Category: Pythonでやってみる

PyQtとは

PyQtは、クロスプラットフォームのGUI開発ツール、Qt(キュート)をPythonから操るためのライブラリです。
PyQtのPythonバインディングという言い方をします。
Qtを使うと、クロスプラットフォーム、つまりOSにとらわれず、Windows、MacOS、Linuxなど、様々な環境で動く、グラフィカルなアプリを作ることができます。

What is PyQt?

Qt 公式ページ

1.Pythonの実行環境の準備

PyQtをインストール刷る前に、Pythonをパソコンにインストールする必要があります。

Pythonのインストール方法は、下の記事で解説していますので、こちらをご覧ください。
pygameを使ってPythonで絵を描く

2.PyQtインストール

PyQtのインストールは、自分でビルドするなどいろいろな方法があるようですが、pipでインストールする方法の例を紹介します。

参考
PyQt5とpython3によるGUIプログラミング［０］

最新のPyQt5をインストールします。

$ pip install PyQt5

こんな風に、Successfully installed PyQt5-5xxxと表示されれば、インストール成功です。

Installing collected packages: sip, PyQt5
Successfully installed PyQt5-5.10.1 sip-4.19.8

3.まずは絵を書いてみる

これまでにこのブログで取り上げた例と同じく、横300px、縦200pxの矩形のウインドウを表示し、
左上から右に10px、下に10pxの位置に、幅20px、高さ50pxの縦長の長方形を描きます。
pygameの例、kivyの例

下の内容のファイルtkintertest.pyを作成して下さい。
pyqttest.py

import sys
from PyQt5.QtCore import Qt
from PyQt5.QtGui import QPainter
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget

class MainWindow(QWidget):
    def __init__(self, parent=None):
        super(MainWindow, self).__init__(parent)
        self.setWindowTitle("This is a pyqt sample")
        self.setGeometry(0, 0, 300, 200)

    def paintEvent(self, event):
        p = QPainter(self)
        p.setPen(Qt.yellow)
        p.setBrush(Qt.yellow)
        p.drawRect(10, 10, 20, 50)

app = QApplication(sys.argv)
mainWindow = MainWindow()
mainWindow.show()
sys.exit(app.exec_())

次に、ファイルを保存したディレクトリで下のコマンドを実行してください。

>>> python pyqttest.py

今回は、ウインドウの位置も指定していますので、画面の左上にこのようにウインドウが表示されるはずです。

参考
PyQtでのグラフィックス その1 (QWidgetに直接描画する)

4.解説

では、プログラムのコードのそれぞれの具体的な処理内容を解説していきます。

import sys
from PyQt5.QtCore import Qt
from PyQt5.QtGui import QPainter
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget

最初は必要なモジュールをインポートしていきます。

sysはpythonの基本的なモジュールで、今回のプログラムではQtのウインドウを閉じた時にPythonプログラムを終了するために使います。

その他の3行は、Qtの必要なクラスです。Qtはその名の通りQtのメインのクラス、QpainterはQtでいろいろな図形を描く時に使うクラス、QApplicationはQtのアプリ自体を表すクラス、QWidgetはQtのGUI部品、例えばウインドウを表すクラスです。

参考
29.1. sys — システムパラメータと関数
QPainter Class

class MainWindow(QWidget):

QWidgetを継承したクラスMainWindowを作っています。
このクラスはウインドウ自体を表しています。

    def __init__(self, parent=None):
        super(MainWindow, self).__init__(parent)
        self.setWindowTitle("This is a pyqt sample")
        self.setGeometry(0, 0, 300, 200)

ウインドウのコンストラクタです。
ウインドウのクラスのインスタンスを作成する時、実行されます。

setWindowTitleでウインドウのタイトルを指定し、setGeometryで、ウインドウの位置と大きさを指定します。
最後の2つの引数が幅と高さです。

    def paintEvent(self, event):
        p = QPainter(self)
        p.setPen(Qt.yellow)
        p.setBrush(Qt.yellow)
        p.drawRect(10, 10, 20, 50)

