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matplotlib でフォントの比較

jupyter labを使って以下のグラフを書いて比較してみました。
コードはgithubの下記リンクのページにおきました。
ttcフォントも直接指定すれば使用できるようです。

  比較フォント一覧

Noto Sans CJK JP
Arial
times New Roman
ヒラギノ角ゴシック
ヒラギノ明朝
メイリオ
游ゴシック
游明朝

Mac
https://github.com/gatamix/py_mat_graph/blob/master/1_1gragh.ipynb
windows
https://github.com/gatamix/py_mat_graph/blob/master/1_2gragh.ipynb

参考まで。

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Windows chocolatey

windowsのパッケージインストール管理システムのchocolateyをインストールしました。

  パッケージのリストのページ

anacondaのインストールはできなかったので、使用できる環境に問題があったかもしれない。
(環境 boot camp Mac Windows10)

基本的に以下でインストールできる。GUIのchocolateyもある。
コマンドプロンプトは管理者権限で実行する。
(sudo コマンドがないので。。。スタートメニューのコマンドプロンプトを右クリック→その他→管理者として実行)
choco install パッケージ名

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python-gantt でGantt chartをつくる

python-gantt でGantt chart(ガンチャート)をつくります。

  インストール

$pip install python-gantt
参照コードは下記のexample.pyです。

フォントや色を変えるといい感じになります。出力はsvgでされるため、ドローソフトでの加工もできます。

公式の方法では、ないと思いますが、メモ。
休日のデフォルトは土日になっています。この分が工数にカウントされないようになっています。
モジュールganttの中のgantt.py のdef define_not_worked_daysの上で定義されている
NOT_WORKED_DAYS = [5,6]
の値を変更することによって休日の変更ができます。
Unworked days (0: Monday … 6: Sunday)
7にすると休日がなくすことができた。

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celeron MのPCをlinuxにする(4) inkscape and graphviz

環境構築のメモです。主にapt-getでインストールします。
Os:linux ubuntu mate

inkscape と graphviz を入れます。

  inkscape


$sudo apt-get install inkscape

  graphviz

$sudo apt-get install graphviz 

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celeron MのPCをlinuxにする(3) プリンターの設定

個人用の覚えがきです!!環境などでできない可能性は大です。

使用するプリンター Canon MG6330
Os:Linux Ubuntu Mate
cupsのエラが発生したので、ドライバーを公式サイトからダウンロードした。
これは必要かはわからないが念のため行う。

*システム設定→プリンター
追加→ 
ネットワークプリンター 
ipp のアドレスを コピーする。(これから設定するとエラーになったため)

インターネット印刷プロトコル(ipp)
アドレスを入力。
ドライバーを設定 canon →MG6300
各種設定。
プリンター名は変更できないので間違わないようにする。やり直せばいいけどね。

テスト印刷。

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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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python でgraphviz を利用する。

GraphvizはDOT言語を利用したグラフ(状態図やフローチャート)を作成するツールです。
html 形式で表も作成できるようなのでpythonからできるか後で試そうと思います。

環境 Mac OS X(10.13.6) High Sierra

  インストール

$brew install graphviz
$pip install graphviz


ステートマシンの状態図です。

このステートマシンは後から使います。

追記 

  graphvizのwindowsのインストール

環境 windows10
chocolateyでのインストール
事前にchocolateyをインストールしておく。
choco install graphviz

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celeron MのPCをlinuxにする(2) fontを追加する。

ubuntu Mate の続きです。
フォントを入れます。
matplotlibでnoto sans cjk jp使うため、ダウンロードします。
元から入っているのは、認識しないので、otfをダウンロードします。
/usr/share/matplotlib/mpl-data/fonts/ttfにフォントをいれます。
$sudo cp -i フォントのpath/*.otf /usr/share/matplotlib/mpl-data/fonts/ttf
$sudo chmod +r /usr/share/matplotlib/mpl-data/fonts/ttf/*.otf

~/.cache/matplotlib/
のファイルフォルダーを削除

times new romanがない場合は、
$sudo apt-get install msttcorefonts -qq
でインストール。実行するための承諾はカーソルキーを横を押すと選択できた。

~/.cache/matplotlib/
のファイルフォルダーを削除

参考

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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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Julia を jupyter で使用する。

少し詰まったので、メモをします。
参考は以下のサイト。





概要:
細かい内容はリンク先を参照を。
環境Mac OS X 10.13.6 high sierra
jupyer notebook は pyenvでanacondaをインストールした際に導入済み。
❶を参考にbrew でjulia を導入した。
$ brew cask install julia
→だが参考にした方法ではjupyterに認識されなかった。
❷は近い導入環境だったので参考
Pkg.add(“IJulia”)がエラー
❸Githubのjuliaのページ
Pkg.add(“IJulia”)の前にimport Pkgが必要
再度❷
Pkg.add(“IJulia”)実行できた。
julia> using IJulia
julia> notebook()
condaでインストールするかyes or no
→実行

jupyer notebookが立ち上がった。
jupyer labでもjuliaの選択ができるようになっていた。

以上メモでした。m(_ _)m

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