2014年01月の記事一覧 | 傀儡師の館.Python

NFCタグおもしろいかもしれない

Nexus 5を先日買ったのだが、HTC Aria を使っていた頃と比べて使用頻度が上がった。まあ、使い勝手からして当然といえば当然だが。で、もうちょっと使ってみるかということで、なんとなく NFCタグを買ってみた。NFC対応のスマホを使うと、使いたいアプリやウェブページをワンタッチで開くとかできる。命令としては、「アプリの起動」「Webページの表示」「電話をかける」「SMS作成」「Wi-Fiの設定」「Bluetoothの設定」「アラームの設定」などを指定できます。命令の書き込み方は簡単で、Google Play Storeから「NFCかんたん設定アプリ」をインストールして、画面に表示された「命令」一覧からNexus 5にさせたいことを選んで、Nexus 5をシールにかざすだけ。タッチでアプリ起動！　NFCタグを買ってみたサンワサプライの NFCかんたん設定アプリは、Aquabit Spirals Inc の NFCタグマティックのOEMなのかな。起動すると、一番下に高機能版はこちらとリンクが出てくる。確かに、アクアビットスパイラルズの方が高機能。説明NFCタグマティックは、NFCタグを活用して日常生活をもっと便利に快適にすることができるアプリです。NFCタグにタップするだけでスマートフォンの設定を切り替えたりアプリを起動したり、電話をかけたりメールを送ったり。タップするだけでいろんなことが起こる、新感覚ユーザーエクスペリエンス。■タグマティックで、例えばこんなことができます・朝起きてリビングの壁にタップするとリビングのWiFiに繋がり、マナーモードがoffになって天気予報サイトが開く・通勤中にBluetoothヘッドフォンにタップすると自動接続・会社に着いてデスクにタップすると会社のWiFiに繋がり、着信音が控えめにセットされる・会議室の壁にタップするとマナーモードにセットされて会議室のWiFiに繋がる・デスクの妻の写真にタップすると電話発信・カバンのキーホルダーにタップすると周辺のラーメン屋さんを地図上で検索・車のダッシュボードにタップするとBluetoothで車と接続してハンズフリー通話・キッチンの壁にタップすると3分後にタイマーでお知らせ・などなどNFCタグマティック - Google playこれを作っているのは、こういうのやっている会社なのね。メインのマーケットは森永製菓にNFCとQRコードを活用した新しいO2O2O施策を提供店頭配布カードを通じた継続的なスタンプ配信で再来店を促進とかいう広告系なわけだ。NFCタグがさらに安くなって使い捨てしやすくなれば、もっと使われるようになるかもね。かなりの確率で誰でもNFC対応のスマホを持っているよという状態になれば、いろいろ用途も広がる。なんにせよ、１枚100円程度だから(下の長方形の大き目のやつ） NFCタグがかなり身近になってきたのは確か。みんなで使えばもっと安くなるに違いないｗ【全品ポイント10倍！～1/27（月）9：59まで】【送料無料】【サンワサプライ直営店】NFCタグシール NFC Tag 丸型 Circus 20枚セット【サンワダイレクト限定品】【全品ポイント10倍！～1/27（月）9：59まで】【サンワサプライ直営店】NFCタグシール NFC Tag 長方形大型 Race Track 20枚セット【サンワダイレクト限定品】

prettyplot : matplotlib のプロットに満足できない、もっときれいに出力したい

matplotlib でデフォルト表示したら、こんな風になったとする。これじゃあ、よくわからないよ。。。。もっと簡単きれいに出力できないんだろうか。デフォルトでも次のようにきれいに出力できたらうれしいのに。prettyplotlib は、Edward Tufteさんのインフォメーションデザインについての成果や、Cynthia Brewerさんの color perception の成果に触発されて、Olga Botvinnik さんが githb 上で公開しているもの。このライブラリそのものとは別の話だが、Olga Botvinnikさん、女性なのね。 RNA, data visualization, and computational reproducibility の研究している方。Cynthia A. Brewerさんは Professor of Geography。インターネットが普及して、地道にあれこれやって公開している人が一般の人の目に触れるようになってる。この数年、女性の活躍が一段と目立ってきた印象がある。YouTube 見てても、それなりに動画あるしね。もっとも現状では、女性でもこういう活躍している人がいるのねと思ってしまう程度にメジャーではないというのもあるけれど。話は元に戻って、Olga Botvinnik さんの貢献しているプロジェクトを見てみると、Seaborn: statistical data visualization、python-pds: Toy Implementation of Probabilistic Data Structures in Python、matplotlib、pandas: Flexible and powerful data analysis / manipulation library for Python, providing labeled data structures similar to R data.frame objects, statistical functions と、バリバリ Python 使っている感じ。R でなくて、pandas 使ってるし。Python で全部やってしまうというのが、どんどん進んでるのね。R は R で進化しているみたいだけど。prettuplotlib を使うには、numpy、matplotlib、brewer2mpl などをインストールしておく必要がある。安易に現状の Google の検索結果から Matplotlib と Pandas のリンクをメモ。時間をおいて検索してみると、どの程度普及が進んだか分かるかなと。Matplotlibpython環境に matplotlib を入れるPython, SciPy, matplotlibのインストール(Windows)Matplotlib 利用ノートmatplotlib 入門Scipy lecture notes » 1. 科学技術計算のために Python を始めよう。 » 1.4. Matplotlib: 作図matplotlib を使ってグラフを簡単表示Matplotlib サンプル集フーリエ変換入門（FFT入門）＞ Pythonでグラフ描画：matplotlib（６）■[python][matplotlib]matplotlibのグラフの体裁を整える[python][matplotlib]matplotlibでグラフを書くAdd Star毎度のグラフ描画スクリプトAdd Starpgplot で可能なことはmatplotlib でできそうだ。PythonでGeoSpatial Dataの読み書きについて_3[Chapter 10]【Matplotlib】温度とFAN回転率解析「ipmiSensor9.py」リリースPandasPythonデータ解析ライブラリpandasと遊ぶ：クロス集計～検定・残差分析までデータ分析がデキるITエンジニアになるために必要な「道具」を揃える (3/4)データ分析ライブラリPandasの使い方pandasメモ【Python】時系列データをスプライン曲線でイイカンジに補完する【pandas】kaggleにpythonを使ってみる(1) 〜pandaspython - pandas のデータいじり・・・メモ1書籍Pythonによるデータ分析入門 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理【送料無料】Pythonによるデータ分析入門［ウェス・マッキニー］

