from glob import glob import pandas as pd ##### 電気使用量実績の読込 files = glob("juyo-*.csv") files.sort() df_kw = pd.DataFrame() for f in files: df_kw = pd.concat([df_kw, pd.read_csv(f,encoding="Shift_JIS",skiprows=2)]) df_kw = df_kw.reset_index(drop=True) df_kw["MW"] = df_kw["実績(万kW)"] * 10 df_kw.index = df_kw.index.map(lambda _: pd.to_datetime(df_kw.DATE[_] + " " + df_kw.TIME[_])) ##### 気温データの読込 # 気温デー

はじめに Web上で継続的に公開している電力使用量予測について、新型コロナウイルス感染症の影響からか予測の精度がイマイチになってきた感じがしているところです。 電力使用量予測 predicted by blueOmega そろそろ再学習させてみようかなと思ったところで、先日開発した気象予報値取得APIを利用する方法を試してみたのでその手順をまとめてみます。 ちなみに、気象予報値取得APIの紹介記事は以下をご参照下さい。 気象予報値などをAPIで取得できるサービスのテスト版を公開してみた 学習用データの取得 でんき予報 | 中国電力ネットワーク 上記ページの「過去の電気使用実績」から2019年、2020年の実績をダウンロードします。 気象庁 | 過去の気象データ・ダウンロード 上記ページより、広島と松江における１時間ごとの気温データを2019年4月から2020年12月の期間分取得します。 １

はじめに お家で仕事することが多くなり、多くの人が「みんなきちんと家で仕事してるのか？」という不安を抱えているという話を聞いています。 そもそも不安になること自体がおかしいことかなと思いますが、上司が不安になると自分が困ることになる人もいるのかなと思ったりもします。 ということで、パソコンを使っている時にリアルタイムで使用しているアプリの情報を収集できればその不安も少しは低減できるのではないかと考え、方法を検討してみました。 ここでは、「アクティブウィンドウを変更するたびにアクティブウインドウのタイトルを取得して表示する」という方法をまとめてみます。 動作環境 macOS Move Windows10 Pro Python3.7 ライブラリのインストール Macを操作するライブラリ Macの方は以下のコマンドで必要なライブラリをインストールして下さい。 #!/usr/bin/env pyt

はじめに 小売店舗の経営者さんから「監視カメラの映像を使って来店客の分析をしたいけど、何か方法ないかな？」と質問があり、詳しく聞いてみるとカメラ画像とレジデータの突合をし、商品を購入されたお客さんの性別や年齢と購入されたものを分析して、仕入れの計画を立てる参考資料にしたいとのこと。 ということで、手始めに監視カメラのことを調べ、監視カメラの画像をパソコンに取り込めるようにし、カメラの画像からレジでお会計をされた来店客を抽出して、時間ごとに表示することで、レジの記録と突合しやすくなるのかなと考え、試してみたら意外と簡単にできたので、以下に手順をまとめます。 なお、監視カメラはレジカウンターの斜め後ろ奥に設置され、レジカウンター越しに店内を映しています。 やったこと 監視カメラの画像をパソコンに取り込む 監視カメラの画像から人を抽出 抽出した人の状態を識別 動作環境 機器 監視カメラ（CVI方

畑に農作物を植えてみたけど、忙しくて毎日水やりにいけないのに日照り続きでどうしたものかと悩んでいたら、自動で散水する方法を思いついて試してみたという話Arduinoアグリテックスマート農業 はじめに タイトルのとおり、基本的に畑の観察も含めて足を運ぶようにしているのですが、どうしても行くことができない日があって、そういう時にかぎってむちゃくちゃ日差しが強かったりするので、これを「どげんかせんといかん」ということで、試行錯誤した結果をまとめてみます。 用意したもの 工進 家庭用バスポンプ KP-104 10L/分(3mホース使用) Arduino Nano V3.0互換ボード 1チャンネルリレーモジュール 多結晶ソーラーパネル 12Vシステム系 12V 12Ah 高性能シールドバッテリー DC-DC降圧パワーモジュール 12V/5V 回路図 組み立て バスポンプの電源ケーブルを切断し、12V

import cv2 import pandas as pd import numpy as np from sklearn import model_selection from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn import metrics # ラベルデータの読込 df = pd.read_csv("dat.csv") y = df["status"] # 画像データの読込 X = [] i = 16 for file in df.files: img = cv2.imread(file) # 画像サイズが大きいので縮小 img = cv2.resize(img, (int(1280/i), int(720/i))) X.append(img.flatten()) X = np.array(X) X.

