背景
Keras関連のpythonのコードで、
numpy配列の以下のような処理があり、
test_xxx_prediction[test_xxx_prediction >= 0.5] = 1
※test_xxx_predictionは、numpy配列
numpyの”fancy indexing”というようなものも、知らなかったので、
調査に手間取った。
泥縄式に調べる過程で、表題（下記）のPocket Referenceが、わかりやすいなと感じたので、、、
その旨、情報共有。(ただし、このリファレンスは、当然、numpy自体は範囲外です。）
Python Pocket Reference, 5th Edition
Python In Your Pocket
By Mark Lutz
Publisher: O'Reilly Media
（ 出典：http://shop.oreilly.com/product/0636920028338.do ）
目的
pythonをストレスなく使う！
そのためには、少しでも、理解のレベルを上げる必要あり。
なんでも、こだわって、、、、理解を深める。
ここで記載しているのは、
Python Pocket Reference (O'REILLY)が、分かり易いっです。
Pocketなので、
- 表が多用されており、
- 網羅的
- しかも、端的に整理されている。
”5th Edition”であり、人気があるのでは？
分かり易いっ例１
indexing,Slicingの説明。
以下、本項、すべて抜粋の形で引用。
Table3.Sequence operations (抜粋）
| Operation | Description | Class method |
|---|---|---|
| S[i] | Index by offset | __getitem__ |
| S[i:j],S[i:j:k] | Slicing:items in S from offset i through j-1 by optional strike k |
__getitem__ |
Sequence Operation Notes
Indexing:S[i]
・Fetches components at offsets(first item is at offset 0).
・.....
Slicing:S[i:j]
・Extracts contiguous sections of a sequence,from i through j-1
・...
分かり易いっ例２
listのcopyの説明が、スキがない。
単に、Make a copyでなく、**top-level(shallow)**の文言が
入っているのが、手短で、的確。
L.copy()
Make a top-level(shallow)copy of L. ...
まとめ
何度か、
Python Pocket Reference (O'REILLY)が、分かり易いっ
と感じたことがあるので、記事にした。
以前、
pythonをストレスなく使う！（結局docs.python.orgのreferenceが納得感が高い気が、、、)
と記載したが、
端的にまとまっているという意味では、
「Pocket Reference (O'REILLY)」が一番だと思う。
関連（本人）
pythonをストレスなく使う！（結局docs.python.orgのreferenceが納得感が高い気が、、、)
pythonをストレスなく使う！（generatorに詳しくなる。since1975らしい。)
pythonをストレスなく使う！（Pythonでは、すべてがオブジェクトとして実装されている)
pythonをストレスなく使う！（Pylintに寄り添う)
pythonをストレスなく使う！（ExpressionとStatement)
英語と日本語、両方使ってPythonを丁寧に学ぶ。
今後
コメントなどあれば、お願いします。
勉強します、、、、