‫お帰りなさい｡
‫そこで､ DOT製品で少し遊んでみたり､ 自分でマトリックスを作ったり､ 試してみたりしたのではないでしょうか？
‫そうでない場合は､ それでもかまいません｡
‫しかし､ 学習するための最良の方法は､ 常に最初に自分でコードを実行することであることを忘れないでください｡
‫また､ そうであっても､ ページ上の数字を見ただけでは､ 異なるコンセプトを理解するのが難しい場合もありますね｡
‫実際に例を挙げて裏付けをとってみるのはいいことだと思います｡
‫そこで､ DOTの製品が活躍しそうな場面を一つご紹介しましょう｡
‫というわけで､ これが私のGoogleシートです｡
‫世界で一番好きな食べ物がアーモンドバターなので､ 将来のナッツバタービジネスのために､ ナッツバターの売り上げを記録しています｡
‫そして今､ このビジネスで､ 100％アーモンドバター､ 100％ピーナッツバター､ 100％カシューバターを作っています｡
‫これは､ 1日に何本売れたかを記録するためのシンプルなトラッカーなんです｡
‫金曜日はアーモンドバターが15瓶売れたので､ 大規模な一日となりました｡
‫では､ それぞれの価格をここに記します｡
‫では､ アーモンドは10ドルとは何か？
‫ピーナッツバターはカシューバターで8ドル｡
‫カシューナッツはちょっと高いですね｡
‫カシューバターは1瓶12ドルなんですね｡
‫で､ どうする？
‫私の目標は､ この合計欄を把握することです｡ なぜなら､ 私が知りたいのは､ 自分が最も稼いでいるのは何日目なのか､
‫ということだからです｡
‫月曜日は暇だったのでしょう､ このセルをクリックして見てみると､ この数式は比較的同じか似ていますが､
‫スライドにあるDOT製品の数式とは文字や数字が違うので､ 完全に同じではありません｡
‫つまり､ A､ Jの倍数＋B､ Lの倍数＋C､ Nの倍数で､ 44になるわけです｡
‫さて､ 戻ってくると､ アーモンドバターの値段の2倍であるB 9に､ ピーナッツバターの瓶の数のC
‫2を足して､ ピーナッツバターの値段にしたものが出てきますね｡
‫そして､ カシューバターも同じようにして､ 今､ 合計が出揃ったところです｡
‫このように､ DOT製品が活躍する場面は､ ここにある数字を減らして､ その間のパターンを見つけたいときです｡
‫ここに売られている瓶の数と値段､ 合計金額がこの2つのパターンなんですね｡
‫そして､ これがExcelのスプレッドシートだけでなく､ 純粋なnumpyやpandasでも再現できることを強調したいです｡
‫では､ 実際に試してみましょう｡
‫これから行うのは､ ここに小さなタイトルを作ることです｡ セールスではなく､ ドットプロダクトの例です｡
‫そして､ この例を再現するのです｡
‫このセットは全てスクラッチで､ numpyの配列とpandasしか使っていません｡
‫では､ そうしましょう｡
‫NumPyが乱数種を設定するので､ 作成する乱数はここにあるものと同じようなものになります｡
‫これがランダムシードの考え方で､ 売上高が決まっている場合は､ ランダムシードで売上高を20まで設定します｡
‫20本以上のジャーを売るなら､ サプライチェーンの販売額をステップアップさせる必要があるんだ｡
‫そこで､ ここに少しコメントを入れておくことにします｡
‫瓶の販売数｡
‫これでよしとしよう｡
‫1215 0337.
‫そして､ 今度はデータフレームを作成し､ 週次売上データフレームを作成したいと思います｡
‫これはパンダに入れることで､ ただのアンパイヤより少し見栄えが良くなるわけですね｡
‫レイ じゃあ､ そうしましょうか｡
‫週間売上はPD DataFrameに等しい｡
‫先ほど作成したレイの売上金額をここに追加したいと思います｡
‫そして､ インデックスについては､ また後ほど｡
‫私たちの指標は､ 曜日を決めています｡
‫では､ そのインデックスをやってみましょう｡
‫曜日を選び､ 書き出す｡
‫Wed Little Abbreviations All Day and Fry.
