バウアーファンとしては、打ち込まれたのがショックでした。。 これは、、、クセが見抜かれていたのか 気になってきたので、自分でも見てみようとpythonの勉強がてら画像を見てみた 後ろからの画像しか持っていないので、参考程度に。Google ColabとGoogle Driveを接続Google Colaboratory（別名Google Colab）とGoogle Driveを接続するためのものです。Google Colabは、クラウドベースのJupyterノートブック環境であり、Google Driveは、ファイル保存と共有のためのクラウドストレージサービスです。# まず、Google ColabとGoogle Driveを接続します。以下のコードを使用します。 from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') すべてのファイル名を表示このPythonコードは、指定されたパス（ここでは '/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/test/2'）にある...

バウアーファンとしては、打ち込まれたのがショックでした。。 これは、、、クセが見抜かれていたのか 気になってきたので、自分でも見てみようとpythonの勉強がてら画像を見てみた 後ろからの画像しか持っていないので、参考程度に。Google ColabとGoogle Driveを接続Google Colaboratory（別名Google Colab）とGoogle Driveを接続するためのものです。Google Colabは、クラウドベースのJupyterノートブック環境であり、Google Driveは、ファイル保存と共有のためのクラウドストレージサービスです。# まず、Google ColabとGoogle Driveを接続します。以下のコードを使用します。 from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') すべてのファイル名を表示このPythonコードは、指定されたパス（ここでは '/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/test/2'）にある...

ブログコピー元 ↓ https://hide.ac/articles/ocAMI6eK_ICP NFTフロア価格(その日の最低取引価格とする)のデータを引っ張りたいとき以下に流れを記載NFTトランザクションデータを収集するスクリプト!rm -r nfts_data は、繰り返し使ったときにエラー出た対処の名残りで残しています!rm -r nfts_data !git clone https://github.com/lukasvozda/nfts_data.git !pip install -r nfts_data/requirements.txt from ic.agent import * from ic.identity import * from ic.client import * from ic.candid import Types, encode, decode # Inicialisation client = Client(url = "https://ic0.app") iden = Identity() agent= Agent(iden, client)...

ブログコピー元 ↓ https://hide.ac/articles/ocAMI6eK_ICP NFTフロア価格(その日の最低取引価格とする)のデータを引っ張りたいとき以下に流れを記載NFTトランザクションデータを収集するスクリプト!rm -r nfts_data は、繰り返し使ったときにエラー出た対処の名残りで残しています!rm -r nfts_data !git clone https://github.com/lukasvozda/nfts_data.git !pip install -r nfts_data/requirements.txt from ic.agent import * from ic.identity import * from ic.client import * from ic.candid import Types, encode, decode # Inicialisation client = Client(url = "https://ic0.app") iden = Identity() agent= Agent(iden, client)...

2019-2021 バウアーを調べる ==その2==データ準備!pip install pybaseball from pybaseball import statcast import pandas as pd from pybaseball import statcast dates = [ '2021-04-02', '2021-04-07', '2021-04-13', '2021-04-18', '2021-04-24', '2021-04-29', '2021-05-04', '2021-05-09', '2021-05-15', '2021-05-21', '2021-05-26', '2021-05-31', '2021-06-06', '2021-06-12', '2021-06-18', '2021-06-23', '2021-06-28', '2020-07-26', '2020-08-02', '2020-08-07', '2020-08-19', '2020-08-24', '2020-08-29', '2020-09-04', '2020-09-09'...

2019-2021 バウアーを調べる ==その2==データ準備!pip install pybaseball from pybaseball import statcast import pandas as pd from pybaseball import statcast dates = [ '2021-04-02', '2021-04-07', '2021-04-13', '2021-04-18', '2021-04-24', '2021-04-29', '2021-05-04', '2021-05-09', '2021-05-15', '2021-05-21', '2021-05-26', '2021-05-31', '2021-06-06', '2021-06-12', '2021-06-18', '2021-06-23', '2021-06-28', '2020-07-26', '2020-08-02', '2020-08-07', '2020-08-19', '2020-08-24', '2020-08-29', '2020-09-04', '2020-09-09'...