このメソッドは、このクラスのウィジェット画鋲がされるたびに呼び出されるイベントハンドラーです。
内部では、QPainterクラスのインスタンスを用いて矩形を描いています。

p.setPen(Qt.yellow)で、輪郭線を黄色に、p.setBrush(Qt.yellow)で塗りつぶしを黄色にしています。
p.drawRect(10, 10, 20, 50)でく形を描き、引数で一番左からx座標、y座標、幅、高さを指定しています。
Qtの座標系は左上原点のようです。

参考
oid QWidget::paintEvent(QPaintEvent *event)

app = QApplication(sys.argv)
mainWindow = MainWindow()
mainWindow.show()
sys.exit(app.exec_())

最後はQtのアプリケーションと、作ったウインドウのクラスのインスタンスを作って、ウインドウを表示しています。

最後の、sys.exit関数はPythonプログラムを終了します。
引数のapp.exec_()はQtのアプリケーションを実行します、
またウインドウが閉じた時に返り値を返すので、これを引数に指定したsys.exitが続いて実行されるようにしています。

参考
sys.exit

int QApplication::exec()

参考

tkinterとは

tkinterは、pygletやKivy等と同じように、pythonでGUIのアプリを作るためのモジュールです。
厳密に言えば、Tclという別言語のためのTkというGUIツールキットをPythonから操るためのインタフェースです。

Tk及びTclについて詳しく知りたい人は、公式サイトを見ましょう。英語ですが。

参考 tcl公式
Tcl Developer Site

別言語といってもpythonと組み合わせてよく使われている印象があります。

このtkinterを使って、いつものように矩形を描画させてみましょう。

1.Pythonの実行環境の準備

tkinterを利用するには、最新のPythonを自分のパソコンにインストールする必要があります。

Pythonインストールの方法については、下の記事をご覧ください。
pygameを使ってPythonで絵を描く

2.tkinterインストール

tkinterは、インストールが不要です。
なぜなら、Pythonのインストール時に一緒にインストールされるからです。

3.まずは絵を書いてみる

pygameの例、kivyの例と同じように矩形、長方形を描いてみましょう。

描く図形は、上記のKiviの例と同じです。
横300px、縦200pxの長方形のウインドウの中に、
左上から右に10px、下に10pxの位置に、幅20px、高さ50pxの縦長の長方形を描きます。

下の内容のファイルtkintertest.pyを作成して下さい。
tkintertest.py

iimport tkinter

root = tkinter.Tk()

root.title("This is a tkinter sample")
root.geometry("300x200")

canvas = tkinter.Canvas(root, width=300, height=200)
canvas.create_rectangle(10, 10, 30, 60, fill='yellow')
canvas.place(x=0, y=0)

root.mainloop()

次に、ファイルを保存したディレクトリで下のコマンドを実行してください。

>>> python tkintertest.py

ウインドウがでてきて、黄色い長方形が左上に表示されましたか？

Kivyやpygameの例とことなり、ディフォルトでウインドウの背景色が白らしいですね。
また、長方形にも黒い枠線がついています。
細かいことはきにせず、このまま進めますが、気になる人は下のサイトなどを参考にしてみてください。

【Python】Tkinterのcanvasを使ってみる

このウインドウを消すには、普通にx(バツ)ボタンを押してください。

4.解説

上のコードを、まとまりごとに説明します。

import tkinter

root = tkinter.Tk()
 
略

root.mainloop()

一番上の”import tkinter”は、tkinterモジュールをインポートしています。

次の”root = tkinter.Tk()”、そして最後の”root.mainloop()”この２つで、ウインドウを表示する処理をしています。

root.title("This is a tkinter sample")
root.geometry("300x200")

なんとなくわかると思いますが、”root.title(“This is a tkinter sample”)”で、ウインドウのタイトルを指定しています。

“root.geometry(“300×200”)”は、ウインドウの幅と高さの指定です。

canvas = tkinter.Canvas(root, width=300, height=200)
canvas.create_rectangle(10, 10, 30, 60, fill='yellow')
canvas.place(x=0, y=0)

ここでは黄色の長方形を描いています。

まず、”canvas = tkinter.Canvas(root, width=300, height=200)”で、ウインドウと同じ大きさの「キャンバス」を作っています。
自由に絵をかけるエリアみたいなイメージでしょうか。

