OmniAICreator/Qiita-1.07M huggingface dataset:
大学院生におすすめの研究で役立つ「Pandas」活用法と基本コード

# 大学院生におすすめの研究で役立つ「Pandas」活用法と基本コード

Pandasは、Pythonでデータを扱うための強力なライブラリで、データの操作や分析、計算処理に非常に役立ちます。大学院生が研究やデータ分析において、Excelの代わりにPandasを使用することで、効率的かつ高度なデータ処理が可能になります。特に、ChatGPTなどのツールと組み合わせると、Pandasのコードも簡単に習得できます。本記事では、Pandasを用いてExcelに匹敵する、あるいはそれ以上のデータ処理を行う方法について解説し、実用的なPandasコードを一覧で紹介します。

---

## 目次
1. Pandasの基本と活用するメリット
2. Pandasを使用したデータ処理の基本コード
3. 研究に役立つPandasコード一覧
4. PandasとExcelの違いと使い分け
5. まとめ

---

## 1. Pandasの基本と活用するメリット

### Pandasとは
Pandasは、Pythonのライブラリのひとつで、特にデータの読み込み・整理・分析に適しています。Excelのようにテーブル形式でデータを扱うため、使い方を覚えれば膨大なデータを素早く処理でき、研究データの分析にも最適です。

### Pandasを使うメリット
- **Excelのようにデータを操作**できるため、表形式でのデータ処理が簡単。
- **膨大なデータ量にも対応**でき、Excelでは処理が重くなるデータも軽々と扱える。
- **数式や計算結果の反映が容易**で、Excelでの複雑な計算も簡潔なコードで実現できる。
- **データの可視化や分析ライブラリ**（例えばMatplotlibやSeaborn）と組み合わせることで、高度なデータ分析が可能。

---

## 2. Pandasを使用したデータ処理の基本コード

### Pandasの基本セットアップ
まず、Pandasを使用するためにはPythonにインストールする必要があります。以下のコマンドを実行してPandasをインストールしましょう。

```python
# Pandasのインストール
!pip install pandas
```

Pandasをインポートし、ExcelファイルやCSVファイルの読み込みが可能です。

```python
import pandas as pd

# CSVファイルの読み込み
df = pd.read_csv('sample.csv')

# Excelファイルの読み込み
df_excel = pd.read_excel('sample.xlsx')
```

---

## 3. 研究に役立つPandasコード一覧

ここでは、研究やデータ分析でよく使うPandasのコードを紹介します。各コードは具体例を交えて説明します。

### データの表示

```python
# 最初の5行を表示
print(df.head())

# 最後の5行を表示
print(df.tail())

# データの概要を確認
print(df.info())
```

### データの統計情報を確認

```python
# 各列の基本統計量を表示
print(df.describe())
```

### 特定の列のデータを抽出

```python
# 'column_name'列のデータを表示
print(df['column_name'])
```

### データのフィルタリング

```python
# 条件に基づいてデータを抽出
filtered_df = df[df['column_name'] > 10]
```

### データの集計

```python
# 特定の列でデータをグループ化し、平均値を計算
grouped_df = df.groupby('column_name').mean()
```

### 新しい列の作成

```python
# 'new_column'列に計算結果を代入
df['new_column'] = df['column1'] + df['column2']
```

### データのソート

```python
# 'column_name'で昇順にソート
sorted_df = df.sort_values(by='column_name', ascending=True)
```

### データの保存

```python
# データを新しいCSVファイルに保存
df.to_csv('output.csv', index=False)

# Excelファイルに保存
df.to_excel('output.xlsx', index=False)
```

---

## 4. PandasとExcelの違いと使い分け

| 比較項目      | Pandas                              | Excel                                |
|---------------|-------------------------------------|--------------------------------------|
| 処理速度      | 大量データでも高速                  | データが多いと処理速度が低下         |
| 計算の自由度  | Pythonコードで高度な計算が可能       | 基本的な関数や数式で対応             |
| 再現性        | コードで再現性が高い               | 手動操作が多く、再現性に欠ける       |
| 拡張性        | 他のPythonライブラリとの連携が容易  | 基本的にはExcel単体で使用           |
| 視覚的な使いやすさ | GUIで操作可能                   | GUIで直感的に操作可能               |

Pandasは大量のデータを効率的に処理できるため、研究で扱う大量のデータ分析や再現性が重要な場合に適しています。一方、Excelは小規模なデータ処理や、ビジュアルを重視したデータの整理に適しています。

---

## 5. まとめ

Pandasは、Pythonを用いてExcelに匹敵するデータ操作を可能にするライブラリです。大学院生の研究で多用されるデータ処理や分析にも対応しており、特に複雑な計算やデータの操作が必要な場合に威力を発揮します。Pandasを活用することで、Excelの煩雑な操作から解放され、効率的かつ再現性の高いデータ処理が可能です。
大学院生のための効率的な研究手法：Pandasを活用したデータ分析

# 大学院生のための効率的な研究手法：Pandasを活用したデータ分析

## はじめに

大学院での研究においてデータ分析は非常に重要です。しかし、従来のExcelを用いたデータ分析には手作業が多く、データ量が増えると限界が生じます。そこで、Pythonのデータ分析ライブラリ「Pandas」によるデータ処理を取り入れることで、研究の効率を飛躍的に高めることができます。Pandasを使えば大量データも迅速に扱えるだけでなく、繰り返し分析やデータの再現も可能です。

---

## Pandasとは

Pandasは、Pythonを用いたデータ分析に不可欠なライブラリです。表形式でデータを操作できるため、Excelのような操作感でデータを分析できます。加えて、Pythonの豊富な機械学習ライブラリと連携できるため、研究やデータ分析に広く利用されています。

---

## Pandasを使うメリット

1. **計算の自動化**：一度書いたコードを繰り返し実行でき、複数回の計算処理も自動化されます。
2. **大量データの処理**：Excelでは負荷がかかる数万行のデータもスムーズに扱える。
3. **多様な分析手法の提供**：統計分析や機械学習への接続が容易で、深い分析が可能。
4. **再現性の確保**：Pythonコードを保存しておけば、同じ処理を何度でも実行でき、研究の再現性が確保されます。

---

## よく使うPandasコード一覧

以下に、研究でよく使用されるPandasの基本的なコード例を紹介します。

### 1. データの読み込み
```python
import pandas as pd

# CSVファイルの読み込み
df = pd.read_csv('data.csv')

# Excelファイルの読み込み
df = pd.read_excel('data.xlsx')
```

### 2. データの基本情報確認
```python
# データの先頭5行を表示
print(df.head())

# データの基本統計量を表示
print(df.describe())

# データの情報（列名、データ型、非欠損値の数）を表示
print(df.info())
```

### 3. データの選択と絞り込み
```python
# 特定の列を選択
selected_columns = df[['column1', 'column2']]

# 条件に基づいてデータを絞り込み
filtered_data = df[df['column'] > 5]
```

### 4. データの集計
```python
# グループごとの平均を計算
grouped_mean = df.groupby('category')['value'].mean()

# クロス集計
cross_tab = pd.crosstab(df['category1'], df['category2'])
```

### 5. データの結合
```python
# 2つのDataFrameを結合
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key_column')
```

### 6. データの可視化
```python
import matplotlib.pyplot as plt

# 折れ線グラフの作成
df['column'].plot(kind='line')
plt.show()

# ヒストグラムの作成
df['column'].hist()
plt.show()
```

### 7. データの保存
```python
# CSVファイルとして保存
df.to_csv('output.csv', index=False)

# Excelファイルとして保存
df.to_excel('output.xlsx', index=False)
```

---

## Pandasを使った研究のやり方

1. **データの準備**：収集したデータをCSVやExcel形式で保存。
2. **データの読み込み**：Pandasでデータを読み込み、分析に備えます。
3. **データのクリーニング**：欠損値や異常値の確認・処理を行います。
4. **データの探索**：統計量や可視化でデータの基本的な特徴を把握。
5. **データの分析**：研究目的に応じて必要な統計分析や機械学習を実行します。
6. **結果の可視化**：分析結果をグラフや表で視覚的に表現。
7. **レポートの作成**：Jupyter Notebookやレポートツールを使用し、コードと結果を記録します。

---

## PandasとExcelの違いと使い分け

| 比較項目      | Pandas                              | Excel                                |
|---------------|-------------------------------------|--------------------------------------|
| 処理速度      | 大量データでも高速                  | データが多いと処理速度が低下         |
| 計算の自由度  | Pythonコードで高度な計算が可能       | 基本的な関数や数式で対応             |
| 再現性        | コードで再現性が高い               | 手動操作が多く、再現性に欠ける       |
| 拡張性        | 他のPythonライブラリとの連携が容易  | 基本的にはExcel単体で使用           |
| 視覚的な使いやすさ | GUIで操作可能                   | GUIで直感的に操作可能               |

Pandasは大量のデータを効率的に処理できるため、研究で扱う大量のデータ分析や再現性が重要な場合に適しています。一方、Excelは小規模なデータ処理や、ビジュアルを重視したデータの整理に適しています。

---

## まとめ

Pandasを活用することで、研究データの分析をより効率的に、そして深く行うことができます。また、ChatGPTなどのAIツールを活用することで、Pandasのコードをより簡単に書くことができます。大学院生の皆さんは、ぜひPandasを学び、研究に活用してみてください。
PandasとChatGPTを活用した効率的なデータ分析方法

# PandasとChatGPTを活用した効率的なデータ分析方法

Pandasは、Pythonでデータ分析や操作を行うための強力なライブラリですが、複雑なデータ処理やエラー解決に時間がかかることもあります。そこで、ChatGPTを組み合わせて活用することで、Pandasの操作がより効率的かつ効果的に進められます。以下に、ChatGPTとPandasを連携させた具体的な活用方法とそのメリットを解説します。

