最近注目を集めているグラフツールPlotly。 久しぶりに調べてみれば、なんとベクター画像出力が追加されているじゃないですか！ これは論文用の作図もmatplotlibからPlotlyに移行できるぞ！ ということで、Plotlyの基本的な使い方を復習ついでにまとめてみました。 この記事では、Pythonからグラフを画像として保存する方法と、自分が資料用のグラフを作るときによく使うレイアウト調整の方法を紹介していきます。 スポンサーリンク ちなみに、以下の記事で紹介している小技を組み合わせればPlotlyの活用範囲がより広がるかなと思います。 興味があればこちらも読んでみてください。 kamino.hatenablog.com 執筆時のバージョン情報 Python : 3.7.2 plotly : 3.7.0 orca : 1.2.1 psutil : 5.5.0 もくじ 1. ツールのイン
Let’s see a brief description of the columns of our dataset: age (numeric)job : type of job (categorical: “admin.” ,”unknown”,”unemployed”, ”management”, ”housemaid”, ”entrepreneur”, ”student”, “blue-collar”, ”self-employed”, ”retired”, ”technician”, ”services”)marital : marital status (categorical: “married”,”divorced”,”single”; note: “divorced” means divorced or widowed)education (categorical: “
詳細 JavaScriptコードの重要な箇所を説明していきます。 setupScene関数 2〜5行目：VRM表示をWebGLで行うための初期化 6行目：3Dシーンを透視投影描画するためのカメラ初期化 7行目：3Dオブジェクトの最上位クラスSceneの初期化 8行目：3Dシーンの光源追加 9〜14行目：VRMファイルのダウンロード開始とローディングログ出力 1 function setupScene(vrm_parent){ 2 window.renderer = new THREE.WebGLRenderer(); 3 renderer.setSize(320, 240); 4 renderer.setPixelRatio(window.devicePixelRatio); 5 vrm_parent.appendChild(renderer.domElement); 6 window.c
日曜化学(3)：分子軌道法と可視化（Python/matplotlib） - tsujimotterのノートブック
いよいよ 分子軌道 を計算してみたいと思います。 今回の記事の内容を理解するとエチレンやブタジエンやベンゼンなどの分子軌道が計算でき、それをPythonのプログラムで可視化できるようになります。 これまで３回に渡って書いてきた「日曜化学シリーズ」の記事ですが、今回がまさに集大成となっています。 過去の記事を前提にお話しますので、まだの方はシリーズの過去記事をご覧になってください。 tsujimotter.hatenablog.com （番外編の日曜化学(2.5)は読まなくても、今回の内容については大丈夫です。） 前回までの記事で計算したのは、水素様原子という 原子核が１つ・電子が１つ のものでした。 そうなると、原子核が２つ以上で電子が１つ の状況（つまり分子）を計算したくなると思います。 上記の状況はポテンシャルによって表すことができますので、ハミルトニアンに反映させればシュレーディンガ
Pythonプログラミング（ステップ６・SIRモデル） このページでは、多変数の微分方程式の例題として、伝染病の流行をシミュレーションしてみよう。 伝染病の流行の微分方程式によるモデル化 以下のような状況で感染が拡大するような疾病（インフルエンザ等）を考える。 新型の病気のため、人々は免疫を持っていない。 人口が密集しており、人々の行き来が活発で、「平均的に」不特定多数の人と接触している。 人口の流入・流出はない（ロックダウンされた国や都市を想定）。 接触によって、一定の割合で感染する。 感染者は快復後に免疫が生じ、罹患者と再び接触しても再発はしないし、未感染者に罹患させることもない。 そして、未感染（Susceptable)者、感染(Infected)者、および快復した（Recovered）人の３種類が「一様に」混在し、 以下のようなプロセスで感染が伝搬・拡大するような状況を想定する。
日曜化学(2)：3次元空間における電子雲の計算（Python/matplotlib） - tsujimotterのノートブック
