はじめに Web上で長期間の株価データを探してもなかなか見つからないので,Pythonを用いて株価のヒストリカルデータを取得し,CSV形式で出力,さらに出力したデータをプロットするプログラムを作成しました. 日本株・外国株いずれにも対応しています. 参考までに,例として出力した日経平均株価1のCSVファイルはこちら,さらにプロットすると以下のようになります. ソースコードの紹介 まず,作成したソースコードを紹介します. #!/usr/bin/env python3 # -*- coding:utf-8 -*- ''' 株価データのプロット・CSVへの出力 ''' import datetime as dt from pandas import DataFrame import jsm import pandas_datareader.data as web import matplotli
xkcdとは 世界一で最も人気のあるウェブ漫画の一つです xkcd: Code Quality 3 ランダル・マンローが2005年9月に開設 皮肉や風刺が得意。理系ネタが結構多い。 現在は週3回更新されている キャラやフォントが特徴的 これとか皮肉が効いてていいですね!好きです A : 寝ないの? B : 寝られないんだ、大事なことがある A : なによ? B : 誰かがインターネットでボロを出してるんだ xkcd: Duty Calls 実はmatplotlibを使えば、グラフをxkcd風に仕立てられます。しかもたった一行で!今回はその紹介をします xkcdとは matplotlibで、xkcd requirement 使い方 MatplotlibのHPもxkcd風に サンプルを見てみる 3D 円グラフ 最後に matplotlibで、xkcd requirement matplotli
はじめに 本記事はPython2.7, numpy 1.11, scipy 0.17, scikit-learn 0.18, matplotlib 1.5, seaborn 0.7, pandas 0.17を使用しています. jupyter notebook上で動作確認済みです.(%matplotlib inlineは適当に修正してください) SklearnのManifold learningの記事を参考にしています. 多様体学習と言われる手法について,sklearnのdigitsサンプルを用いて説明します. 特にt-SNEはKaggleなどでもたまに使用されている,多次元データの可視化に適した手法です. また可視化だけでなく,元のデータと圧縮されたデータを結合することで,単純な分類問題の精度を向上することができます. 目次 データの生成 線形要素に注目した次元削減 Random Proj
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