! 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。
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
テスト
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。
https://python-guide-ja.readthedocs.org/en/latest/starting/install/osx/ 参照しました。
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。
（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 "$(curl -fsSL https://raw.github.com/Homebrew/homebrew/go/install)"
をコピペしていれてenter（インターネットに繋いでおくこと）
環境変数は，ざっくり言えば「どこのファイルをどの順番で使うか」が書いてある文です。
（参照 https://python-guide-ja.readthedocs.org/en/latest/starting/install/osx/
http://kyuuuuuuuuuuri.hatenablog.com/entry/20130707/1373187190）
まず，
vim .bash_profile
を入れてenter。（.bash_profileという隠しファイルを編集します。）
ファイルの中身が表示されるので（下図は空白になっているが，人によって違う），「a」を押すと一番下の行が__INSERT__に変わるので，そうしたら編集する。
スクリーンショット 2014-05-03 4.07.48.png
ここでは
export PATH=/usr/local/bin:$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 $PATH とたたけば表示されます。/usr/local/binが初めに来ているはずです。
ここでpython入れる。
brew install python --framework
入れてenter。2分ぐらいかかる。
ここでまた先ほどのように環境変数を変更します。
export PATH=/usr/local/share/python:$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）
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）
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。
pip install numpy
でオッケー。
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。
pip install networkx
でオッケー。
(http://www.tapir.caltech.edu/~dtsang/python.html)
$ brew install pkg-config $ brew install freetype $ brew install libpng $ brew install ffmpeg $ pip install matplotlib
pip install ipython
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。
pyqtでnetworkxによるネットワーク図を表示したい。
しかしpyqtとmatplotlib.pyplotは一緒に使うことは複雑。
（普通はmatplotlib.backends.backend_qt5agg的なものをつかう）
どうやるか→How to draw my graphs with networkX without pyplot.
一部分だけ書くとこんな感じ
self.axes.clear() G = nx.Graph() G.add_edges_from([(1,2), (3,4), (1,3), (2,4), (1,4), (4,5)]) nx.draw(G, ax=self.axes) self.canvas.draw()
nx.draw()の引数はチェックしてなかった。
tex未経験者がtexを導入したい。
まずエディタとしてtexstudioというものがあり，スクリーンショットを見る限り，tex未経験者でもつかうことができそうだということで，導入開始。
ちなみに，エディタにはtexMakerというのもあるが，そこから派生したのがtexStudioで，一緒にgoogle検索したらtexStudioの方が上位に出たので選択。
とりあえずhomebrewで texstudioをインストール。
http://oku.edu.mie-u.ac.jp/~okumura/texwiki/?TeXstudio
http://oku.edu.mie-u.ac.jp/~okumura/texwiki/?TeXstudio%2F%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%BC%E3%83%AB
$ brew install caskroom/cask/brew-cask $ brew cask install texstudio
でもエディタだけでは機能しないので，tex環境をインストール。
そこでMacTexというもろもろ含まれた便利なパッケージがあることを知る。
mactexはchromeではうまくDLできなくて，safariでやる必要あった。
https://tug.org/mactex/
http://tandoori.hatenablog.com/entry/20130802/1375451791
http://qiita.com/enokawa/items/3e12c419ca6ded097e0f
http://oku.edu.mie-u.ac.jp/~okumura/texwiki/?cmd=read&page=TeXstudio%2F%E8%A8%AD%E5%AE%9A%2FOS%20X
英語の変換はできたけど，日本語がうまくいかなかった。
→http://oku.edu.mie-u.ac.jp/~okumura/texwiki/?TeXstudio%2F%E8%A8%AD%E5%AE%9A
ちゃんと設定したらできた。dvi-pdfチェーンなど。
http://kamiwo-koete.hatenablog.jp/entry/2014/12/30/101759
http://oku.edu.mie-u.ac.jp/~okumura/texwiki/?TeXstudio
http://toggtc.hatenablog.com/entry/2012/02/20/230500
| PyQt | wxPython | PySide | |
| 64bit対応 | ok | ok | ok |
| python3対応 | ok | 開発者向け？ | ok |
| matplotlib対応 | default | できそう | ok |
