log_regio.txt

2022-08-11 00:56:53,813@ root [INFO] _setup_logger: PyTorch: 1.11.0+cu113
2022-08-11 00:56:53,814@ root [INFO] _setup_logger: hparams: Namespace(adam_epsilon=1e-08, additional_tokens='', batch_size=16, bos_token='', column=0, da_choice=0.4, da_shuffle=0.3, early_stop_callback=True, encoding='utf_8', files=['data/codegen5_train.tsv', 'data/codegen5_test.tsv', 'data/talk_train.tsv', 'data/epcr5.tsv'], fp_16=False, gradient_accumulation_steps=1, kfold=5, learning_rate=0.0003, limit_batches=-1, masking=False, masking_ratio=0.35, masking_style='denoising', max_epochs=20, max_grad_norm=1.0, max_length=128, max_seq_length=128, model_name_or_path='google/mt5-small', model_path='google/mt5-small', n_gpu=1, num_workers=4, opt_level='O2', output_dir='./regio', progress_bar=False, project='regio', save_checkpoint=False, seed=42, target_column=1, target_max_length=128, target_max_seq_length=128, tokenizer_name_or_path='kkuramitsu/mt5-pytoken', warmup_steps=0, weight_decay=0.0)
2022-08-11 00:56:53,821@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _new_conn: Starting new HTTPS connection (1): huggingface.co:443
2022-08-11 00:56:54,529@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _make_request: https://huggingface.co:443 "HEAD /kkuramitsu/mt5-pytoken/resolve/main/tokenizer_config.json HTTP/1.1" 200 0
2022-08-11 00:56:54,534@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _new_conn: Starting new HTTPS connection (1): huggingface.co:443
2022-08-11 00:56:55,191@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _make_request: https://huggingface.co:443 "HEAD /kkuramitsu/mt5-pytoken/resolve/main/tokenizer_config.json HTTP/1.1" 200 0
2022-08-11 00:56:55,195@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _new_conn: Starting new HTTPS connection (1): huggingface.co:443
2022-08-11 00:56:55,849@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _make_request: https://huggingface.co:443 "HEAD /kkuramitsu/mt5-pytoken/resolve/main/spiece.model HTTP/1.1" 302 0
2022-08-11 00:56:55,853@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _new_conn: Starting new HTTPS connection (1): huggingface.co:443
2022-08-11 00:56:56,526@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _make_request: https://huggingface.co:443 "HEAD /kkuramitsu/mt5-pytoken/resolve/main/tokenizer.json HTTP/1.1" 404 0
2022-08-11 00:56:56,529@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _new_conn: Starting new HTTPS connection (1): huggingface.co:443
2022-08-11 00:56:57,205@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _make_request: https://huggingface.co:443 "HEAD /kkuramitsu/mt5-pytoken/resolve/main/added_tokens.json HTTP/1.1" 404 0
2022-08-11 00:56:57,208@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _new_conn: Starting new HTTPS connection (1): huggingface.co:443
2022-08-11 00:56:57,859@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _make_request: https://huggingface.co:443 "HEAD /kkuramitsu/mt5-pytoken/resolve/main/special_tokens_map.json HTTP/1.1" 200 0
