波

10月15日。大きな台風が来るので、D3.jsをつかって波の情報を視覚化してみようと思いました。
波には高さと周期があり、高さは理解しやすいですが周期は数字だけではイメージしづらいので動く波を作ってみることにします。

http://yamakk.com/wave 全国6ヶ所でいま観測されている波の高さと、周期を比べることができます。薄い灰色で見えるのは過去4時間の軌跡。

上の例だと静岡県石廊崎と京都府経ヶ岬の波の高さはほぼ同じ7.8-7.9mですが、周期が違うので波の形がかなり違います。今後波の高さだけじゃなく周期にも注目して行動しようと思いました。

祖父の建てた家

2011年末、祖父が遺した家で生活をしてきた。
体験として強烈だったので、自分のためにすこし文章化してみようと思う。

長崎の洋風建築を研究していた祖父は、20年ほどまえ海辺に家を建てた。見渡す限り海と森と、天気が良ければ遙か向こうに島原天草が見える場所にあり、以前は夏や正月をよく過ごしたけど、ここ数年空き家がちになって処分することになった。東京にいてはもう何度も行くことはできないだろうと思い、お別れに一人で1週間住んでみることにした。

祖父にとって「男は家を建てなければならない。しかも家族と共に」というのはひとつの信念だったようで、当時70歳を超えていたが、柱に使う杉の皮むきや基礎工事などできるところは家族と共にやった。祖父の手がける家づくりは家族総出で行うというのがならわしだった。これは息子娘達が結婚し子供を育ててからも続き、毎週末家づくりに駆り出されてとても大変だったらしい。いまでは笑い話として聞く程度だけど、その時の経験は母や叔父叔母には複雑な思いや、その後の家族観として残っているのだと思う。

僕は小学校低学年の頃にこの家に初めて行った。永久に続くかと思える山道を車酔いで吐きそうになりながら(実際妹は吐いた)やっと着いた記憶がある。父親たちと近くの磯で釣りをするけど毎回ほとんど釣れず、しばらくすると釣りすることもなくなった。海は一見きれいな砂浜のようだけど、潮が引くと岩だらけで不格好な小磯がひろがり、夜は波の音がうるさくて寝づらかった。天気も変わりやすく、曇りの日はどこか寒々しい知らない国の海岸といった感じだった。なんとなく抱いていた明るい海のイメージとは微妙に食い違っていて、なぜ祖父は長崎の海辺の中からわざわざこの場所を選んだのか、不思議に思うことがあった。

それから20年ほどたった2009年、偶然インターネットに公開された祖父の論文を見つけた。
長崎における幕末および明治初期教会堂建築と伊王島大明寺教会堂建築について
日本建築学会, 1977.04

幕末、キリスト教を隠れて信仰していた人たちが、民家を装った教会をどのような構造で作っていたかを研究する内容だった。祖父は僕の知る限りクリスチャンではないが、建築に関する視点から当時の間取りや工法などを調べている一方で、浦上の人々が苦難のなかで密かに信仰の拠点を築く歴史が丁寧に書かれている。30年以上前に祖父が書いた論文が、東京の自分のMacに飛び込んできたことに眩暈を覚えた。僕は祖父と一緒に遊んだり、なにかをした記憶がない。論文を読んだことは、祖父から直接メッセージを受け取ったはじめての経験だった。

祖父の家を処分するということを聞いて、まとまった期間一人で住む準備を始めた。家には電気ガス水道はあるが暖房器具がほとんどなく、ネズミが沢山いるとのことだった。人に遭うことはまずなく、夜は完全な暗闇になる。助けを求めても誰にも気づいてもらえない場所で正気を保てるか不安だったけど、一人で住めば祖父や祖父の仕事について考えることになるし、それは僕がやるべきだろうという気がした。インターネットにアップされた論文を見つけたとき、そういうものを一緒に受け取った感じがする。それと同時に小さい頃から感じていたこの場所に対する違和感のようなものも最後に更新しておきたいと思った。

唐突な話だけど、ここ数年、ルアーで大型の青物を狙う釣りに取り組んでいる。ただの趣味だけど、僕にとっては父から覚えたものを洗いなおして、自分のものに組立てなおす作業でもある。今になって思うが、父は釣りが下手だった。小さい頃はそんなことは思いもしなかったけど、彼にとって釣りは考えるための場所ではなかったのだと思う。この姿勢はおそらく人生の選択にも現れていたはずで、僕にも受け継がれている。その後父は母と別かれ、僕は海で釣りをしなくなった。こういうことについても整理しておきたい。そう思って、今回祖父が建てた家に住みながら、釣れないと父が諦めた、目の前の海で魚を釣って暮らしてみることにした。