Google Cloud Speech APIでプレゼン時にテロップと画像を表示するアプリを作ってみる!!JavaScriptNode.js形態素解析音声認識GoogleSpeechAPI ↑リアルタイムでテロップっぽく話してる内容を表示して、関連画像もパッと表示します。 文字もfadeinしているのですが伝わらないですね... 見た目整えるところまでいけなかったのでこんな感じ！ ..まだまだダサい！ CSSフレームワーク適当にいれて、iframeでslideの上に表示して...はっ！！ なにはともあれ！解説に入ります。 どうも！mixです！ 今日の内容 今日は話してる内容をリアルタイムでテロップ出したり、バラエティみたいに突然画像を表示するアプリを作ります！ 当日の今日、作りながら書いています！！ つまり...ちょーっと時間ないのでちゃんとは作りません！ が機能は全部つけますよっ！！ 意

これは、Angular の公式ドキュメントの Dynamic Component Loader の章 を意訳したものです｡ 駆け足で翻訳したので至らない点もありますが、あしからずご了承を｡ バージョン 4.2.6 のドキュメントをベースにしています｡ コンポーネントテンプレートは常に固定されている訳ではありません。アプリケーションは、実行時に新しいコンポーネントをロードする必要があります｡ このクックブックでは、ComponentFactoryResolver を使用してコンポーネントを動的に追加する方法を説明します。 このクックブックのコードの ライブサンプル/サンプルをダウンロードで、確認できます｡ Dynamic component loading 次の例は、動的広告バナーを作成する方法を示しています。 ヒーローエージェンシーは、いくつかの異なる広告が同じバナーエリア内で表示が循環す

この記事は、Angular の公式ドキュメントのReactive Formsの章を意訳したものです｡所々抜け落ち、翻訳モレがありますがあしからずご了承を｡ バージョン 4.3.2 のドキュメントをベースにしています｡ リアクティブフォームは、Reactive スタイルでフォームを作成するためのAngularのテクニックです。 このガイドでは、リアクティブフォームを用いて「Heroの詳細編集」フォームを作る手順を説明していきます｡ Reactive Formsライブサンプル/ダウンロードサンプルを試してみてください。 また、Reactive Forms Demo /ダウンロードのサンプル版を実行し、上部の「demo picker」から実装途中のサンプルを選択することもできます。 Reactive Form について Angularは、リアクティブフォームとテンプレート駆動フォーム、2種類のフ

はじめに これまで何度か紹介してきたPyCallですが、バージョンが1.0になって大幅にライブラリが変更されたので、新しいバージョンにあわせた使い方を紹介してみます。 mrkn/pycall.rb: Calling Python functions from the Ruby language インストール 以下のコマンドでインストールができます。

はじめに 中古パソコンを使って機械学習の環境を整備するということを始めたので、備忘のために手順をメモしておきます。 主な手順 CentOSのダウンロードとインストール yumにてPython3関連のソフトウェア取得 pip3にてPython3のライブラリ取得 Jupyter Notebookの設定 CentOSのダウンロードとインストール 以下のリンク先でisoファイルを入手できます。 Download CentOS isoファイルのデータをDVDまたはUSBメモリに書き込み、パソコンへインストールします。 インストールが終われば、再起動してログイン。 IPアドレスを確認するために以下のコマンドを実行。

これは、Angular の公式ドキュメントのライフサイクルフックの章を意訳したものです｡所々抜け落ち、翻訳モレがありますがあしからずご了承を｡ バージョン 4.2.6 のドキュメントをベースにしています｡ Lifecycle Hooks コンポーネントはAngularによって管理されたライフサイクルフックを持っています。 緑色のブロック ... Component, Directive どちらでも実行可能 青色のブロック ... Component だけでのみ実行可能なライフサイクルメソッド 薄い色のブロック ... 何度でも実行される 濃い色のブロック　 ... 一度だけ実行される コンポーネントを作成し、レンダリングし、また子コンポーネントを作成し、レンダリングし、さらにデータバインドプロパティが変更されたときに、それをチェックし、DOMからそれを削除する前に、それを破壊します。 ディ

はじめに Raspberry PIにmotionというソフトウェアをインストールして監視カメラとして使用し、映った人が誰かを識別するという取り組みをしているのですが、保存された静止画を使って識別するだけなので、少々物足りない感じがしているこの頃。 せっかくなので、動画をリアルタイムで処理して何かできないかと思って情報収集していたら、関係ありそうな記事があったので参考にしながらリアルタイムに顔検出するスクリプトを作ってみました。 OpenCVでWebカメラ/ビデオカメラの動画をリアルタイムに変換してみる OpenCVのインストール 手前味噌ですが、インストール手順は以下の記事をご参照下さい。 Macで深層学習の環境をさくっと作る手順 with TensorFlow and OpenCV また、顔検出に使う識別器を以下のコマンドで作業フォルダにコピーしておきます。 $ cp /usr/loca

はじめに 先日、機械学習した結果を使って勘定科目を予測するプログラムを作成したのですが、予測結果の応答が異常に遅くて使いものにならないというご意見があったので、少し工夫してみました。 会計データを学習して、仕訳の入力時に摘要の内容から勘定科目を予測してみる - Qiita 応答の仕組み 学習結果をメモリー内に保持し、摘要を送信すると勘定科目を返してくるというものを簡易に実現するため、HTTPを利用することにしました。 そこで、PythonでHTTPサーバーを作成し、HTTPサーバー起動時に学習結果を読み込んでおき、GETで摘要を送信したら勘定科目を予測して返すというものにしてみました。 PythonでHTTPサーバーを構築 以下の記事を参考にしました。 Pythonで簡単にHTTPサーバを作る - Qiita 概ねそのまま使用しているのですが、BaseHTTPServerというライブラリが

