強化学習：多腕バンディット問題　定常・非定常

強化学習の基礎、多腕バンディット問題

面白そうなのでやってみました。

ちなみに、本日のアイキャッチは画像生成AIであるStableDiffusionで「multi arms bandit problem by stable diffusion」というワードから生成した一枚です。

モジュールインポート　クラス作成

# 強化学習　バンディット問題
%matplotlib inline
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

class Bandit():
    def __init__(self, arms=10):
        self.arms = arms
        self.rates = np.random.rand(self.arms)# 勝率
    
    def play(self, arm): # プレイして報酬を得る
        if self.rates[arm] > np.random.rand():
            return 1 # 勝利したときの報酬
        else:
            return 0 # 敗北したときの報酬
        
class NonStatBandit():
    def __init__(self, arms=10):
        self.arms = arms
        self.rates = np.random.rand(self.arms)# 勝率
    
    def play(self, arm): # プレイして報酬を得る
        self.rates += 0.01 * np.random.randn(self.arms) # 報酬にノイズを導入する
        
        if self.rates[arm] > np.random.rand():
            return 1 # 勝利したときの報酬
        else:
            return 0 # 敗北したときの報酬
        
        
class AlphaAgent:
    def __init__(self, epsilon, alpha, actions=10):
        self.epsilon = epsilon
        self.Qs = np.zeros(actions)
        self.alpha = alpha
    
    def get_action(self): 
        # ランダム　または　最大価値　の行動を選択
        if np.random.rand() < self.epsilon: # 貪欲を選択した場合
            return np.random.randint(0, len(self.Qs)) # ランダムに行動を選択する
        else:
            return np.argmax(self.Qs)
        
    def update(self, action, reward):
        # alphaで価値を更新する
        self.Qs[action] += self.alpha * (reward - self.Qs[action])

# 強化学習　バンディット問題

%matplotlib inline

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

class Bandit():

def __init__(self, arms=10):

self.arms = arms

self.rates = np.random.rand(self.arms)# 勝率

def play(self, arm): # プレイして報酬を得る

if self.rates[arm] > np.random.rand():

return 1 # 勝利したときの報酬

else:

return 0 # 敗北したときの報酬

class NonStatBandit():

def __init__(self, arms=10):

self.arms = arms

self.rates = np.random.rand(self.arms)# 勝率

def play(self, arm): # プレイして報酬を得る

self.rates += 0.01 * np.random.randn(self.arms) # 報酬にノイズを導入する

if self.rates[arm] > np.random.rand():

return 1 # 勝利したときの報酬

else:

return 0 # 敗北したときの報酬

class AlphaAgent:

def __init__(self, epsilon, alpha, actions=10):

self.epsilon = epsilon

self.Qs = np.zeros(actions)

self.alpha = alpha

def get_action(self):

# ランダム　または　最大価値　の行動を選択

if np.random.rand() < self.epsilon: # 貪欲を選択した場合

return np.random.randint(0, len(self.Qs)) # ランダムに行動を選択する

else:

return np.argmax(self.Qs)

def update(self, action, reward):

# alphaで価値を更新する

self.Qs[action] += self.alpha * (reward - self.Qs[action])

バンディットとエージェントで学習　定常問題

# 定常バンディット問題を解いてみる
np.random.seed(0)
bandit = Bandit(arms=10)

agent = AlphaAgent(epsilon=0.1, alpha=0.8, actions=10)
steps = 1_000

total_reward = 0
total_rewards = []
rates =[]

for step in range(steps):
    action = agent.get_action() #　行動を選択
    reward = bandit.play(action)# 行動し報酬を得る
    agent.update(action=action, reward=reward) # 選択した行動と得た報酬から行動価値を更新する。
    
    total_reward += reward
    total_rewards.append(total_reward) 
    rates.append(total_reward / (step + 1))
    
plt.bar(np.arange(0,10,1),bandit.rates, color='red', width=0.3, label='rates', align="center")
plt.bar(np.arange(0,10,1) + 0.3, agent.Qs, color='blue', width=0.3, label='Qs', align="center")
plt.xticks(np.arange(0,10,1))
plt.xticks(np.arange(0,10,1))
plt.legend()
plt.show()

print('total_reward : ', total_reward)
plt.plot(total_rewards, label='total_reward')
plt.legend()
plt.show()

print('final_rate : ', rates[-1])
plt.plot(rates, label='rates')
plt.legend()
plt.show()

