.run(“”)
“`
雛形はこんな感じです。
print(‘——‘)とclient.run(“”)の間にそれぞれの実装したい処理を書いていきます。実際に使っているものを例として載せます。

#新しく入ってきた人にロールを付与してメッセージを送る
“`python
# ?joinと打つとmemberという名前の役職が付与される
@client.event
async def on_message(me

画像から人物の性別、年齢を推測するLine botを作ってみた

# 概要

lineを使って、送信した画像から
性別、年齢予想、表情分析を実施するbotを作成しました。

こんな感じ

画像を送ると、分析した結果が返ってくる(3人まで同時に写っててOK)

ソースコードは[こちら](https://github.com/vesono/photo_recog_line_b

Dockerで数分でOpenCV&Python環境を構築して試す

#コード

下記のコマンドを指定して完了。
`/mygit/appdir/`は実行したいpythonファイルが有るフォルダを指定してください。

“`shell
docker run -it –rm –name pythoncv -w /mygit/appdir/ -v “$PWD”:/mygit/appdir/ jjanzic/docker-python3-opencv python index.py
“`

#各オプション
## -w
作業フォルダ指定

##-v
マウントディレクトリ指定

“`text
“is not shared from OS X and is not known to Docker.”というエラーが出る場合があります。
こちらの記事を参照して回避してください。
“`

【Docker For Mac】Error response from daemon: Mounts deniedの対応
https://qiita.com/nishina555/items/a75ce530d9382aa09511

#感想
環境構築で時間が取られなくて最高。

pip install でSSL関連のエラーが出たらこれを読め！！！

# 環境
mac OS Catalina
python 3.6.5

# 状況
pythonをしばらく放置（1年くらい）していたのですが、新しくパッケージをインストールしようと思い`pip install `したところこんなエラーに…

“`
WARNING: pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module in Python is not available.
Collecting numpy-stl（今回インストールしようとしたパッケージ名）
WARNING: 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.”,)’: /s

言語処理100本ノック-97(scikit-learn使用):k-meansクラスタリング

[言語処理100本ノック 2015](http://www.cl.ecei.tohoku.ac.jp/nlp100/)の97本目「k-meansクラスタリング」の記録です。
前回ノックで得た国名の単語ベクトルを使って国を5つのかたまり(クラスタ)に分類します。
その際に使うK-Meansは[「Coursera機械学習入門コース(8週目 – 教師なし学習(K-MeansとPCA))」](https://qiita.com/FukuharaYohei/items/7a71be58818719cdf73c)で学んだ内容で、クラスタリングの手法です。

# 参考リンク

|リンク|備考|
|:–|:–|
|[097.k-meansクラスタリング.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)/097.k-means%E3%82%AF%E3%83%A9%E3%82%B9%E3%

PythonでSerialを受信する(Port checkあり)

PythonでSerialからのデータを受信する場合、SerialPortを指定する必要がありますが、Serialが１つのみでボーレートもわかっている場合は

“`
from serial.tools import list_ports
import serial
ports = list_ports.comports()
ser = serial.Serial(ports[0].device,9600,timeout=0.1)
“`
のようにしてポートを開くことができます。

これではあまりにも乱暴だという場合は、シリアルのボーレートと送られてくるデータのフォーマットが既知であれば、利用可能なポート全について流れてくるデータのフォーマットをチェックしてポートを開くことができます。

例えばPCに繋いだArduinoから9600bpsで定期的に

“`
test:data=***
“`
のようなデータが送られてくる場合は

“`
from datetime import datetime as dt
from serial.tools import list_ports
im

機械学習③　活性化関数の紹介・実装

#はじめに
　この記事は　[機械学習②　パーセプトロンの活性化関数](https://qiita.com/squarekzmlviy/items/6d3b4aae12fc2c159e81)　の続きになります。
　今回は活性化関数である、ステップ関数とシグモイド関数についての記事です。

#参考
参考文献：[O’REILLY JAPAN ゼロから作るDeep Learning](https://www.oreilly.co.jp/books/9784873117584/)
前回：[機械学習②　パーセプトロンの活性化関数](https://qiita.com/squarekzmlviy/items/6d3b4aae12fc2c159e81)

#活性化関数
##ステップ関数とは
ある閾値を境にして、出力が切り替わる関数をステップ関数といいます。以下の式で表すことができました。
#####式3-1

“`math:aa
y=h(b+w1x1 + w2x2)\\
h(x) = \left\{
\begin{array}{ll}
1 & (x \, > \, 0) \\
0 & (x \, \

matplotlibの散布図で連続的に色付けをする

matplotlibの散布図を連続的に色付けする方法のメモ．

ポイントとしては
1. cmapを用いて連続する実数をRGBの連続値に変換する
2. `plt.scatter()`で提供されている`facecolors`や`edgecolors`の引数を使う
の２つです．

(20/01/24 10:34追記)
コメントでもっと簡単な方法を教えていただき，下のコード例を修正しました．
@kochory さん、ありがとうございます！

## コードの例

回帰問題用のデータセットBoston housingの低次元埋め込みと目的変数(今回の例では物件価格)を散布図で可視化しました．

“`python
%matplotlib inline
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.manifold import TSNE