2022-08-11 00:56:57,862@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _new_conn: Starting new HTTPS connection (1): huggingface.co:443
2022-08-11 00:56:58,532@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _make_request: https://huggingface.co:443 "HEAD /kkuramitsu/mt5-pytoken/resolve/main/tokenizer_config.json HTTP/1.1" 200 0
2022-08-11 00:56:59,936@ root [INFO] parse_hparams: vocab_size: 250100 250100
2022-08-11 00:56:59,950@ root [INFO] _main: Base model: google/mt5-small ['data/codegen5_train.tsv', 'data/codegen5_test.tsv', 'data/talk_train.tsv', 'data/epcr5.tsv']
2022-08-11 00:57:00,011@ torch.distributed.nn.jit.instantiator [INFO] <module>: Created a temporary directory at /tmp/10274789.1.gpu/tmpfuq4kxmt
2022-08-11 00:57:00,011@ torch.distributed.nn.jit.instantiator [INFO] _write: Writing /tmp/10274789.1.gpu/tmpfuq4kxmt/_remote_module_non_sriptable.py
2022-08-11 00:57:00,591@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _new_conn: Starting new HTTPS connection (1): huggingface.co:443
2022-08-11 00:57:01,264@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _make_request: https://huggingface.co:443 "HEAD /google/mt5-small/resolve/main/config.json HTTP/1.1" 200 0
2022-08-11 00:57:01,271@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _new_conn: Starting new HTTPS connection (1): huggingface.co:443
2022-08-11 00:57:01,951@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _make_request: https://huggingface.co:443 "HEAD /google/mt5-small/resolve/main/pytorch_model.bin HTTP/1.1" 302 0
2022-08-11 00:57:06,047@ root [INFO] _loading_dataset: loading data/codegen5_train.tsv
2022-08-11 00:57:06,082@ root [INFO] _append_data: 散布図の丸マーカーを黒くする -> plt.scatter(データ列x, データ列y, marker='o', markerfacecolor='k')
2022-08-11 00:57:06,082@ root [INFO] _append_data: 上限から下限までの上限下限でヒストグラムを描画する -> plt.hist(データ列, range=(start, end))
2022-08-11 00:57:06,083@ root [INFO] _append_data: シーケンスの長さnの順列 -> itertools.permutations(iterable, n)
2022-08-11 00:57:06,083@ root [INFO] _append_data: 貝殻色を用いて縦棒グラフを描画する -> plt.bar(データ列x, データ列y, color='seashell')
2022-08-11 00:57:06,084@ root [INFO] _append_data: グレー色の縦棒グラフを描画する -> plt.bar(データ列x, データ列y, color='gray')
2022-08-11 00:57:13,020@ root [INFO] _loading_dataset: loading data/talk_train.tsv
2022-08-11 00:57:13,022@ root [INFO] _append_data: talk: 返信がめんどくさい -> 代わりにやってあげる
2022-08-11 00:57:13,023@ root [INFO] _append_data: talk: WAが連発。 -> そんなときもあるよね、頑張って！
2022-08-11 00:57:13,023@ root [INFO] _append_data: talk: B問題が全然解けない。 -> B問題とA問題は難易度結構違うからね、練習あるのみ！
2022-08-11 00:57:13,023@ root [INFO] _append_data: talk: テキスト忘れた -> そんな日もある
2022-08-11 00:57:13,024@ root [INFO] _append_data: talk: 名前を勝手に使ったこと怒ってるかな… -> 怒ってなかったよ！
2022-08-11 00:57:13,478@ root [INFO] _loading_dataset: loading data/epcr5.tsv
2022-08-11 00:57:13,484@ root [INFO] _append_data: IndexError: string index out of range<tab><tab>if (S[3])==(S[4]) and (S[5])==(S[6]): -> インデックスは文字列長より小さくしよう。