‫素晴らしい｡
‫そして､ 私たちのコラム､ これを修正するのです｡
‫アーモンドバター､ ピーナッツバター､ カシューバターがありますよ｡
‫素晴らしいコラムの数々イコール｡
‫アーモンドバターです｡
‫ピーナツバターです｡
‫これを打ち出すのは､ ちょっと面倒に感じるかもしれませんね｡
‫これをCSVでエクスポートしてインポートし､ pandasを使うこともできますが､ 自分で一から作るのは常に良い習慣です｡
‫そうすれば､ 何が起こっているのかがよくわかるようになります｡
‫それでは､ 週次売上を見てみましょう｡
‫なるほど｡
‫素晴らしい｡
‫ですから､ ここで起こっていることと数字は少し違いますが､ プロセスは同じになるのです｡
‫これで､ 合計欄のないこのセクションを再現したことになります｡
‫pandasのデータフレームで｡
‫素晴らしい｡
‫そこで今度は､ 価格を教えてほしい｡
‫そこで､ 価格の配列を作成したいと思います｡
‫このままでいい｡
‫では､ 数字はどうなっているのでしょうか｡
‫10､ 8､ 12
‫そこで､ 単純なnumpyの配列でそれを行うことができます｡
‫MP配列です｡
‫10､ 8､ 12が欲しい｡
‫1､ 2､ 4
‫見てみよう｡
‫シンプルなアンパイア､ レイがいるんですね｡
‫今度は､ それをデータフレームにも入れてみたいと思います｡
‫より良い価格､ データフレームを作る｡
‫底値イコール給料日なんです｡
‫DataFrameです｡
‫インデックスイコールで欲しい価格
‫つまり､ インデックスはこのカラムだけなのです｡
‫つまり､ 価格､ 素晴らしい価格､ そして列が欲しいというのは､ 上記と同じです｡
‫これ､ 真似しようかな｡
‫通常は書き出したいところですが､ 入力の手間を少しでも省くために､
‫ここに行くと同じ列になっているので､ 同じ列を表示します｡
‫素晴らしい｡
‫それを入れてください｡
‫あ､ ブラケットが1つ増えましたね｡
‫これでよしとしよう｡
‫では､ バターの価格を見てみましょう｡
‫DataFrameです｡
‫時代
‫うーん｡
‫通過するアイテム数が違う｡
‫1つの配置は3つを意味する｡
‫私たちは戻ってきます｡
‫パス値の形状は3つです｡
‫1つの指標は､ 1つの3つを意味します｡
‫さて､ ここで問題です｡
‫これはnumpyの奇妙なところで､ 価格は形ではなく､ 3つの何かに等しいということです｡
‫しかし､ pandasが期待しているのは､ 3つの列と1つの行です｡
‫しかし､ これは3行1列です｡
‫これをワン・スリーへと形を変えたいのです｡
‫これでよしとしよう｡
‫素晴らしい｡
‫そこで､ この小さなセクションをpandasで再現してみました｡
‫美しい｡
‫だから今
‫どうすればいいのか？
‫これとこれのドットプロダクトのようなものが必要です｡
‫なるほど｡
‫それをこれとこれとこれと足して､ 足し算して､ あれを出す｡
‫よし､ じゃあやってみよう｡
‫では､ ここで持っているものをやってみましょう｡
‫総売上は？
‫販売金額です｡
‫うん｡
‫価格も｡
‫総売上高を価格と同じにしよう､ それはまた価格を見てもらおう､ 価格｡
‫ドットセールス金額｡
‫ここで何が起こるのか？
‫整列していない｡
‫実は売上金額を見てもらいたいんです｡
‫ふむ｡
‫そしてこれは､ 形が揃っていないと言っているのです｡
‫つまり､ 売上金額の形状が5 3､ 価格の形状が3 0であることがわかります｡
‫なるほどね｡
‫以前にも同じようなことがありました｡
‫製品の形が合わないというのは､ これまでもありました｡
‫形が揃っていない｡
‫トランスポーズが必要です｡
‫図形が整列していない
‫トランスポーズしよう｡
‫総販売台数にすると､ どれを転置すればいいんだろう？
‫売上金額を転嫁するようにすればいいのかもしれませんね｡
‫売上高合計 イーグルス価格 ドット売上金額 ドットT.