２日前に公開した量子力学に関する記事なのですが、たくさんの方に見ていただいて嬉しいです。Twitter上でもたくさんの嬉しいコメントをいただきました。 tsujimotter.hatenablog.com 今日は続きとして、電子雲の可視化 をしたいと思います。 前回の記事では、水素原子におけるシュレディンガー方程式 を考えました。 は波動関数で はエネルギー。 はハミルトニアンという演算子で、定義は次の通りです： この方程式をデカルト座標 から球面座標系 に直して、変数分離によって解を求めるという方法を紹介しました。 変数分離 によって、動径波動関数 と球面調和関数 に分けられるわけですが、前回の記事では特に球面調和関数 について可視化を行いました。 しかしながら、球面調和関数が教えてくれるのは「どの方向に電子が多く分布しているか」という情報です。これだけだと「３次元の中でどの辺に電子が分
pythonでcifの描画 化学、物理で結晶の研究をしているとcif形式の結晶構造データを扱うことが多いです。今回はこれをpythonに読み込んで描画してみようって試みです。 インプットとアウトプット ・インプット -cifファイル 有機結晶の例としてアスピリンの結晶構造1を使います。Crystallography Open Database(COD)2から無料でダウンロードして使います。ファイル名は1515581.cifでした。 ・アウトプット こんな感じのpng画像が得られます。結晶軸も一緒に描画しています。赤線がa軸、緑線がb軸、青線がc軸です。 準備 pythonプログラムはAnaconda3のspyderで作成してます。プログラムの実行にあたって次のパッケージのインストールが必要です。 1)pymatgen4 2)plotly5 pymatgenは物理・化学系の解析に特化したpy
日曜化学(2.5)：メトロポリス・ヘイスティングス法を用いた電子雲の可視化（Python/matplotlib） - tsujimotterのノートブック
前回の記事で、水素原子の電子雲の可視化する方法として、３つの方法を紹介しました。 tsujimotter.hatenablog.com 特に、方法２「散布図としてプロット」については、棄却サンプリング法を使った方法を紹介しました。 散布図としてプロットするにあたって、電子の確率分布を表す（3次元の）確率密度関数 にしたがう乱数を得る必要がありました。 棄却サンプリング法は、 とは直接関係ない（たとえば一様乱数のような）確率分布 にしたがう乱数から、 と の確率密度関数としての差を考慮しつつ、適切な確率で乱数を「棄却」することによって、目的の にしたがう乱数を得る手法です。 ところがこの方法、非常に時間がかかることが知られています。実際、上記の散布図を描くだけでかなりの時間を要しました。特に、 と の差が大きければ大きいほど、棄却率が高くなり、乱数を生成するのに時間がかかるというわけです。
アイヌ民族財団アイヌ語教材テキストの単語リスト(千歳・美幌・幌別・静内・十勝・沙流・石狩川・カラフト)をもとに、アイヌ語の「方言間距離」をbinary word vectorの主成分分析で3次元に圧縮し、Google Colaboratory上のplotlyで3D可視化してみた。 !pip install scikit-learn pdfminer plotly import os,re,numpy from sklearn.decomposition import PCA from plotly.express import scatter_3d d=[("千歳","chitose.txt","chitose_tyukyu.pdf"), ("美幌","bihoro.txt","bihoro_tyukyu.pdf"), ("幌別","horobetsu.txt","horobetsu_ty
はじめに ネットワークグラフは、複雑なデータの関係性を視覚化するのに非常に役立ちます。しかし、3Dのネットワークグラフとなると、その作成方法がよく分からないという方も多いのではないでしょうか。 そこで本記事では、Pythonを使って3Dネットワークグラフを作成する方法を、初心者の方でも理解できるよう、丁寧に解説していきます。題材としては、ビクトル・ユーゴーの小説『レ・ミゼラブル』に登場するキャラクター同士の関係性を、3Dグラフで表現してみましょう。 3Dネットワークグラフを作成するメリット 3Dネットワークグラフを作成するメリットは主に以下の3点です。 複雑な関係性を視覚的に把握できる インタラクティブな操作で様々な角度から眺められる 見栄えのする洗練されたグラフになる 平面的な2Dグラフでは表現しきれない情報も、3D空間を活用することでより直感的に理解することができるのです。 必要なライ
