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固定ページ毎にサイドバーの内容を変える。

WordPressでブログではなくてホームページを作成するときには、ページ毎にサイドバーの内容を変えたいときがある。例えば、親ページに複数の子ページがあるとき、子ページのリストを親ページや子ページのサイドバーに表示したい場合などだ。

これは、WordPress の標準の機能にはないので、WooSidebars というプラグインを使った。プラグインをインストールし有効化すると、外観メニューのサブメニューに「ウィジェットエリア」というメニューができている。

これををクリックして「新規ウィジェットエリア」を作る。ウィジェットを作成するときに条件を設定するが、条件が「固定ページ」の場合固定ページのリストが表示されるので、メニューをサイドバーに表示したい固定ページのチェックボックスをチェックする。

「有効化」ボタンで新しい「ウィジェットエリア」が作られるが、それは、「ウィジェット」-「ウィジェット一覧」を選ぶと表示される。そのウィジェットの中に「ウイジェット」の「ナビゲーションメニュー」をドラッグアンドドロップする。ナビゲーションメニューはあらかじめ「外観」-「メニュー」で作成していたものが使える。

じつは、WooSidbars でサイドバーをコントロールできるまでが結構大変だった。WordPress は定型的なサイトを作るときは何の問題もないが、カスタマイズしようとすると、それなりに探したり勉強したりしなくてはならない。できるだけ凝ったトリックを使わないで済むようなウェブサイトの構造設計をするのが、WordPress で作業するときのコツだろう。

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by tnomura9 | 2018-04-23 03:22 | WordPress | Comments(0)

WordPress の投稿記事を固定ページにする。

WordPress でホームページを固定ページにしたが、今度はブログをメニューに登録できなくなった。しばらく格闘したが、解決法は本当に簡単だった。タイトルが「ブログ」で本文は白紙の固定ページを作り、メインメニューに登録する。次に、「設定」-「表示設定」メニューでホームページを固定ページにするラジオボタンをクリックし、「投稿ページ」のドロップダウンリストにその白紙の「ブログ」ページを設定するだけだった。簡単!

WordPress でウェブサイトを作ると、HTMLで作った時よりかなり反応が遅くなるが、作成が驚異的に簡単になる。しばらく、WordPress マイフィーバーが続きそうだ。

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by tnomura9 | 2018-04-22 12:29 | WordPress | Comments(0)

XAMPP と WordPress

WordPress を使ってみたくなったので、XAMPPWordPress をダウンロードしてきた。

まず、日本語版 XAMPP をインストールした。Windows のスタートメニューで Apache と MySQL を起動してから XAMPP Control Panel ブラウザに localhost でアクセスしたら XAMPP のダッシュボードが無事表示された。

XAMPP のダッシュボードの phpMyAdmin リンクをクリックして phpMyAdmin 画面に移り、user accounts タブをクリックして user 管理画面を表示、add user account リンクをクリックし次の情報を入力、実行ボタンでアカウントを作成した。

User name : wpdb
Host name : localhost
パスワード :
同名のデータベースを作成してすべての特権を与えるにチェック
クローバル特権 check all にチェック

次に、ダウンロードフォルダー内の wordpress-4.9.5-ja.zip を選択し全てを展開する。展開先のターゲットは C:\xampp\htdocs にする。展開が終わったらブラウザで localhost/wordpress をするとインストール画面がでるので、

データベース名 : wpdb
ユーザ名 : wpdb
パスワード :

を入力 WordPress をインストールする。ブラウザで localhost/wordpress/wp-login.php にアクセスすると WordPress のダッシュボードが現れる。あとは次のサイトを見ながら WordPress の使い方を学習することができる。


HTTPファイルをコツコツ書いていってもできないようなホームページが WordPress ダッシュボードだけでさくさく作れるのに驚かされる。localhost からしかアクセスできないが、WordPress の練習用には充分だろう。

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by tnomura9 | 2018-04-20 08:30 | XAMPP | Comments(0)

ipython --pylab

ipython に --pylab コマンドラインオプションをつけて起動してみた。こうすると、次の例のように円周率の pi や linspace 関数や plot 関数や畳み込み関数の convolve など数学関連の関数がモジュール指定なしに動作しているようだ。数学の教科書を読むときに便利かもしれない。