‫ああ､ そうだったのか｡
‫それが功を奏した｡
‫売上高合計
‫素晴らしい｡
‫これでまた､ なんとなくこんな感じのものが出来上がりました｡
‫違う数字と一緒ですが､ 今は総販売台数がある程度決まっています｡
‫では､ これを一番右側の列として表示するにはどうしたらよいでしょうか｡
‫考えよう｡
‫ふむ｡
‫何かやってみよう｡
‫とにかく､ 迷ったらコードを実行し､ 日々の売上を作りましょう｡
‫たぶん､ ここと同じものを､ pandasのデータフレーム内で作成するのだと思います｡
‫つまり､ 2つのデータフレームを足し合わせればいいわけです｡
‫だから､ 価格を戦わせよう､ これはそうだ｡
‫うん｡
‫他に何が欲しいのか？
‫週販を希望する｡
‫そうですね｡
‫そこで､ この2つを組み合わせたいのです｡
‫だから､ 形が欲しいのです｡
‫もしかしたら､ 週販のドットシェイプも出るかもしれませんね｡
‫OC.
‫あ､ これだ｡
‫さて､ これで見慣れた光景になってきましたね｡
‫データフレームである週間売上高を反転させて､
‫転置して､ この2つの内積を計算します｡
‫まあ､ それが功を奏したのかもしれませんが､ 私がそれを証明してみせましょう｡
‫週販のT字型｡
‫素晴らしい｡
‫さあ､ どうぞ｡
‫ここでは､ ガスで料理をしているかもしれません｡
‫美しい｡
‫だから､ これが合計になるはずです｡
‫さて､ これをどうやってデータフレームの右側に表示させるか？
‫これをここに載せたいんです､ だってこれを再現しているんですものね｡
‫この合計を載せているんです｡
‫なるほど｡
‫私たちには､ これができる｡
‫PANDASに新しいカラムを作成するにはどうしたらよいですか？
‫毎週セールに行っています｡
‫これが私たちのデータフレームです｡
‫週間売上高が欲しい｡
‫日次の売り上げがわかるように､ 小さなドル記号を付けるかもしれませんね｡
‫日々の売上は､ この小さなパンダのデータフレームです｡
‫日販をタイプすることになりました｡
‫DataFrameです｡
‫そして､ そのDataFrameを新しいカラムとして追加したいのです｡
‫このデータフレームのバックエンドには
‫では､ この週販をやるとどうなるのか見てみましょう｡
‫あ､ これダメだった｡
‫ここでのエラーは何ですか？
‫K時代の総決算｡
‫合計
‫タイトルがダメなのかもしれませんね｡
‫5つの配置を過ぎたアイテムの数が間違っていて､ 1つを意味している｡
‫あ､ またシェイプエラーになっちゃったから｡
‫これが列なんですね｡
‫しかし､ 列の形で表示したいので､ これを転置する必要があるかもしれません｡
‫よし､ シェイプをやってみよう｡
‫そして､ 週次売上データフレームの形状を求めます｡
‫ああ｡
‫なるほど｡
‫そこで､ 日次売上と週次売上が同じ行数になるようにし､ それを追記できるようにしたいのです｡
‫なるほど｡
‫ここにメモを入れました｡
‫うまくいかないんです｡
‫形状が合っていない｡
‫でも､ 私たちにできることは､ 下に降りてきて新しいセルを作ることです｡
‫これでよしとしよう｡
‫週間売上高合計｡
‫ひどい無駄なスペルタイトルだな､ ダニエル｡
‫週間売上高合計は日間売上高と等しくなります｡
‫44 トランスポーズ
‫そして今度はこれ､ 期待しています｡
‫美しい｡
‫これでよしとしよう｡
‫あとは､ 形をずらしたりしながら､ 何段階か繰り返していくだけですね｡
‫ここでは､ このコラムを再現して､ 一日一日からどれだけ稼いだかを考えてみました｡
‫月曜日はひどい一日でした｡
‫お金がないと家賃が払えない｡
‫まあ､ このデータフレームでは､ 実際にはもう少しましなんですけどね｡
‫水曜日はこの中で一番大きな日でした｡
‫ここまでで､ 配列の形状を操作してドットプロダクトを実行することが､ 実際にどのように機能するかを見てきました｡
‫だから､ この映像は､ いろいろなことを感じさせてくれました｡
‫だから､ もう一度､ 自分の店を作るなどして､ 少し練習してみるのもいいと思います｡
‫自分の好きな食品とか､ 技術とか､ そういうものを売りたいのかもしれません｡
‫ここで価格配列を作り､ 合計列を作り､ numpyとpandasを使って再現してみて､ 最終的にこんな感じになるかどうか見てみましょう｡
‫いい練習になりそうですね｡
‫なるほど｡
‫忘れました｡
‫うまくいかない場合は､ 自分でコードを実行してみてください｡
‫挑戦し続けること｡
‫検索してみてください！次の動画でお会いしましょう｡