質問編集履歴
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質問が多くて回答がつかなかったので、質問の数を減らしました。
test
CHANGED
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File without changes
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test
CHANGED
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@@ -1,18 +1,10 @@
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### 前提・実現したいこと
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Pythonで波形描写の勉強をしています。
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+
Pythonで波形描写の勉強をしていて、参考にいろんなサイトのコードを見ています。
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https://blog.tsurubee.tech/entry/2017/11/15/080440
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のように異常検知のコードを勉強しているのですが、サイト内の
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+
###わからないこと
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curdoc().add_periodic_callback(update_data, 1000) #ms
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```
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というコードがよくわからないです。Bokehというライブラリの関数です。
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https://qiita.com/SatoshiTerasaki/items/b7a5bf61f572aac1e358
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@@ -30,146 +22,6 @@
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あれ？60は何？って思いました。
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+
###質問
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### 質問1
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add_periodic_callback(
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+
add_periodic_callback(update, 60)の60が何を意味しているのか教えてください。
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### 質問2
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add_periodic_callback(関数、数字)で関数に()はなぜ不要なのでしょうか。
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そういうものだからと覚えたほうがいいですか。
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### 質問3
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Bokehというライブラリとmatplotlibの違いはなんですか。
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BOkehがmatplotlibの上位互換でリアルタイムで描画させたいとき、動きをつけたい時が、Bokehを使うということでしょうか。
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###該当コード
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```Python
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import banpei
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import numpy as np
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import pandas as pd
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from bokeh.io import curdoc
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from bokeh.models import ColumnDataSource, DatetimeTickFormatter
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from bokeh.plotting import figure
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from datetime import datetime
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from math import radians
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from pytz import timezone
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data = []
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results = []
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def get_new_data():
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global data
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#ここでデータ取得（例：new_data = psutil.cpu_percent()）
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data.append(new_data)
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-
def update_data():
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-
global results
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-
get_new_data()
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-
ret = model.stream_detect(data)
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-
results.append(ret)
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now = datetime.now(tz=timezone("Asia/Tokyo"))
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new_data = dict(x=[now], y=[data[-1]], ret=[results[-1]])
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source.stream(new_data, rollover=500)
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# Create Data Source
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source = ColumnDataSource(dict(x=[], y=[], ret=[]))
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# Create Banpei instance
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model = banpei.SST(w=30)
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# Draw a graph
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fig = figure(x_axis_type="datetime",
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-
x_axis_label="Datetime",
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plot_width=950,
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plot_height=650)
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fig.title.text = "Realtime monitoring with Banpei"
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fig.line(source=source, x='x', y='y', line_width=2, alpha=.85, color='blue', legend='observed data')
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-
fig.line(source=source, x='x', y='ret', line_width=2, alpha=.85, color='red', legend='change-point score')
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-
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-
fig.circle(source=source, x='x', y='y', line_width=2, line_color='blue', color='blue')
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-
fig.legend.location = "top_left"
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# Configuration of the axis
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format = "%Y-%m-%d-%H-%M-%S"
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-
fig.xaxis.formatter = DatetimeTickFormatter(
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seconds=[format],
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minsec =[format],
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minutes=[format],
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hourmin=[format],
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hours =[format],
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days =[format],
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-
months =[format],
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-
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years =[format]
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-
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-
)
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fig.xaxis.major_label_orientation=radians(90)
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# Configuration of the callback
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-
curdoc().add_root(fig)
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172
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173
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-
curdoc().add_periodic_callback(update_data, 1000) #ms
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174
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-
```
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