# 定常バンディット問題を解いてみる

np.random.seed(0)

bandit = Bandit(arms=10)

agent = AlphaAgent(epsilon=0.1, alpha=0.8, actions=10)

steps = 1_000

total_reward = 0

total_rewards = []

rates =[]

for step in range(steps):

action = agent.get_action() #　行動を選択

reward = bandit.play(action)# 行動し報酬を得る

agent.update(action=action, reward=reward) # 選択した行動と得た報酬から行動価値を更新する。

total_reward += reward

total_rewards.append(total_reward)

rates.append(total_reward / (step + 1))

plt.bar(np.arange(0,10,1),bandit.rates, color='red', width=0.3, label='rates', align="center")

plt.bar(np.arange(0,10,1) + 0.3, agent.Qs, color='blue', width=0.3, label='Qs', align="center")

plt.xticks(np.arange(0,10,1))

plt.legend()

plt.show()

print('total_reward : ', total_reward)

plt.plot(total_rewards, label='total_reward')

plt.legend()

plt.show()

print('final_rate : ', rates[-1])

plt.plot(rates, label='rates')

plt.legend()

plt.show()

結果

モデルを２００回繰り返した平均結果

# 定常バンディット問題をruns = 200回ランダムに解いて平均を見る
#np.random.seed(0)
runs = 200    # モデル数
steps = 1_000 # 学習の更新ステップ数

actions = 10  # 選択可能な「行動」の数
epsilon = 0.1 # 貪欲率
alpha = 0.8   # 学習率

# 勝率の結果を保存するテーブルを生成する
all_rates = np.zeros((runs, steps)) # 試行NO. x １試行の中での強化ステップNO. ※引数はタプル型


for run in range(runs): 
    # バンディットとエージェントのインスタンスを生成する
    bandit = Bandit(arms=actions)
    agent = AlphaAgent(epsilon=epsilon, alpha=alpha, actions=actions)
    
    # 報酬の初期化
    total_reward = 0
    total_rewards = []
    rates = []
    
    for step in range(steps):
        action = agent.get_action() #　行動を選択
        reward = bandit.play(action)# 行動し報酬を得る
        agent.update(action=action, reward=reward) # 選択した行動と得た報酬から行動価値を更新する。

        total_reward += reward
        total_rewards.append(total_reward) 
        rates.append(total_reward / (step + 1))
    
    all_rates[run] = rates # 勝率の結果を保存する

# 定常バンディット問題をruns = 200回ランダムに解いて平均を見る

#np.random.seed(0)

runs = 200 # モデル数

steps = 1_000 # 学習の更新ステップ数

actions = 10 # 選択可能な「行動」の数

epsilon = 0.1 # 貪欲率

alpha = 0.8 # 学習率

# 勝率の結果を保存するテーブルを生成する

all_rates = np.zeros((runs, steps)) # 試行NO. x １試行の中での強化ステップNO. ※引数はタプル型

for run in range(runs):

# バンディットとエージェントのインスタンスを生成する

bandit = Bandit(arms=actions)

agent = AlphaAgent(epsilon=epsilon, alpha=alpha, actions=actions)

# 報酬の初期化

total_reward = 0

total_rewards = []

rates = []

for step in range(steps):

action = agent.get_action() #　行動を選択

reward = bandit.play(action)# 行動し報酬を得る

agent.update(action=action, reward=reward) # 選択した行動と得た報酬から行動価値を更新する。

total_reward += reward

total_rewards.append(total_reward)

rates.append(total_reward / (step + 1))

all_rates[run] = rates # 勝率の結果を保存する

# 200モデル分
for run in range(runs):
    plt.plot(all_rates[run])
plt.show()

# 200モデル分の平均
average_rates = all_rates.mean(axis=0)
plt.plot(average_rates)
plt.show()

# 200モデル分

for run in range(runs):

plt.plot(all_rates[run])

plt.show()

# 200モデル分の平均

average_rates = all_rates.mean(axis=0)

plt.plot(average_rates)

plt.show()

バンディットとエージェントで学習　非定常問題

# 非定常バンディット問題を解いてみる
np.random.seed(0)
bandit = NonStatBandit(arms=10)

agent = AlphaAgent(epsilon=0.1, alpha=0.8, actions=10)
steps = 1_000

total_reward = 0
total_rewards = []
rates =[]

for step in range(steps):
    action = agent.get_action() #　行動を選択
    reward = bandit.play(action)# 行動し報酬を得る
    agent.update(action=action, reward=reward) # 選択した行動と得た報酬から行動価値を更新する。
    
    total_reward += reward
    total_rewards.append(total_reward) 
    rates.append(total_reward / (step + 1))
    
plt.bar(np.arange(0,10,1),bandit.rates, color='red', width=0.3, label='rates', align="center")
plt.bar(np.arange(0,10,1) + 0.3, agent.Qs, color='blue', width=0.3, label='Qs', align="center")
plt.xticks(np.arange(0,10,1))
plt.xticks(np.arange(0,10,1))
plt.legend()
plt.show()

print('total_reward : ', total_reward)
plt.plot(total_rewards, label='total_reward')
plt.legend()
plt.show()

print('final_rate : ', rates[-1])
plt.plot(rates, label='rates')
plt.legend()
plt.show()

