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ipysheetでシートの複数行の列データをまとめて設定するには、columnメソッドで以下の引数を使用します。

・1番目の引数 : 列番号
・2番目の引数 : まとめて設定する値の配列

サンプルコード

以下のサンプルコードをノートブックに張り付けて実行します。

import ipysheet

sheet = ipysheet.sheet(column_headers=["店舗名", "売上"])
ipysheet.column(0, ["A店", "B店", "C店"])
ipysheet.column(1, [1230, 20010, 5620], numeric_format ='###,##0')

sheet

〇サンプルコードの実行結果画面

サンプルコード

以下のコードをノートブックに入力して実行します。

from datetime import datetime
import pandas as pd
import mplfinance as mpf

fx_data = [
    [datetime(2020, 7, 8), 107.475, 107.711, 107.202, 107.253, 1000],
    [datetime(2020, 7, 9), 107.231, 107.398, 107.097, 107.201, 1100],
    [datetime(2020, 7, 10), 107.169, 107.264, 106.639, 106.93, 1200],
    [datetime(2020, 7, 13), 106.861, 107.319, 106.787, 107.283, 1300],
    [datetime(2020, 7, 14), 107.227, 107.427, 107.119, 107.236, 1400],
    [datetime(2020, 7, 15), 107.205, 107.309, 106.666, 106.939, 1500],
    [datetime(2020, 7, 16), 106.895, 107.401, 106.833, 107.272, 1600],
    [datetime(2020, 7, 17), 107.250, 107.360, 106.938, 106.986, 1700],
    [datetime(2020, 7, 20), 107.011, 107.537, 106.970, 107.279, 1800],
    [datetime(2020, 7, 21), 107.193, 107.367, 106.681, 106.803, 1900],
    [datetime(2020, 7, 22), 106.789, 107.288, 106.705, 107.153, 2000],
    [datetime(2020, 7, 23), 107.124, 107.231, 106.711, 106.865, 2100],
    [datetime(2020, 7, 24), 106.826, 106.872, 105.681, 106.052, 2200]
]

df = pd.DataFrame(fx_data, columns=['date', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume'])
df = df.set_index("date")
mpf.plot(df,type='candle', datetime_format='%Y/%m/%d', volume=True)

・実行結果

操作手順

1. 左側の「Image」アイコンメニューから「Read」を選択します。Open Sequenceダイアログで動画ファイルを選択して「Open」ボタンをクリックします。

2. 左側の「GMIC」アイコンメニューから「Deformations」→「G'MIC Flower」を選択します。

3. G'MIC Flowerノードのプロパティ画面にあるPetals, Offsetなどのパラメータを調整します。Petalsが花弁の数になります。

4. 左側の「Image」アイコンメニューから「Write」を選択します。Save Sequenceダイアログで動画ファイル名を入力してファイルタイプを選択し、「Save」ボタンをクリックします。
BlurノードとWriteノードを接続します。EncodeオプションのCodecを適宜変更します(ここではmp4vに変更しています)

5. Renderメニューの「Render All Writers」を選択するとレンダリングが始まりファイルに書き込まれます。

サンプルコード

以下のコードをノートブックに張り付けて実行します。

from IPython.display import HTML
import time

# long task...
time.sleep(10)

print("処理が完了しました!")
HTML("""
    <audio autoplay="">
        <source src="./trumpet-12.wav"></source>
    </audio>
""")

・実行画面例

サンプルコード

以下のサンプルコードをノートブックに張り付けて実行します。

import ipysheet

sheet = ipysheet.sheet(column_headers=["会員番号", "氏名", "性別"], row_headers=["甲", "乙", "丙"])
ipysheet.cell(0, 0, "サンプル")

sheet

〇サンプルコードの実行結果画面

サンプルコード

・スタイルの列挙

import mplfinance as mpf
mpf.available_styles()

・blueskiesスタイルの適用

from datetime import datetime
import pandas as pd
import mplfinance as mpf

fx_data = [
    [datetime(2020, 7, 8), 107.475, 107.711, 107.202, 107.253],
    [datetime(2020, 7, 9), 107.231, 107.398, 107.097, 107.201],
    [datetime(2020, 7, 10), 107.169, 107.264, 106.639, 106.93],
    [datetime(2020, 7, 13), 106.861, 107.319, 106.787, 107.283],
    [datetime(2020, 7, 14), 107.227, 107.427, 107.119, 107.236],
    [datetime(2020, 7, 15), 107.205, 107.309, 106.666, 106.939],
    [datetime(2020, 7, 16), 106.895, 107.401, 106.833, 107.272],
    [datetime(2020, 7, 17), 107.250, 107.360, 106.938, 106.986],
    [datetime(2020, 7, 20), 107.011, 107.537, 106.970, 107.279],
    [datetime(2020, 7, 21), 107.193, 107.367, 106.681, 106.803],
    [datetime(2020, 7, 22), 106.789, 107.288, 106.705, 107.153],
    [datetime(2020, 7, 23), 107.124, 107.231, 106.711, 106.865],
    [datetime(2020, 7, 24), 106.826, 106.872, 105.681, 106.052]
]

df = pd.DataFrame(fx_data, columns=['date', 'open', 'high', 'low', 'close'])
df = df.set_index("date")
mpf.plot(df,type='candle', datetime_format='%Y/%m/%d', style="blueskies")

・yahooスタイルの適用

mpf.plot(df,type='candle', datetime_format='%Y/%m/%d', style="yahoo")

操作手順

1. ２つのトラックにクリップを配置し、フィルタタブの「+」ボタンをクリックします。

2. 「マスク:シンプルな図形」フィルタをクリックします。

3. 「図形」「水平」「垂直」「幅」「高さ」「回転」「柔らかさ」パラメータを調整します。
「オペレーション」で「減算」を選択すると、マスク範囲が反転します。「図形」では「四角」「楕円」「三角」「ダイヤモンド」が選択できます。

※時間によって適用する量を変化させたい場合は、以下のページを参考にしてください。「マスク:シンプルな図形」フィルタでは、パラメータごとに変化させることができます。
・Shotcutでキーフレームを使用してフィルタを適用する量を時間によって変化させる

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2020年7月31日金曜日

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