グイン・サーガ146巻「雲雀とイリス」を読了。長らく積んでいたのだけれども、読書を楽しみたい気分になって、ゆっくり読んだ。懐かしさのでるシーンもあったり、禁じ手のナリスとグインの再開もあったりとゆっくりな展開ながら、新生グイン・サーガにも親しみを覚えてきた。
毎度、思うのだが、校正はしっかりしてほしい。話の整合性も大変だと思う。どちらも、天狼プロダクションも作者一人に任せずに支えてあげてほしいなぁ・・・とファンの一人として思うのであった。
メガネが汚れたら、まずはキレイな水で洗い流すべし!それがメガネ屋さんから伝授された技だ。その後はハンカチで軽く水滴を取った後に、クリーニングクロスで仕上げる。
後はディスプレイにも使える。よくあるアルコール入りウエットティッシュだと妙に残渣が残ったりするんだけれども、その後に水を軽く湿らせて、マイクロファイバーで吹き上げるという手もあり。
なんでも、使える便利なもの・・・の一つです。
Tohoer【黒10枚】クリーニングクロス メガネ拭き マイクロファイバー 超極細繊維 液晶画面/眼鏡/スマホ/カメラレンズ/パソコン メンテナンス用品 20×20cm
鶴の飛来予想って、幾つかの地域で行っている。観光PRなんだろうけど、色んな所に飛来しているんだなぁ・・・と野鳥への関心も生まれたのか、単に景品に興味があるのか、複雑な気持ちになりつつ、Webを探しているとありました。
そこで見つけた統計データ。
http://www.kushiro.pref.hokkaido.lg.jp/hk/kks/tantyouissei.htm
でも、テキストでなく図中にはめ込まれている。メンドイから1970年以降に限定してデータを手で拾ってcsvのデータにした。そうやって描けたグラフです。
んー、近年ひどくバラツキがありますね。
クイズの答え程度なので、これをベースに予想しました。ただし、これ釧路圏という区切りになるので、これから幾分か鉛筆なめて応募しました。
真面目に言えば、こんな解析しなくても感でやってもいいのでしょう。
でも、こうやって数字あそびするのも楽しいものです。
多変量系の時系列データの取り扱いもやってみたいけど、いい参考書ないかなぁ・・・。
facebook の時系列データの予測ライブラリprofitというのがあるのを知った。fasttextも簡単に分類とか解析ができるし、軽い。このprofitも軽いし簡単だった。
こちらをみつつ、ポチポチとColaboratoryでやってみる。columnの名前を日付データをDSと分析対象をYにするだけでなんらか fitting をしてくれる。
コツとしては予測する値の future を予測したいdataframeにしておくことくらい。例えば・・・。
future = m.make_future_dataframe(periods=10, freq='Y')forecast = m.predict(future)
さて、計算した鶴の飛来数予想。なんかそれらしく出来てるし、簡単・高速。sklearnモデルを簡単に使えます。
詳しく理解しているわけでもないけれども、この手軽さはびっくり。
筆箱って机の上に立てて置けると便利。ペンがすっと取れるし、なんとなく整理整頓できてる雰囲気を醸し出せる。立ててると目立つので、忘れる確率も下がってる気がする。実際、これまでで最長だ。もちろん、なくさず使えている期間として。
とはいえ、くたびれてきたから、探してみると・・・。
なんか、いまいち。といってもシンプルなこれが一番良さそうだ。
少し小さすぎな感じ。
コクヨ ペンケース 筆箱 ペン立て ネオクリッツ ミニ F-VBF132-2
中身も見やすいのに、なんか野暮ったいデザイン
コクヨ ペンケース 筆箱 ペン立て クリッツ ダークグレー ケス-5090DM
意外と少ない。
最初のものになりそうだ。
たまに、ガンプラを作りたくなる。
お手軽に何かを作る楽しみを味あうことが出来るし、完成度も高いから満足感もある。色くらいは塗りたいって頑張った時期もあるけれどお、色なんて塗らなくても、プラスチックにすでにいい感じの色分けがされてて、組み上げだだけで飾れるレベル。
というわけで、THE ORIGIN MS-06S シャア専用ザクII。オリジンのプロポーションは好きかも。
HG 機動戦士ガンダム THE ORIGIN MS-06S シャア専用ザクII (001) 1/144スケール 色分け済みプラモデル
毎週のように夜に高速道路を走る。その後も、虫取りマルチクロスを愛用。
水を入れたペットボトルを持って車に乗り込む。走った後にその水をじゃぶっとクロスにかけたあと、さらに車のボディにかけながらクロスで拭き取る。擦らなくても数往復で拭き取れる。簡単だから、こびりつく前にやれるし、すっかりルーチンになった。
Twitterのトレンドからピックアップした画像を解析してよく使われている色を並べた画像を作成しました。Twitterの今日の色は何色?的な気分です。それを、Twitterのプロフィール画面のヘッダーに python を使って変更するところまでできました。
