#azure #rest #python3 #github
マイクロソフトのazureを使ってrestサーバーをpython3で作る雛形を公開しました。
How to built azure webapp python rest server in the terminal environment of mac
https://github.com/koki-ogura/azure_python_rest_template

先の公開したプログラム、修正した。gaussian_kdeをそのまま使う場合と共分散を指定する両方の方法の違いをグラフで示すことができた。pmfをpdfを利用して作り出す場合、データの分散を指定することでなめらかな関数ができあがる。
例の場合は整数値なのでデータの離散幅は1であるので、$\sigma$を0.5とし分散$\sigma^2$を0.25とした例にした。

#python3 #github #gist
kdeを使ってpdfやpmfを作る方法の簡単なまとめをgist公開しました。
How to create pdf and pmf function from sampling data.
https://gist.github.com/koki-ogura/48542f55b631847989b537ceb1b16115

東大工学部計数工学科のコンパ案内だそうだ（笑）
https://twitter.com/y_ut_a_rchery45/status/880216308922449920

このあたりも面白そう
http://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/a-semi-supervised-classification-algorithm-using-markov-chain-and

#streamplot
変な経験則。
start_pointsで指定する点は+方向にずれて表示されるようだ。そのズレは分解能程度。従って現状の対処としては分解能の半分の値を引いた数値を与えるのが良さそうだ。例えば
x = np.linspace(-10, 10, 6)
y = np.linspace(-10, 10, 11)
の時start_pointsに(1,5)を設定したい場合は、(1-10/6,5-10/11)を指定する。ただしこの座標はstreamplotに与える時のみなので、グラフに点を打つ場合は(1,5)のままで。
結局のところこの引き算をしなくても分解能を高めれば相対的にズレは小さくなります。多分、内部的に座標からインデックスを計算する部分のバグですね。

そんな時は
x = np.linspace(-10, 10, 11)
ですよw

結局はメッシュの分解能（分割数）を高めるのが良いみたいですね。

#streamplot
ずれる問題。
例えばstart_pointsに(0,0)を指定した場合。
最初の
x = np.linspace(-10, 10, 10)
なんかだとxの列に0が含まれてなかったりだからじゃないかな？

#pyplot #streamplot
ちょいと実験してみました。
start_points で指定した複数の点が同じベクトル曲線上に乗る場合にエラーになるようです。