- 1. 【Mac】Atomでcmd+Rを実行すると”no symbols found”が出るときの解決法
- 2. Anacondaのインストール方法
- 3. Jupyter Notebook 初期ディレクトリの変更
- 4. モンティ・ホール問題の答えは、ある意味 1/2 でも正しいんじゃないか
- 5. 【備忘録】Python Pandasでindex以外の列を指定してbetween_timeを実行する
- 6. Homebrewを使用してPythonをインストールする
- 7. Windows11+WSL2+VSCode+Python3.10.1
- 8. Python(Django)でSNS系アプリ作ってみた
- 9. LINE Messaging API＋Ngrok＋Python で実験的にLINEボットを開発してみよう Part2簡易動作と応用の準備
- 10. Pythonのsubprocessでkillが効かないときの対処法
- 11. Python + TypeScriptのmonorepoでpre-commitの設定
- 12. NumpyでLoGフィルターとゼロ交差によるエッジ検出
- 13. ROSでの通信遅延時間検証 その②
- 14. 【Django】{% static %} タグ内で変数を使う方法
- 15. 無料で始めるAutoML超入門 ~有馬記念で1位を予測する~(後編)
- 16. 無料で始めるAutoML超入門 ~有馬記念で1位を予測する~(前編)
- 17. seleniumを使用しているpythonファイルを実行ファイル化する
- 18. 【必見】django_restframworkでリレーションモデルをJSON形式で展開する方法
- 19. Twitter アカウント間の関係を視覚化するための Dash Cytoscape
- 20. 【Python】Jupyter notebookでOracle Databaseからデータ取得してExcellに書き出す方法
【Mac】Atomでcmd+Rを実行すると”no symbols found”が出るときの解決法
#Atomでpythonファイルを実行するとき、cmd+Rを押しても以下のようなエラーが出るときの解決法を紹介していきます。
##解決法①：間違えてwindowsのショートカットを使ってないか確認
・Windows：alt+R で実行
・Mac： cmd+Rで実行押し間違えてる方多いらしいので、まずここを確認してください。
##解決法②Atomのデフォルトのショートカットを変える
#####トップバー→Atom→環境設定
3. ユーザー登録のようなポップアップが出るが、右上の×を押下し、ポップアップを消す。
4. インストーラーを名前を付けて保存する。
もちろん、扉を選び直したほうが正解となる確率が $2/3$ になることに異論は無い。その上で、ある意味答えを $1/2$ とする説を思いついた。
# まずは 2/3 となるケースでシミュレート
Python でシミュレーションをする。まずは $2/3$ となるケース。
“`python
import randomdef _choose_door(first_chosen_door, rest_door):
return rest_doordef main(trials=1000000, door_num=2):
# 結果を格納する。
result = {True: 0, False: 0}# trials の回数だけ試行。
for i in range(t
【備忘録】Python Pandasでindex以外の列を指定してbetween_timeを実行する
#between_timeのパラメーターにはindex列以外が指定できない…
between_time（start_time、 end_time、 include_start = True、 include_end = True、 axis = None）パラメーター
start_timedatetime.timeまたはstr
時間フィルター制限としての初期時間。end_timedatetime.timeまたはstr
時間フィルター制限としての終了時間。include_start bool、デフォルトはTrue
開始時刻を結果に含める必要があるかどうか。include_end bool、デフォルトはTrue
終了時刻を結果に含める必要があるかどうか。axis {0または ‘index’、1または ‘columns’}、デフォルトは0
インデックスまたは列の値の範囲時間を決定します。#ここから、index以外の行を指定する場合によくみられるコードはこちら。
“`python
df.set_index(keys=’my_datetime_field’).betwe
Homebrewを使用してPythonをインストールする
## Goal
M1チップ搭載のMacBook AirにHomebrewを使用してPythonをインストールする手順を示します。
特定バージョンのPythonへ切り替えて使用できるようにするため、pyenvをインストールし、Pythonをpyenvで管理します。
## References
* [“pyenv”](https://github.com/pyenv/pyenv). pyenv. Retrieved December 29, 2021.
