情報学部大学生のだらだら日記

Pythonでcsvを分割して読み込む(改訂版)

はじめに 半年ほど前に似たような記事を書いたのですが、それは自分が使用したコードを貼り付けただけで全く参考にならなさそうだったので簡略化したものをもう一度書くことにしました。 前回の↓ Python3で大容量のcsvファイルを分割して読み込む - 情報学部大学生のダラダラ日記 使用するcsvとコード スクリーンショットで失礼します。以下のcsvを使います。 import pandas as pd reader = pd.read_csv('tagA.csv', chunksize=5) for r in reader: print(r) chunksizeなどの説明は以前の記事に書いたのでそち…

2019/12/28 19:21

「よいお年を」の本当の意味に一同驚愕！涙が止まらない…

はじめに 大学での講義が最後となり、担当の先生に「よいお年を！」と言われました。これまでの僕は特に何も気にすることなく誰にでも「よいお年を！」と返していたのですが、なぜかその時に(あれ…目上の人にそれ言うのなんかおかしくない…？)と思ってしまい、「ェヘヘ…(キモ愛想笑い)」となってしまいました。口頭で言う分には問題ない(と思う)のですが、文面などではそうもいかないのでちゃんとした使い方が気になり、調べてみました。調べてみるとたくさん見つかりました。 「よいお年を」の意味 新年に向けた挨拶である「よいお年を」。恥ずかしながら21年間生きてきて本来の意味を知らずに使っていたのですが、 「よいお年を…

2019/12/27 19:19

Dead by Daylight 公式生放送(12/19)のまとめと感想

はじめに 2019年12月19日にDead by Daylightの公式生放送がありました。それに関して、個人的に主だった点について引用し、感想を書いていきたいと思います。引用元は全て以下のサイトです。 開発チームQ&A生放送 2019/12/19 — Dead By Daylight マッチメイキングについて 現在マッチメイキングがあまり良くない状況であることは認識しています。年末年始に向けマッチメイキングシステムを調整してマッチングを成立しやすくし、年が明けてから問題の解消に取り組む予定です。一部の方からは殺人鬼のマッチングに問題があるというご意見をいただく一方で、他の方からは生存者の…

2019/12/22 18:28

2019年の終わり、それはPython2の終わり。

僕は知らなかったのですが、Python2がサポート終了するのが2020年1月1日に大分前から決まっていたようです。公式のドキュメントはこちら↓ www.python.org 「Python2の日没」ですって。オシャレ。 ドキュメントによると、2000年にPython2が始まり、2006年にPython3が作られた？のですが、初めはPython3がよろしくなかったらしくPython3へ移行する人があまりおらず、結局Python2を使う人とPython3使う人が共存してしまい、両方改良を続けていたようです。 こうなってしまった原因として、2系と3系で互換性がないことが挙げられます。僕も最初ネットを…

2019/12/21 19:44

子どもの頃サンタに貰えて嬉しかった物「ダイヤモンド・パール」

はじめに クリスマスプレゼントで貰ったもののうち、まだ純粋無垢な小学生の時の僕が貰った物について今週のお題「クリスマス」ということで書きます。 その物とは？？ ズバリ、「ポケットモンスターダイヤモンド・パール」です。神ゲーです。 // リンク 兄が同じ時にダイヤモンドをお願いしていたので僕はパールをお願いしました。一般的にダイヤモンドの方が人気(異論は認めます)なので、僕も同様にダイヤモンドが欲しかったのですが、やはり兄弟あるあるなのでしょうか。弟の僕はいつも"じゃない方"を買っていました。 なぜ一番嬉しかったのか それは単純に遊んだ量が尋常ではなかったからです。2006年に発売され、すでに1…

2019/12/20 19:49

数値微分法についてまとめてPythonで色々してみる

勾配法あたりでやたらと見る数値微分法について調査し、まとめてみました。 今回、理論的なことは以下の書籍を参照し、図とプログラムは1から自作したものであり、特にプログラムは筆者がその場で簡易的に考え実装したものです。変数名などおかしい点がありますがご容赦ください。 数値微分法とは 勾配法においてはある重みにおいて、誤差関数をに関して偏微分したものの符号を入れ変えたものの方向に重みを更新します。この偏微分という動作をしなくても近似を使うことによって重みの更新をしちゃおう！というのが数値微分法の目的です。 まず、微分の定義を思い出します。 これが見慣れた形ですが今回は文字を変えて とします。 余談で…

