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11102010 家庭菜園

今日の畑(101011)

ミョウガ花咲きまくっとるがな！

1286780927 1286780933

一応花も食べられるようなんだけど、普通のミョウガが食べたいので一気に収穫。

1286780921

その後、ラディッシュ、春菊、ソラマメ、ほうれん草の種を撒いてきた。

1286780914

11102010 Haskell RWH

Real World Haskell 19章

エラー処理

Eitherを利用すると失敗の場合にも成功の場合にもデータ(Right)が付随する。

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tryとhandleも使える。

try :: IO a -> IO (Either Exception a)
handle :: (Exception e) => (e -> IO a) -> IO a -> IO a

19.3.1

import Control.Monad.Error
import Control.Monad.State
import qualified Data.ByteString.Char8 as B

data ParseError = NumericOverflow
                | EndOfInput
                | Chatty String
                  deriving (Eq, Ord, Show)

instance Error ParseError where
    noMsg  = Chatty "oh noes!"
    strMsg = Chatty

newtype Parser a = P {
      runP :: ErrorT ParseError (State B.ByteString) a
    } deriving (Monad, MonadError ParseError)

liftP :: State B.ByteString a -> Parser a
liftP m = P (lift m)

satisfy :: (Char -> Bool) -> Parser Char
satisfy p = do
  s <- liftP get
  case B.uncons s of
    Nothing ->  throwError EndOfInput
    Just (c, s')
         | p c ->  liftP (put s') >> return c
         | otherwise -> throwError (Chatty "satisfy failed")

optional :: Parser a -> Parser (Maybe a)
optional p = (Just `liftM` p) `catchError` \_ -> return Nothing

runParser :: Parser a -> B.ByteString -> Either ParseError (a, B.ByteString)
runParser p bs = case runState (runErrorT (runP p)) bs of
                   (Left err, _) -> Left err
                   (Right r, bs) -> Right (r, bs)

10102010 Haskell RWH

Real World Haskell 18章

モナド変換子

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モナドの上に積み上げる
IOは常に底

この章はあとでもう一度読みなおす。

10102010 life

初ベーグル

娘が、ベーグルを作りたいと言い出した。えーんなもん作ったことないよといいつつ本を見ながら格闘。

生地を作って休ませる。

1286667501

等分して球にして休ませて、穴をあけて形を整えてさらに休ませる。

1286667520 1286667508

茹でて、オーブンで焼く。

1286667495

ドーナツみたいに真ん中を広げすぎたのと表面がザラザラになってしまった。これは納得いかない。

表面に艶を出すには茹でる温度は80度くらいで湯の中に砂糖とか蜂蜜を入れればイイ。あと、今回の生地はゆるかったので、次回はもう少し水分量を減らす。あと、穴の大きさは程々に。

09102010 Haskell RWH

Real World Haskell 15章

モナドを使ったプログラミング

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持ち上げの一般化(15.2)

liftM2 :: (Monad m) => (a1 -> a2 -> r) -> m a1 -> m a2 -> m r
Prelude Control.Monad> :t liftM

liftM :: (Monad m) => (a1 -> r) -> m a1 -> m r
Prelude Control.Monad> :t ap
ap :: (Monad m) => m (a -> b) -> m a -> m b

liftM(N)はliftMとapを使って一般化できる。

Readerモナドを大体理解した(15.6)。

newtype Reader e a = R { runReader :: e -> a }

instance Monad (Reader e) where
    return a = R $ \_ -> a
    m >>= k  = R $ \r -> runReader (k (runReader m r)) r

ask :: Reader e e
ask = R id

askで得た環境を引き回す。

*Main Data.Char> runReader (ask >>= \x -> return (x*3)) 2
6

askで常に同じ環境が返ってくる、読み取り専用のStateみたいなもんか。

09102010 chemoinformatics Python network cytoscape

構造最適化シミュレーションをCytoscapeで

以前、おもむろに思いついたLeadOptimizationのシミュレーターで、networkxはgml出力できてCytoscapeでimportすればいいじゃんということに気づいてヤル気が出た。

ついでにコードもちょっと直して、活性はpIC50とかそういうレンジにしてみて、μMオーダーから上げていくようにした。

projectsim

エッジは世代を表していて、黄色から緑にむけてすすんでいく。ノードの色は活性を表していて黒から赤になるにしたがって活性が向上する。最初の方は活性が振れるけど段々向上していって安定するようにしてみた。

リードホッピングとは選択されなかったより良い未来を選択しなおすことであるとするならばそのような希望はLO初期のあたりに存在すると思うのだ。

以下、書いたコード

from random import random
import networkx as nx

class Branch(object):
    """LeadOptimization flow
    potency: pIC50 or such
    weight : range for activity
    """

    count = -1

    @classmethod
    def inc_count(cls):
        cls.count = cls.count + 1
        return cls.count

    @classmethod
    def get_count(cls): return cls.count

    def __init__(self,potency,weight):
        self.id = Branch.inc_count()
        self.potency = potency
        self.weight  = weight
        self.activity = self.potency + self.weight * random()

    def make_child(self,num_childs,potency,weight):
        return [Branch(self.potency + self.weight * (random()-0.5)*2,self.weight * 0.5) for i in range(num_childs)]

if __name__ == "__main__":
    max_comps        = 500 # total compounds
    initial_branches = 1   # number of lead compounds
    lead_potency     = 5   # lead activity
    generation       = 0

    G=nx.Graph()

    heads = [Branch(lead_potency,2) for i in range(initial_branches)]
    map(lambda b: G.add_node(b.id, activity=b.activity),heads)

    while Branch.get_count() < max_comps:
        new_heads = []
        generation += 1
        for branch in heads[:int(2+5*random())]:
            for new_comp in branch.make_child(int(40*random()),branch.potency,branch.weight):
                G.add_node(new_comp.id, activity=new_comp.activity)
                G.add_edge(branch.id, new_comp.id, genneration=generation)
                if new_comp.activity > 7:
                    new_heads.append(new_comp)
        heads = new_heads
        heads.sort(key=lambda x:x.activity)
        heads.reverse()

    nx.write_gml(G,"test.gml")

09102010 life