# 非定常バンディット問題を解いてみる

np.random.seed(0)

bandit = NonStatBandit(arms=10)

agent = AlphaAgent(epsilon=0.1, alpha=0.8, actions=10)

steps = 1_000

total_reward = 0

total_rewards = []

rates =[]

for step in range(steps):

action = agent.get_action() #　行動を選択

reward = bandit.play(action)# 行動し報酬を得る

agent.update(action=action, reward=reward) # 選択した行動と得た報酬から行動価値を更新する。

total_reward += reward

total_rewards.append(total_reward)

rates.append(total_reward / (step + 1))

plt.bar(np.arange(0,10,1),bandit.rates, color='red', width=0.3, label='rates', align="center")

plt.bar(np.arange(0,10,1) + 0.3, agent.Qs, color='blue', width=0.3, label='Qs', align="center")

plt.xticks(np.arange(0,10,1))

plt.legend()

plt.show()

print('total_reward : ', total_reward)

plt.plot(total_rewards, label='total_reward')

plt.legend()

plt.show()

print('final_rate : ', rates[-1])

plt.plot(rates, label='rates')

plt.legend()

plt.show()

結果

モデルを２００回繰り返した平均結果

# 非定常バンディット問題をruns = 200回ランダムに解いて平均を見る
#np.random.seed(0)
runs = 200    # モデル数
steps = 1_000 # 学習の更新ステップ数

actions = 10  # 選択可能な「行動」の数
epsilon = 0.1 # 貪欲率
alpha = 0.8   # 学習率

# 勝率の結果を保存するテーブルを生成する
all_rates = np.zeros((runs, steps)) # 試行NO. x １試行の中での強化ステップNO. ※引数はタプル型

for run in range(runs): 
    # バンディットとエージェントのインスタンスを生成する
    bandit = NonStatBandit(arms=actions)
    agent = AlphaAgent(epsilon=epsilon, alpha=alpha, actions=actions)
    
    # 報酬の初期化
    total_reward = 0
    total_rewards = []
    rates = []
    
    for step in range(steps):
        action = agent.get_action() #　行動を選択
        reward = bandit.play(action)# 行動し報酬を得る
        agent.update(action=action, reward=reward) # 選択した行動と得た報酬から行動価値を更新する。

        total_reward += reward
        total_rewards.append(total_reward) 
        rates.append(total_reward / (step + 1))
    
    all_rates[run] = rates # 勝率の結果を保存する

# 非定常バンディット問題をruns = 200回ランダムに解いて平均を見る

#np.random.seed(0)

runs = 200 # モデル数

steps = 1_000 # 学習の更新ステップ数

actions = 10 # 選択可能な「行動」の数

epsilon = 0.1 # 貪欲率

alpha = 0.8 # 学習率

# 勝率の結果を保存するテーブルを生成する

all_rates = np.zeros((runs, steps)) # 試行NO. x １試行の中での強化ステップNO. ※引数はタプル型

for run in range(runs):

# バンディットとエージェントのインスタンスを生成する

bandit = NonStatBandit(arms=actions)

agent = AlphaAgent(epsilon=epsilon, alpha=alpha, actions=actions)

# 報酬の初期化

total_reward = 0

total_rewards = []

rates = []

for step in range(steps):

action = agent.get_action() #　行動を選択

reward = bandit.play(action)# 行動し報酬を得る

agent.update(action=action, reward=reward) # 選択した行動と得た報酬から行動価値を更新する。

total_reward += reward

total_rewards.append(total_reward)

rates.append(total_reward / (step + 1))

all_rates[run] = rates # 勝率の結果を保存する

# 200モデル分
for run in range(runs):
    plt.plot(all_rates[run])
plt.show()

# 200モデル分の平均
average_rates = all_rates.mean(axis=0)
plt.plot(average_rates)
plt.show()

# 200モデル分

for run in range(runs):

plt.plot(all_rates[run])

plt.show()

# 200モデル分の平均

average_rates = all_rates.mean(axis=0)

plt.plot(average_rates)

plt.show()

テスト

これはテストです

とあるバッグ(0001)　幼稚園入学　小学校入学

・内容：すごくいいバックです。

・サイズ：いい感じのサイズです。

・色　：ピンク　ブルー　パープルの三色です。

・材質：めっちゃ頑丈です。

python : pyscript

例

<!DOCTYPE html>
<html lang="ja">
  <head>
    <meta charset="utf-8" />
    <link rel="stylesheet" href="https://pyscript.net/alpha/pyscript.css" />
    <script defer src="https://pyscript.net/alpha/pyscript.js"></script>
    <py-env>
        - numpy
    </py-env>
  </head>

