帰ったらⅡが届いてた。 明日にでも重み付けをした領域平均の答え合わせをしてみよう。 #Pythonによる気象・気候データ解析 pic.twitter.com/XdiDM9eAbk

ジュンク堂さんの池袋本店@junkuike_riko 、めちゃめちゃガチで企画してくれていてありがたすぎる件 @AsakuraPub #Pythonによる気象・気候データ解析 pic.twitter.com/joHj04TZ9B

Ⅰ-7章末問題AのENSOの非対称性、Niño3.4とNiño3でそれほど差がみられなかったんだけど、解析ミスってそう。。 #Pythonによる気象・気候データ解析

俺、この本の演習が終わったら、自分の住んでいる地域の気象特性の分析やってみるんだ・・・ #Pythonによる気象・気候データ解析

返信先:@kohyama_met大学生でも大学院生でもなく、もちろん博士持ちでもないので、ほぼ理解できずに眺めるだけになってしまうかもしれないですが、Ⅱ巻目を注文しました。 #Pythonによる気象・気候データ解析 pic.twitter.com/SFjUqGLCLE

勢いでポチろうと思ったら欠品っぽい。 まあⅡ巻の内容は自分には難しそうだし、ちょっと冷静に考えよう。 ↑これが販売側からみた「機会損失」というやつか。 #Pythonによる気象・気候データ解析

Ⅰ-6章末問題D、ダイポールモード指数の重み付き平均のやつ、めっっっちゃ苦労してなんとか描いてみた（１枚目）けど、正解が載ってないから合ってる自信がまったくない。重みなしの場合（２枚目）とほとんど同じだけど、若干振幅が違う感じ？ #Pythonによる気象・気候データ解析 pic.twitter.com/n4TU5XGhxF

趣味などの好きなデータについて何か面白いインデックスを定義しろ、といきなり言われて探すこと早１時間。。 #Pythonによる気象・気候データ解析

え、ダイポールモード指数の計算難しすぎない？ ６章の章末問題できるかな・・・ data.jma.go.jp/kaiyou/data/db…… #Pythonによる気象・気候データ解析 pic.twitter.com/Bgz7K3T3xM

５章の章末問題終了。手こずったー。解析自体の本質的な部分はいいんだけど、CSVを読み込んでデータを変換していく部分で、NumpyやPandasなどのデータ形式や日付の取り扱いが難しかった。すぐ混乱する。これは数をこなして慣れていくしかないなー。 #Pythonによる気象・気候データ解析

４章の章末問題終了。行列の次元数を合わせたり、ブールインデックス参照で一部を抜き出したり…少しは慣れてきたかな。 #Pythonによる気象・気候データ解析

ようやく３章の章末問題が終わった。 アイスクリーム生産量のダウンロードとCSVの読み込みと加工にほとんどの時間を費やすとは(笑)。データ解析は前処理が８割とかいうよね。 #Pythonによる気象・気候データ解析

章末問題が気象気候に無関係なものも多いけど、データ解析自体の考え方や実際の分析方法を習得したい私としてはちょうどいいかも。というかそこをしっかりしないと、気象データをいろいろいじって解析したような気になって終わり、な気もするし。 #Pythonによる気象・気候データ解析

第2章の章末問題完了。怪しいところは値やtypeやshapeをprintして確認したり、ネットで調べたりしてると結構時間かかるけど、めちゃPythonの勉強になる。 でもこの本、別にPythonに特化してる訳じゃないから、私自身のPythonスキルが低すぎるのか(笑)。 #Pythonによる気象・気候データ解析

第１章の章末問題完了。 海鮮丼と恵方巻食べたくなった。43年間毎日は遠慮するけど。 #Pythonによる気象・気候データ解析

拙著の増刷が決まり，まもなく在庫が戻る予定です。まだ在庫があるところも結構あるようです（たとえば下記）。 丸善さん，ジュンク堂さん，文教堂さん honto.jp/netstore/pd-st… 紀伊国屋さん kinokuniya.co.jp/disp/CKnSfStoc… 三省堂さん books-sanseido.jp/booksearch/Boo… #Pythonによる気象・気候データ解析

相関係数は、平均を差し引いたベクトルで大きさを1に揃えた特殊な場合です。 # 画像は、拙著の原稿より。 #Pythonによる気象・気候データ解析 pic.twitter.com/fB1PbRn7bB

