NeoBundleは非推奨となったようです。 @yoza さんのdein.vimを使ってみるや、@delphinus35 さんのNeoBundle から dein.vim に乗り換えたら爆速だった話で紹介されているdeinというのがいいそうです。 Vim 8.0からは、標準のパッケージマネージャーも搭載されているようなので、そちらを使用するのが良さそうです。 Qiita上では記事が見当たりませんが、http://kata0hka.hatenablog.com/entry/2016/09/26/055756 あたりが参考になりそうです。 以下、NeoBundleのインストール記事なので、今となっては非推奨となりますのでご注意ください。 VimへのNeoBundleのインストール の最新版です。 pluginのダウンロード Linux/Mac OS XなどのUNIX系の場合 curl http

@yoza さんのdein.vimを使ってみるや、 @delphinus35 さんのNeoBundle から dein.vim に乗り換えたら爆速だった話で紹介されているdeinというのがいいそうです。 最新版はこちら pluginのダウンロード mkdir -p ~/.vim/bundle git clone https://github.com/Shougo/neobundle.vim ~/.vim/bundle/neobundle.vim set nocompatible " be iMproved filetype off if has('vim_starting') set runtimepath+=~/.vim/bundle/neobundle.vim call neobundle#rc(expand('~/.vim/bundle/')) endif " originalrep

Ubuntu 12.10のTex Liveバックポートを利用することでとても簡単に環境を構築できるようになっています。 それにしても、あまりに簡単でUbuntu 10.10の頃を考えると…(笑) 1.TeX Liveバックポートリポジトリ

複数行を一気にコメントアウトしたい場合の解決法です。 ctr + v で短形モードに そしてカーソルを移動させてコメントアウトしたい行を選択 shift + i で入力モードに そして # や // などのコメントアウトするための記号を入力して esc これで完了です。 vimって便利ですね。 こちらも合わせてどうぞ… 簡単にvimで複数行を一気にコメントアウトするための設定方法 参考書籍 Vimテクニックバイブル～作業効率をカイゼンする150の技 実践Vim　思考のスピードで編集しよう！ (アスキー書籍) マスタリングVim

データフレームにはこれらと対になる to_XXX 関数が用意されており任意の形式でデータを出力できます。いちいち CSV や JSON の Parser を呼んでコードを書かなくていいのはとてもラクですね。 import pandas as pd stock = pd.read_csv('stock_px.csv', parse_dates=True, index_col=0) しかも CSV などから読み込んだデータには自動的にインデックスが作成されます。新しいオブジェクトをより適した新しいインデックスで再作成することもできます。 また pandas の特徴として欠損値の扱いが充実していることも挙げられます。データ分析において欠損の無いクリーンなデータをいつも取り扱えるとは限りません。そこで pandas のオブジェクトの統計値はすべて欠損値を除外します。欠損値をどの程度許容するか閾値を

その他のデータフレームの関数についてはリファレンスを参照すると良いでしょう。 調整後終値 (Adjusted Closing Values) とは株式分割や配当の前後でデータを連続的にとらえるために分割後の値に調整したものです。 リターンインデックスとは銘柄の配当も加味した場合のパフォーマンスを示す指数で、投資単位を表す値を持つ時系列なデータです。 Apple のリターンインデックスは cumprod メソッドで求まります。 import pandas as pd import pandas.io.data as web # 2010 年以降の Apple 株の調整後終値を取得 price = web.get_data_yahoo('AAPL', '2009-12-31')['Adj Close'] returns = price.pct_change() ret_index = (1 +