途中の商店でパスタ1kgと野菜をすこし買い、釣り道具と寝袋とカメラをもち、携帯からはFacebookとTwitterを削除して海辺の家に向かった。以下そのときの簡単な記録

1日目　家の状態を確認したり使える電気ストーブを探して、台所のねずみの糞を掃除する。ウィスキーを持って来なかったことを後悔したが、戸棚を探すとまだ空けてないウィスキーがおいてあった。祖父がとっておいてくれたのだと思う。夜一人で過ごす恐怖心がなくなる。

2日目　早朝から食糧確保のため釣り、小さなカサゴが釣れる。貴重な肉なのでしっかり持ち帰る。釣りを終えて別の磯を探索する。だいたい行くことの出来る北限と南限の磯を把握する。帰り道にムラサキイガイやイボニシガイ、岩牡蠣、ウニを採集して夕食に混ぜる。美味しいが量が少なすぎる。

3日目　早朝から釣りに出かける。何も釣れない。前日ウニをとったときに靴を濡らしてしまい乾ききっていないため、寒さに耐えれず家に帰る。雪気温7℃ 部屋が温まらない。ネズミの糞の浮かぶ風呂に入る。

4日目　明るくなって岩を登り降りしながら北限の磯で釣る。思ったより浅くなにも釣れない。帰りに昨日より多めにムラサキイガイとカメノテを持って帰ってパスタと食べる。

5日目　食中毒で夜中から激しい下痢。貝毒。食べ物を確保しなければいけないので、釣りにでかける。なにも釣れない。９時に帰宅して仮眠。昼から山を登って新しい磯への道を探す。途中ミカンの収穫をしている農家の人に聞いてたどり着く。このあたりはイノシシやシカが多いらしい。祖父のことも覚えている人たちだった。ミカンをたくさんもらう。体が弱っている気がするので初日のカサゴも食べてしまう。

6日目　昨日みつけた山を越えた磯に明るくなってから入る。周りに比べるととても深いが何も釣れず帰る。もうなにも釣れることはないと思い諦める。虫を食べようかと考え始める。

7日目　帰りの支度に一日費やす。ここまで食の足しになる魚は1匹も釣れていない。最後の夜、釣具も梱包したが思い直して明日の9:00までもう一度やりきろうと決める。

8日目　最終日 夜明けまえに磯に立ちたいので真夜中の山に入る。怖い。が、もう来ることはないかもしれないのでやる。夜明け後ほどなくして大きな魚がかかるも、根にまかれて捕ることができず。帰る直前にもう一度魚がかかり釣り上げると45cmのヒラメだった。最後の最後で報われた。食べる時間はないので締めてクール便で東京の自宅に送る。自分もバスで帰るはずが、年末ダイヤでバスがなくヒッチハイクして長崎市街地へ戻る。

簡単にまとめれば、食べ物のことに翻弄されただけの1週間だったけど、そうすることでよりこの土地と真剣に関わることができた気がする。それはこの土地に家を建てた祖父や、この海で釣れないと諦めた父ともつながっている。もうこの家に行くことはないかもしれないけど、それでも後悔はしないだけの体験にはなったと思う。

ヒラマサ

数年も先のことだと思っていたけど, 帰省したときにヒラマサを釣ることができました.
東京にいるあいだリサーチと妄想を重ねて用意した道具がうまく働いてくれて, ちょっと奇跡のようなものを感じている. 雨風で体力も限界に近く, 磯で写真を撮れなかったことを反省.

2011/11/5 12:25
YAMAGA BLANKS Blue Sniper100MH
TWINPOWER SW 12000XG
PowerPro #4 300m
YGK GALIS FC Absorber 70LB 2m
ZBL system minnow 123F

父を超える魚を釣れて嬉しい.

Networkxをつかってグラフを描く

Wikipediaのカテゴリ間のネットワークを見てみたくて、Networkxというpythonのライブラリをつかってグラフを描きました。例えばWikipediaの「ヒップホップ」というページは

というカテゴリに登録されています。これらのカテゴリがそれぞれ所属するカテゴリをさらに辿ってそれらの関係を視覚化すると下の図のようになります。(この図では3階層上のカテゴリまで)

日本語をグラフに描画するのに苦労しました。とにかく描ければよいということで適当なパッチを作って対応しています。
patch for networkx1.5 https://gist.github.com/1247256

Learning to Link with Wikipedia
http://www.cs.waikato.ac.nz/~dnk2/publications/CIKM08-LearningToLinkWithWikipedia.pdf

