5kgまで1g単位で測定できるキッチンスケールを2個
dretec(ドリテック) キッチンスケール デジタル 5kg/1g単位 バックライト 風袋引き 取り外して洗える計量皿 KS-513WT(ホワイト)
乳児の身長よりやや長いメッシュパネル
アイリスオーヤマ メッシュ パネル MPP-3060 ブラック
2mm厚、透明アクリル板 メッシュ パネルよりやや小さめ
滑り止め
合計5500円
キッチンスケールの上に、不透明な板を置くと値を読めなくなり、かつ操作できなくなるので、メッシュパネルが良い。
キッチンスケール+滑り止め+メッシュパネル+アクリル板+布+乳児 の順にセットする。
キッチンスケールの値をカメラで撮影して読む。動いて値は変動するが、20~30gの精度で測定できると思う。
なんだけど、既製品を買ったほうが安いし楽だということに作ってから気づいた。
設定 /etc/mackerel-agent/mackerel-agent.conf に以下を追記する
[filesystems] ignore = "/dev/loop.*"
サービス mackerel-agent を再起動する
sudo systemctl restart mackerel-agent
まずは nvidia-smi が動くことを確認し、 mackerel-agent-plugins をインストールする
sudo apt install mackerel-agent-plugins
設定 /etc/mackerel-agent/mackerel-agent.conf に以下を追記する
[plugin.metrics.nvidia-smi] command = "/usr/bin/mackerel-plugin-nvidia-smi"
サービス mackerel-agent を再起動する
sudo systemctl restart mackerel-agent
動作のログは以下で見れる
sudo journalctl -u mackerel-agent.service
/var/lib/mackerel-agent/id を削除しておく
まずは、
をPythonへ移植する
import numpy as np # http://marupeke296.com/COL_3D_No19_LinesDistAndPos.html def distance_2lines(line1, line2): ''' 直線同士の最接近距離と最接近点 return 直線間の距離, line1上の最近接点、line2上の最近接点 ''' line1 = [np.array(line1[0]),np.array(line1[1])] line2 = [np.array(line2[0]),np.array(line2[1])] if abs(np.linalg.norm(line1[1]))<0.0000001: return None,None,None if abs(np.linalg.norm(line2[1]))<0.0000001: return None,None,None p1 = line1[0] p2 = line2[0] v1 = line1[1] / np.linalg.norm(line1[1]) v2 = line2[1] / np.linalg.norm(line2[1]) d1 = np.dot(p2 - p1,v1) d2 = np.dot(p2 - p1,v2) dv = np.dot(v1,v2) if (abs(abs(dv) - 1) < 0.0000001): v = np.cross(p2 - p1,v1) return np.linalg.norm(v),None,None t1 = (d1 - d2 * dv) / (1 - dv * dv) t2 = (d2 - d1 * dv) / (dv * dv - 1) #外挿を含む最近接点 q1 = p1 + t1 * v1 q2 = p2 + t2 * v2 return np.linalg.norm(q2 - q1), q1, q2
愚直に書いてはみたが、もっといい方法があればこっそり教えてほしい。
次に3次元の直線の描画
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D def draw_3dline(lines): ''' 3次元の直線を描画する ''' fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) for line in lines: line = np.array([np.array(line[0]),np.array(line[0])+np.array(line[1]),np.array(line[0])-np.array(line[1])]) ax.plot(line[:,0], line[:,1], line[:,2], "o-", ms=4, mew=0.5) # 軸ラベル ax.set_xlabel('x') ax.set_ylabel('y') ax.set_zlabel('z') # 表示 plt.show()
line1 = [[0,0,0],[0,1,0]] line2 = [[0,0,0],[1,0,0]] res = distance_2lines(line1,line2) print(res) draw_3dline([line1,line2,[(res[1]+res[2])*0.5,[0,0,0]]])
line1 = [[0,0,0],[0,1,0]] line2 = [[0,0,0],[0,0,1]] res = distance_2lines(line1,line2) print(res) draw_3dline([line1,line2,[(res[1]+res[2])*0.5,[0,0,0]]])
少し距離が離れているケース
line1=[[0,0,0],[0,1,0]] line2=[[0.2,0,0],[0,0,1]] res = distance_2lines(line1,line2) print(res) draw_3dline([line1,line2,[(res[1]+res[2])*0.5,[0,0,0]]])
並行な直線のケース
line1=[[0,0,0],[1,1,1]] line2=[[1,0,0],[1,1,1]] res = distance_2lines(line1,line2) print(res) draw_3dline([line1,line2])
論文用のグラフを作るためには、matplotlibを使いこなす必要がある。
