matplotlibの日本語対応
plotに日本語を含めていると化けるので、日本語フォントを使えるようにする。
matplotlibのフォントディレクトリに対応フォントを入れて、fontlistを更新する。
事前準備
- https://ipafont.ipa.go.jp/ から、フォントファイルをダウンロードする。
- C:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages\matplotlib\mpl-data\fonts\ttf に、フォントファイル(ipaexg.ttf)を保存する。
- 次のコードを実行する。フォントのリビルド(※)
import matplotlib.font_manager as fm fm._rebuild()
実際に日本語をプロットするとき
- 日本語をプロットしたい.pyファイルの中で、以下の1文をれておく
import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["font.family"] = "IPAexGothic"
sklearnでクラスタリング(その2)
プロットするプログラムhello_scatterもつけてみた。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
def hello_kmeans_demo():
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0],[10, 2], [10, 4], [10, 0]])
"""
array([[ 1, 2],
[ 1, 4],
[ 1, 0],
[10, 2],
[10, 4],
[10, 0]])
X.shapeは、(6,2)
"""
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)
#クラスタリングの結果のラベルが手に入る
Y=np.array(kmeans.labels_)
#print("cluster_centers_",kmeans.cluster_centers_)
#print("inertia_",kmeans.inertia_)
#print("kmeans.n_iter_",kmeans.n_iter_)
#プロット関数呼び出し
hello_scatter(X,Y)
def hello_scatter(np_data,np_target=None,dim_x=0,dim_y=1):
"""
指定された次元で、scatterプロットする。
targetのラベルが0ならば赤、1ならば緑、2ならば青、それ以外は黒でプロット。
"""
color_list=["black"]*np_data.shape[0]#shapeで(行,列)が返ってくるので行数分のリストを作成。
for i in np.where(np_target==0)[0]:
color_list[i]="red"
for i in np.where(np_target==1)[0]:
color_list[i]="green"
for i in np.where(np_target==2)[0]:
color_list[i]="blue"
#arrayは、[行,列]で指定
plt.scatter(x=np_data[:,dim_x], y=np_data[:,dim_y], c=color_list, marker=".")
plt.grid(True)
plt.show()
if __name__ == "__main__":
hello_kmeans_demo()
sklearnでクラスタリング(その1)
データ形式がこうなっていれば、直接KMeansに渡せる。2次元データ6件分。
array([[ 1, 2],
[ 1, 4],
[ 1, 0],
[10, 2],
[10, 4],
[10, 0]])以降、確認に使ったコード
>>> import numpy as np
>>> from sklearn.cluster import KMeans
>>> X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0],[10, 2], [10, 4], [10, 0]])
>>>
>>> X
array([[ 1, 2],
[ 1, 4],
[ 1, 0],
[10, 2],
[10, 4],
[10, 0]])
>>> kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)
>>> kmeans.labels_
array([1, 1, 1, 0, 0, 0])
>>> kmeans.predict([[0, 0], [12, 3]])
array([1, 0])
anacondaでTensorFlow環境の準備 その2
VS Codeを使っているので、デバッグとかのための手続き。
Pythonのパスを書き換えればよいらしい。フォルダごととか、ワークスペースごととか設定がありそう。
"python.pythonPath": "C:\\Users\\Cucco\\AppData\\Local\\Continuum\\anaconda3\\envs\\tensorflow_gpuenv\\pythonw.exe"
VS Codeの左下の実行環境が選べるようになっているので、勝手に環境見つけている？？
設定書き換えたから？
参考
VS Code で Anaconda の Python デバッグ 環境構築（Visual Studio Code） - BEACHSIDE BLOG
Windows10環境にAnaconda+Visual Studio CodeでPython環境を構築【2017年9月】
anacondaでTensorFlow環境の準備
何が起きているかわからないが以下で成功した。
(base) C:\>conda create -n tensorflow_gpuenv tensorflow-gpu
いろいろインストールしていい？と質問があるのでyを回答。
以上で使えました。
環境を使うときのおまじないは以下。
# To activate this environment, use # # $ conda activate tensorflow_gpuenv # # To deactivate an active environment, use # # $ conda deactivate
Install TensorFlow with pip | TensorFlow にあった動作確認プログラムを動かしてみる。
(tensorflow_gpuenv) C:\>python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)" 1.11.0
TensorFlow にあったサンプルのプログラムをC:\tensor\hello_tensor.pyに保存して実行するとこんな感じ。
(tensorflow_gpuenv) C:\>python C:\tensor\hello_tensor.py Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mnist.npz 11493376/11490434 [==============================] - 1s 0us/step Epoch 1/5 2018-10-27 12:06:34.981339: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2 2018-10-27 12:06:36.063940: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1411] Found device 0 with properties: name: GeForce GTX 1050 Ti major: 6 minor: 1 memoryClockRate(GHz): 1.62 pciBusID: 0000:01:00.0 totalMemory: 4.00GiB freeMemory: 3.30GiB 2018-10-27 