Google Colaboratory から、Signate使ったことがなかったので備忘録として残す 元記事 → https://hide.ac/articles/V573gMOwM手順SIGNATE CLI https://pypi.org/project/signate/そして、こちらがとてもためになったGoogle ColabでSIGNATE APIを使うhttps://qiita.com/insilicomab/items/d757339d97b44feaff01APIトークン作成https://signate.jp/account_settings ここで作成。グーグルドライブへ保管Google ColabでSIGNATE APIを使う で導入を丸コピー!pip install signate from googleapiclient.discovery import build import io, os from googleapiclient.http import MediaIoBaseDownload from google.colab import auth...

Google Colaboratory から、Signate使ったことがなかったので備忘録として残す 元記事 → https://hide.ac/articles/V573gMOwM手順SIGNATE CLI https://pypi.org/project/signate/そして、こちらがとてもためになったGoogle ColabでSIGNATE APIを使うhttps://qiita.com/insilicomab/items/d757339d97b44feaff01APIトークン作成https://signate.jp/account_settings ここで作成。グーグルドライブへ保管Google ColabでSIGNATE APIを使う で導入を丸コピー!pip install signate from googleapiclient.discovery import build import io, os from googleapiclient.http import MediaIoBaseDownload from google.colab import auth...

コピー元ブログ https://hide.ac/articles/-JZTuB_RS ーーーーーーーーーーーーーーーーーー MLBのデータがあるので、触り始めてみた。 https://github.com/jldbc/pybaseball これから触るにあたり、概要だけ確認しておく。pybaseballpybaseball 「pybaseball」は、野球データ分析のためのPythonパッケージです。このパッケージは、Baseball Reference、Baseball Savant、FanGraphsのサイトからデータをスクレイピングし、それらのサイトを訪れる必要がありません。このパッケージは、Statcastデータ、ピッチングの成績、打撃の成績、地区順位/チームの成績、賞のデータなどを取得できます。データは、個々のピッチのレベルでも、シーズン単位でも、カスタムの時間期間でも利用できます。(github日本語訳)!pip install pybaseball statcastStatcast 「Statcast」とは、Major League Baseball（MLB）のデー...

コピー元ブログ https://hide.ac/articles/-JZTuB_RS ーーーーーーーーーーーーーーーーーー MLBのデータがあるので、触り始めてみた。 https://github.com/jldbc/pybaseball これから触るにあたり、概要だけ確認しておく。pybaseballpybaseball 「pybaseball」は、野球データ分析のためのPythonパッケージです。このパッケージは、Baseball Reference、Baseball Savant、FanGraphsのサイトからデータをスクレイピングし、それらのサイトを訪れる必要がありません。このパッケージは、Statcastデータ、ピッチングの成績、打撃の成績、地区順位/チームの成績、賞のデータなどを取得できます。データは、個々のピッチのレベルでも、シーズン単位でも、カスタムの時間期間でも利用できます。(github日本語訳)!pip install pybaseball statcastStatcast 「Statcast」とは、Major League Baseball（MLB）のデー...

世界銀行のAPIでは、以下のような多くの指標についてのデータを提供しています：農業と地方開発援助の効果気候変動経済と成長教育エネルギーと鉱業環境外債これらの指標は、各国の総人口、国民総所得、エネルギー使用量などのデータを含んでいます。 詳細な指標リストとその説明については、World Bank DataのIndicatorsページをご覧ください。ということでいくつか試してみたエネルギーの使用量以下に、日本、アメリカ、イギリス、中国、インド、ロシアのエネルギー使用量の変化を一つのグラフに表示するコードを示します。エネルギー使用量の指標は "EG.USE.PCAP.KG.OE" です。import requests import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # APIのURL url_jp = "http://api.worldbank.org/v2/country/JP/indicator/EG.USE.PCAP.KG.OE?format=json" url_us = "http://api.worldbank.org/...

世界銀行のAPIでは、以下のような多くの指標についてのデータを提供しています：農業と地方開発援助の効果気候変動経済と成長教育エネルギーと鉱業環境外債これらの指標は、各国の総人口、国民総所得、エネルギー使用量などのデータを含んでいます。 詳細な指標リストとその説明については、World Bank DataのIndicatorsページをご覧ください。ということでいくつか試してみたエネルギーの使用量以下に、日本、アメリカ、イギリス、中国、インド、ロシアのエネルギー使用量の変化を一つのグラフに表示するコードを示します。エネルギー使用量の指標は "EG.USE.PCAP.KG.OE" です。import requests import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # APIのURL url_jp = "http://api.worldbank.org/v2/country/JP/indicator/EG.USE.PCAP.KG.OE?format=json" url_us = "http://api.worldbank.org/...