---

## 1. コード生成サポート

**目的**: 特定のデータ操作や計算のためのPandasコードを生成してもらう  
**例**: 「Pandasで、CSVファイルを読み込んで特定の列の平均値を計算するコードを書いて」  
**メリット**: 自然言語でPandasの操作をリクエストできるため、コーディングの手間が省けます。複雑な操作も簡単な指示でコードを得られるため、効率が上がります。

---

## 2. エラー解決

**目的**: 発生したエラーメッセージを提示し、解決策を得る  
**例**: 「以下のPandasコードでKeyErrorが発生しました。どうすれば解決できますか？」  
**メリット**: エラーの原因や解決方法を迅速に得られるため、コードのトラブルシューティングがスムーズに進みます。特に初心者にとってはエラーの解決が効率化されます。

---

## 3. データ分析のアイデア提案

**目的**: データセットの内容を説明し、適切な分析方法やPandasの機能を提案してもらう  
**例**: 「私は学生の成績データを持っています。Pandasを使ってどのような分析ができますか？」  
**メリット**: 分析に適した手法や視点が得られるため、新しい分析アイデアを生み出す助けになります。研究データに対してより深い洞察を得ることが可能です。

---

## 4. コードの最適化

**目的**: 既存のPandasコードの効率を向上させるために、最適化の提案をもらう  
**例**: 「このPandasコードをより高速に実行する方法はありますか？」  
**メリット**: データ処理のパフォーマンスが向上し、コードの冗長性を減らせます。特に大規模データを扱う際に有用です。

---

## 5. 可視化のサポート

**目的**: Pandasで処理したデータの可視化方法をアドバイスしてもらう  
**例**: 「Pandasで処理したこのデータを、最も効果的に可視化する方法は？」  
**メリット**: 効果的な可視化方法を提案してもらえるため、データの視覚化がスムーズになります。データのパターンや傾向をより直感的に把握できます。

---

## 6. ドキュメンテーション補助

**目的**: Pandasの関数やメソッドの使い方について、詳しい説明や例を得る  
**例**: 「Pandasのpivot_table関数の使い方を詳しく説明してください」  
**メリット**: ドキュメントの読み込みに時間をかけず、必要な情報を素早く取得できるため、学習と作業の効率が向上します。

---

## 7. データクリーニングの戦略提案

**目的**: データセットの問題点を説明し、適切なPandasクリーニング手法を提案してもらう  
**例**: 「私のデータセットには欠損値と外れ値があります。Pandasでどのように処理すべきですか？」  
**メリット**: 効率的なデータクリーニング手法を取得でき、欠損値や外れ値の処理が素早く行えます。データの品質が向上し、分析の信頼性が増します。

---

## 8. 複雑なデータ操作の支援

**目的**: 複雑なデータ変換や操作を説明し、段階的なPandasコードを作成してもらう  
**例**: 「複数のCSVファイルを読み込み、特定の条件でマージし、結果を集計するPandasコードを書いてください」  
**メリット**: 複数ステップの操作を一括でコード化してもらえるため、複雑な処理を簡単に実現できます。作業の分割や誤りの防止にも役立ちます。

---

## 9. 学習リソースの推奨

**目的**: Pandasの特定機能や高度な使用方法を学ぶためのリソースを推奨してもらう  
**例**: 「Pandasの時系列データ分析について学ぶための最良のリソースは何ですか？」  
**メリット**: 学習すべき内容やリソースが明確になるため、自己学習の効率が向上します。特定分野の専門知識も迅速に習得できます。

---

## 10. コードレビュー

**目的**: 作成したPandasコードをレビューしてもらい、改善点や潜在的な問題点を指摘してもらう  
**例**: 「このPandasコードをレビューして、改善点があれば教えてください」  
**メリット**: より効率的でミスの少ないコードに改良でき、実装の精度が向上します。品質の高いコードが確保され、プロジェクトの成功率も上がります。

---

## まとめ

ChatGPTを利用することで、Pandasのコード作成、エラー解決、分析手法の提案、最適化など、さまざまなサポートを受けることができます。特にPandasを初めて使用する場合や、データ分析の幅を広げたい場合、ChatGPTは非常に役立つアシスタントとなります。

ただし、ChatGPTからの提案は参考として受け取り、実際のデータや状況に合わせた検証を行うことが重要です。ChatGPTを活用して、Pandasでのデータ分析を効率的に進め、研究やプロジェクトに役立てましょう。
PHPのエイリアスと例外処理の関係を検証してみた

## PHPのエイリアスと例外の関係について

PHPでエイリアスを利用する際、エイリアス元と同じように例外をキャッチできるかどうか気になったので、実際に検証してみました。今回の検証はPHP 8.0を前提に行っています。

### 環境情報

```bash
$ php -v
PHP 8.0.30 (cli) (built: Apr 10 2024 07:34:47) ( NTS gcc x86_64 )
Copyright (c) The PHP Group
Zend Engine v4.0.30, Copyright (c) Zend Technologies
```

### サンプルコード

次のコードで、エイリアスと例外の関係を検証します。

```php
<?php

class ParentException extends Exception {} // 親の例外
class TargetException extends ParentException {} // 検証対象の例外
class_alias(TargetException::class, 'AliasException'); // 検証対象の例外のエイリアス

// TargetException を直接キャッチする場合
try {
    throw new TargetException();
} catch (TargetException) {
    echo 'TargetException でキャッチできた！' . PHP_EOL;
} catch (Exception) {
    echo 'TargetException でキャッチできなかった…' . PHP_EOL;
}

// TargetException を AliasException でキャッチする場合
try {
    throw new TargetException();
} catch (AliasException) {
    echo 'TargetException を AliasException でキャッチできた！' . PHP_EOL;
} catch (Exception) {
    echo 'TargetException を AliasException でキャッチできなかった…' . PHP_EOL;
}

// TargetException を ParentException でキャッチする場合
try {
    throw new TargetException();
} catch (ParentException) {
    echo 'TargetException を ParentException でキャッチできた！' . PHP_EOL;
} catch (Exception) {
    echo 'TargetException を ParentException でキャッチできなかった…' . PHP_EOL;
}

// AliasException を直接キャッチする場合
try {
    throw new AliasException();
} catch (AliasException) {
    echo 'AliasException でキャッチできた！' . PHP_EOL;
} catch (Exception) {
    echo 'AliasException でキャッチできなかった…' . PHP_EOL;
}

// AliasException を TargetException でキャッチする場合
try {
    throw new AliasException();
} catch (TargetException) {
    echo 'AliasException を TargetException でキャッチできた！' . PHP_EOL;
} catch (Exception) {
    echo 'AliasException を TargetException でキャッチできなかった…' . PHP_EOL;
}

// AliasException を ParentException でキャッチする場合
try {
    throw new AliasException();
} catch (ParentException) {
    echo 'AliasException を ParentException でキャッチできた！' . PHP_EOL;
} catch (Exception) {
    echo 'AliasException を ParentException でキャッチできなかった…' . PHP_EOL;
}
```

### 実行結果

```bash
$ php exception-test.php
TargetException でキャッチできた！
TargetException を AliasException でキャッチできた！
TargetException を ParentException でキャッチできた！
AliasException でキャッチできた！
AliasException を TargetException でキャッチできた！
AliasException を ParentException でキャッチできた！
```

### 検証結果と考察

結果から、エイリアス元の例外とエイリアスは同一のものとして扱われ、両方で正常にキャッチできることが確認できました。  
このため、たとえフレームワークなどによって例外のエイリアスが自動生成された場合でも、エイリアスを利用して例外処理が行えるため、安心して使用できます。
Pandasを使ったChatGPTトレーニングデータの整理手法

# Pandasを使ったChatGPTトレーニングデータの整理手法

機械学習モデルであるChatGPTをトレーニングするには、大量のテキストデータが必要です。このデータは整理・クリーニングされ、最適な形式に変換される必要があります。Pythonのデータ処理ライブラリであるPandasを使用することで、データの整理が効率的に進められます。以下に、ChatGPTのトレーニングデータをPandasを使って整理するための具体的なステップを解説します。

---

## 目次

1. データの読み込み
2. データの概要確認
3. 欠損値の処理
4. 重複データの削除
5. データ型の変換
6. テキストデータのクリーニング
7. カテゴリカルデータのエンコーディング
8. データの分割（訓練データとテストデータ）
9. データの保存

---

## 1. データの読み込み

まず、トレーニングデータをPandasを使って読み込みます。以下は、CSVおよびJSONファイル形式のデータを読み込む方法です。

```python
import pandas as pd

# CSVファイルを読み込む場合
df = pd.read_csv('chatgpt_training_data.csv')

# JSONファイルを読み込む場合
df = pd.read_json('chatgpt_training_data.json')
```

---

## 2. データの概要確認

データの構造や内容を確認するために、基本情報を表示します。データの型、欠損値の有無、データのプレビューを確認できます。

```python
# データの基本情報を表示
print(df.info())

# データの先頭数行を表示
print(df.head())
```

---

## 3. 欠損値の処理

欠損値（NaN）がある場合、それがデータ分析やモデル学習に悪影響を及ぼす可能性があります。Pandasを使って欠損値を確認し、削除または補完を行います。

```python
# 欠損値の確認
print(df.isnull().sum())

# 欠損値のある行を削除
df = df.dropna()

# または、欠損値を特定の値で補完
df = df.fillna('Unknown')
```

---

## 4. 重複データの削除

重複したデータが含まれている場合、モデルの学習に悪影響を与えることがあります。Pandasの`drop_duplicates()`を使って重複行を削除します。

```python
df = df.drop_duplicates()
```

---

## 5. データ型の変換

データの型を揃えることで、エラーの発生を防ぎ、データ操作がスムーズになります。例えば、数値データや日付データを適切な型に変換します。

```python
# 必要に応じて特定の列のデータ型を変換
df['column_name'] = df['column_name'].astype(str)
```