そのキャンバスの中に、”canvas.create_rectangle(10, 10, 30, 60, fill=’yellow’)”で、長方形を描いています。
最初の4つの数字は、長方形の左上のx座標、y座標、右下のx座標、y座標です。
ちなみに、tkinterの世界では左上が原点のようです。
一番最後の fill=’yellow’は黄色で塗りつぶすことを指定しています。

“canvas.place(x=0, y=0)”で、キャンバスをウインドウのの原点に置きます。
これで、キャンバス内に描かれた長方形もウインドウに表示されることになります。

参考

25.1. tkinter — Tcl/Tk の Python インタフェース

PythonのTkinterを使ってみる

Python Tkinter Canvas creating rectangle

pygletとは

pygletは、公式サイトによると、クロスプラットフォームなPythonでのウインドウやマルチメディア開発のためのライブラリです。

a cross-platform windowing and multimedia library for Python.

要は、ウインドウを出したり、画像や動画を表示させるアプリをつくるキットということです。

参考 pyglet公式
pyglet wiki

前に紹介したpygameと似ていますが、よりあとに作られたもののようです。

この記事では、pygletに、シンプルな図形を描画させてみます。

1.Pythonの実行環境の準備

pygletを利用するにあたって、Pythonを自分のパソコンにインストールする必要があります。

Pythonインストールの方法については、下の記事をご覧ください。
pygameを使ってPythonで絵を描く

2.pygletインストール

pygletのインストールは簡単で、pipコマンドを利用できます。

anaconda prompotや、comand prompt、power shell等の黒い画面で、下のコマンドを実行してください。

>>>pip install pyglet

下のように、”Successfully installed”と出たらインストール成功です。

略
Successfully installed future-0.16.0 pyglet-1.3.1

2018年3月8日時点では、バージョン1.3.1がインストールされました。

3.まずは絵を書いてみる

pygameの例、kivyの例と同じように矩形、長方形を描いてみましょう。

具体的には、横300px、縦200pxの長方形のウインドウを表示し、
左上から右に10px、下に10pxの位置に、幅20px、高さ50pxの縦長の長方形を描きます。

下の内容のファイルpyglettest.pyを作成して下さい。
pyglettest.py

import pyglet
window = pyglet.window.Window(300, 200)
window.set_caption('This is a pyglet sample')

quad = pyglet.graphics.vertex_list(4,
    ('v2f', [10, 190, 30, 190, 30, 140, 10, 140]),
    ('c3B', (255, 255, 0, 255, 255, 0,255, 255, 0,255, 255, 0,)))

@window.event
def on_draw():
	quad.draw(pyglet.gl.GL_QUADS)

pyglet.app.run()

次に、ファイルを保存したディレクトリで下のコマンドを実行してください。

>>> python pyglettest.py

このような黄色い長方形が左上に表示された小さなウインドウが出てくるはずです。

このウインドウを消すには、”python pyglettest.py”を打ち込んだ黒い画面(ターミナル)でCtrl(コントロール)とZを同時に押して下さい。

私のPC(mac)では、その後もウインドウが残ってしまったので、強制終了してください。

4.解説

作成したコードの各部分の意味を解説していきます。

import pyglet

この部分では、pygletモジュールをインポートしています。

window = pyglet.window.Window(300, 200)
window.set_caption('This is a pyglet sample')

この部分では、ウインドウを作っています。
引数の300と200で、幅300ピクセル、高さ200ピクセルのウインドウを作っています。
これは変数windowに代入されています。

windowing

“window.set_caption(‘This is a pyglet sample’)”では、ウインドウ上部のタイトルを指定しています。
画像で確認してみて下さい。”This is a pyglet sample”がタイトルになっているはずです。

quad = pyglet.graphics.vertex_list(4,
    ('v2f', [10, 190, 30, 190, 30, 140, 10, 140]),
    ('c3B', (255, 255, 0, 255, 255, 0,255, 255, 0,255, 255, 0,)))

この部分では、画面に表示する内容を決めています。

pyglet.graphics.vertex_list関数は、座標のリストをつくります。
引数の4は、4つの点を作るという指定です。

次の引数の”(‘v2f’, [10, 190, 30, 190, 30, 140, 10, 140])”の、v2fは、その後のリストが、2つの値(x軸座標とy軸座標)の組であること、fつまりFloatで浮動小数点数であることを示しています。

