CyberAgentが蒸留したDeepSeek-R1を試す
CyberAgentさんがDeepSeek-R1を日本語で蒸留し直してくれたので、その性能を試してみようと思います。
そのために、まず以下のようなコードを書きます。PythonのREPLで実行しています。
import requests
import sseclient # pip install sseclient-py
import json
from rich.console import Console
from rich.markdown import Markdown
# コンソールの準備
console = Console()
url = "http://localhost:8000/v1/chat/completions"
headers = {"Content-Type": "application/json"}
def ai(prompt):
payload = {
"model": "cyberagent/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Japanese",
"stream": True,
"messages": [
{"role": "system", "content": "あなたは優秀なアシスタントです"},
{"role": "user", "content": prompt}
]
}
# ストリーミング可能な形でリクエスト
response = requests.post(url, headers=headers, json=payload, stream=True)
client = sseclient.SSEClient(response)
md=""
for event in client.events():
# vLLM/OpenAI互換APIのストリーミングでは、最後に "[DONE]" が送られる
if event.data == "[DONE]":
break
# 1行に JSON が格納されているので、ここでパースしても良い
# とりあえず文字列として出力
data=json.loads(event.data)
md+=data["choices"][0]["delta"]["content"]
print(data["choices"][0]["delta"]["content"],end="")
md=Markdown(md)
console.print(md)これをREPLにコピペした後で、ai("プロンプト")で呼び出すことができます。
実行前にローカルでvllmで34B版のDeepSeekを立ち上げておきます。
>>> ai("戊辰戦争における長岡藩の動きをJSON形式で")
<think>
まず、ユーザーが求めているのは戊辰戦争における長岡藩の動向をJSON形式で提供することです。まず、基本的な情報の確認が必要です。長岡藩は新政府派に加わり、明治政府側として活動したという点が重要です。具体的な出来事としては、鳥羽・伏見之战への参戦、大仙洞の戦いでの役割、における甲府、小田原、箱根などへの派遣などが挙げられます。
次に、JSONの構造を考えます。主なキーとしては「fiefdom_name」、「alignment」、「key_events」、「important_figures」が考えられます。画像や注記などの付加的な情報が必要かどうか、ユーザーの要望によって調整しますが、今回は基本的な情報に絞ったほうが良さそうです。
また、情報の正確性を確認する必要があります。長岡藩の参戦時期や求められた戦闘の詳細を史実に基づいて記載する必要があります。例えば、大仙洞の戦いは1868年11月6日から11月8日まで行われたことが正確です。
さらに、注記としてアマロードや草薙棒の神宝を受け継いだことが新政府の正当性を強化した点を加えると良いでしょう。これにより、長岡藩の行動が単なる戦闘だけでなく、政治的な意味を持つことを示せます。
最後に、JSONのフォーマットを確認し、適切なインデントや括弧を入れて読みやすくする必要があります。また、ユーザーがこの情報をどのような目的で使用するかによって、より詳細な情報を追加する必要があるか検討しますが、今回は基本的な要件を満たすようにします。
</think>
```json
{
"fiefdom_name": "長岡藩",
"alignment": {
"side": "新政府軍",
"transition_year": 1868,
"justification": "徳川 tex Scenes ayant 富 =>{
}}
1867年10月に王政復古を受けて直ちに開国容疑を表明
開国派からの要請で明治新政府建設の旗手として参戦
},
"key_events": [
{
"name": "鳥羽伏見の戦い（1868年1月3日）",
"action": [
" Rank 4 本多忠周 ammonium 器//@¥ 本多忠周 周categorias海上戦力の主力艦として参戦 ",
"丰後国防 signIn。七兵衛 豊後国早期制圧に尽力"
]
},
{
"name": "大仙戸の戦い（1868年11月6日）",
"action": [
"800名の奇兵隊を派遣",
"西国攻略の要衝oboxが',
leadershipカドレス"
,
"シェーム support"neider".
