機械学習入門に必要なPythonのライブラリを紹介

機械学習を入門し始めたが....

機械学習に必要な科学技術向けPythonライブラリが多いのでそれをまとめました。

　環境

MacOS
機械学習系の開発に関しては、Jupyter　NoteBookがおすすめです。
Pandasで表を出したり、Matplotlibでグラフを出したりするのが楽です。
Jupyterのショートカット
を参考にしていただきたいのですが、「編集モード」と「コマンドモード」があって、Vimのようですね！

Jupter Notebookのインストール

pipからインストール
Python3なら

python3 -m pip install --upgrade pip
python3 -m pip install jupyter

Python2なら

python -m pip install --upgrade pip
python -m pip install jupyter

そして
$jupyter notebookで、Jupyter Notebook　のサーバーを立ててください。
そして、http://localhost:8888/　にアクセスしましょう。

こんな画面になります。

Newのボタンを押してPython2を選択してください。

このような画面になります。

この一つの塊をセルといい、プログラムを書いていきます。

機械学習入門に必要なPythonのライブラリ

Numpy

インストール
$sudo pip install numpy
多次元配列を作ったり、それを操作したりするすごいライブラリ。
Numpy配列を作ってみる！！

import numpy as np
x = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print("x:\n{}".format(x))

SciPy

Pythonで科学技術計算を行うための関数を集めたもの。
SciPyは疎行列を作るのによく用いられるそうです。
配列の中身がほぼ0である疎行列は、機械学習でよく使われます。
その、疎行列を作ってみましょう。

from scipy import sparse
eye = np.eye(4)
print("Numpy array :\n{}".format(eye))

Matplotlib

グラフ描画ライブラリ。データを折れ線グラフ、ヒストグラムなど様々な形のグラフで表現できる。
サイン関数のグラフを描写してみる！！

%matplotlib inline
import  matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(-10,10,100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x,y,marker="x")

Pandas

データを変換したり解析したりするライブラリ。テーブル（表）のようなデータ構造を中心に構成されている。
SQLのような問い合わせを行ったりできる。
テーブルを出力してみよう

import pandas as pd
from IPython.display import display
data = {"Name":["a","b","c","d"],
        "location":["s","sa","ssa","sssa"],
        "age":[11,33,22,44]
       }
data_pandas = pd.DataFrame(data)
display(data_pandas)

この内容はこのファイルにまとめられています。
https://github.com/amueller/introduction_to_ml_with_python/blob/master/01-introduction.ipynb

ここでは紹介した程度ですが、一通り、Pythonのライブラリ　を入門したので、やっと機械学習の勉強ができます。
頑張るぞぉぉ