2022-08-11 00:57:13,485@ root [INFO] _append_data: KeyError: (<A>, <B>)<tab>'soldout' 'kcal'<tab>X = df[df['soldout','kcal']]  # 価格以外を全て説明変数に -> [[<A>, <B>]] ←２重括弧だよ。
2022-08-11 00:57:13,485@ root [INFO] _append_data: ValueError: too many values to unpack (expected <A>)<tab>2<tab>n,k=input(int()) -> 問題番号と入力データはあってる？
2022-08-11 00:57:13,486@ root [INFO] _append_data: TypeError: <A> object is not iterable<tab>'int'<tab>mean_lists = [mean_list(S[k]) for k in range(len(sample_list))] -> うーん。
2022-08-11 00:57:13,486@ root [INFO] _append_data: TypeError: cannot unpack non-iterable int object<tab><tab> -> うーん。
2022-08-11 00:57:14,935@ root [INFO] _loading_dataset: loaded 30116 dataset
2022-08-11 00:57:14,935@ root [INFO] _loading_dataset: loading data/codegen5_test.tsv
2022-08-11 00:57:14,938@ root [INFO] _append_data: rgbのクロスマーカーで散布図を描く -> plt.plot(データ列x, データ列y, marker='x', c=rgb)
2022-08-11 00:57:14,938@ root [INFO] _append_data: オブジェクトの型 -> type(obj)
2022-08-11 00:57:14,938@ root [INFO] _append_data: 自然数のGCDを求める -> math.gcd(n, n2)
2022-08-11 00:57:14,939@ root [INFO] _append_data: 散布図のマーカーの大きさをnに指定する -> plt.scatter(データ列x, データ列y, s=n)
2022-08-11 00:57:14,939@ root [INFO] _append_data: パパイヤウィップ色を用いて折れ線グラフを描画する -> plt.plot(データ列x, データ列y, color='papayawhip')
2022-08-11 00:57:16,872@ root [INFO] _loading_dataset: loaded 6178 dataset
2022-08-11 03:56:42,479@ root [INFO] _loading_dataset: loading data/codegen5_train.tsv
2022-08-11 03:56:42,485@ root [INFO] _append_data: 散布図の丸マーカーを黒くする -> plt.scatter(データ列x, データ列y, marker='o', markerfacecolor='k')
2022-08-11 03:56:42,485@ root [INFO] _append_data: 上限から下限までの上限下限でヒストグラムを描画する -> plt.hist(データ列, range=(start, end))
2022-08-11 03:56:42,485@ root [INFO] _append_data: シーケンスの長さnの順列 -> itertools.permutations(iterable, n)
2022-08-11 03:56:42,485@ root [INFO] _append_data: 貝殻色を用いて縦棒グラフを描画する -> plt.bar(データ列x, データ列y, color='seashell')
2022-08-11 03:56:42,486@ root [INFO] _append_data: グレー色の縦棒グラフを描画する -> plt.bar(データ列x, データ列y, color='gray')
2022-08-11 03:56:42,562@ root [INFO] _loading_dataset: loading data/talk_train.tsv
2022-08-11 03:56:42,564@ root [INFO] _append_data: talk: 返信がめんどくさい -> 代わりにやってあげる
2022-08-11 03:56:42,564@ root [INFO] _append_data: talk: WAが連発。 -> そんなときもあるよね、頑張って！
2022-08-11 03:56:42,564@ root [INFO] _append_data: talk: B問題が全然解けない。 -> B問題とA問題は難易度結構違うからね、練習あるのみ！
2022-08-11 03:56:42,564@ root [INFO] _append_data: talk: テキスト忘れた -> そんな日もある
2022-08-11 03:56:42,564@ root [INFO] _append_data: talk: 名前を勝手に使ったこと怒ってるかな… -> 怒ってなかったよ！
2022-08-11 03:56:42,568@ root [INFO] _loading_dataset: loading data/epcr5.tsv
2022-08-11 03:56:42,570@ root [INFO] _append_data: IndexError: string index out of range<tab><tab>if (S[3])==(S[4]) and (S[5])==(S[6]): -> インデックスは文字列長より小さくしよう。
2022-08-11 03:56:42,570@ root [INFO] _append_data: KeyError: (<A>, <B>)<tab>'soldout' 'kcal'<tab>X = df[df['soldout','kcal']]  # 価格以外を全て説明変数に -> [[<A>, <B>]] ←２重括弧だよ。