排ガス出ず音も静かだから地下での作業にも向いているとか。 パートナー企業の電気自動車も一緒に配置 日立建機はこのたび、千葉県市川市に新たな研究拠点「ZERO EMISSION EV-LAB（ゼロ・エミッション・EVラボ）」を新設、その開所式を2024年5月27日（月）に行いました。 ここは、廃棄物ゼロを目指し持続可能な社会を実現する、いわゆる「ゼロ・エミッション化」を建設現場でも実現するために、ユーザーやパートナー企業などと協創する拠点として開設されています。 拡大画像 千葉県市川市に開設された日立建機の「ゼロ・エミッション・EVラボ」（乗りものニュース編集部撮影）。 約500坪（1654平方メートル）ある敷地はコミュニケーションエリアと、デモエリアに分かれており、前者では新たなソリューションを生み出すディスカッションの場として、後者は建設現場を再現することで電動資機材の運用研究やシミュレ
Matplotlibの3Dプロットは問題が多くあまり実用的とは思えないのですが，使いたいときもあります． 物理の教科書っぽいきれいな原理図を作れるといいなあと思って試してみました． 環境 matplotlib 3.5.1 python 3.10.4 Ubuntu 20.04 on win 結果の図 作ってみたのは以下のような図．ポイントは， デフォルトになっている薄気味悪い灰色の壁を何とかする デフォルトの軸を消して新しい矢印をつける 3dのラジアルプロットっぽい棒にカラーマップを付ける というところ． コード t = np.linspace(0, 2*π, 200) x = np.cos(3*t) y = np.sin(3*t) cmap = cm.jet # 元々ある3dの軸を無理やり消す plt.rcParams['axes.linewidth'] = 0 # Axes3dのプロパテ
訪問いただき、ありがとうございます！ 当ブログは消防ファンである一般市民の私が、公式情報などを参考に個人的な見解で記事を書いている「趣味のブログ」です。 ブログ内で書かれている車両や資機材、消防業務に関する当該機関などへの問い合わせはご遠慮ください。 なお、当ブログに掲載した画像の転載・二次使用は「厳禁」とさせていただきます。また、不規則な発言や理解し難いコメント、お答えしかねる内容のコメントは、当方の判断でコメント自体を「削除」しますので、予めご了承ください。 日頃より親切な対応をして下さる消防職員の皆様へ、心から感謝申し上げます。 Instagramもやってます https://www.instagram.com/ikkyu.kazu/ 消防救助機動部隊(ハイパーレスキュー)は、今月17日で発足から15年となります。 この15年間、「緊急消防援助隊」として国内で発生した様々な大災害に出
ウマたん 当サイト【スタビジ】の本記事では、Plotlyの使い方について解説していきます！Plotlyは非常にキレイにグラフを描画できるライブラリ。描画後にインタラクティブにグラフを操作できるのも特徴の１つです。 こんにちは！データサイエンティストのウマたん(@statistics1012)です！ この記事ではグラフをキレイに描画することのできるPlotlyの使い方について解説していきたいと思います！ Pythonでの描画と言えば、MatplotlibやSeabornなどが有名ですがPlotlyも非常に使いやすく人気です。 Plotlyを使うことでインタラクティブにグラフを表現することもできるんです！ Plotlyを使う準備 物は試し！それでは早速Plotlyを使っていきましょう！ ここではPythonの実行環境として「Google Colab」を使っていきます。 Google Colab
来年４月1日に発売 中型油圧ショベル４機種 ～日立建機～
日立建機＝平野耕太郎、東京都台東区＝は、「特定特殊自動車排出ガスの規制等に関する法律」２０１４年基準に適合した新型油圧ショベルＺＡＸＩＳ７シリーズとして、中型油圧ショベルＺＸ１２０―７（標準バケット容量０・52?、運転質量12・９ｔ）、ＺＸ１３５ＵＳ―７（標準バケット容量０・52?、運転質量14・１ｔ）、ＺＸ２００―７（標準バケット容量0.8?、運転質量20・５ｔ）、ＺＸ３３０―７（標準バケット容量1.4?、運転質量32・８ｔ）の4機種を、国内向けに来年4月1日から発売する。 販売目標は、ＺＸ１２０―７とＺＸ１３５ＵＳ―7の２機種合計で年間２３００台、ＺＸ２００―７とＺＸ３３０―７の２機種合計で年間１５００台を見込んでいる。 ＺＸ１２０―７とＺＸ１３５ＵＳ―７は、自動車やハイブリッド油圧ショベルＺＸ１２０―６で実績のある尿素水不要のエンジンを採用し、尿素水の管理や補充の手間を省き、顧客ライ