全オプションは plt.rcParams.keys() で確認できる。
rdParamsはこのページを参考にした
matplotlibでTimes New Romanが意図せずボールド体になってしまうときの対処法 - Qiita
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib plt.rcParams["font.family"] = "Times New Roman" #全体のフォントを設定 plt.rcParams["font.size"] = 14 #フォントの大きさ plt.rcParams["xtick.direction"] = "in" #x軸の目盛線が内向き('in')か外向き('out')か双方向か('inout') plt.rcParams["ytick.direction"] = "in" #y軸の目盛線が内向き('in')か外向き('out')か双方向か('inout') plt.rcParams["xtick.minor.visible"] = True #x軸補助目盛りの追加 plt.rcParams["ytick.minor.visible"] = True #y軸補助目盛りの追加 plt.rcParams["xtick.major.width"] = 1.0 #x軸主目盛り線の線幅 plt.rcParams["ytick.major.width"] = 1.0 #y軸主目盛り線の線幅 plt.rcParams["xtick.minor.width"] = 1.0 #x軸補助目盛り線の線幅 plt.rcParams["ytick.minor.width"] = 1.0 #y軸補助目盛り線の線幅 plt.rcParams["xtick.major.size"] = 10 #x軸主目盛り線の長さ plt.rcParams["ytick.major.size"] = 10 #y軸主目盛り線の長さ plt.rcParams["xtick.minor.size"] = 5 #x軸補助目盛り線の長さ plt.rcParams["ytick.minor.size"] = 5 #y軸補助目盛り線の長さ plt.rcParams['xtick.top'] = False #x軸の上部目盛り plt.rcParams['ytick.right'] = False #y軸の右部目盛り plt.rcParams["axes.linewidth"] = 1.0 #囲みの太さ def gaussian_func(arr, constant, mean, sigma): return constant * np.exp(- (arr - mean) ** 2 / (2 * sigma ** 2))/(2*np.pi*sigma**2)**0.5 x = np.linspace(-5, 5, 1000) y =gaussian_func(x, 1.0, 0, 1) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) ax.plot(x,y,"k-",label="Total") ax.set_xlim(-5, 5) ax.set_ylim(0,None) plt.legend() plt.ylabel("Probability") plt.xlabel("Data (cm)") plt.text(-1.5, 0.2, r'Not fixed!!', size = 20, color = "black") plt.savefig(f"gaussian.svg") plt.savefig(f"gaussian.png") plt.show()
単位はインチ
plt.rcParams['figure.figsize'] = [15, 10]
アスペクト比を調整 matplotlib.axes.Axes.set_aspect
import matplotlib.pyplot as plt plt.subplot(1, 2, 1) plt.plot([0,10],[0,40]) plt.gca().set_aspect('equal') plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot([0,10],[0,40]) plt.gca().set_aspect(0.25) plt.show()
hspaceとwspaceはsubplots間の縦と横の隙間。
plt.rcParams["figure.subplot.top"]=0.88 plt.rcParams["figure.subplot.bottom"]=0.11 plt.rcParams["figure.subplot.right"]=0.9 plt.rcParams["figure.subplot.left"]=0.125 plt.rcParams["figure.subplot.hspace"]=0.2 plt.rcParams["figure.subplot.wspace"]=0.2 fig, ax = plt.subplots(2, 2,figsize=(6,5), facecolor='tab:blue', linewidth=10, edgecolor='tab:red') plt.savefig("temp.png",dpi=300) plt.show()
fig.subplots_adjust でも設定できる 上下左右の相対位置を端にして、subplots間の隙間も0にしてみた。
fig, ax = plt.subplots(2, 2,figsize=(6,5), facecolor='tab:blue', linewidth=10, edgecolor='tab:red') fig.subplots_adjust(top=1,bottom=0,right=1,left=0,hspace=0,wspace=0) plt.savefig("temp.png",dpi=300) plt.show()
通常、設定した上下左右の枠の位置に沿ってグラフは出力されるので、切れてしまうことがある。描画に応じて出力したい場合は以下のコマンドを使う。
plt.tight_layout() # 保存前に使う #または plt.savefig("result.png", bbox_inches="tight") #保存時
ちなみに、jupyter labなどを使うと自動的にtight_layoutしたグラフが表示される。
レイアウトの指定なしの場合