Matplotlibで日本語フォントを使う

gistを使ってみたかったので、Matplotlibで日本語フォントを使うサンプルを上げます。
http://matplotlib.sourceforge.net

47都道府県の地名と座標データ

県ごとのなんとなくな地域と、座標と名前がリストになったものが欲しかったのでまとめました。
天気予報でよく使われる地名と、そこと思しき緯度経度が世界測地系の座標ではいってます。

番号, 県名, 地域名, 地域名英表記, 緯度(latitude), 経度(longitude)

1,北海道,稚内,Wakkanai,45.415664,141.673082
2,北海道,旭川,Asahikawa,43.770636,142.364819
3,北海道,留萌,Rumoi,43.940987,141.637012
4,北海道,札幌,Sapporo,43.062096,141.354376
5,北海道,岩見沢,Iwamizawa,43.196206,141.775933
6,北海道,倶知安,Kutchan,42.901829,140.758698
7,北海道,網走,Abashiri,44.020632,144.273398
8,北海道,北見,Kitami,43.807923,143.894276
9,北海道,紋別,Monbetsu,44.356584,143.354095
10,北海道,根室,Nemuro,43.330076,145.582790
11,北海道,釧路,Kushiro,42.984854,144.381356
12,北海道,帯広,Obihiro,42.923899,143.196103
13,北海道,室蘭,Muroran,42.315231,140.973799
14,北海道,浦河,Urakawa,42.168516,142.768120
15,北海道,函館,Hakodate,41.768793,140.728810
16,北海道,江差,Esashi,41.869156,140.127460
17,青森県,青森,Aomori,40.822072,140.747365
18,青森県,むつ,Mutsu,41.292746,141.183476
19,青森県,八戸,Hachinohe,40.512284,141.488399
20,秋田県,秋田,Akita,39.720008,140.102564
21,秋田県,横手,Yokote,39.311251,140.553159
22,岩手県,盛岡,Morioka,39.702053,141.154484
23,岩手県,宮古,Miyako,39.641420,141.957140
24,岩手県,大船渡,Ofunato,39.081901,141.708530
25,宮城県,仙台,Sendai,38.268215,140.869356
26,宮城県,白石,Shiroishi,38.002478,140.619861
27,山形県,山形,Yamagata,38.255439,140.339602
28,山形県,米沢,Yonezawa,37.922240,140.116781
29,山形県,酒田,Sakata,38.914433,139.836515
30,山形県,新庄,Shinjo,38.765015,140.301608
31,福島県,福島,Fukushima,37.760723,140.473356
32,福島県,小名浜,Onahama,36.949127,140.905353
33,福島県,若松,Wakamatsu,37.891124,140.902856
54,茨城県,水戸,Mito,36.365856,140.471222
55,茨城県,土浦,Tsuchiura,36.071881,140.196023
56,栃木県,宇都宮,Utsunomiya,36.555112,139.882807
57,栃木県,大田原,Otawara,36.871117,140.015499
58,群馬県,前橋,Maebashi,36.389482,139.063428
59,群馬県,みなかみ,Minakami,36.678700,138.999064
60,埼玉県,さいたま,Saitama,35.861729,139.645482
61,埼玉県,熊谷,Kumagaya,36.147310,139.388645
62,埼玉県,秩父,Chichibu,35.991752,139.085428
63,東京都,東京,Tokyo,35.681382,139.766084
64,東京都,大島,Oshima,34.750040,139.355579
65,東京都,八丈島,Hachijōjima,33.102183,139.800510
66,東京都,父島,Chichijima,27.076307,142.213312
67,千葉県,千葉,Chiba,35.607267,140.106291
68,千葉県,銚子,Choshi,35.734681,140.826641
69,千葉県,館山,Tateyama,34.996506,139.869965
70,神奈川県,横浜,Yokohama,35.443708,139.638026
71,神奈川県,小田原,Odawara,35.264564,139.152154
75,山梨県,甲府,Kofu,35.655625,138.567574
76,山梨県,河口湖,Kawaguchiko,35.498239,138.768624
44,富山県,富山,Toyama,36.695952,137.213677
45,富山県,伏木,Fushiki,36.791995,137.057949
46,石川県,金沢,Kanazawa,36.561325,136.656205
47,石川県,輪島,Wajima,37.390590,136.899196
48,福井県,福井,Fukui,36.064067,136.219494
49,福井県,敦賀,Tsuruga,35.645244,136.055441
50,新潟県,新潟,Niigata,37.916192,139.036413
51,新潟県,長岡,Nagaoka,37.436513,138.838921
52,新潟県,高田,Takada,37.115147,138.242209
53,新潟県,相川,Aikawa,38.034547,138.245286
72,長野県,長野,Nagano,36.648550,138.194243
73,長野県,松本,Matsumoto,36.238038,137.972034
74,長野県,飯田,Iida,35.514700,137.821822
34,静岡県,静岡,Shizuoka,34.975562,138.382760
35,静岡県,網代,Ajiro,35.043506,139.081551