2022-08-11 03:56:42,570@ root [INFO] _append_data: ValueError: too many values to unpack (expected <A>)<tab>2<tab>n,k=input(int()) -> 問題番号と入力データはあってる？
2022-08-11 03:56:42,570@ root [INFO] _append_data: TypeError: <A> object is not iterable<tab>'int'<tab>mean_lists = [mean_list(S[k]) for k in range(len(sample_list))] -> うーん。
2022-08-11 03:56:42,570@ root [INFO] _append_data: TypeError: cannot unpack non-iterable int object<tab><tab> -> うーん。
2022-08-11 03:56:42,585@ root [INFO] _loading_dataset: loaded 30116 dataset
2022-08-11 03:56:42,585@ root [INFO] _loading_dataset: loading data/codegen5_test.tsv
2022-08-11 03:56:42,586@ root [INFO] _append_data: rgbのクロスマーカーで散布図を描く -> plt.plot(データ列x, データ列y, marker='x', c=rgb)
2022-08-11 03:56:42,586@ root [INFO] _append_data: オブジェクトの型 -> type(obj)
2022-08-11 03:56:42,586@ root [INFO] _append_data: 自然数のGCDを求める -> math.gcd(n, n2)
2022-08-11 03:56:42,586@ root [INFO] _append_data: 散布図のマーカーの大きさをnに指定する -> plt.scatter(データ列x, データ列y, s=n)
2022-08-11 03:56:42,586@ root [INFO] _append_data: パパイヤウィップ色を用いて折れ線グラフを描画する -> plt.plot(データ列x, データ列y, color='papayawhip')
2022-08-11 03:56:42,604@ root [INFO] _loading_dataset: loaded 6178 dataset
2022-08-11 03:56:42,906@ root [INFO] test_and_save: アクア色で散布図を描画する	plt.scatter(データ列x, データ列y, color='aqua')	plt.scatter(データ列x, データ列y, color='aqua')
2022-08-11 03:56:44,604@ root [INFO] test_and_save: キーが辞書に存在する	キー not in 辞書	キー not in 辞書
2022-08-11 03:56:46,533@ root [INFO] test_and_save: 折れ線グラフを青い点線を使って描画する	plt.plot(データ列x, データ列y, linestyle='dotted', color='b')	plt.plot(データ列x, データ列y, linestyle='dotted', color='b')
2022-08-11 03:56:48,816@ root [INFO] test_and_save: ヒストグラムの色をシーグリーンに指定する	plt.hist(データ列, color='seagreen')	plt.hist(データ列, color='seagreen')
2022-08-11 03:56:50,867@ root [INFO] test_and_save: ヒストグラムと勾配ブースティングを使ってクラス分類を行う	model = sklearn.ensemble.HistGradientBoostingClassifier()	model = sklearn.ensemble.HistGradientBoostingClassifier()
2022-08-11 03:56:52,638@ root [INFO] test_and_save: 文字列はタイトルケースかどうか調べる	文字列.istitle()	文字列.istitle()
2022-08-11 03:56:54,559@ root [INFO] test_and_save: 横棒グラフをデピンク色として描画する	plt.barh(データ列x, データ列y, color='deeppink')	plt.barh(データ列x, データ列y, color='deeppink')
2022-08-11 03:56:56,303@ root [INFO] test_and_save: 0からN未満までのベクトル	np.arange(N)	np.arange(N)
2022-08-11 03:56:58,227@ root [INFO] test_and_save: 小数点数の整数部	math.modf(x)[0]	math.modf(x)[1]
2022-08-11 03:57:00,107@ root [INFO] test_and_save: 整数が1、もしくは2、もしくは3に等しいかどうか調べる	整数 == 1 or 整数 == 2 or 整数 == 3	整数 == 1 or 整数 == 2 or 整数 == 3
2022-08-11 03:57:01,858@ root [INFO] test_and_save: 整数が2で割り切れない	整数 % 2 == 0	整数 % 2 == 1
2022-08-11 03:57:04,150@ root [INFO] test_and_save: カラムのモードを求める	mode, count = scipy.stats.mode(df['列A'])	mode, count = scipy.stats.mode(df['列A'])
2022-08-11 03:57:05,948@ root [INFO] test_and_save: カラムの歪みを計算する	df['列A'].kurt()	scipy.stats.skew(df['列A'], bias=False)