はじめに 確定申告の時期になり、会計データを再確認すると勘定科目の間違いがちらほら見つかるので、機械学習で会計データを学習させて、勘定科目を予測できると良いのではないかと思い試してみました。 会計データの読込 会計ソフトからCSV形式でデータをエクスポートし、それを使います。 ちなみに、今回のデータは「JDL IBEX出納帳」というソフトのものを例に使用しています。 以下のコードでデータを読み込みます。 import pandas as pd filename = "JDL出納帳-xxxx-xxxx-仕訳.csv" df = pd.read_csv(filename, encoding="Shift-JIS", skiprows=3)

※ 最新版が公開されました。 ライブラリが更新され、かなり使い方が変わっています。 以下の記事にて新しいバージョンの説明をしてありますので、ご確認下さい。 PyCallを使ってRubyからPythonのライブラリを使い倒す はじめに mrknさんがPyCallというライブラリを開発されているので、早速試してみました。 インストール 2017年2月24日現在、以下の手順でインストールできるようになりました。 mrknさん、ありがとうございます。 旧インストール方法 備忘録的に残しておきます。 もし、上記手順でインストールできなかった場合にお試し下さい。 ソースコードがGitHubからダウンロードできます。 2017年2月23日現在、開発中のブランチからダウンロードするとのことだったので、以下のコマンドで入手しました。

はじめに Jupyter Notebookはインタラクティブにスクリプトの開発ができる素晴らしい開発環境なのですが、iRubyとして動作させると少し機能に見劣りするところが無きにしも非ず。 とりわけ、グラフを描画する部分について、幾つかライブラリがあるもののエクスポートを行う場合には、受け取り側でも同じライブラリがないと閲覧することができないという状況で、少し不便。 [参考ライブラリ] https://github.com/domitry/nyaplot https://github.com/rdp/ruby_gnuplot ということで、Pythonでmatplotlibを使った時のようにNotebookに保存できるグラフ環境が準備できないか調査してみましたので、その結果をまとめます。 ちなみに、昨日はchunky_png編を公開しています。 http://qiita.com/mix_d

はじめに 以前、同名のタイトルで投稿してからずいぶんと日数が経過し、少し熟れてきたので再度投稿してみます。 追記 2017/12/22に以下の記事を作成したので、あわせてご参照下さい。 TensorFlowで電力使用量予測 with Keras データ収集 まずは東京電力のサイトから電力需要のデータをダウンロードします。 http://www.tepco.co.jp/forecast/html/images/juyo-2016.csv ※2017/1/14現在、2016/4/1〜2016/12/31の一時間毎のデータをダウンロードできました。 また、URLを変更すると2014年のデータも入手できました。 http://www.tepco.co.jp/forecast/html/images/juyo-2014.csv ※2017/1/14現在、2015年のデータはからっぽでデータが入ってい

CSVさえあればいい！形態素解析→単語感情極性対応表で超お手軽ネガポジ分析♪ (with Rails)Ruby形態素解析nattoRails5 この記事はフロムスクラッチ Advent Calendar 2016の1日目の記事です。 いえーい！何書いていいかわからなーい！！時間なーい！ よくあるやつでいい！と言われたので、最近やったこと書きます(-人-) 記事の通りにやると！CSVだけあればネガポジ分析結果をRailsで作れます！ コピペで大丈夫です！！ ...たぶん動くはず...動作確認甘いかも..その場合コメント下さいませ...絶対なんとかします.. 書くこと 先週くらいに社員管理ツールの紹介コンテンツとして、 社員管理ツールから出力したcsvを元にrailsで分析して、 社員ネガポジランキングなるものを発表してみました。 やり方は超単純！なので、プログラム初心者でも 簡単に同じことで

AWSのEMRで分散クエリエンジンPrestoクラスタ作成→rubyから接続してS3の大量ファイル操作体験をしてみよう！AWSSQLEMRPresto分散処理 この記事はフロムスクラッチ Advent Calendar 2016の9日目の記事です。 筋トレ大好き！プログラミング大好き！ あれ？そうすると、、、 筋肉系カレンダーにも投稿しないと、自称筋肉プログラマー失格なのでは！！ と本気で悩んでいます。 mixです。 最近の事件 そう！AWS、ATHENAが発表されました！ Presto信者としては血湧き肉躍るニュースです！ 簡単に説明すると、Prestoというfacebookの作ったフレームワークを AWSでサーバーレスに使えるという画期的かつ凄すぎる新サービスです！ カレンダー2日連続になっていますが、 AWSの回し者とかじゃないです。。。(>_<) そもそもPrestoってなんじゃい