| 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' | |