2022-08-11 03:57:07,735@ root [INFO] test_and_save: 半透明の一点鎖線で折れ線グラフを描画する	plt.plot(データ列x, データ列y, linestyle='dashbot', alpha=0.5)	plt.plot(データ列x, データ列y, linestyle='dashbot', alpha=0.5)
2022-08-11 03:57:09,821@ root [INFO] test_and_save: データフレームを関数の値ごとにグループ化して、列挙する	[(name, group_df) for name, group_df in df.groupby(関数)]	[(name, group_df) for name, group_df in df.groupby(関数)]
2022-08-11 03:57:11,615@ root [INFO] test_and_save: 作画で使うカラーパレットを指定する	sns.set(pallete='パレット名')	sns.set(pallete=パレット名)
2022-08-11 03:57:13,700@ root [INFO] test_and_save: リストの値を小さい順に並べる	sorted(リスト, reverse=True)	sorted(リスト, reverse=True)
2022-08-11 03:57:15,112@ root [INFO] test_and_save: 棒グラフをペールグリーン色を用いて描画する	plt.bar(データ列x, データ列y, color='palegreen')	plt.bar(データ列x, データ列y, color='palegreen')
2022-08-11 03:57:16,698@ root [INFO] test_and_save: 散布図の右三角マーカーの線幅を設定する	plt.scatter(データ列x, データ列y, marker='>', markeredgewidth=2.5)	plt.scatter(データ列x, データ列y, marker='>', markeredgewidth=2.5)
2022-08-11 03:57:18,416@ root [INFO] test_and_save: option: 箱ひげ図を横方向にする	linewidth = 3.0	vert = False
2022-08-11 03:57:20,455@ root [INFO] test_and_save: データ列の折れ線グラフを右三角印を使って描画する	plt.plot(データ列x, データ列y, marker='>')	plt.plot(データ列x, データ列y, marker='>')
2022-08-11 03:57:21,831@ root [INFO] test_and_save: 配列を等量で分割数nでビンニングする	pd.qcut(aArray, n)	pd.qcut(aArray, n)
2022-08-11 03:57:23,525@ root [INFO] test_and_save: ヒストグラムをミスティローズ色として描画する	plt.hist(データ列, color='mistyrose')	plt.hist(データ列, color='mistyrose')
2022-08-11 03:57:25,222@ root [INFO] test_and_save: 線グラフの色をシエナに設定する	plt.plot(データ列x, データ列y, color='sienna')	plt.plot(データ列x, データ列y, color='sienna')
2022-08-11 03:57:26,634@ root [INFO] test_and_save: 両端キューの先頭に数列の値を追加する	両端キュー.extendleft(数列)	両端キュー.extendleft(数列)
2022-08-11 03:57:28,359@ root [INFO] test_and_save: インデント幅を指定してデータをJSONにエンコードする	json.dumps(データ, ensure_ascii=False, indent=n)	json.dumps(データ, ensure_ascii=False, indent=n)
2022-08-11 03:57:30,115@ root [INFO] test_and_save: option: マーカーの色を青緑にする	markerfacecolor = 'teal'	markerfacecolor = 'turquoise'
2022-08-11 03:57:32,126@ root [INFO] test_and_save: 配列と数列について散布図を描画し、、文字列という補足用のラベルをつける	plt.scatter(データ列x, データ列y, label=s)	plt.scatter(データ列x, データ列y, label=s)
2022-08-11 03:57:33,954@ root [INFO] test_and_save: 指定したカラムの中に文字列と文字列が存在する	df['列A'].isin([value, value2])	df['列A'].isin([value, value2])
2022-08-11 03:57:35,841@ root [INFO] test_and_save: 入力から２つの文字列を読み込む	A, B = map(str, input().split())	A, B = map(str, input().split())
2022-08-11 03:57:37,759@ root [INFO] test_and_save: シーケンスを行列に変換する	np.array(iterable)	np.array(iterable)
2022-08-11 03:57:39,727@ root [INFO] test_and_save: 縦棒グラフをホットピンク色で描画する	plt.bar(データ列x, データ列y, color='hotpink')	plt.bar(データ列x, データ列y, color='hotpink')
2022-08-11 03:57:41,704@ root [INFO] test_and_save: データフレーム中のNaNをドロップする	df.dropna(inplace=True)	df.dropna(inplace=True)
2022-08-11 03:57:43,789@ root [INFO] test_and_save: 折れ線グラフの丸マーカーの太さを変更する	plt.plot(データ列x, データ列y, marker='o', markeredgewidth=2.5)	plt.plot(データ列x, データ列y, marker='o', markeredgewidth=2.5)