## Pre-Requisites
この文書の手順は、次の環境で実施し、動作を確認しました。
* MacBook Air (M1, 2020)
* macOS Monterey 12.0.1
* zsh 5.8
* Xcode 13.2.1
* Command Line Tools for Xcode 13.2.0.0.1 (Dec 3, 2021)
* Homebrew 3.3.9## How To
### pyenvをインストールする
ターミナルを開きます。
pyenvをインストールするため、次のコマンドを実行
Windows11+WSL2+VSCode+Python3.10.1
Windows11にVSCode, WSL2(Ubuntu), Python3.10.1(Ubuntu内)をインストールしてハローワールド実行までの備忘録.
#WSLのインストール
https://docs.microsoft.com/ja-jp/windows/wsl/install
https://docs.microsoft.com/en-us/windows/wsl/install
– PowerShellを管理者で起動
– インストールコマンドを実行
下記コマンドによりUbuntuがインストールされる．“`
wsl –install
“`インストールできるディストリビューションの検索やディストリビューションの指定をする場合は下記
“`
wsl –list –onlinewsl –install -d
“`インストールが完了すると再起動を求められるので再起動する
でSNS系アプリ作ってみた
# 概要
PythonのFWのDjangoでSNS系のアプリを作成してみました
(加筆予定)・ソースコード
https://github.com/heihei-wooooo/sns-python# 内容
TwitterのようなSNSアプリ(Web版)です。
グループでユーザと投稿を管理する仕様で
投稿のシェアや「いいね」ができます・ログイン機能
・グループとフレンドFriend
・投稿とシェア
・publicグループ
・「いいね」ボタン
LINE Messaging API＋Ngrok＋Python で実験的にLINEボットを開発してみよう Part2簡易動作と応用の準備
#０．お久しぶりです！！
前回の[記事](https://qiita.com/Antareskkudo/items/bedd28326f57a5d80092)投稿からかなり経ってしまいました！申し訳ありません！私の大学での事情と就活等諸々大変でして…
この記事のPart1で意外と反響がありましたので続けていきます。
では今回は前回準備したコードを実際に動かしていきます！前回から時間が経ちRaspberry piやVscodeのバージョンがアップしていますが操作の違いや環境設定の変更などは必要ないです。
#１．復習と補足
前回やったことをまとめます。* 準備（IPアドレス固定化、必要機能インストール）
* ディレクトリ構成
* コードを書く
* コード解説上の「コードを書く」のところでアクセストークンやチャネルシークレットがどこにあるかを記載していませんでしたのでそれを補足します。
##アクセストークン・チャンネルシークレットの場所
“`# 再現手順
以下のように，`起動する側(run.py)`と`起動される側(wait.py)`の2つのスクリプトを書くと簡単に再現できた．“`python:run.py
from subprocess import Popen
import timep = Popen(‘python3 wait.py’, shell=True)
time.sleep(5)
p.kill()
“`“`python:wait.py
import timefor i in range(1000):
print(i
Python + TypeScriptのmonorepoでpre-commitの設定
## はじめに
やろうとした時に他にやっている人がいないくて、
色々調べてもなかったので備忘録として。## よくあるやつ
* `TypeScript`[Run a TypeScript type check in your pre-commit hook using lint-staged + husky](https://dev.to/samueldjones/run-a-typescript-type-check-in-your-pre-commit-hook-using-lint-staged-husky-30id) にあるように `husky` と `lint-staged` の組み合わせを使う
“`json
{
“scripts”: {
“prepare”: “husky install”
},
“lint-staged”: {
“**/*.{ts,tsx}”: [
“prettier –config .prettierrc –parser typescript –write”,
“git add”
NumpyでLoGフィルターとゼロ交差によるエッジ検出
NumpyでLoG(Laplacian of Gaussian)フィルターを実装して、ゼロ交差によるエッジ検出を試してみます。
LoGフィルターとは名前の通りガウス関数のラプラシアン(二次微分)で、以下の式で表されます。
“`math
LoG(x,y)=\frac{x^2+y^2-2\sigma^2}{2\pi\sigma^6}exp(-\frac{x^2+y^2}{2\sigma^2})
