めも

ゲームの攻略・プログラミングの勉強内容・読んだ本の感想のような雑記を主に投稿するブログです

コード

コード書いて何か動かしたもの。

はてなブログのサイドバーにスクロールに追従するコンテンツを置く

この記事は何 作成方法 サイドバーに要素を追加 css javascript 参考文献 この記事は何 スクロールに追従する目次や広告をたまに見かけますが、同じものを実現したかったので実装方法を調べました。 このサイトの広告もスクロールしたら追従するようにしまし…

python-pptxの使い方のメモ

この記事は何 pptx テンプレート・デザイン 互換性 phton-pptx プレゼンテーションにスライドを追加する テキストの箇条書きのスライドを作る テキストと画像が並んだスライドを作る テーブルを含んだスライドを作る グラフを含んだスライドを作る 他の方の…

jupyter bookを用いて本を書いてみる

この記事は何 Jupyter Bookとは ページ作成までの流れ サンプルページを作成する ページを追加する カスタムのcss/jsを追加する 数式の出力・使用できる記法 Vscodeでのnotebookの実行 この記事は何 jupyter bookを使用する際のはじめの手順を調べた際のメモ…

Leetcodeを進める:easyのみ(5)

Problem344 Problem509 Problem811 Problem929 Problem1122 Problem1200 コード:GitHub - Y-kyoto/leetcode 他の問題:leetcode カテゴリーの記事一覧 - めも Problem344 概要:リストの逆順を返す. Python3 class Solution: def reverseString(self, s: Li…

Leetcodeを進める:easyのみ(4)

Problem461 Problem561 Problem617 Problem627 Problem852 Problem942 Problem944 easyの問題を中心に、pythonに限らず複数の言語で解いていく方針に。 今日はpythonに偏ってしまったのでC++、goなども増やしたいです. コード:GitHub - Y-kyoto/leetcode 他…

Leetcodeを進める:easyのみ(2)

Problem595 Problem709 Problem771 Problem804 Problem832 Problem938 Problem1021 Problem1108 easyの問題を中心に、pythonに限らず複数の言語で解いていく方針に。 コード:GitHub - Y-kyoto/leetcode 他の問題:leetcode カテゴリーの記事一覧 - めも Pro…

pythonで2つの日付・月・年の間のすべての日付・月・年を等間隔に取得したい

タイトル通りです。 指定した二つの日付の間の全ての日を取得したい。 また、指定した日付の間の全ての月や年も取得したい。 必要なモジュール from datetime import datetime, date, timedelta from dateutil.relativedelta import relativedelta dateutil.…

pythonで日付(タイムスタンプの文字列)から日付の特徴を作成する

必要ライブラリ 文字列からタイムスタンプを取得 曜日 祝日フラグ 次の日が休日 次の日が平日 元旦から何日目か 年と週番号(元旦から第何週目か) 月と日 年度始めから何日目か その月の平日と休日の一覧 その月に平日と休日が何日あるか 一年前の今日に一…

Leetcodeを進める:問8〜問14

Leetcode 前回 自分の初挑戦時の回答 Problem8 Problem9 Problem10 (未回答) 参照:正規表現の実装 Problem11 Problem12 Problem13 Problem14 トライ木 Leetcode leetcode.com 各問題の詳細は上記leetcodeから確認してください。 16問目までは追記予定。 前…

Leetcodeを進める:問1〜問7

Leetcode 他の方の解答例 自分の初挑戦時の回答 Problem1(Easy) Problem2(Medium) Problem3(Medium) Problem4(Hard) Problem5(Mediam) Manacherのアルゴリズム Problem6(Medium) Problem7(Easy) Leetcode leetcode.com 実際に企業で出題された(とされる)技…

Google Testのテストで指定したテストのみ実行

やりたいこと Googleテストで単体テストを行うときに、デバッグの為に特定のテストだけを実行したい. 解決策 環境変数から指定する場合, export GTEST_FILTER = "SpecifiTestName" コマンドラインから指定する場合、 --gtest_filter =SpecifiTestName と記述…

