Windows 10 version 1803 対応版
2018年4月に読んだ本
fire HD 10 買った
ASUS のタブレットが死んだところに, タイムセールの割引が来たので購入.
8インチのタブレットを使っていたが,iPhoneとの住み分けが微妙になって来ていたので,10インチにした.
良いところは,
- 安い
- まともに動く
- バッテリの持ちが良い
- 解像度,音 ともに良い
不満点は,
- Android ではない
- サイズが 16:9
- USB type C ではない
- SIM が刺さらない
というところ (ASUS のやつは 4:3,USB type C,SIM刺さる ということで選んだ).
最初は Google Play Store を入れようとしていたが,無くても行けそうなので入れていない. Dropboxが使えるのでPDFの電子書籍はこれでいける. Mendeley が無いのは,KinSync でKindleに送ることにした. 大体のアプリはWeb版をSilkブラウザで見れば良い. Podcast も,Overcast のWeb版で聞いている.
OneDrive と OneNote がアプリストアにはあるが,OneDrive はログインに失敗するという致命的なバグがあるので全く使えなかった.
パスワードマネージャがないのが地味に一番キツイが,今のところは頑張れている. bitwarden の web版とかを検討すべきかもしれない.
電子書籍,実はKindle ではあまり買っていない. 小説と漫画は大体hontoで買っている. 誰かのアフィリエイトを踏みたい時ぐらいしか Kindleでは買わない. Kindleで買っているのは,新書と洋書. 技術書はPDFで買う. 固定レイアウトのやつはPDFを探すか,紙で買う. なので,hontoのアプリが使えないのは痛いが,一応これもブラウザ版が使えるので,よしとしよう.
Silk ,ずっと立ち上げておくと全く反応しなくなるが,速やかに端末を再起動すれば治る.
ブラウザで済ませられるのは楽だが,ダウンロードしてオフライン,とはできないので,こうなるとSIMが刺さらないのが結構辛い.
今のところ不安なのは,いきなり電源が落ちることがあること. サポートに連絡すべきかもしれない.
readxl で 日付と文字列が混在している列を読み込む
readxl
でExcelファイルを読み込むときに,日付列が文字列と日付の混在だった場合,とりあえず col_types
をlist
にして読み込む.
d <- read_excel("data.xlsx", skip = 2, col_names = c("Date", "Temp", "RH", "WindSpd", "GustSpd", "Rain", "WindDir"), col_types = c("list", "numeric", "numeric", "numeric", "numeric", "numeric", "numeric")) head(d)
# A tibble: 6 x 7 Date Temp RH WindSpd GustSpd Rain WindDir <list> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> 1 <dttm [1]> 28.4 82.5 0. 0. NA 1.40 2 <dttm [1]> 28.9 77.5 0.250 3.02 0. 78.6 3 <dttm [1]> 31.9 61.2 0.500 2.27 0. 135. 4 <dttm [1]> 25.6 82.6 0.250 4.53 0. 129. 5 <dttm [1]> 22.8 95.3 0. 1.76 8.60 170. 6 <dttm [1]> 22.8 96.1 0. 0. 0. 147.
次に,変換する関数を定義.
形式が mdy HMS p
で,日付で読まれた方もコケているので修正する(lubridate
を使用)
f_parse_date_column <- function(x){ if (is.character(x[[1]])) { parse_date_time(x[[1]], order = "mdy HMS p") } else { this_date = x[[1]] y = year(this_date) m = month(this_date) d = day(this_date) hr = hour(this_date) mn = minute(this_date) sc = second(this_date) make_datetime(y, d, m, hr, mn, sc) } }
最後に,dplyr::mutate
で変換.
dd <- d %>% rowwise() %>% mutate(Date = f_parse_date_column(Date)) head(dd)
# A tibble: 6 x 7 Date Temp RH WindSpd GustSpd Rain WindDir <dttm> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> 1 2015-03-04 14:14:54 28.4 82.5 0. 0. NA 1.40 2 2015-03-04 15:14:54 28.9 77.5 0.250 3.02 0. 78.6 3 2015-03-04 16:14:54 31.9 61.2 0.500 2.27 0. 135. 4 2015-03-04 17:14:54 25.6 82.6 0.250 4.53 0. 129. 5 2015-03-04 18:14:54 22.8 95.3 0. 1.76 8.60 170. 6 2015-03-04 19:14:54 22.8 96.1 0. 0. 0. 147.
2018年3月に読んだ本
最後いい感じになってよかった. 次から第二部 らしい.
- めしにしましょう
参考にしてカレーを作った. 大体参考にはできないメニューが多いが.
- エレクトロニクスをはじめよう
部品の名前とか分からないことが多いのでサッと流し読み
3巻まで来た. これ 人数減って来たら無理が出てくると思うのだがどうなるのだろうか.
- 血か、死か、無か?
ピラミッドは第一象限 という話が出て来て面白かった.
期間 : 2018年03月 読了数 : 5 冊 | |
読了日:2018年3月30日 | |
小林 銅蟲 / 講談社 (2017-12-22) 読了日:2018年3月31日 | |
Forrest M. Mims III / オライリージャパン (2018-02-24) 読了日:2018年3月22日 | |
るーすぼーい , 古屋庵 / スクウェア・エニックス (2018-01-22) 読了日:2018年3月1日 | |
森 博嗣 / 講談社 (2018-02-22) 読了日:2018年3月5日 |
Windows の Python を更新
Miniconda から 公式配布のものに変更.
公式サイトから 64bit 版のインストーラをダウンロード,インストール.
numpy, scipy, pandas, matplotlib, jupyter をpip 経由でインストール.