昨日のマストドンの活動は
トゥート : 28593(+67)
フォロー : 80(-1)
フォロワー : 123(-1)
#Worldle #286 4/6 (100%) 🙈
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🟩🟩🟩🟩🟩🎉
⭐⭐
https://worldle.teuteuf.fr
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そういえば、ちかくは
汚水、汚水、雨水、汚水、雨水、実験排水、汚水、雨水、実験排水、ヘリウム、雨水、汚水、汚水...
って感じだった(たぶん)
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これ
python -c "print(chr(0x200B))"
してコピペしてきたけどコピーできてなかった
```
#!/usr/bin/python
import codecs
for i in range(0x11000):
print("{0:005X}".format(i), end='\t')
for j in range(16):
print(chr(16 * i + j).encode('utf32', errors='replace').decode('utf-32'), end=('\t'))
print('')
```
スパゲッティは長く茹でれば中華麺と同じようになる説を検証すべくちゃんこ鍋に長めに茹でた*1スパゲッティ入れてる
*1 標準7分を10分
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メイントピックからずれるけどブログもすごい(インタラクティブに試せたり全体の再生速度が指定できたり)
あと動画がManimで作られてることが一瞬でわかる
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これたぶんモデルの説明変数にdfのMeasurements型のコラムを使ってて、それを代入して計算したからMeasurements型で出てきてるな
なんかへんだなと思ったけど、ribbonは差分で指定してて、predictionは絶対値を返してるのか
リボンのプロット点を増やしてみた
predictionに渡すのは、もとがDataFrameだったら、DataFrameでの説明変数のコラムと同じ名前のコラムを持つDataFrameを渡せばいいみたい
さて単一の線型回帰の誤差については理解したけど、部分的に線形になってあるであろうデータに対していくつかの部分で線型回帰をした結果の集合に対して平均や分散を求めるのはどうすればいいんだ
ん、これStatsModelないしLinearMode型に対するRecipeを書けばいいのでは
もしくはStatsModelやLinearModelと元になる説明変数のdfのCompositeType
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https://beautiful.makie.org/dev/examples/generated/2d/aog/penguinsAoG/
これ回帰した結果が入ったデータを使ってる？
データ処理用のDSLだった
* を使って処理を追加していく
data * barplot * linearfit
みたいなかんじ
@edit @where func
でfuncが定義されてる場所をエディタで開けるんだ
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ん、これStatsModelないしLinearMode型に対するRecipeを書けばいいのでは
もしくはStatsModelやLinearModelと元になる説明変数のdfのCompositeType
