kharuka2016のブログ

日々の出来事を書き留めておくブログ

NumPy-アレイと計算のための関数-

入門 Python 3

入門 Python 3

【前提条件】

OS:Windows 10 64-bit, version 1607

Anaconda 4.4.0(Python 3.6 version 64-bit)インストー

NumPyのインストー

【手順概要】

1.コマンドプロンプトでIPython Notebookを起動します。

2.アレイと計算のための関数

【手順】

1.コマンドプロンプトでIPython Notebookを起動します。

ipython notebook

2.アレイと計算のための関数

2.1.numpyをインポートします。

import numpy as np

2.2.11個の要素を持つ配列を作成します。

arr=np.arange(11)

2.3.sqrtで平方根を求めます。

np.sqrt(arr)

2.4.expで指数({ \displaystyle e}^{x})を求めます。

np.exp(arr)

f:id:kharuka2016:20170722114953p:plain

2.5.標準正規分布で乱数生成をします。

A=np.random.randn(10)
B=np.random.randn(10)

2.6.配列の和を求めます。

np.add(A,B)

2.7.配列の大きい方を求めます。

np.maximum(A,B)

f:id:kharuka2016:20170722115029p:plain

Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎

Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎

参考:

udemy 実践Pythonデータサイエンス

www.udemy.com

numpy: randomの生成

openbook4.me

NumPyのrandomを使った配列操作・乱数生成方法まとめ

deepage.net

今日の相場の格言

株で勝つ!  相場格言400 (日経ビジネス人文庫)

株で勝つ! 相場格言400 (日経ビジネス人文庫)

何程利運を得ても、この休むことを忘るる時は、空きない仕舞いの時は、極めて損出ると心得べし

どんなに金銭的成功を収めていても、休むことを忘れてしまっては、最終的に損をしてしまうという格言です。最大の富は健康という言葉があるように、ビジネスマンにとっても投資家にとっても身体は自身の最大の資本です。

ウォーレン・バフェット氏の名言にもあるように、心身への投資を怠らないようにしたいものです。

あなたが車を一台持っていて、一生その車にしか乗れないとしよう。当然あなたはその車を大切に扱うだろう。必要以上にオイルを交換したり、慎重な運転を心がけたりするはずだ。ここで考えて欲しいのは、あなたが一生に一つの心と一つの体しか持てないということだ。常に心身を鍛練しなさい。けして心身の手入れを怠らないようにしなさい。じっくり時間をかければ、あなたは自らの心を強化することができる。人間の主要資産が自分自身だとすれば、必要なのは心身の維持と強化だ

ウォーレン・バフェット

関連記事:

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株を買うなら最低限知っておきたい ファンダメンタル投資の教科書

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今日の相場の格言

株で勝つ!  相場格言400 (日経ビジネス人文庫)

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邪(よこしま)の心を以ってこの商いにかからば、あに天道勝利を施しは給(たま)はんや

投資もビジネスも誠心誠意を以って取り組まなければ天にも見放されてしまうということなのでしょう。

誘惑の多い世の中ですが、日々精進です。

関連記事:

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株を買うなら最低限知っておきたい ファンダメンタル投資の教科書

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Numpy-行と列の入れ替え-

入門 Python 3

入門 Python 3

【前提条件】

OS:Windows 10 64-bit, version 1607

Anaconda 4.4.0(Python 3.6 version 64-bit)インストー

NumPyのインストー

【手順概要】

1.コマンドプロンプトでIPython Notebookを起動します。

2.行と列の入れ替え

【手順】

1.コマンドプロンプトでIPython Notebookを起動します。

ipython notebook

2.行と列の入れ替え

2.1.numpyをインポートします。

import numpy as np

2.2.reshapeを用いて1×9行列を3×3行列に変換します。またTを用いて行列を転置させることが出来ます。

arr=np.arange(9).reshape([3,3])
arr.T

f:id:kharuka2016:20170721175940p:plain

2.3.transpose()を用いても行と列の入れ替えを行うことが出来ます。transpose([0,1])を指定した場合は元の行列と等しくなります。

arr.transpose()
arr.transpose([0,1])
arr.transpose([1,0])

f:id:kharuka2016:20170721180353p:plain

2.4.swapaxesでも行列を転置させる事が出来ます。

arr.swapzxes(1,0)
arr.swapzxes(0,1)

f:id:kharuka2016:20170721180837p:plain

2.5.3次元の配列でも同様のことが可能です。

f:id:kharuka2016:20170721181238p:plain

Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎

Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎

参考:

udemy 実践Pythonデータサイエンス

www.udemy.com

はてなブログで数式を記載する(Markdown)

