TonyMooori’s gists

TonyMooori / MusicMorph.py

Created January 6, 2016 05:59

バイオモルフみたいに選んでいくだけで音楽が作れると豪語するプログラム(雑音なら作れる)

	# -- coding: utf-8 --
	import numpy as np
	import pyaudio
	import struct
	import time

	__author__ = "TonyMooori"

	class MusicMorph:
	def __init__(self,length = 8,n_child = 4,pulse = 0.25, mutation = 0.25):

TonyMooori / LangtonsAnt.py

Last active January 7, 2016 16:18

ラングトンのアリの実装例

	#coding:utf-8
	import pygame
	from pygame.locals import *
	import numpy as np

	"""
	参考:
	ライフゲーム - 人工知能に関する断創録
	http://aidiary.hatenablog.com/entry/20080914/1281748797
	"""

TonyMooori / SOM_MNIST.py

Created January 20, 2016 11:18

MNISTの自己組織化マップを作成するプログラム

	#coding:utf-8
	import matplotlib.pyplot as plt
	import numpy as np
	import cv2
	import random
	from sklearn.datasets import fetch_mldata
	from sklearn.decomposition import RandomizedPCA


	"""

TonyMooori / LagrangeInterpolation.py

Created January 30, 2016 14:15

	#coding:utf-8

	import numpy as np
	import matplotlib.pyplot as plt

	def approx(x,x_data,y_data):
	""" x_data,y_dataを利用してy(x)の値をラグランジュ補間で予測する """

	y = 0 # 予想されるf(x)の近似値
	n_data = len(x_data) # サンプルデータの数

TonyMooori / RungesPhenomenon.py

Created January 30, 2016 14:25

ラグランジュ補間でルンゲ現象(Runge's phenomenon）の再現

	#coding:utf-8

	import numpy as np
	import matplotlib.pyplot as plt

	def approx(x,x_data,y_data):
	""" x_data,y_dataを利用してy(x)の値をラグランジュ補間で予測する """

	y = 0 # 予想されるf(x)の近似値
	n_data = len(x_data) # サンプルデータの数

TonyMooori / DetectGreen.py

Created February 1, 2016 15:40

緑色の物体の座標を検出するプログラム

TonyMooori / PendulumPlot.py

Created February 1, 2016 15:51

振り子の座標のプロットプログラム

	#coding:utf-8
	import numpy as np
	import matplotlib.pyplot as plt
	import pandas as pd

	# 最初のデータはWebカメラの調子が悪いため無視
	data = pd.read_csv("output.csv")
	data = data[50:]

	# 計算しやすいように取り出す

TonyMooori / mnist_corrcoef.py

Created February 5, 2016 11:38

平均画像との相関係数を用いてmnistのラベルを予測するプログラム

	#coding: utf-8
	import numpy as np
	import matplotlib.pyplot as plt
	from sklearn.datasets import fetch_mldata
	from sklearn.cross_validation import train_test_split
	from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report

	def corrcoef(x,y):
	""" ベクトルx,yの相関係数を求める関数 """
	# ノルムが0になる場合はないものとします

TonyMooori / dct_1dim.py

Last active February 10, 2016 11:23

1次元離散コサイン変換のPythonによる実装例

	#coding: utf-8
	import numpy as np
	import matplotlib.pyplot as plt

	"""
	参考:
	[1]『画像処理とパターン認識入門』酒井幸市著
	[2] scipy.fftpack.dct http://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.fftpack.dct.html
	"""

TonyMooori / dct_2dim.py

Created February 10, 2016 12:04

2次元離散コサイン変換(DCT)のPythonによる実装例

	#coding: utf-8
	import numpy as np
	import matplotlib.pyplot as plt

	"""
	参考:
	[1]『画像処理とパターン認識入門』酒井幸市著
	[2] scipy.fftpack.dct http://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.fftpack.dct.html
	"""

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