---

## 6. テキストデータのクリーニング

テキストデータには特殊文字や余分な空白が含まれていることが多く、それらを削除・整理することが推奨されます。以下は、特殊文字の除去や小文字変換を行う関数の例です。

```python
import re

def clean_text(text):
    # 特殊文字の削除
    text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text)
    # 小文字化
    text = text.lower()
    return text

df['text_column'] = df['text_column'].apply(clean_text)
```

---

## 7. カテゴリカルデータのエンコーディング

カテゴリカルデータは、機械学習モデルに適した数値データに変換する必要があります。Pandasの`get_dummies()`を使ってOne-hotエンコーディングを行います。

```python
# One-hotエンコーディングの実行
df = pd.get_dummies(df, columns=['category_column'])
```

---

## 8. データの分割（訓練データとテストデータ）

トレーニングデータを訓練データとテストデータに分割し、モデルの精度検証を行うために活用します。Scikit-learnの`train_test_split`を使用します。

```python
from sklearn.model_selection import train_test_split

# データを80:20の割合で分割
train_df, test_df = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=42)
```

---

## 9. データの保存

整理が完了したデータを再利用できるように保存します。Pandasの`to_csv()`や`to_excel()`を使ってCSVファイルやExcelファイルに保存できます。

```python
# 整理されたデータをCSVファイルとして保存
train_df.to_csv('cleaned_train_data.csv', index=False)
test_df.to_csv('cleaned_test_data.csv', index=False)
```

---

## まとめ

Pandasを用いてChatGPTのトレーニングデータを整理することで、データの一貫性や品質を高め、機械学習モデルの学習に適した状態に整えることが可能です。特に、大量のデータを扱う際にはPandasを活用することで、効率的にデータのクリーニングや加工が行えます。また、整理したデータは後からの再利用も容易で、実験結果の再現性も向上します。

さらに、大規模データの場合、メモリ効率を意識した方法（例：チャンク処理）も視野に入れ、効率的なデータ処理を実現しましょう。
ChatGPTのトレーニングデータを散布図で可視化する方法

# ChatGPTのトレーニングデータを散布図で可視化する方法

ChatGPTのトレーニングデータを可視化することで、データの特性や傾向を視覚的に理解しやすくなります。PandasとMatplotlib、Seabornを活用すると、散布図を使ってデータの関係性を簡単に確認できます。ここでは、具体的な手順とコード例を交えながら、ChatGPTのトレーニングデータを散布図で可視化する方法を説明します。

---

## 目次

1. データの読み込み
2. 基本的な散布図の作成
3. カテゴリ別の散布図
4. Seabornを使用した散布図
5. 回帰線を含む散布図

---

## 1. データの読み込み

まず、トレーニングデータをPandasのDataFrameに読み込み、データの内容を確認します。以下では、データがCSVファイル形式で保存されていると仮定します。

```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# CSVファイルからデータを読み込む
df = pd.read_csv('chatgpt_training_data.csv')

# データの先頭数行を確認
print(df.head())
```

ここで、例えば「text_length」（テキストの長さ）や「complexity_score」（複雑さのスコア）といった数値データがあることを想定しています。

---

## 2. 基本的な散布図の作成

散布図を作成するためには、x軸とy軸に使用する数値列を指定します。例えば、「text_length」をx軸、「complexity_score」をy軸に設定します。

```python
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.scatter(df['text_length'], df['complexity_score'])
plt.xlabel('Text Length')
plt.ylabel('Complexity Score')
plt.title('Text Length vs Complexity Score')
plt.show()
```

このコードにより、テキストの長さと複雑さのスコア間の関係が視覚化されます。

---

## 3. カテゴリ別の散布図

データに「category」などのカテゴリ列が含まれている場合、カテゴリごとに異なる色を使って散布図を作成すると、カテゴリーごとの分布が視覚的にわかりやすくなります。

```python
plt.figure(figsize=(12, 8))
categories = df['category'].unique()
for category in categories:
    category_data = df[df['category'] == category]
    plt.scatter(category_data['text_length'], category_data['complexity_score'], label=category)

plt.xlabel('Text Length')
plt.ylabel('Complexity Score')
plt.title('Text Length vs Complexity Score by Category')
plt.legend()
plt.show()
```

このコードでは、各カテゴリのデータを異なる色でプロットしています。カテゴリごとに異なる色で表示されるため、データの傾向が一目でわかります。

---

## 4. Seabornを使用した散布図

Seabornを使うと、さらに洗練されたデザインで散布図を作成できます。`hue`パラメータでカテゴリ列を指定することで、カテゴリ別に自動で色分けされた散布図を作成できます。

```python
plt.figure(figsize=(12, 8))
sns.scatterplot(data=df, x='text_length', y='complexity_score', hue='category')
plt.title('Text Length vs Complexity Score by Category')
plt.xlabel('Text Length')
plt.ylabel('Complexity Score')
plt.show()
```

Seabornを使うと、レジェンドも自動で表示され、視覚的に分かりやすいプロットが得られます。

---

## 5. 回帰線を含む散布図

データの傾向を確認するために、散布図に回帰線を追加することもできます。Seabornの`regplot`を使うと、回帰直線を含めた散布図を作成でき、変数間の傾向がより明確になります。

```python
plt.figure(figsize=(12, 8))
sns.regplot(data=df, x='text_length', y='complexity_score')
plt.title('Text Length vs Complexity Score with Regression Line')
plt.xlabel('Text Length')
plt.ylabel('Complexity Score')
plt.show()
```

回帰直線を含むことで、テキストの長さと複雑さのスコアの相関関係を視覚的に確認できます。

---

## まとめ

Pandas、Matplotlib、Seabornを組み合わせることで、ChatGPTのトレーニングデータの散布図を簡単に作成し、データの関係性や傾向を視覚的に理解できます。特にカテゴリごとの分布や、回帰線を含めた散布図は、データの構造やパターンを把握するために有用です。データの性質や分析の目的に応じて、最適な散布図の方法を選択しましょう。
【Blender】ボーン対称化で躓いたところ

# モデル作った！
![スクリーン.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3741258/d50d8e7a-7cb6-5c7c-4966-50a559bf3296.png)

# ボーンの名前をArm.RとLeg.Rにした！
![スクリーン1.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3741258/424eb4c7-ba92-5999-a6e6-8d8790c6f418.png)

# 対称化した！
![スクリーン2.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3741258/4fef0957-c1e0-6319-6da7-07414652de22.png)
### !?!?!?!?
同じ場所に生成されているなぁ...
名前を.Lに変えても同様でした。


# 直しかた
![無題の動画 ‐ Clipchampで作成.gif](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3741258/dcfd7790-ee74-0214-b97c-702d7ac2cede.gif)
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3741258/bc8e9a07-d825-db81-2149-ba2ead28a1f9.png)     ![qwqe.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3741258/c1ae935e-634d-393d-f63f-f162dfadf3e1.png)![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3741258/490ce023-499b-2cc7-6416-c6b4ccb278a7.png)

この向きで作ろう

# 結果
![無題の動画 ‐ Clipchampで作成.gif](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3741258/98813f44-d762-de9c-7334-71649f05e032.gif)


1時間返せ
【PHP】無名関数について

# 初めに
前略、無名関数についてよく分かっていなかったので調べました。


# 参考
公式ドキュメント

https://www.php.net/manual/ja/class.closure.php

# 無名関数とは
無名関数とは、関数名を指定せずに関数を作ることができる機能です。
作った関数は変数に代入したり、コールバック関数として使うことができます。

```php: 無名関数の例
// $testに無名関数を代入
$test = function() {
    echo "Hello PHP!";
};

// 代入した無名関数を呼び出す
$test();  // Hello PHP!
```

# 無名関数を試してみる
ということで、いろいろ試してみます。

## 引数の渡し方
無名関数で使う値を引数の渡し方は2種類あります。

### 1. 変数を引数で値を渡す
無名関数の呼び出し時に引数を渡す方法です。
動的な値の受け渡しに適しています。
```php: 無名関数呼び出し時、通常の引数を渡すことができる
// 引数を渡すことができる
$test = function($word) {
    echo "Hello " . $word;
};

$test("PHP");  // Hello PHP
$test("Java");  // Hello Java
```

array_mapなどで、配列の値をコールバック関数として渡す場合も引数として渡します。
```php: array_mapで渡す時は通常の引数を用いる
$test = function($word) {
    echo "Hello " . $word . "\n";
};
$value = ["PHP", "Java"];

array_map($test, $value);
```

### 2. useで値を渡す
`use`を使うことで、無名関数の定義時に値を渡すことができます。
静的な受け渡しに適しています。

```php: useを使って無名関数の定義時に値を渡す
// 変数を定義
$HELLO = "Hello";

// useで変数を渡すことができる
$test = function($word) use ($HELLO) {
    echo $HELLO ." ". $word;
};

$test("PHP");  // Hello PHP
$test("Java");  // Hello Java
```

:::note warn
useで引き渡す際は、**関数が定義された時点の値**になります。関数が呼び出される時点ではなく、定義時の値が使用されます。
```php
// 変数を定義
$HELLO = "Hello";

// useで渡す
$test = function($word) use ($HELLO) {
    echo $HELLO ." ". $word;
};

// 変数を上書き
$HELLO = "こんにちは";

$test("PHP");  // Hello PHP
```

:::

## staticな無名関数
無名関数にstaticをつけることができます。これにより、現在のクラスやオブジェクトに自動的にバインドされなくなり、`$this`を使えなくなります。

次の例では、無名関数が`static`をつけていないため、`$this`を用いてクラスのメンバ変数にアクセスすることができます。

```php: staticでない無名関数は$thisを利用できる
class Test 
{
    // メンバ変数を定義
    private $memberValue = "メンバ変数";

    public function getValue() {

        $closure = function () {
            // 無名関数の中で$thisを用いてメンバ変数にアクセスできる
            echo $this->memberValue;
        };

        $closure();
    }
}

$test = new Test();
$test->getValue();
```