2022-08-11 03:57:45,867@ root [INFO] test_and_save: 指定された列のカテゴリで集計し、最小値を求める	df.groupby('列A').min()	df.groupby('列A').min()
2022-08-11 03:57:47,572@ root [INFO] test_and_save: 散布図の▲印を青くする	plt.scatter(データ列x, データ列y, marker='^', markerfacecolor='b')	plt.scatter(データ列x, データ列y, marker='^', markerfacecolor='b')
2022-08-11 03:57:49,292@ root [INFO] test_and_save: 太字でxを出力する	print(f'\033[1m{x}\033[0m')	print(f'\033[1m{x}\033[0m')
2022-08-11 03:57:51,217@ root [INFO] test_and_save: プログラムを正しく終了する	sys.exit(0)	sys.exit(0)
2022-08-11 03:57:53,025@ root [INFO] test_and_save: アルファベットを見る	string.ascii_letters	string.ascii_letters
2022-08-11 03:57:55,004@ root [INFO] test_and_save: グラフの描画でパステル調にテーマを使う	sns.set(pallete='pastel')	sns.set(pallete='pastel')
2022-08-11 03:57:56,595@ root [INFO] test_and_save: 度数分布図を描画して、ビンを設定する	plt.hist(データ列, bins=区関数)	plt.hist(データ列, bins=区関数)
2022-08-11 03:57:58,275@ root [INFO] test_and_save: 複数の条件が同時に成り立つ	条件 and 条件2 and 条件3	条件 and 条件2 and 条件3
2022-08-11 03:58:00,010@ root [INFO] test_and_save: 変数名をキーとして辞書	dict(name='kogi', age=6)	dict(name='kogi', age=6)
2022-08-11 03:58:01,931@ root [INFO] test_and_save: ヒストグラムの色をスノーにする	plt.hist(データ列, color='snow')	plt.hist(データ列, color='snow')
2022-08-11 03:58:03,135@ root [INFO] test_and_save: 3つの最も大きい値を求める	max(x, y, z)	max(x, y, z)
2022-08-11 03:58:05,097@ root [INFO] test_and_save: 要素の無限列	itertools.repeat(要素)	itertools.repeat(要素)
2022-08-11 03:58:06,843@ root [INFO] test_and_save: キーが辞書に存在しない時、要素を追加する	辞書.setdefault(キー, element)	辞書.setdefault(キー, element)
2022-08-11 03:58:08,665@ root [INFO] test_and_save: ふたつの集合のインターセクション	セット.intersection(セット2)	セット.intersection(セット2)
2022-08-11 03:58:10,419@ root [INFO] test_and_save: CSVファイルにカラムの名前を付けずデータフレームを保存する	df.to_csv('file.csv', header=None)	df.to_csv('file.csv', header=None)
2022-08-11 03:58:11,846@ root [INFO] test_and_save: TSVから文字エンコーディングを指定して読む	sys.stdin.read(1)	pd.read_csv('file.tsv', sep='\t', encoding=文字エンコーディング)
2022-08-11 03:58:13,625@ root [INFO] test_and_save: キーが辞書上で未定義かどうか調べる	キー not in 辞書	キー not in 辞書
2022-08-11 03:58:15,515@ root [INFO] test_and_save: 折れ線グラフをミディアムシアグリーン色として描画する	plt.plot(データ列x, データ列y, color='mediumseagreen')	plt.plot(データ列x, データ列y, color='mediumseagreen')
2022-08-11 03:58:17,667@ root [INFO] test_and_save: 配列の歪みを算出する	scipy.stats.skew(配列, bias=False)	scipy.stats.skew(配列, bias=False)
2022-08-11 03:58:19,463@ root [INFO] test_and_save: 区切り記号で文字列を二分する	文字列.partition(セパレータ)	文字列.partition(セパレータ)
2022-08-11 03:58:21,441@ root [INFO] test_and_save: option: オーキッドにグラフの色を指定する	color = 'orchid'	color = 'orchid'
2022-08-11 03:58:22,931@ root [INFO] test_and_save: 右にデックの順序をローテーションする	両端キュー.rotate(1)	両端キュー.rotate(1)
2022-08-11 03:58:24,750@ root [INFO] test_and_save: グリッドの線種を点線に変更する	plt.grid(linestyle='dotted')	plt.grid(linestyle='dotted')
2022-08-11 03:58:26,490@ root [INFO] test_and_save: ファイルパスを開いて]、バイナリストリームを求める	'rb' = 'a'<nl>open(filepath, mode='rb')	'rb' = 'a'<nl>open(filepath, mode='rb')