2019/12/15 19:57

2次方程式や3次方程式の解と係数の関係の導出方法

解と係数の関係、知っていますでしょうか。結構な頻度で使われるので受験を経験した人達は覚えていると思います。しかしセンター試験レベルだとせいぜい使っても2次方程式の解と係数の関係ぐらいなので暗記でも乗り越えられるのですが、突然3次方程式の解と係数の関係を使う問題がでた時に困ります。そんな時に導出方法を知っていると役に立つと思うので知らない受験生は知り得です。 2次方程式の解と係数の関係 2次方程式が2つの解を持つとき、 が成り立ちます。僕は「マイナス(-)を忘れる奴はば(ba)か(ca)」と覚えろと教わりました。まず、2つの方法で2次方程式における関係を導出してみます。 1つ目は解の公式を使いま…

2019/12/14 19:08

一人暮らしのQoLを上げたモノ

はじめに 久しぶりに、今週のお題「2019年買ってよかったもの」ということで僕が買って一人暮らしのQoLが爆上がりしたモノを紹介します。2019年に僕個人として大きな買い物はしていないので決して高価なものではありません。 そのものとは？？ ズバリ、「鍋」です。鍋と言っても一人用の鍋です。 // 僕が買ったのは金属なので保温性はあまりありませんが、別に一人で食べる分にが僕は気にしません。土鍋と違って割れる心配もあまりありませんし酷使するつもりだったので金属にしました。 これまで何度も一人鍋をしようとしましたが、片手鍋だとイマイチ気分が乗らずあまりやってきませんでした。ではなぜ一人鍋をそこまでして…

2019/12/13 19:23

エンジニアのアウトプット先はQiita？ブログ？

はじめに 僕は現在、このブログを勉強したことのアウトプット先として使っています。他のことも書いていますが…。しかし一般的にアウトプット先として挙げられるのはQiitaだと思います。今回は両者の違いを挙げ、なぜ僕がQiitaに書かないのか、使い分けるのならばどのように使い分けるかを書いていきたいと思います。 Qiitaについて 先にも言った通り僕はQiitaを見ることはしていますが投稿したことがありません。なので調べたことを書いているので全て語尾に(らしい)とついていると思ってください。 Qiitaを使っている方はとても多くいますがどのような規約があるのかを読んだことはありますか？以下、コミュニ…

2019/12/12 19:15

予測損失と経験損失について簡単にまとめる

機械学習の大きな目的は訓練データから未知のデータ、すなわちテストデータに対する損失を小さくすることです。予測損失(テストデータ)と経験損失(訓練データ)についてまとめてみます。 予測損失 予測損失というよりも汎化誤差という言葉の方が親しみがあるのではないでしょうか。また、他にも期待損失などとも言うようです。仮説の予測損失が、損失関数として、テストデータの分布を用いて以下のように定義されます。 つまり、テストデータの分布に対してのテストデータの損失の期待値ということです。しかし、テストデータの分布は未知であるためこの予測損失を計算することはできないです。目標は観測データのみからできるだけを小さく…

2019/12/06 19:41

2019年11月の収益と振り返り

2019年も残すところあと1ヵ月となりました。先月の振り返りをしたいと思います。 PV数 先月スクショを取るのを忘れてしまいましたが、およそ2000だったと思います。先月が1000いくかいかないかだったので倍ほどになっています。読んでくださってありがとうございました！ 閲覧数のうち、6割がGoogle検索からのものでした。つまり先月は1200ほどが該当します。さらにそのうちのほとんどがPythonについての記事であり、これはとても喜ばしいことで目標としていた"自分の書いたメモが誰かの役に立つ"ということにまた1つ近づいたと思います。まだまだ未熟なので役に立っているかはわかりませんが…。 収益 …

2019/12/01 20:39