【研究】2次元から3次元への次元拡張（おまけ）
本記事の趣旨
こんにちは。なっとです。
今回はおまけ回です。いつも以上にテキトーです。笑
前に2次元画像から3次元画像に次元拡張しましたが、そのときは残念ながら色付けが上手くいかず、不甲斐ない結果になったため、その後色々試行錯誤してみなさんにお見せできるようになりました！！
この研究記事まだ見ていない人は見てみてくださいね！↓
いつものように環境設定とか載せておきますね笑笑
環境設定
（前回から変わっていません）
解析用プラットホームにはPython（Anaconda）を使います。参考にする人がいるのか分からないけど、一応version載せておきます笑
python : 3.7.3
matplotlib : 3.1.0
numpy : 1.16.4
結果
これがしたかった！！！！！満足です。笑
X軸側から見たグラフはこんな感じです。
画素値が高いほど赤く、低いほど青く出力されるようにしました。
白黒画像でいうと、「画素値が高い＝白い」「画素値が低い＝黒い」ということです。
最後に
初めておまけ記事書いてみました。
書き手からしたら書くのがすごく楽なんですけど、今回に関しては、データを出すのに3日かかったので大変でした。。。（3日目にコードがおかしいことに気づいて直したら数分で回った☻）
また、おまけ記事書きます。
ばあい。
【社会課題】花粉症に効果のある食材から食生活を変える！？
本記事の趣旨
こんにちは。なっとです。
毎年この時期になると一部の人間にとって脅威となるあるものがやってきます。こいつです。
そう、"花粉症"の原因のヒスタミンです。
例え話で、人間には「花粉の袋」があって、その袋に花粉が溜まると人間は花粉症になるという話を聞いたことがあります。しかもその袋はひっくり返すことは出来ないそうです。つまり、治らないのです！はあ、困った。そして、私「なっと」は、花粉症に効果のある食べ物を調べることになるのです、、、
まずは一通り花粉症におすすめの食べ物・飲み物を見ていきましょう。今回はこちらのサイトを流し読みします！！！！！！
花粉症におすすめの食べ物・飲み物
- ヨーグルト、納豆、キムチなどの発酵商品
- 食物繊維が豊富な野菜・果物・海藻
- オリゴ糖が豊富なきなこ、はちみつ
- DNAが取れるイワシやサバなどの青魚
- エゴマ油・亜麻仁油
- リラックス効果の高いお茶・ハーブティー
- ビタミンを摂取出来るフルーツ・ナッツ・緑黄色野菜
- ポリフェノールが豊富なチョコレート
おすすめの食べ物についての流し読み
1.ヨーグルト、納豆、キムチなどの発酵商品
腸内環境を整えるのがいいらしいですね。へえ。朝ごはんに食べろと。
2.食物繊維が豊富な野菜・果物・海藻
こちらも腸内環境を整える食べ物。
3.オリゴ糖が豊富なきなこ、はちみつ
こちらも腸内環境を整える食べ物。
4.DNAが取れるイワシやサバなどの青魚
花粉症のアレルギー物質の働きを抑えられる。DNAって遺伝子取っちゃったら魚になっちゃうよ！って思ったけど、ドコサヘキサエン酸っていうやつらしいです。
こちらも花粉症のアレルギー物質の働きを抑えられる。
6.リラックス効果の高いお茶・ハーブティー
花粉症のアレルギー物質の分泌を抑えられる。
7.ビタミンを摂取出来るフルーツ・ナッツ・緑黄色野菜
花粉症によるかゆみ、肌荒れ予防。
8.ポリフェノールが豊富なチョコレート
細胞の老化を防ぐ抗酸化作用が高い物質で免疫力UP、症状の緩和。
感想
要するに、お腹の調子を整えて、エゴマ油で焼いた魚食べて、デザートにビタミン豊富なフルーツ食べて、一緒にハーブティー。おやつにはチョコレート。
ってことですね！？！？
でも、普段から食物繊維が豊富な野菜とか、ポリフェノールが豊富なチョコレートなんて選んで買わないですよね笑笑
もっと現実的に摂取できるもの多く挙げてくれ、、、泣
最後に
意識できる人はいいと思うけど、私みたいな凡人はどれか一つでも毎日摂取出来たらいいですね。
