lecture – how to make master thesis format

有用な本,情報

日本建築学会構造系,計画系,ならびに環境系論文集応募原稿募集

ソフトウェア

価格 利点 欠点
MS Word 100/月 なし Word
Adobe InDesign 1980/月 美しいレイアウト 数式ない
TeX 0 数式きれい 慣れ必要
手書き 0

論文用ドキュメントファイルを作る

  1. 構成 論文全体
    1. 表紙,目次,(扉,章),謝辞,付録,奥付
  2. 構成 ページの中
    1. chapter-section-subsection-subsubsection
    2. 引用と注
  3. InDesignでドキュメントつくる
    1. ドキュメントとブック 偶数ページ
    2. フレームグリッド設定
      1. 新規レイアウトグリッド
      2. テキストフレームとフレームグリッド
    3. スタイル
      1. フレームグリッド設定
      2. 段落スタイル
      3. 文字スタイル
      4. ベースライングリッド=テキストフレームないの文字位置を決める普段は見えていないグリッド
    4. 段落スタイル
      1. 文字スタイルとの違い
        1. 目次自動生成
        2. 図や表の番号が振れる
        3. 強調文字とか
      2. グリッド設定 グリッド揃えにしておけば,文字送りは自動でよい。
    5. 章,節,小節をつくってみる
      1. 制御文字表示
      2. 字下げ
      3. インデントとスペース
      1. referenceの段落スタイル
      2. 箇条書きの設定
      3. 改行と強制改行
      4. ハイパーリンク 相互参照 新規相互参照 形式:段落番号
      5. 再リンク
    6. 図番号・表番号・キャプション
      1. テキスト内オブジェクトとテキストフレーム外オブジェクト
      2. 段落スタイル(Figure)グリッド揃えしない
      3. 別フレーム間でFig番号を連続させるには,箇条書き内のリストタイプを使う
      4. 図版の前後関係をページ内で変更する場合は,図版の番号順に「カット」「元の位置のペースト」
    7. 表の挿入
      1. テキストフレームをつくる
      2. 表の挿入
      3. 新規リストTableNum
      4. 文中へのキャプションリンクは相互参照
    8. 文字スタイル
      1. 強調の文字スタイル
  4. フォルダ構成
  5. 図の挿入と編集
  6. 表の挿入と表すたいる
  7. 自動章番号
  8. ページ番号とセクションの設定
  9. 自動目次設定
  10. マスターの設定
  11. 合成フォント
  12. 製本
  13. 数式の設定

 

lecture Networkx(python) – Cytoscape – CSV

  1. cytoscape→networkx
    1. 隣接行列,隣接リストをCSVで書き出して読み込む
    2. graphml書き出して読み込む
    3. (レイアウトも一緒に読み込みたいならば)cyjsで書き出していろいろ呪文を唱えて読み込む
  2. networkx→cytoscape
    1. 隣接行列,隣接リストをCSVで書き出して読み込む
    2. graphml書き出して読み込む
    3. (レイアウトも一緒に読み込みたいならば)cyjsで書き出していろいろ呪文を唱えて読み込む

呪文の一部

def from_networkx(g, layout=None, scale=DEF_SCALE):
 # Dictionary Object to be converted to Cytoscape.js JSON
 cygraph = __build_empty_graph()

 if layout is not None:
 pos = list(map(lambda position:
 {'x': position[0]*scale, 'y': position[1]*scale},
 layout.values()))

 nodes = g.nodes()
 if isinstance(g, nx.MultiDiGraph) or isinstance(g, nx.MultiGraph):
 edges = g.edges(data=True, keys=True)
 edge_builder = __build_multi_edge
 else:
 edges = g.edges(data=True)
 edge_builder = __build_edge

 # Map network table data
 cygraph[DATA] = __map_table_data(g.graph.keys(), g.graph)

 for i, node_id in enumerate(nodes):
 new_node = __create_node(g.node[node_id], node_id)
 if layout is not None:
 new_node['position'] = pos[i]

 cygraph['elements']['nodes'].append(new_node)

 for edge in edges:
 cygraph['elements']['edges'].append(edge_builder(edge, g))

 return cygraph


def to_networkx(cyjs, directed=True):
 """
 Convert Cytoscape.js-style JSON object into NetworkX object.

