テンプレートの文章や書類にデータを差し込んでいくなら、テンプレートエンジンを使うのが楽だ。一年前に投稿していたが、すっかり存在を忘れていた。前回のついでに復習します。 作業環境 Androidスマホ Python3.8 Jupyter Notebook 外部ライブラリ Pandas(…

Pythonとhtmlテンプレートでhtmlの請求書を作ります。 クジラ飛行机さんのマイナビの記事を改造しました。本記事にあるhtmlファイルをPDFにする部分はやっていません。 作業環境 Androidスマホ termux(ターミナルアプリ) Python3.8 vim、Jota+(エディタ) 外…

今回も飽きずにNumpyで市松模様を作ります。 前々回と前回より色の配列設置の方法をスッキリさせました。 手順の説明 全要素ゼロの3次元配列を作る 1の配列のにRGB色を2色ぶん設定する 2の配列を結合してブロック作成 3をnp.tile()で拡大 手順1. 基本となる…

『鬼滅の刃』の竈門禰豆子の帯の柄を、Numpyのnp.tile()を使って作ってみる。 作業環境 Androidスマホ termux Python3.8 Jupyter Notebook 外部ライブラリ Numpy matplotlib 【参考】 NumPy配列ndarrayをタイル状に繰り返し並べるnp.tile | note.nkmk.me np.…

『鬼滅の刃』の竈門炭治郎が着ている緑と黒の羽織の柄をNumpyで画像作成してみるテスト。 Numpyによる簡単な配列の結合や画像の作成方法が分かるかと思います。 作業環境 Androidスマホ Python3.8 JupyterNotebook 外部ライブラリ Numpy matplotlib 目次 作…

前回の投稿のつづき 前回は、JupyterNotebookとfoliumで作成した地図をブログに貼る方法を書きました。 前回 【folium】地図をブログに貼る方法 - よちよちpython 方法として、 地図を表示させたipynbファイルを一旦markdownファイルに変換し mdファイルの地…

PythonとJupyterNotebookを使ってfoliumで作った地図をブログに貼る方法のメモ。 指定した地名や住所にピンを差したりした地図をブログに貼る方法をメモしておきます。 手順 手順は次の通りです。 地名や住所から座標(緯度と経度)を取得 座標にピンなど印を…

前回、前々回に続き、配列の変形や結合と画像生成を実験します。 ↓ Excelで作ったこれをPandasで読んでNumpyでゴニョゴニョ操作 エクセル 水色になっているのは選択中だからです。 選択した状態で「関数の入力」窓に数値を入力し、Ctrlを押しながらEnterをす…

初心者向けサイトを見ながら、Android StudioをWindowsパソコンにインストールした。 。 最初の段階で1GBほどダウンロードが必要だったかな。それがおわるとインストールが始まる。これにも時間が掛かる。ここまでで30分近くかかったような。 いざ起動させる…

前回 の続き。 前回と同じことをしているが、全然簡単にできた。 使用環境 Python3.8 Jupyter Notebook 前回は、3つの二次元の配列をそれぞれRGB(赤・緑・青)の配列と見立てて、それらを二次元のまま結合させて三次元画像に変換する実験をした。 狙い通りの…

画像の配列は3次元になっていて、操作が非常に捉えにくい。 適当に配列をこねくり回すだけのアホな投稿。 前もやった気がする・・・ 3次元配列の軸の入れ替え実験 Excelシートを想像する。 各セルを「セル[行数][列数] 」と表すとする。 3行3列の配列は以下…

Jupyter NotebookやIPythonにはセルの左側にIn[5]とかOut[7]などと入力や出力の番号が表示されますが、それをそのままセルに書くと変数として利用できることを知ったのでメモしておく。 たとえば、 In [5] a=30 a と入力すると、セルの下に Out [5] 30 とか…

Pillow公式 ImageFilter Module — Pillow (PIL Fork) 5.1.0 documentation 公式サイトに載っているPillowのフィルターを全て試す。 使用環境 Python3.8 JupyterNotebook Pillow 元の画像 from PIL import Image img = Image.open("scohen_jinja.jpg") img 以…

PythonでWikipediaのキーワード検索とコンテンツを取得するライブラリをみつけたので使い方をメモしておきます。 インストール $ pip install wikipedia など環境に合わせた方法でインストール。 使い方 ネットに接続してから実行します。 使用言語を設定 検…

文字列のリストを手っ取り早く用意したいとき、手入力でシングルかダブルのクォーテーション「'」、「"」をいちいち付けなければならないのは激しく面倒ですよねぇ。どうにかならんかな？ 良いこと思いついた！！ セルに単語を行ごとに書いて、 マジックコマ…