ローカルライン京急線にバウアー(Trevor Bauer)が現れた、ということでとても興味が出てきたのでバウアーについて勉強した。 Part1 とりあえず、データを見る https://baseballsavant.mlb.com/savant-player/trevor-bauer-545333データ取得2019～2021のデータを見る!pip install pybaseball from pybaseball import statcast import pandas as pd import pandas as pd from pybaseball import statcast dates = [ '2021-04-02', '2021-04-07', '2021-04-13', '2021-04-18', '2021-04-24', '2021-04-29', '2021-05-04', '2021-05-09', '2021-05-15', '2021-05-21', '2021-05-26', '2021-05-31', '2021-06-06', '2021-0...

ローカルライン京急線にバウアー(Trevor Bauer)が現れた、ということでとても興味が出てきたのでバウアーについて勉強した。 Part1 とりあえず、データを見る https://baseballsavant.mlb.com/savant-player/trevor-bauer-545333データ取得2019～2021のデータを見る!pip install pybaseball from pybaseball import statcast import pandas as pd import pandas as pd from pybaseball import statcast dates = [ '2021-04-02', '2021-04-07', '2021-04-13', '2021-04-18', '2021-04-24', '2021-04-29', '2021-05-04', '2021-05-09', '2021-05-15', '2021-05-21', '2021-05-26', '2021-05-31', '2021-06-06', '2021-0...

藤浪投手のデータを確認しつつ、各選手への投球結果(何球目など)をグラフに表示。 グラフの題名に対戦選手名を入れる方法を探った3試合の結果 https://baseballsavant.mlb.com/savant-player/shintaro-fujinami-660261?stats=gamelogs-r-pitching-mlb&season=2023データ取得!pip install pybaseball from pybaseball import statcast import pandas as pd from pybaseball import statcast dates = [ '2023-04-01', '2023-04-08', '2023-04-15' ] # Create an empty DataFrame to store the data df_660261_all_dates = pd.DataFrame() # Fetch data for each date and concatenate for date in dates: df_sin...

藤浪投手のデータを確認しつつ、各選手への投球結果(何球目など)をグラフに表示。 グラフの題名に対戦選手名を入れる方法を探った3試合の結果 https://baseballsavant.mlb.com/savant-player/shintaro-fujinami-660261?stats=gamelogs-r-pitching-mlb&season=2023データ取得!pip install pybaseball from pybaseball import statcast import pandas as pd from pybaseball import statcast dates = [ '2023-04-01', '2023-04-08', '2023-04-15' ] # Create an empty DataFrame to store the data df_660261_all_dates = pd.DataFrame() # Fetch data for each date and concatenate for date in dates: df_sin...

Dune.com の Dune Engine v2 (Spark SQL)、table → dex.trades 、nft.trades を使って、アクティブユーザーのデータを確認してみた。※週ごとのデータをまとめているので、アクティブユーザーは週に1回取引をしているアドレスとしています 2023.01.01現在 dex.tradesで扱われているblockchain、projectは、以下です。SELECT DISTINCT blockchain, project FROM dex.trades ORDER BY blockchain ASC; nft.tradesで扱われているblockchain、projectは、以下です。SELECT DISTINCT blockchain, project FROM nft.trades ORDER BY blockchain ASC; dex.trades アクティブ数1. 全チェーンのアクティブユーザー 全チェーン(dex.trades) でのアクティブユーザー BNBのデータが 2021.04からしか取得できていないようにも見える...

Dune.com の Dune Engine v2 (Spark SQL)、table → dex.trades 、nft.trades を使って、アクティブユーザーのデータを確認してみた。※週ごとのデータをまとめているので、アクティブユーザーは週に1回取引をしているアドレスとしています 2023.01.01現在 dex.tradesで扱われているblockchain、projectは、以下です。SELECT DISTINCT blockchain, project FROM dex.trades ORDER BY blockchain ASC; nft.tradesで扱われているblockchain、projectは、以下です。SELECT DISTINCT blockchain, project FROM nft.trades ORDER BY blockchain ASC; dex.trades アクティブ数1. 全チェーンのアクティブユーザー 全チェーン(dex.trades) でのアクティブユーザー BNBのデータが 2021.04からしか取得できていないようにも見える...