12:06:36.070639: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1490] Adding visible gpu devices: 0 2018-10-27 12:06:36.586738: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:971] Device interconnect StreamExecutor with strength 1 edge matrix: 2018-10-27 12:06:36.591156: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:977] 0 2018-10-27 12:06:36.593388: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:990] 0: N 2018-10-27 12:06:36.595640: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1103] Created TensorFlow device (/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 3011 MB memory) -> physical GPU (device: 0, name: GeForce GTX 1050 Ti, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 6.1) 60000/60000 [==============================] - 9s 143us/step - loss: 0.2009 - acc: 0.9416 Epoch 2/5 60000/60000 [==============================] - 6s 93us/step - loss: 0.0803 - acc: 0.9755 Epoch 3/5 60000/60000 [==============================] - 6s 93us/step - loss: 0.0518 - acc: 0.9836 Epoch 4/5 60000/60000 [==============================] - 6s 94us/step - loss: 0.0365 - acc: 0.9888 Epoch 5/5 60000/60000 [==============================] - 6s 94us/step - loss: 0.0268 - acc: 0.9910 10000/10000 [==============================] - 0s 45us/step
一方で、失敗例。tensorFlowのPipインストール手順で環境構築したら、動作確認プログラムがモジュールが足りない、となった。
何が悪いんだろう？
(venv) (base) C:\>python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"
Traceback (most recent call last):
File "C:\venv\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module>
from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
File "C:\venv\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 28, in <module>
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
File "C:\venv\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 24, in swig_import_helper
_mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, pathname, description)
File "C:\venv\lib\imp.py", line 243, in load_module
return load_dynamic(name, filename, file)
File "C:\venv\lib\imp.py", line 343, in load_dynamic
return _load(spec)
ImportError: DLL load failed: 指定されたモジュールが見つかりません。
During handling of the above exception, another exception occurred:
Traceback (most recent call last):
File "<string>", line 1, in <module>
File "C:\venv\lib\site-packages\tensorflow\__init__.py", line 22, in <module>
from tensorflow.python import pywrap_tensorflow # pylint: disable=unused-import
File "C:\venv\lib\site-packages\tensorflow\python\__init__.py", line 49, in <module>
from tensorflow.python import pywrap_tensorflow
File "C:\venv\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 74, in <module>
raise ImportError(msg)
ImportError: Traceback (most recent call last):
File "C:\venv\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module>
from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
File "C:\venv\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 28, in <module>
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
File "C:\venv\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 24, in swig_import_helper
_mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, pathname, description)
File "C:\venv\lib\imp.py", line 243, in load_module
return load_dynamic(name, filename, file)
File "C:\venv\lib\imp.py", line 343, in load_dynamic
return _load(spec)
ImportError: DLL load failed: 指定されたモジュールが見つかりません。
Failed to load the native TensorFlow runtime.
See https://www.tensorflow.org/install/install_sources#common_installation_problems
for some common reasons and solutions. Include the entire stack trace
above this error message when asking for help.
