電子ペーパーQUADERNO A5 (Gen. 2)使い始め

 候補の中から選んだ電子ペーパーは富士通のクアデルノQUADERNO A5 (Gen. 2)

ちょっと高かったけれど手書きで一番大事な書き心地が他の比べて明らかに優れていたのが決め手です。

とりあえず充電をしたのちに初期設定を開始、といってもペン入力の認識微調整だけ。

Wi-FiやBluetoothは今のところ使用する予定がないので未設定

ただ、QUADERNOのマイナスポイントであるPC連携が必須なのでPC（Mac）に専用アプリ（QUADERNO PC App）をインストールしてペアリングを実施しました。

ペアリングは問題なく完了したのでふとファームウェアのバージョンを確認するとちょっと古い事が判明

専用アプリ経由でバージョンアップを実施

さっそくスケジュールをと操作使用としたらないテンプレートがない・・・。

WEBから2022年版をダウンロードして専用アプリで転送して準備完了

仕事開始までに少し操作に慣れないと。。。

電子ペーパー（デジタルペーパー）を検討

 【候補】

• シャープ：WG-PN1
• KING JIM（キングジム）：フリーノ
• 富士通：QUADERNO（クアデルノ）
• Onyx International：BOOX Note Air※候補に入れたものの未調査

【ペン操作感】

WG-PN1が一番もっさり昔ながらのタッチ感でクアデルノが圧倒的に書きやすい。

【サイズ、重さ】

クアデルノはA5,A4が一番大きいけれど他と比べてもそれほど重く感じない。

【価格】

WG-PN1は2万円台、フリーノが3万円台、クアデルノが4万円台

【個別の感想】

（WG-PN1）

値段的には一番安かったけれど他と比べると操作感がイマイチ、スケジュールなどゆっくり書く分には耐えられるかもしれないけれど打ち合わせの最中にメモをとるのは反応が遅く無理そう。

Wi-Fiの設定もPCのユーティリティーからしか出来ないらしい。（PCとの連携が必須）

（フリーノ）

予算的にもこの辺がギリギリな感じ、PCがなくてもメールやDropboxにデータを待避出来るのは助かるかも。手書きを考えるとサイズ的にちょっと小さい感じでもあり携帯性を考えると丁度良いサイズで悩ましいところ。

PCのユーティリティーが今時Windowsだけっていうのはマイナス。

書き心地はまぁギリギリ我慢できるところ。

スケジュール管理に使用したいのでメニューからすぐアクセスできるのは嬉しい、ノートに表をすぐに書ける機能も以外に便利かも。

（クアデルノ）

A5サイズを検討しているけれど自分的にはもう一回り小さいと理想的かも。

書き心地は他に比べ圧倒的に優れていて打ち合わせの中の雑なメモ書きでも十分耐えられそう。

書き込んだ情報は独自形式ではなくpdf形式の様なのでバックアップのためにいちいち変換する必要がないのはいいかも。

気になるのはPC連携時に必ず専用ソフト経由であること、インストールするのは構わないけれど富士通はいつまでサポートしてくれるのだろう、スケジュールのテンプレートも今は提供してくれているようだけどOSバージョンアップの対応などつねにコストが発生するわけでこの手の専用デバイスはメーカー都合に左右されてしまうのが心配のためかもしれない。

いっそうのことストレージとして認識させてくれて少なくともファイルのやりとりぐらいできればそれだけでも十分かも。

BOOXはかなり優れていそうだけどほぼぼAndroidタブレットなので対象外かな。

さて、どうしようかな。

楽天モバイルRakuten WiFi Pocket 2のデータ管理

楽天モバイルRakuten WiFi Pocket 2を使用しだしてもうじき1ヶ月、ルータの画面のデータ使用量を見ている限りでは予想通り1Gには到達しなさそうなので追加費用は発生しなさそう。

ふと、ルーターに表示しているデータ使用量はいつリセットされるのだろうか・・・まさかただ増え続けるだけということはないと思いたい。

しかし、そのへんを記載したマニュアルもなくなんと不親切なことか。

WEBで検索すると楽天モバイルのQAサイトには記載がありました。

設定はルーターの管理画面にログインしデータ管理の設定を行うことでデータ使用量のリセットタイミングや設定した使用量を超えた時になにかしらメッセージしてくれるようです。

説明は少なくデータ管理画面のUIもイマイチではあるものの無事設定完了。

このぐらいデフォルト設定しておいてもいいのではないと思うけれどこれが楽天のサービスレベルなのかな。

matplotlibの代わりにseabornでグラフを描く準備

 matplotlibではなくseabornでグラフを描いたほうが見た目がよさそうなのでインストールとテスト描画をしてみました。

【インストール】

>pip install seaborn

どうやら0.11.2がインストールされたようです。

【テストデータ】

今回は昔の日経平均を表示させてみました、データはDataFraame形式でカラムは日経の値の'N225'と日時の'date'

（データイメージ）

【グラフ描画】

簡単な折れ線グラフを試してみました。引数にデータを格納している変数、x軸、y軸に表示させる対象のカラム、kindは線の種類

>import seaborn as sns
>sns.relplot(x='date',y='N225',data=df_raw_dataset,kind='line')

ちょっとこのグラフだとseabornにしたメリットが感じられないかもしれないけれどとりあえ描画できたので詳細はおいおい

【distplot関数について】

seabornを紹介されているサイトでよく見かけるdistplotを使用すると以下の様な警告がでるようです。将来廃止されるようで非推奨の関数のようです

FutureWarning: `distplot` is a deprecated function and will be removed in a future version. Please adapt your code to use either `displot` (a figure-level function with similar flexibility) or `histplot` (an axes-level function for histograms).

