2017-05-08

久しぶりの北海道

旅行

久々に（２年ぶり５回め）北海道に行ってきた。

コンセプト

各地の良いところつまみ食いツアー（＋ぼちぼち鉄道乗りつぶし）。

旅程

一日目：稚内空港→稚内泊
二日目：稚内→旭川泊
三日目：旭川→美瑛→富良野→札幌泊
四日目：札幌→新千歳空港

メモ・雑観

一日目

稚内着、降下時にかなり揺れてどきっとした。
空港連絡バスで南稚内駅前まで行き、宗谷岬行きに乗り換え。
空港から頑張って歩けば、宗谷岬行きにそのまま乗れた気がする
地方の足的バス。東側は鉄道がないからバスしかないです。かなり長距離路線なハズ。
宗谷岬、あまり岬感はない。最北端～。
ラーメン屋があってびっくり。ネット上ではそこそこ評判よいっぽい。
折り返し南稚内駅前で下車。
某最北端のゲーセンへよりみち。
そのまま稚内まで歩く。
泊まったホテルだけデーンと立っており壮観であった。
さくっとすませたいのでラーメン屋を狙ったが、あいてなかった・・・
駅併設の飯屋もあっという間に閉まり（まあ列車がすくないので）。
疲れからか禁断のセコマ。
疲れをとるべく、温泉施設へ。。
開基百年記念塔に行きたい気持ちはあったorz（ロープウェイはだいぶ前に廃止になっています）

二日目

朝6:30の特急で旭川へ。
これに乗れると、10:30に旭川着（なお次は16:48着...）
旭川。都会感ある。
北海道の主要都市の駅舎がやたらとでかくてきれいなのはなぜなのか（サンプル：函館、旭川、帯広）。
駅横にイオンモールがあり、威圧感が。
ラーメンを食べに。
そうか旭川は醤油ラーメンかという謎感想を持ち情弱っぷりを発揮。
醤油であっさりしてないという面白み。
戻って旭山動物園に。
フレンズに会いに。
観光してる感が薄い気がしてしまい、旭川市博物館へ。
もどって晩飯はジンギスカン（動物園とは関係ないよ！）。GWは16時から営業ってすごい。
ぼっちパワーでカウンターに滑り込み。
肉うめえ。変な臭みがないよね。
もどって就寝。移動を挟むと飲みにいく気力がなくなる。

三日目

なんでこの日に限って天気悪いのか…
朝イチ(7時半くらい）で美瑛へ。
美瑛駅前の自転車屋で自転車を借りる。
電動アシスト自転車にしたけど、これは大正解だった（アップダウンが厳しい！）
初めて電動アシスト自転車のったけど、楽しいなこれ。
ただし、上り坂も楽勝とまではいえず、足に負荷はかかっていた。
ググったサイクリングマップのパッチワークの路コース（レギュラー：24km）を採用。
さすがにGWだと時期が早くて、パッチワークも緑と茶色みたいな感じ。でも、ばーっと広がる景色はすごい感動。
電動アシスト自転車なら24kmは余裕。そう思った時期が私にもありました。
北西の丘展望公園で休憩。
観光案内所にソフトクリームって書いてあったけど、見当たらず残念（美味しいらしい）。
風が強くて困った。砂嵐が２回くらい飛んできた。
ちょうど駅前に戻ったあたりで雨が降ってきた。ぎりぎり天気が持って助かった。
昼ごはん。美瑛カレーうどんなるもの。
バスで青い池へ。
〇〇線とか○○条とか聞くと、ああ北海道だな感がある。
15線→16線みたいに何もなさ気な所をバスが爆走していき、こんな所で人降りるのかと思ったら降りた。
青い池。曇っていたのが残念。
40分くらい後のバスで戻る。
もう一回夏に来たいな～。
鉄道的なにがしもあり、富良野へ。
まあ富良野は車なしで行っても、そんなに見るものがないですね。
フラノマルシェに行くも、結局冷やかしに終わる。
かばんに入れていた美瑛サイダーを飲もうと思って、噴出事故を起こす。
滝川へ行き、特急ライラックで札幌へ。自由席は結構混んでた。
ライラックなんて特急いたっけ？と思ったら、青森の辺の特急を引きあげたタイミングでできたらしい
札幌！押しも押されぬ大都会！
スープカレージャンキーとかして、スープカレーを食べに。
疲れからか爆睡してしまう。

