fvwm3 1.1.2 (1.1.1-2-gefef84cf)のインストール

FVWM3のアップデートがありましたね。(2024-11-30)
変更点は以下に
https://github.com/fvwmorg/fvwm3/blob/main/CHANGELOG.md

インストール方法が変わりました。

fvwm3 has traditionally been using autotools. However, this is now deprecated in favour of meson. It is suggested that all systems which support meson use this instead as it is now the preferred build system to use.

autotoolsからmeson推奨になりました。

gitからダウンロードして
mesonとninjaをpipでインストールしました。ubuntuのパッケージでインストールmesonだとバージョンが古いとのエラーを出すためです。

~/.local/bin/meson setup build -Dhtmldoc=true -Dmandoc=true
~/.local/bin/ninja -C build
sudo ~/.local/bin/ninja -C build install

でインストールを行った

FVWM3のインストール

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FVWM3の最新をGitHubよりインストールする。
https://github.com/fvwmorg/fvwm3

#!/bin/bash

# ユーザーのキー入力を待つ関数
pause() {
  read -n1 -r -p "$1" key
  echo
}

echo "FVWM3のインストールを開始します。"

# 必要なパッケージをインストール
echo "必要なパッケージをインストールしています..."
sudo apt update
sudo apt install -y libevent-dev libx11-dev libxrandr-dev libxrender-dev libxt-dev libxft-dev asciidoctor \
libfontconfig-dev libfreetype6-dev libfribidi-dev libncurses5-dev libpng-dev libreadline-dev \
librsvg2-dev libsm-dev libxcursor-dev libxext-dev libxi-dev libxpm-dev sharutils

pause "パッケージのインストールが完了しました。続行するにはキーを押してください..."

# 'fvwm3'ディレクトリが存在するか確認
if [ -d "fvwm3" ]; then
  echo "'fvwm3'ディレクトリが既に存在します。"

  # ディレクトリがGitリポジトリか確認
  if [ -d "fvwm3/.git" ]; then
    echo "既存のディレクトリはGitリポジトリです。"
    while true; do
      read -p "最新の変更を取得するために'git pull'を実行しますか？ (y/n): " yn
      case $yn in
          [Yy]* ) cd fvwm3; git pull; break;;
          [Nn]* ) echo "既存の状態で続行します。"; cd fvwm3; break;;
          * ) echo "はい(y)かいいえ(n)でお答えください。";;
      esac
    done
  else
    echo "既存のディレクトリはGitリポジトリではありません。"
    while true; do
      read -p "ディレクトリを削除して再クローンしますか？ (y/n): " yn
      case $yn in
          [Yy]* ) rm -rf fvwm3; echo "ディレクトリを削除しました。"; break;;
          [Nn]* ) echo "処理を中止します。スクリプトを終了します。"; exit 1;;
          * ) echo "はい(y)かいいえ(n)でお答えください。";;
      esac
    done

    # GitからFVWM3をクローン
    echo "FVWM3のリポジトリをクローンしています..."
    git clone https://github.com/fvwmorg/fvwm3.git
    pause "リポジトリのクローンが完了しました。続行するにはキーを押してください..."
    cd fvwm3
  fi
else
  # GitからFVWM3をクローン
  echo "FVWM3のリポジトリをクローンしています..."
  git clone https://github.com/fvwmorg/fvwm3.git
  pause "リポジトリのクローンが完了しました。続行するにはキーを押してください..."
  cd fvwm3
fi

# autogen.shを実行
echo "autogen.shを実行しています..."
./autogen.sh

pause "autogen.shの実行が完了しました。続行するにはキーを押してください..."

# コンパイルオプションを環境変数で設定
echo "コンパイルオプションを設定しています..."
export CPPFLAGS="-march=native -O2"
export CFLAGS="-march=native -O2"

# configureを実行
echo "configureを実行しています..."
./configure --enable-mandoc --enable-golang --enable-htmldoc

pause "configureが完了しました。続行するにはキーを押してください..."

# ビルドを実行
echo "FVWM3をビルドしています..."
make clean
make -j$(nproc)

pause "ビルドが完了しました。続行するにはキーを押してください..."