ということで、奇跡的に納豆がありましたのでこの季節は毎日食べていきたいと思います。
みなさんは毎日摂取出来そうなものはありましたか？この他にも、今回参考にさせて頂いたサイトには、花粉症に良くない食べ物・飲み物も掲載されているので、興味がある方はそちらもどうぞ～。
次はまた全然違う記事書きます。
花粉症重度の人、、、頑張ろうな。
ばあい。
【研究】2次元から3次元への次元拡張
本記事の趣旨
こんにちは。なっとです。今回から記事の冒頭に目次を入れてみました。クリックで飛べるようになってます。やってみてね笑
今回は前回の応用編です。前記事を見ていない人は確認してみてね。↓
そして！今日は2次元画像から3次元画像（グラフ）に次元拡張してみたいと思います。次元拡張というと難しいように感じますが、、、今回はN次元などの高次元の議論はしないので、比較的イメージを掴んでもらいやすいかと思います。
それでは、早速いきましょうか。
環境設定
（前回から変わってません）
解析用プラットホームにはPython（Anaconda）を使います。参考にする人がいるのか分からないけど、一応version載せておきます笑
python : 3.7.3
matplotlib : 3.1.0
pandas : 0.24.2
numpy : 1.16.4
次元拡張の手順
今回の手順を紹介します。
3種類の縦224×横224画素の白黒画像を準備
それぞれの画像において1ピクセルごとに画素値を抽出（計224×224=50176点）
それぞれの画像においてZ軸を画素値の値にして3次元グラフに興す
- 画像の特徴を掴むために画素値から平均-分散グラフを算出する
文系殺しのために、平均（式1）と分散（式2）の求め方を一応かっこよく数式で書いときますか笑
書き手の都合で入力画像そのままを載せることは出来ませんが、解析しましたよちゃんと。ほら。画素値の平均値を閾値として、閾値処理をした入力画像の一例です。多分誰が見ても「何だこれ」って感じだと思います笑
でも、なんとなく模様はわかるでしょ？笑
結果と考察
結果はこんな感じになりました。例として1種類のみ載せます。X軸、Y軸をそれぞれ画像の位置情報、Z軸に画像の画素値を取っています。（他2種類の画像もちゃんとやりました。）※上に乗せた入力画像の次元拡張したものではありません。
2次元画像を上手く3次元画像に次元拡張出来ていますね。しかし、全て同じ色で統一してしまったので、Z座標が少し分かりにくいですね。いやー、データ重すぎてプログラム書き始めてから回すのに1日かかりました。。。疲れたので、また気が向いたときに前記事みたいにmatplotlibで色付けをします笑
にしても、matplotlibのコマンド"ax.scatter"が重いんだあああああああ。まあ、50176点も計算しないといけないからね汗
次に、3種類の画像の画素値の平均-分散グラフを見てみましょう。青エリア、赤エリア、緑エリアはそれぞれ違う種類の画像を示していて、上手くクラスタリング出来てますね。画像の種類によってしっかりと画素値が違っていて、コンピューターはこのような違いからどのような画像か判断していると考えられますね。（破線で囲ってあるのは研究の都合で記載したものなのでお気になさらず笑）
また、次元拡張に可能性を感じました。今回は2次元の画像から”画素値”をパラメータとして次元拡張しましたが、3次元から4次元にも温度や光、音等の情報を与えることでなんとなく次元拡張できそうですね。
最後に
今回は次元拡張について書いてみました。研究の一環としてやってるけど、これがまだ研究のゴールからは程遠いことは考えたくもないです泣
やはり、目に見えて結果が出ると面白いと感じるもので、自分は何事も定量化するのが好きなんだなと感じました。THE 理系ですね。
定量化出来るテーマ見つけて今後も色んなことを定量化していきます。
次はまた違う話題の記事を書きます。
それでは。
ばあい。
【研究】関数の3次元プロット
本記事の趣旨