つまり、その後の”10, 190, 30, 190, 30, 140, 10, 140″は、
x軸が10、y軸が190の点が一つ、x軸が30、y軸が190の点が一つ…という具合に長方形の4つの点の座標を指定しています。
ちなみに、pygletの座標系では、左上が原点のようです。

次の、”(‘c3B’, (255, 255, 0, 255, 255, 0,255, 255, 0,255, 255, 0,)))”のうち、c3Bは、その後のリストが、cつまりColorで色を表していて、
3Bつまり赤、緑、青の3つの数字の組で、Unsigned byte、0から255の数字で表されることを示しています。

Rつまり赤色とGつまり緑色が最大値を指定しているので、”255, 255, 0″は黄色です。

まとめると、黄色の長方形の色と座標を指定して変数quadに代入しています。

@window.event
def on_draw():
	quad.draw(pyglet.gl.GL_QUADS)

ここでは、アプリが起動した後に、何を刷るかをon_draw関数の中で定義しています。
“quad.draw(pyglet.gl.GL_QUADS)”は、先程つくった四角形の色と座標の情報auadを使って、四角形を描いています。
pyglet.gl.GL_QUADSが四角形という指定です。

他にも、pyglet.gl.GL_LINESで線を指定できるなど、いろいろな図形を描けます。
詳しくはこちらをみてみましょう。
drawing-primitives

pyglet.app.run()

最後に、アプリを起動しているのがこの部分です。

参考

pygletのインストール

pyglet program drawing a single textured square

https://stackoverflow.com/questions/26808513/drawing-a-rectangle-around-mouse-drag-pyglet

Kivyとは

KivyはPythonをつかってGUI(グラフィカルユーザインタフェース)を作成するためのライブラリです。

利用することで、絵を描くことも可能です。

参考
Kuvi 公式サイト

こちらのpygameを使った例とほぼ同じように、矩形を描いてみましょう。

1.Pythonの実行環境の準備

Kivyは、このサイトでおなじみのブラウザ上の黒い欄、Brython Consoleでは動きません。
まず、自分のパソコンにインストールする必要があります。

詳しくは、こちらのページの「1.Pythonの実行環境の準備」の欄をご覧ください。
pygameを使ってPythonで絵を描く

2.Kibyのインストール

pipでKibyをインストールしましょう。

まず、Kivyをインストールする際は、Kiby本体以外に、いくつか事前にインストールが必要なものがあります。
ここでは、Macの場合のインストールを紹介します。

anaconda prompotや、comand prompt、power shellなどの、黒い画面で、下のコマンドを実行してください。

$ brew install pkg-config sdl2 sdl2_image sdl2_ttf sdl2_mixer gstreamer

特にエラーメッセージがでなければ成功です。
下のようなインストール結果の概要がたくさんでてきます。

==> Summary
🍺  /usr/local/Cellar/gstreamer/1.12.4: 394 files, 20.8MB

次に、Cythonをインストールします。

$ pip install Cython==0.26.1

成功すると下のようなメッセージがでてきます。

Successfully installed Cython-0.26.1

最後に、Kivy本体をインストールします。

$ pip install kivy

途中、しばらく時間がかかります。
下のようなメッセージが表示されればインストール成功です。

Successfully installed Kivy-xxxxx

なお、私の環境では、下のメッセージがでて、一旦Kivyのビルドに失敗しました。

Failed building wheel for kivy

このissueで言われているのと同じ症状のようでした。
https://github.com/kivy/kivy/issues/5468

そこで、下のコマンドで開発中の最新バージョンをインストールしました。

$ pip3 install https://github.com/kivy/kivy/archive/master.zip

最終的には成功しました。

Successfully installed Kivy-1.10.1.dev0

3.まずは絵を書いてみる

絵を書いてみましょう。
シンプルに四角形（矩形）を描いてみましょう。

こちらと全く同じように描いてみます。
pygameを使ってPythonで絵を描く

kivytest.py

 from kivy.core.window import Window
Window.size = (300,200)

from kivy.app import App
from kivy.uix.widget import Widget
from kivy.graphics import Color
from kivy.graphics import Rectangle

class MyApp(App):
    title = 'This is kivy sample'

    def build(self):
        widget = Widget()

        with widget.canvas:
            Color(1, 1, 0)
            Rectangle(pos=(10, 340), size=(20, 50))
        return widget

