Pythonとは
基本的な使い方
・ IDLE
・ Jupyter Notebook
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・ コマンドプロンプトで実行
・ 仮想環境の構築
・ 仮想環境でIDLEを実行
ライブラリのインストール
・ pipの使い方
・ numpy , matplotlib等
・ graphviz
・ pytorch
・ Mecab
Pythonの関数: 一覧
共通関数
・ append , extend
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・ csv.reader
・ csv.writer
・ def , return
・ dict , defaultdict
・ enumerate
・ exit
・ for
・ if
・ import
・ in
・ input
・ lambda
・ len
・ list
・ min/max
・ OrderedDict
・ open/close
・ os
・ pickle
・ print
・ range
・ re.split
・ read/readline
・ round/floor/ceil
・ split
・ sys.argv
・ time
・ while
・ write
・ zip
・特殊メソッド
・ __name__
・ __iter__ , __next__
・ 正規表現、メタ文字
・ データの型の種類
・ 四則演算 (+ , - , * , /)
・ コメントアウト (# , ''')
numpy
・ append
・ arange
・ argmax/argmin
・ array
・ asfarray
・ astype , dtype
・ digitize
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・ hstack/vstack
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・ linspace
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・ meshgrid
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・ random
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・ shape
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・ transpose
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・ zeros/zeros_like
scipy
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・ Dataset, Dataloader
・ RNN, LSTM
OpenAI gym
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seaborn
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tkinter
・ frame, grid
・ 画像表示
・ 画像を切り取り表示
・ 画像を保存
目的別
・ ステップ関数
・ 矩形波, 三角波
・ 1 of K 符号化法
・ 線形補間
・ 配列に番号をつける
・ ベクトル場を描く
・ 線形回帰, 多項式回帰
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公開日:2018/7/15 , 最終更新日:2018/12/15
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■説明
画像を表示したり、数値を色データに変換します。
■具体例
以下は各具体例で共通に記載する必要があります。
>> import matplotlib.pyplot as plt
例①
>> img=list([[2,3,4],[5,6,7]])
>> plt.imshow(img, cmap='Greys')
>> plt.show() #画像を表示させる
cmap='Greys'は色のパターンを選択するコマンドで、他にも下記リンクにあるようなパターンがあります。
https://matplotlib.org/examples/color/colormaps_reference.html
数値は色の強度となりますが、値自体は絶対的な色の強度ではなく、相対的な色の強度であり、定義した数値の最小値と最大値の幅を255段階で表現することで強度を定義します。
例②
配列はnumpyのarrayで作成した物を使用することも可能です。また、グラフをカスタマイズする方法も示します。
>> import numpy as np #numpyを使用する時の定型
>> img = np.array([[2,3,4],[5,20,50]]) #例①と比べて、同じ値でも色の強度が異なるのが解る
>> plt.figure(figsize=(4,4)) #グラフのサイズを決める
>> plt.grid(True) #補助線を入れる。TrueのTは必ず大文字であること。
>> plt.imshow(img, cmap='Greys')
>> plt.show()
サブチャンネルあります。⇒ 何かのお役に立てればと
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・ コメントアウト (# , ''')
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