Blenenderを使用して、MD5ファイルを作るためにロードしたOBJファイルにテクスチャを貼り付ける必要があり、メモがてらに記載します。
<前提>
自分の使用しているPCではBlenderの最新版が動かない(自分のPCが古いため)。
なので、Blender2.79を使用する。
テクスチャの貼り方
参考サイトはこちらです。
しかし、内容を見るよりも昔取った杵柄が聞いたようで。。。
動画を撮ったので、見てもらえば一発だと思います。
pythonを実行するときのワンポイントレッスン的な記事
<コマンド>
echo 昔々、あるところに、おじいさんとおばあさんがおりました。 | mecab -Owakati
<出力結果>※見た目上わからないので半角スペースを「<スペース>」に変換して記載しています。
昔 々 、 ある ところ に 、 おじいさん と おばあさん が おり まし た 。
<コマンド>
echo 昔々、あるところに、おじいさんとおばあさんがおりました。 | mecab -O simple
<出力結果>
昔 名詞-副詞可能 々 記号-一般 、 記号-読点 ある 連体詞 ところ 名詞-非自立-副詞可能 に 助詞-格助詞-一般 、 記号-読点 おじいさん 名詞-一般 と 助詞-並立助詞 おばあさん 名詞-一般 が 助詞-格助詞-一般 おり 動詞-自立 まし 助動詞 た 助動詞 。 記号-句点 EOS
<コマンド>
mecab -D
<出力結果>
filename: /usr/local/mecab/lib/mecab/dic/ipadic/sys.dic version: 102 charset: utf8 type: 0 size: 392126 left size: 1316 right size: 1316
TensorFLowを学ぶ
自分がTensorFlowのチュートリアルを進めていく上で「こーすると楽だ」と思ったことです。
チュートリアルの中で必ずバージョン確認の処理を行うコードがあります。
import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers print(tf.VERSION) print(tf.keras.__version__)
この部分を実行することで、必要なライブラリなどインポートできるか確認できます。コードを書いてからだとどこの部分がダメなのかでバックしないといけないので先に「ハローワールド」しておいた方があとが楽です。
tuple1 = (1, 2, 3) print("トレーニングイメージ数(train_images.shape):%s " % (tuple1,))
Pythonの特徴みたいだねぇ(笑)
TensorflowのKerasの学習を進める途中でつまづいた部分です。
<エラーメッセージ>
ImportError: Python is not installed as a framework. The Mac OS X backend will not be able to function correctly if Python is not installed as a framework. See the Python documentation for more information on installing Python as a framework on Mac OS X. Please either reinstall Python as a framework, or try one of the other backends. If you are using (Ana)Conda please install python.app and replace the use of 'python' with 'pythonw'. See 'Working with Matplotlib on OSX' in the Matplotlib FAQ for more information.
以下のコマンドで修正対象ファイルを調べる
$python >>> import matplotlib >>> matplotlib.matplotlib_fname()
出力されたファイル(matplotlibrc)を修正する
修正_前:backend : macosx
修正_後:backend : Tkagg
pythonのコンソールを開いて、matplotlib.pyplotをインポートする
>>> import matplotlib.pyplot
これでエラーが出なければOK!
Tensorflowを実行して解析したデータを出力します。そのあとにそのデータを表示する。参考にしたサイトはこちらです。
<データの出力先>
log_dir=./logDir
<TensorBord起動>
tensorbord --logdir=./logDir
そしてブラウザーから<http://localhost:6006>でアクセス
「print」関数を使用してコンソールに出力します。
ケース1:単純に文字列を出力します。
print("文字列 A B C");
これはほとんどのプログラムで同じような書き方をすると思います。
そして、文字の間に変数(数値や文字)などを入れたいときは下のようにやります。
num=1 param = "anv" print("第%s引数: %s" % (num, param))
引数を表示するプログラム
import pytrends import sys args = sys.argv num = 1 print("アイウエオ") for param in args: print("第%s引数: %s" % (num, param)) num = num + 1
pythn3 test.py pra <実行結果>python3 test.py pra アイウエオ 第1引数: test.py 第2引数: pra以上、ワンポイントで終わらなかったけど。。。(笑)