4日ぶりです。
こんにちは。なっとです。
日々の研究ライフにおいて、ふと疑問に思ったことで、出来ると目途が立ったものはやってみる精神（時間があればね笑）で本日も生きております。今回はそんなやってみよう精神でやってみたことを紹介します。今日は関数の組み合わせを3次元プロットしてみたいと思います。見た目かっこいいからしただけ。笑
それでは、早速いきましょうか。
環境設定
解析用プラットホームにはPython（Anaconda）を使います。参考にする人がいるのか分からないけど、一応version載せておきます笑
python : 3.7.3
matplotlib : 3.1.0
numpy : 1.16.4
手順
今回の手順を紹介します。
- sin, cos, tanの関数を組み合わせて3次元プロットしてみる
- ついでに色もつけちゃう
はい、簡単。
結果と考察
結果はこんな感じになりました。
綺麗な形で好きです。
人生山あり谷ありですね。
人生山あr、、、
考察
考察て、、、笑笑
考察なんてありません。数学って美学ですね（真顔）
シミュレーションとかする時はz = sin(x)cos(y)とかよく使うみたいですね。
加法定理とか考えやすい形でいいと思います。知らんけど。
最後に
今回は関数の3Dプロットをしてみました。いつも以上に適当な記事になりましたが、まあいいでしょう笑笑
なぜこの記事を書いたかというと、次の記事の準備運動でもしようかなと思って書きました。次の記事は結構本格的に研究やってるんでお楽しみに～。
長々と書いてごめんなさい。
次はこれを応用させた記事を書きます。
がんばるよ。
ばあい。
参考文献
【music】music紹介②
今回紹介するmusicはこちら
こんにちは。なっとです。今回紹介するmusicはこちら。
ONE OK ROCK 「Wherever you are」
歌詞
曲のレビュー
ONE OK ROCKのアルバム「Nicheシンドローム」収録曲。
ONE OK ROCKといえば、今となっては日本を代表するバンドですよね。海外でのライブも盛んで、Simple planのfeatやってたり。CMソングにも使われたこの曲は知っている人も多いんではないでしょうか。
この曲がすきというか、このアルバムってONE OK ROCK史上1、２を争う良アルバムだと思っていて、是非他の曲も聞いていただきたいなと思います。
歌詞は、無難といえば無難だけど、ロックバンドのバラードっていいよね。知らんけど。
知ってる知識さらけ出していくけど、ONE OK ROCKってなんでONE OK ROCKっていうバンド名だと思いますか？これ知ってると邦ロック界隈でマウント取れます。知らんけど。
最後に
今回はONE OK ROCKのWherever you areを紹介しました。ONE OK ROCKは絶大なる人気があるけど、曲によって世界観違いすぎて個人的にはあんまり好きじゃない。。。でも、裏を返せばいろんな世界観の曲を作れるということなのでやはりポテンシャルはすごいと思います。あと、ボーカルのtakaがただすごい。笑
まじで興味ない人からしたら誰得だよって感じの記事になってしまったけど、、
この曲がいいと思って聞いてくれる人が一人でもいたら最高にうれｃでーす。
ばあい。
【趣味・娯楽】対ドラゴンの”超基本的”ネクロの立ち回り
本記事の趣旨
こんにちは。なっとです。
今回は、現在少しずつ注目されてきているe-sportsについての記事です。ゲームは思考力を養うことが出来るものとして最近は急速にゲームと人間との相関に関する研究が進んでいます。また、昔に比べてゲームのクオリティーが格段に上がったのは言うまでもありません。ロールプレイングゲームではキャラをどのように育成すれば効率がいいかやカードゲームでは相手のしてくるアクションを予測してプレイしたりなどやってみると意外と奥深いものです。もちろんポケ〇ンのように個体値厳選などの作業ゲーもありますが。。。