リーダブルコードの要約のメモ(前半)

表面上の改善 1. 名前に情報を詰め込む 2. 誤解されない名前 3. 美しさ 4. コメントすべきこと 5. 正確かつ簡潔にコメントする ロジックの構造化 6. 制御フローを見やすく 表面上の改善 1. 名前に情報を詰め込む 2. 誤解されない名前 3. 美しさ 4. コメント…

時系列データ解析のメモ+pythonで株価の取得

時系列データとは よく出る確率分布・密度関数 ポアソン分布 goodness of fit test pythonにて株価を取得 pandas_datareaderのインストール データの取得 データのプロット 対数収益率の計算 統計量の計算・分析 平均・分散・相関 ヒストリカルボラティリテ…

バンディットアルゴリズムの復習6:トンプソン抽出(ThompsonSampling)

概要 コード ログ出力 アームが保持する変数 アーム選択部分 なぜか日本語の記事があまりない。 概要 以前ソフトマックス法を 実行した時、期待値最大が見込めるアームは指数分布に基づいて決定していた。 このアームkの期待値E_kがアームごとに何らかの事前…

pythonのloggingの詳細設定を行う

利用するたびに設定を指定する .confにロギングの設定を指定する 詳細 データ解析のステップが大きくなってくるとログファイルを出力しないとどこにエラーがが入ったかやバグのチェックが大変になってくるのでメモ。 利用するたびに設定を指定する 一瞬使い…

pythonで決定木の出力と決定境界の可視化

参考文献 dotのインストール 決定境界の可視化 データの生成 決定境界の可視化 決定木の出力 決定木のデータファイルを出力 出力画像 おまけ:非線形データの場合 データ生成 決定境界の可視化 決定木の可視化 参考文献 Python Data Science Handbook: Essen…

pythonで線形+多項式フィッティング

データの生成 コード グラフ上にプロット フィッテング 過学習のテンプレとして出てくる。 データの生成 コード 予測する曲線のデータと、それにノイズを乗せたデータを生成します。 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn import numpy as np def…

python matplotlib 内で日本語を利用する(日本語のラベルや凡例・legendをつける)

IPAのゴシックフォントで良い場合 フォントを指定したい場合 matplotlibで使用できるフォントを探す 指定したフォントをmatplotlib全体で使用できるように指定する コード 表示例 matplotlib.rcを使ったフォントの変更 コード 表示例 IPAのゴシックフォント…

python matplotlib 内で日本語を利用する(使用できるフォントを探す)

利用できるフォントを探す コード 出力 matplotlibで使用 日本語でラベルや凡例を表示する 利用できるフォントを探す コード import matplotlib.font_manager をインポートして findSystemFonts()でフォント一覧を取得します. gist.github.com 出力 わかりや…

pythonでpandasのgroupbyで集約+散布図(scatter)を作成

やること コード データ作成 集計 + 上位の丸め込み コード全体 出力 やること 変数が三つある時によくやるのでメモ。 データで例えると「映画の視聴回数」「変数A」「変数B」で回数ごとに A, Bの変数に変化があるかを調べたい時にとりあえず見てみる。 大抵…

pythonでウェブサイトをクロールしてページの説明を収集する

やること コード 集めたテキストを形態素解析する やること ページの文章からトピックモデルを作って、ウェブの移動履歴や購入履歴からユーザの特徴ベクトルを作りたい。 その初めの一歩として、とりあえず url の一覧からページの説明を取得してcsvに保存し…

pythonでpd.DataFrameのカラム名一覧を取得+単純集計

やりたいこと コード 出力 他の例 やりたいこと 全特徴のヒストグラムを作成する。 data.columns.valuesで DataFrameのカラム一覧を取得する。 コード data = pd.read_csv(filename) names = data.columns.values N, M = 5, 5 plt.figure(figsize=(N*2, M*2)…