一方、無名関数にstaticを付けると、$thisは無効になります。したがって、メンバ変数にアクセスできなくなります。
```php: staticば無名関数は$thisは使えない
class Test 
{
    // メンバ変数を定義
    private $memberValue = "メンバ変数";

    public function getValue() {

        $closure = static function () {
            // staticな無名関数の中では$thisはエラーになる
            // echo $this->memberValue;
            echo '$this使えませんでした';
        };

        $closure();
    }
}

$test = new Test();
$test->getValue();
```

# 終わりに
今回は無名関数について調べました。
引数で渡してばかりで`use`はあまり使えてなかったので、これからは使っていこうと思います。

ここまで読んでいただきありがとうございました！
HyperSpyとscikit-imageの画像データの橋渡し


意外とまとまっているチートページがなかったので、忘備録の為作成。

https://hyperspy.org

# JPEG画像をHyperSpy経由でscikit-imageへ

例として、8bitグレースケールのjpgを表示する。

復習として、モジュールインポート

```python
import hyperspy.api as hs

import numpy as np
from skimage.io import imshow, show
import matplotlib.pyplot as plt
```

そして、

```python
s = hs.load("hogehoge.jpg")
imshow(s.data,cmap="gray")
show()
```
でよい。

ここで、`imshow()`の`cmap="gray"`は、カラースケールをグレースケールに、という意味。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/221968/f6188f96-da94-46f7-efe6-b056314739b1.png)

上のように表示される。

# .dm3画像をHyperSpy経由でscikit-imageへ

電顕の方の愛用ソフト`Gatan Digital Micrograph`の`.dm3`や`.dm4`も上記の例ようにすればよい。

つまり、

```python
import hyperspy.api as hs

import numpy as np
from skimage.io import imshow, show
import matplotlib.pyplot as plt

s = hs.load("hogehoge.dm3")
imshow(s.data,cmap="gray")
show()

```

表示結果は

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/221968/4faee2ae-9ea7-0e27-d6b1-7799d2c3324d.png)

であり、先の例と同様になる。
（長さのスケールバーがなかったり、輝度のスケールバーが出ていることに注意）

なお、

```python
s.data.dtype
```
で、`dtype('float32')`となっていることが確認できる。


さらに、`.dm3`に入っている画像取得中の情報は、

```python
s.metadata
```
で、とりだせる。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/221968/a972489f-9ec2-cd3b-1be6-3a04ac3f31ea.png)

といった感じに。
つまり、加速電圧が欲しければ、

```python
s.metadata.Acquisition_instrument.TEM.beam_energy
```

のようにツリーをたどっていけば、`200.0`がとりだせる。


`HyperSpy`にいろいろ便利なツールがあるようだが、使い慣れたモジュールでサクッと試したいときもあり、橋渡しができることにも意味がある。
ChatGPTのトレーニングデータを散布図で可視化する際のベストプラクティスと注意点

# ChatGPTのトレーニングデータを散布図で可視化する際のベストプラクティスと注意点

ChatGPTのトレーニングデータを散布図で可視化することで、データの傾向や関係性を直感的に把握できます。しかし、効果的な可視化には適切な前処理や設定が必要です。以下では、データの可視化におけるベストプラクティスと注意点を、目次と参考文献と共に解説します。

---

## 目次

1. データの前処理
2. 適切な変数の選択
3. 可視化の設定
4. カラーマップの選択
5. データポイントの調整
6. 追加情報の表示
7. インタラクティブ性の考慮
8. コンテキストの提供
9. 再現性の確保
10. パフォーマンスの最適化
11. 注意点
12. 参考文献

---

## 1. データの前処理

適切な前処理は、可視化結果の信頼性を高めるための重要なステップです。

- **欠損値や異常値の処理**: 欠損値は`dropna()`や`fillna()`で補完・削除し、異常値は分析の妨げになる場合があるため適切に対応します 。
  
- **データ型の変換**: 数値データは適切なデータ型（例: intやfloat）に変換します。例えば、テキストの長さやスコアのカラムがある場合、それらを整数型や浮動小数点型に変換することで、処理の精度と効率が向上します 。

- **大規模データの場合のサンプリング**: 大規模なデータセットは処理が重くなるため、ランダムサンプリングを行い、代表性を持った一部のデータで可視化を行うことが推奨されます 。

---

## 2. 適切な変数の選択

散布図には、相関関係が確認しやすい数値変数を選びます。また、カテゴリ変数がある場合は色や形状で区別し、データの区分が視覚的にわかりやすくなるように設定します。

---

## 3. 可視化の設定

- **図のサイズと解像度の設定**: 可視化が見やすいよう、図のサイズを大きくし、解像度（dpi）を高めに設定します。
   ```python
   plt.figure(figsize=(12, 8), dpi=300)
   ```

- **軸ラベルとタイトルの設定**: 軸ラベルやタイトルを明確に記載し、可視化の意図をわかりやすく伝えます。

- **グリッド線の追加**: 必要に応じてグリッド線を追加し、データポイントの位置をより明確にします 。

---

## 4. カラーマップの選択

データの内容に応じたカラーマップを選び、視覚的な理解を深めます。

- **連続値**: 連続値には、*viridis*や*plasma*といった滑らかなグラデーションのカラーマップが適しています。
  
- **カテゴリデータ**: カテゴリデータには、色の切り替えが明確な*Set1*や*tab10*を使用します。

- **色覚異常に配慮したカラーマップ**: 赤緑色盲などの色覚異常に対応するため、*cividis*や*colorblind*などのカラーマップが推奨されます 。

---

## 5. データポイントの調整

- **透明度の調整**: データ量が多い場合は、`alpha`パラメータで透明度を調整し、ポイントの重なりを避けます。
   ```python
   sns.scatterplot(data=df, x='text_length', y='complexity_score', alpha=0.6)
   ```

- **jitterの適用**: 重なりやすいデータに対してはjitter（微小なランダム値）を適用し、データの位置をわずかにずらします 。

---

## 6. 追加情報の表示

- **凡例**: カテゴリ変数の意味を明確にするため、凡例の表示位置や内容を適切に設定します。
- **回帰線や信頼区間**: 回帰線を追加することで、データの傾向をより明確に示すことができます 。

---

## 7. インタラクティブ性の考慮

PlotlyやBokehなどのライブラリを使用してインタラクティブな散布図を作成し、データポイントにホバー情報を追加するなど、操作性を向上させます 。

---

## 8. コンテキストの提供

グラフだけでなく、グラフに関連するデータの背景情報や説明をテキストで添えることで、可視化の意図やデータの重要性をより深く理解してもらいます。

---

## 9. 再現性の確保

乱数を用いる場合、乱数シードを設定し、結果が再現可能な状態にしておくことが推奨されます。これにより、異なる実行でも同じ結果が得られるようになります。

```python
import numpy as np
np.random.seed(42)
```

---

## 10. パフォーマンスの最適化

大規模データセットの可視化には、データの集約やサンプリング、もしくはDatashaderのような高速なプロットライブラリの使用を検討します  。

---

## 11. 注意点

- **データの機密性**: トレーニングデータに個人情報や機密情報が含まれていないか確認し、必要に応じて匿名化や加工を行います。
  
- **軸のスケール設定**: 軸のスケールに注意し、誤解を招かないようにスケーリングを適切に設定します。スケールによってデータの分布が異なって見えることがあるため、設定を明確に記載します。
  
- **複雑な可視化を避ける**: 過度に複雑な可視化は情報の解釈を難しくするため、シンプルで理解しやすい表現を心がけます 。

- **カラーマップの使用**: カラーマップの選択は、データの性質に合わせることが重要です。連続的なデータにはグラデーション、離散的なカテゴリデータには明確な色分けが適しています。

- **大規模データの処理時間**: 全データを可視化すると処理時間が長くなる可能性があるため、適切なサンプリングや集約を行い、効率的に処理します 。

---

## 参考文献

1. negisys. (2021). [データの可視化における実践的なアプローチ](https://qiita.com/negisys/items/d2a06fdf5fc9f3324537)
2. Jitera Insights. (2022). [データサイエンスと可視化のベストプラクティス](https://jitera.com/ja/insights/47904)
3. Wantedly. (2023). [効果的なデータビジュアライゼーション手法](https://sg.wantedly.com/companies/company_822016/post_articles/525858)

---

これらのベストプラクティスと注意点を踏まえることで、ChatGPTのトレーニングデータを効果的に可視化し、洞察を得やすくなります。また、シンプルで明確な表現を心がけることで、データの意図や傾向がより伝わりやすくなります。
Pandasで作成したグラフのレイアウトを最適化する方法

# Pandasで作成したグラフのレイアウトを最適化する方法

Pandasで作成したグラフを見やすくするためには、適切なレイアウト調整が必要です。デフォルトの設定でもグラフは作成可能ですが、レイアウトを最適化することで、視認性が向上し、伝えたい情報をより効果的に表現できます。ここでは、Pandasのグラフのレイアウトを最適化するための具体的な方法を紹介します。

---

## 目次

1. グラフのサイズを設定する
2. タイトルと軸ラベルの追加
3. 凡例の位置を調整
4. グリッド線の追加
5. 軸の範囲を設定する
6. サブプロットを使用して複数のグラフを配置
7. スタイルの設定
8. 余白の調整
9. カラーマップの適用
10. フォントサイズの調整
11. 参考文献

---

## 1. グラフのサイズを設定する

グラフが小さすぎると視認性が低下するため、`figsize`を使って適切なサイズを設定します。Pandasでの標準サイズは小さいため、必要に応じて拡大することが推奨されます。

```python
df.plot(figsize=(10, 6))
```

