kohiro37

## preprocess_kokoro.py
"""青空文庫にある夏目漱石の『こころ』のテキストを章ごとに分割して形態素解析する

【テキストデータ】
青空文庫の夏目漱石の『こころ』（773_ruby_5968.zip）を解凍したファイル（kokoro.txt）
https://www.aozora.gr.jp/cards/000148/card773.html

【動作環境】
-Ubuntu 20.04
-Python 3.8.5
-MeCab 0.996

## coonw.py
""" 夏目漱石の『こころ』からインタラクティブな共起ネットワークを作成

コードの説明は以下のブログ
Pythonでインタラクティブな共起ネットワークを作成する
https://irukanobox.blogspot.com/2021/02/python.html

【テキストデータ】
青空文庫の夏目漱石の『こころ』（773_ruby_5968.zip）を解凍したファイル（kokoro.txt）
https://www.aozora.gr.jp/cards/000148/card773.html

## viscensus.py
"""
【必要なライブラリなど】
- Jupyter Notebook
- Pandas
- GeoPandans
- Plotly
- ipywidgets

【用意するデータ】
- 都道府県境界図

## coonetwork_sample.py
"""
夏目漱石の『こころ』から共起ネットワークを作成するPythonサンプルコード

コードの説明は以下のブログ
Pythonで共起ネットワークを作成する
https://irukanobox.blogspot.com/2019/10/python.html

『こころ』のテキスト（kokoro.txt）は、以下の青空文庫のサイトからダウンロードできるテキストからルビなどを取り除いたもの
https://www.aozora.gr.jp/cards/000148/card773.html
"""

## runr.py
import os
import sys
import subprocess
import textwrap
import random

def create_rscript(rscript_path):
    """Rスクリプトファイルの作成
    """
    r_script = textwrap.dedent("""

## clustering_comparison.py
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from scipy.spatial.distance import pdist
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage, fcluster

get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'inline')
import matplotlib.pyplot as plt

## estat.py
import urllib.request
import json
import pandas as pd
from pandas.io.json import json_normalize

# e-Stat APIのappId
appId = 'コピーしておいたappIdをここにペーストする'
# APIのリクエストURL
# httpsにしておく
url = 'https://api.e-stat.go.jp/rest/2.1/app/getStatsData?cdCat03=47001&cdCat04=48001&cdArea=00000%2C01000%2C02000%2C03000%2C04000%2C05000%2C06000%2C07000%2C08000%2C09000%2C10000%2C11000%2C12000%2C13000%2C14000%2C15000%2C16000%2C17000%2C18000%2C19000%2C20000%2C21000%2C22000%2C23000%2C24000%2C25000%2C26000%2C27000%2C28000%2C29000%2C30000%2C31000%2C32000%2C33000%2C34000%2C35000%2C36000%2C37000%2C38000%2C39000%2C40000%2C41000%2C42000%2C43000%2C44000%2C45000%2C46000%2C47000&cdCat02=H1000%2CH1010%2CH1050&cdCat01=07001&appId=&lang=J&statsDataId=0003018185&metaGetFlg=Y&cntGetFlg=N&sectionHeaderFlg=1'

## wol.py
"""
Send magic(WOL) packet
"""
import socket
import binascii
import sys
import re

# Broadcast address
BCADDR = '255.255.255.255'
	"""青空文庫にある夏目漱石の『こころ』のテキストを章ごとに分割して形態素解析する

	【テキストデータ】
	青空文庫の夏目漱石の『こころ』（773_ruby_5968.zip）を解凍したファイル（kokoro.txt）
	https://www.aozora.gr.jp/cards/000148/card773.html

	【動作環境】
	-Ubuntu 20.04
	-Python 3.8.5
	-MeCab 0.996
	""" 夏目漱石の『こころ』からインタラクティブな共起ネットワークを作成

	コードの説明は以下のブログ
	Pythonでインタラクティブな共起ネットワークを作成する
	https://irukanobox.blogspot.com/2021/02/python.html

	【テキストデータ】
	青空文庫の夏目漱石の『こころ』（773_ruby_5968.zip）を解凍したファイル（kokoro.txt）
	https://www.aozora.gr.jp/cards/000148/card773.html
	"""
	【必要なライブラリなど】
	- Jupyter Notebook
	- Pandas
	- GeoPandans
	- Plotly
	- ipywidgets

	【用意するデータ】
	- 都道府県境界図
	"""
	夏目漱石の『こころ』から共起ネットワークを作成するPythonサンプルコード

	コードの説明は以下のブログ
	Pythonで共起ネットワークを作成する
	https://irukanobox.blogspot.com/2019/10/python.html

	『こころ』のテキスト（kokoro.txt）は、以下の青空文庫のサイトからダウンロードできるテキストからルビなどを取り除いたもの
	https://www.aozora.gr.jp/cards/000148/card773.html
	"""
	import os
	import sys
	import subprocess
	import textwrap
	import random

	def create_rscript(rscript_path):
	"""Rスクリプトファイルの作成
	"""
	r_script = textwrap.dedent("""
	import numpy as np
	import pandas as pd
	from sklearn.datasets import load_iris
	from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
	from scipy.spatial.distance import pdist
	from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage, fcluster

	get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'inline')
	import matplotlib.pyplot as plt
	import urllib.request
	import json
	import pandas as pd
	from pandas.io.json import json_normalize

	# e-Stat APIのappId
	appId = 'コピーしておいたappIdをここにペーストする'
	# APIのリクエストURL
	# httpsにしておく
	url = 'https://api.e-stat.go.jp/rest/2.1/app/getStatsData?cdCat03=47001&cdCat04=48001&cdArea=00000%2C01000%2C02000%2C03000%2C04000%2C05000%2C06000%2C07000%2C08000%2C09000%2C10000%2C11000%2C12000%2C13000%2C14000%2C15000%2C16000%2C17000%2C18000%2C19000%2C20000%2C21000%2C22000%2C23000%2C24000%2C25000%2C26000%2C27000%2C28000%2C29000%2C30000%2C31000%2C32000%2C33000%2C34000%2C35000%2C36000%2C37000%2C38000%2C39000%2C40000%2C41000%2C42000%2C43000%2C44000%2C45000%2C46000%2C47000&cdCat02=H1000%2CH1010%2CH1050&cdCat01=07001&appId=&lang=J&statsDataId=0003018185&metaGetFlg=Y&cntGetFlg=N&sectionHeaderFlg=1'
	"""
	Send magic(WOL) packet
	"""
	import socket
	import binascii
	import sys
	import re

	# Broadcast address
	BCADDR = '255.255.255.255'