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read -p "ok? (y/N): " yn; case "$yn" in [yY]*) echo hello;; *) echo "abort";; esac 'yno'とか受け付けると、一文字目がyなのでhelloが出力されます。 参考: シェルスクリプトでY又Nの入力のみ受け付ける機能を作る 参考: BASHシェルスクリプトで「キー入力待ち」プロンプトを実装する 入力受付一文字のみ 一文字だけ、yとかnとか押したら即座に次に進んでほしいとき、readコマンドのオプション-nを使用します。 Enterだけ押すと$ynの中が空になるので、abortと表示されます。

stackover flow - Command line CSV viewer? の質問にあるように、CSVを整形された形で表示するCLIツールを探していたので、とりあえずの解決法を書きます。 日本語の場合はエンコードがShift-jisだったりEUC-JPのCSVファイル(全てはExcelのせい、ゲイツのせい)するので、utf-8に変換してから表示する方法も書きます。 CSV表示コマンド column tty-table(node.jsのコマンド) columnコマンド 普通にcatやheadで表示すると,,344,,,22,,みたいになってすごく見づらい経験あると思います。 $ head macrodata.csv year,quarter,realgdp,realcons,realinv,realgovt,realdpi,cpi,m1,tbilrate,unemp,pop,infl

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はじめに ローソク足などで使われるOHLC形式(Open High Low Closeの頭文字)で集計されたデータフレームの時間足を変えて(=ダウンサンプリング)、再度OHLC形式のデータフレーム(以下、ohlcデータ)を出力します。 以下の例では時間足を日足に変換しています。 df open high low close 2017-11-25 00:00:00 1 2 1 2 2017-11-25 01:00:00 1 3 1 3 2017-11-25 02:00:00 4 5 4 5 2017-11-25 03:00:00 6 8 6 7 2017-11-25 04:00:00 7 8 7 7 ... # ↑これが df.resample('D').ohlc2() # ↓こう open high low close 2017-11-25 1 13 1 12 2017-11-26 12

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matplotlib.financeでローソク足 データの作成 ランダムウォークで架空の為替チャートを作成します。 import numpy as np import pandas as pd def randomwalk(periods=None, start=None, end=None, freq='B', tz=None, normalize=False, name=None, closed=None, tick=1, **kwargs): """Returns random up/down pandas Series. Usage: ``` import datetime randomwalk(100) # Returns +-1up/down 100days from now. randomwalk(100, freq='H') # Returns +-1up/down 100

三項演算子は単純なif-else文を1行でまとめてくれて、読みやすくしてくれます。 if-else文 例えば、vが10より大きいときの値でfoo、それ以外はbarと表示させたいとき、if-else文で書くと4行で書きます。 In [22]: for v in range(-5, 15): ...: if v > 10: ...: p = 'foo' ...: else: ...: p = 'bar' ...: print(v, p) ...: -5 bar -4 bar -3 bar -2 bar -1 bar 0 bar 1 bar 2 bar 3 bar 4 bar 5 bar 6 bar 7 bar 8 bar 9 bar 10 bar 11 foo 12 foo 13 foo 14 foo

def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x))

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ちょっと探して見つからず、何とかかんとかして出し方わかったのでメモ。 お題は「pandas DataFrame内にNaNありますか？」 データがちゃんと処理されているかの簡易的なチェックとして、データフレーム内にNaN値あるか、それがどこにあるか調べたい。 NaNを埋めたい/消したいならfillna()/dropna()使えばいいのだけど、今ここでやりたいのは「NaNがあるか調べて、その行(列)を表示すること」 例として、このデータフレームの2-4行目、または1-3列目だけを抜き出したい。 df=pd.DataFrame(np.random.randn(5,5)) df.ix[2:, 1:3] = np.nan df.columns=list('abcde') df #[Out]# a b c d e #[Out]# 0 -0.678873 -1.277486 -1.062232 0.09

a = np.arange(n).reshape(4, -1); a # 5列の行列 array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24], [25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49], [50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74], [75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87,

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MSYS2設定ファイル HOMEディレクトリにある以下のファイルでいろいろ設定されています。 .bash_profile : 起動時に一度だけ読み込まれる .bashrc : 起動時に一度だけ読み込まれる .bash_aliases : alias書くところ .bash_function : function書くところ etc/fstab,etc/profile : 環境変数書くところ .inputrc : キー操作を書くところ msys2においてaliasの追加、環境変数の追加について書いた記事です。 準備 MSYS2のインストールはこちらから。 MSYS2 installer One click installer for msys2 環境変数をいじっていない人は C:/User/Program Files/msys64/home以下にあるのではないでしょうか。 linuxっぽく環境変

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Windows標準のファイラー"explorer"のカスタマイズ。 いろんなファイラーはあれど、結局これが安定的で使いやすい。 ただし機能が貧弱、見た目も残念なので、explorerを強化する有名ソフト"QTTabBar"で見た目をカスタマイズする方法。 詳細表示 アクティブ・非アクティブ時に色の変更、ソート指定カラムの色変更 アイコン表示 アイコン表示でタイトル文字が黒になったりして不安定 設定開いて適用するかOKする(設定のリロード)すれば直る。 プレビュー表示 マウスオーバーでファイルの中身が表示される 背景色、文字色、サイズの指

from datetime import datetime from time import mktime import feedparser from tqdm import tqdm from time import sleep # RSSのURL RSS_URL = "http://www.fxstreet.jp/rss/news/forex-news/" # RSSの取得 feed = feedparser.parse(RSS_URL) # RSSのタイトル print(feed.feed.title, '\n') while True: try: for entry in tqdm(range(len(feed.entries))): # RSSの内容を一件づつ処理する title = feed.entries[entry].title link = feed.entries[e

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@powershell -NoProfile -ExecutionPolicy Bypass -Command "iex ((New-Object System.Net.WebClient).DownloadString('https://chocolatey.org/install.ps1'))" && SET PATH=%PATH%;%ALLUSERSPROFILE%\chocolatey\bin # ↑の処理が終わったら↓を貼り付け choco install -y --execution-timeout=1000000 anaconda3 以上！ コマンドの内容は以下で解説する 環境 windows10 64bit(2016年7月windows7からアップグレードした) "実行するコマンド"の解説 タネは"chocolatey"と"anaconda". chocolateyをすでに

更新2016/8/5 2行でpythonインストール@Windowsに書き直しました。 目標設定 python最新版(64bit)を使えるようにする パッケージ管理ツールpipを使ってインストールする numpy, scipy, matplotlibを使えるようにする あとはそのほか便利なpythonパッケージ入れる y__sama anaconda入れればこの辺全部入りますよ。 64bit版で全部そろえてくれています データサイエンティストを目指す人のpython環境構築 2016 ↑のあたり見れば完璧じゃないかな PythonでNumpyとMatplotlibを利用する(Windows) - Gobble up puddingによると32bitのほうがいいと書いてあるが今は改善されているのかな？ どうやら公式側が64bit版に歳リビルドするのめんどくさがって公式には32bit版しかない