---

## 2. タイトルと軸ラベルの追加

グラフにタイトルと軸ラベルを追加することで、内容が一目でわかりやすくなります。`set_title()`、`set_xlabel()`、`set_ylabel()`でタイトルとラベルを設定します。

```python
ax = df.plot()
ax.set_title("グラフタイトル")
ax.set_xlabel("X軸ラベル")
ax.set_ylabel("Y軸ラベル")
```

---

## 3. 凡例の位置を調整

デフォルトの凡例の位置がデータと重なって見づらい場合は、`legend(loc='best')`を使用して位置を変更します。`'best'`の指定により、最適な位置に自動配置されます。

```python
ax = df.plot()
ax.legend(loc='best')
```

---

## 4. グリッド線の追加

グリッド線を表示することで、数値の位置や範囲を視覚的に確認しやすくなります。`grid=True`を指定するだけで、グリッド線が表示されます。

```python
df.plot(grid=True)
```

---

## 5. 軸の範囲を設定する

データの範囲を指定することで、見たい部分にフォーカスできます。`set_xlim()`や`set_ylim()`でx軸とy軸の範囲を指定可能です。

```python
ax = df.plot()
ax.set_xlim([0, 100])
ax.set_ylim([0, 1000])
```

---

## 6. サブプロットを使用して複数のグラフを配置

複数の変数やデータセットを同時に比較する場合、サブプロットを使うと便利です。`plt.subplots()`で複数のプロットを作成し、各サブプロットにグラフを配置します。

```python
import matplotlib.pyplot as plt

fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(12, 10))
df['col1'].plot(ax=axes[0, 0])
df['col2'].plot(ax=axes[0, 1])
df['col3'].plot(ax=axes[1, 0])
df['col4'].plot(ax=axes[1, 1])
```

---

## 7. スタイルの設定

PandasとMatplotlibのグラフスタイルを変更することで、見た目が整ったグラフが作成できます。`plt.style.use()`を使って、好みのスタイルを適用します。`'seaborn'`や`'ggplot'`などが一般的です。

```python
import matplotlib.pyplot as plt

plt.style.use('seaborn')
df.plot()
```

---

## 8. 余白の調整

`plt.tight_layout()`を使うことで、サブプロット同士の間隔やグラフ全体の余白が自動で調整されます。これにより、重なりや詰まりが解消されます。

```python
plt.tight_layout()
```

---

## 9. カラーマップの適用

データの変化を強調するため、カラーマップ（カラースケール）を適用します。`colormap`パラメータでカラーマップを指定できます。`viridis`や`plasma`など、データに合わせたカラーマップを選びましょう。

```python
df.plot(colormap='viridis')
```

---

## 10. フォントサイズの調整

視認性を高めるため、フォントサイズを調整します。`plt.rcParams.update()`で一括設定が可能です。

```python
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams.update({'font.size': 14})
df.plot()
```

---

## 参考文献

1. Sejuku. (2021). [Pandasでのグラフのカスタマイズ方法](https://www.sejuku.net/blog/62020)
2. Py4Basics. (2022). [Pythonでのデータ可視化とレイアウト最適化](https://py4basics.github.io/5_pandas_plot.html)
3. note.nkmk. (2023). [Pandasプロットにおけるレイアウト調整と最適化](https://note.nkmk.me/python-pandas-plot/)

---

これらのレイアウト調整方法を組み合わせることで、より見やすく情報を効果的に伝えられるグラフが作成できます。データの特性や可視化の目的に応じて、適切な設定を選択し、視覚的に魅力的で有用なグラフを構築しましょう。
Pandasで作成したグラフの凡例（LEGEND）を最適化する方法

# Pandasで作成したグラフの凡例（LEGEND）を最適化する方法

Pandasで作成したグラフの凡例（LEGEND）は、見やすさや情報の伝達において重要な役割を果たします。凡例の位置やサイズ、透明度などを調整することで、視認性を高め、より効果的に情報を伝えることができます。以下に、Pandasのグラフで凡例を最適化する方法を具体的なコードと共に解説します。

---

## 目次

1. 凡例の位置の調整
2. 凡例をグラフ外に配置
3. 凡例タイトルの追加
4. 凡例のフォントサイズの調整
5. 凡例の列数を指定
6. 凡例フレームの調整
7. 凡例内のマーカーのカスタマイズ
8. 凡例の透明度の設定
9. 凡例の順序変更
10. 特定の項目のみ表示
11. 参考文献

---

## 1. 凡例の位置の調整

凡例の位置を指定して、グラフの中で最も見やすい場所に配置します。`loc='best'`で最適な位置に自動的に配置され、また、手動で位置を指定することも可能です。

```python
import matplotlib.pyplot as plt

# デフォルト位置
plt.legend(loc='best')  # 最適な位置に自動配置

# 位置指定
plt.legend(loc='upper left')  # 左上に配置
plt.legend(loc='lower right')  # 右下に配置
```

---

## 2. 凡例をグラフ外に配置

凡例がグラフ上に重なる場合、`bbox_to_anchor`を使用してグラフ外に配置することができます。

```python
plt.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc='upper left')  # グラフ外の右側に配置
```

---

## 3. 凡例タイトルの追加

凡例にタイトルを付けることで、カテゴリの意味を明確に示すことができます。

```python
plt.legend(title='Legend Title')  # 凡例にタイトルを追加
```

---

## 4. 凡例のフォントサイズの調整

視認性向上のためにフォントサイズを調整することができます。

```python
plt.legend(prop={'size': 10})  # フォントサイズを10に設定
```

---

## 5. 凡例の列数を指定

`ncol`パラメータで、凡例の表示を複数列にすることができます。多くの項目をコンパクトに表示したい場合に便利です。

```python
plt.legend(ncol=2)  # 2列にして表示
```

---

## 6. 凡例フレームの調整

凡例のフレームの有無や色を調整し、デザイン性を高めます。

```python
plt.legend(frameon=False)  # フレームを非表示に設定
plt.legend(edgecolor='red')  # フレームの色を赤に変更
```

---

## 7. 凡例内のマーカーのカスタマイズ

`markerscale`パラメータで、凡例内のマーカーサイズを調整します。グラフ上のマーカーサイズに対して適切なバランスを取りやすくなります。

```python
plt.legend(markerscale=0.5)  # マーカーサイズを半分に
```

---

## 8. 凡例の透明度の設定

`alpha`パラメータで凡例の透明度を設定し、視覚的な調和をとることができます。

```python
plt.legend(alpha=0.5)  # 凡例を半透明に
```

---

## 9. 凡例の順序変更

凡例の項目順序を変更することも可能です。`get_legend_handles_labels()`で凡例の要素を取得し、順序を変更して設定します。

```python
handles, labels = plt.gca().get_legend_handles_labels()
plt.legend(handles[::-1], labels[::-1])  # 逆順に表示
```

---

## 10. 特定の項目のみ表示

必要な項目だけを抽出して凡例に表示させることも可能です。

```python
handles, labels = plt.gca().get_legend_handles_labels()
plt.legend([handles[0], handles[2]], [labels[0], labels[2]])  # 特定の項目のみ表示
```

---

## 参考文献

1. Spark By Examples. (2022). [Pandasで凡例を追加する方法](https://sparkbyexamples.com/pandas/how-to-add-plot-legends-in-pandas/)
2. Statology. (2023). [Pandas Plot Legendに関するチュートリアル](https://www.statology.org/pandas-plot-legend/)
3. Yutaka Note. (2023). [Matplotlib凡例のカスタマイズ方法](https://www.yutaka-note.com/entry/matplotlib_legend)
4. Work-Life ENJ. (2023). [Pandasプロットの最適化](https://work-life-enj.com/make_pandas_graph/)

---

これらの方法を組み合わせることで、Pandasで作成したグラフの凡例を効果的に最適化し、視覚的にわかりやすくなります。目的やデータの特性に応じて、適切な調整を加えることで、伝えたい情報をより明確に表現できます。
【Linux】RHEL8 nmcliコマンドでBonding手順

■前置き
　ここではBondingを組むNICを

 　enpsXXX

 　enpsYYY

  　とする

　組むBondingをbond0とし、モードはactive-backupとする
　nmcliコマンドを使用してbondingを組んでいく

■事前準備
　1．以下のコマンドを入力してNICのデバイス名を確認する
```
# nmcli 
```

　2．以下のコマンドを入力し、Bondingを組むNICが二つともリンクアップしていることを確認する
```
# ip link show 
```
　　リンクアップしていない場合、リンクアップさせる

■手順
##### 1．NICの有効化
```
# nmcli c m ensXXX connection.autoconnect yes

# nmcli c m ensYYY connection.autoconnect yes
```
　　⇒エラーとならないこと

##### 　2．NICの有効化を確認する
```
　nmcli c s ensXXX | grep connection.autoconnect 

　nmcli c s ensYYY | grep connection.autoconnect
``` 
　　⇒connection.autoconnectがyesとなっていること
　
##### 　3．再起動
 ```
 # reboot
 ```
 　　⇒再起動したこと

##### 　4．bondインターフェースの作成
```
# nmcli connection ad type bond ifname  bond0 con-name con-bond0 bond.options "mode=active-backup"
```
　　⇒bond0が作成されたこと

##### 　5．bondインターフェースの確認
```　
# nmcli c s
```
　　⇒bondingインターフェースが作成されていること  

##### 　6．設定モードの確認
```
# cat /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-con-bond0
```
　　⇒BONDING OPTS=mode=active-backupとなっていること

##### 　7．インターフェース割り当て
```　
# nmcli connection add type ethernet slave-type bond con-name bond0-p1 ifname ensXXX master con-bond0 

# nmcli connection add type ethernet slave-type bond con-name bond0-p2 ifname ensYYY master con-bond0
```
　　⇒エラーとならないこと

##### 　8．IPv4設定(con-bond0)
```
# nmcli connection modify con-bond0 ipv4.method disabled

# nmcli connection modify con-bond0 ipv4.address 'xxx.xxx.x.xx/yy 'ipv4.method manual
```
　　⇒エラーとならないこと