四日目

時間の使い方がむずかしい。
午前中は羊ヶ丘展望台。思ったより狭いのねという感想。
そのままバスで札幌にバックし、某回転寿司屋で暴食。
やっぱりそれなりに待ったので、ちょっと離れた所まで行く時間がなくなり、狸小路、すすきのをうろちょろ。
某百貨店の地下で日本酒をあさる。やっぱり札幌だと千歳鶴かなーとなる。
快速で空港へ。
新千歳。買い物・グルメ充実しており、時間が足りなかった。
帰宅。今に至る。

2016-12-21

今年の振り返り（音ゲー編）

いつものまえがき

この記事はぴょこりんクラスタ:Re Advent Calendar 2016 - Adventarのために書かれました。

前文

ストレス発散に未だに音ゲーやる癖は抜けない
ので、下手っぴなりの進捗を記す。
割とアレなので、興味ない人はスルーで。

ポップン

最近、一番力を入れている気がする
最高クリアレベルは40（3曲クリア）
レイニーワルツEx(39)，コンティネンタルEx(36), コンテンポラリーネイション5H(37)あたりは好き。

SDVX

12まではクリアできる。13はだめ。
一時期ハードゲージになってることに気づかずにプレイしてたので、12無理だなーと思っていたのだが、ゲージ戻したら感動した・・・。
akasha-assembly(ADV), MG277(ADV)あたりは好き

IIDX

最近はたまにプレイするくらい。
六段はまだ取れる。。。ちなみに強段位っぽかったCopulaでも一応とれてた（ずっと補正に張り付いてたけど）
七段は、一回やったらサファリの真ん中くらいで落ちて、実は取れるんじゃとか思ったら、だんだん手前で落ちるようになっていった…fffffの頭でゲージが削れていく…

チュウニズム

11+までは手がつく。12も1,2曲は（ゲージブーストとか付けてだけど）
中二心を刺激する選曲だよなあ。と。

2016-12-18

ウェアラブル的に一年を振り返る（その2）

いつものまえがき

この記事はぴょこりんクラスタ:Re Advent Calendar 2016 - Adventarのために書かれました。

サマリ

fitbitHRに貯めこまれたデータから、記憶を蘇らせたかった。
前回、データをとってくるところで気力がつきたので
週次の睡眠時間を可視化するところをやりました

1. データの取得（続き）

前回は、データの時系列をとってくるところでだめでした。
http://python-fitbit.readthedocs.io/en/latest/をみると、time_series(...)が該当しそう
でも、resourceってなんだ？
Sleep Logs — Fitbit Web API Docsを見ると、"sleep/minutesAsleep"でよさそう
ということで(一部略)、

sleep_ts = authd_client.time_series('sleep/minutesAsleep',period='3m')
data = sleep_ts['sleep-minutesAsleep']

csv_file = open("sleep_csv","w")
for s in data:
    csv_file.write(s['dateTime'])
    csv_file.write(',')
    csv_file.write(s['value'])
    csv_file.write('\n')
csv_file.close()

で、3ヶ月分の時系列がとれました！

2. データの整形

週次の睡眠時間を集計します。
データを眺めてみます

2016-09-27,0
2016-09-28,318
2016-09-29,325
2016-09-30,372
2016-10-01,376
2016-10-02,341
2016-10-03,0
2016-10-04,281