4月30日に Amazonに注文して昨日届いた。Iはまだ先になるみたい。 #Pythonによる気象・気候データ解析 pic.twitter.com/p0fXnQOTxq

神山先生のpythonの分析紹介本 気象の学生の頃のFortranでガリガリやったのがサラリとまとまっててめっちゃ懐い☺️ 分かりやすいし即買いしちゃった笑 横に辞書的お供に持ってよ！ #pythonによる気象・気候データ解析

ようやくⅠの１巡目完了。コードを実行しながら解析の意味とコードの書き方を理解した（主成分分析はちょっと手こずった笑）。じゃあ他のデータでやれと言われるとまずできないので２巡目突入するか。 #Pythonによる気象・気候データ解析 pic.twitter.com/I0BPosbZQd

あの…自分では言いにくいんですが…拙著 #Pythonによる気象・気候データ解析 にサインを下さいと言っていただける機会が増えてきましたので、@JpGU にて時間を確保して、まとめて受け付けます…！5/29(水)15:00に朝倉書店さん@AsakuraPub…

あの…自分では言いにくいんですが…拙著 #Pythonによる気象・気候データ解析…

あの…自分では言いにくいんですが…拙著 #Pythonによる気象・気候データ解析 にサインを下さいと言っていただける機会が増えてきましたので、@JpGU…

あの…自分では言いにくいんですが…拙著 #Pythonによる気象・気候データ解析 にサインを下さいと言っていただける機会が増えてきましたので、@JpGU にて時間を確保して、まとめて受け付けます…！5/29(水)15:00に朝倉書店さん@AsakuraPub…

実はGPT-4oの中に神山先生が入っているのか、実は本書がGPT-4oによって書かれているのか、実は神山先生自身がGPT-4oなのか。。 #Pythonによる気象・気候データ解析

GPT-4oに拙著I巻第6章のコードを読んでもらったら、完璧すぎた件。#Pythonによる気象・気候データ解析 pic.twitter.com/AOp4e5OVyp

参考文献(#Pythonによる気象・気候データ解析)で扱われているトピック(解析手法)を広く活用した研究テーマになるので、本がタイムリーに出版されてありがたいです。海洋データを解析して気象、気候データとどんな違いがあるのか?も改めて体験したい。

共分散行列(笑) ちょっと立ち止まらざるを得ない 腰をすえて理解しよう #Pythonによる気象・気候データ解析

肝心の気象・気候の解析については、目的とその解析方法が一つずつ丁寧に書かれていて、コーディングとは別にしっかり理解できるような構成になっている。本書にもあるように、気象はもちろん様々なデータ解析に応用できそう。私のような初心者には最適。 #Pythonによる気象・気候データ解析

老SEの私は恥ずかしながらPythonが苦手(だけど習得したい！)なので、一つずつ実際に動かしてみて、よく分からないところは途中の変数をprintしてみたりしながらコードの意味を確認してる。なるほど、こういう変換がこういうコードで書けるのかーって目から鱗状態。 #Pythonによる気象・気候データ解析

エルニーニョのｎの上のニョロを出すためにWindowsにスペイン語入れた。 #Pythonによる気象・気候データ解析 pic.twitter.com/IJJ4HAdYma

夏の気象、気候のデータ解析のギアは揃ったが、インターンの学部生が来なさそうなのは残念... でも、研究所には秋からは(分野外出身の)院生が来るみたいなので、夏は学習&準備に専念して秋から院生と実践活用してみようかな...(#Pythonによる気象・気候データ解析)。 pic.twitter.com/hJ6s55o3qe

(海外便り)ついに手元に届きました(#Pythonによる気象・気候データ解析、@kohyama_met)! 学部生や院生と研究する機会もありそうなので、本書をベースに教材を作りながら学生と一緒に自分も学ぶを実践していきたい。ただ、残念ながら今年は機会がないかもしれませんので、まずは自己研鑽と準備。 pic.twitter.com/pWcHQE0qpJ

ざっくりと読みました Ⅱのほうも後ほど #Pythonによる気象・気候データ解析 pic.twitter.com/fp0GilxpFC

自分の為に本を買ったの久し振りかもしれない。今夜はお仕事出来ないからお酒飲みながらちょいちょいやってみる。 #Pythonによる気象・気候データ解析 pic.twitter.com/UmUYSAlt89