  <body>
      <h1>pyscript demo</h1>
    <py-script>
import numpy as np

print('すごいことになっている')
print('すごいことになっている')
a = 100+20
print(a)
print(np.random.randn())
    </py-script>
  </body>
</html>

<!DOCTYPE html>

<head>

<py-env>

- numpy

</py-env>

</head>

<body>

<h1>pyscript demo</h1>

<py-script>

import numpy as np

print('すごいことになっている')

a = 100+20

print(a)

print(np.random.randn())

</py-script>

</body>

</html>

python : logging モジュールの使い方

使い方例

#from distutils.debug import DEBUG
#from distutils.log import ERROR, 
from logging import getLogger, FileHandler, StreamHandler
from logging import Formatter
from logging import DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL


# ロガー　フォーマッターのオブジェクトを作成する
logger = getLogger(__name__) # ログの出力を命令するオブジェクト
formatter = Formatter('[%(levelname)s] %(asctime)s - %(message)s (%(filename)s)')

# ハンドラーのオブジェクトを作成する
#handler = StreamHandler() # どうやってログの出力をするか操作するオブジェクト、出力実行部分、Pythonの標準出力
handler = FileHandler('log_all.txt') # ファイルにロギングする
handler.setLevel(DEBUG) # ログのレベルの設定　デバッグモード
handler.setFormatter(formatter) # フォーマッターをハンドラーにセットする

error_handler = FileHandler('log_error.txt') # ファイルにロギングする
error_handler.setLevel(ERROR) # ログのレベルの設定 エラーモード
error_handler.setFormatter(formatter) # フォーマッターをエラーハンドラーに設置する

 # ロガーのログのレベルの設定　デバッグモード
logger.setLevel(DEBUG)

# ロガーにハンドラーを追加
logger.addHandler(handler)
logger.addHandler(error_handler)


logger.debug('ここはデバッグログが入る')
logger.info('ここにインフォログが入る')
logger.warning('ここにワーニングログが入る')
logger.error('ここにエラーログが入る')
#logger.critical('ここにクリティカルログが入る')

""" ログレベル
1.DEBUG    -> debug()     :開発中　動きが正しいかの確認　一番低いレベルなので、すべてのログが出力される
2.INFO     -> info()      :正常な動きをしている情報
3.WARNING  -> warning()   :想定外のこと、問題が起きるかもしれないという警告
4.ERROR    -> error()     :問題が起きた
5.CRITICAL -> critivcal() :とても重大な問題が発生

logger.error('XXXXX) -> ログレベルがエラー以上のとき出力されるメッセージ
"""

"""ハンドラーを２つ作ってみる

"""

#from distutils.debug import DEBUG

#from distutils.log import ERROR,

from logging import getLogger, FileHandler, StreamHandler

from logging import Formatter

from logging import DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL

# ロガー　フォーマッターのオブジェクトを作成する

logger = getLogger(__name__) # ログの出力を命令するオブジェクト

formatter = Formatter('[%(levelname)s] %(asctime)s - %(message)s (%(filename)s)')

# ハンドラーのオブジェクトを作成する

#handler = StreamHandler() # どうやってログの出力をするか操作するオブジェクト、出力実行部分、Pythonの標準出力

handler = FileHandler('log_all.txt') # ファイルにロギングする

handler.setLevel(DEBUG) # ログのレベルの設定　デバッグモード

handler.setFormatter(formatter) # フォーマッターをハンドラーにセットする

error_handler = FileHandler('log_error.txt') # ファイルにロギングする

error_handler.setLevel(ERROR) # ログのレベルの設定エラーモード

error_handler.setFormatter(formatter) # フォーマッターをエラーハンドラーに設置する

# ロガーのログのレベルの設定　デバッグモード

logger.setLevel(DEBUG)

# ロガーにハンドラーを追加

logger.addHandler(handler)

logger.addHandler(error_handler)

logger.debug('ここはデバッグログが入る')

logger.info('ここにインフォログが入る')

logger.warning('ここにワーニングログが入る')

logger.error('ここにエラーログが入る')

#logger.critical('ここにクリティカルログが入る')

""" ログレベル

1.DEBUG -> debug() :開発中　動きが正しいかの確認　一番低いレベルなので、すべてのログが出力される

2.INFO -> info() :正常な動きをしている情報

3.WARNING -> warning() :想定外のこと、問題が起きるかもしれないという警告

4.ERROR -> error() :問題が起きた

5.CRITICAL -> critivcal() :とても重大な問題が発生

logger.error('XXXXX) -> ログレベルがエラー以上のとき出力されるメッセージ

"""

"""ハンドラーを２つ作ってみる

"""

