線形二次レギュレータ(Linear-Quadratic Regulator:LQR)の概要とPythonサンプルコード - MyEnigma
はじめての現代制御理論 改訂第2版 (KS理工学専門書) 目次 目次 はじめに LQRの概要 PythonによるLQRの制御シミュレーション Githubリポジトリ LQRのパラメータのチューニング方法 チューニング方法１ チューニング方法２ チューニング方法3 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに 最近、ロボットの制御や経路生成の勉強をしているのですが、 しばしば出てくる技術として、 線形二次レギュレータ(Linear-Quadratic Regulator:LQR)があります。 今回はこのLQRの概要とLQRによる 簡単なPython制御シミュレーションコードを紹介したいと思います。 LQRの概要 LQRは最適制御と呼ばれれる制御手法の一つです。 Linear–quadratic regulator - Wikipedia 下記のような線形システムに対して、 下記
データ分析初心者向け、Pythonでデータ取得＆グラフ描画する方法 -
秋山です。 サービスを運営していると、いろいろなデータから必要な情報だけを取得して分析するような機会もたくさんあるかと思います。 分析に使えるツールは世の中にたくさんあるので、どれが使いやすいかは人それぞれですが、今回は「分析を始めたばかりで何をどうすればいいのかわからない…！」という方のために、Pythonを使って初心者向けのデータ分析のやり方を紹介します。 ■使用する環境 paizaでは、Pythonを使ってスキルチェック問題の回答データや、ユーザーの情報等の分析をしています。（R言語を使っていたときもありましたが、私がPythonのライブラリにある便利機能を使いたかったのと、R言語があまり得意ではなかったので移行しました） 今回は、Python3がインストール済みの環境を想定しています。これから出てくるコードもPython3を推奨しています。 下記のライブラリを使用します。 Jupy
ソフトウェアエンジニアは一般的な人々と比べてどのくらい稼ぐのか : Pythonでのデータ収集・処理・可視化 | POSTD
(訳注：2016/7/15、記事を修正いたしました。) 本記事では、世界50カ国におけるソフトウェアエンジニアの年収の中央値と国内の年収の平均値（1人当たりのGDP）を比較します。その方法は、まず lxml を使ってWebページからデータを収集し、 Pandas のデータフレームに変換した後、クリーニングを行います。そのデータに対し matplotlib を使い、全体としての傾向を可視化する散布図と棒グラフを作成するというものです。一般的な人々と比較するとソフトウェアエンジニアはどのくらい稼いでいるのか、その収入が高い国と低い国を比較してみましょう。 データは PayScale と 国際通貨基金（IMF） から得たもので、2014年5月に Bloomberg に掲載されたものです。そこに、PayScaleが最も入手しやすい50カ国の統計データが含まれていました。ソフトウェアエンジニアに関す
pythonで散布図アニメーションを試してみた - 株式会社CFlatの明後日スタイルのブログ
最近pythonを触り始めたのですが、散布図をアニメーションさせる方法が分からなかったので調べてみました。 散布図はmatplotlib.plt.scatter(x,y)で作成する事が出来ます。 また、アニメーションをさせる方法は二通りのやり方があるようです。 animation.ArtistAnimation 事前に用意してあるデータを描画 animation.FuncAnimation 随時データを更新する そこで円周上の点を一度ずつ移動させるというアニメーションをArtistAnimationとFuncAnimationの2つの方法で試してみました。 実行結果はどちらも次のようなものになります。 animation.ArtistAnimationの場合 事前にplt.scatterの戻り値をlistに保存しておき、animation.ArtistAnimationの第二引数に渡すと
Breaking the MintEye image CAPTCHA in 23 lines of Python | jwandrews.co.uk
As an avid reader of HAD I was intrigued by this post explaining how someone had broken MintEye’s audio based CAPTCHA. The image version of the CAPTCHA looked interesting and so I thought it might be fun to try and break it. For those unfamiliar with MintEye, the image based CAPTCHAs look as follows: You must adjust a slider to select the undistorted version of the image. Several somewhat naive
Moving from MATLAB matrices to NumPy arrays - A Matrix Cheatsheet
Moving from MATLAB matrices to NumPy arrays - A Matrix Cheatsheet -- written by Sebastian Raschka on January 22, 2014 Tweet Over time Python became my favorite programming language for the quick automation of tasks, such as manipulating and analyzing data. Also, I grew fond of the great matplotlib plotting library for Python. MATLAB/Octave was usually my tool of choice when my tasks involved matr
Matplotlib: Python plotting — Matplotlib 2.0.0 documentation
Matplotlib: Visualization with Python Matplotlib is a comprehensive library for creating static, animated, and interactive visualizations in Python. Matplotlib makes easy things easy and hard things possible. Create publication quality plots. Make interactive figures that can zoom, pan, update. Customize visual style and layout. Export to many file formats. Embed in JupyterLab and Graphical User I
Matplotlib: Python plotting — Matplotlib 2.0.0 documentation
Matplotlib is a python library for making publication quality plots using a syntax familiar to MATLAB users. Matplotlib uses numpy for numerics. Output formats include PDF, Postscript, SVG, and PNG, as well as screen display. As of matplotlib version 1.5, we are no longer making file releases available on SourceForge. Please visit http://matplotlib.org/users/installing.html for help obtaining matp
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GitHub - microsoft/vscode-gather: Gather for the Python Extension
GitHub - microsoft/coding-pack-for-python: Documentation and issues for the VS Code Python installer.
GitHub - google/burst-denoising
http://www.mathgram.xyz/entry/plotly
Breaking the MintEye image CAPTCHA in 34 lines of Python | jwandrews.co.uk
scikit-learn: machine learning in Python