Ubuntu16.04でウインドウをディスプレイ間移動させるショートカットの設定
立ち上げたウィンドウが思っていたディスプレイと違う場所に配置されてしまった時、動かしたいけどいちいちマウスに手を伸ばすのは癪、ということはあると思う。
そういう時は下記の方法でショートカットを設定するとストレスがなくなる。
ちなみに「Ubuntu ウィンドウ ディスプレイ 移動」みたいにグーグルで検索すると日本語で分かりやすく方法を解説してくれるブログが出てくるのだけど、実は途中から設定方法を間違えている。
僕はそこで割と混乱したので、同じように困る人の助けになれば、という気持ちで書いている。
もし英語が読めれば
askubuntu.com
を読めば解決します。
ウィンドウマネージャのCompizeをインストールしてくる。
$ sudo apt-get install compizconfig-settings-manager compiz-plugins
起動する。
Window Managementをクリックし、Putの左のチェックボックスをOnにする。
Putをクリックし、詳細設定の画面を開く。（もしかしたら自動でここに移動するかもしれない）
Put To Next Outputに適当なキーを設定する。
僕はCtrl+Shift+右矢印を設定したけど、この画像はCtrl+Alt+nにしている。
以上。
大腸菌の脂質二重膜組成
typedefで配列型に名前をつける
typedefは基本的に以下のように使う。
typedef int size;//以降size型をint型として使うことができるようになる
ただ、配列をtypedefしたい場合は表記法が直感に反したものになる
例えばint型の配列をsizesと定義したい時は以下のように表記する。
typedef int size[];//typedef int[] sizeではない
これは例えばgccのarrayの定義などで使われている。/usr/include/c++/5/にあるarrayファイルには以下のようなコードがある（多分gccはここを見に行っている）。
template<typename _Tp, std::size_t _Nm>
struct __array_traits
{
typedef _Tp _Type[_Nm];//<-ここ
…………
};ここでは_Tp型の配列を_Typeとして使うために上記の構文を使用している。
わからないなあ、という話でした。
matplotlibでのオブジェクト指向的な描画
matplotlibには主にpyplotの関数を用いてオブジェクトを明示的に操作せず簡単に描画する方法と、オブジェクトを明示的に操作する方法がある。以下後者の方法について。
matplotlibではグラフは一度FigureCanvasに描画され、それがバックエンドのmatplotlib.backend_bases.FigureCanvasBaseを継承した出力フォーマット依存のクラスによって出力されるという仕組みをとっている（はず、要出典）。
FigureCanvasに描画されるFigureは部品ごとに管理されており、すべての部品はmatplotlib.artist.Artistという抽象基底クラスを継承している。Figure自身もArtistの派生クラス。部品というのは例えば、軸（Axisというクラスで管理される）や目盛り、グリッド線（Tickというクラスに管理される）などのことを指す。また、これらはこちらもまたArtistの派生クラスであるmatplotlin.axes.Axesによってまとめられ、管理されている。
オブジェクト指向でのプロットは以下のようになる（例として2つの行列から２つのカラーマップを描く場合を取り上げる）。
import matplotlib.pyplot as pet import matplotlib.cm as cm #データを用意する arr1 = [[1,0,0],[0,1,0],[0,0,1]] arr2 = [[0,0,1],[0,1,0],[1,0,0]] data = [arr1,arr2] #Figure全体を管理するオブジェクトfigを生成する fig = plt.figure() #Figureの構成要素である２つの図それぞれを管理するAxesオブジェクトax1とax2を生成する ax1 = fig.add_subplot(1,2,1)#１行２列のグラフの１つめを描く ax2 = fig.add_subplot(1,2,2)#１行２列のグラフの２つめを描く ax1.imshow(data[0], cmap = cm.Greys, interpolation = 'nearest')#オブジェクトにカラーマップの情報をもたせるAxesのimshowメソッドを呼び出す ax1.set_axis_off()#軸を表示しない設定にするset_axis_off()メソッドを呼び出す ax2.imshow(data[1], cmap = cm.Greys_r, interpolation = 'nearest') ax2.set_axis_off() #描画する plt.show()
上記コードのうちcm.binaryは色を指定している。指定できる色は(http://matplotlib.org/examples/color/colormaps_reference.html)にある。”Greys_r”の”_r”は、グラデーションを反転させている。ここにない色も指定できたりする（例えば”binary”）。また、interpolationの’nearest’は描画をタイル状にしており、無指定だとグラフはグラデーションになる。