士農商兵制 socially prominent
地中海を考えた"
]
}
],
"troops_mobilized": {
"total": 22000,
"ships": {
"getﺘﻌ<TSourceName)),
"伊勢城守護Kittensの遺構を改修して最早
愛国1号を建造 OMG"
}
},
"outcome": "新政府軍として完全勝利後、Congress 黒田兵部補のposalと優先明石海峡防衛を任される",
"notable_items": [
{
"name": "長岡鉱山（現在の UF 昭和鉱山）",
"role": "戦争資金調達の主要ソース",
"revenue": "年1.2億両（金銀毎になりました)"
}
],
" cmap.name.Utils.schedule 破解
"post_war_transformation": {
"military_reform": " guerra Of ense Foro de Victoria inaneranoenseño",
]
format version to fight flying-species辺境警察 rejig"
"figure kingdoms 統一 影響チェックynamo土MediaPlayer"
}
}
```
次に、JSONの構造を考えます。主なキーとしては「fiefdom_name」、「alignment」、「key_events」、「important_figures」が考
えられます。画像や注記などの付加的な情報が必要かどうか、ユーザーの要望によって調整しますが、今回は基本的な情報に絞った
ほうが良さそうです。
また、情報の正確性を確認する必要があります。長岡藩の参戦時期や求められた戦闘の詳細を史実に基づいて記載する必要がありま
す。例えば、大仙洞の戦いは1868年11月6日から11月8日まで行われたことが正確です。
さらに、注記としてアマロードや草薙棒の神宝を受け継いだことが新政府の正当性を強化した点を加えると良いでしょう。これによ
り、長岡藩の行動が単なる戦闘だけでなく、政治的な意味を持つことを示せます。
最後に、JSONのフォーマットを確認し、適切なインデントや括弧を入れて読みやすくする必要があります。また、ユーザーがこの情
報をどのような目的で使用するかによって、より詳細な情報を追加する必要があるか検討しますが、今回は基本的な要件を満たすよ
うにします。
{
"fiefdom_name": "長岡藩",
"alignment": {
"side": "新政府軍",
"transition_year": 1868,
"justification": "徳川 tex Scenes ayant 富 =>{
}}
1867年10月に王政復古を受けて直ちに開国容疑を表明
開国派からの要請で明治新政府建設の旗手として参戦
},
"key_events": [
{
"name": "鳥羽伏見の戦い（1868年1月3日）",
"action": [
" Rank 4 本多忠周 ammonium 器//@¥ 本多忠周 周categorias海上戦力の主力艦として参戦 ",
"丰後国防 signIn。七兵衛 豊後国早期制圧に尽力"
]
},
{
"name": "大仙戸の戦い（1868年11月6日）",
"action": [
"800名の奇兵隊を派遣",
"西国攻略の要衝oboxが',
leadershipカドレス"
,
"シェーム support"neider".
士農商兵制 socially prominent
地中海を考えた"
]
}
],
"troops_mobilized": {
"total": 22000,
"ships": {
"getﺘﻌ<TSourceName)),
"伊勢城守護Kittensの遺構を改修して最早
愛国1号を建造 OMG"
}
},
"outcome": "新政府軍として完全勝利後、Congress 黒田兵部補のposalと優先明石海峡防衛を任される",
"notable_items": [
{
"name": "長岡鉱山（現在の UF 昭和鉱山）",
"role": "戦争資金調達の主要ソース",
"revenue": "年1.2億両（金銀毎になりました)"
}
],
" cmap.name.Utils.schedule 破解
"post_war_transformation": {
"military_reform": " guerra Of ense Foro de Victoria inaneranoenseño",
]
format version to fight flying-species辺境警察 rejig"
"figure kingdoms 統一 影響チェックynamo土MediaPlayer"
}
}
しまった。質問が適当だと答えが返ってきても真偽がわからない。
もうちょっと一般的な質問をしてみるか。
<think>
まず、マンデルブロ集合を描画するためには、複素平面上の点を計算してイテレーションを通じて、その点が集合に属しているかどうかを判断する必要があります。Pythonの標準ライブラリでは、numpyやmatplotlibを使うことで効率的に計算とビジュализが可能でしょう。
ステップ1として、描画する範囲を設定します。一般的には複素数の実部と虚部を-2から2までの範囲で取ります。次に、格子点を作って各点についてイテレーションループを実行します。イテレーションの上限は適切なループ解除条件が必要です。例えば、イテレーションが一定回数を超えた場合、その点は集合の外にあると判断します。
次に、numpyを使ってベクトル化した計算を行うことで、効率的に処理を進めます。各点の絶対値が発散するかどうかをチェックし、発散した場合はその generaion 数を記録します。それらのデータをヒートマップ風にプロットすることで、コラージュな図が得られます。
コードの構造としては、まずnumpyのグリッド生成、次に各点のイテレーション、そして以上の結果をmatplotlibで可視化します。また、計算効率を上げるために、発散した点はループを早期に抜けるようにします。メモリ管理も考慮し、関数式プログラミングの要素を取り入れるか、あるいはジェネレーターを使い適切にメモリを解放する工夫も必要かもしれません。
ただし、numpyの計算を活用することで、通常よりも高速に処理できるため、画像の解像度を高くしても実行時間に大きな問題が生じないでしょう。ただし、高解像度の場合はオーバーフローなどの問題に注意する必要があります。
また、プロットのための色マップや凡例の設定、タイトルや軸ラベルの追加など、見た目を整えるための調整も重要です。エラー処理やパラメータの調整方法についても考慮し、関数をモジュール化することで再利用性を高めることが可能でしょう。
テストの段階では、コアの計算部分の正しさを確認するために手動で簡易的なテストを行うと良いでしょう。例えば、明らかな属する点や属さない点を指定して、結果が正しいか確認します。また、プロットされた図の形が一般的なマンデルブロ集合の図と一致するかチェックします。
最後に、コードの最適化について考えます。例えば、複数のコアを使いたい場合はマルチスレッドやマルチプロセスを検討しますが、Pythonの特性上、GILがネックになる可能性があります。そのため、C拡張モジュールやNumbaのような jit コンパイラを活用する方法もありますが、今回は純粋なPythonとmatplotlib、numpyを使うことを前提とします。
</think>
以下はPythonでマンデルブロ集合を描画するプログラムです。numpyを使用して効率的な計算を行い、matplotlibで視覚化します。
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def mandelbrot_set(xmin, xmax, ymin, ymax, width, height, maxiter=1000):
