5MB)Unicodeの文字の一覧を作ったのに続いて、Adobe-Japan1-6のグリフの一覧を作ります。自分で作れるようになっていれば、全グリフを1ページにといった、自分の好きなレイアウトの一覧表が作れます。2013)にも、判型が変わった頃から“Adobe-Japan1全グリフ”が掲載されているのですが、書体が小塚明朝ではなくヒラギノ明朝なので、ここでの目的には適しません。著者の一人である小形克宏さんも、ブログで次のように書いています。このページをより一般的なヒラギノ明朝で組むという話が出たとき、ぼくはかなり強く小塚明朝でなければ信頼性を担保できないことを主張しました。仮にヒラギノ明朝でAdobe-Japan1-5を表しても、それはヒラギノとしての実装解釈を示したにすぎず、仕様制定者の本来の意図が見えなくなってしまいます。(1)というわけで、小塚明朝で作ります。kozuka-pr6n」として小塚明朝を埋め込めるようにします。Adobe-Japan1-6のCIDは、0から23057まで、間を空けずに使われているようなので、単純な繰り返しをするTeXファイルで一覧を作れます。して作った一覧表が冒頭のPDFファイルです(改行の制御に不満があります@doraTeXさんのコードを参考に修正しました)。自分でもやってみました。全グリフを1ページに。全グリフを1ページに出力するソースはこちら。Sans全グリフチャート生成のアレを真似して作成。6.0の全109242文字を2時間30分かけて見るビデオの作者ですか。今度は1024ページの書籍。「Decodeunicode」で画像検索すると原著が出てきますが、楽しみですね。(追記:世界の文字と記号の大図鑑)「Unicodeのすべての文字を印刷した本って、前にもなかったっけ?」と思って本棚を探したのですが、勘違いでした。(PDF)という構成でした。Indexという形で掲載されているだけでした。(PDF)を使うことになるのでしょう。Chartsだけで十分です。)これらの資料もいいのですが、こういうのは、自分でもちょっとやってみたいところです。Unicodeの全文字を1ページに、なんてことも、自分で作れるようになればできます。Standardから探して作ろうとしたら、これがなかなか面倒でした。6.0の全文字は、UnicodeData.txtに載っているはずですが、この第1列をHTMLの数値文字参照に置き換えるだけでは終わりません。UnicodeData.txtには、CJK統合漢字など、1行1文字になっていない部分があります。XMLを使うことにします。このXMLファイルは、char要素1個が1文字に対応します。XMLファイルには、印刷できない文字?も含まれているので、それを除外しなければなりません。Characterは109242個です(参照)。『世界の文字と記号の大図鑑』の109242文字というのはこれのことなのでしょう。Zpになっているものは除外しなければならないことがわかります。(異体字セレクタのような、明らかに印刷不能な文字が残るのですが、とりあえずはそのままにします。それを使う異体字もここでは数えません。6.0の文字の一覧を作ります。こんなHTMLファイルです。このファイルは、Unicodeの文字を数値文字参照で書いてあるだけのものなので、文字を実際に表示できるかどうかは環境によります。6.0のすべての字形を表示できたようですが、Chromeはぜんぜんだめでした(目視以外の確認法がわかりません)。PDFに印刷した結果が冒頭のPDFファイルです。完成に必要な無料フォントを列挙する(あるいはもっとよい方法の提案)という自由研究を、どこかの小学生がやってくれることを期待します。関連:Unicodeのすべての文字を1回ずつ使って絵を描く同じPC(同じフォント環境)でも、ブラウザによって表示できる文字が違うことについて、どこかにまとまった説明はないだろうか。表示できるのはFirefoxだけ。Projectがすばらしいです。(32-bit)でのことです。Mathematicaには、階層的クラスタリングができる関数が3つ用意されています。FindClustersとAgglomerate、ClusteringComponentsです。FindClustersにはバグがありました。(FindClustersのバグは11で解決)Agglomerateにはバグがあります。バグではありませんが、ClusteringComponentsにも困ったところがあります。データをn個のクラスタに分けたいと思ってClusteringComponents[array,n]としても、できるクラスタがnより少ないことがあるのです。マニュアルには「最高でn個のクラスタを求める」とあるので、nより少ないのはバグでは無いのですが、ちょうどn個のクラスタを作りたいときに使えないのは困ります。次のコードで再現できます。*)13個のクラスタを作りたかったのですが、できたクラスタは12個でした。データをシャッフルしてからならうまくいきます。*)というわけで、階層的クラスタリングをしたいときはRを使うのがよさそうです(参考)。