36,静岡県,三島,Mishima,35.118403,138.918513
37,静岡県,浜松,Hamamatsu,34.710834,137.726126
38,愛知県,名古屋,Nagoya,35.181446,136.906398
39,愛知県,豊橋,Toyohashi,34.769200,137.391466
40,岐阜県,岐阜,Gifu,35.423298,136.760654
41,岐阜県,高山,Takayama,36.146124,137.252173
42,三重県,津,Tsu,34.718596,136.505698
43,三重県,尾鷲,Owase,34.070799,136.190995
77,滋賀県,大津,Otsu,35.017893,135.854607
78,滋賀県,彦根,Hikone,35.274461,136.259623
79,京都府,京都,Kyoto,35.011636,135.768029
80,京都府,舞鶴,Maizuru,35.474797,135.385992
81,大阪府,大阪,Osaka,34.693738,135.502165
82,兵庫県,神戸,Kobe,34.690083,135.195511
83,兵庫県,豊岡,Toyooka,35.544473,134.820184
84,奈良県,奈良,Nara,34.685087,135.805000
85,奈良県,風屋,Kazeya,34.043799,135.781779
86,和歌山県,和歌山,Wakayama,34.230511,135.170808
87,和歌山県,潮岬,Shiomisaki,33.447709,135.761400
88,岡山県,岡山,Okayama,34.655146,133.919502
89,岡山県,津山,Tsuyama,35.069116,134.004543
90,広島県,広島,Hiroshima,34.385203,132.455293
91,広島県,庄原,Shobara,34.857732,133.017278
92,島根県,松江,Matsue,35.468060,133.048375
93,島根県,浜田,Hamada,34.899303,132.079783
94,島根県,西郷,Saigo,35.434481,132.808143
95,鳥取県,鳥取,Tottori,35.501133,134.235091
96,鳥取県,米子,Yonago,35.428072,133.330945
97,山口県,下関,Shimonoseki,33.957831,130.941459
98,山口県,山口,Yamaguchi,34.178496,131.473727
99,山口県,柳井,Yanai,33.963833,132.101597
100,山口県,萩,Hagi,34.408116,131.399085
101,徳島県,徳島,Tokushima,34.070270,134.554844
102,徳島県,日和佐,Hiwasa,33.728843,134.530636
103,香川県,高松,Takamatsu,34.342788,134.046574
104,愛媛県,松山,Matsuyama,33.839157,132.765575
105,愛媛県,新居浜,Niihama,33.960290,133.283351
106,愛媛県,宇和島,Uwajima,33.223340,132.560558
107,高知県,高知,Kochi,33.558804,133.531168
108,高知県,室戸,Muroto,33.290009,134.152051
109,高知県,清水,Shimizu,32.783389,132.957889
110,福岡県,福岡,Fukuoka,33.590355,130.401716
111,福岡県,八幡,Yahata,33.868904,130.795365
112,福岡県,飯塚,Iizuka,33.645908,130.691511
113,福岡県,久留米,Kurume,33.319287,130.508374
114,大分県,大分,Oita,33.239558,131.609272
115,大分県,中津,Nakatsu,33.598221,131.188325
116,大分県,日田,Hita,33.321333,130.940966
117,大分県,佐伯,Saiki,32.960217,131.899533
118,長崎県,長崎,Nagasaki,32.750286,129.877667
119,長崎県,佐世保,Sasebo,33.179915,129.715110
120,長崎県,厳原,Izuhara,32.744839,129.873756
121,長崎県,福江,Fukue,32.698971,128.846404
122,佐賀県,佐賀,Saga,33.263482,130.300858
123,佐賀県,伊万里,Imari,33.264586,129.880269
124,熊本県,熊本,Kumamoto,32.803100,130.707891
125,熊本県,阿蘇,Aso,32.943445,131.043434
126,熊本県,牛深,Ushibuka,32.194456,130.025727
127,熊本県,人吉,Hitoyoshi,32.210041,130.762554
128,宮崎県,宮崎,Miyazaki,31.907674,131.420241
129,宮崎県,延岡,Nobeoka,32.582317,131.664848
130,宮崎県,都城,Miyakonojo,31.719590,131.061621
131,宮崎県,高千穂,Takachiho,32.711657,131.308028
132,鹿児島県,鹿児島,Kagoshima,31.596554,130.557116
133,鹿児島県,鹿屋,Kanoya,31.378292,130.852077
134,鹿児島県,種子島,Tanegashima,30.593001,130.991363
135,鹿児島県,名瀬,Naze,28.370560,129.501021
136,沖縄県,那覇,Naha,26.228530,127.689110
137,沖縄県,名護,Nago,26.591547,127.977316
138,沖縄県,久米島,Kumejima,26.348886,126.747004
139,沖縄県,南大東島,Minamidaitojima,25.846401,131.244907
140,沖縄県,宮古島,Miyakojima,24.805490,125.281149
141,沖縄県,石垣島,Ishigakijima,24.408388,124.197692
142,沖縄県,与那国島,Yonagunijima,24.456056,122.991428