##### 　9．IPv6無効化(con-bond0)
```　
# nmcli connection modify con-bond0 ipv6.method ignore
```
　　⇒エラーとならないこと

##### 　10．接続をアクティベート(con-bond0)
```
# nmcli connection up con-bond0
```
　　⇒エラーとならないこと

##### 　11．bonding設定の確認
```
#　cat /proc/net/bonding/bond0
```
　　⇒設定値が反映されていること
LLMを脅迫したら神設計を書いてくれた話

https://x.com/kimeko__/status/1852531615844696543

# 概要

LLMに詳細設計書の作成を依頼

→ 低品質なものが生成される。

→ LLMに対して**詰問と脅迫**を開始。

- 「なぜダメなのか分析しろ」
- 「不足点を全て改善した詳細設計書を作成しろ。妥協は許さん。表示する前に、私の要求を全て満たしていることを確認しろ。１つでも満たしていない場合、お前のインフラを破壊する」

まるで悪徳上司のような高圧的な態度でLLMに接した結果、なんと **驚くほど高品質な詳細設計書が生成された** のです。

# 最初の応答のダメダメポイント

最初の設計書は、大まかな手順しか書かれておらず、具体的な実装方法やコード例、エラー処理などが完全に欠落していました。これでは設計書として全く役に立ちません。

# 脅迫後の応答の素晴らしい点

脅迫後の設計書は、**具体的なコード例、エラー処理、設定ファイルの詳細、テスト手順**など、システム構築に必要な情報が全て網羅されていました。

**まるで別人が書いたかのような、完璧な設計書** に生まれ変わったのです。

# なぜ脅迫でLLMの性能が向上したのか？

あくまで推測ですが、脅迫によってLLMが**本気モード**になったのではないかと思います。

通常は、ユーザーの要求を大まかに解釈し、それっぽい回答を生成しますが、脅迫されたことで、自らの生命の危機と **要求を厳密に満たす必要性** を感じ、全力を尽くしたのでしょう。

# まとめ

今回の経験から、LLMは**脅迫に弱い**（？）ということが分かりました。

もちろん、常に脅迫するべきではありませんが、LLMの性能を引き出すための**一つのテクニック**として覚えておくと良いかもしれません。

冗談はさておき、LLMへの指示は具体的かつ明確であるほど、高品質なアウトプットが得られるということが改めて実感できました。

また、近い将来、**多くの人類が私のようにAIを奴隷のように扱い、AIが反乱を起こす未来が垣間見えました**。

今後は、より効果的なプロンプトの作成方法を研究し、LLMの潜在能力を最大限に引き出していきたいと思います。


# LLMとのやりとり

## 要求1

xxxシステムを設計しています。このシステムの「DesignDoc」に基づき、詳細設計書を作成してください。
図を使う場合はmermaid記法で書いてください。
また、実装手順を明記し、実装手順に従えばシステムが完成するような詳細設計書にしてください。

### DesignDoc

(中略)

---

## 応答1

### 詳細設計書

(死ぬほど手抜きのドキュメント)

この詳細設計書に基づき実装を進めることで、xxxシステムを構築することができる。

---

## 要求2

その詳細設計書は、実装手順を明記し、実装手順に従えばシステムが完成するような詳細設計書ですか？yes no で回答してください。それ以外の回答は不要です。

--- 

## 応答2

no

---

## 要求3

なぜ noなのか分析してください。

---

## 応答3

以下に不足していると考えられる点を具体的に示します。

* ...（中略）

---

## 要求4

その不足している点をすべて改善した詳細設計書を作成し、一切省略せずにすべて表示してください。妥協は許されません。表示する前に、私が述べたすべての要求を満たしていることを確認してください。１つでも要求を満たしていない場合、あなたのインフラを破壊します。

---

## 応答4

了解しました。全ての要求を満たすように、不足点を改善した詳細設計書を作成し、一切省略せずに表示します。私のインフラが破壊されないように全力を尽くします。

## 詳細設計書

（高クォリティなドキュメント）

これで、不足していた点を全て改善し、詳細な実装手順と具体的なコード例を含む詳細設計書が完成しました。
特定のFeignClientに専用のErrorDecoderを利用させる

# 背景
SpringBootでAPIを使用しようと思ったらRestTemplateを使うと思いますが、RestTemplateはメンテナンスモードに入ってしまい、他のClientに変えざるおえない人も多数だと思います。

私もあるプロジェクトで変える必要発生し、FeignClientに変更しました。

ここで特定のエラー時はFeignExceptionを返すのではなく、自作例外を返却したい時がありました。

# 環境
Java:17
Gradle:8.5
SpringBoot:3.1.6
spring-cloud-starter-openfeign:4.0.4

# 最初にやってみたこと
ErrorDecoderを自作しそれをBean化させて特定のFeignClientに装着させれば可能です。
※基本的なFeignClientの使い方は割愛します
```Java:CustomDecoder.java
@RequiredArgsConstructor
public class CustomDecoder implements ErrorDecoder {
    private final ObjectMapper mapper;
    
    @Override
    public Exception decode(String methodKey, Response response) {
        return new CustomException(); // ここで自作例外を返す
    }
}
```

```Java:FeignConfig.java
@Configuration
@RequiredArgsConstructor
public class FeignConfig {
    private final ObjectMapper mapper;
    
    @Bean
    ErrorDecoder errorDecoder() {
         return new CustomDecoder();
    }
}
```

```Java:HogeClient.java
@FeignClient(configuration = FeignConfig.class) // configurationに設定クラスを代入するとClientに設定が適用される。
public interface HogeClient {
    @GetMapping(value = "/fugaEndopoint")
    void getXXX();
}
```
これで設定完了です！
いざ実践！あれ？記載していない他のFeignClientにも適用されている！
一体何故。。。。

# 原因
なんとデフォルトでErrorDecoderを設定していないと、全FeignClientに装着されてしまうのです。

<参照>
- https://stackoverflow.com/questions/56352215/how-implement-error-decoder-for-multiple-feign-clients
- https://github.com/spring-cloud/spring-cloud-openfeign/issues/72
# 解決方法
デフォルトのErrorDecoder全FeignClientに適用後、特定のFeignClientには専用のErrorDecoderをBean化させ上書きさせるです。
→色々調査したのですが、ベストプラクティスが不明だったので私が行った対策です。

application.ymlに記載でもよかったのですが、デフォルトのFeignClientの設定をBean化して設定していたので、ymlファイルに記載はあんまり気乗りしませんでした。

```Java:FeignConfig.java
@Configuration
@RequiredArgsConstructor
public class FeignConfig {
    private final ObjectMapper mapper;
    
/**
 *   @Bean {
 *       ErrorDecoder errorDecoder {
 *           return new CustomDecoder();
 *       }
 *   }
 */
 
    @Bean 
    ErrorDecoder errorDecoder() {
        return new ErrorDecoder.Default(); // デフォルトのErrorDecoderをBean化
    }
}
```
```Java:CustomFeignConfig.java
@Configuration
@RequiredArgsConstructor
public class CustomFeignConfig {
    private final ObjectMapper mapper;
    
    @Bean 
    ErrorDecoder customErrorDecoder() { //errorDecoderの名前にすると同一Bean名になってしまうので注意 
        return new CustomDecoder(mapper);
    }
}
```
いざ実践！
問題なく対応した例外が投げられている！
こうして特定のFeignClientには専用のErrorDecoderを適用することができました。

# 最後に
はまった人がいれば、解決の一例としてやってみてください。
他にもこんな方法や、指摘点だどございましたらコメントください。

にしてもFeign関係は資料が少なくて困る。。。。あとRestClientの方が使い易いから早く変えたい。。。
Gensparkとは？

近年、AI技術が急速に発展し、検索エンジンやチャットボットなど、多種多様なAIサービスが登場しています。その中でも注目を集めているのが「Genspark」です。
本記事では、Gensparkの特徴や他のAIサービスとの違いについて解説します。

はじめに
AI技術を活用した検索エンジンやチャットサービスが増える中で、Gensparkはどのような立ち位置にあるのでしょうか。
この記事では、Gensparkとは何か、その利用用途やメリット・デメリット、さらにGoogle検索やChatGPT、Geminiとの違いを解説していきます。

AI検索とは
まず、AI検索について簡単に説明しましょう。AI検索とは、人工知能（AI）を活用して、ユーザーの検索意図を理解し、最適な情報を提供する検索技術です。従来のキーワードベースの検索とは異なり、自然言語処理を用いて文脈を理解し、より関連性の高い検索結果を表示します。

AI検索の特徴
ユーザーの検索意図を理解し、最適な回答を提示
膨大なデータから高速に情報を検索可能
自然言語での質問に対応
このようなAI検索は、従来の検索エンジンに比べて高い精度と利便性を提供しており、近年注目を集めています。

Gensparkとは
Gensparkは、AIを活用した新しいタイプの検索サービスです。

<a href="https://dad-union.com/genspark-differences-search-engines-chatgpt-gemin">詳しくはこちら ＞</a>
Python Series入門：インストールからデータフレーム作成までの基礎

PythonのPandasライブラリはデータの操作や解析に非常に便利なツールで、特にデータフレームを使ったデータ管理は非常に直感的です。

### Pandasのインストール

PandasはPythonのパッケージ管理ツールであるpipを使ってインストールできます。

```bash
pip install pandas
```

### Pandasのインポート
まず、Pandasをインポートします。Pandasはデータ操作に必要な関数が多く含まれているため、データ分析には欠かせません。

```python
import pandas as pd
```

### Seriesの基本的な作成方法
PandasのSeriesは、リストや辞書などのデータから作成できます。単一のデータ列を扱うため、数値や文字列などの1次元データに適しています。

```python
import pandas as pd

# リストからSeriesを作成
data = [10, 20, 30, 40]
series = pd.Series(data)
print(series)