そして、今回はテレビCMでもお馴染み「Shadowverse」のネクロマンサークラスのプレイング解説していきます。全く分からない方は面白くないと感じる記事になってしまいますが、今回はガチで解説します。興味ない人はブラウザバック推奨です笑
では、行きましょう。
プレイしていくう
今回は、現環境で頭角を現している「ドラゴンクラス」を対面とした解説をしていきます。現環境はほとんどが「自然ドラゴン」ですね。戦いやすい。
デッキ構築はこんな感じ。一般的な「妖怪ネクロ」です。
まず、先行を取りました。
マリガンしていきます。（ゲームの最初にカード交換します）
対ドラゴンは、基本的に序盤から相手のライフを削っていく「アグロ戦法」を心がけていきます。最近のドラゴンのデッキ構築は低コストが採用している前よせのドラゴンが多いので1,2,3コストと上手く動いていきたいところ。一瞬全キープかな？と思ったけど、レジェンダリースケルトンだけ怪しい。後攻だったらナテラのカウントを遅らせられる雪女を探しに行きますが、、、うーん。2コスト返して2コスト出せないってことが最悪なので妥協ですが、ここは全キープしました。
もちろん、ミヤコをプレイしていきます。
リソース面でも火車がいるのでそれほど心配しなくていいですね。
相手はマリオンをプレイしてきました。やはり、前よせドラゴンのようですね。
ここも予定通りレジェンダリースケルトンをプレイして、ミヤコは相手のライフを詰めていきます。
百鬼夜行ハンドに来すぎでは？笑笑
ここから択が生まれましたね。レジェンダリースケルトンは必殺持ちで仕事してくれそうなので、まず百鬼夜行でミヤコ葬送でデッキを回転させていきます。
お、シノブがきました。対ドラゴンには優秀なカードです。
次のターンにミヤコ＋シノブ進化が見えるのでここは百鬼夜行でデッキを回して雪女でお茶を濁していきます。
予定通り、ミヤコ＋シノブ進化していきます。百鬼夜行でデッキ回転したおかげで、ギンセツもきました。ドラゴンは横展開に弱いのでギンセツを今後、アクセラレートで切っていくことになりそうです。
強力な盤面を作れたので相手はシノブを取るだけで精一杯になっています。
デッキトップはシノブでした。強い。ここも択で、シノブ進化＋ギンセツアクセラorギンセツアクセラ＋ミヤコ進化なのですが、前のターンにシノブを取るのに苦労していたのでここはもう一度シノブ進化をしました。合ってるか分からないけど、盤面ロックからの負けが怖かったので多分正解です。
つんよ笑
これは恐らく返せませんね笑笑
相手は勝利に繋がるカードであるヴァイディーを探しに行きますが時すでに遅し。
デッキトップ酒呑童子だったので、盤面進化でフィニッシュです。
対戦ありがとうございました。
最後に
いかがだったでしょうか。デッキトップに助けられたものの、常に攻撃的に相手のライフをコンスタントに詰めていけたと思います。先行取ってブンブンしただけじゃんってコメントは受けつけません。笑
e-sportsは今もまだ敬遠されがちですが、相手によって立ち回りを変えたりなどプラン立てがかなり重要になるので思考力が問われるゲームで自分はゲームの中でもカードゲームは大好きです。
もしや企業が求める論理的思考力とはこのようなところで養えるかもしれない？！
今回も長々と書いてごめんなさい。
また、次も全然違う話題書きます。
それでは。
ばあい。
【社会課題】バイオハザードの発生？
本記事の趣旨
こんにちは。なっとです。
近頃では、人類を脅かしている存在とも言えるコロナウイルス（以降、コロナ）が蔓延していて、町を歩く誰もがマスクを着用している異常事態である今、果たしてコロナにはどれほどの脅威があるのかをガバガバ計算で計っていこうじゃないかと思います。
本当に何の得にもならない記事と化してしまうことを予めお詫び申し上げます。故に、ここからは自己責任で見ていただけたらと。見ない方は、ブラウザバックで。笑
（なお、コロナの情報はネット情報で書き手が独自に調べた情報であり、正確な情報でない可能性があります。情報およびデータは2020年3月2日時のものを使用）