ブログを書くからには、 読んだ人の役に立ちたいと思うのは、 当然だと思います。 とは言え、読み物は読む相手の顔が見えないので、 どんな人が読んでくれているか分からず、 どう工夫すれば良いのかを考える取っ掛かりに欠けがちです。 マーケティングの分野では、 顧客を行動別に層分けするRFM分析と呼ばれる手法があります。 主に、ターゲットを絞る際に、 どの顧客に絞るべきかの判断に使われる手法ですが、 ブログの読者ターゲットを想定するためにも使えそうな気がします。 そこで、マーケティングのRFM分析を、 ブログの読者分析に活用してみたいと思います。 RFM分析とは ブログ分析への応用 Rを使った分析と可視化 必要なライブラリ Google Analytics からデータを取得 API認証 データの取得 取得データの可視化 詳細データを作る 大きなカテゴリーを抽出する 3次元にプロットする グラフの読
はじめに ふと、画像の切り替えを「ガラスが割れる風」にしたいと思いました。 本ライブラリの使い方 ガラスの割れ方はランダムで少し変わります。(乱数を使っています) imgタグのサイズは指定してください。あんまり大きくないほうが良いと思います。 borderとかは対応していません。 ES6で書いているので,IEはたぶん動かない。 Chromeで動作確認をしました。 物理現象は割と無視しています。 /** * 画像をガラスが割れるように差し替える * @module destructImage * @param {object} argOption - 設定内容 * @param {HTMLImageElement} argOption.element - 画像を変更する<img>要素(省略不可) * @param {string} argOption.src - 変更する画像のパス(省略不可
マーティーのCNC2418では、 非力なPCなので、Pythonで動くbCNCは重く、動作が追従しないので GRBL ControllerにGitHubのCandle v.1.1.7を使っております。 CNC2418に付属していたSoftwareのgrblControl.exeのGRBL v1.1対応版です。 この時にGRBL v1.1fにUpgradeしました。 それからだいぶ前には、とっさの時にPAUSEやRESETができるように 外部SWボックスを付けました。 いつ気づいたのか忘れたけど、ふとCandleを操作していると Jogの下の方に「Keyboard control」ってのがチェックできるように なっているのが目に止まったわけです。 早速、チェックを入れてキーを適当にいじってみると CandleをKeyboard制御するキーは、大体分かりました。 カーソルキーを使っていないので
アイヌ民族財団アイヌ語教材テキストの単語リスト(千歳・美幌・幌別・静内・十勝・沙流・石狩川・カラフト)をもとに、アイヌ語の「方言間距離」を単語リストのbinary word vectorのハミング距離だとみなして、networkxのspectral_layoutで3D可視化してみた。Google Colaboratoryだと、こんな感じ。 !pip install pdfminer networkx plotly import os,re,numpy,networkx from plotly.express import scatter_3d d=[("千歳","chitose.txt","chitose_tyukyu.pdf"), ("美幌","bihoro.txt","bihoro_tyukyu.pdf"), ("幌別","horobetsu.txt","horobetsu_tyuky
データアナリティクス事業本部の鈴木です。 今回は、PlotlyのPython用ライブラリを使って3次元表面を描画する方法をまとめてみました。 Plotlyの公式ドキュメントで3Dプロットを紹介している、『3D Surface Plots』を参考にしています。 3D Surface Plots ドキュメントでは描画の設定の記載もありますが、この記事ではどのようなインプットをすると3Dプロットができるのかというところを中心にご紹介します。 また、ドキュメントに載っていない関数も描いてみようと思い、１例だけですが別の関数も描いてみました。 検証環境 Jupyter Docker Stacksのdatascience-notebookイメージにPlotlyをインストールして検証しました。バージョンなどは以下になります。 イメージ：jupyter/datascience-notebook Plotl
はじめに 同僚がMonitron一式を私物（なんという気概）で持っていたので借りて検証してみました。 Monitronセンサーは自宅の金魚（虫かご水槽）のエアーポンプに乗せてみました。 まるで黒い象にまたがる太った象使いのようでなんだか偉そうなMonitronセンサーですが、養生テープでしっかり安定して嬉しそうにも見えます。 我が家において、センサーが汚損しない（借り物なので）屋内で、常に振動していて、それなりに熱を発しているものといったら、これしか思いつかなかったのです。 家電製品はMonitronの適用対象ではないのですが、まぁ検証なのでデータの取得ができればOKとします。 Monitronってなんぞ？ Amazonが提供する産業機器用のセンサーデバイスとモニタリングサービスの総称で、振動と温度センサーを元に故障の予兆検知ができます。 購入した専用のセンサーデバイスを産業機器に後付けし