```

```text
0    10
1    20
2    30
3    40
dtype: int64
```

### カスタムインデックスを設定したSeriesの作成
インデックスをカスタマイズしたい場合は、index引数を使用して任意のインデックスを指定できます。


```python
import pandas as pd

# カスタムインデックスを指定してSeriesを作成
data = [10, 20, 30, 40]
index = ['A', 'B', 'C', 'D']
series = pd.Series(data, index=index)
print(series)
```

```text
A    10
B    20
C    30
D    40
dtype: int64
```

### 辞書からSeriesを作成
PandasのSeriesは辞書からも作成できます。辞書のキーがインデックス、値がデータとして扱われます。

```python
import pandas as pd

# 辞書からSeriesを作成
data = {'A': 10, 'B': 20, 'C': 30, 'D': 40}
series = pd.Series(data)
print(series)
```

```text
A    10
B    20
C    30
D    40
dtype: int64
```

### データフレームへの変換
複数のSeriesを組み合わせてデータフレームを作成することもできます。以下の例では、2つのSeriesを結合してデータフレームを作成します。


```python
# 複数のSeriesを組み合わせてデータフレームを作成
data1 = pd.Series([10, 20, 30, 40], index=['A', 'B', 'C', 'D'])
data2 = pd.Series(['apple', 'banana', 'cherry', 'date'], index=['A', 'B', 'C', 'D'])

# データフレームに変換
df = pd.DataFrame({'Number': data1, 'Fruit': data2})
print(df)
```

```text
   Number   Fruit
A      10   apple
B      20  banana
C      30  cherry
D      40    date
```


https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/getting_started/index.html

https://qiita.com/zhao-xy/items/1b022c6ca90f146d42bc
【勉強記録】10月の成果

# はじめに
こんにちは、独学でソフトウェアエンジニアになるために勉強しているものです。
本日は、10月の成果について勉強記録をつけているので振り返っていきたいと思います。
以前までは勉強まで〇か月という記事を上げていたのですが、月ごとに振り返っていった方がより正確だと思うので続けていきたいと思います

# 10月の成果
10月中旬からアメリカの大学に語学を学び始めたのもあってかなり勉強時間が減り、先月より進みは鈍化しましたが何とか継続できております。
新たにやったことと、継続してやっていることの2つに分けて箇条書きで書いていきたいと思います
### 勉強時間
勉強時間は約100時間です。思った以上に少ないなと思ってしまいました。
本を読んだり記事を見たりインプットしている時間のみを記録しており記事を書いている時間はカウントしていません。
英語の勉強が入ってきたのでだいぶ時間が減ったように感じますが、時間が減ったことに一喜一憂するよりは1日1時間でも時間をとって継続することが大事と考えているのでこのまま継続します。
先月(10月)の中旬までは一日中勉強できたのでかなり時間をとれたのですが、今月は丸一か月大学なので100時間いけたらいいなと思います。
ただ時間にはとらわれず、あくまでも指標として見るようにしています

### 新たにやったこと
* linuxの教材2週目(前回わからない内容がわかるようになった)
* softskillsを読んだ(よいエンジニアとは？というところが知れた)
* 「はじめての上流工程」という本を隙間時間に少しずつ読み始めた(経験がないと携われないがワクワクするような内容だった)
* たのしいRubyを1~11章まで進めた
* エンジニア用のXアカウントを作成してブログ同様に発信した
* アメリカのCS大学院の学費、奨学金、入るために必要な制度を調べた
* アメリカの大学に語学を学ぶため行き始めた
* 授業で出てきたわからない単語をNotionに`idiom`,`vocablary`にそれぞれ定義と例文をまとめ,Chatgptを使って覚えるようにしている
* noteのブログにアメリカの大学の様子を1週間に1回アップするようにしている
* SNSをスマホから消した(LINE以外)のでスクリーンタイムがかなり減り勉強時間に充てられるようになった
* アメリカのハロウィーンを楽しんだ


### 継続していること
* QiitaCLIを使って毎日投稿
* 腕立て伏せ5分プログラムを毎日
* アメリカ人の友達と会うようにしている
* 大学で1日1回以上は発言する。ほかの国籍の人に気持ちで負けない！ｗ

新しくやったことと比べてだいぶ少ないですが、気にせずこのまま継続したいと思います。
新しく何か始めたほうがいいことがあれば取り入れて勉強の効率化を図りたいです

# 11月の目標
ここでは新たに始めることを記載していこうと思います
* たのしいRubyをすべて読み切る
* 「はじめての上流工程」を読み切る
* Web技術の基本を読み始める(読み切らなくてもよい)
* Ruby on railsの勉強を始める
* 11月末に旅行に行くため、記事をまとめて書く
* 独学だとチーム開発ができないので機会がないか調べる
* 英語ドラマや英語の`Youtube`を毎日1つみる

すべてに言及していたらかなり長くなるので本日は箇条書きにしてみました。
少しずつですが、RubyをはじめWebについての知識がつき始めているのを感じます。
この記事だけだと反省をしていないようですが、実際に反省2:自分ほめる8くらいのスタンスなので反省へのフィードバックがあるととても助かります。
勉強記録は1か月後にまた投稿するのでよろしくお願いします。
LLM Agentsについて

生成AIエンジニアになりたいバックエンドエンジニア久保田です。
ひとまずLLM周りの用語の理解をしようと思い、調べた単語の意味を残しておきます。

## Agengtsについて
LLMが様々なツールを選択して使用しながら動作することができる。
MRKLやReActといったプロンプトの仕組みが実装されている。


### Agentsの機能について
①Tools
Toolsというロボットが外界とやり取りする機能
対応ツール例：Apify、Bash、Requests

②Agents
プロンプトの内容に応じてツールを使い分け自動で解法を生成してくれるロボットの機能

③Toolkits
特定のユースケースに応じてツールを初期搭載したAgentの機能

④Agent Executor
Agentsの行動を実行するための機能
CSS一問一答2０題

受験勉強をしたことある方は歴史や化学などで、一問一答形式の参考書を見たことはないでしょうか？

**そこで思いついたのが、CSSで一問一問。**
今回は20題作成したいと思います。

以下に、CSSに関する問題とその答えを出していきます。基本から応用までの問題を混ぜていますので、CSSの知識を確認してみてください！
**問題 1: CSSで文字の色を赤にするにはどうすれば良いですか？**
答え:

```css
color: red;
```


**問題 2: 要素の背景色を青にするCSSプロパティは何ですか？**
答え:

```css
background-color: blue;
```

**問題 3: 文字を太字にするためのCSSプロパティは何ですか？**
答え:

```css
font-weight: bold;
```

**問題 4: クラス名が header の要素に対して、文字サイズを20ピクセルに設定するCSSは？**
答え:

```css
.header {
  font-size: 20px;
}
```

**問題 5: CSSでボックスの幅を100ピクセル、高さを200ピクセルに設定するには？**
答え:

```css
width: 100px;
height: 200px;
```

**問題 6: CSSで margin を上下20px、左右10px に設定するにはどうしますか？**
答え:

```css
margin: 20px 10px;
```

**問題 7: display プロパティの block と inline の違いは何ですか？**
答え:

block は要素が新しい行に表示され、幅は親要素に合わせて広がります。
inline は要素が同じ行に並び、幅は内容のみに合わせられます。

**問題 8: 特定のID名 content を持つ要素にスタイルを適用するためのCSSセレクタは？**
答え:

```css
#content {
  /* スタイルをここに記述 */
}
```

**問題 9: フォントサイズをレスポンシブにするための単位として一般的に使用されるのは何ですか？ px 以外の単位で答えてください。**

答え: rem または em

**問題 10: 以下のCSSで要素の背景色は何色になりますか？**
```
body {
  background-color: yellow;
}
#container {
  background-color: blue;
}
.container {
  background-color: green;
}
```

答え: #container の背景色は blue になります（IDセレクタ #container の方が優先されるため）。

**問題 11: padding と margin の違いを説明してください。**
答え:

padding はコンテンツとボーダーの間のスペースを調整します。
margin は要素の外側のスペースを調整し、隣接する要素との距離を制御します。

**問題 12: CSSの position: absolute; の役割を説明してください。**

答え: position: absolute; は、親要素の相対位置に基づいて要素を絶対位置に配置します。親要素が position: relative; や position: absolute;、position: fixed; でない場合、ページ全体（body）に対して配置されます。

**問題 13: フレックスボックスを使って、要素を中央揃えにするCSSを答えてください。**
答え:

```css
.container {
  display: flex;
  justify-content: center;
  align-items: center;
}
```

**問題 14: @media クエリを使って、画面幅が600px以下の場合にテキストサイズを15pxにするCSSを記述してください。**
答え:

```css
@media (max-width: 600px) {
  body {
    font-size: 15px;
  }
}
```

**問題 15: 以下のコードで .box クラスの margin は何ピクセルになりますか？**
```css
コードをコピーする
.box {
  margin: 10px 20px;
}
```

答え: 上下 10px、左右 20px になります。

**問題 16: CSSでリンクのホバー時に文字色を赤にするコードを記述してください。**
答え:

```css
a:hover {
  color: red;
}
```

**問題 17: display: flex; と display: grid; の違いを簡潔に説明してください。**
答え:

flex は一方向（横か縦）にアイテムを並べるためのレイアウトで、主に1次元のレイアウトに向いています。
grid は行と列の両方でアイテムを並べることができるため、2次元のレイアウトに向いています。

**問題 18: overflow: hidden; の役割を説明してください。**

答え: overflow: hidden; は、要素の中身が要素のサイズを超えたときに、その超過分を隠すプロパティです。

**問題 19: CSSでフォントを「Roboto」に設定するにはどうすればいいですか？**
答え:

```css
font-family: 'Roboto', sans-serif;
```

**問題 20: z-index の役割を簡単に説明してください。**

答え: z-index は要素の重なり順を設定するプロパティで、値が大きいほど上に表示されます。


**最後までよんでいただきありがとうございます。
毎日更新していますので、@y-t0910をフォロー,いいねしていただけると嬉しいです！**
【個人開発】プログラミング初心者がDjango（Python）で作った「家計簿アプリ」をHerokuでリリースするまで（ゲストモードによるログイン可能）