図の詳細な設定をいじる場合は図を管理しているAxesオブジェクトのメソッドを使う、というような事になる。Axes.get_xaxisなどのメソッドを使ってX軸の情報のみを管理するXAxisオブジェクトを生成し、更に細かく設定を行うことも（多分）できる。このようなAxesクラスのメソッドは(http://matplotlib.org/api/axes_api.html#axis-limits)に書いてある。
matplotlib version2.0.0をインストールした作業記録[Ubuntu 16.04]
Ubuntu 16.04に何も考えずaptでmatplotlibを入れたらversionが1.5.1だった。バージョンの確認は
$ python >>> import matplotlib >>> matplotlib.__version__
でできる。
最新版は2.0.0なのでこちらに更新したい。また、今まではpythonで使っていたが折角なのでpython3で使いたい。以下作業ログ。
$ apt search python3-matplotlib
の結果aptで入れられるのは1.5.1までらしい。apt-get updateしても変わらなかった。
少し調べてみるとどうもpythonのパッケージ管理システムpipで入れることができるらしい。そういうわけで、まずはpipを入れる（aptとpipが後々衝突したりしないかとても不安だけれど取り敢えず気にせず入れてみる）。
$ apt search python3-matplotlib
の結果python3-pipがヒットしたのでインストールする。
$ sudo apt-get install python3-pip
pipが入ったので以下でmatplotlibを探そうとしたらpipがまだ入っていないと怒られた。
$ pip search matplotlib
pipという名前では入っていないようなので名前を特定する。/usr/bin内を探したところ、pipというファイルはなかったが代わりにpip3というファイルがあった。おそらくこれだと思われるのでpip3で呼べば良い。
さてmatplotlibのインストールといきたいところだが、念の為以前入れていたmatplotlibを削除しておく必要がある。
$ sudo apt-get purge python-matplotlib
で以前のmatplotlibを削除した。purgeだと設定ファイルごと削除してくれるらしい。
pip3でmatplotlibを検索する。
$ pip3 search matplotlib
matplotlib (2.0.0)がヒットしてくれたのでこれをインストールする。
$ pip3 install matplotlib
ちゃんとpython3のmatplotlib(2.0.0)が入っているかどうか確認する。
$ python3 >>> import matplotlib as mpl >>> mpl.__version__
と打ったら
'2.0.0'
と帰ってきたので無事完了したか？と思ったのだけど、その後
$ python3 (実行ファイル名).py
ImportError: No module named '_tkinter', please install the python3-tk package
と怒られてしまった。python3-tkパッケージがないということなのでpip3でsearchをかけたがそれらしきものがない。
$ apt search python3-tk
としたらヒットしたのでaptで入れることにする。
$ sudo apt-get install python3-tk
こうしたら実行ファイルもちゃんと動くようになった。めでたしめでたし。
C++のconst指定子とポインタのややこしい話
C++でよく変更する予定のない変数の型の前にconstを付けるが、あれは唯の目印のようなものではなく、const ホニャララという新しい型を宣言している感覚に近いっぽい。
このconstの仕様はC言語時代からの負の遺産で大分ややこしいものになっているため、ここに少し整理しておくことにする。
double型を例にとって整理しよう。
double x;//一般的なdouble型の宣言 double* x;//double型のポインタの宣言 const double x;//double型で、xの値を変更することはできない const double* x;//値を変更することのできないdouble型（const double）へのポインタ double const* x;//実はこれは上と同じものを指す。この辺からややこしい。 double* const x;//xはdouble型のポインタで、ポインタの指す先をかえることはできない。ポインタが指しているdouble型の変数に別の値を代入することはできる。 const double* const x;//変更不能なポインタが指しているのはconst double型なので、こちらに別の値を代入することもできない。 double const* const x;//上と同じ const double* const* const* x;//const double型へのポインタも変更不能で、そのポインタへのポインタも変更不能だが、このポインタへのポインタにはconst指定子がついていないので変更できる。 deouble const* const* const* x;//上と同じ
おわかり頂けただろうか？
他に、f(const double x)のような関数にdouble型の変数を代入しても問題ないが、f(double x)のような関数にconst double型の変数を代入するとコンパイルエラーになる。
また、この話には直接関係がないが、関数ポインタへのアドレス参照演算子は無視される、intなどの型とintなどのリストは内部では違う型として扱われているので、int型のポインタのポインタにint型のリストのアドレスを代入しようとしてもエラーを吐くなどの話を今日しったのでメモしておく。
