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「ゼロから作る Deep Learning」 1章 学習内容アウトプット 1日目

Last updated at Posted at 2023-02-13

学んだことをアウトプットしています。完全に自己満足ですので悪しからず。
以下の点を確実にアウトプット
①何で学んでるか
②日々の学習内容
③学びのポイント
④制作物
⑤+αで参考にした記事
⑥+αでやってみたこと

①1章 Python入門


 ・pythonとは何か?
  ⇒科学、特に機械学習やデータサイエンスの分野でよく使われるプログラミング言語。
 ・ライブラリとフレームワークの違い
  ⇒フレームワークとライブラリの違いは、全体の処理の流れが実装されているか。
   フレームワークが全体の処理の流れが実装されているのに対し、ライブラリは機能の集まりといえる。
 ・インターフェース
  ⇒コンピュータで、異なる機器・装置のあいだを接続して、交信や制御を可能にする装置やソフトウェア。
   コンピュータで、装置と人間との接点である、入出力部分。
 ・NumPy
  ⇒数値計算のためのライブラリ。高度な数学アルゴリズムや配列(行列)を操作するのに便利なメソッドが多く用意されている。
 ・matplotlib
  ⇒グラフ描画のためのライブラリ。実験結果の可視化やディープラーニングの実行途中のデータを視覚的に確認することができる。
 ・pythonインストール
  ⇒Anacondaディストリビューションの利用
   ※ディストリビューションとは?
    ユーザーが一括してインストールできるように必要なライブラリなどが一つにまとめあげられたもの。
 ・Pythonインタプリタ
  ⇒「対話モード」とも呼ばれる。ユーザーとPythonが対話的にプログラミングを行うことが可能。
 ・Pythonでの算術計算方法
  ⇒普通の計算入力と同じだが、累乗のみ注意
 ・データの型
  ⇒type関数で確認が可能
   例)int:整数型 float:浮動小数点型 str:文字列型
 ・変数
  ⇒x、yなどのアルファベットを使用して変数を定義可能
   Pythonは動的型付き言語に分類される言語。動的というのは、変数の型が状況に応じて自動的に決定されるということ。
 ・「#」コメントアウト
  ⇒「#」以降の文字はPythonに無視される
 ・リスト
  ⇒単一の数値だけでなく、リスト(配列)をデータとしてまとめることもできる。配列はa=[1,2,3,4,5]と表し、[]の中にある数をインデックス(添字)と呼ぶ。インデックスは0からスタート。len関数で長さの表示が可能。Pythonのリストにはスライシングという便利な記法があり、これを使うと部分リストにもアクセス可能
  ※スライシングの記載例
   a = [1,2,3,4,99]
a[0:2] インデックスの0番目から2番目まで取得。(2番目は含まない)
     [1,2]
a[1:] インデックスの1番目から最後まで取得
a[:3] 最初からインデックスの3番目まで取得(3番目は含まない)
a[:-1] 最初から最後の1つ前まで取得
a[:-2] 最初から最後の2つ前まで取得
インデックス番号の-1は最後の要素、-2は最後から1つ前の要素に対応

 ・ディクショナリ
  ⇒キーとペアで数値や文字列を格納するもの。
 ・ブーリアン
  ⇒bool型がある。これはTrueとFalseの2つの値のどちらかをとる。bool型に対する演算子として、andやor、notがある。
 ・IF文
  ⇒条件処理を分岐させる際にはif/elseを使用する。
   ※Pythonでは空白文字が重要な意味を持つ。条件文の後に空白文字4つ分をいれるインテンドすることで条件後の実行されるコードを表す。タブ文字でも良いが空白文字が推奨される。
 ・for文
  ⇒ループ処理を行う際はfor文を使用する。
 ・関数
  ⇒まとまりのある処理を関数として定義することが可能
   ※文字列の結合は「+」で行う。
   関数は引数もとることが可能
 ・Pythonインタプリタを終了する際はctrl+Zを入力

③なし
④コマンドプロンプトでコードの試し打ち
⑤なし
⑥なし

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