# インストールを実行
echo "FVWM3をインストールしています..."
sudo make install

echo "FVWM3のインストールが完了しました。"

1. 使用方法
  新しいファイルを作成し、例えばinstall_fvwm3.shという名前を付けます。
2. 上記のスクリプトをそのファイルにコピーします。
3. スクリプトに実行権限を与えます。
```
chmod +x install_fvwm3.sh
```
4. スクリプトを実行します。
```
./install_fvwm3.sh
```
各ステップで進捗が表示され、続行する前にキー入力を求められます。これにより、各段階でプロセスを確認できます。

注意事項:
- スクリプト内でsudoを使用しているため、実行時にパスワードの入力が求められる場合があります。
- スクリプトは現在のディレクトリにfvwm3というディレクトリを作成します。
- 必要に応じて、スクリプトの内容を変更して環境に合わせてください。

Ubuntuのapt upgradeでUbuntu Proの通知がうざい

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以下のメッセージがapt upgradeで表示される。肝心の必要な情報は見づらい。
以下のファイルをコメントアウトすると消える。

Get more security updates through Ubuntu Pro with 'esm-apps' enabled:
  python2.7-minimal imagemagick libjs-jquery-ui libopenexr25 libpostproc55
  libmagickcore-6.q16-6-extra libavcodec58 libmagickwand-6.q16-6 libavutil56
  imagemagick-6.q16 libswscale5 libmagickcore-6.q16-6 libswresample3
  imagemagick-6-common libavformat58 python2.7 libpython2.7-minimal
  libpython2.7-stdlib libavfilter7

sudo vi /etc/apt/apt.conf.d/20apt-esm-hook.conf

#APT::Update::Pre-Invoke {
#       "[ ! -e /run/systemd/system ] || [ $(id -u) -ne 0 ] || systemctl start --no-block apt-news.service esm-cache.service || true";
#};

#APT::Update::Post-Invoke-Stats {
#       "[ ! -f /usr/lib/ubuntu-advantage/apt-esm-hook ] || /usr/lib/ubuntu-advantage/apt-esm-hook || true";
#};

#binary::apt::AptCli::Hooks::Upgrade {
#       "[ ! -f /usr/lib/ubuntu-advantage/apt-esm-json-hook ] || /usr/lib/ubuntu-advantage/apt-esm-json-hook || true";
#};

Deapの遺伝子の１の出現数を固定する

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from deap import tools,base,creator
import random

toolbox = base.Toolbox()
creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(1.0,))
creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMax)

saidai=30  ##1にする数

def makegene(container):
    hako=[0]*200
    sel=random.sample(range(len(hako)),saidai)
    for h in sel:
        hako[h]=1
    return container(hako)

toolbox.register("individual", makegene, creator.Individual)
#toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_bool, 200)

ind=toolbox.individual()
print(ind)

[0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

ind.count(1)
30

上記では、1が30個に固定されている。この数をランダムに1から30個までにする場合。

from deap import tools,base,creator
import random

toolbox = base.Toolbox()
creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(1.0,))
creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMax)

saidai=30 ##1から最大数saidaiまでにする

def makegene(container):
    hako=[0]*200
    sel=random.sample(range(len(hako)),random.randint(1,saidai))
    for h in sel:
        hako[h]=1
    return container(hako)

toolbox.register("individual", makegene, creator.Individual)

ind=toolbox.individual()
print(ind)
print(ind.count(1))

DEAP を使う

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pythonにて遺伝的アルゴリズムを試してみる。
DEAP is a novel evolutionary computation framework

%%time

import random
import numpy
from deap import algorithms
from deap import base
from deap import creator
from deap import tools

creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(1.0,))
creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMax)
toolbox = base.Toolbox()
toolbox.register("attr_bool", random.randint, 0, 1)
toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_bool, 200)
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)

def evalOneMax(individual):
    total=individual.count(1) ###１の個数を数える
    return(total),

toolbox.register("evaluate", evalOneMax)
toolbox.register("mate", tools.cxTwoPoint)
toolbox.register("mutate", tools.mutFlipBit, indpb=0.03)
toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=3)

def main():
    random.seed(64) ##random Fix
    pop = toolbox.population(n=300)
    hof = tools.HallOfFame(1)
    stats = tools.Statistics(lambda ind: ind.fitness.values)
    #stats.register("avg", numpy.mean)
    #stats.register("std", numpy.std)
    stats.register("min", numpy.min)
    stats.register("max", numpy.max)

