月別: 2016年7月

落書き IRuby Notebook で任天堂の株価のグラフを描く

投稿日: 2016年7月28日2016年7月28日投稿者: k2

描いてみる。

# データフレーム
require 'daru'
# グラフ表示ライブラリ
require 'gnuplotrb'
# 日本の株価取得
require 'sorry_yahoo_finance'

# データフレーム

require 'daru'

# グラフ表示ライブラリ

require 'gnuplotrb'

# 日本の株価取得

require 'sorry_yahoo_finance'

↓の処理が結構時間がかかるので注意です

# 2016年4月1日から2016年7月28日までの任天堂の株価を取得する
nitendo = YahooFinance.find(7974, date: Date.new(2016, 4, 1) .. Date.new(2016, 7, 28))

1 2	# 2016年4月1日から2016年7月28日までの任天堂の株価を取得する nitendo = YahooFinance.find(7974, date: Date.new(2016, 4, 1) .. Date.new(2016, 7, 28))

[crayon-5e90b515c…

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落書き IRuby Notebook で都道府県の人口を棒グラフで表示する

投稿日: 2016年7月28日2016年7月28日投稿者: k2

IRuby Notebook + Daru + Nyaplot を使いこなすための練習です。人口上位20都道府県の人口を表示します。データのソースはWikipedia：都道府県の人口一覧 [crayon-5e90b51…

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IRuby Notebook でクラスや関数のドキュメントを表示する

投稿日: 2016年7月28日2016年7月28日投稿者: k2

IRuby Notebook でコマンドの内容を調べたい時は、ri を使うことができる。例えば Daru::DataFrame.from_csv を調べたい時は [crayon-5e90b515d55407100606…

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IRuby Notebook で boketeを表示する

投稿日: 2016年7月24日2016年7月24日投稿者: k2

IRuby Notebook の楽しい遊び方がだんだんわかってきた。スクレイピングとすごく相性がいいみたい。ここでは人気サイトboketeの画像（お題）とボケを表示してみます。 [crayon-5e90b515d58a…

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【Ruby】Numo::NArray でニューラルネットワークでMNIST認識

投稿日: 2016年7月18日2016年7月18日投稿者: k2

　ノンエンジニアが Ruby + NArray を使って多層ニューラルネットワークを書き、比較的高速にMNISTを分類してみる話の続きです。全結合のニューラルネットワークを使用しています。以前は旧NArrayを使っていま…

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落書き NArray で画像にフィルタをかけてみる

投稿日: 2016年7月17日2016年7月19日投稿者: k2

前回に引き続いてRubyのNumo::NArrayを使って、簡単な画像処理をしてあそぶ。単純平滑化まずは単純平滑化をしてみる

require 'tk' # GIF画像
require 'tkextlib/tkimg/jpeg' #JPEGを使う場合
require 'numo/narray'

# カラーコードを配列に変換する
def get_rgb(c)
  [c[1..2], c[3..4], c[5..6]].map(&:hex)
end

# イメージを開く
image = TkPhotoImage.new(file: "Lenna.jpg")
data = image.data

# 幅、高さを取得する
width = image.width
height = image.height

# 画像からテンソル（行列、画素値）を取得する
data.flatten!.map!{|px_color_code|
    get_rgb(px_color_code)
}

# テンソルをNArrayに詰め込む
na = Numo::UInt8.cast(data)

# 処理を簡単にするためにグレースケールに変換
# 単純にrgbの平均とってるだけ
na = Numo::UInt8.cast( (Numo::SFloat.cast(na).mean 1))

# フィルタをつかった処理がかけやすいように、2次元行列に変換
na = na.reshape(height,width)

# フィルター（単純平滑化 11 x 11）　奇数
filter = Numo::SFloat.ones(11,11)
filter /= filter.sum

# ゼロパディング
f_height, f_width = filter.shape # フィルタのサイズ
na2 = Numo::UInt8.zeros(height + f_height - 1, width + f_width - 1)
na3 = na.clone.fill 0
x = (f_height-1)/2 # xとかyとか名前が適当
y = (f_width -1)/2
na2[x...-x, y...-y]=na

# フィルタ処理
f_height.times do |i|
  f_width.times do |j|
    temp =  (na2[i..(i - f_height), j..(j - f_width)] * filter[i,j])
    na3 += temp
  end
end

# PNM画像のためにUInt8に戻します
na3 = Numo::UInt8.cast(na3.ceil)

# PNM画像の生成
ppm_header = "P5\n#{width} #{height}\n255\n"
ppm_image = (ppm_header + na3.to_string).encode!("ascii-8bit")

# Ruby/Tkによる表示
tkimg = TkPhotoImage.new(data: ppm_image)
TkLabel.new(image: tkimg).pack
Tk.mainloop

require 'tk' # GIF画像

require 'tkextlib/tkimg/jpeg' #JPEGを使う場合

require 'numo/narray'

# カラーコードを配列に変換する

def get_rgb(c)