内容インタラクティブなグラフで偏波の挙動を表現し、回転させたときの偏光板, 波長板の働きをみてみる。 動機最近、偏光板や波長板を回転させて偏波を変化させる偏波コントローラを触る機会がありました。偏光板は直線偏光を一方向に切り出し、λ/2波長板は直線偏光の角度を変え、λ/4波長板は直線偏光を円偏光にする働きをするのは知っていましたが、それらを回転させたときに何が起こっているのかしっくりこなかったので、pythonのグラフ化ライブラリのplotlyでインタラクティブなグラフを作成して、簡単に偏波の動きを確認してみました。グラフのパラメータを変えたり、グリグリと視点を動かしたりしてみると、何となくつかめたものがある気がします。plotlyのグラフ自体は、以前の記事で作成したグラフに手を加えて作成しました。初めに光学素子を回転させたグラフを作成してみましたが光学素子の働きが把握しづらいと感じたため
//Attach this script to a GameObject. Make sure it has a Collider component by clicking the Add Component button. Then click Physics>Box Collider to attach a Box Collider component. //This script creates a BoxCast in front of the GameObject and outputs a message if another Collider is hit with the Collider’s name. //It also draws where the ray and BoxCast extends to. Just press the Gizmos button t
3Dプリンター全方式初心者購入予定者質問スレ 2問目
0001名無しさん＠お腹いっぱい。垢版2022/05/08(日) 12:36:27.65ID:DxJwQW+V 個人で買える数万～10万円台のFDM式&光造形式3Dプリンタについての初心者・購入予定者の質問スレです 質問する人は最初に、自分自身で調べたことを全て書いてください 後からの条件追加は厳禁です 調べたけどもわからないなら、そう書いてください 回答者は、同じ機種を持っているか書いてください 質問内容により、適切なスレに誘導願います 3Dプリンターのスレの棲み分け FDM→FDM 光造形式→光造形式 デルタ型→同上 ダヴィンチ→同上 Phrozen→同上 Ender→同上 Snapmaker→同上 自作・重改造・魔改造→電気電子板、造形方式問わず このスレの主要目的 ・どの機種を買ったらいいかわからない ・どんな物を作れるかわからない ・個人輸入の方法相談 回答者は初心者を脱した中級
こんにちは、ティアフォーパートタイムエンジニアの上野と、ティアフォーエンジニアの村上です。 今回読み解いたのは、自動運転位置推定のターニングポイントとなった、Scan Matchingによる高精度自己位置推定技術の華、NDT Scan Matchingです。点と点のMatchingから、点と分布のMatchingにすることで、計算負荷が現実的な程度まで削減されました。方法としては博士論文 M. Magnusson, “The three-dimensional normal-distributions transform : an efficient representation for registration, surface analysis, and loop detection,” PhD dissertation, Örebro universitet, Örebro, 200
![読み解くNDT Scan Matchingの計算 [前編] - TIER IV Tech Blog](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f6e56581b31fa6caa3eb03b718c4c3c51cfb1ee4/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fj%2Fjames-murakami%2F20210430%2F20210430102443.jpg)
t-SNEの基本的なコード例と標準化との組み合わせ