Chromebookを外に持ち出す（楽天モバイルRakuten WiFi Pocket 2を使用）

 最近、Chromebookを外に持ち出すことが多く、無料のWi-Fiを使用していましたが、利用場所が制限されるのでなんとかしたいと思っていました。

ちょうど楽天モバイルRakuten WiFi Pocket 2 本体価格1円キャンペーンが行われていることを知りました。ただこの手のキャンペーンいや回線に関わるサービス全般は本当に分かりにくく不利なことや制約は小さくあまり信用していません。が、結果的には今回契約しました。

【良かったこと】

・契約自体は１時間程度で完了し、その場で機械も受け取れすぐに使用できました。

・Wi-Fiルーターは思いのほか小さく軽く持ち運びに便利

・連続で10時間使用可能（自分は２時間程度の利用を予定していたので十分）

【悪かったこと、気になったこと】

・5Gに対応していない（※自分の使い方的にはまったく不満はありません）

・0円をアピールされているけれどユニバーサルサービス料、電話リレーサービス料は毎月発生するのでまったくの0円ではない。たしかに注釈に小さく記載されているがこういうところが通信会社全般嫌いになる理由であることに気がつかないのかな。

・支払い方法にクレジットカードを選択した場合、カードの有効期限が切れる際には自分で支払い方法を切り替える必要がある。楽天モバイルからの事前通知はなく突然利用できなくなりなおかつ引き落としが出来ない旨のハガキがくるらしい、また引き落とし先変更時に手数料が発生するとのこと。

・銀行引き落としの場合は毎月手数料が発生するとのこと。

・料金は変更になる前後に事前通知や連絡はなくリミットを越えると料金が発生するとのこと、データチャージ機能があるのに提案もされることもないので使用データ量を考えながら自分でデータチャージ機能を活用する必要がある。（もっとユーザよりのサービス提供しないからイメージが悪くなる）

・ルータの製造メーカーが気になるかもしれない。あれだけニュースで話題にもなっているにも係わらず採用するのかと。（コスト優先ということかな）

【実際しようしてみ】

・ルータのSSID、パスワードをデフォルトから変更するためにはルーターの管理画面（http://192.168.0.1）にブラウザでアクセスする必要がりデフォルトパスワードは"admin"

・Chromebookから接続する際にQRコードをスキャンして接続させることは不可能、ただし一度接続させてしまえば次回から認証情報の入力は不要なので苦にはならない

なんか悪かったこと、気になることの方が多くじゃあ使用しないかというとスマフォのデータ通信料が少ないプランを使用している以上テザリングは難しく、なおかつChromebookを外で使用する頻度も少ない中でではこの楽天モバイルのプランが一番合っていると思っているのでしばくらは使い続けてみるつもりです。

【matplotlib】FutureWarning: Support for multi-dimensional indexing (e.g. `obj[:, None]`) is deprecated

matplotlibでグラフ表示をさせていたところ以下の警告メッセージ

FutureWarning: Support for multi-dimensional indexing (e.g. `obj[:, None]`) is deprecated and will be removed in a future version.  Convert to a numpy array before indexing instead.

どうやら非推奨な使い方？をしているようです。

グラフデータに<class 'pandas.core.indexes.datetimes.DatetimeIndex'>や<class 'pandas.core.series.Series'>型のデータを渡しているだけなのですが・・・。

【Version】
matplotlib:3.0.2
pandas:1.3.3
numpy:1.21.2

色々調べて結局valuesかto_numpy()で<class 'numpy.ndarray'>型に変換して渡すことで解決できました。（valuesよりto_numpy()が推奨されているらしい）

pandas-datareaderで株価、市場指標を取得してみる

Pythonで機械学習を勉強している時にテストデータとして株価か市場指標を使用と思い取得方法を調べてみるとpandas-datareaderライブラリが便利そうなことが判明

早速インストール

・インストールログ

pip install pandas-datareader

Defaulting to user installation because normal site-packages is not writeable

Collecting pandas-datareader

  Downloading pandas_datareader-0.10.0-py3-none-any.whl (109 kB)

     |████████████████████████████████| 109 kB 536 kB/s 

Collecting lxml

  Downloading lxml-4.6.3-cp37-cp37m-manylinux2014_aarch64.whl (6.7 MB)

     |████████████████████████████████| 6.7 MB 1.4 MB/s 

Requirement already satisfied: requests>=2.19.0 in ./.local/lib/python3.7/site-packages (from pandas-datareader) (2.26.0)