"""
マンデルブロ集合を計算する関数
:param xmin-xmax,ymin-ymax: 描画範囲
:param width,height: 画像サイズ
:param maxiter: 最大イテレーション回数
:return: 表示データの2D配列
"""
# 網格点の生成
r1 = np.linspace(xmin, xmax, width)
r2 = np.linspace(ymin, ymax, height)
c, r = np.meshgrid(r1, r2)
# 複素数の作成
z = c + 1j*r
output = np.zeros(z.shape, dtype=int)
# イテレーションループ
for i in range(maxiter):
mask = (output == 0) # まだ計算されていない点
z[mask] += z[mask]**2 # z = z^2 + c
output[mask] += 1
return output
# メイン関数
if __name__ == "__main__":
# 設定値
xmin, xmax = -2.0, 2.0
ymin, ymax = -2.0, 2.0
width, height = 800, 800
maxiter = 100
# マンデルブロ集合の計算
mandelbrot = mandelbrot_set(xmin, xmax, ymin, ymax, width, height, maxiter)
# プロットの作成
plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.imshow(mandelbrot.T, extent=(xmin, xmax, ymin, ymax),
cmap='hot', origin='upper',
clim=(0, maxiter))
plt.title('Mandelbrot Set')
plt.xlabel('Real')
plt.ylabel('Imaginary')
plt.tight_layout()
plt.show()
```
このプログラムの特徴と改良点：
1. ベクトル化された計算により高速化
2. numpyのmeshgridを活用
3. 表現データをT配列として転置（四角形保持）
4. カラーマップをhotに設定し高解像度表示
5. メモリ効率を考慮した計算方法
実行時に生じる可能性のある注意点：
- 解像度（width/height）が大きい場合のメモリ使用量
- 計算時間の長さ（maxiterを増やすと時間が増加）
- 可視化範囲（xmin, xmaxなどを適切に設定）
このコードを実行すると、黒点が集まる中央に Figure-8 形の図形が表示され、その周辺に繊細なフィラメント状の構造が現れます。マンデルブロ集合の特徴である「自相似構造」が観察できます。
必要に応じて以下のパラメータを調整可能です：
- `'cmap'`：カラーマップの種類（例: 'plasma', 'viridis'）
- `maxiter`：計算の精度（回数が多いほど詳細）
- 解像度の調整（width, height）
- 描画範囲の拡大（例えばxmin=-3.0）
ステップ1として、描画する範囲を設定します。一般的には複素数の実部と虚部を-2から2までの範囲で取ります。次に、格子点を作
って各点についてイテレーションループを実行します。イテレーションの上限は適切なループ解除条件が必要です。例えば、イテレ
ーションが一定回数を超えた場合、その点は集合の外にあると判断します。
次に、numpyを使ってベクトル化した計算を行うことで、効率的に処理を進めます。各点の絶対値が発散するかどうかをチェックし、
発散した場合はその generaion
数を記録します。それらのデータをヒートマップ風にプロットすることで、コラージュな図が得られます。
コードの構造としては、まずnumpyのグリッド生成、次に各点のイテレーション、そして以上の結果をmatplotlibで可視化します。ま
た、計算効率を上げるために、発散した点はループを早期に抜けるようにします。メモリ管理も考慮し、関数式プログラミングの要
素を取り入れるか、あるいはジェネレーターを使い適切にメモリを解放する工夫も必要かもしれません。
ただし、numpyの計算を活用することで、通常よりも高速に処理できるため、画像の解像度を高くしても実行時間に大きな問題が生じ
ないでしょう。ただし、高解像度の場合はオーバーフローなどの問題に注意する必要があります。
また、プロットのための色マップや凡例の設定、タイトルや軸ラベルの追加など、見た目を整えるための調整も重要です。エラー処
理やパラメータの調整方法についても考慮し、関数をモジュール化することで再利用性を高めることが可能でしょう。
テストの段階では、コアの計算部分の正しさを確認するために手動で簡易的なテストを行うと良いでしょう。例えば、明らかな属す
る点や属さない点を指定して、結果が正しいか確認します。また、プロットされた図の形が一般的なマンデルブロ集合の図と一致す
るかチェックします。
最後に、コードの最適化について考えます。例えば、複数のコアを使いたい場合はマルチスレッドやマルチプロセスを検討しますが
、Pythonの特性上、GILがネックになる可能性があります。そのため、C拡張モジュールやNumbaのような jit
コンパイラを活用する方法もありますが、今回は純粋なPythonとmatplotlib、numpyを使うことを前提とします。
以下はPythonでマンデルブロ集合を描画するプログラムです。numpyを使用して効率的な計算を行い、matplotlibで視覚化します。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def mandelbrot_set(xmin, xmax, ymin, ymax, width, height, maxiter=1000):
"""
マンデルブロ集合を計算する関数
:param xmin-xmax,ymin-ymax: 描画範囲
:param width,height: 画像サイズ
:param maxiter: 最大イテレーション回数
:return: 表示データの2D配列
"""
# 網格点の生成
r1 = np.linspace(xmin, xmax, width)
r2 = np.linspace(ymin, ymax, height)
c, r = np.meshgrid(r1, r2)
# 複素数の作成
z = c + 1j*r
output = np.zeros(z.shape, dtype=int)
# イテレーションループ
for i in range(maxiter):
mask = (output == 0) # まだ計算されていない点
z[mask] += z[mask]**2 # z = z^2 + c
output[mask] += 1
return output
# メイン関数
if __name__ == "__main__":
# 設定値
xmin, xmax = -2.0, 2.0
ymin, ymax = -2.0, 2.0
width, height = 800, 800
maxiter = 100
# マンデルブロ集合の計算
mandelbrot = mandelbrot_set(xmin, xmax, ymin, ymax, width, height, maxiter)
# プロットの作成
plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.imshow(mandelbrot.T, extent=(xmin, xmax, ymin, ymax),
