今は色んな本や資料など、様々なリソースが無料で使える時代です。
何か資料を探そうと思ったらまず無料のリソースがないか捜すくらいに。
今の時代必要なものと言えばあとは行動力くらいのものです。
お絵かきの資料なんて特に「こんなのも無料で使えるんだ」と思ってしまうようなものがたくさんあります。
というわけでインターネットから無料で利用できる資料の紹介です。
“「Fun With a Pencil」とお絵かきを楽しもう” の続きを読む
noralogは「一歩を踏み出しかねている誰かの背中を押そう」をコンセプトに体験談やハウツーの例をまとめます。
今は色んな本や資料など、様々なリソースが無料で使える時代です。
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今の時代必要なものと言えばあとは行動力くらいのものです。
お絵かきの資料なんて特に「こんなのも無料で使えるんだ」と思ってしまうようなものがたくさんあります。
というわけでインターネットから無料で利用できる資料の紹介です。
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Pythonでは
タプル……要素の変更ができない
リスト……要素を変更可能
と区別されます。
numpy.arrayオブジェクトはタプルからでもリストからでも作成できるようです。タプルからarrayをつくったときと、リストからarrayをつくったときの違いがよくわからなかったのでまとめてみました。
値動きの幅が一定以上になったらアラートをしてくれると便利だなぁと思ったのですが、TradingViewのPineでは独自の条件を定義してカスタムアラートをつくれるようなので簡単につくってみました。
“[TradingView]Pineでカスタムアラートをつくってみる” の続きを読む
今回は以下の記事でプロットした二項分布を「FigureとAxisを明示的に使ってプロットする方法」でやってみました。
matplotlibでは、グラフをプロットする際、内部的にFigureやAxisといったオブジェクトを扱っていますが、前回のやり方ではFigureやAxisといったものを意識せずにグラフのプロットが出来ていたようです。
そこで、明示的にFigureやAxisといったオブジェクトを生成してグラフをプロットしてみることにします。
そもそも、Axisは描画するグラフや図形を格納しているクラスのようです。
FigureはそのAxisを保持していて、つまりAxisを配置するためのエリアという感じになっているみたいです。
“Pythonで二項分布のグラフをプロットしてみる その2” の続きを読む
二項分布とは、ベルヌーイ試行という試行についてみられる確率分布のことだそうです。
ベルヌーイ試行とは何かというと、「ある現象についてAかBのどちらかが起こる」といった現象のことを言うそうです。
つまりどういうことかというと「コイン投げで表と裏どっちが出るか」といったようなことを指します。
“Pythonで二項分布のグラフをプロットしてみる” の続きを読む