Requirement already satisfied: pandas>=0.23 in ./.local/lib/python3.7/site-packages (from pandas-datareader) (1.3.3)

Requirement already satisfied: numpy>=1.17.3 in ./.local/lib/python3.7/site-packages (from pandas>=0.23->pandas-datareader) (1.21.2)

Requirement already satisfied: pytz>=2017.3 in ./.local/lib/python3.7/site-packages (from pandas>=0.23->pandas-datareader) (2021.1)

Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.7.3 in ./.local/lib/python3.7/site-packages (from pandas>=0.23->pandas-datareader) (2.8.1)

Requirement already satisfied: six>=1.5 in ./.local/lib/python3.7/site-packages (from python-dateutil>=2.7.3->pandas>=0.23->pandas-datareader) (1.15.0)

Requirement already satisfied: idna<4,>=2.5 in ./.local/lib/python3.7/site-packages (from requests>=2.19.0->pandas-datareader) (3.2)

Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in ./.local/lib/python3.7/site-packages (from requests>=2.19.0->pandas-datareader) (2021.5.30)

Requirement already satisfied: urllib3<1.27,>=1.21.1 in ./.local/lib/python3.7/site-packages (from requests>=2.19.0->pandas-datareader) (1.26.6)

Requirement already satisfied: charset-normalizer~=2.0.0 in ./.local/lib/python3.7/site-packages (from requests>=2.19.0->pandas-datareader) (2.0.6)

Installing collected packages: lxml, pandas-datareader

Successfully installed lxml-4.6.3 pandas-datareader-0.10.0

・取得テスト

国内国内のトヨタ（7203.T）の株価を取得してみる

python3

Python 3.7.3 (default, Jan 22 2021, 20:04:44) 

[GCC 8.3.0] on linux

Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

>>> from pandas_datareader import data

>>> df = data.DataReader('7203.T','yahoo')

>>> df.head(5)

                   High          Low  ...      Volume   Adj Close

Date                                  ...                        

2016-10-12  1201.199951  1188.000000  ...  25115500.0  962.449158

2016-10-13  1211.599976  1190.800049  ...  39343500.0  964.387817

2016-10-14  1199.400024  1184.400024  ...  31210500.0  968.265503

2016-10-17  1212.599976  1198.199951  ...  28159500.0  974.243408

2016-10-18  1202.800049  1189.400024  ...  27223000.0  967.780762

[5 rows x 6 columns]

・複数銘柄、取得期間指定して取得してみる

df = data.DataReader(['2914.T','9513.T'],'yahoo','2021-10-01','2021-10-10')

>>> df.head(5)

Attributes Adj Close           Close          ...    Open           Volume         

Symbols       2914.T  9513.T  2914.T  9513.T  ...  2914.T  9513.T   2914.T   9513.T

Date                                          ...                                  

2021-10-01    2172.5  1597.0  2172.5  1597.0  ...  2174.0  1605.0  4596700   892700

2021-10-04    2159.5  1629.0  2159.5  1629.0  ...  2180.5  1608.0  4433800  1266300

2021-10-05    2165.0  1612.0  2165.0  1612.0  ...  2156.0  1626.0  3440000  1014500

2021-10-06    2193.0  1655.0  2193.0  1655.0  ...  2176.5  1625.0  5366200  1310600

2021-10-07    2181.0  1636.0  2181.0  1636.0  ...  2190.5  1658.0  2994300   748400

[5 rows x 12 columns]

・市場指標（日経平均）を取得してみる

df = data.DataReader(['^N225'],'yahoo','2021-10-01','2021-10-10')

>>> df.head(5)

Attributes     Adj Close         Close  ...          Open     Volume

Symbols            ^N225         ^N225  ...         ^N225      ^N225

Date                                    ...                         

2021-10-01  28771.070312  28771.070312  ...  29235.109375   82200000

2021-10-04  28444.890625  28444.890625  ...  29044.470703   76400000

2021-10-05  27822.119141  27822.119141  ...  28050.390625   88200000

2021-10-06  27528.869141  27528.869141  ...  28033.910156  100200000

2021-10-07  27678.210938  27678.210938  ...  27665.970703   79600000

[5 rows x 6 columns]

・米国株式情報を取得してみる

df = data.DataReader(['AMD'],'yahoo','2021-10-01','2021-10-10')

>>> df.head(3)

Attributes   Adj Close       Close        High         Low        Open    Volume

Symbols            AMD         AMD         AMD         AMD         AMD       AMD

Date                                                                            

2021-09-30  102.900002  102.900002  104.440002  101.989998  102.080002  57588500

2021-10-01  102.449997  102.449997  103.000000  100.639999  102.599998  41491600

2021-10-04  100.339996  100.339996  101.849998   99.820000  101.739998  41967100

・その他銘柄／指標

【NASDAQ】^IXIC

【S&P500】^GSPC

【NYダウ】^DJI

・取得できるカラム情報

 Adj Close：調整後終値

Close：終値

High：高値

Low：安値

Open：始値

Volume：出来高

・その他

情報の取得サイトによって取サーバに負荷がかかるため取得禁止の場合もあるので事前に確認が必要のようです。