のように、データがとれていない日があり、0が入っています。
（なお充電しっぱなしで寝落ちしたり、風呂あがりに付けるの忘れたとかです）
なので、欠損値をとばす必要があります。
pandasを使うと便利です。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('./sleep_csv',names=['date','asleep'],na_values='0')
df = df.dropna()

na_valuesで0を欠損値として、dropnaで欠損値ありの行を落とすとうまくいきます。

3. データの集計

これもpandas先生におまかせ。

idx = pd.to_datetime(df['date'])
ts = pd.Series(df.asleep.values,index=idx)
ts_r = ts.resample('W', how='mean', kind='period')

で週単位に集計できますね。

4. 眺める

描画部分は、コードを略します。結果はこんな感じ
いまさらながら折れ線グラフはよくないですね。（欠損値のところに線がひかれてしまったり）
日別の睡眠時間
週別の平均睡眠時間
直近死に絶えていたのは、実際に正しかった。
ただ、休日夜更かししたのと、平日寝れていないのの区別が難しい。
10月9日は多分単なる夜更かし。ただ、月曜のストレスで日曜ねれないとかもあるので、難しい。

まとめ

pandas先生便利。

参考

上記のリンク元の文書に加え、データ処理に関し

ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座（4）：ログを分析するには？ XMLデータを分析するには？ pandasでデータを分析できる状態にする (1/3) - ＠ITを参考にしました。

2016-12-10

ウェアラブル的に一年を振り返る（その１）

いつものまえがき

この記事はぴょこりんクラスタ:Re Advent Calendar 2016 - Adventarのために書かれました。

サマリ

fitbitHRに貯めこまれたデータから、記憶を蘇らせたかった。
睡眠時間の推移からつらみを蘇らせたかった。
が、休日出勤により私のライフと作業時間が０に漸近して撃沈した。

やったこと

fitbitHRのデータは、

https://dev.fitbit.com/jpにある、fitbit APIから取ってくる。
登録して、ConsumerIDとKeyを取得。

APIのpythonクライアント実装

github.com
をcloneして、python build,install, requirementpackageのインストール

とりあえず、documentationhttp://python-fitbit.readthedocs.io/en/latest/の通り、先に、gather_keys_oauth2.pyを叩いてaccess_token,refresh_tokenを取得。

めんどくさいので、もろもろをソースに埋め込み（だめです・・・）実行。認証も通り、データコレクションが取れた！！

とりあえず、sleepをみてみると、summaryってところに、一日睡眠時間が入っていそう

よし

authd_client = fitbit.Fitbit(CLIENT_ID,CLIENT_SECRET,access_token=ACCESS_TOKEN,refresh_token=REFRESH_TOKEN)
print authd_client.sleep()['summary']

{u'totalTimeInBed': 379, u'totalMinutesAsleep': 348, u'totalSleepRecords': 1}

これ、今日の睡眠時間しかないな・・・（←イマココ）意外と寝れたな…ってちがう。

まとめ

APIとデータ構造を調査する時間がほしかった。
そもそも１ヶ月とかさかのぼれるのかしらん。

2016-12-05

今年の振り返り（漫画編）

本記事はぴょこりんクラスタ:Re Advent Calendar 2016 - Adventarのために書かれています。

サマリ

今年読んでおすすめしたい漫画の紹介です。
いつもどおり、備忘録レベルです。

放課後さいころ倶楽部

放課後さいころ倶楽部 1 (ゲッサン少年サンデーコミックス)
- 作者: 中道裕大
- 出版社/メーカー: 小学館
- 発売日: 2013/09/12
- メディア: コミック
- この商品を含むブログ (24件) を見る
女子高生がボードゲームをします。
ボードゲームをしている描写が丁寧で、個人的に好きです（あまり手持ちのゲームとはかぶっていないですが）。
学年あがって、新メンバも増えて、今後に期待です。

ポプテピピック

ポプテピピック (バンブーコミックス WINセレクション)
- 作者: 大川ぶくぶ
- 出版社/メーカー: 竹書房
- 発売日: 2015/12/07
- メディア: コミック
- この商品を含むブログ (7件) を見る
周囲で謎の侵食を見せる漫画。
何が面白いか、言語化できないです。
意外とパロディネタが拾えないです。