(C++)大きさ不明の2次元配列データを2次元vectorに読み込む方法
3/22 17:10
大きさの分からない2次元配列データを2次元vectorに格納する方法がいくら調べても見つからなかったので、分からないなりに調べつつコードを作成してみた。
下記のコードであれば、データが数値のcsvファイルならなんでも読み込めるはず。
2017/10/20
久しぶりにコードを見返したところ、いくつか気になった点があったので修正。
修正点
任意の数値型のvectorに対してGetdata関数が適用できるようにした。
using namespace std;を削除した。
2018/2/25
コードを見返したところ、いくつか気になった点が出てきたので修正。
修正点
引数で指定したファイルが見つからない場合に例外を返却するよう修正。
引数で受け取ったvectorに副作用でデータを格納するのではなく、関数の返り値として読み込みデータを返却するように変更。
第２引数で空読みしたい行数を指定できるよう変更。
ループ変数名と型(int->std::size_t)の修正。
2018/6/4
頂いたコメントを受けて修正。その他仕様に至らぬ点があったため修正。
修正点
コメントへの返信に記載。
csvファイルの末尾に空行がある際、dataの行数も空行分大きくなってしまう点を修正。
csvファイルの各行末に","が存在する場合、行末のデータを重複して読み込んでしまう点を修正。
//大きさ不明の２次元配列データを2次元vectorに読み込むGetdata関数 #include <iostream> #include <fstream> #include <sstream> #include <vector> #include <string> #include <exception> template<typename Num_type> std::vector<std::vector<Num_type> > Getdata(std::string filename, std::size_t ignore_line_num = 0){ std::ifstream reading_file; reading_file.open(filename, std::ios::in); if(!reading_file) throw std::invalid_argument(filename + std::string("could not be opened.")); std::string reading_line_buffer; //最初のignore_line_num行を空読みする for(std::size_t line = 0; line < ignore_line_num; line++){ getline(reading_file,reading_line_buffer); if(reading_file.eof()) break; } Num_type num; char comma; std::vector<std::vector<Num_type> > data; while(std::getline(reading_file, reading_line_buffer)){ if(reading_line_buffer.size() == 0) break; std::vector<Num_type> temp_data; std::istringstream is(reading_line_buffer); while(is >> num){ temp_data.push_back(num); is >> comma; } data.push_back(temp_data); } return data; } //動作テスト int main(){ //読み込みデータ格納先2次元vectorを用意する、今回の数値型はなんでも良い std::vector<std::vector<double> > data; std::string filename("test.csv"); //Getdata関数を使う //テンプレート引数として読み込みデータの型名を指定(今回はdouble)。 //第１引数に読み込みたいファイルのカレントディレクトリからのパスを指定する std::cout << "reading " << filename << "..." << std::endl; data = Getdata<double>(filename); for(std::size_t line=0 ;line < data.size() ;line++){ for(int column=0 ;column < data[line].size() ;column++){ std::cout << data[line][column] << " "; } std::cout << std::endl; } std::cout << std::endl; //最初のn行を読み飛ばす場合には第２引数にnを入れる std::size_t n = 3; std::cout << "reading " << filename << "..." << std::endl; data = Getdata<double>(filename,n); for(std::size_t line=0 ;line < data.size() ;line++){ for(std::size_t column=0 ;column < data[line].size() ;column++){ std::cout << data[line][column] << " "; } std::cout << std::endl; } std::cout << std::endl; return 0; }