2022-08-11 03:58:28,389@ root [INFO] test_and_save: 線グラフをマルーン色で描画する	plt.plot(データ列x, データ列y, color='maroon')	plt.plot(データ列x, データ列y, color='maroon')
2022-08-11 03:58:29,757@ root [INFO] test_and_save: タプル内の要素は全て真か判定する	all(タプル)	all(タプル)
2022-08-11 03:58:31,440@ root [INFO] test_and_save: 時計回りに円グラフを描く	plt.pie(データ列, startangle=90, labels=データ列)	plt.pie(データ列, startangle=90, counterclock=False)
2022-08-11 03:58:33,004@ root [INFO] test_and_save: ラインを半透明の一点鎖線で描画する	plt.plot(データ列x, データ列y, linestyle='dashbot', alpha=0.5)	plt.plot(データ列x, データ列y, linestyle='dashbot', alpha=0.5)
2022-08-11 03:58:34,459@ root [INFO] test_and_save: ネイビー色を使って横棒グラフを描画する	plt.barh(データ列x, データ列y, color='navy')	plt.barh(データ列x, データ列y, color='navy')
2022-08-11 03:58:36,134@ root [INFO] test_and_save: ミディアムターコイズ色として散布図を描画する	plt.scatter(データ列x, データ列y, color='mediumturquoise')	plt.scatter(データ列x, データ列y, color='mediumturquoise')
2022-08-11 03:58:37,688@ root [INFO] test_and_save: option: 書き込みモードに指定する	mode = 'w'	mode = 'w'
2022-08-11 03:58:39,807@ root [INFO] test_and_save: 黒いポイントマーカーで散布図を描く	plt.plot(データ列x, データ列y, marker='.', c='k')	plt.plot(データ列x, データ列y, marker='.', c='k')
2022-08-11 03:58:41,909@ root [INFO] test_and_save: データフレームを指定した列の値毎にグループ化して、列挙する	[(name, group_df) for name, group_df in df.groupby('列A')]	[(name, group_df) for name, group_df in df.groupby('列A')]
2022-08-11 03:58:43,774@ root [INFO] test_and_save: 黒い大バツマーカーを散布図に描画する	plt.scatter(データ列x, データ列y, marker='X', markerfacecolor='k')	plt.scatter(データ列x, データ列y, marker='X', markerfacecolor='k')
2022-08-11 03:58:45,375@ root [INFO] test_and_save: 横棒グラフをプロットして、下寄せする	plt.barh(ラベル列, データ列, align='edge')	plt.barh(ラベル列, データ列, align='edge')
2022-08-11 03:58:46,791@ root [INFO] test_and_save: 青色でxを出力する	print(f'\033[34m{x}\033[0m')	print(f'\033[34m{x}\033[0m')
2022-08-11 03:58:48,533@ root [INFO] test_and_save: オレンジ色として横棒グラフを描画する	plt.barh(データ列x, データ列y, color='orange')	plt.barh(データ列x, データ列y, color='orange')
2022-08-11 03:58:50,127@ root [INFO] test_and_save: 要素はタプルの要素でない	要素 not in タプル	要素 not in タプル
2022-08-11 03:58:52,132@ root [INFO] test_and_save: 茶色色でヒストグラムを描画する	plt.hist(データ列, color='brown')	plt.hist(データ列, color='brown')
2022-08-11 03:58:54,021@ root [INFO] test_and_save: 列名を指定してデータフレームを全結合する	pd.merge(df, df2, on='列A', how='outer')	pd.merge(df, df2, on='列A', how='outer')
2022-08-11 03:58:55,799@ root [INFO] test_and_save: セットから全ての要素を消す	セット.clear()	セット.clear()
2022-08-11 03:58:57,508@ root [INFO] test_and_save: option: アクアにグラフの色を設定する	color = 'aqua'	color = 'aqua'
2022-08-11 03:58:58,941@ root [INFO] test_and_save: option: ダークブルー色を用いる	color = 'darkblue'	color = 'darkblue'
2022-08-11 03:59:00,921@ root [INFO] test_and_save: ファイルからJSON形式のデータを読み込む	with open('file.json') as f:<nl><tab>data = json.load(f)	with open('file.json') as f:<nl><tab>data = json.load(f)
2022-08-11 03:59:02,390@ root [INFO] test_and_save: セットが上位集合か調べる	セット.issuperset(セット2)	セット.issuperset(セット2)