です。

機械名：号機：顧客番号

取扱説明書

PySimpleGUIを使ってみる

基本的な最小構成のスクリプト

キーワード

layout = [[sg.Text()]]
sg.Window()
while True
event, values
window.read()
event == None
window.close()

import PySimpleGUI as sg

# レイアウト定義
layout = [
    [sg.Text('テキスト')]
]

# ウィンドウのインスタンスを生成
window = sg.Window('タイトル', layout)

# 表示ループ
while True:
    # ウィンドウを表示　および　イベントとバリューの取得
    event, values = window.read()

    # ウィンドウ右上の閉じるボタンを押したとき
    if event == None:
        break

# ウィンドウを閉じる
window.close()

import PySimpleGUI as sg

# レイアウト定義

layout = [

[sg.Text('テキスト')]

]

# ウィンドウのインスタンスを生成

window = sg.Window('タイトル', layout)

# 表示ループ

while True:

# ウィンドウを表示　および　イベントとバリューの取得

event, values = window.read()

# ウィンドウ右上の閉じるボタンを押したとき

if event == None:

break

# ウィンドウを閉じる

window.close()

表示を増やしてみる

キーワード

sg.Input()
sg.Multiline()
size=( 20,1 )
font=(‘Meiryo UI’, 18)

import PySimpleGUI as sg

# レイアウト定義
layout = [
    [sg.Text('テキスト１'), sg.Text('テキスト２'), sg.Text('テキスト３')],
    [sg.Text('テキスト４', size=(20, 1), font=('Meiryo UI', 18))],
    [sg.Input(default_text='インプット　デフォルトテキスト')],
    [sg.Multiline(default_text='マルチライン　デフォルトテキスト')],
]

# ウィンドウのインスタンスを生成
window = sg.Window('タイトル', layout)

# 表示ループ
while True:
    # ウィンドウを表示　および　イベントとバリューの取得
    event, values = window.read()

    # ウィンドウ右上の閉じるボタンを押したときループから抜ける
    if event == None:
        break

# ウィンドウを閉じる
window.close()

import PySimpleGUI as sg

# レイアウト定義

layout = [

[sg.Text('テキスト１'), sg.Text('テキスト２'), sg.Text('テキスト３')],

[sg.Text('テキスト４', size=(20, 1), font=('Meiryo UI', 18))],

[sg.Input(default_text='インプット　デフォルトテキスト')],

[sg.Multiline(default_text='マルチライン　デフォルトテキスト')],

]

# ウィンドウのインスタンスを生成

window = sg.Window('タイトル', layout)

# 表示ループ

while True:

# ウィンドウを表示　および　イベントとバリューの取得

event, values = window.read()

# ウィンドウ右上の閉じるボタンを押したときループから抜ける

if event == None:

break

# ウィンドウを閉じる

window.close()

ボタンとポップアップ

キーワード

sg.Button(key=’button’)
sg.Button(image_filename =’ファイルパス’,key=’button’)
result = sg.PopupYesNo()
if result == ‘Yes’
sg.Popup()

import PySimpleGUI as sg

# レイアウト定義
layout = [
    [sg.Text('テキスト１'), sg.Text('テキスト２'), sg.Text('テキスト３')],
    [sg.Text('テキスト４', size=(20, 1), font=('Meiryo UI', 18))],
    [sg.Input(default_text='インプット　デフォルトテキスト')],
    [sg.Multiline(default_text='マルチライン　デフォルトテキスト')],

    [sg.Button('ボタン１', key='button1')],
    [sg.Button(image_filename='sample.png',image_size=(80,80))]
]

# ウィンドウのインスタンスを生成
window = sg.Window('タイトル', layout)

# 表示ループ
while True:
    # ウィンドウを表示　および　イベントとバリューの取得
    event, values = window.read()

    # ウィンドウ右上の閉じるボタンを押したときループから抜ける
    if event == None:
        break

    if event == 'button1':
        result = sg.PopupYesNo('処理を行いますか？')
        if result == 'Yes':
            sg.Popup('処理が完了しました。')
        else:
            pass

# ウィンドウを閉じる
window.close()

import PySimpleGUI as sg

# レイアウト定義

layout = [

[sg.Text('テキスト１'), sg.Text('テキスト２'), sg.Text('テキスト３')],

[sg.Text('テキスト４', size=(20, 1), font=('Meiryo UI', 18))],

[sg.Input(default_text='インプット　デフォルトテキスト')],

[sg.Multiline(default_text='マルチライン　デフォルトテキスト')],

[sg.Button('ボタン１', key='button1')],

[sg.Button(image_filename='sample.png',image_size=(80,80))]

]

# ウィンドウのインスタンスを生成

window = sg.Window('タイトル', layout)

# 表示ループ

while True:

# ウィンドウを表示　および　イベントとバリューの取得

event, values = window.read()

# ウィンドウ右上の閉じるボタンを押したときループから抜ける

if event == None:

break

if event == 'button1':

result = sg.PopupYesNo('処理を行いますか？')

if result == 'Yes':

sg.Popup('処理が完了しました。')

else:

pass

# ウィンドウを閉じる

window.close()