 By default, data will be handles as a directed graph.
 """

 if directed:
 g = nx.MultiDiGraph()
 else:
 g = nx.MultiGraph()

 network_data = cyjs[DATA]
 if network_data is not None:
 for key in network_data.keys():
 g.graph[key] = network_data[key]

 nodes = cyjs[ELEMENTS][NODES]
 edges = cyjs[ELEMENTS][EDGES]

 for node in nodes:
 data = node[DATA]
 data[POSITION] = [node[POSITION][X], node[POSITION][Y]] #set position as attribute
 g.add_node(data[ID], attr_dict=data)

 for edge in edges:
 data = edge[DATA]
 source = data[SOURCE]
 target = data[TARGET]

 g.add_edge(source, target, attr_dict=data)

 return g

 

 

lecture-networkanalysis-centrality

中心性 centrality
点中心性 node centrality
  • 離心中心性 eccentricity
    • 直径 diamiter
    • 半径 radius
    • 周辺 periphery
  • 近接中心性
    • status
    • median
  • 次数中心性 degree centrality
    • outdegree/indegree
  • 固有ベクトル中心性 eigenvector centrality
  • pagerank
    • 推移確率行列
  • パワー中心性 power centrality
  • 媒介中心性 betweeness centrality
    • 切断点 cutpoint
    • 切断集合 cutset
  • 情報中心性 information centrality
グラフの中心度
  • 集中度,中心化傾向centlization グラフ中心性 graph centrality

参考文献

  • 鈴木努:Rで学ぶデータサイエンス8 ネットワーク分析,共立出版,pp.41-74,2009

LaTeXで画像挿入のエラー

! LaTeX Error: Cannot determine size of graphic in ファイル.png (no BoundingBox).

ってでる。

LaTeXでpdfやpngの挿入が上手くいかないので,調べてみたら.xbbファイル(バウンディングボックスの情報を記述するらしい)を生成するためのextractbbを自動的に実行するコマンドの設定ができていなかったようです。

奥村晴彦先生の指南通りにやったらできました。

ちなみに初心者なのでTeX Studioつかってます。コマンドの候補がでるのがうれしい。

https://oku.edu.mie-u.ac.jp/~okumura/texwiki/?extractbb%20%E3%81%AE%E8%87%AA%E5%8B%95%E5%AE%9F%E8%A1%8C%E8%A8%B1%E5%8F%AF%E3%81%AE%E8%A8%AD%E5%AE%9A

rondokreanto オープン

来る8/29、京都北白川のギャラリー rondokreanto〔ロンドクレアント〕がオープンいたします。安田滋(安田滋アトリエ・父)と安田渓(息子)が共同で設計を行いました。

当ギャラリーは、陶芸家・梅棹マヤオ氏の生家を、創り手たち〔kreanto〕の集まる場所〔rondo〕へと改装したものです。

かつて、マヤオ氏の父である民族学者・梅棹忠夫氏は自邸を解放し、友人・学生が集い語らう会をひらいていました。その集まりは「梅棹サロン」と呼ばれ、後年多くの人材を輩出しています。
設計者はその精神を受け継ぐ設計方法と建築空間を目指しました。

梅棹忠夫氏は1949年に空き家だったこの家を購入してから、千本通の生家の近所にあった立花工務店に工事を頼み、ときには自らカンナを挽きながら少しずつ改装を重ねていきました。また当時京大農学部の院生であったランドスケープ・デザイナーの吉村元男氏に庭のデザインを依頼し、今でもその庭や忠夫氏の貼った床などの痕跡が残っています。
ここは、作り手:クリエイターが集まる場所であったと同時に、作る行為:クリエイションが集まる場所であったといえるでしょう。

今回の改装は、痕跡を消すのではなく、また単に保存するのでもなく、さまざまなクリエイターにデザイン・施工を頼みながら、いたるところに署名・痕跡を読み取れるように線を重ねていく、継承と改変の作業でした。