はてなブログ Perfect GuideBook

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LaTeX 数式表示がデフォルトで MathJax 化されているようですね。LaTeXユーザーには嬉しいですね。

[tex:{ \displaystyle 数式・関数 }]

数式・関数表

表示 数式・関数の記法 数式・関数
{ \displaystyle \frac{a+b}{2ab} } \frac{a+b}{2ab} 分数
{ \displaystyle e^{x} } e^{x} 指数関数
{ \displaystyle f'(x),f^{(2)}(x),f^{(3)}(x) } f'(x),f^{(2)}(x),f^{(3)}(x) 微分 ※2回微分の記法は調査中。
{ \displaystyle \sqrt{x} } \sqrt{x} 平方根
{ \displaystyle \lim_{x \to \infty} f(x) } \lim_{x \to \infty} f(x) 極限
{ \displaystyle \int_a^{b} f(x) dx } \int_a^{b} f(x) dx 積分

参考:

auewe.hatenablog.com

Easy Copy MathJax

今週の割安株投資パフォーマンス(2017/7/22)

今週は日経平均株価、米ドル/円が冴えなかった(株安・円高に振れた)ため、東証2部以下に資金が流入したのでしょうか。

7/18(火)にはトーアミ(東証2部)が593円/株の年初来高値更新を記録しました。

マツダには今年も検討しているセ・リーグ単独首位の広島カープのようにまだまだ頑張ってもらいたいですね。

株を買うなら最低限知っておきたい ファンダメンタル投資の教科書

株を買うなら最低限知っておきたい ファンダメンタル投資の教科書

保有銘柄】

・国内株式

証券コード 銘柄
2903 シノブフーズ
4987 寺岡製作所
5955 ヤマシナ
5956 トーソー
5973 トーアミ
6357 三精テクノロジーズ
7261 マツダ
8905 イオンモール
9986 蔵王産業

投資信託

証券コード 銘柄
79312021 三井住友・日本債券インデックス・ファンド

【パフォーマンス】

+274,915円

株式投資を始める方はこちらも合わせてご覧ください。

kharuka2016.hatenablog.com

Numpy-アレイの添え字-

入門 Python 3

入門 Python 3

【前提条件】

OS:Windows 10 64-bit, version 1607

Anaconda 4.4.0(Python 3.6 version 64-bit)インストー

NumPyのインストー

【手順概要】

1.コマンドプロンプトでIPython Notebookを起動します。

2.アレイの添え字

【手順】

1.コマンドプロンプトでIPython Notebookを起動します。

ipython notebook

2.アレイの添え字

2.1.numpyをインポートします。

import numpy as np

2.2.np.arangeで配列作成と初期化できます。「:」(スライス)で参照範囲を指定できます。 参照元を変更したくない場合はcopy()を使い、コピーした配列を変更しましょう。

f:id:kharuka2016:20170721142148p:plain

f:id:kharuka2016:20170721142200p:plain

f:id:kharuka2016:20170721142211p:plain

2.3.np.zerosで零行列が作成できます。またfor文も使用できます。

arr2d=np.zeros([10,10])
arr_length=arr2d.shape[1]
for i in range(arr_length):arr2d[i]=i

f:id:kharuka2016:20170721142911p:plain

2.4.行列からは任意の行を抜き出すことが出来ます。また行を並べ替えて表示することも出来ます。

f:id:kharuka2016:20170721143124p:plain

f:id:kharuka2016:20170721143134p:plain

Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎

Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎

参考:

udemy 実践Pythonデータサイエンス

www.udemy.com