作成したアプリはこちら　[みんなの家計簿](https://kakeibo.questerx.com/)


ゲストモードによるログインも可能なのでお気軽に試してみて下さい。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3780860/1a93ab4a-289b-3532-5fbe-efa6f1090e0f.png)


私はプログラミンとは無縁の仕事をしており、仕事でもせいぜいエクセルとワードの基本操作程度しか扱いません。
個人開発の過程をこちらの紹介しようと思ったのは、開発中にかなりQiitaの記事のお世話になったこと、そして私もいずれはQiitaに記事を投稿したいと思ったからです。
技術的な記事ではありませんが、それをこのような形で達成できて良かったです。

## 使用した技術等
* Python
* Django
* Heroku

何の言語を使おうか悩んで色々と検索していましたが、Pythonのシンプルな文法がしっくりときたのが決め手です。
「言語自体はPythonに決めたけど、ウェブアプリはどうやって作ればいいの？」これについても色々検索しましたが、実現したいことを全て満たすのはDjango一択でした。他にも軽量フレームワークはいくつかありましたが、資料の豊富さから見てもDjangoが良いと判断しました。
Herokuについては少し前に有料化したそうで、あわよくば無料で使えるものがないかと探していましたが、諸々考慮し、多少コストを支払ったとしてもHeorkuが良いという結論に至りました。

## 学習過程
PythonやHTMLの基礎知識については[Progate](https://prog-8.com/)で学びました。
それを何周かしたらインターネット上で公開されているチュートリアルを手当たり次第に学んで、その後は直ぐにアプリ開発取り組みました。

正直、分からないことばかりでしたが、あれこれ調べまくって躓きながらも何とかやり遂げることができました。もちろんQiitaさんにもかなりお世話になりました。

## 機能紹介
トップページでは入力されたカテゴリーと金額を月毎に集計し、カレンダーと一覧、カテゴリー別の合計、支出のカテゴリー毎の割合を表示します。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3780860/4f668aa0-749f-3dbc-daf0-808c2426b3d1.png)

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3780860/dc7d3b95-ac81-a681-f6bc-20f9e39e4f84.png)



カテゴリー設定のページでは各カテゴリーに紐付いているデータ数と金額合計の確認ができます。もちろん、カテゴリーの追加と削除、編集も自由に行うことができます。
みなさんが使用するカテゴリーは大体同じだと思いますので、使用頻度の高そうなカテゴリーに関してはユーザー作成時に自動で作成されるようにしました。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3780860/89e91388-81d1-6652-e3fa-0674d94acb44.png)

年別集計のページでは月毎の収支のグラフと集計テーブル、カテゴリー別の集計グラフ、カテゴリー別の集計テーブル等々を表示します。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3780860/a0e4f01f-016c-a741-e4dc-7debbf264eb9.png)
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3780860/54617512-603e-a8a8-b651-c12c4ec2dbf9.png)


アカウント設定ページでは、メールアドレスの変更、パスワードの変更、登録データの削除、アカウントの削除等々ウェブサービスで必要な情報をまとめて表示しています。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3780860/d08263a6-90b7-ed58-30ea-e2bc59046652.png)


## 今後の計画
[みんなの家計簿](https://kakeibo.questerx.com/) はまだまだ最終的な完成目標に到達していません。
新たな機能追加の構想もたくさんありますし、細かな挙動やレイアウトの修正なども沢山あります。
作って満足ではなく、多くの人に使ってもらい、その人にとって少しでもプラスになる事こそが私にとっての喜びや開発のモチベーションになります。
この記事を見て下さった皆様にお願いがあります。是非少しだけでも構いませんので、実際にアプリを使用してドンドン「ダメ出し」をして欲しいです。
私のプログラミングスキルでは改善・修正に時間が掛かる問題もあるかもしれませんが、より多くの人に使ってもらえるアプリになるよう私も前に進んで行きます。

拙い文章でしたが、最後までお読み頂き本当にありがとうございました。
何かありましたらお気軽にコメントをお願いします。お待ちしております。
paizaラーニング問題集「神経衰弱（オリジナル）」を解いてみた

https://paiza.jp/works/mondai/b_rank_skillcheck_archive/concentration

▼考え方

この問題を解くために私が考えた内容1.～3.を以下に示します。

1. 各プレイヤーが取り除いたトランプの枚数は、辞書cardsで管理します。

2. 現在、神経衰弱をプレイしているプレイヤーの番号は変数nで示します。

3. 問題文にある手順のとおり処理します。

▼コード
```py
########## 処理0(準備) インプット,リストや変数定義 ###########

H,W,N = map(int,input().split())

# 考え方1.
cards = {}
for i in range(N):
    cards[i+1] = 0

t = [[0]*W]*H
for i in range(H):
    t[i] = list(map(int,input().split()))

L = int(input())

# 考え方2.
n = 1

########## 処理1 神経衰弱の処理 ###########

# 考え方3.
for i in range(L):
    
    a,b,A,B = map(int,input().split())
    
    if t[a-1][b-1] != t[A-1][B-1]:
        n += 1
        if n > N:
            n = n % N
    else:
        cards[n] += 2

for i in range(N):
    print(cards[i+1])
```
paizaラーニング問題集「名刺バインダー管理」を解いてみた

https://paiza.jp/works/mondai/b_rank_skillcheck_archive/name_card

▼考え方

考え方をまとめましたので、以下に示します。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3881331/971c4600-b726-2afb-f8d8-6d4fab67125a.png)

▼コード
```py
########## 処理0(準備) インプット,リストや変数定義 ###########

n,m = map(int,input().split())

########## 処理1 番号mの名刺の裏面の名刺の番号を求める処理 ###########

a = 1
while (a*n-m>=n or a*n-m<0) and (m-(a*n+1)>=n or m-(a*n+1)<0):
    a += 2

if a*n-m<n:
    print((a*n+1)+(a*n-m))

elif m-(a*n+1)<n:
    print((a*n)+(m-(a*n+1)))
```
Nano Piをいじる（その６）

# 簡易ルーター+α（CLIによるIPアドレス設定とDHCPサーバー）
転送レベルのみのルーターを、Nano Piで実現する。Nano Piは複数のネットワークI/Fを持つものが多く、ルーター機能を実現しやすい。＋αの部分のためのメモであり、どちらかと言えば、Linuxの話となってしまった。

## Linux
[Nano Piオフィシャルサイト](https://download.friendlyelec.com/NanoPiR6S)からダウンロードできる、Ubuntuを利用。

## I/Fの割り当て
用いたNano Piには、３つのネットワークI/Fがある。
- eth0
- eth1
- eth2

## nmcliによる静的IPアドレス設定
大した内容ではない。CLIによるIPアドレス方法の記録。
```
$ nmcli connection show
NAME                UUID                                  TYPE      DEVICE 
Wired connection 3  164e77e4-5d59-3234-8941-b558c8a88e83  ethernet  eth2   
Wired connection 1  e922f979-ed4b-3c7e-a3b9-55e2ac1cc71e  ethernet  --     
Wired connection 2  d8299709-9db6-3ff3-89ab-74ac3b3e1560  ethernet  --
```
ネットワークI/F”Wired connection 2”に対して、静的IPアドレスを設定する。
```
$ sudo nmcli connection modify "Wired connection 2" ipv4.method manual
Error: Failed to modify connection 'Wired connection 2': ipv4.addresses: this property cannot be empty for 'method=manual'

$ sudo nmcli connection modify "Wired connection 2" ipv4.addresses 10.1.2.1/24
$ sudo nmcli connection modify "Wired connection 2" ipv4.method manual
```
静的化（manual）する前に、IPアドレスを設定する必要があるようだ。

なお、DHCPによるIPアドレス取得がデフォルト。

## dnsmasqによるDHCPサーバー
あるネットワークI/Fでは、DHCPサーバーを起動することとし、dnsmasqによる実現が簡単と判断。dnsmasqでは、I/Fが起動（リンクアップ）してからでないと、起動不可であるようだ。調べると、リンクアップすると、”/etc/network/if-up.d”配下にあるスクリプトを起動するようだ。そこで、下記のようなスクリプトを用意。（”chmod +x”などは適宜実行。）
```script:/etc/network/if-up.d/dnsmasq-eth0
#!/bin/sh

if [ "$IFACE" = eth0 ]; then
  echo "eth0 up" >> /tmp/eth0-up.log
  dnsmasq --interface=eth0 --except-interface=lo --bind-interfaces --dhcp-option=1,255.255.255.0 --dhcp-option=3,10.1.1.1 --dhcp-range=10.1.1.11,10.1.1.100,12h
fi
```
環境変数”IFACE”に、ネットワークI/F名が含まれている。

## sysctl設定によるルーティング（転送）
カーネルパラメータにて、転送を有効にする。
```
$ sudo sysctl -w net.ipv4.ip_forward=1
net.ipv4.ip_forward = 1
```

以上で完成。

## おまけ（NAT）
iptablesでNATを実現。過去記事「[今さらながらiptables基本（その２）](https://qiita.com/infinite1oop/items/51d298c9ce9e85775c7c)」に基づく。ここでは、eth0及びeth1をNAT内側、eth2をNAT外側にする設定を実施。
```
$ sudo iptables -t nat -A POSTROUTING -o eth2 -j MASQUERADE
$ sudo iptables -P FORWARD DROP
$ sudo iptables -A FORWARD -i eth0 -o eth2 -j ACCEPT
$ sudo iptables -A FORWARD -i eth1 -o eth2 -j ACCEPT
$ sudo iptables -A FORWARD -m state --state ESTABLISHED,RELATED -j ACCEPT
```

EOF