ping from EC2 Tokyo, Singapore, California

Amazon EC2の各拠点からpingでいくつか測ってみたところ.

EC2 in Tokyo
home (Tokyo) 3.0ms
facebook.com 123.0ms
twitter.com 116.0ms

EC2 in Singapore
home (Tokyo) 79.0ms
facebook.com 250.0ms
twitter.com 195.0ms

EC2 in California
home (Tokyo) 126.0ms
facebook.com 76.0ms
twitter.com 12.0ms

国内向けサービスならやっぱりTokyo良さそうですが,
外部サービスも考えるとシンガポールが中途半端な選択肢になってしまいそうです.

Macを閉じてもスリープさせないInsomnia

Insomnia 最近助かっているアプリです.

データ解析中に画面を閉じてしまって, 何度か痛い目にあったので探しました. (サーバでやれという話でもある) DVDやiTunesを閉じたまま再生したり, MacBookをつかった展示などにも良いです.

NLTKのバグ?

最近自然言語処理入門を買ったりしていろいろやっていて気づいたこと。

pythonのnltkをimportした後、”ム”(\xe3\x83\xa0)をstrip()すると\xa0が取り除かれてしまう。通常は\xe3\x83\xa0のままのはず。

Python 2.6.5 (r265:79063, Apr 12 2010, 01:06:47)
[GCC 4.2.1 (Apple Inc. build 5646) (dot 1)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import sys
>>> sys.getdefaultencoding()
'utf-8'
>>> s='ム'
>>> s
'\xe3\x83\xa0'
>>> s.strip()
'\xe3\x83\xa0'
>>>s.strip().decode('utf-8')
u'\u30e0'
>>> import nltk
>>> nltk.__version__
'2.0b9'
>>> s
'\xe3\x83\xa0'
>>> s.strip()
'\xe3\x83'
>>> sys.getdefaultencoding()
'utf-8'
>>>s.strip().decode('utf-8')
UnicodeDecodeError: 'utf8' codec can't decode bytes in position 0-1: unexpected end of data

2011/2/7　追記
Python2.7.1だと大丈夫だった

Python 2.7.1 (r271:86832, Feb  7 2011, 12:54:42) 
[GCC 4.2.1 (Apple Inc. build 5664)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import sys
>>> sys.getdefaultencoding()
'utf-8'
>>> s='ム'
>>> s
'\xe3\x83\xa0'
>>> s.strip()
'\xe3\x83\xa0'
>>>s.strip().decode('utf-8')
u'\u30e0'
>>> import nltk
>>> nltk.__version__
'2.0b9'
>>> s
'\xe3\x83\xa0'
>>> s.strip()
'\xe3\x83\xa0'

RMeCabをMacにいれた

作業につまったので、ブログでも書こう。

形態素解析のエンジンのMeCabをRから使えようにする。
ちょうど買った本の著者がRMeCabの開発者の方だった。

RMeCab_0.93は旧バージョンのRでは動かなかったので新しいR-2.12.1.pkgにアップデートした。

R 2.12.1 for Mac

RMeCab 0.93

Rを起動後

> setwd('Downloads')
> install.packages("RMeCab_0.93.tgz")
ファイル名から 'repos = NULL' を推測
> library(RMeCab)
> RMeCabC(("RMeCabをMacにインストールしたよ"))

[[1]]
    名詞
"RMeCab"

[[2]]
助詞
"を"

[[3]]
 名詞
"Mac"

[[4]]
助詞
"に"

[[5]]
          名詞
"インストール"

[[6]]
動詞
"し"

[[7]]
助動詞
  "た"

[[8]]
助詞

"よ" 

参考にさせていただきました。
[R][MeCab][自然言語処理]MeCabとRMeCabをインストールして、ちょっと遊んでみる