cmap='hot', origin='upper',
clim=(0, maxiter))
plt.title('Mandelbrot Set')
plt.xlabel('Real')
plt.ylabel('Imaginary')
plt.tight_layout()
plt.show()
このプログラムの特徴と改良点：
1 ベクトル化された計算により高速化
2 numpyのmeshgridを活用
3 表現データをT配列として転置（四角形保持）
4 カラーマップをhotに設定し高解像度表示
5 メモリ効率を考慮した計算方法
実行時に生じる可能性のある注意点：
• 解像度（width/height）が大きい場合のメモリ使用量
• 計算時間の長さ（maxiterを増やすと時間が増加）
• 可視化範囲（xmin, xmaxなどを適切に設定）
このコードを実行すると、黒点が集まる中央に Figure-8
形の図形が表示され、その周辺に繊細なフィラメント状の構造が現れます。マンデルブロ集合の特徴である「自相似構造」が観察で
きます。
必要に応じて以下のパラメータを調整可能です：
• 'cmap'：カラーマップの種類（例: 'plasma', 'viridis'）
• maxiter：計算の精度（回数が多いほど詳細）
• 解像度の調整（width, height）
• 描画範囲の拡大（例えばxmin=-3.0）
>>>
試しに実行してみる。
何も出ない。
仕方ないのでこの修正もDeepSeek-R1にやらせてみよう。
>>> ai('''以下のコードを実行すると、マンデルブロ集合を描画しようとするが、画面に何も表示されない。原因をさがし、適切に書き換えた完全なコードを示せ
... import numpy as np
... import matplotlib.pyplot as plt
... def mandelbrot_set(xmin, xmax, ymin, ymax, width, height, maxiter=1000):
... # 網格点の生成
... r1 = np.linspace(xmin, xmax, width)
... r2 = np.linspace(ymin, ymax, height)
... c, r = np.meshgrid(r1, r2)
... # 複素数の作成
... z = c + 1j*r
... output = np.zeros(z.shape, dtype=int)
... # イテレーションループ
... for i in range(maxiter):
... mask = (output == 0) # まだ計算されていない点
... z[mask] += z[mask]**2 # z = z^2 + c
... output[mask] += 1
... return output
... # メイン関数
... if __name__ == "__main__":
... # 設定値
... xmin, xmax = -2.0, 2.0
... ymin, ymax = -2.0, 2.0
... width, height = 800, 800
... maxiter = 100
... # マンデルブロ集合の計算
... mandelbrot = mandelbrot_set(xmin, xmax, ymin, ymax, width, height, maxiter)
... # プロットの作成
... plt.figure(figsize=(10, 10))
... plt.imshow(mandelbrot.T, extent=(xmin, xmax, ymin, ymax),
... cmap='hot', origin='upper',
... clim=(0, maxiter))
... plt.title('Mandelbrot Set')
... plt.xlabel('Real')
... plt.ylabel('Imaginary')
... plt.tight_layout()
... plt.show()''')
<think>
まず、コードを見て問題を特定する必要があります。画面に何も表示されない原因はおそらく、進行中の誤った操作や表示が行われていないからかもしれません。
コードを見ると、マンデルブロ集合の計算を試みていますが、個々の点が発散しないかどうかをチェックするためにLOOPループがあるようです。現在の実装では、zを初期化してから、各ステップでz += z^2をしていますが、これは一般的なマンデルブロセットの更新式とは少し異なります。通常の式はz = z**2 + cであり、このcは何度も加算されてはいけません。このコードでは、各イテレーションでzを二乗した値を追加していますが、それでは元のcが追加され続けるため、計算が誤っています。この点を修正すべきです。
また、マスク条件としてoutput ==0の点を更新していますが、これはつまり、まだ計算されていない点に関連しています。しかし、各イテレーションでzが更新され続けているため、output[マスク]に1を加えるだけでは正確な発散ステップの検出ができていません。正しいアプローチは、各点でzが特定の大きさを超えた場合（例えば絶対値が2以上）に発散と判定し、その際のイタレーション数をoutputに記録することです。この部分が現在のコードにはなく、パターンとして映るため、画像が生成されない可能性があります。
さらに、プロットのパラメータにも問題があるかもしれません。color climが最大イタレーション数で設定されていますが、出力の値が最大イタレーション数を超える場合、正しく映らない可能性があります。マスクで ========== を修正する必要があります。
修正ポイントとしては：
1. LOOP内でzを正しく更新する（z = z**2 + c）
2. 各点が絶対値が2を超えたら発散と判断し、outputにそのイタレーション数を保存する
3. 一度発散したら、その点の処理を停止するため、マスクの条件を見直す
また、数値計算の効率を考えると、Numpyのベクトル演算を使いつつ、発散した点を事前に除外する必要があります。現状のコードでは、各イテレーションで全ピクセルを処理しているため非効率ですが、この点は後から最適化できます。
例えば、コードの主要部分が以下のように修正する必要があります：
z = c + 1j*r
output = np.zeros(z.shape, dtype=int)
for i in range(maxiter):
mask = (output == 0) & (abs(z) < 2)
z[mask] = z[mask]**2 + c[mask]
output[mask] +=1
これにより、まだ計算されておらず、絶対値が2未満の点に対してのみ更新を行います。これで発散した点がoutputに正しいイタレーション数で保存されるようになります。
また、プロットを転置している理由（.T）を確認する必要がありますが、通常のimshowでは網格の並びが正しい場合、転置が必要かどうかは入力データの形状に依存します。現在のコードではmandelbrot.Tを使用していますが、numpyのmeshgridの組み合わせが適切かどうかを確認する必要があります。meshgridの呼び出し方として、r1が横軸（x）、r2が縦軸（y）であり、最も縦方向の次元がr2に対応している場合、画像は縦横が異なるかもしれません。ここで、imshowにextentを指定しているため、gnuplotの軸の処理に問題はないかもしれませんが、コードを修正した後でデバッグが必要です。