2022-08-11 03:59:04,378@ root [INFO] test_and_save: 空のロッソ回帰モデルを用意する	model = sklearn.linear_model.Rosso(alpha=正則化項)	model = sklearn.linear_model.Rosso(alpha=正則化項)
2022-08-11 03:59:06,178@ root [INFO] test_and_save: データフレームの列の各データ値の出現数を求める	df[col].value_counts()	df[col].value_counts()
2022-08-11 03:59:08,046@ root [INFO] test_and_save: 文字列中に空白が含まれる	any(c.isspace() for c in 文字列)	any(c.isspace() for c in 文字列)
2022-08-11 03:59:09,722@ root [INFO] test_and_save: データフレームのあるカラムは何年か見る	df['列A'].dt.year	df['列A'].dt.year
2022-08-11 03:59:12,055@ root [INFO] test_and_save: 散布図をパパイヤウィップ色を使って描画する	plt.scatter(データ列x, データ列y, color='papayawhip')	plt.scatter(データ列x, データ列y, color='papayawhip')
2022-08-11 03:59:13,760@ root [INFO] test_and_save: option: コロンをセパレータで用いる	sep = ':'	sep = ':'
2022-08-11 03:59:15,387@ root [INFO] test_and_save: option: ピーチパフにグラフの色を指定する	color = 'peachpuff'	color = 'peachpuff'
2022-08-11 03:59:16,934@ root [INFO] test_and_save: サーモン色の縦棒グラフを描画する	plt.bar(データ列x, データ列y, color='salmon')	plt.bar(データ列x, データ列y, color='salmon')
2022-08-11 03:59:18,893@ root [INFO] test_and_save: 変数名はモジュールか調べる	inspect.ismodule(識別子)	inspect.ismodule(識別子)
2022-08-11 03:59:20,729@ root [INFO] test_and_save: 指定したカラムの文字列を未入力値に変換する	df['列A'].replace(値, np.nan)	df['列A'].replace(値, np.nan)
2022-08-11 03:59:22,430@ root [INFO] test_and_save: option: フォントの色をシーグリーンにセットする	color ='seagreen'	color = 'seagreen'
2022-08-11 03:59:24,187@ root [INFO] test_and_save: 黒いバツマーカーで散布図を描く	plt.plot(データ列x, データ列y, marker='x', c='k')	plt.plot(データ列x, データ列y, marker='x', c='k')
2022-08-11 03:59:26,156@ root [INFO] test_and_save: データフレームの選択した列の値をValueMapで一度に置換する	df[['列A', '列B']].replace(ValueMap)	df[['列A', '列B']].replace(ValueMap)
2022-08-11 03:59:27,476@ root [INFO] test_and_save: 二つのカウンタのいずれかに含まれる要素を計算する	aCounter & aCounter2	aCounter | aCounter2
2022-08-11 03:59:29,739@ root [INFO] test_and_save: 星印としてデータ列の折れ線グラフを描画する	plt.plot(データ列x, データ列y, marker='*')	plt.plot(データ列x, データ列y, marker='*')
2022-08-11 03:59:31,348@ root [INFO] test_and_save: エポック秒を日付時刻にする	datetime.datetime.fromtimestamp(timestamp)	datetime.datetime.fromtimestamp(timestamp)
2022-08-11 03:59:33,213@ root [INFO] test_and_save: 青色を用いて散布図を描画する	plt.scatter(データ列x, データ列y, color='blue')	plt.scatter(データ列x, データ列y, color='blue')
2022-08-11 03:59:35,169@ root [INFO] test_and_save: リストと配列の散布図に赤い丸マーカーを描画する	plt.plot(データ列x, データ列y, marker='o', c='r')	plt.plot(データ列x, データ列y, marker='o', c='r')
2022-08-11 03:59:36,784@ root [INFO] test_and_save: ダークターコイズ色として横棒グラフを描画する	plt.barh(データ列x, データ列y, color='darkturquoise')	plt.barh(データ列x, データ列y, color='darkturquoise')
2022-08-11 03:59:38,641@ root [INFO] test_and_save: 行列の最大値	np.max(aArray)	np.max(aArray)
2022-08-11 03:59:40,705@ root [INFO] test_and_save: ファイルパスを文字コードtextとして書き込み用にオープンする]	open(filepath, mode='w', encoding=text)	open(filepath, mode='w', encoding=text)
2022-08-11 03:59:42,483@ root [INFO] test_and_save: option: グラフの色をロージーブラウンにセットする	color = 'rosybrown'	color = 'rosybrown'