Pyomoモデルの変数・制約の情報を一括で取得する
Pythonの最適化モデリングツールであるPyomoで、modelに定義された変数や制約の情報を一括して取得する方法をまとめました。Pyomoの変数や制約がベクトル化された状態でも対応できます。
Python
PyomoのImplicitly replacing the Component attribute警告について
Pythonの最適化モデリングツールPyomoでImplicitly replacing the Component attributeという警告が表示される場合、Pyomoのモデルに重複した変数名や制約名が定義されています。異なる変数名や制約名にすることで、警告が表示されなくなります。
PythonでSQLiteを扱う
Pythonのsqlite3ライブラリを使ってSQLiteを扱う方法をまとめました。
Markdown拡張言語MySTの記法
Markdownの拡張言語であるMyST (Markedly Structured Text) について、Markdownから追加された記法を簡単にまとめました。
SphinxでMarkdown拡張言語のMySTを扱う
SphinxでMarkdownの拡張言語であるMyST (Markedly Structured Text) を導入する方法をまとめました。
SphinxのモダンテーマFuroを導入する
Python製ドキュメント生成ツールSphinxのモダンテーマFuroの導入方法をまとめました。
Sphinxを使ったHTMLドキュメント作成
ドキュメント生成ツールSphinxを導入し、HTMLファイルを生成するまでの方法をまとめました。
最適制御向け最適化ライブラリOpEnのRust build of TCP interface failedエラーについて
OpEnで発生するRust build of TCP interface failedエラーの解消方法を示します。
HTML, CSS, JavaScriptを圧縮 (minify) するPythonスクリプト
HTML, CSS, JavaScriptを圧縮 (minify) して、ファイル容量を削減するPythonスクリプトを作成しました。
【Python】定数を持つ関数の実行を高速化する
Pythonの関数において毎回決まった値（定数）を必要とする場合、どのように記述すれば処理が速くなるか検証しました。
PythonとCasADiを使ったDirect Single Shooting法による最適制御
Pythonと最適化ライブラリCasADiを使って、Direct Single Shooting法と呼ばれる手法によって最適制御問題を解きました。対象とした例題は斜方投射（物体を斜め方向に上げる）で、指定の時刻・距離に物体を到達させる最小の初速度を求めます。
最適制御向け最適化ライブラリOpEnに入門する
Rust製の最適制御向け最適化ライブラリOpEnに入門するためチュートリアルの非線形計画問題を解いたので、備忘録を兼ねてまとめた。
Rust製最適化ライブラリOpEnのインストール
Rust製の最適化ライブラリOpEnをWindows 10にインストールし、Pythonから使えるようにする。
scipy.interpolate.interp2dによる2次元データの補間を解説
Pythonの数値解析ライブラリSciPyのinterpolate.interp2dクラスを使って、2次元形状のデータを補間する方法を解説する。補間オプションや、実際の補間例も示す。
Condaの仮想環境をYAMLファイルに保存する
Condaで構築した仮想環境をYAML形式のファイルに保存し、再構築する方法を解説する。
SphinxでPython docstringからドキュメントを自動生成する
ドキュメント生成ツールSphinxを使って、Pythonスクリプトのクラスや関数のdocstringからHTMLドキュメントを自動生成する方法を解説する。
PythonとCasADiで常微分方程式を解く
Pythonと自動微分・最適化ライブラリCasADiを使って、常微分方程式解く方法をまとめた。
PythonのsubprocessでWindowsコマンドを実行
Pythonの標準ライブラリsubprocessを使ってWindowsのコマンドを実行する方法を解説する。
CasADiとBONMINで混合整数非線形計画問題を解く
Pythonで自動微分・非線形最適化ライブラリCasADiと最適化ソルバBONMINを使って、混合整数非線形計画問題を解く方法をまとめた。
CasADiとIPOPTで非線形計画問題を解く
Pythonで自動微分・非線形最適化ライブラリCasADiと最適化ソルバIPOPTを使って、制約付き非線形計画問題を解く方法をまとめた。
Scikit-learnのPolynomialFeaturesでべき乗を求める
·1917 文字·4 分
PolynomialFeaturesクラスの引数とメソッドについて解説する。また、特徴量の数を1～3まで変化させ、オプションによって出力がどのように変化するか確認する。
【Python】ネストされたリスト・辞書とdeepcopy
Pythonでネストされたリストや辞書をコピーするとき、一方に加えた変更が他方に反映されないようにしたい場合は、copyモジュールのdeepcopy()関数を用いる。deepcopy()関数によって、リスト・辞書の参照先でなく、実体が全てコピーされる。
PyomoでGDP最適化問題を解く
PyomoでGDP (Generalized Disjunctive Programming) と呼ばれる最適化問題を解いた。GDPは論理的な制約を持つ最適化問題である。
PyomoとCouenneで非凸の混合整数非線形計画問題(MINLP)を解く
PyomoというPythonライブラリと、Couenneという最適化ソルバを使って非凸の混合整数非線形計画問題 (MINLP) を解く方法をまとめた。
PyomoとIPOPTで非線形計画問題を解く
最適化モデリングツールPyomoと、最適化ソルバIPOPTを使って非線形計画問題を解く方法をまとめた。
Pyomoで線形計画問題を解く
PyomoというPythonライブラリを使って線形計画問題を解く方法をまとめた。本記事では、Pyomoの導入方法と、問題の記述方法について示す。
PandasのTimestampでタイムゾーンを扱う
PandasのTimestampオブジェクトにタイムゾーンを設定する方法や、異なるタイムゾーンに変換する方法について述べる。
PandasのTimestampで時刻を扱う
PandasのTimestampを使った時刻の生成や、時刻オブジェクトからの属性の取得、任意形式の文字列での出力について述べる。
辞書内包表記でPandasのSeries, DataFrameを作成
辞書内包表記を使って、PandasのSeries, DataFrameを少ないコード量で作成する。
Pythonとseleniumを使ったブラウザ操作自動化
ウェブUIのテストツールであるseleniumを使った、ブラウザ操作の自動化についてまとめた。
pandas.Seriesのcorrメソッドで時系列データの相関係数を求める際の注意点
pandas.Seriesのcorrメソッドで時系列データの相関係数を求めるときにはshiftメソッドで時刻をずらします。
Chainerの自動微分で勾配を求める（補足）
backwardメソッドを使用するときの注意点と、chainer.grad関数を使った自動微分の計算について述べる。
Chainerの自動微分で勾配を求める
ChainerのVariableクラスを使った1階微分、2階微分の求め方について解説する。
scikit-learnのBaggingClassifierでバギングする
·2756 文字·6 分
BaggingClassifierを用いた学習（バギング、ペースティング、ランダムサブスペース、ランダムパッチ）について解説する。
Scikit-learnの正則化付き重回帰モデル
·2498 文字·5 分
Scikit-learnに実装されている重回帰、Ridge回帰、Lasso回帰、Elastic Netのロジックと使用方法をまとめた。
Windows10のPowerShellでAnaconda Pythonを使う方法
·3581 文字·8 分
Windows10のPowerShellでAnaconda Pythonを使うための手順をまとめた。
Pythonのf-stringsで文字列を扱う
Python 3.6で実装されたf-stringsと呼ばれる数字や文字列の表記法を使った、整数・小数の桁数指定や指数表示の方法をまとめた。