plantUML と pylint(pyreverse)のインストール

graphvizで作図できる他のツールをインストールしておきます。
UMLを作成できるplantUML と pythonのプログラムから自動でUMLを作成できるpyreverseをインストールします。

  plantUML

参考

❶導入の参考

❷色々なグラフの作り方

brewでインストールします。
まず、javaがインストールされていなければインストールする。

$brew cask install java

plantUMLのインストール

$brew install plantuml

❶を参考にUMLファイルを作成する。
$vi architecture.uml
$plantuml architecture.uml

  pyreverse

$pip install pylint
$pyreverse -o png -p Pyreverse pylint/pyreverse/
pyreverse -o 画像形式 -p 対象のパス –参考❸

数が描画の数が多くなるとSVGでないと見るのが大変だった。

❸Pyreverse : UML Diagrams for Python

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celeron MのPCをlinuxにする

celeron MのPCをlinuxにする。
使用するPCは、東芝 TX/550LS です。
CPU:Intel(R) Celeron(R) Mプロセッサ 360 1.4GHz
メモリ:512MB
HDD:100GB(IDE接続)

これをまず、以下に変更しました。
メモリ:512MB → 2GB(1×2枚)ヤフオクで中古を購入、約2000円
HDD:100GB(IDE接続)
→mSATA 256GB + mSATAからIDEに変換するコネクタ でSSD
OS windows xp →ubuntu Mate (32 bit)

ハードウェアーは接続できるように挿す。
ubuntu Mateのホームページからisoをダウンロードしてdvdに書き込む。
F2でbootの順番CD/DVD ドライブを優先に変更する。
再起動。DVDブート。インストールする。結構時間はかかる。

python をインストール。
anaconda ✗ pyenvも✗でできなかったので、apt-getで入れる。
デフォルトにpipがない。
$ sudo apt-get install python-pip
3系も入れる。
$ sudo apt-get install python3
$ sudo apt-get install python3-pip

jupyterの使用環境をつくる。



$ sudo apt-get install python3-matplotlib

$ sudo apt-get install python-pip python-pandas python-sklearn
$ sudo apt-get install python3-pip python3-pandas python3-sklearn

  jupyter notebook

$ sudo apt-get install jupyter-notebook

  jupyter lab

$ sudo pip install jupyterlab widgetsnbextension

これでjupyter labも使用できると思う。

  chromium-browserのインストール

$ sudo apt-get install chromium-browser

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Python BeautifulSoup lxml でSTRAVA のtcxデータをグラフに表示する

STRAVA のtcxデータをグラフにします。
BeautifulSoupとlxmlでデータを取り込みます。ようするにlxmlファイルのスクレイピングです。
あとは、pandasとnumpy計算します。
斜度の計算も行いましたが、距離の微分で高度の微分を割っていますが、それで合っているかは不明です。緯度、経度からの計算方法もあったのですが、少し面倒なので今回は書きません。見つけたのは、他の言語だったので気が向いたらpythonでできるかやるかもしれませんが、予定は未定。

コードです。

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Python gmaps でgpxデータをgoogle mapに表示する

STRAVA のgpxデータの表示についてです。
実際に走行しないでも、gpxデータはSTRAVAのMyルートで作成できます。
プログラムに直接関係ありませんが、サイコンのナビに使うこともできますのでおすすめな機能です。
自転車ルートが選ばれるところがよいところです。
表示にはjupyter notebook 上でgpxpy とgmapsを使います。
gpxデータの読み込みは前回と同様に行います。
gmapsのインストールはGitHubを参考してください。
*Installing jupyter-gmaps with pipで行いました。


gmaps参考サイト

コード

一応できました。まあJavaScriptでgoogle mapを扱うのが通常のようです。

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Python gpxpy でSTRAVA のgpxデータをグラフに表示する

STRAVA のgpxデータをグラフします。
まずSTRAVAのアクティビティの個々のページに行きスパナのアイコンのアクションボタンを選択してgpxデータをダウンロードします。
  gpxpyをインストールする。
pip install gpxpy
*juypter notebook でもシェルコマンドが実行できるのを最近知りました。その場合は、!pip install gpxpy

コードは以下となります。

tcxファイルについてもできそうなので、まとまったら書きます。

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matplotlibで表の中にグラフを書いてみる

表題にあるようにmatplotlibで表の中にグラフを書いてみます。
エクセルの機能でデータバーという機能があるのですが、matplotlibで似たような表グラフを再現します。
エクセルのほうが楽かもしれませんが。。。
プレゼンでは、わかりやすく効果があるかもしれません。

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ラズパイ(43) 再インストール3回目とpyenvのインストール

再インストール3回目です。

早速記録をまず最新版のRaspbianのimgファイルをダウンロードします。
ダウンロード時間は結構かかる。

というようにバージョンがアップしてました。

sshから設定をしました。

書いたとおり、touch コマンドでsshという名前のファイルを作れば、sshできます。
詳しくはリンク先。
$sudo raspi-config
でローカルの設定などをしました。

これはgitを使ってみたかっただけです。

アップグレードしますが、時間が長かったです。
コマンドは
$sudo apt-get update
$sudo apt-get upgrade

pyenvをインストール(詳細はリンク先)


numpy とmatplotlib をインストール。今回はpipですんなりできた。

sudo pythonとすると、バージョンが違う。ユーザーの環境変数の設定が違うためらしい。

python Open CV で画像処理

OpenCVのインストールは過去記事参考。

get_gradation_3dとget_gradation_2d はリンク参照。

 python Open CV 参考ページ

元の画像

grayスケール化

img2 2値化

img3 2値化反転

img4 2値化マスクimg2

img5 2値化マスクimg3

img7 img4の不要パターン透明

img9 img5の不要パターン透明

python関連動画(1)

jupyter notebook(pandasとmatplotlib)の使い方を紹介しているyoutube動画を見つけました。
英語ですが動画なので、わかりやすいです。メモ的な記録として投稿しておきます。