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Kerasを使ったMatplotlibのグラフ整形と日本語表示(ディープラーニング)

   

PytorchはLSTMが難しいらしいし、TensorFlowも難しいので未挑戦です。

Kerasは、TensorFlowのラッパークラスだけどAIライブラリの中で一番簡単です。

ということでディープラーニングを学ぶために、Kerasを使って少しずつ学習を進めています。

今回はディープラーニングではなくMatplotlibについて記載します。

Matplotlibの日本語化

Defaultでは日本語を利用すると豆腐(□)が表示されてしまいます。Windows上でも同じです。

test2

日本語フォントをインストールして文字化け解消してみます。

  • matplotlibの設定ファイルの場所を確認
  • 日本語に対応したフォントのダウンロード
  • matplotlibの設定ファイルをコピー&修正
  • フォントのキャッシュの削除

matplotlibの設定ファイルの場所を確認

matplotlibrcは、Matplotlibのデフォルトのグラフのスタイル(線やグリッドの種類・太さ・色など)を設定するファイルです。

日本語を利用するには、このファイルを修正する必要があるので、まずはファイル場所を確認します。

【結果】

日本語に対応したフォントのダウンロード

日本語フォントにはIPAフォントやTakaoフォントなどが使えますが、IPAフォントを紹介しているサイトが多いので、こちらを使います。

【ダウンロード先】

IPA 独立行政法人 情報処理推進機構

ダウンロードして解凍すると、ipaexg.ttfというファイルがあります。

Windows上であればインストールしてしまうか、下記にコピーします。

matplotlibの設定ファイルをコピー&修正

最初に発見したmatplotlibrc次のファイルを、ユーザー設定のディレクトリにコピーします。

【格納先】

  • C:\Users\[user_name]\.matplotlib\
  • ファイルの実行フォルダなど

「matplotlibの設定ファイルの場所を確認」して、ファイルパスが変わっていれば成功です。

次に、コピーした「matplotlibrc」に次の記述を追加します。

フォントのキャッシュの削除

上記だけの修正だと、次のようなエラーが出ることがあります。

フォルトファイルが見つからないのが原因で、通常はフォントのキャッシュファイルが削除されていないためです。

実際に、警告の出ている箇所にprint文を入れると、IPAexGothicが存在していないことが分かります。

デフォルト設定ファイルの存在するフォルダ、そしてユーザ設定ファイルの存在するフォルダにある次のファイルを削除します。

  • fontList.cache
  • fontList.py3k.cache
  • fontList.json

他の銘柄でバックテストをやってみる

「軸名がない」「目盛りの単位がない」グラフは、グラフとして意味がないと大学研究室で学びました。

前回までのグラフのy軸は、単なる数字が並んでいるだけで個人的には意味があるとはいえません。

次のように書き換えてみます。

これでグラフを表示してみると、なかなか良いグラフが描けるようになりました。

test

今回は、ファーストリテイリング(9983)に対して、前回学習させたデータを適用しています。

これで、他の銘柄であっても学習モデルを適用できることも分かりました。

今回使ったコード

学習済データを利用してグラフを作成しています。

 - 2018年(社会人14年), 投資, システムトレード, 調査結果

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