【書評】Pythonによる時系列予測 | DevelopersIO
こんちには。 データアナリティクス事業本部 機械学習チームの中村(nokomoro3)です。 冬休みの個人的課題図書(自習)として「Pythonによる時系列予測」を読み終えましたので、感想と振り返りを書いておこうと思います。 書籍情報 以下の書籍になります。 Pythonによる時系列予測 | マイナビブックス 発売 : 2023年10月 翻訳本であり原著は以下となります Time Series Forecasting in Python 発売 : 2022年08月 概要 概要として本書に記載されていることと、記載されてないことを紹介します。 記載されていること（感想含む） 記載されていることは以下のようになっています。 時系列タスクの説明 トレンド、季節性、残差という3成分に分けられることの説明 ランダムウォークという解けない問題の定義 統計モデル MA、AR、ARMA、SARIMA、SA
知っていますか？Pandasをノーコーディングで高速化（CPU環境でも）できるらしい… FireDucks🔥🐦 - Qiita
知っていますか？Pandasをノーコーディングで高速化（CPU環境でも）できるらしい… FireDucks🔥🐦Pythonpandasデータサイエンス統計検定 はじめに Pandasで大量データを扱って処理時間にイライラしたことはないでしょうか？ なんと、Pandasを従来のコードを変えずに高速化するライブラリィが出たみたいです。 NEC研究所が出したFireDucks 🔥🐦 というライブラリィで、ベータ版が無償公開されています。 しかも CPU環境でも高速化されるみたいです。詳細は下記のサイトを参照してください。 ベーター版ですが無償とは素晴らしいですね！ 早速検証してみましょう。 環境 FireDucksの利用方法には、「インポートフック」、「明示的なインポート」の２種類があります。 「インポートフック」の場合は、pythonの起動時にオプションを指定することでコードの書き換え
Python Data Science Handbook | Python Data Science Handbook
This website contains the full text of the Python Data Science Handbook by Jake VanderPlas; the content is available on GitHub in the form of Jupyter notebooks. The text is released under the CC-BY-NC-ND license, and code is released under the MIT license. If you find this content useful, please consider supporting the work by buying the book!
[解説]Pythonを用いた株価・経済データの取得方法をまとめてみた - Qiita
pandas-datareader をちゃんと理解して使おう 自己紹介 慶應義塾大学 経済学部 3年生(2024/2/2時点)のアギラーです。 現在は「金融 x データ分析」を中心に学習中 ゼミの研究での学習を備忘録としてまとめていきたいと思います。 X(Twitter): @KlynoAgular Portfolio: klynoroales-aguilar.com pandas-datareader とはなにか pandas-datareaderとはpythonライブラリを用いて外部APIを叩いて様々なデータを取得できる便利な道具です。特に金融関係(株価・経済指標など)を取り扱う際は必ずと言っていいほどお世話になるライブラリです。 実はアップデート(もしくは自分のパソコンのバグ??)の都合でyfinanceでのデータ取得が出来なくなってしまったため、いっそのことpandas-datar
![[解説]Pythonを用いた株価・経済データの取得方法をまとめてみた - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3c25d9106c4c8d1241db380cbf258af188895979/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZoPTMzNiZ0eHQ9JTVCJUU4JUE3JUEzJUU4JUFBJUFDJTVEUHl0aG9uJUUzJTgyJTkyJUU3JTk0JUE4JUUzJTgxJTg0JUUzJTgxJTlGJUU2JUEwJUFBJUU0JUJFJUExJUUzJTgzJUJCJUU3JUI1JThDJUU2JUI4JTg4JUUzJTgzJTg3JUUzJTgzJUJDJUUzJTgyJUJGJUUzJTgxJUFFJUU1JThGJTk2JUU1JUJFJTk3JUU2JTk2JUI5JUU2JUIzJTk1JUUzJTgyJTkyJUUzJTgxJUJFJUUzJTgxJUE4JUUzJTgyJTgxJUUzJTgxJUE2JUUzJTgxJUJGJUUzJTgxJTlGJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmdHh0LWNsaXA9ZWxsaXBzaXMmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz0zNTcxYjdmZTJmNTI1ZTY1ZDVhZDU4YjBkYjM2YjhiMg%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTcxNiZ0eHQ9JTQwYWd1aWxhcmtseW5vJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzImdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz0zNDQ1ODI5NWRhOThjMjJjYzAxNTk2ZWQzMGVkZTUzNA%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Da6320f0a7740933b8f64057b0582b35c)
内包表記について、すごい合同勉強会で話した | そんなこと覚えてない
すごい合同勉強会2014 in 広島でセッションしたので内容を公開しておく。 今回は「私がモナドの内包表記という名前を知った時の感覚を伝えよう」というのが目的でした。 さりげなく「私がモナドに感じている効能を伝える」というのもしているのですが、そこは本当にさりげなく。 内包表記。その意味を知らずに5年前ぐらいにpythonで利用していて、forやif文字通りにうけとっており、その動作を正しく理解できてないときがありました。 現在とその間にHaskellを学び、その5年前の自分に内包表記を伝えるにはという観点で話を進めました。 まず、リストの内包表記ですが、リストを生成を簡単にしてくれる機能です。 内包表記は、どうやら数学の集合の記法である内包的記法に由来するそうで、「関数プログラミング入門 ―Haskellで学ぶ原理と技法―」か何かで読んだ記憶があります。 その対になる記法として外延的記法
Ruby公式「Pythonとの違い」から学ぶ、Pythonの「Rubyとの違い」
はじめに 隔週で開催される社内勉強会で、Python の基本的な言語仕様を紹介するために Ruby 公式の「PythonからRubyへ」というドキュメントを用いた回が意外に盛り上がったので記事にします。 Ruby コミュニティのメンバーによって運営されている Ruby 公式サイトに掲載されているドキュメントで、Python 使いが Ruby と Python の言語仕様の違いを理解するのにぴったりな内容となっています。 今回、こちらのドキュメントの「Python との違い」の章を一部「Ruby との違い」に読み替えて、Ruby 使いに向けた Python との言語仕様の比較を行いたいと思います。 Rubyと違って、Pythonは… Pythonと違って、Rubyは… 引用: PythonからRubyへ 文字列は不変です。 文字列は可変です。 引用: PythonからRubyへ Python
pythonは_(アンダースコア)の使い方を理解するだけでプロフェッショナルになれる - Qiita
1. 第3次AIブームの到来 米Google DeepMindが開発した人工知能（AI）の囲碁プログラム「AlphaGo」が世界トップレベルの実力を持つ韓国のプロ棋士、李世ドル（イ・セドル）九段に4勝1敗と大きく勝ち越したことが着火剤となり、2015年より第3次AIブームへと突入した。(ちなみにAIが誕生したのは1950～1960年代で第1次AIブームの到来) 1.1 余談になるがAlphaGo(4億円の知能)はなぜすごいのか？ AlphaGoがそれ以前のチェスや将棋のAIと異なるのは、 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） を応用している点だ。このCNNはさらに強化学習を行い、自分自身と対局を数千万回も繰り返した。 間違っていたらすみません、、、、 1.2 ChatGPTによる生成AIのブーム ChatGPTに代表されるLLMは以前から開発競争が繰り広げられていた。 GPT1は201
Pythonのパッケージングと配布の全体像
EDIT: このブログと似た内容の話をPyCon APAC2023にてお話ししました。 こちらの登壇資料も合わせてご覧いただけると幸いです こんにちはWantedlyの樋口です。 Pythonのパッケージングと配布は歴史が長く、多くのツール(ex. conda, pip, pipenv, poetry, rye...)が開発されてきました。これらの多様性はPythonが多くの人に使われ、継続的に改善されたゆえの賜物ですが、同時にこれらの理解を難しくしている要因にもなっていると感じます。 そこで本記事では、Pythonのパッケージングと配布の全体像を紹介します。パッケージングと配布が何か、なぜ重要なのか、そしてそれぞれのツールが何を解決しようとしているのかについて説明します。以下のような疑問を解決できることを想定しています。 パッケージングと配布の仕組みがなぜあるのか 多数あるツールが何を解
Yahoo Finance USから株価をダウンロードしてみた - Qiita
