Kei Minagawa's Blog

皆川圭(@keimina)のブログ、Pythonで試したことを書いていきます

python

gymモジュール Pendulum-v0 で、振り子を頂上で止まらせる

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gymモジュール Pendulum-v0 で振り子をトルクを与えて静止させる

前回に続き、gym モジュールの Pendulum-v0 の理解を深めます。今回は、手で振り子を水平状態にし、その状態をキープするようにトルク与えて、振り子を静止させるシミュレーションを行います。今回も、強化学習は行いません。シミュレータの理解を深めます。…

gymモジュール Pendulum-v0 で振り子を揺らす

前回に続き、gym モジュールの Pendulum-v0 の理解を深めます。今回は、 手で振り子を水平状態にし、離すことに相当するシミュレーションを行います。今回も、強化学習は行いません。シミュレータの理解を深めます。 Table of Contents 1. 前回の記事 2. 今…

gymモジュール Pendulum-v0 で振り子を等速度で回転させる

gym モジュールの Pendulum-v0 とは以下のような振り子のシミュレータです。 図1. Pendulum-v0 今回は、このシュミレータを用いて、振り子を等速度で回転させるプログラムを書きます。振り子をアナログ時計の秒針のように一定の速度でグルグル回すことを目的…

if文を自動生成する方法

if文を自動生成する方法について記載します。 Table of Contents 1. したいこと 2. 解決策 (1) 3. 解決策 (2) 4. sympy.SOPform 関数について理解を深める 5. 参考文献 1 したいこと 以下のような表があったとき、入力 (a, b) を f(a, b) に変換する関数を自…

sympyで「... = ...」の式を「... = 0」の式にする方法

sympyで「… = …」の式を「… = 0」の式にする方法を記載します。 Table of Contents 1. 行いたいこと 2. 解決策 3. 練習問題 3.1. 【問 1】 3.2. 【問 2】 1 行いたいこと まず、行いたいことを明確にします。例えば、以下の式があったとします。 a = b 上記…

`np.broadcast_to`関数を使用して1次元配列を3次元配列に変換する

‎ 今回は、1次元配列を3次元配列に変換する方法について書きます。実装には、 `np.broadcast_to` 関数を使用しました。 Table of Contents 1. 今回、作成したい配列 2. 作成する方法 その1 3. 作成する方法 その2 4. コード 5. 出力結果 6. コードの説明 7…

Pandas の Series オブジェクトと DataFrame オブジェクト の四則演算(足し算)した時の挙動についていろいろ試してみた

Pandas の Series オブジェクトと DataFrame オブジェクト の四則演算(足算)の挙動を調べてみました。結果、 Series オブジェクト の index のラベルと DataFrame オブジェクト の columns のラベルがマッチする時、計算が行われることがわかりました。また…

三面体のサイコロを2000回投げたとき、それぞれの面の出る回数の分布

1. はじめに (注意:一般的に三面体のサイコロというものは現実には存在しません。説明の便宜上、3つの面をもつ空想のサイコロのことを三面体のサイコロと表現しています) Pandas 勉強会で、サンプルの状態が割とよく発生することなのか、稀にしか発生しない…

点を移動させる行列と、その固有ベクトルについて可視化して理解を深める

目次 目次 1. はじめに 2. 固有ベクトルについて 3. 仕様 4. ソースコード 5. ソースコードの説明 6. 出力結果 7. 考察 8. まとめ 1. はじめに 2x2の行列を点(x, y)に適応すると、新しい点に移動します。本記事は、この行列による点の変換を可視化し行列の理…

sympy でニューラルネットワークの重みの更新に使用する式を計算グラフにしてみる

1. はじめに sympy(https://www.sympy.org/en/index.html) を使用し、ニューラルネットワークの重みの更新に使用する式を計算グラフにしてみます。具体的には、 sympy を使って、損失関数の勾配の計算を計算グラフとして表し、それを graphviz で画像に出力…

Wikipediaの文書を使って文の長さの平均を求める

Wikipediaの文書を使って文の長さの平均値と最頻値を求めました。機械学習勉強会 in 新潟で発表した内容です。Wikipedia の約60億文字以上のXMLファイルから、独自に定義した文を抜き出し、その文に対して統計量を求めました。使用言語はいつも通りPythonで…