[c[1..2], c[3..4], c[5..6]].map(&:hex)

end

# イメージを開く

image = TkPhotoImage.new(file: "Lenna.jpg")

data = image.data

# 幅、高さを取得する

width = image.width

height = image.height

# 画像からテンソル（行列、画素値）を取得する

data.flatten!.map!{|px_color_code|

get_rgb(px_color_code)

}

# テンソルをNArrayに詰め込む

na = Numo::UInt8.cast(data)

# 処理を簡単にするためにグレースケールに変換

# 単純にrgbの平均とってるだけ

na = Numo::UInt8.cast( (Numo::SFloat.cast(na).mean 1))

# フィルタをつかった処理がかけやすいように、2次元行列に変換

na = na.reshape(height,width)

# フィルター（単純平滑化 11 x 11）　奇数

filter = Numo::SFloat.ones(11,11)

filter /= filter.sum

# ゼロパディング

f_height, f_width = filter.shape # フィルタのサイズ

na2 = Numo::UInt8.zeros(height + f_height - 1, width + f_width - 1)

na3 = na.clone.fill 0

x = (f_height-1)/2 # xとかyとか名前が適当

y = (f_width -1)/2

na2[x...-x, y...-y]=na

# フィルタ処理

f_height.times do |i|

f_width.times do |j|

temp = (na2[i..(i - f_height), j..(j - f_width)] * filter[i,j])

na3 += temp

end

# PNM画像のためにUInt8に戻します

na3 = Numo::UInt8.cast(na3.ceil)

# PNM画像の生成

ppm_header = "P5\n#{width} #{height}\n255\n"

ppm_image = (ppm_header + na3.to_string).encode!("ascii-8bit")

# Ruby/Tkによる表示

tkimg = TkPhotoImage.new(data: ppm_image)

TkLabel.new(image: tkimg).pack

Tk.mainloop

単純平滑化でも、フィルタ…

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Ruby/Tk で画像を行列に変換する

投稿日: 2016年7月10日2016年7月10日投稿者: k2

Rubyで画像処理する場合は、Chunky_PNG と RMagick が定番だと思いますが、落書きして遊びたい時は、Ruby/Tkもなかなか便利につかえます。GIFでもJPEGでもPNGでもだいたい大丈夫です。Tcl/…

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Rubyでフーリエ変換 Numo::FFTE を試してみる

投稿日: 2016年7月10日2016年7月10日投稿者: k2

FFTEとは筑波大学の高橋大介さんが作っているフーリエ変換のライブラリとのこと。このFFTEが同じく筑波大学の田中さんが作ってるNumo::NArrayに搭載されているので、試してみたくなった。とはいえ、そもそもフーリエ…

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落書き Numo/NArray 最小近傍法

投稿日: 2016年7月7日2016年7月7日投稿者: k2

Numo/NArrayで最小近傍法でMNISTやるのってすごく簡単じゃないかと思って書いてみた。まずは、MNISTを読み込む。

require "zlib"
require 'numo/narray'
include Numo
 
# Ruby で MNIST 手書き文字データを扱う Nakatani Shuyo さんの記事から使用しています
# http://d.hatena.ne.jp/n_shuyo/20090913/mnist
 
def read_images(file_path)
  Zlib::GzipReader.open(file_path) do |f|
    magic, n_images = f.read(8).unpack('N2')
    raise "This is not MNIST image file" if magic != 2051
    n_rows, n_cols = f.read(8).unpack('N2')
    Array.new(n_images) do 
      f.read(n_rows * n_cols).unpack('C*')
    end
  end
end
 
def read_labels(file_path)
  Zlib::GzipReader.open(file_path) do |f|
    magic, n_labels = f.read(8).unpack('N2')
    raise "This is not MNIST label file" if magic != 2049
    f.read(n_labels).unpack('C*')
  end
end

require "zlib"

require 'numo/narray'

include Numo

# Ruby で MNIST 手書き文字データを扱う Nakatani Shuyo さんの記事から使用しています

# http://d.hatena.ne.jp/n_shuyo/20090913/mnist

def read_images(file_path)

Zlib::GzipReader.open(file_path) do |f|

magic, n_images = f.read(8).unpack('N2')

raise "This is not MNIST image file" if magic != 2051

n_rows, n_cols = f.read(8).unpack('N2')

Array.new(n_images) do

f.read(n_rows * n_cols).unpack('C*')

end

def read_labels(file_path)

Zlib::GzipReader.open(file_path) do |f|

magic, n_labels = f.read(8).unpack('N2')

raise "This is not MNIST label file" if magic != 2049

f.read(n_labels).unpack('C*')

end

最初からNArrayに詰…

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落書きニューラルネットワークのミニバッチ

投稿日: 2016年7月3日2016年7月5日投稿者: k2

合ってるんだか間違ってるんださっぱりかわからないミニバッチの図。適当にスケッチするだけのつもりだったけど、思いのほかお絵かきが楽しすぎて終わらない。時間がどんどん消費されてちょっとあぶない。そして後半失速。大事な逆伝…

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