株式市場を理解する1つの良い方法は過去の株価を取得してチャートを描いてみたり、統計分析をしてみることです。株価の動きを経済変数と比較してみるなどということも大事です。このような環境は海外のほうが日本よりも充実しています。 Python3を用いてデータをダウンロードするためには、jupyter notebookがお勧めです。jupyter notebookのインストールについてはPython3ではじめるシステムトレード：Jupyter notebookのインストールを参考にしてください。 注1： 2017年春ごろからフリーでダウンロードできる株価データが世界的に減少する傾向が続いていました。Yahoo Financeはフリーで株価を提供してくれる重要なサイトでしたが、2017年5月ごろよりサービスに支障をきたすようになりました。 しかし2017年年末ごろより、APIによるデータの提供を再開。
久しぶりのPython環境をRyeで整える
はじめに よくAWSの仕事をするので、開発環境をAWS Cloud9(以下Cloud9)で用意することがある。 IAM Roleが使えるのでAWS内の開発は便利なのだが、そのままPythonで開発しようとすると、2023/05/27時点でこう表示されるので、ちゃんと開発環境作らなくちゃね。という気持ちになる。 久々にLangChainやLlamaIndexやらで盛り上がってるし、Python環境でも作るか！ と思い立った筆者。じゃあ何を準備すればいいんだっけ、と軽く調べただけでもpip, venv, pyenv, pipenv, poetryなどの選択肢がありすぎて、もうこの時点でげんなりする。Pythonのパッケージマネージャの周辺事情はずっと混沌としていたんだった…… ただ最近は比較的よさげなプロジェクトのRyeがあるので、今回はこれで環境を整えてみる。 Ryeとは 上で書いたような「
Pythonを使ったGUIアプリを「お手軽に」作りたかった件 - Qiita
はじめに 業務自動化といえばRPAとかPython等が良く使われるが、これらは基本的に判断が多い複雑な業務の自動化には向かず、やったとしても自動実行→手作業→自動実行→手作業…と言ったように人の判断が居るところで業務プロセスが分断されてしまうのが悩みどころ。 そこで「GUI上で自動実行前に手作業」＋「バックグランドで自動実行」と両方の機能を持ち、業務を分断する事なく作業できるアプリを作ろうと考えた。 結論から言うと「Flet」を採用した。以下経緯説明。 お手軽なGUIライブラリを探す旅 Pythonはデスクトップアプリ開発には不向き？ アプリを開発するにしろメインの処理は自動化なので、アプリ開発に特化したフレームワークではなく、Pythonを使用出来る柔軟性の高そうなGUIライブラリが無いか探すことにした。 巷でたまに耳にするが、デスクトップアプリ開発はC#やJavaが多くPythonは環
Pythonによる財務分析に挑戦、有価証券報告書のデータを扱うには
企業の経営状況は財務に関する情報から分析できる。Pythonを使ってEDINETから有価証券報告書のデータを取得し、企業の収益性を可視化してみよう。 「財務分析」とは、「企業の財務に関する情報から経営状況を分析すること」です。企業の財務に関する情報は、「貸借対照表」「損益計算書」などから構成される「財務諸表」と呼ばれる資料から確認できます。 では、上場企業の財務分析を行う場合、それらの資料はどうやって入手したらよいでしょうか。そんなときに利用できるのが「有価証券報告書」です。 有価証券報告書は、企業の株式などを購入する投資家に対し、投資判断に有用な情報を示すために作られる資料です。財務諸表も有価証券報告書の中に含まれています。 この有価証券報告書は、金融庁が運用している「EDINET」というシステムから入手できます。EDINETは、有価証券報告書、有価証券届出書、大量保有報告書等の開示書類
PythonでTableau風 BIツールによる視覚的データ探索をやってみよう 〜PyGWalker〜 - Qiita
更新情報 -目次- はやくもUI改善等 Ver.upが図られています。以下内容の記事を追加しました。 1. データフレーム表示 2. ヒストグラムの描き方 3. ダークモード対応 4. オンライン版 5. 海外のデータイノベーション支援団体でも人気 はじめに Tableauはご存じでしょうか？ 私は使ったことはありませんが、名前だけはよく耳にします。 これは、専門家でなくてもデータの収集・分析・加工ができるBI(ビジネス・インテリジェンス)ツールのひとつです。 なんと、Jupyter Notebook上（Google ColabもOK）で実行できる Tableau風 BIツール「PyGWalker」が登場しました。 Tableauそのものではありませんが、ドラッグ＆ドロップの簡単な操作でデータ分析や視覚的な探索が実行できます。 こんなのが出てくるとは・・・すごい。 しかも、数行のコードで実
python - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