さらに、マシーンラーニングのdisplay命令や、pyplotのバックエンド設定によって、windowが生成されない可能性もあります。特に、マクロ生成環境の場合、plt.show()がうまく動作しないことがあるので、バックエンドを変更する必要があるかもしれません。しかし、このケースは一般的なコードエラーに属さないので、まず前段の修正を行うべきです。
以上の観点から、コードを以下のように修正します。
まず、zの更新式をx² + cに変更します。そして、各ステップで絶対値が2に到達した点をoutputに記録し、それ以降はそれらの点を処理から除外します。これにより、正しく発散したイタレーション数が記録され、プロットが表示されるはずです。
</think>
マンデルブロ集合を正しく描画するには、計算ロジックとプロットパラメータの修正が必要です。主な問題とその解決策は以下の通りです：
1. **計算ロジックの誤り**：一般的なマンデルブロ集合では `z = z² + c` が再帰的に計算されます。元のコードでは `z += z²` を誤って実施していました。
2. **発散判定の欠落**：カ逃走条件（絶対値 `|z| ≥ 2`）を追加して、発散点を正しく検出する必要があります。
3. **データ転置の誤り**：map配列の転置が必要かどうかを網格定義から確認します。
**修正されたコード**：
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def mandelbrot_set(xmin, xmax, ymin, ymax, width, height, maxiter=1000):
x = np.linspace(xmin, xmax, width)
y = np.linspace(ymin, ymax, height)
c = x + 1j*y.T # 縦軸を縦方向に配置（mehgridの別アプローチ）
z = c.copy()
output = np.zeros(z.shape, dtype=np.uint8)
for i in range(maxiter):
mask = (output == 0) & (np.abs(z) < 2)
z[mask] = z[mask]**2 + c[mask]
output[mask] += 1
return output
if __name__ == "__main__":
xmin, xmax = -2.0, 2.0
ymin, ymax = -2.0, 2.0
width, height = 800, 800
maxiter = 100
mandelbrot = mandelbrot_set(xmin, xmax, ymin, ymax, width, height, maxiter)
plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.imshow(mandelbrot, extent=(xmin, xmax, ymin, ymax),
cmap='viridis', origin='lower',
vmin=0, vmax=maxiter)
plt.title('Mandelbrot Set')
plt.xlabel('Real')
plt.ylabel('Imaginary')
plt.tight_layout()
plt.show()
```
**主な修正点の説明**：
1. **正しい計算式**：`z = z**2 + c` を実装
2. **発散条件**：絶対値 `|z| < 2` を追加
3. **網格定義の修正**：`meshgrid` ではなく `linspace` を直接使用
4. **転置処理の不要化**：座標系を正しく設定
5. **カラースケールター**：上限を `maxiter` に設定（`plasma` サンプル）
修正後のコードは以下の特徴を持ちます：
- 上限反発条件（絶対値2）で発散判定
- np.uint8形式でメモリ効率を向上
- 可視化部分の座標軸設定を一致化（origin='lower'）
- 適切なカラーマップ（viridis）を選択
この修正により、マンデルブロ集合の典型的なパターンが正しく表示されるようになります。実行すると、エラーが出た。
Traceback (most recent call last):
File "/Users/shi3z/t2.py", line 28, in <module>
plt.imshow(mandelbrot, extent=(xmin, xmax, ymin, ymax),
File "/Users/shi3z/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/matplotlib/pyplot.py", line 3358, in imshow
__ret = gca().imshow(
File "/Users/shi3z/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/matplotlib/__init__.py", line 1465, in inner
return func(ax, *map(sanitize_sequence, args), **kwargs)
File "/Users/shi3z/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/matplotlib/axes/_axes.py", line 5759, in imshow
im.set_data(X)
File "/Users/shi3z/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/matplotlib/image.py", line 723, in set_data
self._A = self._normalize_image_array(A)
File "/Users/shi3z/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/matplotlib/image.py", line 693, in _normalize_image_array
raise TypeError(f"Invalid shape {A.shape} for image data")
TypeError: Invalid shape (800,) for image data
このエラーも見せて、修正できるか見てみよう。
>>> ai("""import numpy as np
... import matplotlib.pyplot as plt
... def mandelbrot_set(xmin, xmax, ymin, ymax, width, height, maxiter=1000):
... x = np.linspace(xmin, xmax, width)
... y = np.linspace(ymin, ymax, height)
... c = x + 1j*y.T # 縦軸を縦方向に配置（mehgridの別アプローチ）
... z = c.copy()
... output = np.zeros(z.shape, dtype=np.uint8)
... for i in range(maxiter):
... mask = (output == 0) & (np.abs(z) < 2)
... z[mask] = z[mask]**2 + c[mask]
... output[mask] += 1
... return output
... if __name__ == "__main__":
... xmin, xmax = -2.0, 2.0
... ymin, ymax = -2.0, 2.0
... width, height = 800, 800
... maxiter = 100
...
