Shallow Learning

勉強の備忘録メイン

アルスラーン戦記が面白い

【Numpy】乱数生成 2017.06.11

正規乱数の生成

randnで生成できるのはN(0,1)なので,N(\mu, \sigma^{2})に対しては数式操作が必要
numpy.random.randn — NumPy v1.12 Manual

np.random.randn(d0,d1, ..., dn) #標準正規乱数の生成.
                                #  次元を増やすことでTensorにも対応.
                                #  dxに生成する乱数の個数を入力
sigma * np.random.randn(1) + mu #N(mu, sigma)に従う正規乱数(スカラー)

【Numpy】iterator: nditer

nditerの使い方

多次元配列でのIteration
numpy.nditer — NumPy v1.12 Manual

it = np.nditer(x, #走査対象の配列
               flags=['multi_index'], #走査方法
                                      #  multi_index: 多次元indexの生成
               op_flags=['readwrite'])#オペランドに対して許可する操作の種類
                                      #  readwrite: 読み込み,書き込みともに許可
                                      #  readonly: 読み込みのみ許可
while not it.finished:
   i = it.multi_index
   print(i)
   it.iternext()
        
#Result
(0, 0)
(0, 1)
(0, 2)
(1, 0)
(1, 1)
(1, 2)

【matplotlib】ベクトルの描画

ベクトルの描画

quiverを使う.gradientの描画などに.
matplotlib.axes.Axes.quiver — Matplotlib 2.0.2.post3141+gb6eb043 documentation

import matplotlib.pylab as plt
plt.quiver(X, #ベクトルの始点 X座標
           Y, #ベクトルの始点 Y座標
           U, #X方向の成分
           V, #Y方向の成分
           angles="xy", #角度の決定方法 
                        #"uv": if U==V then π/4, "xy":from (x,y) to (x+u, y+v)
           color="#666666")
plt.show()

論文[薬剤疫学] Nonsteroidal anti-inflammatory drugs and risk of heart failure in four European countries: nested case-control study (Arfè A et al., BMJ, 2016 Sep)

www.ncbi.nlm.nih.gov

なぜこの論文か

エビデンス創出における観察研究の可能性,運用方法,具体的な分析手法について理解が個人として不十分と感じるため,このあたりの能力開発の一環として.

続きを読む

RStan学習録

(2017-02-02作成)

R tips

t(): 転置行列を返す関数

apply(X, MARGIN, FUN, …): リスト、タプル、ベクトルに共通のFUNCTIONを適用。MARGINは関数を適用する方向を意味し、例えば次のように計算できる。

#MARGIN == 1
> D <- data.frame(c(1,3,4,3,8), c(2,5,6,6,8), c(7,3,9,2,0))
> colnames(D) <- c("A", "B", "C")
> apply(D, 1, mean)
[1] 3.333333 3.666667 6.333333 3.666667 5.333333
> apply(D, 1, max)
[1] 7 5 9 6 8
> apply(D, 1, min)
[1] 1 3 4 2 0

#MARGIN == 2
> apply(D, 2, mean)
  A   B   C 
3.8 5.4 4.2 
> apply(D, 2, max)
A B C 
8 8 9 
> apply(D, 2, min)
A B C 
1 2 0 

靴を磨くとマジで光る

大学の入学式(6年前?)でスーツについてきた適当な革靴と、ABCマートで適当に買った防水革靴しか持っていなかったこともあり、大変恥ずかしながら、これまでまともに靴磨きをしたことがなかった。

しかし最近、冠婚葬祭の機会が増えてきたのと、それなりの場にはそれなりの服装で、という意識がようやっと芽生えてきたこともあり、ちょっといい目の靴(スーツ屋で適当にくっついてくるやつではない、という意味で)を購入したので、靴磨きの仕方というのを学んでみた。

www.columbus.co.jp

このプロトコルをある程度守って、6年ものの適当革靴を磨いてみたところ、これがびっくり。
刻み込まれたシワこそ消えないものの、立派に黒く光っているじゃないですか。

革靴が光るのって新品の時ぐらいなのかと思ってました……。
(大して期待してなかったので画像すらないという)

「日医 値段の安いものを求める姿勢、『通常医師なら考えない』」 RISFAX 2017/1/26

職場で読んでどうしても一言言いたくなってしまった記事。

「日医 値段の安いものを求める姿勢、『通常医師なら考えない』」 RISFAX 2017/1/26

関西メディコが非正規ルートからハーボニーを仕入れた動機が「安かったため」だったことに関する医師会のえらい人のコメント、らしい。

偽造医薬品を作る奴は言語道断だし、流通をみすみす許してしまった関係者に問題があったことにも異論はない。 安易な罰則強化については賛否あるだろうけど、感情としては十分理解できる。

でも、自分らだけが倫理的、とでも言いたげな物言いはちょっとね。 診療報酬詐欺の医者がちょっとした騒ぎになったことはもう忘れたのかっていう。

※ 日刊薬業では罰則強化の部分だけが記事にまとまっていたし、コメントの中心というわけではない模様。

医師と他職種の犯罪率でも分析してやろうかと思ったけど、「医療従事者」以上に細分化されたデータが簡単には手に入らなさそうなのでとりあえず断念。職業、学歴、出身地、年齢、性別あたりを網羅した匿名化データとか転がってないかなあ……。

警察庁「平成27年の犯罪」