python一般† python.org：公式サイト Wiki Package Index iOS用Python環境 Computable Python for iOS Python Math PyPad Pythonista 英語資料 Python Course：Python のいろいろなトピックについての講義を集めたサイト Python Quick Reference @ Richard Gruet (旧版 日本語訳) Google's Python Class OLamp.com -- Python Dev Center：O'Reillyのpython関連ニュース Python Miro Community：チュートリアル講演ビデオのポータル Wikipedia:Python_(programming_language) Python tools that everyone shou
言語処理100本ノックを解き始める前に.md
言語処理100本ノックを解き始める前に.md 言語処理100本ノックを解き始める前に 黒い画面でこの先生きのこるために 学部の授業でターミナルを触ったことはあるけどよく分からないという人が，言語処理100本ノックを進めるにあたって黒い画面で躓かないレベルにまで到達するための資料： UNIX/Linux 環境でのコマンドライン操作に慣れる…前の基礎知識 - Qiita jlevy/the-art-of-command-line: Master the command line, in one page 書籍で体系的に学ぶのであれば，大角『新しいLinuxの教科書』が良いらしい． Python の学び方 学部で C や Java を学んだのであれば，プログラミングの基礎はある程度身に付いていると思われるので，体系的に学ぶよりは，いわゆるチートシートやクイックリファレンス的な資料を見ながらとにか
Pythonだけでクロスプラットフォームなアプリを作れるFletについて - Qiita
はじめに Python だけでクロスプラットフォームなアプリを作ることが出来る、Flet というフレームワークについての記事です。 Pythonだけで次のようなWeb・デスクトップに両対応したアプリを作ることが出来ます。 Flet の概要 Flet は Flutter をベースにしています。主に以下のような特徴があります。 From idea to app in minutes 「素早くGUIアプリを作成出来る」ことが、Fletの主なセールスポイントのようです。 Simple Architecture JSフロントエンドやRestAPIを書くこと無く、PythonだけでSPAを作る事が出来ます。 Batteries included Batteries Included は、Pythonの設計思想のようです。電池が付属している、つまりそのままでもすぐに動かせることを指します。 Powere
お前らのpandasの使い方は間違っている - Qiita
この記事は株式会社Nuco Advent Calendar 2022の9日目の記事です。 はじめに いきなりお馴染みの「キャッチーでウィットでセンセーショナルな」タイトルで失礼します。 私自身、業務の中でpandasに大変お世話になっており、自戒も込めてpandasの「アンチパターン」をまとめてみました。 この記事を読んで、より快適なpandasライフを送っていただけると嬉しいです。 対象読者 Pythonを使ったデータ分析や機械学習に携わる方 この記事はpandasの基本的な使い方を解説するものではないので注意してください。 表形式ファイルを加工する必要がある方 pandasの強みはリレーショナルなデータ全般です。必ずしもデータ分析や機械学習だけが守備範囲ではありません。 pandasとは pandasの公式ドキュメントの概要には、以下のように記載してあります。 pandas is a
Python3.10の新機能 (まとめ) - Qiita
はじめに Python 3.5から What's Newの内容をまとめる記事を投稿してきました。 Python3.5の新機能 Python3.6の新機能 Python3.7の新機能 Python3.8の新機能（まとめ） Python3.9の新機能（まとめ） リリースサイクルが1年になり、この前3.9が出たばかりと思ったらもう3.10のa2が出ていました（汗）。ここで書いているように、正式版がでるのと同時に次のα版がでるのでまあ予定通りなのですが、ちょっとペースが早い (^^; （←この記事を書き始めたころのコメントです。） それでもやはり次のリリースで何が載ってくるのかは気になるので抜粋してまとめていきたいと思います。なお、3.9の次のバージョンは4.0ではなく3.10です（笑）。まずはいつもの開発ロードマップ(PEP-619)。 3.10.0 開発開始: 2020-05-18 (完了)
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kenkenさんはTwitterを使っています: 「完全初心者の状態で、Pythonの独学を始めて約2年🤔 約60冊の書籍を写経・消化してきたので、結構、実力がついたのかな🤔 2年間の棚卸として、僕が、写経・独学してきた書籍とKaggleの取り組みを紹介したいと思います☺️ 全て真剣に取り組んできたので、気になる書籍があれば、気軽に質問ください☺️ https://t.co/QL57lAy2pH」 / Twitter
Python だけで作る Web アプリケーション(フロントエンド編)