    algorithms.eaSimple(pop, toolbox, 0.5, 0.2, 50, stats, halloffame=hof)

    return pop

if __name__ == "__main__":
    pop=main()
    best_ind = tools.selBest(pop, 1)[0]
    print("Best individual is %s, %s" % (best_ind, best_ind.fitness.values))

gen nevals min max
0 300 78 120
1 187 89 122
2 157 96 127
3 176 99 129
.
.
.
49 178 174 189
50 187 172 189
Best individual is [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1], (189.0,)
CPU times: user 1.09 s, sys: 688 µs, total: 1.09 s
Wall time: 1.09 s

このパラメーターだと50世代で189になり、200が作られていない。algorithms.eaSimpleの50を300に増やすと200世代と少しで、200の個体が作られる
algorithms.eaSimple(pop, toolbox, 0.5, 0.2, 100, stats, halloffame=hof)

pandas.DataFrameを作る

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indexにDatetimeIndexでdtype=’datetime64[ns]の値、Closeで100-190の値のDataFrameを作る

import pandas as pd

df_test=pd.DataFrame({
'Date':[
'2022-08-19 00:30:00',
'2022-08-19 00:45:00',
'2022-08-19 01:00:00',
'2022-08-19 01:15:00',
'2022-08-19 01:30:00',
'2022-08-19 01:45:00',
'2022-08-19 02:00:00',
'2022-08-19 02:15:00',
'2022-08-19 02:30:00',
'2022-08-19 02:45:00'],
'Close':[
100,
110,
100,
120,
140,
150,
120,
100,
180,
190]
}
)
df_i = df_test.set_index('Date')
df_i.index=pd.to_datetime(df_i.index)

中身をチェック。
class ‘pandas.core.frame.DataFrame’
DatetimeIndex: 10 entries, 2022-08-19 00:30:00 to 2022-08-19 02:45:00

df_i.info()

listに代入する
class ‘pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestampになってる

list=[]
for da in df_i.index:
    print(type(da))
    list.append(da)

datetime型にする

type(list[0].to_pydatetime())

リストからdatetime型にする

for data in list:
    #print(type(data))
    time = data.to_pydatetime() # datetime型に変換
    #print(type(time))
    print(time)

Pandas Tips

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ファイルをPanda DataFrameに読み込む

import pandas as pd

usecols = ['Date','Open','High','Low','Close','Volume']
file="~/sshmnt/candles_15m_bybit_BTC-USDT.csv"
data = pd.read_csv(file,names=usecols,parse_dates=True,index_col='Date')

print(len(data))

#data2=data[45700:45800]
#data2=data[46000-1000:46000]
#data2=data[0:59000]
data2=data.tail(120+4*24*1) ##1日分+120
print(len(data2))

data3=data2.copy()

close_data=data3["Close"]
close_data.plot()

列を追加

data3['Trend'] = 0
data3
#またはNaNを入れることも
data3['Trend'] = np.nan

列(Trend)を削除

data3.drop('Trend',axis=1)

列を抽出

#カラム１つ
data4["Close"]
#または
data4.Close
#カラムを２つ
data4[["Close","signal"]]

特定の行の表示、インデックスから

data3['2022-09-02 10:0:0' : '2022-09-02']

特定範囲の行（インデックス）の特定列に代入する(1)

data3['2022-09-02 10:0:0' : '2022-09-02']['Trend']=2

特定の範囲のindex行の、特定列に代入する。(2) ＊上記の(1)が動作しない場合

data3.loc['2022-09-01 09:00:00':'2022-09-01 23:0:0',"Trend"]=-1

atでこのようなスライスでの使い方はエラーがでるので使えない

data3.at['2022-09-01 09:00:00':'2022-09-01 23:0:0',"Trend"]=-1

特定範囲の抽出

ts= "2022-09-01 09:00:00"
ts2="2023-01-01 09:00:00"
data2= (data[ts : ts2])
data2

JupyterでPandasの表示設定

pd.set_option('display.max_columns', 10)
pd.set_option('display.max_rows', 300)

