kharukaのブログ~お金と技術とキャリア~

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NumPy-アレイを使った計算-

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.アレイを使った計算をします。

【手順】

1.コマンドプロンプトでIPython Notebookを起動します。

ipython notebook

2.アレイを使った計算をします。

2.1.numpyをインポートします。

import numpy as np

2.2.数値の演算だけでなく、配列(行列)の演算も出来ます。

f:id:kharuka2016:20170721141021p:plain

2.3.べき乗は**で表現します。

f:id:kharuka2016:20170721141035p: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

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参考:

udemy 実践Pythonデータサイエンス

www.udemy.com

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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最初に計りし損より多く損すべからず

 

損切りは徹底しましょう。被害を最小限に抑えれば、金銭的にも精神的にも市場に再復帰出来るからです。

 

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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はじめてのIPython

入門 Python 3

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【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

【手順概要】

1.コマンドプロンプトからIPython Notebookを起動

2.IPython Notebookでpythonの使用

【手順】

1.コマンドプロンプトからIPython Notebookを起動

1.1.コマンドプロンプトでipython notebookと入力しEnterキーを押します。

ipython notebook

※現在の推奨は「jupyter notebook」です。

f:id:kharuka2016:20170720045007p:plain

1.2.ブラウザでIPython Notebook(Jupter)が起動します。

f:id:kharuka2016:20170720045021p:plain

2.IPython Notebookでpythonの使用

2.2.右上のNEWのPython3をクリックします。

f:id:kharuka2016:20170720045033p:plain

2.3.2+2と入力し実行ボタンをクリックします。

f:id:kharuka2016:20170720045045p:plain

f:id:kharuka2016:20170720045056p:plain

2.4.結果4が返ってきます。

f:id:kharuka2016:20170720045107p:plain

2.5.Ctrl + Enterでも実行出来ます。

f:id:kharuka2016:20170720045129p:plain

2.6.実行ボタンを押した場合は次の入力セルが自動で挿入されていましたが、今回は新規セルがないのでセルの挿入ボタンをクリックします。

f:id:kharuka2016:20170720045143p:plain

2.7.値だけでなく文字の出力もできます。実行ボタンの代わりにShift + Enterを使用しても良いです。

f:id:kharuka2016:20170720045153p:plain

f:id:kharuka2016:20170720045212p:plain

2.8.Untitledとなっているタイトル名を変更します。

f:id:kharuka2016:20170720045228p:plain

f:id:kharuka2016:20170720045242p:plain

f:id:kharuka2016:20170720045258p:plain

2.9.左上にあるFileを選択し、Save and Checkpointをクリックしてファイルを保存します。若しくはSave and Checkpointボタンで保存します。

f:id:kharuka2016:20170720045313p:plain

2.10.コマンドプロンプトで該当ファイルが保存されていることを確認します。

f:id:kharuka2016:20170720045343p:plain

2.11.コードを実行していたファイルのページを閉じても、JupyterのHomeページでは該当ファイルのステータスがRunningとなったままです。

f:id:kharuka2016:20170720045357p:plain

2.12.コマンドプロンプトで Ctrl + C を押した後直ぐに(3~5秒以内くらい)yを入力してEnterをクリックします。KernelsのShut downが確認できます。

f:id:kharuka2016:20170720045407p:plain

2.13.コマンドプロンプトでlsすると該当ファイルがフォルダに保存されていることが確認できます。

f:id:kharuka2016:20170720045419p:plain

2.14.JupyterのHomeページでもRunningステータスが消えていることが確認できます。

f:id:kharuka2016:20170720045438p:plain

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NumPyでアレイを作る

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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.アレイを作成します。

【手順】

1.コマンドプロンプトでIPython Notebookを起動します。

ipython notebook

2.アレイを作成します。

2.1.numpyをインポートし、npと名前を付けます。

import numpy as np

2.2.リストを作成して配列に格納します。

f:id:kharuka2016:20170720045731p:plain

2.3.shapeで配列の行と列が確認できます。

my_array2.shape

2.4.dtypeで方が確認できます。

my_array2.dtype

2.5.zerosで零行列を作成します。零行列はfloat64型でした。

np.zeros(5)

my_zeros=np.zeros(5)
my_zeros.dtype

2.6.np.onesですべての要素が1の行列を作成します。

np.ones([5,5])

f:id:kharuka2016:20170720045741p:plain

2.7.np.emptyで空行列を作成します。必ずしも零行列とはなりません。

np.empty([3,4])

2.8.np.eyeで単位行列を作成します。

np.eye(5)

2.9.np.arrange(10)で0から9までを要素に持つ配列を作成します。

np.arrange(10)

2.10.いnp.arange(10,100,3)で初期値が10、上限が100まで、3ずつインクリメントの条件で配列を作成します。

np.arrange(10,100,3)

f:id:kharuka2016:20170720115108p:plain

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今日の相場の格言

 

 

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人の行く裏に道あり花の山、いずれを行くも散らぬ間に行け

 

千利休の言葉です。人が普通はやらないようなことにこそ、投資やビジネスでチャンスがあると言う事です。

 

他人と異なる事をするには勇気が要りますが、チャンスを掴むために是非一歩踏み出しましょう。

 

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NumPyのインストール

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【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

【手順】

1.コマンドプロンプトpython -m pip install numpyと打ちます。

C:\Users\<user name>>python -m pip install numpy
Requirement already satisfied: numpy in c:\users\<user name>\appdata\local\continuum\anaconda3\lib\site-packages

NumPyがAnacondaインストール時に一緒にインストールされていた様ですね。

2.コマンドプロンプトpython -m pip listと打ちます。

C:\Users\<user name>>python -m pip list
DEPRECATION: The default format will switch to columns in the future. You can use --format=(legacy|columns) (or define a format=(legacy|columns) in your pip.conf under the [list] section) to disable this warning.
...
numpy (1.12.1)
...

実際にNumPy(1.12.1)がインストールされていることが確認出来ました。

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

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参考:

Python入門から応用までの学習サイト

NumPyのインストール - Python入門から応用までの学習サイト

WindowsでPython3, numpy, pandas, matplotlibなどインストー

qiita.com

今日の相場の格言

 

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風が吹けば桶屋が儲かる

 

 注目を浴びてる企業の株価だけではなく、意外な関連企業の株価も上がると言うことです。連想ゲームを駆使して掘り出し企業を見つけましょう。

 

 

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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