MyApp().run()

次に、ファイルを保存したディレクトリで下のコマンドを実行してください。

>>> python kivytest.py

このような黄色い長方形が左上に表示された小さなウインドウが出てくるはずです。

このウインドウを消すには、右上のxを押して下さい。

4.解説

ソースコードのそれぞれの部分の意味を見ていきましょう。

from kivy.core.window import Window
Window.size = (300,200)

見てわかりやすく、ウインドウのサイズを幅300、縦200にしています。

from kivy.app import App
from kivy.uix.widget import Widget
from kivy.graphics import Color
from kivy.graphics import Rectangle

必要なモジュールをインポートしています。APPとWidgetは、どのようなKibyプログラムでも必須です。
ColorとRectangleは、色付きの矩形(Rectanle)を描くために必要です。

class MyApp(App):
    title = 'This is kivy sample'

Kivyでプログラムを作るには、何はともあれAppクラスか、それを継承したクラスのインスタンスを作る必要があります。
ここでは、Appクラスを継承したクラスをまずつくっています。
また、ウインドウ上部に表示するタイトルも指定しています。

def build(self):
        widget = Widget()

        with widget.canvas:
            Color(1, 1, 0)
            Rectangle(pos=(10, 340), size=(20, 50))
        return widget

buildメソッドの中で、具体的に描く内容を指定します。

Widgetクラスのインスタンスを作詞し、with widget.canvasの中で、
Colorクラスのインスタンスで黄色を指定し、
Rectangleクラスのインスタンスで矩形を指定しています。

Colorクラスのコンストラクタの引数は、赤色、青色、緑色の割合で、1から0で指定します。

Rectangleクラスのコンストラクタの引数のposは描く場所、sizeは大きさを指定します。
ちなみに、Kivyの座標は左下が原点のようです。

MyApp().run()

最後に作ったMyAppクラスのrunメソッドの実行でウインドウを描画します。

参考

Python Kivyの使い方① ～Kv Languageの基本～

Installation on OX X

Kivyで簡単なグラフィックスを描画する

KerasとCloud9

この記事では、Cloud9で作ったEC2環境に上にKerasをインストールしてディープラーニングを試してみます。
Windowsを使っている等、自分のPCにいろいろインストールしたくない人はこの方法がおすすめです。
(べつにWindowsでもできますが)

Kerasは深層学習用のライブラリの一つです。
他に有名なのはgoogleのTensorflowですが、Kerasは、他にもいろいろあるライブラリを上から使う上位のライブラリという感じです。
この記事でも実際の計算はTensorflowにやらせていますが、Kerasを間にかませることでコードが簡単になります。
機械学習自体の研究者ならともかく、結果を利用するだけなら、Kerasでいいのではないでしょうか。

Cloud9は、Webブラウザ上で使用できるIDE(統合開発環境)ですが、Amazonに買収されAWSのサービスと統合されたので使いやすくなり(?)、注目されています。
詳しくは下の記事をご覧ください。
AWS Cloud9でPython開発する準備

環境の構築

まず、仮想環境を構築します。
この記事のとおりに実行してください。
AWS Cloud9でPython開発する準備

pythonも3に設定します。

また、EC2のIPアドレスをメモしておきましょう。jupyter notebookにアクセスするのに必要です。

Jupyter notebookのパスワード
https://qiita.com/SaitoTsutomu/items/aee41edf1a990cad5be6

インストール

tensorflow、keras、jupyternotebookをインストールします。
cloud9のEC2のコンソールで以下を実行します。

$ sudo pip-3.6 install -U tensorflow
$ sudo pip-3.6  install -U keras
$ sudo pip-3.6  install -U pillow
$ sudo pip-3.6  install -U matplotlib
$ sudo pip-3.6  install -U jupyter

こんな感じに、画面下のところに入力してコマンドを実行します。

次に、jupyter notebookを起動しましょう。下のコマンドを実行します。

$ jupyter notebook --ip=* --no-browser

こんな感じになれば、jupyterの起動に成功しています。
この時、「token=」の後ろにあるトークンをメモしておきましょう。jupyter　notebookのログインに必要です。