本記事ではt-SNEの実際のコード例を紹介します。 特に、重要なパラメータであるperplexityを変えての描画結果と標準化との組み合わせを扱っています。 データとしては、wine-quality datasetの赤ワインのデータを使用します。 t-SNE自体の説明については、こちらにまとめたので適宜ご参照ください。 t-SNEを理解する3つのポイントとパラメータの解説t-SNEで用いられている考え方の3つのポイントとパラメータであるperplexityの役割を論文を元に簡単に解説します。非線型変換であるt-SNEは考え方の根本からPCAとは異なっていますので、概要を通じてなんとなくの理解の助けになれば幸いです。bunsekikobako.com2019.05.02 perplexityの意味の確認 perplexityは、t-SNEにおいて、分布の分散を決める際に使用されるパラメータで
この記事は古川研究室 Advent Calendar 10日目の記事です。 本記事は古川研究室の学生が学習の一環として書いたものです。内容が曖昧であったり表現が多少異なったりする場合があります。 本記事を要約すると、これを実装します↓ はじめに 本記事では非負値テンソル因子分解（NTF）の実装と式導出、学習の様子を可視化しています。NTFについて自分が勉強したことを皆さんと共有できればと思います。ちなみに非負値行列因子分解（NMF）についての記事も書いているので参考までにご覧いただけると幸いです。→NMF学習の可視化 NTF : Non negative Tensor Factorization 非負値テンソル因子分解（NTF：Non negative Tensor Factorization）は非負値（マイナスの値がない）テンソルデータのパターンを抽出する手法であり、NMFの拡張手法です
東京大学宇宙線研究所の神岡宇宙素粒子研究施設より、スーパーカミオカンデ実験のシミュレーションデータが公開されました。Python の描画スクリプト付きなので、遊んでみたいと思います。 スーパーカミオカンデのイベントディスプレイ作成用データの公開を始めました。ニュートリノや陽子崩壊のシミュレーションデータを元に、あなた独自のイベントディスプレイを作ってみませんか？データには光電子増倍管の位置座標と光の量や時間の情報が含まれています。https://t.co/YTqHhOTHAP pic.twitter.com/PZVXqA0rLJ — 神岡宇宙素粒子研究施設 (@Kamiokaobs_pr) May 29, 2020 スーパーカミオカンデとは スーパーカミオカンデとは、岐阜県飛騨市の神岡鉱山内にある、ニュートリノや陽子崩壊の検出を目的とした装置、および実験の名前です。検出器は直径および高さが
GrasshopperのC#コンポーネントについて 入手先 Rhinocerosは有償のソフトです。使い続けるにはライセンスが必要です。3ヶ月間は無償で評価する事ができるので、直ぐに試して見ることができます。以下のサイトからダウンロードできます。 https://www.rhino3d.com/jp/download GrasshopperはRhinoceros上で複雑な形状を実現するためのノンプログラミングツールです。しかし、プログラミングをすることもできて、ここではむしろそのようにしか使いません。C#は標準で使えます。 http://www.grasshopper3d.com/page/download-1 ここでは解説しませんが別途インストールすればPythonという言語も使うことが出来ます。 www.food4rhino.com/project/ghpython 関係ありませんが、
昨年末に購入した初めての3Dプリンタ『Ender3 V2』ですが、気になった所から少しずつカスタマイズさせています。 Ender3シリーズの機体はCrealityを有名にした看板的な製品で廉価な中華3Dプリンタとしては安定していることや、トラブルやカスタマイズなどネット上で比較的多くの情報が公開されていることから人気の機種となります。 そしてEnder3 V2は、ガラスプラットフォームや静音マザーボード採用などEnder3のアップグレード版となる製品となります。 非常に安定して精度の高い機種になるかと思います。 そんなEnder3 V2ですが半年ほど使ってきて気になる箇所を少しずつカスタマイズさせています。 使っていると手を加えるべき場所などがある程度分かってきますが、一気にカスタマイズさせてしまうと逆に違いがよく分からなくなってしまうため少しずつ進めています。 気になる部分をカスタムさせ