大工の棟梁は、先代から工務店を継いだ立花正則さん
正面の格子を実現して下さった、大工の長谷川さん
旧食器棚に貫入するカウンターは、鈴木直彦さん
一階の洗面所の陶製シンクは、小田切裕高さん
おろした瓦を再利用した基壇は、西原将さん
二階の左官と塗装の指揮者は、高田怜さん
父に続き自ら床を貼る、梅棹マヤオさん

そして、これから来るみなさまにとっても、この場所があらたな創造の扉を開くきっかけとなることを願います。

是非お立ち寄りください。
安田渓はオープンの8/29・30は終日現地におります。
また安田は現場から50m先に住んでおりますので、お近くにお越しの際は気軽にお声がけください。

安田渓

2015.8.29 satgallery rondokreanto オープン時代を経て2015年、この北白川の旧邸とその精神を陶芸家梅棹マヤオが受け継ぎ、rondokreanto(ロンドクレアント)として新たに扉を開きます。 「…

Posted by rondokreanto on 2015年8月17日

python seminar 2

Python

  • List
    • L[0], L[1][2]
    • nest[[1, 2], [3, 4]]
    • list.append()
    • reference
  • Dictionary
    • dic[key] = value
    • dic = {k0: v0, k1:v1, …}
    • in, has_key()
    • dic.keys(), dic.values(), dic.items(),
    • reference
  • Class
  • import
    • import hoge
    • from hoge import huga
    • import hoge as hg
  • library
    • numpy, scipy
    • matplotlib
    • networkx

Assignment

#組み合わせてもよい

#わからなければどんどんグーグルや友達と相談,もしくはこのページのコメント欄に書き込む

#面白さ求む

# Githubにまたアップする(150731フォルダ) Github repository [monnailab/slytherin_2015]

 

[mac osx]Pythonとライブラリインストールガイド

以下python3系統に合わせて書き換え予定。(2015/7/14)

 

mac用Pythonとライブラリのインストールガイド
2014.05.02

Pythonで統計解析やグラフ描画を行うために必要な道具をインストールしたいのですが,macでは元からインストールされているpythonが邪魔をしたりと問題が多いので,それをひとつずつ解決しながらインストールします。
一応新品MacBook Airで試して動作確認をしていますが,環境によって反応は違うと思います。

1.周辺ツール

 https://python-guide-ja.readthedocs.org/en/latest/starting/install/osx/
 
参照しました。

1.0

コマンドライン・デベロッパーツール
https://developer.apple.com/downloads/index.action
にアクセスして,APPLE ID認証して,「COMMAND LINE TOOLS」をダウンロードしてインストール。

 

1.1 Homebrewインストール

(参照 http://brew.sh/index_ja.html)
「ターミナル」を起動します(右上のspotlightから検索すると早い)

Homebrewはmacにいろんなツールを入れるのに便利なツール(適当)

ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.github.com/Homebrew/homebrew/go/install)"

をコピペしていれてenter(インターネットに繋いでおくこと)

1.3 環境変数というものを書き加えます。

環境変数は,ざっくり言えば「どこのファイルをどの順番で使うか」が書いてある文です。
(参照 https://python-guide-ja.readthedocs.org/en/latest/starting/install/osx/
http://kyuuuuuuuuuuri.hatenablog.com/entry/20130707/1373187190)
まず,

vim .bash_profile

を入れてenter。(.bash_profileという隠しファイルを編集します。)
ファイルの中身が表示されるので(下図は空白になっているが,人によって違う),「a」を押すと一番下の行が__INSERT__に変わるので,そうしたら編集する。

スクリーンショット 2014-05-03 4.07.48.png

ここでは

export PATH=/usr/local/bin:$PATH

を打ち込み,編集が終わったらESCキーを押して,「:wq」とタイプし,
スクリーンショット 2014-05-03 4.05.47.png

:wqでもとのターミナルの画面に戻るので,そうしたら

 source ~/.bashrc

と打ち込んでファイルを読み込む。
環境変数を確認したければ,echo $PATH とたたけば表示されます。/usr/local/binが初めに来ているはずです。

2 pythonインストール

ここでpython入れる。

brew install python --framework

入れてenter。2分ぐらいかかる。
ここでまた先ほどのように環境変数を変更します。

export PATH=/usr/local/share/python:$PATH

を先ほどの.bashrcの下に書き込みます。
(source ~/.bashrc 忘れないように)