“`まず、使用する画像を読み込んで、カラー画像をグレースケール画像に変換します。
“`python
original_image = plt.imread(image_name)
if np.issubdtype(original_image.dtype, np.integer):
original_image = original_image / np.iinfo(original_image.dtype).max
gray_image = 0.2116 * original_image[:,:,0] + 0.7152 * original_image[:,:,1] + 0.0
ROSでの通信遅延時間検証 その②
#背景
ROSでリアルタイムシステムを構築している際に、ROS(melodic)のノード間通信の遅延が気になったので検証してみました。
下記の続きで、今回は送信するメッセージのデータサイズを変えて、データサイズと通信遅延の関係を確認しました。
[ROSでの通信遅延時間検証 その①](https://qiita.com/moominparis/items/79ccd5b96548e958e837)#検証用コード
検証用のpublisher(送信)のコードです。“`cpp:number_publisher.cpp
#include
#include
#include “std_msgs/Int32MultiArray.h”int main(int argc, char** argv)
{
ros::init(argc, argv, “number_publisher”);
ros::NodeHandle nh;
ros::Publisher pub = nh.advertise
【Django】{% static %} タグ内で変数を使う方法
# 【Django】{% static %} タグ内で変数を使う方法
staticから画像を読み込むとき、view.py から持ってきた変数を使って、
静的ファイルの表示を切り替えようと思って、ちょっと苦戦したのでやり方をいくつか紹介## 詳しく
– ユーザの個人ページにて、ユーザのトップ画像をユーザごとに表示する実装を行っている
“`py:views.py
def index(request):
image_path = request.user.set_image_path
return render(request, ‘main/index.html’, {‘image_path’: image_path})
“`Requestしたuserのset_image_pathフィールド(CharField)をimage_pathという変数に入れて
template に 渡す
image_path の中身 例 : `user1_icon.jpg`– template ファイル内の {% static ” %} 内で変数を入れようとしたけど、表示でき
無料で始めるAutoML超入門 ~有馬記念で1位を予測する~(後編)
#概要
この記事では Oracle Cloud の Always Free Cloud Services によって利用可能な Autonomoud Database を利用して、AutoML UI を活用して有馬記念の着順を機械学習で予測する手順をチュートリアル形式でご紹介します。
ボリュームが多いので、前半と後半に記事を分けており、本記事は後半となります。前半は以下のリンクからアクセスできます。
[無料で始めるAutoML超入門 ~有馬記念で1位を予測する~(前編)](https://qiita.com/rkondo/items/317d141fda6f5ecf5bf4)#全体の流れ
以下の流れとなります。1. 学習データの取得と整形
2. テストデータの作成
3. Oracle Cloud の無料トライアル申し込み ～ 仮想ネットワーク(VCN)の作成
4. Autonomous Databaseの構築(Always Free)
5. 機械学習用のユーザー作成と権限の付与
6. 学習データのロード
7. AutoML UIによるモデル作成
8. 着順の予測
9. 着順ス
無料で始めるAutoML超入門 ~有馬記念で1位を予測する~(前編)
# 概要
この記事では Oracle Cloud の Always Free Cloud Services によって利用可能な Autonomoud Database を利用して、AutoML UI を活用して有馬記念の着順を機械学習で予測する手順をチュートリアル形式でご紹介します。
一般的に有償であることの多いAutoMLが無償で利用できるので、ちょっと予測したいデータがある場合に気軽に試すことができます。
ボリュームが多いので、前半と後半に記事を分けています。後半は以下のリンクからアクセスできます。
[無料で始めるAutoML超入門 ~有馬記念で1位を予測する~(後編)](https://qiita.com/rkondo/items/099a6c40bad72776f141)# 所要時間と必要なスキル
所要時間は学習する内容によりますが、データが手元にある場合は1時間程度で環境の用意からモデルの作成、予測結果の取得までできます。
必要なスキルは不要ですが、SQLの基礎とPythonの基礎が分かっていると理解が早いと思います。# 全体の流れ
以下の流れとなります。1.