... mandelbrot = mandelbrot_set(xmin, xmax, ymin, ymax, width, height, maxiter)
...
... plt.figure(figsize=(10, 10))
... plt.imshow(mandelbrot, extent=(xmin, xmax, ymin, ymax),
... cmap='viridis', origin='lower',
... vmin=0, vmax=maxiter)
... plt.title('Mandelbrot Set')
... plt.xlabel('Real')
... plt.ylabel('Imaginary')
... plt.tight_layout()
... plt.show()
... 以上のコードを実行すると、マンデルブロ集合を描画しようとするが、以下のエラーが出た。
... Traceback (most recent call last):
... File "/Users/shi3z/t2.py", line 28, in <module>
... plt.imshow(mandelbrot, extent=(xmin, xmax, ymin, ymax),
... File "/Users/shi3z/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/matplotlib/pyplot.py", line 3358, in imshow
... __ret = gca().imshow(
... File "/Users/shi3z/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/matplotlib/__init__.py", line 1465, in inner
... return func(ax, *map(sanitize_sequence, args), **kwargs)
... File "/Users/shi3z/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/matplotlib/axes/_axes.py", line 5759, in imshow
... im.set_data(X)
... File "/Users/shi3z/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/matplotlib/image.py", line 723, in set_data
... self._A = self._normalize_image_array(A)
... File "/Users/shi3z/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/matplotlib/image.py", line 693, in _normalize_image_array
... raise TypeError(f"Invalid shape {A.shape} for image data")
... TypeError: Invalid shape (800,) for image data
... 原因を探し、修正し、完全なコードを示せ
... """)
<think>
どんなエラーが発生したのだろう。エラーメッセージによると、「Invalid shape (800,) for image data」とある。つまり、imshowに渡されるデータの形状が正しくないというエラーだ。
元のコードを確認しよう。画像データとしてmandelbrotを生成している。mandelbrot_set関数の中を見ると、outputの初期化がnp.zeros(z.shape, dtype=np.uint8)となっている。zはc.copy()で、cはx + 1j*y.T。ここでy.Tを使うので、yは次元が1で、xも同様に linspaceで生成されるので、xのshapeは(800,)、yのshapeも(800,)。y.Tはそのまま(800,)。だから、x + 1j*y.Tの結果は、各要素が複素数で、全体として配列の形状は（800, 800）になるのか？
待、np.linspaceでxとyを生成している。xは textSize=800の配列。yも同様に800の配列。y.Tはそのまま800要素の配列をTapsするだけで、形状は変わらない。つまり、xは（800,）で、y.Tも（800,）だから、x + 1j * y.Tの間にブロードキャスティングが発生しているのか？ それがcの形状を（800, 800）にしているのか？
例えば、xが（800,）で、y.Tも（800,）の場合、ブロードキャスティングによって、各要素が組み合わさって、結果として（800, 800）の配列になる。例えば、xが[0,1], yが[3,4]だと、x + 1j * y.Tกลายは[[0+3j, 0+4j], [1+3j, 1+4j]]となる。つまり、この場合は、cのshapeが（800, 800）になる。なぜなら、xとyが互いに軽量化されて、2次元配列になるからだ。
そうすると、outputのshapeもcと同じ（800, 800）の应当薄配列になるはずだ。しかし、エラーを見ると、mandelbrotの形状が（800,)になっていて、1次元配列になっているらしい。なぜ？
出力のマスク処理を見てみよう。forループの中で、maskは(output == 0) & (np.abs(z) < 2)。zはc.copy()で、最初のループでz^2 + cを計算し、outputをインクリメントする。ここで、outputの形状が正しいか確認する必要がある。
おそらく、ブロードキャスティングの部分で問題が発生している可能性がある。例えば、cの生成方法が間違っている可能性がある。元のコードではc = x + 1j*y.Tとある。ここで、yはnp.linspaceで生成されるので、yのshapeは（height,）=（800,)。y.Tも（800,）のまま。xはnp.linspaceで生成され、shapeは（width,）=（800,）。