3. Pythonのための外部ライブラリ(外部モジュール)を入れる

ここで外部ライブラリとは,外から持ってくる道具(箱)だと考えてください。
例えばお米を炊く時,原始的な方法だと,薪を集めて,カマドを組んで,火をおこして・・・となりますが大変です。そこで炊飯器とかガスレンジという道具(箱)があると簡単でおいしくて早いですね。外部ライブラリは炊飯器とかに該当します。Pythonには最初から炊飯器とかはついてこないので,必要な外部ライブラリを持ってきます。

今回はNumpy,Scipy, Networkx, Matplotlib, ipython
(
http://hiho-developer.hatenablog.com/entry/20131221/1387564021
参照)

2.0 pipインストール

 

pipはpythonに色々入れるのが便利になるツール。

easy_install pip

入れてenter。

2.1 numpy

pip install numpy

でオッケー。

2.2 scipy

 brew install gfortran
 easy_install cython
 brew install swig
 pip install git+http://github.com/scipy/scipy/

を順番に。scipyは数分かかります。

2.3 networkx

 pip install networkx

でオッケー。

2.4 matplotlib

(http://www.tapir.caltech.edu/~dtsang/python.html)

$ brew install pkg-config
$ brew install freetype
$ brew install libpng
$ brew install ffmpeg
$ pip install matplotlib

 

2.5 ipython

 pip install ipython

4.実行してみる

 ipython --pylab

そして

 x = arange(0, 30, 0.1)
 y = sin(x)
 plot(x, y)

 

また,IDLE.appを使うには,pythonがインストールされている場所が
/usr/local/Cellar/python/2.7.6_1
です。Finderの「移動」→「フォルダへ移動」を選択し,/usr/local/Cellar/python/2.7.6_1をうちこめば表示されます。そこにIDLEがあるはずです。DOCKにドラッグ&ドロップして登録しておくと使いやすい。

以上です。

programming introduction

Programming seminar for architectural design and research

github

Goal

  • pythonでのオブジェクト指向プログラミングを理解する
  • 自分の開発環境を持つ
  • 独学するためのはじめの一歩

languages

library

  • pip
  • numpy
  • scipy
  • networkx
  • matplotlib
  • ipython

version control

  • github
  • bitbucket
  • dropbox

assignment

150724までのassignment宿題
ファイル名は150724assignment_[自分の名前].py
Github
1)アカウントを作る。githubソフトもインストール
2)アカウントを安田に知らせる。Githubの門内研organizationにinviteします
3)inviteをメールで確認して承認する。
4)slytherin_2015のrepositoryがあるので,それを自分の作業環境にcloneする。
5)slytherin_2015/150724_assignment/[自分の名前]フォルダの中に自分の宿題ファイルを置く。(このファイルをコピーするとよい)
6)宿題が途中でも完了しても,とりあえずcommitしてsync(push)しておく。
Python
###かかった時間を関数の中にコメント(#)で記しておいてください。
1)(例)func1(x) = 2x + 1 の関数(名前はfunc1)
2)(復習)func2(x, y) = x^2 + y^2 の関数(名前はfunc2)
3)(復習)func3(n) = ‘偶数です’(nが偶数の場合)・’奇数です’(nが奇数の場合)
4)(復習)func4(n) = (n番目のフィボナッチ数)
5)(演習)func5(n) = (n番目の素数)#1番目の素数は2とする
6)(演習)func6 何か面白い関数を作る。引数(ひきすうargument:f()の()の中のパラメータ)はなんでも良い。

やったこと
string, integer, float
for, while, if
def function(hogehoge):
hogefuga
return fugafuga
list
range()
わからなければわかりそうな人に聴いてみる

reference