さて、一定時間ごとにポストするようにしているんですが、6時間毎ポストし続けると #色見本 としたポストが溜まっていくので、見にくい・・・。そこで、その代わりにヘッダ画面を定期的に変えることにします。ついでに画像に解析対象とした時刻を記述することにします。
使うのはPillow 以下の2つのサイトを参考にして・・・
それぞれを参考にさせてもらって・・・ colaboratory 上でちょこっと改良。
まずは日本語フォントを入れます。
!apt-get -y install fonts-ipafont-gothic
その次に文字を入れる関数を定義します。
def img_add_msg(x,y,img, message):
font_path = '/usr/share/fonts/truetype/fonts-japanese-gothic.ttf'
font_size = 18
font = ImageFont.truetype(font_path, font_size)
draw = ImageDraw.Draw(img)
img = draw.text((x-1, y-1), message, font=font, fill=(255, 255, 255, 0))
img = draw.text((x-1, y+1), message, font=font, fill=(255, 255, 255, 0))
img = draw.text((x+1, y-1), message, font=font, fill=(255, 255, 255, 0))
img = draw.text((x+1, y+1), message, font=font, fill=(255, 255, 255, 0))
img = draw.text((x, y), message, font=font, fill=(0, 0, 0, 0))
return img
必要なら、文字の色と縁取りの色、フォントも引数すれば汎用性上がるけど、メンドイのでこれでよしとする。
さて、これを Raspberry Piに持っていくと・・・あれ?DroidSansFallbackFull.ttfだと日本語がうまく表示されない・・・。うーん。仕方がないので日本語のテキストは使わずに終了。ipaのフォントを入れちゃえば、たぶん解決するんだろうけど、今日のところは疲れたのでおしまい。
Twitterのヘッダー画像を変更に挑戦してみたが、 tweepy ではapi wrapper が準備されてない・・・と思っていました。が、ありました。
def update_profile_banner(self, filename, **kwargs):
""" :reference: https://developer.twitter.com/en/docs/accounts-and-users/manage-account-settings/api-reference/post-account-update_profile_banner
:allowed_param: 'width', 'height', 'offset_left', 'offset_right'
"""
https://github.com/tweepy/tweepy/blob/master/tweepy/api.pyより
これで
で一発でした。
なお、画像サイズの前処理はこのあたりを参考にさせて頂いて、1500 x 500に調整しました。
まずは、twitter developer の api を確認もせず、tweepyのドキュメントだけ見てたのがいけなかった。直接 github のソースを確認すればよかっただけのこと。整理されてるので、未熟者でも追うことができます。
無駄メモになりましたが、1つ勉強したよ!
Twitterのプロフィールのヘッダ部分の画像を python で実施したいな。これくらい tweepy で一発だろ、と思ってたら・・・。軽くハマりました。
API.update_profile_background_image(filename)
http://docs.tweepy.org/en/latest/api.html#API.update_profile_image
だろって、やってみても・・・エラーでできない。うーん。どうも、これって、昔の名残でもう使われてないAPIの様だ。仕方がないので・・・こちらを参照。
ただし、base64の部分は
data = base64.encodestring(open(img_file, 'rb').read())
となっているところを
data = base64.b64encode(open(img_file, 'rb').read())
に変更。いつものように colaboratory で動作確認してから、ラズパイに移植して完了。
朝昼晩で画像かえたりも可能だけれども、誰も見ないだろうなぁ。