前回はGeocoding.jpとfoliumで、地名から座標を取得し地図にマーカーを置くことをしました。 今回は、マーカーの色や形、マーカーに付いた絵(アイコン)とその色、地図タイルの変えます。 日本の地名や住所から座標(緯度と経度)を調べたい時はGeocoding - 住…

geocoding.jpを利用して緯度経度を取得してみよう Geocoding - 住所から緯度経度を検索 にアクセスし、地名を入力して検索をかけると地名の座標(緯度と経度)が取得できる。 このサイトのAPIを使うと、Pythonからでも座標が取得できる。またfoliumというライ…

オープンデータ｜厚生労働省のデータで作った新型コロナのグラフを上げます。 注意 グラフの目盛りについて グラフをアップしたら目盛りやタイトルが表示されていない… matplotlibのplt.savefig()で拡張子を省略したファイル名で保存したら自動的にpngの拡張…

マスコミが掲載する、病院に車で移動中のアベシの写真のうち、毎日新聞の物はマスクの右側のゴム紐が耳を貫通したようになっており「フォトショップで顔色を悪くさせて、マスクを雑に合成した」のだとツイッタラーが騒いでいる。 便乗して雑な合成をしてみた…

途中経過。 前回でぶち上げたテーマ「マスク画像の自動作成」について、OpenCVのセグメンテーションという分類を中心に探っている。 ぶっちゃけ難易度高すぎた。精度が出なくて「手描きの方がマシでしょ！」って感じのものしか作れない。ううぅぅ その中でも…

だいたい画像合成のしかたが分かってきたが、幾つか難点がある。 上の画像は昨日投稿した【Pillow】画像のマスク処理と合成2 - よちよちpythonの方法でマスク画像のベースを作ったが、手作業で穴埋めが必要だった。 元の画像 上の画像から前回のやり方でマス…

今回もPillowで画像の合成を行います。背景に貼り付ける画像のマスクを前回よりもう少し工夫します。 完成画像 使う画像(2枚) 作業環境 Android termux Python3.8 JupyterNotebook 外部ライブラリ Pillow(画像処理用) 画像の読み込み from PIL import Image …

完成予定図 ↑これを作ります。 準備する画像(2枚) 四角い黒枠で囲まれた般若 と 神社の画像(背景画像) 背景画像の上に般若を貼るので、サイズは背景が大きくなければなりません。 逆にするとはみ出します。 作業環境 Android termux Python3.8 JupyterNotebo…

画像にマスクを掛けます。コロナの防衛策です。 巷でアベノマスクを私以外していないのはどういうことなのか。 目次 目次 作業環境 マスク処理ってなに？ 元画像 円のマスク 円のマスク画像描画 元画像に円のマスク処理 楕円のマスク 楕円のマスク画像描画 …

画像モードのRGBをRGBAに変換し、アルファチャンネルを追加する方法と、画像合成。 はじめに 画像ファイルはR=赤・G=緑・B=青の3つの色チャンネルと、透過性を示すA=アルファチャンネルで表現されます。 マスゲームに例えると、各マスが3つか4つのチャンネル…

画像に別の画像を重ねて貼り付けを行います。 画像処理用ライブラリのPillowを使用。 目次 目次 実行環境 画像に別の画像を重ねて貼り付ける 画像の準備 画像のサイズ確認 大きい画像(神社)のコピー 画像の貼り付け合わせ 貼り付け合わせた画像の保存 貼り付…

新型コロナの国別の合計死亡者数グラフを作りました。 データファイルはCSVでコチラ url = "https://opendata.ecdc.europa.eu/covid19/casedistribution/csv" EUの新型コロナのサイトから。 COVID-19 Coronavirus data - Datasets 見にくいですが… コードも…

Androidスマホに入れている端末アプリtermuxでC言語とC++言語をコンパイル・実行できたので、忘れない内にメモ。 C コンパイラはclang C++ コンパイラはg++ CはPythonと違って、コンパイラというソフトで一度コードをマシン語に変換して実行ファイルを作る。…

暇つぶしに陽性率を計算します。 陽性率 = 陽性者数 / 検査人数 データ取り込み import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd urls = [ "https://www.mhlw.go.jp/content/pcr_positive_daily.csv", #陽性者数 "https://www.mhlw…

西浦チャレンジ！ 新型コロナの予測において、学者は微分方程式を立てて、それを解いて出しているようですが、ここでは厚労省の陽性者数のデータを用いて描いたグラフの単回帰分析から回帰曲線を出し、そこで得られる陽性者数の予測に致死率を掛けて、最悪ケ…