X, y = load_boston(return_X_y=True)
tsne = TSNE(

時系列データから取り出せる特徴量

時系列データを分析する際に、部分時系列を取り出して特徴量を取り出すということをする場合があります。下記のような特徴量を抽出することが出来ます。

“`python
from scipy import fftpack, signal
import scipy
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def pentropy(y, fs):
f, Pxx = signal.periodogram(y, fs)
pk = Pxx / np.mean(Pxx)
S = scipy.stats.entropy(pk)
return S

def generate_features(y, x, fs=1, order=5):
“””
Parameters
———-
y : np.ndarray
波のデータ

x : np.ndarray
時刻など

fs : int

学習記録 その２７（３１日目）

#学習記録（31日目）
勉強開始：１２／７（土）〜

教材等：
・大重美幸『詳細！ Python3 入門ノート』(ソーテック社、２０１７年)：１２／７（土）〜１２／１９（木）読了
・Progate Python講座（全５コース）：１２／１９（木）〜１２／２１（土）終了
・Andreas C. Müller、Sarah Guido『（邦題）Pythonではじめる機械学習』（オライリージャパン、２０１７年）：１２／２１（土）〜１２月２３日（土）読了
・[Kaggle : Real or Not? NLP with Disaster Tweets](https://www.kaggle.com/c/nlp-getting-started) ：１２月２８日（土）投稿〜１月３日（金）まで調整
・Wes Mckinney『（邦題）Pythonによるデータ分析入門』（オライリージャパン、２０１８年）：１／４（水）〜１／１３（月）読了
・斎藤康毅『ゼロから作るDeep Learning』（オライリージャパン、2016年）：１／１５（水）〜１／２０（月）
・**François Chollet『Pyt

Node.jsからFBX SDK Pythonを呼べるDockerイメージ作った

# Node.jsからFBX SDK Pythonを呼べるDockerイメージ作った
とある事情により、Node.jsからFBX SDK Pythonを呼ぶ必要があったので、Dockerイメージを作りました。

作ったDockerイメージは以下に公開しました。
https://hub.docker.com/r/seguropus/fbx-sdk-python-nodejs

# サンプルコード

サンプルコードを以下に置きます。
https://github.com/segurvita/docker-fbx-sdk-python-nodejs

# サンプルコードの使い方

“`bash
# Dockerイメージをビルド
docker-compose build

# Dockerコンテナを起動
docker-compose up
“`

これで、以下のような表示が出れば成功です。

“`
fbx-sdk-python-nodejs | # FBX SDK can read the following formats.
fbx-sdk-python-nodejs

Pythonでsorted関数やgroupby関数へdefを渡すときの注意点？？

Pythonを勉強しているのですが、ハマってしまって、1時間ぐらい立ち往生しました。
一応解決したのですが、どうしても腑に落ちなくて、もしこのメカニズムがわかる方がいらっしゃったらご教示いただけると嬉しいと思い、書きます。

以下は、選手名とブロックの組み合わせで、ロサンゼルスとニューヨークの選手を混ぜて、AブロックとBブロックにそれぞれ分けるプログラムです。

“`ruby:groupLeague.py
import itertools
LA = [(‘Jake’, ‘B’), (‘Elwood’, ‘A’)]
NY = [(‘James’, ‘A’), (‘Carry’, ‘B’), (‘Steven’, ‘B’)]
data = itertools.chain(LA, NY)

def getSortKey(item):
return item[1]

grp = itertools.groupby(sorted(data, key=getSortKey(data), getSortKey(data))
“`
しかし、これを実行すると、
TypeError: ‘i

【StyleGAN入門】自前マシンでアニメの独自学習♬

今回はStyleGANを使ってアニメ顔の学習に挑戦してみました。
学習に関する参考はほとんどなく以下のものがありました。結構学習に時間もかかるし、情報も不十分でしたが、一応自前マシンで学習でき、かつ学習途中からの再学習もできたので、記事にまとめておきます。
【参考】
①[How To Use Custom Datasets With StyleGAN – TensorFlow Implementation](https://evigio.com/post/how-to-use-custom-datasets-with-stylegan-tensorFlow-implementation)
②[styleganで独自モデルの学習方法](http://blog.livedoor.jp/tak_tak0/archives/52409271.html)
③[StyleGAN log](https://gist.github.com/eukaryote31/e7406e49f62f23e4004afa9788cafaa0)
④[Making Anime Faces With StyleGAN](

Qiskit: WeightedPauliOperator, MatrixOperator, InitialStateなどなど

# はじめに

Qiskitで量子プログラミングをするのに際して重要なclassの使い方を記します。
特に、Qiskit AquaなどでQAOAだったりを使うときに必要かなと思います。
まだまだ未熟なところもあると思いますが、参考にしてくれると嬉しいです。

# WeightedPailiOperator

QAOAだったり、VQEだったりにハミルトニアンを読み込ませるときに使うclass methodです。
qiskit.aqua.optimization.ising ではmax cutやtspなどのWeigthedPauliOperatorを返してくれるclass methodが提供されていますが、実際に自分で作ろうとすると少し大変です。
WeightedPauliOperatorに入れるclass methodはPauli classと呼ばれるものです。この説明を行いたいと思い餡巣。

## Pauli

まずは、sample code
とりあえず、使う物すべてimport

“`python:
import numpy as np

from qiskit.aqua.oper

Python初心者がProgeteでPythonを始める方法

Python初心者がProgeteでPythonを始めてみた。

まずはProgateへアクセス
https://prog-8.com/

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