INFORMATION 2019-04-25 大型ダンプ 1台追加導入しました（計5台） 2019-03-12 業務実績を更新しました 2019-02-03 水産事業部：料理マスターズ2019に生産者として紹介されました 2017-09-04 タイ・フィリピン・インドネシア・マレーシアからの視察がありました 2017-09-01 大型ダンプ ２台追加導入しました（計4台） 2017-05-06 業務実績を更新しました 2017-04-25 日立建機 ZAXIS 225USR 移動式クレーン仕様機を導入いたしました 2016-11-21 一般貨物自動車運送事業を開始しました（中運自貨第273号） 2016-11-02 タイ王国より弊社水産事業部への視察がありました 2016-10-20 CBCラジオ「丹野みどりのよりどりっ！」にて水産事業部が紹介されました 2016-05-26 大型ダンプ
はじめに 先日弊社の大阪オフィス移転に伴い「DevelopersIO OSAKA Day One -re:union-」というイベントが開催されました。 今回はこちらのイベントで展示したAmazon Monitronのデータ可視化について実装までの流れを記事にしたいと思います。 なぜ展示したの？ Monitronには標準機能として取得したデータを可視化する機能があります。 この標準機能ではセンサーごとにグラフを切り替えてデータの可視化が可能です。 しかし、グラフをカスタマイズして使いたい！という要件では標準の機能だけでは実現するのは難しいです。 そこでAWSのマネージドサービスを使い、より自由度の高い可視化をやってみたい！ということで今回の展示を行いました。 全体像 まずは全体のアーキテクチャです。 大きく分けると、データ取得する部分とデータ可視化する部分に分かれます。 それでは早速データ
Unity でオブジェクトスペースの Raymarching をフォワードレンダリングでやってみた - 凹みTips
はじめに 以前、ディファードで Raymarching をやる記事を書きました。 tips.hecomi.com 上記記事では画面全体での Raymarching でしたが、これを個別のオブジェクトとして分解できるようにしたオブジェクトスペースのレイマーチングについて以下の記事で解説を行いました。 tips.hecomi.com 上記記事で使用したディファードレンダリングでは、デプスバッファに対して直接 Raymarching で計算した深度を書き込むことができるため、ポリゴンで出来た世界とのマージが簡単でした。これまでは、Unity のフォワードレンダリングでは計算して求めた深度をデプスバッファへ書き込むことが出来ないと思っていたのですが、SV_Depth を使うと求めることが出来るようです。 本エントリでは _CameraDepthTexture の値と現在のレイマーチングの深度を比較
3Dプリンタ ALUNAR M508の改良 Z軸エンドストップ改造(1) 構想編 - 徒然なるままにMake:
3Dプリンタ ALUNAR M508はキットそのまま組み立てても十分3Dプリンタとして機能しますが、繰り返し使用していると不便な点も出てきます。 これからは、そういった点を市販の部品や3Dプリントした部品で改良して、もっと使い勝手を良くしていきましょう。 繰り返し印刷していると気になってくるのがZ軸のエンドストップです。 写真のようにマイクロスイッチをネジとスペーサーでフレームの長穴に固定しています。このスイッチが作動することで、ノズルの位置が一番下にあることを検出しています。 この標準のエンドストップは使用していると、ネジがプリンタの振動や変形でだんだん緩んで、マイクロスイッチ位置が変化してしまうことがあります。 するとノズルのZ方向のズレが生じてしまいます。 Z軸方向に積層していく3Dプリンタでこのズレは致命的です。 ズレが上方向ならノズルが空中に溶けたプラスチックを撒き散らし、 下方
ハサミのついたユンボ フォーククラブってしってますか？ きょうはフォーククラブをみていきたいです。どんなジューキなんでしょうか？ ジューキのとくちょうは ハサミのようなユンボでモノをつかみやすい。ユンボのアタッチメントでとりかえができる。ハサミが、ついたユンボ。おうちをこわしたり、木の切ったものをいどうしたり、ベンリなジューキです。 フォーククラブはこんなジューキ つかむ、はさむができるユンボです。手でレバーをうごかして、足でペダルをふむとハサミがしまる。たのしくコワス、手でつかむようにあつめるができるユンボ。 ジューキはどんなふうに、うごくの？ どうがを見てみよう 〇ユンボ・フォーク（ハサミ）で一瞬荷降ろし【Hitachi Zaxis 120】 大人の為の情報はこちらから 建設キャリアアップシステム機械土工を極める | なんとなく生活に役立つ情報
13ｔクラスが登場 ＩＣＴ油圧ショベル充実 ～日立建機～