昨日投稿のデータのコード備忘録記事 ダルビッシュ選手(2021年)の投球データ準備ダルビッシュ選手 ID 506433 https://baseballsavant.mlb.com/savant-player/yu-darvish-506433!pip install pybaseball from pybaseball import statcast df = statcast(start_dt='2021-04-01', end_dt='2021-12-31') df_darvish = df[df['pitcher'] == 506433] データdf_darvish['pitch_type'].value_counts() df_darvish['pitch_type'].value_counts().plot(kind='pie') import matplotlib.pyplot as plt # df_darvish DataFrame を月ごとにグループ分けする df_by_month = df_darvish.groupby(df_darvish['game_d...

昨日投稿のデータのコード備忘録記事 ダルビッシュ選手(2021年)の投球データ準備ダルビッシュ選手 ID 506433 https://baseballsavant.mlb.com/savant-player/yu-darvish-506433!pip install pybaseball from pybaseball import statcast df = statcast(start_dt='2021-04-01', end_dt='2021-12-31') df_darvish = df[df['pitcher'] == 506433] データdf_darvish['pitch_type'].value_counts() df_darvish['pitch_type'].value_counts().plot(kind='pie') import matplotlib.pyplot as plt # df_darvish DataFrame を月ごとにグループ分けする df_by_month = df_darvish.groupby(df_darvish['game_d...

結論としては、相手が投手王国なら 0アウト1塁 → 1アウト2塁 にするのは効果的だと思う データの取得、まとめがあってれば。 今回は備忘録や検証用でコードを残す意味合いデータ取得pybaseballというライブラリをインストールし、その後にstatcast関数を用いて、2022年のメジャーリーグベースボールのデータを取得しています。!pip install pybaseball from pybaseball import statcast df = statcast(start_dt='2022-03-31', end_dt='2022-12-31') 0アウトランナー1塁(2022)ノーアウトランナー1塁・送りバント後に得点がつながった割合このコードでは、送りバントが行われたプレイを分析して、送りバント後に得点がつながった割合を計算します。まず、アウトが0で1塁ランナーがいる状況をフィルタリングし、df_filteredというデータフレームに格納します。 次に、sac_buntイベントであるプレイを抽出し、sac_buntsという新しいデータフレームにコピーします。これによ...

結論としては、相手が投手王国なら 0アウト1塁 → 1アウト2塁 にするのは効果的だと思う データの取得、まとめがあってれば。 今回は備忘録や検証用でコードを残す意味合いデータ取得pybaseballというライブラリをインストールし、その後にstatcast関数を用いて、2022年のメジャーリーグベースボールのデータを取得しています。!pip install pybaseball from pybaseball import statcast df = statcast(start_dt='2022-03-31', end_dt='2022-12-31') 0アウトランナー1塁(2022)ノーアウトランナー1塁・送りバント後に得点がつながった割合このコードでは、送りバントが行われたプレイを分析して、送りバント後に得点がつながった割合を計算します。まず、アウトが0で1塁ランナーがいる状況をフィルタリングし、df_filteredというデータフレームに格納します。 次に、sac_buntイベントであるプレイを抽出し、sac_buntsという新しいデータフレームにコピーします。これによ...

ChatGPTに手伝ってもらった参考にした手順Fleek / メタマスクでログイン出来る https://blog.fleek.co/posts/crypto-wallet-logins-drip/Fleek ENS設定 https://blog.fleek.co/posts/deploy-your-first-website-with-fleekICP Hosting https://docs.fleek.co/internet-computer-hosting/overview/Deploying Your First Website With Fleek https://blog.fleek.co/posts/deploy-your-first-website-with-fleekそして、Fleekで設定したあと、githubで何をすれば良いのか分からず。。。ChatGPTに聞きました。 基本的なことから分かっていないので、基本的な質問をしています。github でHTMLを触る場所はどこか？ChatGPTここで例えば、どのような記述をすれば良いか？ChatGPTサイトIC...

ChatGPTに手伝ってもらった参考にした手順Fleek / メタマスクでログイン出来る https://blog.fleek.co/posts/crypto-wallet-logins-drip/Fleek ENS設定 https://blog.fleek.co/posts/deploy-your-first-website-with-fleekICP Hosting https://docs.fleek.co/internet-computer-hosting/overview/Deploying Your First Website With Fleek https://blog.fleek.co/posts/deploy-your-first-website-with-fleekそして、Fleekで設定したあと、githubで何をすれば良いのか分からず。。。ChatGPTに聞きました。 基本的なことから分かっていないので、基本的な質問をしています。github でHTMLを触る場所はどこか？ChatGPTここで例えば、どのような記述をすれば良いか？ChatGPTサイトIC...