インプットを取得して処理、出力する

キーワード

sg.Output()
print()

注意：インプットは文字列になるので、計算するときはint,floatで数値に変換してからやること。

import PySimpleGUI as sg

# レイアウト定義
layout = [
    [sg.Text('２つの数字を足し算します')],
    [sg.Input(default_text='3',key='input1'), sg.Input(default_text='5',key='input2')],
    [sg.Button('計算する', key='culc_button')],
    [sg.Output()]
]

# ウィンドウのインスタンスを生成
window = sg.Window('タイトル', layout)

# 表示ループ
while True:
    # ウィンドウを表示　および　イベントとバリューの取得
    event, values = window.read()

    # ウィンドウ右上の閉じるボタンを押したときループから抜ける
    if event == None:
        break

    if event == 'culc_button':
        summation = int(values['input1']) + int(values['input2'])
        print(summation)
        
# ウィンドウを閉じる
window.close()

import PySimpleGUI as sg

# レイアウト定義

layout = [

[sg.Text('２つの数字を足し算します')],

[sg.Input(default_text='3',key='input1'), sg.Input(default_text='5',key='input2')],

[sg.Button('計算する', key='culc_button')],

[sg.Output()]

]

# ウィンドウのインスタンスを生成

window = sg.Window('タイトル', layout)

# 表示ループ

while True:

# ウィンドウを表示　および　イベントとバリューの取得

event, values = window.read()

# ウィンドウ右上の閉じるボタンを押したときループから抜ける

if event == None:

break

if event == 'culc_button':

summation = int(values['input1']) + int(values['input2'])

print(summation)

# ウィンドウを閉じる

window.close()

チェックボックスを付ける

キーワード

[sg.Checkbox(‘入力１’,key=’checkbox1′,default=True), sg.Input(default_text=’3′,key=’input1′)]
if values[‘checkbox1’] == True: summation += i1

import PySimpleGUI as sg

# レイアウト定義
layout = [
    [sg.Text('足し算します')],
    [sg.Checkbox('入力１',key='checkbox1',default=True), sg.Input(default_text='3',key='input1')],
    [sg.Checkbox('入力２',key='checkbox2',default=True), sg.Input(default_text='5',key='input2')],
    [sg.Checkbox('入力３',key='checkbox3',default=True), sg.Input(default_text='7',key='input3')],

    [sg.Button('計算する', key='culc_button')],
    [sg.Output()]
]

# ウィンドウのインスタンスを生成
window = sg.Window('タイトル', layout)

# 表示ループ
while True:
    # ウィンドウを表示　および　イベントとバリューの取得
    event, values = window.read()

    # ウィンドウ右上の閉じるボタンを押したときループから抜ける
    if event == None:
        break

    if event == 'culc_button':
        i1 = int(values['input1'])
        i2 = int(values['input2'])
        i3 = int(values['input3'])
        summation = 0 # 初期化
        
        if values['checkbox1'] == True:
            summation += i1
        if values['checkbox2'] == True:
            summation += i2
        if values['checkbox3'] == True:
            summation += i3
        print(summation)
        
# ウィンドウを閉じる
window.close()

import PySimpleGUI as sg

# レイアウト定義

layout = [

[sg.Text('足し算します')],

[sg.Checkbox('入力１',key='checkbox1',default=True), sg.Input(default_text='3',key='input1')],

[sg.Checkbox('入力２',key='checkbox2',default=True), sg.Input(default_text='5',key='input2')],

[sg.Checkbox('入力３',key='checkbox3',default=True), sg.Input(default_text='7',key='input3')],

[sg.Button('計算する', key='culc_button')],

[sg.Output()]

]

# ウィンドウのインスタンスを生成

window = sg.Window('タイトル', layout)

# 表示ループ

while True:

# ウィンドウを表示　および　イベントとバリューの取得

event, values = window.read()

# ウィンドウ右上の閉じるボタンを押したときループから抜ける

if event == None:

break

if event == 'culc_button':

i1 = int(values['input1'])

i2 = int(values['input2'])

i3 = int(values['input3'])

summation = 0 # 初期化

if values['checkbox1'] == True:

summation += i1

if values['checkbox2'] == True:

summation += i2

if values['checkbox3'] == True:

summation += i3

print(summation)

# ウィンドウを閉じる

window.close()

ラジオボタンを使ってみる

キーワード

[sg.Radio(‘足し算’,key=’radio_add’, group_id=’radio1′,default=True), sg.Radio(‘掛け算’, key=’radio_multiply’,group_id=’radio1′)],
if values[‘radio_multiply’] == True: if values[‘checkbox1’] == True: multiple *= i1

import PySimpleGUI as sg

# レイアウト定義
layout = [
    [sg.Text('足し算　か　掛け算か　を選択してください。')],
    [sg.Radio('足し算',key='radio_add', group_id='radio1',default=True), sg.Radio('掛け算', key='radio_multiply',group_id='radio1')],