日立建機＝平野耕太郎執行役社長、東京都台東区東上野２―16―１＝は、特定特殊自動車排出ガスの規制等に関する法律２０１４年基準に適合した13ｔクラスの後方超小旋回型ＩＣＴ油圧ショベル「ＺＸ１３５ＵＳＸ―７（標準バケット容量０・52㎥、運転質量14・３ｔ）」を国内向けに２０２２年４月１日から発売。販売目標は、年間50台を見込んでいる。 ＺＸ１３５ＵＳ―７は日立建機のＩＣＴ施工ソリューションの中核を担うＩＣＴ油圧ショベル「ソリューションリンケージアシスト」で、制御精度をさらに向上させた独自のマシンコントロール機能を搭載。国土交通省が推進するｉ―Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎに対応するとともに、建築基礎、土木工事など、さまざまな現場でのＩＣＴ施工の支援を実現する。また、「エリアコントロール」機能により、油圧ショベルの上下・左右方向の動作制限エリアをモニター上で設定することが可能で、狭所や障害物のある現場
三次元データって、どうプロットすればわかりやすいの？ 科学やってたら、二種類のパラメータ$x$、$y$を変化させて関数$f(x,y)$の変化を見たいって時があるんですが、これってどうすればわかりやすくグラフにできるんだろうか、ってなりますよね。そんな疑問を解決するべく色々pythonでプロットしてみました。例として使うデータはなんでもいいんですが、今回は気体吸着の式を使ってみます。温度、圧力を変化させて吸着量をプロットしてみましょう。 温度圧力可変の吸着式 固体表面への単層吸着の物理吸着の場合を考えます。この等温条件での被覆率の圧力依存性は名前がついていて、ラングミュアの吸着等温式と呼ばれています。今回は変化させるパラメタが二つ欲しいのでラングミュアの吸着等温式より複雑な式を使います。被覆率($\theta$)の温度圧力依存性は次のように表されると言われています1。 $ \theta =
【現場の様子】#交通情報 #東名高速 下り 足柄バス停付近 大型トラックと自動車の追突事故で渋滞12/25 #渋滞 #東名 #クリスマス #年末 : 事件事故・災害速報ニュース
【現場の様子】#交通情報 #東名高速 下り 足柄バス停付近 大型トラックと自動車の追突事故で渋滞12/25 #渋滞 #東名 #クリスマス #年末 カテゴリ: ニュース事故の記録 【神奈川県】地域ニュース 『足柄ＳＡ手前右左ルート合流地点5車線クルマがひしめき合い動かなくwめちゃ帰るの遅れるがなw』 『東名下り足柄SA手前で目の前走ってたステップワゴン水吹いたんだかブローしたんだか知らんけど爆煙吐いて急停車して死ぬかと思ったわ』 『先程呟いた東名高速足柄SA付近での事故についてですが、どうやらトラックがミニバンに後ろから追突したようです。』 ∇目撃証言など 加藤です@1119katou東名下り、足柄で事故みたいです🤔 完全に止まりました🤔💦 https://t.co/oIfiMnTVKE 2022/12/25 20:24:43 カワセミ@kawasemimenあーあ、足柄で全止めになっ
import UIKit import RealityKit import ARKit //進行方向の管理用enum 上下左右のUIButtonと連動している enum Direction: String { case none = "none" case up = "up" case left = "left" case right = "right" case down = "down" } class ViewController: UIViewController, ARSessionDelegate { @IBOutlet var arView: ARView! @IBOutlet weak var directionLabel: UILabel! //駒の格納用AnchorEntity var knightAnchorEntity: AnchorEntity! //進行方向の指
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Python：Plotlyでアニメーショングラフを作成する - Investment Tech Hack
def make_dict_ruin( win_range ,rr_range ,risk_rate_range ,funds ,ruin_line ,rate_amount='amount') : dict_ruin = { 'index' : rr_range , 'columns' : [ f'{ win * 100 }' for win in win_range] } for risk_rate in risk_rate_range : raw = pd.DataFrame() for win in win_range : for rr in rr_range : if rate_amount=='rate' : ruin_rate = ruin_fixed_rate( win ,rr ,risk_rate ,funds ,ruin_line ).calc() elif rate_
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