Pythonでカルマンフィルタを実装してみる
カルマンフィルタは、時間変化するシステムの、誤差のある離散的な観測から現在の状態を推定する手法。Wikipediaの記事（カルマンフィルター）がわかりやすい。 状態方程式と観測方程式が次のように与えられているとき （状態方程式） （観測方程式） （ノイズ） （フィルタ分布）線形カルマンフィルタ(LKF; Linear Kalman Filter)は μt, Σt, ut, yt+1 を入力として、 μt+1, Σt+1を出力する。1ステップのプロセスは以下のとおり。 # prediction （現在の推定値） （現在の誤差行列）# update （観測残差） （観測残差の共分散） （最適カルマンゲイン） （更新された現在の推定値） （更新された現在の誤差行列）観測を得るごとにPredictionとUpdateを繰り返すことで、現在の状態を推定します。 導出は後述（予定）。 例題を。 2次元
Python向けスクレイピングライブラリ·Scrapy MOONGIFT
ScrapyはPython製のオープンソース・ソフトウェア。Webサービスから必要な情報を抜き出したり、自動操作をしたりと未だに利用されているのがスクレイピングと呼ばれる技術だ。求人、不動産、Eコマース…様々なサイトの情報を機械的に収集し、データベースに蓄積している。 Pythonで外部サイトからデータを収集する際に RubyでWebシステムを開発している場合、HpricotやNokogiriを使っていたが、Pythonによる開発の場合はどうしたら良いだろう。そこで使えるのがScrapyだ。ScrapyはPythonで開発されたスクレイピングとクローリング用フレームワークだ。 ScrapyではWebサイトにアクセスしてデータを取得し、そのデータからXPathを使ってコンテンツにアクセスできる。オブジェクト指向に従って、柔軟に操作ができるのが便利だ。スクレイピングしたデータを使ってWebサイ
Pythonでvar_dump - tomoemonの日記
PHPでコードを書いててちょっと動作確認したいというときにvar_dumpは本当に便利。元からあるデータ型だろうが、自作のクラスだろうがきれいに整形してすべてのデータを表示してくれる。 <?php $a = array(1, 2, array("a", "b", "c")); var_dump($a); ?> # => array(3) { [0]=> int(1) [1]=> int(2) [2]=> array(3) { [0]=> string(1) "a" [1]=> string(1) "b" [2]=> string(1) "c" } } 自作クラスのインスタンスでもほぼ同じ形式で表示できる。さて、Pythonではどうかというと from pprint import pprint a = [1, 2, ["a", "b", "c"]] pprint(a) # => [1, 2,
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