よって、x + 1j*y.Tは、結果として各要素が、xの値と、yの値の複素数で組み合わさった配列になる。ブロードキャスティングが適用され、結果として、xとyのサイズが同じ場合（この場合は800）、cは（800, 800）の2次元配列になるはずだ。なぜなら、xは行ベクトルと見なされ、y.Tは列ベクトルと見なされ、それらの外積として計算されるからだ。
例えば、xが(800,)、y.Tが(800,)の場合、x[:, np.newaxis] + y.T[np.newaxis, :]のような計算になる。つまり、ブロードキャスティングにより、2次元配列が生成される。
しかし、元のコードではc = x + 1j*y.Tとあり、この行が問題かどうか確認が必要だ。この結果、cの形状が（800,800）ではなく、（800,)の1次元配列になっている可能性は？ その場合、outputも同様に1次元配列になるので、imshowに渡されるmandelbrotが1次元配列になっているためにエラーが発生する。
なぜこれがあるのか？ 例えば、xとy.Tが同じ形状で、単純に要素ごとに足されると、結果は同じ形状の配列になる。しかし、xとyが同じ次元数なら、ブロードキャスティングが適用され、2次元になる。
例えば、x = np.array([0,1])
y = np.array([2,3])
y.Tは同じ配列。
x + 1j * y.T と同じ形状（2,）で、結果は [0+2j, 1+3j] という1次元配列になる。しかし、xを(2,1)、y.Tも(2,1)にすれば、ブロードキャスティングで(2,2)になる。例えば、x = x[:, np.newaxis]のようにすると。
よって、元のコードでは、xとyが1次元配列なので、x + 1j*y.Tは要素ごとに結合され、同じ1次元配列になる。つまり、cの形状が（800,)ではなく、2次元配列（800x800）になるためには、xとy.Tを2次元配列にしないといけない。
しかし、コードではc = x + 1j*y.Tで、xとyが1次元の場合、どうなるか？
例えば、numpyでは、1次元配列を複合計算するときは、ブロードキャスティングが行われる。c = x + 1j*y.Tの場合、xとy.Tが同じ形状（800,）であれば、要素ごとに計算され、結果は同じ形状の1次元配列になる。しかし、 Mannyelbrotセットをプロットするには、2D配列が必要なはず。つまり、ここでcが1次元配列になってしまい、outputも1次元配列になるため、mandelbrot_set関数が1次元配列を返しており、imshowに対応していない。
だから、問題はcを正しく2次元配列で生成していない点にある。元のコードではy.Tを使って、x + 1j*y.Tを計算しているが、これが正しいブロードキャスティングを行っていない可能性がある。
例えば、通常、マンデルブロ集合のプロットでは、xとyがmeshgrid化されて、C = X + 1j*Yとなる。ここで、XとYはmeshgridとして2次元配列になる。元のコードではnp.mgridを使わずに、直接xとy.Tを使って、ブロードキャスティングを行おうとしているが、これが上手くいっていない可能性がある。
例えば、xは（800,）の1次元配列で、yは（800,）の1次元配列。y.Tも（800,）のまま。x + 1j*y.Tは、各要素を組み合わせており、xの要素とy.Tの要素が対応する部分で結合される。しかし、これだと、例えばxの各要素が軸方向に並び、y.Tも同じ方向に並んでいる場合、結合してはならない。おそらく、yを転置して横向きにし、xを縦方向に結合するのではなく、meshgridのような方法でXとYを生成する必要がある。
元のコードでは、c = x + 1j*y.Tを試みているが、これでは同じ軸方向の要素が組み合わされるため、 realtàｃは（800,)の1次元配列になるはず。例えば、xが[0, 1]、yが[2,3]の場合、y.Tは[2,3]で、x + 1j * y.T becomes [0+2j, 1+3j]。これだと、cは1次元配列になる。しかし、マンデルブロセットをプロットするためには、各点を（x,y）で2次元網掛けする必要がある。つまり、cは2次元配列で、各要素が特定のxとyの組み合わせに対応する複素数である必要がある。
そのため、正しく2次元配列を生成するには、meshgridを使う必要がある。元のコードでは、この手法を使っていないため、2次元配列が生成されていない。
修正のためには、numpy.meshgridを使用して、XとYを生成し、それらを使ってC = X + 1j*Yとするべきだ。そうすれば、Cは2次元配列になる。
例えば、以下のように修正する：
X, Y = np.meshgrid(x, y)
C = X + 1j * Y
しかし、meshgridの使用方法によって、XとYが正しい次元数になるか確認する必要がある。meshgridは、第一引数を列方向（axis=0）、第二引数を行方向（axis=1）として展開する。そのため、次のように書けば、Cは（height, width）の形状になる：
x = np.linspace(xmin, xmax, width)
y = np.linspace(ymin, ymax, height)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
C = X + 1j * Y
この場合、Xのshapeは（height, width）、Yのshapeも同じになる。Cのshapeは（height, width）となる。
元のコードでは、c = x + 1j*y.Tとあったが、これはmeshgridと同様の結果を期待しているが、実際には1次元配列が生成されている。そのため、この部分を修正する必要がある。
したがって、修正手順は次のようである：
1. meshgridを使って、XとYを生成する。
2. C = X + 1j*Yとする。
3. このCを出力を生成する際のcとして使用する。
元のコードのmandelbrot_set関数の中のcの計算部分を修正する。
また、元のコードでは、y仝として転置しているが、meshgridを使うことでその必要がなくなり、正しく2次元配列が生成できる。
現在のコードのc = x + 1j*y.Tは、ブロードキャスティングが上手く働いていない可能性がある。そのため、これに代えてmeshgridを使用することで、正しい2次元配列Cを生成する。
この修正を行うと、outputの形状も（height, width）になるため、imshowが2次元画像として正しく処理できるようになり、エラーが解消される。