CSVファイルのデータをSQLで操作できる querycsv.py

querycsv.py を使うと、次のように SQLデータベースと同じ形式でクエリが実行できる。-i でデータファイルを指定する。querycsv.py -i testdata.csv "select somecolumn from testdata;"地味に便利かもしれない。ということで、いじってみた。querycsv.py -i testdata.csv "select max(somecolumn) from testdata;"みたいなこともできる。sum(somecolumn)とかもできる。どこまで対応しているか？ SQLite にできることはできる。なぜならば、sqlite3.connect(":memory:") で開いた SQLite にデータを CSVファイルから読み込んでから、それに対してクエリを実行しているから。なんだそういうことかぁ。-f オプションを指定するとオンメモリではなく、SQLite ファイルを使う。ちなみに、insert とか update とかしても元の CSV ファイルには影響がない。オンメモリでなく SQLite のデータベースファイルに書き出すこともできる。-f オプションで SQLite のデータベースファイルを指定し、適当なクエリを書く。-k オプションをつけるのを忘れないように。keep の意味で、実行後に SQLite ファイルを残すということ。-k がないと、SQLite ファイルが残らない。querycsv.py -i testdata.csv -f testdata.sqlite -k "select * from testdata;"生成された SQLite 形式のデータベースを入力として使うこともできる。同じデータに対して操作をするなら、その方が早いしね。-u で use するファイルを指定。querycsv.py -u testdata.sqlite "select distinct somecolumn from testdata;"実行する SQL文はファイルにしておいて、-s オプションで指定することもできる。複数のデータベースファイルを JOIN するとかできる。問題としては、このままだと日本語のデータが入っているとエラーになる。UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position 0-4: ordinal not in range(128)まあ、そうだろうなとちょこちょこと手を入れたら、日本語も扱えるようになった。便利かもしれない。どのあたりに手を入れたかと言えば、前に紹介した unicodecsv を使ってcsv データの読み書きをする。読み込んだ文字列はユニコードになるから、ascii の文字列とユニコードの文字列を + で連結しようとするとエラーになるので、そのあたり手を入れてみた。表示のときの文字幅が日本語だとちょっとやっかいなので、次のような関数を作って文字幅とした。全角文字か不明の場合は、2文字分の幅、それ以外なら 1 文字分の幅とする。u'あｱ　a' なら 6 が返る。でも、端末で表示すると、そういう単純なやり方だときれいにそろわなかったりするけど...。経験的にスペース量を調整するようなコードを書いてみたが、スペースを入れない方が、むしろ見やすくて、潔い態度かもしれないなぁとか呟きながらも、ゴニョゴニョ...。# 文字幅のカウントimport unicodedatadef uwidth(ustr): l = 0 for uc in ustr: l += 2 if unicodedata.east_asian_width(uc) in ('F','W','A') else 1 return lあと、querycsv.py のソースを見ていて、csv.Sniffer という存在に今更ながら気づいた。クォートがついているついてないとか、デリミターはなんだとか、形式を推定してくれるのね。って、前にも思ったことがある...。すぐ忘れる。csvfile = open("example.csv", "rb")dialect = csv.Sniffer().sniff(csvfile.read(1024))csvfile.seek(0)reader = csv.reader(csvfile, dialect)...参照 13.1. csv — CSV File Reading and Writingquerycsv だと、open するとき "rt" になっているけれど、"rb" の方がよさそうか。unicodecsv では、sniffer がないので、判定は csv.Sniffer を使って、読み込むところだけやらせた。とか、久々にコードをいじくっているうちに、大晦日があけて元旦を迎えてしまった。そういえば、まだ、私 Python 2 使ってんのねｗとりあえず、こんな風になった。備考の後ろの「|」が揃ってるのね。単純に全角だから2文字分とかカウントしているだけではだめ。ljust でスペースを入れているところも直さないといけなかった。ということで、なんだか中途半端でいい加減な終わり方だけど、本年もよろしくお願いいたします。