seleniumを使用しているpythonファイルを実行ファイル化する
タイトルの通りで詰まったのでメモがわりに投稿します。
# 環境
Mac OS## python環境
anacondaで構築
python3.10# 詰まったこと
seleniumとchromedriverを使用していたので、chromedriverをどうするかと散々悩みました。
実行ファイル化したdistの中に含める、パスを通す…
配布予定なのでdistごとなのもなと思いました。また、chromeのバージョンも変わっていくのでどうするかと…
# 解決策
このパッケージを見つけました。
[Github](https://github.com/SergeyPirogov/webdriver_manager/blob/master/README.md)少し前の記事ですが使用方法は[Qiita](https://qiita.com/YoshikiIto/items/000f241f6d917178981c)に載っています。
**注意**
記事内でのpip install後の指定方法は下記にしてください“` terminal
pip install webdriver-
【必見】django_restframworkでリレーションモデルをJSON形式で展開する方法
# 目的
DjangoRestframeworkでAPIを作成していて、“`
{
“id”: “9510f7c1-a364-4e44-96ae-2fdd7fbc957d”,
“gender”: “M”,
“username”: “Shun”,
“age”: 25,
“introduction”: “よろしく”,
“job”:1
}
“`
このようなJSONをResponseとして返していたが、
このコードでは“`job: 1“`となっていてかなり扱いづらいJSONとなっているためなんとかしなければならないと思った。# 解決方法
親モデルの利用するシリアライザの中に“`
外部キー名 = 外部キーのテーブルのシリアライザ名()
“`
と記述するだけで外部キーのテーブルを展開できた。# 具体例
django_restframeworkでModelViewSetを利用している。
Membersモデルの中にjobの外部キーがあり、Jobsモデルを参照している状態だ。
これに
Twitter アカウント間の関係を視覚化するための Dash Cytoscape
# Twitter アカウント間の関係を視覚化するための Dash Cytoscape
:::note info
Github（英語バージョン）
https://github.com/leolui2004/dash_cytoscape
:::Github での 10 プロジェクト目となります。 Dash Cytoscape を使用して、日本の有名なアーティストの Twitter フォロワーのネットワーク関係を示し、ファンの共通趣味を分析する実験です。これはあくまでデモンストレーションなので、精度が高い分析プロジェクトではないことに注意してください。
コメントをお寄せください。昨年 Python の学習を始めたばかりで、現在はデータ分析、視覚化、ディープラーニングアプリケーションに集中しています。
## 簡単な紹介
### ゴールと使い
【Python】Jupyter notebookでOracle Databaseからデータ取得してExcellに書き出す方法
## はじめに
Excelの自動生成&OracleDBのデータ自動出力の方法を探していたところ、過去に一度触ったことのあるJupyter notebookで簡単にできそうだったのでやってみました。## 環境
Windows 10 Pro
Jupyter notebook 6.4.5
Python 3.9.7## 環境構築
Anacondaと一緒に`Jupyter Notebook`をインストール。（下記記事参考にしました）https://ai-inter1.com/jupyter-notebook/
###### Jupyter notebook
※ PythonなどをWebブラウザ上で記述・実行できる統合開発環境—
`cx_Oracle` と `Oracle Instant Client` をインストール。
迷った箇所は公式ドキュメントを参照したらうまくできました。https://cx-oracle.readthedocs.io/en/latest/user_guide/installation.html#installing-cx-oracle-on-w