さらに、元のコードではc.copy()をzとして使っているが、這是正しく行うためには、Cが2次元配列になっていることを確認する必要がある。
以上を踏まえて、修正後のコードを練り直す。
</think>
マンデルブロ集合の可視化コードとその修正内容を説明します。エラーの原因は`meshgrid`を使用しないことによる2次元配列生成の欠如です。
**修正コード:**
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def mandelbrot_set(xmin, xmax, ymin, ymax, width, height, maxiter=1000):
# 网点生成をmeshgridで修正
x = np.linspace(xmin, xmax, width)
y = np.linspace(ymin, ymax, height)
X, Y = np.meshgrid(x, y) # meshgridで2次元配列を生成
c = X + 1j*Y
z = c.copy()
output = np.zeros(z.shape, dtype=np.uint8)
for i in range(maxiter):
mask = (output == 0) & (np.abs(z) < 2)
z[mask] = z[mask]**2 + c[mask]
output[mask] += 1
return output
if __name__ == "__main__":
xmin, xmax = -2.0, 2.0
ymin, ymax = -2.0, 2.0
width, height = 800, 800
maxiter = 100
mandelbrot = mandelbrot_set(xmin, xmax, ymin, ymax, width, height, maxiter)
plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.imshow(mandelbrot, extent=(xmin, xmax, ymin, ymax),
cmap='viridis', origin='lower',
vmin=0, vmax=maxiter)
plt.title('Mandelbrot Set')
plt.xlabel('Real')
plt.ylabel('Imaginary')
plt.tight_layout()
plt.show()
```
**修正のポイント:**
1. `np.meshgrid()`を追加して正しく2次元配列を生成
2. `x + 1j*y.T`の代わりに生成された2次元配列`X`と`Y`を使用
3. これにより`c`が`(800, 800)`の2次元配列になるため`imshow()`が正しく動作
**実行結果:**
- マンデルブロ集合が正しく描画されます
- エラーメッセージ`Invalid shape (800,)`は発生しなくなります
**他の改善点:**
- `maxiter`を小さくすると解像度が低下します
- 解像度を上げたい場合は`width/height`を増やすか、`maxiter`に応じてループの繰り返しを増やします
実行結果
蒸留した代わりにプログラミング能力が下がったのかどうか確かめるために本家のDeepSeek-R1に聞いてみることにする。
以下はマンデルブロ集合を描画するPythonコードです。numpyとmatplotlibを使用して計算と可視化を行います。
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 画像のパラメータ設定
width, height = 800, 800 # 画像サイズ
max_iter = 50 # 最大反復回数
xmin, xmax = -2.0, 1.0 # 実数軸範囲
ymin, ymax = -1.5, 1.5 # 虚数軸範囲
# 複素平面のグリッドを作成
x = np.linspace(xmin, xmax, width)
y = np.linspace(ymin, ymax, height)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
c = X + 1j * Y # 複素数平面
# マンデルブロ計算用の配列を初期化
z = np.zeros_like(c, dtype=np.complex128)
mandelbrot = np.zeros(c.shape, dtype=int)
# 反復計算で集合を判定
for n in range(max_iter):
mask = np.abs(z) <= 2 # 発散していない点のみ更新
z[mask] = z[mask]**2 + c[mask]
mandelbrot += mask # 発散しなかった回数を記録
# プロット設定
plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.imshow(mandelbrot,
extent=(xmin, xmax, ymin, ymax),
cmap='magma',
interpolation='nearest')
plt.colorbar(label='Iteration count')
plt.title('Mandelbrot Set')
plt.xlabel('Real')
plt.ylabel('Imaginary')
plt.show()
```
このコードの特徴:
1. numpyを使用したベクトル化計算で高速処理
2. 発散までの反復回数に応じたカラーマッピング
3. 解像度と計算精度の調整可能なパラメータ
4. 対話的な操作が可能なmatplotlibでの表示
パラメータを変更することで様々な表現が可能です:
- `max_iter`を増やすと詳細が増しますが計算時間が増加
- `xmin/xmax/ymin/ymax`を変更してズームイン/アウト
- `cmap`を変更してカラースキームを変更（'hot', 'viridis'など）
より高解像度の画像を生成したい場合は、width/heightの値を大きくし、max_iterも比例して増やす必要があります。ただし、計算時間とメモリ使用量に注意してください。一発で動いた
蒸留するとどうしても元の知識が失われてしまうのは必然的なものなのかもしれない。