    [sg.Checkbox('入力１',key='checkbox1',default=True), sg.Input(default_text='3',key='input1')],
    [sg.Checkbox('入力２',key='checkbox2',default=True), sg.Input(default_text='5',key='input2')],
    [sg.Checkbox('入力３',key='checkbox3',default=True), sg.Input(default_text='7',key='input3')],

    [sg.Button('計算する', key='culc_button')],
    [sg.Output()]
]

# ウィンドウのインスタンスを生成
window = sg.Window('タイトル', layout)

# 表示ループ
while True:
    # ウィンドウを表示　および　イベントとバリューの取得
    event, values = window.read()

    # ウィンドウ右上の閉じるボタンを押したときループから抜ける
    if event == None:
        break

    if event == 'culc_button':
        i1 = int(values['input1'])
        i2 = int(values['input2'])
        i3 = int(values['input3'])
        summation = 0 # 初期化
        multiple = 1 #初期化
    
    if values['radio_add'] == True:
        if values['checkbox1'] == True:
            summation += i1
        if values['checkbox2'] == True:
            summation += i2
        if values['checkbox3'] == True:
            summation += i3
        print(summation)

    if values['radio_multiply'] == True:
        if values['checkbox1'] == True:
            multiple *= i1
        if values['checkbox2'] == True:
            multiple *= i2
        if values['checkbox3'] == True:
            multiple *= i3
        print(multiple)
        
# ウィンドウを閉じる
window.close()

import PySimpleGUI as sg

# レイアウト定義

layout = [

[sg.Text('足し算　か　掛け算か　を選択してください。')],

[sg.Radio('足し算',key='radio_add', group_id='radio1',default=True), sg.Radio('掛け算', key='radio_multiply',group_id='radio1')],

[sg.Checkbox('入力１',key='checkbox1',default=True), sg.Input(default_text='3',key='input1')],

[sg.Checkbox('入力２',key='checkbox2',default=True), sg.Input(default_text='5',key='input2')],

[sg.Checkbox('入力３',key='checkbox3',default=True), sg.Input(default_text='7',key='input3')],

[sg.Button('計算する', key='culc_button')],

[sg.Output()]

]

# ウィンドウのインスタンスを生成

window = sg.Window('タイトル', layout)

# 表示ループ

while True:

# ウィンドウを表示　および　イベントとバリューの取得

event, values = window.read()

# ウィンドウ右上の閉じるボタンを押したときループから抜ける

if event == None:

break

if event == 'culc_button':

i1 = int(values['input1'])

i2 = int(values['input2'])

i3 = int(values['input3'])

summation = 0 # 初期化

multiple = 1 #初期化

if values['radio_add'] == True:

if values['checkbox1'] == True:

summation += i1

if values['checkbox2'] == True:

summation += i2

if values['checkbox3'] == True:

summation += i3

print(summation)

if values['radio_multiply'] == True:

if values['checkbox1'] == True:

multiple *= i1

if values['checkbox2'] == True:

multiple *= i2

if values['checkbox3'] == True:

multiple *= i3

print(multiple)

# ウィンドウを閉じる

window.close()

参考

ネットが遅いとき windows10

光回線を契約しているのに何故かネットが遅いとき。

fast.comで調べてみると　90Mbpsくらいしか出ていない。

おそらくそれ、設定がおかしいです。

コントロールパネル＞ネットワークとインターネット＞ネットワーク接続

の中にイーサネットアイコンがあるので開いてみましょう。

イーサネットの状態＞全般＞接続　が速度=100Mbpsになっていませんか？

イーサネットの状態＞全般＞動作状況＞プロパティ　を開きましょう

ネットワーク＞接続の方法＞構成　をおして

詳細設定＞プロパティ＞速度とデュプレックス＞値

が「オートデュプレックス」とか「100Mbps全二重通信」になっていたら、これがおかしいのです。

1.0Gbps全二重通信に変更しましょう。

これでOKです。

もういっかいfast.comで速度を確認してみてください。数百Mbpsに跳ね上がっているはずです。

もし、それでもだめな場合は、同じプロパティの中の省電力関係の項目をオフにしてみてください。

以上

FFTのやりかた

FFTです

import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.fftpack import fft
import numpy as np
from math import pi

# 波形データ作成
Fs = 1000 # 分割数
t = np.arange(0, 1, 1 / Fs) # ０から１までをFs分割

# 周波数を定義
f1 = 10
f2 = 100
f3 = 300

# 波合成
x = 1.0* np.sin(2 * pi * f1 * t)
x += 2.0 * np.sin( 2 * pi * f2 * t)
x += 3.0 * np.sin( 2 * pi * f3 * t)

# 波形表示
plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(t, x)
plt.title('Wave Signal');
plt.xlabel('Time t/s')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.grid('on')