データフレームの作成、日付時間をインデックスに

df_test=pd.DataFrame({
'Date':[
'2022-08-19 00:30:00',
'2022-08-19 00:45:00',
'2022-08-19 01:00:00',
'2022-08-19 01:15:00',
'2022-08-19 01:30:00',
'2022-08-19 01:45:00',
'2022-08-19 02:00:00',
'2022-08-19 02:15:00',
'2022-08-19 02:30:00',
'2022-08-19 02:45:00']
}
)
df_i = df_test.set_index('Date')

上記ではインデックスが作れるが、dtypeがobjectになってる

df_i.index

Index(['2022-08-19 00:30:00', '2022-08-19 00:45:00', '2022-08-19 01:00:00',
'2022-08-19 01:15:00', '2022-08-19 01:30:00', '2022-08-19 01:45:00',
'2022-08-19 02:00:00', '2022-08-19 02:15:00', '2022-08-19 02:30:00',
'2022-08-19 02:45:00'],
dtype='object', name='Date')

上記をデイトタイムにするにはこれ

df_i.index=pd.to_datetime(df_i.index)

インデックスを見るとIndexがDatetimeIndexのdtypeがdatetime64になった

df_i.index

DatetimeIndex(['2022-08-19 00:30:00', '2022-08-19 00:45:00',
'2022-08-19 01:00:00', '2022-08-19 01:15:00',
'2022-08-19 01:30:00', '2022-08-19 01:45:00',
'2022-08-19 02:00:00', '2022-08-19 02:15:00',
'2022-08-19 02:30:00', '2022-08-19 02:45:00'],
dtype='datetime64[ns]', name='Date', freq=None)

インデックスを削除する

data4=data4.reset_index()

インデックスを付ける

data4=data4.set_index("Date", inplace=False)
# inplace=Trueは
data4.set_index("Date", inplace=True) ### data4をイコールで指定しなくても適応される

ipynbのファイルをtxtに変換する。で、特定語を含むファイルを検索する。

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Jupyterlabのipynbファイルの内容を検索したい。その為にtxtだけのファイルに変換する。

入出力リダイレクトを使うので、新しくディレクトリを作り、そこに対象のipynbファイルをコピーする。
安全の為にそのディレクトリで操作を行う。

#!/usr/bin/bash

###
### ipynb to txt化
###

find ./ -name "*.ipynb" >list_ipynb

while read LINE
do
echo "$LINE"
LINE2=${LINE/ipynb/txt}

echo "$LINE2 に変換する"
jq -j '.cells | map( select(.cell_type == "code") | .source + ["\n\n"] ) | .[][]' < $LINE > $LINE2
done < list_ipynb

#!/usr/bin/bash

txt化したファイルができたら、検索語をxargs grepでファイルごとに検索する。

find ./ -name "*.txt" | xargs grep $1

xrandrでモニターの操作

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$xrandr --current

xrandr --output HDMI-A-0 --mode 1920x1200 --pos 0x0 --output DisplayPort-2 --mode 1920x1080 --pos 1920x0

xrandr --output HDMI-A-0 --off

BybitのSymbolsの取得

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https://bybit-exchange.github.io/docs/futuresV2/inverse/#t-querysymbol


from pybit import inverse_perpetual
session_unauth = inverse_perpetual.HTTP(
endpoint="https://api-testnet.bybit.com"
)

r=session_unauth.query_symbol()
#len(r)
r
#len(r['result'])

pandas DataFrameを作成する。


import pandas as pd
df = pd.DataFrame(r['result'])

JypyterでPandas表示が切れるので全部表示するには

df = pd.DataFrame(r['result'])

pd.set_option('display.max_columns', None)
pd.set_option('display.max_rows', None)
pd.set_option('display.max_colwidth', None)

df

ここからの旅立ち

なんでも試行し思索し実践する、我に安楽が来るのだろうか

fvwm3 1.1.2 (1.1.1-2-gefef84cf)のインストール

FVWM3のインストール

Ubuntuのapt upgradeでUbuntu Proの通知がうざい

Deapの遺伝子の１の出現数を固定する

DEAP を使う

pandas.DataFrameを作る

Pandas Tips

ipynbのファイルをtxtに変換する。で、特定語を含むファイルを検索する。

xrandrでモニターの操作

BybitのSymbolsの取得