最初にメモしたEC2のIPアドレスの後ろに:8888をつけてブラウザでアクセスすると、下のようなページが開くはずです。
“Password or token”の欄に先程メモしたトークンを入力するとログインできます。

右上にあるNewをクリックし、次にPython3をクリックします。新しいノートが作られます。

こんな感じです。これで準備完了です。では、　kerasを動かしてみましょう。

最低限のネットワークを動かしてみる

Developpers.IOにのっている、最低限のネットワークを動かしてみましょう。
下のコードをコピーしてノートに貼り付け「Shift+スペース」を押して実行しましょう。

引用元: https://dev.classmethod.jp/machine-learning/introduction-keras-deeplearning/

from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense, Activation
from keras.utils import np_utils

# Kerasに含まれるMNISTデータの取得
# 初回はダウンロードが発生するため時間がかかる
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()

# 配列の整形と、色の範囲を0-255 -> 0-1に変換
X_train = X_train.reshape(60000, 784) / 255
X_test = X_test.reshape(10000, 784) / 255

# 正解データを数値からダミー変数の形式に変換
# これは例えば0, 1, 2の3値の分類の正解ラベル5件のデータが以下のような配列になってるとして
# [0, 1, 2, 1, 0]
# 以下のような形式に変換する
# [[1, 0, 0],
# [0, 1, 0],
# [0, 0, 1],
# [0, 1, 0],
# [1, 0, 0]]
# 列方向が0, 1, 2、行方向が各データに対応し、元のデータで正解となる部分が1、それ以外が0となるように展開してる
y_train = np_utils.to_categorical(y_train)
y_test = np_utils.to_categorical(y_test)

# ネットワークの定義
# 各層や活性関数に該当するレイヤを順に入れていく
# 作成したあとにmodel.add()で追加することも可能
model = Sequential([
Dense(512, input_shape=(784,)),
Activation(‘sigmoid’),
Dense(10),
Activation(‘softmax’)
])
# 損失関数、 最適化アルゴリズムなどを設定しモデルのコンパイルを行う
model.compile(loss=’categorical_crossentropy’, optimizer=’sgd’, metrics=[‘accuracy’])

# 学習処理の実行
model.fit(X_train, y_train, batch_size=200, verbose=1, epochs=20, validation_split=0.1)

# 予測
score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=1)
print(‘test accuracy : ‘, score[1])

これは、MNISTというデータベースを使い、手書き数字の画像に何の数字がかかれているか判別する判別器をつくるというコードです。

THE MNIST DATABASE of handwritten digits
http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

こんな風に貼り付けます。

実行すると、ずらずらと数値がでてきます。学習を進めている様子が出力されています。一番下にでてきたtest accuracyが最終的な正解率です。
この例では、0.8901です。あまり良くありません。

DeepLearningやニューラルネット自体の解説は長くなるので他の記事を参考にしてください。

判別させてみよう

上の例をコピペして動かしただけでは、ディープラーニングデキた！という感じがしないと思いますので、今作ったモデルを利用して、実際に手書きで数字を書いて、何の数字が書いてあるか判別させてみましょう。

まず、ペイントなどで数字を書きます。それを、MNISTのフォーマットと同じ28×28のサイズのBMP画像として保存しましょう。

この画像ファイルをブラウザのcloud9のタブの左側、ファイルの一覧にドラッグ&ドロップでアップロードしましょう。

こんな風にアップロードできます。

次に、このファイルを読み込んでみましょう。
Jupyter notebookのウインドウを開き、入力欄に以下のコードを入力して「Ctrl+スペース」で実行します。
(3.bmpとなっているところにあなたがアップロードしたファイル名をいれてください。)

from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

im = Image.open("./3.bmp")
image_array = np.array(im)
plt.imshow(image_array)

こんな風に表示されます。

では、この手書き文字が何の数字を書いてあるのか、ニューラルネットに予測させてみましょう。
下記を入力して実行してください。
(なお、#学習データ4を判定と書いてある行のコメントアウトを外せば、学習に使ったデータから画像を抜き出して判定できます)

from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

im = Image.open("./3.bmp")

