PRML Old Faithful間欠泉データ

PRMLでOld Faithful間欠泉データのクラスタリングをしたいけど、データがリンク切れでなかなか落ちていなかった。faithful.txtで検索すると出てきた。
2つの変数は「噴出継続時間」と「次の噴出までの時間」らしい。
一応プロットしてみる。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = np.loadtxt("faithful.txt")

plt.plot(data[:,0], data[:,1], "o", color=(0.9, 0.0, 0.1))
plt.show()

colorでプロットの色もしていできるので、濃度の変更もよしと。

matplotlibでアニメーションを表示

matplotlibでアニメーションを表示する。K-meansや混合ガウスモデルを使ったクラスタリングを説明するのに使いたいので、その準備としてメモ。
残念ながらipython notebookでは最終結果しか表示されない。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import time

x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 100)
y = np.sin(x)

plt.ion()

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
line, = ax.plot(x, y)

N=50
for i in xrange(N):
    line.set_ydata(np.sin(x+i*np.pi/N))
    fig.canvas.draw()
    #time.sleep(.05)

モバイルプロジェクタとモバイルバッテリーを購入

先日サンワサプライのモバイルプロジェクタを購入したけど想定外のことが幾つかあって結局返品した。(アマゾンでの返品はなかなか便利だった)

プロジェクタにRaspberryPiをつなげて開発を始めた。周りが明るいと気づかなかったけど、暗くすると右下に紫色のゴーストが現れていることに気がついた。

一部は画面にかかっているし、何より目障りだ。一度交換してもらったけど、次手にしたものも全く同じ症状だったので、プロジェクタレンズの設計が悪いと推測される。自分がこんなレンズを世に出してしまったら恥ずかしい。肝に命じておきます。

そしてこれは個人の確認不足やったけど、プロジェクタのUSBの電流が0.5AでRaspberry Piの定格0.7Aを満たしていなかった。これだとポータブルにするには別途モバイルバッテリーを買う必要がでてくる。


ということで、今回はPanasonicのモバイルプロジェクタ。まだ届いてないけど、Panasonicは交換レンズの結構作りもしっかりしているらしいので信頼していいだろう。ちょっと明るさが50ルーメンと落ちてしまうけど、なによりこの機種はコンパクトだ。

モバイルバッテリーはAmazonで探すといろいろあったけどRaspberry Piのサイズにあったものを購入した。
cheero Power Plus 10400mAh DANBOARD Version マルチデバイス対応モバイルバッテリー
最近ちょっと話題のバッテリー。

これらを組み合わせてモバイルスキャナーにしよう。

つづく