fig,ax = plt.subplots(figsize=(6,5), facecolor='tab:blue', linewidth=10, edgecolor='tab:red') ax.set_xlabel("x") ax.set_ylabel("y") plt.savefig("temp.png",dpi=300) plt.show()
設定どおりの上下左右の隙間が使われるので無駄なスペースが気になる。
上下左右の隙間を数字やラベルに応じて自動調整してほしい場合は、一般的には tight_layout を使う。plt.subplots で指定するか、ファイル出力前にplt.tight_layout()とする。
fig,ax = plt.subplots(figsize=(6,5), tight_layout=True, facecolor='tab:blue', linewidth=10, edgecolor='tab:red') ax.set_xlabel("x") ax.set_ylabel("y") # plt.tight_layout() #これでもでも可 plt.savefig("temp.png",dpi=300) plt.show()
無駄なスペースが減った。
pad 周囲の隙間、h_padとw_padはそれぞれsubplots間の縦と横の隙間である。ただし、目盛りラベルが全て描画されるように調整されるので、h_pad=0やw_pad=0で必ずしもsubplots間の隙間がなくなるとは限らない。目盛りラベルに関係なく隙間を完全になくしたい場合はfig.subplots_adjust(hspace=0,wspace=0)を使うべきである。
fig,ax = plt.subplots(2, 2, figsize=(6,5), tight_layout={"pad":0,"h_pad":0,"w_pad":0}, facecolor='tab:blue', linewidth=10, edgecolor='tab:red') plt.subplots_adjust(wspace=0, hspace=0, top=1, bottom=0, right=1, left=0) plt.savefig("temp.png",dpi=300) plt.show()
最近、constrained_layout というモードが追加された。
ユーザーが要求した論理レイアウトを可能な限り維持しながら、Figure ウィンドウに収まるようにサブプロットや凡例やカラーバーなどの装飾を自動的に調整します
らしい。
fig,ax = plt.subplots(figsize=(6,5), constrained_layout=True, facecolor='tab:blue', linewidth=10, edgecolor='tab:red') ax.set_xlabel("x") ax.set_ylabel("y") plt.savefig("temp.png",dpi=300) plt.show()
端のスペースがほぼなくなった。
隙間は、h_padで縦方向の隙間を、w_padで横方向の隙間を、hspaceとwspaceで それぞれsubplots間の縦と横の隙間を指定できる。
fig,ax = plt.subplots(2, 2, figsize=(6,5), constrained_layout={"hspace":0,"wspace":0,"h_pad":0,"w_pad":0}, facecolor='tab:blue', linewidth=10, edgecolor='tab:red') plt.savefig("temp.png",dpi=300) plt.show()
figに対してfig.supxlabel()やfig.supylabel()を行う。
import matplotlib.pyplot as plt fig,ax = plt.subplots(2, 2, figsize=(6,5), facecolor='tab:blue', linewidth=10, edgecolor='tab:red') fig.supxlabel('supxlabel',fontsize=14) fig.supylabel('supylabel',fontsize=14) plt.tight_layout() plt.savefig("temp.png",dpi=300) plt.show()
初期設定では、テキストを設定するときの座標はデータ transData で定義されている。
軸の相対位置で指示したい場合は、 transAxes とする。
さらに、subplotsを使った場合などで、グラフの相対位置で指示したい場合は、 fig.transFigure とする。
import matplotlib.pyplot as plt fig, axs = plt.subplots(2, 2,figsize=(6,4)) axs = axs.flat for ax in axs: ax.set_xlim(0,10) ax.set_ylim(0,10) axs[0].text(5.0,5.0,"[5.0,5.0] (default)",va="center",ha="center") axs[1].text(5.0,5.0,"[5.0,5.0](transData)",va="center",ha="center",transform=axs[1].transData) axs[2].text(0.5,0.5,"[0.5,0.5](transAxes)",va="center",ha="center",transform=axs[2].transAxes) axs[3].text(0.5,0.5,"[0.5,0.5](transData)",va="center",ha="center",transform=axs[3].transData) plt.text(0.5,0.5,"[0.5,0.5](transFigure)",va="center",ha="center",color="tab:red",transform=fig.transFigure) plt.show()
error: could not lock config file C:/Windows/%HOMEDRIVE%%HOMEPATH%/.gitconfig: No such file or directory
%userprofile%.gitconfig を削除するか、Git for Windowsを再インストールすると治る。なんでだろう。
Visual Studio 2019 16.4.5