# グレースケールに変換
rgb = im.convert('RGB')
im2 = Image.new('L',(28,28))
for x in range(28):
    for y in range(28):
        r,g,b = rgb.getpixel((y,x))
        gray= 255-int((r + g + b)/3)
        #gray =int( X_test[4,x*28+y]*255) # 学習データ4を判定
        im2.putpixel((x,y),(gray))
        
# イメージの表示
image_array = np.array(im2).T
plt.imshow(image_array) 

# 予測
np.set_printoptions(suppress=True)
np.set_printoptions(precision=2)
target_array =  image_array.reshape(1,784)
classes = model.predict(target_array, batch_size=1)
print(classes)

こんな結果が表示されました。

この結果は、左から、読み込ませた文字が0の確率、1の確率、2の確率…と並んでいます。
この結果によると100%の確率で、3とでました。
きちんと認識できていそうです。

ただし、他の画像だと完全に間違っていることもあります。
まだそんなに精度が高くないせいでしょうか。

このあたりのモデルの改善はまた別の機会にやってみましょう。

参考

Pythonで画像のピクセル操作
https://qiita.com/zaburo/items/0b9db87d0a52191b164b

Turtleモジュール

Pythonで絵を描く、となればまずはTurtleモジュールです。

より高度なPygameやKivyを使った方法も別ページ紹介しています。

Kivyを使ってPythonで絵を描く

Pygameを使ってPythonで絵を描く

Turtleモジュールは、ペンを持った亀を操って絵を描くことのできるタートルグラフィックスのPython版です。

参考
タートルグラフィックス (公式ドキュメント)

https://docs.python.jp/3/library/turtle.html

このページでは、下の黒い欄で、実際にPythonコードを実行できます。
この後の説明の通り、自分でも絵を書いてみましょう。

まず、下のリンクをクリックして、お絵かきウインドウを別に開いて下さい。
お絵かきウインドウを開く

お絵かきウインドウは、このようになっています。

左の方に黒い欄があります。
ここに、Pythonコードを書いていきます。
黒い欄の使い方はこちら

右に白いスペースが開いていますが、ここに絵が出力されます。

まず円を描いてみよう

さっそくですが、まず円を描いてみましょう。

下のコードを、お絵かきウインドウの黒い欄に1行ずつコピー＆ペーストして、エンターを押していってください。

>>> import turtle
>>> t=turtle.Turtle()
>>> t.circle(100)
>>> turtle._Screen().end()

こんな風に、円が描かれたはずです。
Turtleモジュールではこのようにコードを入力することで絵を描くことができます。

上のコードを1行ずつ解説していきます。

>>> t=turtle.Turtle()

この行では、turtleモジュールを読み込んでいます。
turtleモジュールには、絵を描くための様々なクラスや関数が入っています。
これを利用できるように読み込んでいます。

>>> import turtle

この行では、 先程読み込んだturtleモジュールの中に入っているTurtleというクラスのインスタンスを作っています。
筆を持った亀を一匹呼び出すイメージです。
この亀は、変数tに代入しています。
変数tに入っている、亀(Turtleクラスのインスタンス)の様々なメソッドを実行することで、この後絵を書いていきます。

>>> t=turtle.Turtle()

この行では、変数tに入っている、亀(Turtleクラスのインスタンス)に、半径100の円をかけ、と命令しています。
円を書く命令なので、circleという名前のメソッドを実行しています。
また、cicrleメソッドの引数は半径です。半径100なので、カッコの中に100と書いてあります。

>>> t.circle(100)

この行では、今まで入力した命令を、実行しろ、という命令をだしています。
そのため、この行を実行すると、円が描かれます。
ただし、この行は、通常のPythonでは必要がありません。
このサイトのように、ブラウザ上で動かすPython(Brython)の場合だけ、必要な内容です。

>>> turtle._Screen().end()

Turtleモジュールのいろいろな使い方

まず、お絵かきウインドウをリロードして下さい。
今までの内容が全て消えます。

次に、下の内容を全てコピーして、お絵かきウインドウの黒い欄にペーストし、エンターを押してください。
このように、1行ずつでなく、一気に複数行を実行することができます。

import turtle
t=turtle.Turtle()
t.shape("turtle")
t.color("red")
t.forward(100)
t.penup()
t.left(90)
t.forward(100)
t.right(90)
t.pendown()
t.width(5)
t.color("blue")
t.forward(100)
turtle._Screen().end()

