mbed OS ベータ版でLチカしてみる - 工作とかオーディオとか
注: この記事はベータ版のソフトウェアを利用したものになるので、今後変わる可能性があります。 mbed OSのβ版がいつのまにやら公開されていたので、試してみることにしました。 https://docs.mbed.com/docs/getting-started-mbed-os/en/latest/FirstProjectmbedOS/ の手順通りにすすめてLチカをやってみます。 1. yottaのインストール mbed OSを利用するためには事前にyottaというパッケージ管理システムの導入をする必要があります。 インストールは http://yottadocs.mbed.com/#installing に記載されている手順で行います。 yotta自身はPythonで書かれているそうで、pipを使って入れることができます。 Mac OSではbrewコマンドとpipコマンドでインストールす
PythonでMockを使ったユニットテスト - 工作とかオーディオとか
PythonでMockを使ったユニットテストを書いてみる。 Python3.3以降は標準でMockが使えるようだけど、Python2.7系では標準では入ってないのでインストールする。 $ pip install mock サンプルコードは以下に。 # -*- coding:utf-8 -*- import unittest from mock import Mock, patch # DBにつなぐのでテストのときは使いたくないクラス class HogehogeDao(object): def __init__(self): pass def find(self, param_1, param_2): print('DBにつなぐよ') print('find ' + param_1 + param_2) # テストの対象となるクラス class CalculationModel(objec
Pythonとscikit-learnで単回帰分析 - 工作とかオーディオとか
前回の記事で整えたPython環境で単回帰分析をしてみます。 単回帰分析というのは単純に言えば各データ(x1, y1)・・・(xn, yn)からy=ax+bという式を推定するということです。 推定したyの値と実際のyの値の差の自乗値を最小とするような直線を引きます。 0. モジュールのインストール 今回はscikit-learnのモジュールで実行してみます。 scikit-learnはWindows用インストーラーが配布されていますので、それを使ってインストールします。 1. 実際に実行してみる ソースコードは以下に置きました。 Pythonとsklearnで単回帰分析 · GitHub 実行すると以下のような出力と図が出ます。 Coefficients :[ 1.08085339] Intercept :-122.796925076 R2 :0.762157708979 図の青点が実際の
RaspberryPiでfluentdを立ち上げる - 工作とかオーディオとか
RaspberryPiにデータ収集して可視化する環境の構築をする。 今回はfluentdのデーモン化まで。 0. 使うもの RaspberryPi OS: RASPBIAN Supervisor 各種アプリケーションのデーモン化のために使う。 Fluentd データ収集アプリケーション。 1. 準備 1.1 RaspberryPiのメモリを空ける 自分の持っているRaspberryPiは古いタイプでメモリが256MBしかない。 いくつか常駐のプロセスをたちあげたいので、できるだけメモリの空き容量は増やしておく。 以下のページを参考にメモリ空き容量を増やした。 Raspberry Pi 使えるメモリー量を増やすチューニング | Act as Professional 1.2 rbenvのインストール システムのrubyはバージョンが古めなので、新しいバージョンにするついでにrbenvで複数の
RaspberryPiにGrowthForecastをインストールする - 工作とかオーディオとか
やりたいこと mbedで温度を取得して、それをRaspberryPiに送る。 RaspberryPi側ではそのデータを蓄積してグラフ化する。 センサーデータを集めて利用するという、最近流行りのIoT(Internet of Things : モノのインターネット)の基本の一部をやってみる。 今回はRaspberryPiに可視化ツールのGrowthForecastを入れるまで。 RaspberryPiのセットアップ作業 この記事で使ったGrowthForecastを使ってデータの蓄積とグラフ化をする。 最初にRaspberryPi自体の更新。 # パッケージの更新 $ sudo apt-get update $ sudo apt-get upgrade # ファームウェアの更新 $ sudo rpi-update GrowthForecastのセットアップ 必要なパッケージはRaspbian
Pythonで統計の環境構築から集計とグラフ描画まで - 工作とかオーディオとか
これまでRとかExcelとかで回帰分析やってたけど、Pythonでもできるように環境整えるところから始めます。 メモって置かないと次、構築するときに忘れるのでメモです。 OSはWindows7(64bit)で試しましたが8でも同じはず。 Pythonは2.7.5(32bit)。 0. Pythonのインストール すでに終わってるとは思いますが念のため。 http://www.python.org/ からPython2.7.x系のインストラーをダウンロードします。 対応しているモジュールの関係でまだ32bit版のほうがいいです。 3.3.x系でも特に問題はないと思いますが、多少文法変わってたり、モジュールが使えなかったりするので、2.7.x系のほうが無難だと思います。 インストールが終わったら、環境変数に「python.exe」のあるディレクトリ(特に変更していない場合はC:\Python2
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