# generate frequency axis
n = np.size(t)
fr = (Fs / 2) * np.linspace(0, 1, int(n / 2)) # int必要

# FFT 
X = fft(x)
X_m = (2 / n) * abs(X[0 : np.size(fr)])

# FFT可視化
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(fr,X_m); plt.title('Magnitude Spectrum')
plt.xlabel('Frequency(Hz)'); plt.ylabel('Magnitude')
plt.tight_layout()
plt.grid('on')
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt

from scipy.fftpack import fft

import numpy as np

from math import pi

# 波形データ作成

Fs = 1000 # 分割数

t = np.arange(0, 1, 1 / Fs) # ０から１までをFs分割

# 周波数を定義

f1 = 10

f2 = 100

f3 = 300

# 波合成

x = 1.0* np.sin(2 * pi * f1 * t)

x += 2.0 * np.sin( 2 * pi * f2 * t)

x += 3.0 * np.sin( 2 * pi * f3 * t)

# 波形表示

plt.figure(figsize=(10, 10))

plt.subplot(2, 1, 1)

plt.plot(t, x)

plt.title('Wave Signal');

plt.xlabel('Time t/s')

plt.ylabel('Amplitude')

plt.grid('on')

# generate frequency axis

n = np.size(t)

fr = (Fs / 2) * np.linspace(0, 1, int(n / 2)) # int必要

# FFT

X = fft(x)

X_m = (2 / n) * abs(X[0 : np.size(fr)])

# FFT可視化

plt.subplot(2, 1, 2)

plt.plot(fr,X_m); plt.title('Magnitude Spectrum')

plt.xlabel('Frequency(Hz)'); plt.ylabel('Magnitude')

plt.tight_layout()

plt.grid('on')

plt.show()

はい　以上

django#1 仮想環境 pepenvしてdjangoを準備する

最新のpythonをインストールします。3.10ですね。

https://www.python.org/downloads/release/python-3100/

Windows installer (64-bit)

開発用のフォルダを新規作成します。ここではproject_aとしましょう。

project_aに移動して、

$pip isntall pipenv

$pipenv shell

するとproject_aの中に仮想環境が出来上がっていてさPipfileというファイルが一つ出来上がっています。

$pip listすると最低限のものしかないので、モジュールを入れてみます。

pip ではなくてpipenvなので注意です。

$pipenv install django

開発のときだけ仕様するモジュールは –devを入れます

$pipenv install –dev flake8 autopep8

すると Pipfileファイルは下記のようになります。

[[source]]
url = "https://pypi.org/simple"
verify_ssl = true
name = "pypi"

[packages]
django = "*"

[dev-packages]
flake8 = "*"
autopep8 = "*"

[requires]
python_version = "3.10"

[[source]]

url = "https://pypi.org/simple"

verify_ssl = true

name = "pypi"

[packages]

django = "*"

[dev-packages]

flake8 = "*"

autopep8 = "*"

[requires]

python_version = "3.10"

djangoのプロジェクトを立ち上げましょう

https://docs.djangoproject.com/ja/3.2/intro/tutorial01/ には

$ django-admin startproject mysite

と書いてありますが、

$django-admin startproject config .

と、今後コンフィグに関するフォルダ、例えばsettings.pyの場所がわかりやすくなります。

今後、configのほかにusersとかフォルダが増えていきます。

ランサーバーして動くかどうか見てみましょう

$python manage.py runserver

Watching for file changes with StatReloader
Performing system checks...

System check identified no issues (0 silenced).

You have 18 unapplied migration(s). Your project may not work properly until you apply the migrations for app(s): admin, auth, contenttypes, sessions.
Run 'python manage.py migrate' to apply them.
October 09, 2021 - 17:13:14
Django version 3.2.8, using settings 'config.settings'
Starting development server at http://127.0.0.1:8000/
Quit the server with CTRL-BREAK.な

Watching for file changes with StatReloader

Performing system checks...

System check identified no issues (0 silenced).

You have 18 unapplied migration(s). Your project may not work properly until you apply the migrations for app(s): admin, auth, contenttypes, sessions.

Run 'python manage.py migrate' to apply them.

October 09, 2021 - 17:13:14

Django version 3.2.8, using settings 'config.settings'

Starting development server at http://127.0.0.1:8000/

Quit the server with CTRL-BREAK.な

なんか警告出ていますが無視。

chromeからhttp://127.0.0.1:8000/でdjangoの初期画面（ロケットが飛んでいるやつ）が表示されたらOKです。

終わるときはCTRL-BREAK　と書いていますが。

ctrl+c でした。（windows10)

この記事は下記の動画を参考にさせていただきました。ありがとうございます。