C:\Users\******>ipython --pylab
Python 3.6.4 (v3.6.4:d48eceb, Dec 19 2017, 06:54:40) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)]

Type 'copyright', 'credits' or 'license' for more information
IPython 6.2.1 -- An enhanced Interactive Python. Type '?' for help.
Using matplotlib backend: TkAgg

In [1]: x = linspace(0,6*pi)

In [2]: y = sin(x)

In [3]: z = sin(2*x)

In [4]: a = exp(-0.25*x)

In [5]: plot(x,y)
Out[5]: [<matplotlib.lines.Line2D at 0x2498e0042b0>]

In [6]: plot(x,z)
Out[6]: [<matplotlib.lines.Line2D at 0x2498e071668>]

In [7]: plot(x,a)
Out[7]: [<matplotlib.lines.Line2D at 0x2498e06f780>]

In [8]: plot(x,convolve(a,y)[0:50])
Out[8]: [<matplotlib.lines.Line2D at 0x2498e07ffd0>]

In [9]: plot(x,convolve(a,z)[0:50])
Out[9]: [<matplotlib.lines.Line2D at 0x2498e085a20>]

In [10]: close()

インパルス応答関数が指数関数のCR回路に正弦波を入力すると、高周波のほうが振幅が小さくなることが分かる。

上の実行例でグラフが記述できるのだが、ipython の使い方のメモということで画像は添付していません。使い方が分かるようになるためには、こういう単純な例を繰り返し実行させて手になじませる必要があるようだ。


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by tnomura9 | 2018-04-18 12:57 | Python | Comments(0)

Python によるデータ分析入門

『Pythonによるデータ分析入門』Wes Machinney 著を一通り通読した。この本は一体どういう本なのだろうか。それは、巻末の著者紹介を読めばわかる。以下に引用する。

著者紹介
Wes McKinney (ウェス・マッキニー)
ニューヨークを拠点に活動するデータハッカー兼起業家。MITで数学を専攻し、2007年に卒業した後は、コネチカット州グリニッジのAQR Capital Management でクオンツ運用に従事。使いにくいデータ分析ツールに辟易し、2008年に Python を覚えて、のちに pandas と呼ばれることになるプロジェクトを始める。現在 Python の科学コミュニティーのアクティブメンバーであり、データ分析、金融、統計計算アプリケーション部門での Python 推進者でもある。

つまり、この本は金融関係のデータマイニングに Python を使う人のための本だ。それ以外には、数値データを統計処理する研究者にも有用だろう。管理人は残念ながらそのどれにも該当しない。

この本は pandas を使いこなせるようになるための教科書だ。ただ、pandas というライブラリの使い方を学ぶだけでは使えるようにはならないようだ。pandas を使いこなせるようになるためには IPython、Numpy 、matplotlib などのライブラリの知識も必要だ。これらのライブラリが有機的に pandas と組み合わされることによって。数値データの統計的な分析を効率的に行うことができる。

この本では、Ipython、Numpy、pandas、matplotlib という4つの Python のモジュールが有機的に解説されていて、pandas を用いたデータ分析が実践的に行えるようなるように構成されている。

Python で金融データの処理や、統計計算をしてみたいと思う人にはお勧めの一冊ではないだろうか。また、AI を使ってみたいと思って Python を学ぶ人にも必読の書だろう。

しかし、単に Python を使ってみるという目的のためにもこの本は示唆的だ。まず、IPython は、Python を対話的に使うだけでなく、シェルとしても使うことができるのが分かる。IPython 上でデータを扱うためのファイル操作を含めてすべてを行えるのだ。Numby は ndarray という多次元の数値データ型を提供し、複数の数値データを全くループを書くことなく自由に加工することが可能になっている。また、matplotlib を使うことによってこれらのデータを簡単に図表化することによって数値データの可視化を行える。pandas は Excel に似た表計算のデータを Python で簡単に処理するためのモジュールだ。pandas の最大の利点は欠落データのある数値データを簡単に取り扱えることだろう。実世界のデータを扱うときに欠落データの処理は必発だ。

対話的な環境で、複雑なデータをオブジェクトにくるんで、ループなどの制御構造なしにリアルタイムに処理するというスキーマは Python 以外のプログラム言語を使う際にも共通する重要な戦略になるような気がする。

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by tnomura9 | 2018-04-11 22:11 | Python | Comments(0)