このように、線が2本表示されたと思います。

一番最初の”t=turtle.Turtle()”と、一番最後の”turtle._Screen().end()”　の部分は前と同じです。

それ以外のところはだいぶ違いますね。
ここでは、新しいテクニックを5つ(とおまけ1つ)使っています。

t.forward(100)

t.right(90)

t.color("red")

t.penup()
t.pendown()

t.width(5)

import turtle
t=turtle.Turtle()
t.shape("turtle") # 亀にしている

このようなテクニックを使えば、いろいろな絵がかけるはずです。

タートルグラフィックスで描いた例

下の絵は、PythonをPC内にインストールした時についてくる、タートルグラフィックスのサンプルです。
詳しくはこちらに説明があります。
このような絵を、このページにあるテクニックで描くことができます。
みなさんも、ぜひ、好きな絵をかいていみてください。

実際に動く時計です。

実物はくるくるとアニメーションします。

PythonでWebサイトに書いてある情報を取得する

プログラムを使って、Webサイトに書いてある情報を取得することがスクレイピングです。

いわゆるクローリングにも近い概念です。
Pythonで実施することができ、その方法も色々ありますが、お手軽なのがScrapyというツールを使うことです。

Scrapy公式ページ
https://scrapy.org/

インストールするには、pipで以下のように実行します。

> pip install Scrapy

Scrapyの基本的な使い方

Scrapyのいちばん大事なWebページにアクセスして書いてある内容を読み取る機能は、SpiderというPythonのクラスに集約されています。
これを継承したオリジナルのクラスを作成するのが、Scrapyを使う最初の一歩です。

例えば、Yahoo! Japanのニュースのページにアクセスして、一番上のニュース欄にある見出しを取得・表示してみます。

以下のようなファイル yahoospider.py を作成します。

yahoospider.py

import scrapy


class YahooSpider(scrapy.Spider):
    name = 'yahoospider'
    start_urls = ['https://news.yahoo.co.jp/']

    def parse(self, response):
        print("start")
        for title in response.css(".topics .ttl a::text"):
            print(title.extract())

ポイントは　parseメソッドで、response.css（）をつかって、CSSセレクターでニュースのタイトルの要素を探しています。
“.topics .ttl a::text”というCSSセレクターは、topicsクラスを持つ要素の下のttlクラスを持つ要素の下のa要素のテキストすべて、という意味です。

これを実行するには、コマンドプロンプトなどで以下のコマンドを実行します。

> scrapy runspider yahoospider.py

たくさん文字が表示されますが、中程にニュースタイトルがでてくるはずです。

略

2017-12-07 09:22:59 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (200)  (referer: None)
start
エルサレム首都 EU深刻な懸念
NHK「お墨付き」重い責任も
強い寒気 北海道で-23.8℃
ガマ荒らし 少年ら遺族に謝罪
官製春闘5年目 息切れ懸念も
本田 欧州リーグ移籍画策か
宇野余裕 寝坊も寝癖もなんの
瀬戸康史 美しい女装男子役

略

Scrapyの機能はたくさんあるのですが、基本的にはこれで十分ではないでしょうか？

繰り返し実行してみた

1分毎や1時間ごとなど、あるサイトに定期的にアクセスして情報の変化を追いたい事があると思います。

これもいろいろな方法がありますが、素朴な方法として、上記のコマンドをタイマーを仕込んだpython経由で実行する方法を書いてみました。

repeat.py

from subprocess import call
import os
import time
dir_path = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))
os.chdir(dir_path)

while True:
    call(["scrapy", "runspider", "yahoospider.py"], cwd=dir_path)
    print('run spider')
    time.sleep(30)

下記のコマンド実行で、30秒に１回、yahooニュースの情報を取得します。

> python repeat.py

上のコードはこちらからダウンロードできます。

https://github.com/tech-joho-info/scrapy-sample-news-site

上のプログラムを改造すれば、いろいろなサイトに応用できます。
是非試してみて下さい。
ただし、あまり頻繁にアクセスするとサイバー攻撃になってしまいますので、気をつけて下さい。