本記事の趣旨は先ほども言ったとおり、ガバガバ計算がやりたいだけなので、コロナについて詳しく触れる必要性はないですが、基本情報だけ一応書いとく。
コロナの感染力
感染の仕方は飛沫感染、接触感染で感染。空気感染は関係ないみたいですね。感染力は事例によって様々で、感染者から一気に感染が拡大したと疑われる事例もありますが、多くの事例では周囲に感染させていないそうです。
症状と重症度
発熱や呼吸器症状が１週間ほど続いて、だるさを感じるそうです。
重症度はエボラ出血熱ほどではないが、インフルエンザと比較して高いリスクがあるそうです。
ちなみにコロナの正式名称は新型コロナウイルス感染症（COVID-19）らしいです。ここテストでます。笑
がばがば計算の概要
詳しく解析しようとすると、学生終わってそうなので（そもそも出来ない）もちろんしません。
そもそも何を計算するのかというと、一人の感染者から樹形図のように感染していくバイオハザードの発生を想定し、全人類が感染するまでにかかる時間（日数）を計算します。この結果からコロナの感染力、事態の深刻さを「見える化」するのが目的です。もちろん、最初にも言及したように、細かい条件や感染経路等が関連するので、あくまでガバガバ計算で。笑
- 一人目の感染者から2020年3月2日時点までに感染した人数と日数から”一日で感染する人数”を平均で算出します。
- ”一日で感染する人数”と”全世界の人口”から全人類が感染してしまうまでの日数を概算します。
早速、計算。
まず、必要なデータの確保から。
【必要なデータの確保】
ん？、、、一人目の感染者が何日か分からないや。まあ、大体でいいか。と思ったけど、ここで雑にやると後の計算はもっとマクロな計算になるから誤差すごいことになりそう、、、と考えて色々調べました。笑
→日経新聞のサイトで2020/1/11からデータがあったので、ここでは、一人目の感染者は2020年1月11日とします。
感染者数も同サイトで記載があったので、これを採用。
世界の人口はリアルタイムで更新されているサイトがあったのでそこのデータを頂戴してきます。
うん、これでデータは揃いました。
【ガバガバ計算】
一日で感染する人数の算出
→期間：2020/1/11～2020/3/2（52日間）
→人数：88789人（2020/3/2時点）
88789÷52=1,707.48077（一日で感染する人数）
世界の人口：7,601,048,029（76億104万8029人）
7601048029÷1707.48077=4,451,615.597990014（全人類感染までの日数）
4,451,615.597990014÷365=約12,196年（全人類感染までの年数）
結果と考察
結果は、初感染から同じ感染ペースで感染した場合、全人類が感染するまでに約12,196年かかることが分かりました。長い。。。
この数字だけで見ると「なーんだ大した事ないじゃん」ってなりがちですが、これはガバガバ計算ですよ！！笑
本来ならば、感染は感染者から感染者へと感染していくので、感染者数は指数関数的に増えていくはずなんですよね。じゃあ、なんでこんな無駄な計算したんだよってなるけど。それは冒頭でご了承していただいたはずです。笑
でも、実際は、コロナへのワクチン等の研究も同時に進むので、事態は収束するのがほとんどです。てか、収束してなかったら今頃人類絶滅してる。
最後に
今回はタイムリーな話題について書いてみました。正直少し疲れた。この記事書くにあたって、変な風に捉えられたら嫌だなと思ったけど、あくまで事態の深刻さを伝える記事になればいいなと思い、書いたのでそこのところご理解頂けたらと思います。
なので、マスクや手洗いうがいなど感染しないような心がけをしていくことがコロナ収束への鍵になると思っています。
長々と書いてごめんなさい。
また、次も全然違う話題書きます。
それでは。
ばあい。
参考文献
