Cocoa Lab 可可研究室

實作Matplotlib產生圖形並取得Array資料 最近剛好在做實驗的時候，遇到一個狀況要讓ML對某個圖表做處理，而這張圖表是已經將資料處理過的了，試了好幾種方式讓ML做判斷，還是沒有辦法達到預期的結果，後來才想說把圖轉成Array直接做處理，以下是分享如何將Matplotlib產生好的圖型取出Array。 點這裡看程式碼 參考資料: Agg Buffer To Array

這本書應該是目前看過教微積分最白話的書藉。 記得以前只要聽到微積分就覺得非常的害怕，而且這科也是被當最多次的，對於非理科學生還要上微積分真的是很痛苦，而這也是求學階段最害怕的一門課之一。 而隨著時間的推移有時工作上會用到微分，才開始對這個有一些認識，了解到說學了微積分後是能夠做什麼，例如 : 經濟相關的計算、物理運動上的計算，當然還有現最熱門的機器學習也有用到。 在這本書的第一章概略的提到積分與微分的不同，而且用了生活上的東西來描述這兩個是怎樣的概念。 微分 : 用拍照的過程來描述， "時間" 對 "揮動雙手的朋友" 做微分= "朋友揮動雙手的瞬間樣貌"，用意在於求瞬間的變化量。 另外也有提到將地球看成一個平面圓形時，對圓形半徑做微分，就是求腳下這一點的切線。 積分: 控制料理的火候、用時間對火力做積分而得到適當的熱度。 在這本書中用了幾個生活中的例子，可以比較容易的認識這兩個是什麼，目前讀完第一章覺得還滿有趣的。

大家已經定好年度計畫了嗎? 過去的一年花了大部份的時間在日語學習上，雖然現還沒有辦法很流利想說什麼就說什麼，但是也算初步完成了2017的年度計畫了。 新的一年也不能忘記重新定目標，首先重新開始寫Blog這邊荒廢了很久，此外重新定義這邊的主題，未來不再只是分享iOS開發，將會加入更多其他的東西，目前將會加入的有 Python、MQL4/5、C#，同時也會紀錄學習機器學習的過程。 今年上半年的書單 : Deep Leaning-用Python進行深度學習的基礎理論實作 Python 資料科學學習手冊 Python 期貨演算法交易實務121個關鍵技巧詳解 文科生也看得懂的電路學 圖解微分、積分-生活中的微積分 寫到這邊，覺得一本比一本還要硬，之後會再分享閱讀的進度與心得。