| ライセンス | GPL | wxWindowsライセンス | LGPL |
ということで，PySideが良さそう？PySideが最も歴史が浅いらしいのでドキュメントなども少ないみたいだが，活発に開発されているらしい。。なんとなくググった感じだと。
参考
http://python.matrix.jp/2013/02/10/pyside1.html
など
4月の間は建築家・難波和彦氏を真似て，毎日の行動をブログとして記述してみました。
このデータを用いて，簡単にグラフに表してみました。目的は（知的）生産性（＝作業時間＊集中度？）を増やすことかと思いますが，来月（5月）の指針を考えてみます。
ライフログを分析するモチベーションは『データの見えざる手』の影響。
上図の折れ線は起床時刻と就寝時刻，棒グラフは作業時間，起きていた時間，睡眠時間（前日から当日）を意味します。4月7日からつけ始めて30日までの24日間の記録です。
他にも「運動したかどうか」「入浴（シャワー除く）したかどうか」「桂キャンパスに行ったかどうか」「飲酒したかどうか」「（どこの）カフェに行ったか」「（どこの）ラーメンにいったか」をきろくしています。
まず，起床・就寝時刻を見てみると，その日のうちに寝た日が4月27日の一日だけで，徹夜をした19日夜（20日朝）を除いて，起床時刻は早くても7時。平均8:58。社会人に怒られそうだが，定時がない特権。7時に起きてるのは研究室会議やレクチャーの時である。寝る時間が遅くなるのは，作業して切りが悪いこともあれば，締め切りのために頑張ってることもあれば，のんびりしてることもある。むしろ疲れないと早く寝ていない。つかれているときは前日の起床時間が早いのがよいか遅いのがよいかは作業時間などと比べてみないとわからないので，ここでは「早起きは三文の得」などどは言わないこととします。三文の得かどうかは，検定してみないとわからないのです。
| rising time | bed time | |
| mean | 8:58 | 26:25 |
| median | 9:00 | 26:30 |
| standard deviation | 1:50 | 1:54 |
| coefficient of variation | 0.206 | 0.072 |
起床時刻より就寝時刻のほうがバラバラな気がしましたが，変動係数を見てみるとその逆。というか，正規分布ではないのかもしれない。度数分布はまた明日見てみよう。
睡眠時間，作業時間，活動時間（＝起きている時間）の基本統計量は以下の表。
| summary statistics | previous_sleep_hours | awake_hours | work_hours |
| mean | 6.632 | 17.451 | 5.678 |
| median | 6.250 | 17.375 | 5.000 |
| standard deviation | 2.213 | 2.048 | 2.590 |
| coefficient of variation | 0.334 | 0.117 | 0.455 |
| maximum | 11 | 22.667 | 11.000 |
| minimum | 0 | 14.5 | 0(不明分） |
睡眠時間より作業時間が短いのがなんとも悲しいです。会議とか授業とか読書を含めてないにしても，もう少しふやしたいものですね。そして，活動時間の変動係数が0.117と小さく，バラツキが少ないことがわかります。もし活動時間が完全に等しいとしたら，起きていられる時間には限りがある（時間がたてば眠くなる）かつ，ある程度時間が経つまで眠くならないのではないかという仮説が立ちます。睡眠時間と活動時間には相関がないのでしょうか。もしくは，長時間寝た後は長時間起きていられるのでしょうか。
起きる前の睡眠時間（pre_sleep_time）と活動後の睡眠時間（following_sleep_time）の散布図をとりあえず出してみました。
相関はないですね。（寄与率R2もどちらも0.1以下です）
ちなみにfollowing…とpreviousは弱い相関（R2=0.256..）があって，よく寝た次の日はあんまりねてない，という感じです。当然といえば当然ですが。
起きる・寝るというのは，深部体温リズムとメラトニンリズムとに関係していて，これをうまくコントロールすることが重要らしいので，時間より波をコントロールするほうが正しいのかもしれません。
そこで，前夜睡眠時間と今夜睡眠時間の合計をみてみると平均は13.139時間で変動係数が0.172と睡眠時間よりさらにばらつきがすくなくなっていることがわかります。つまり，頑張って徹夜しても次の日にたくさんねてしまうというわけですね。たしかに，徹夜をした4/20前後はよくねています。でも19日ー21日にかけては作業時間も多くなっていることに注意です。
では作業時間work hoursとの関係をプロットしてみると，
唯一ちょっとだけ相関あるのが，前日の睡眠時間。たくさん寝たほうが作業時間が増えるとのこと。たしかに集中力が睡眠不足だと落ちるのは実感しています。また，起きている時間が長くても作業時間が増えていないのです。
今回はここまでにして，次回は起床・就寝時刻と各累積時間の関係や，スポーツ，入浴，風呂との関係をみていきたいと思います。
また，5月はこれに加えて，「その日の満足度」「食事時刻」を計測すべきと思います。飲酒も量が大事でしょう。
このようなライフログを簡単に記録できるアプリなどあれば良いですね。
知り合いは昔googleフォームを使って家計簿をつけていたらしいですが。
apple watchとかで出ないかなー
水曜日，昭和の日。9時起床。7時間睡眠。
よる飲みのお誘いがあったが，今日はコーディングする日ということでパス。
昨日作ったハッシュドビーフを朝食にして，weekenders blendを淹れて作業。
simpy以外にpythonで使えるライブラリがないかリサーチしてみる。開発の歴史や最終更新を見る限りsimpyが良さそうだが，simpyがdiscrete event simulationを目的としているので，自分の目的と合うかまだわからないが，とりあえずインストールする。pipが動かなかったりしたが，調べてすぐ解決。
チュートリアルコピペして動かしたりする。
昼飯は昨日スーパーで買った賞味期限切れおつとめ品の半額ラーメンを茹でる。
15時ごろ眠くなってきたので，覚ましに外出する。何か新しいコーヒーデバイスを入手したく，北白川のworld coffeeに行く。次に出町輸入食品まで歩き，ここで調子が良くなってきたので，angerまでジョギングする。ここでコーノ式名門フィルターを購入。850円。
本読みながら3番で帰る。
帰宅後，公園までまた短距離のトレーニングしにいく。ジャンピングが一晩寝たらできるようになったのが嬉しかったが，まだぎこちない感じではある。
意外と筋肉痛で，作業すこしするが疲れたので，夜のfab academyに備えて小一時間寝る。起きて晩飯くって本日3杯目のコーヒーをコーノ式で淹れる。コーノ式フィルターの重さがちょうど100gだったことに感動した。
22時前にfab academy@吉田ファブに行く。今日はnetworking & communicationsで分野外でさっぱりであった。
2時前に帰宅して，作業しようとするが集中できない。
4時ごろ入眠。作業時間8時間