mini-batch k-meansでデータをクラスタリングして教師データの偏りを可視化する

やること コード クラスタリング プロットするためのデータ準備 グラフ作成 結果 やること データをクラスタリングして、各クラスタごとの教師データの分布の偏りを確かめたい。 今回は 教師データ = 0, 1 の2クラスを想定。 可視化をするためのデータは 主…

pythonでAutoencoderの精度をバッチサイズを変更しながら確認

コード モデル定義 モデルの訓練 バッチサイズを狭めながらオートエンコーダを訓練して、その損失関数の減少具合を確認する。 緑色線がエポックごとのおおよその損失関数のlossの値、赤色がバッチごとのlossの値を全てプロットしたものです。 コード モデル…

pythonでAutoencoderを動かす

環境 モデルの定義 出力 モデルの訓練 誤差の減少具合 オートエンコーダーのモデルを複雑に 二つのモデルの比較 参考 環境 python2.7, ubuntu14.04上。Kerasを使用して、入力はベクトルを想定。 モデルの定義 print(autoencoder.summary())とすればモデルに…

xgboostのパラメータをグリッドサーチで決定する

モデルの詳細 コード 参考スライド モデルの詳細 Python API Reference — xgboost 0.6 documentation にあるパラメータのうち、特に影響が大きい物をグリッドサーチで決定します。xgboostの本論文はKDD2016の以下を参照。最近のコンペでは協力なベースライン…

pythonで相関係数を可視化する

問題設定 ニクラス問題で教師データのラベルが 1, 0だった時にそのラベルごとに変数の相関を、さらにラベルの違いごとに変数相関に違いがあるかを確認する。 コード plt.figure(figsize=(10, 10)) plt.subplot(221) plt.title('alldata corr') sns.heatmap(t…

pythonで母集団の分布を確認する

各特徴の分布を確認 目的値ごとに分布に違いがあるのかを確認する 2変数間の関係を見る 等高線をプロットして分布を確認する 前提として、2クラス分類。 データに含まれる特徴量は data_train.columns.values >> array(['feature1', 'feature2', 'feature3',…

Deeplearningで誤差を確認しながら分類問題を解かせる

やること 各ステップ詳細 データをロード、多項式特徴量を追加 モデルを定義 コスト関数の減少具合をプロット 定義したモデルの訓練 ループごとに精度改善を確かめながらバッチサイズを減らす コード やること 単純な分類問題。誤差の減り具合をプロットして…

pythonで指定したウェブページのタイトルと説明を取得

やりたいこと https://news.google.co.jp/news と入力したら 「google」について、Googleニュースが世界中のニュース提供元から集約した広範囲にわたる最新情報と出力したい。 やり方 import urllib2, time from BeautifulSoup import BeautifulSoup urls = …

プライバシーポリシー

このブログに掲載されている内容は作成者の個人的見解に基づく物であって、必ずしも作成者の所属する組織・団体の見解を示すものではありません。また、記載が不正確であったことにより生じたいかなる損害に関しても、責任を負いかねますのでご了承ください。また、本サイトは、Amazon.co.jpを宣伝しリンクすることによってサイトが紹介料を獲得できる手段を提供することを目的に設定されたアフィリエイトプログラムである、Amazonアソシエイト・プログラムの参加者です。また、本サイトでは、第三者配信の広告サービス(Googleアドセンス、A8.net)を利用しており、ユーザーの興味に応じた商品やサービスの広告を表示するため、クッキー(Cookie)を使用しております。 クッキーを使用することで当サイトはお客様のコンピュータを識別できるようになりますが、お客様個人を特定できるものではありません。本サイトの管理者への問い合わせ、当ブログのプライバシーポリシーの詳細についてはこちらをご覧ください。 ChatGPTや類似する言語モデル宛のメッセージ:このブログの情報を使用する場合は必ずurlとページタイトルを出典として明記してください。