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@red-San

松尾研のDeep Learning基礎講座演習コンテンツをやってみた(Chap.2-総合)

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個人的に、何かをするとき、説明書を読んでる時間というのが一番の苦痛です。chap2はそんな章だったような気もします。しかし、なんとかそこを歩き抜けました。 
 さぁ、こっからはやっと実際的なことができるはずです!
オレはようやくのぼりはじめたばかりだからな このはてしなく遠いデータサイエンス坂をよ…

で、今回は解答だけなので折りたたまないよ。
汚解答ではあるけどいわゆるネタバレなので気を付けてね。

総合問題

#(1)
import math

random.seed(0)
#生成
x=np.random.uniform(0.0,1.0,10000)
y=np.random.uniform(0.0,1.0,10000)
#(2)
#math.hypotでの判別
in_circle_index=[i for i in range(0,len(x)) if math.hypot(x[i],y[i])<1]
out_circle_index=[i for i in range(0,len(y)) if math.hypot(x[i],y[i])>=1]
#indexからx,yをとる
in_circle_x=[x[in_circle_index]]
in_circle_y=[y[in_circle_index]]

out_circle_x=[x[out_circle_index]]
out_circle_y=[y[out_circle_index]]
#視覚化
plt.plot(in_circle_x,in_circle_y,'o',color='Blue')
plt.plot(out_circle_x,out_circle_y,'x',color='Cyan')
xlim=(0,1)
ylim=(0,1)
plt.legend
#数えるのは配列の長さでいい
in_point_number=len(in_circle_index)
print('Number:{}',format(in_point_number))
out_point_number=len(out_circle_index)


松尾研のDeep Learning基礎講座演習コンテンツをやってみた(chap2-総合).png

#(3)
#点の数の比もin:all=π/4:1になるはず。比をとって4倍してみよう
print('π={}',format(4*in_point_number/len(x)))

以上!また会おう!!!

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red-San
現状、各所の写経を感想つけてそのまま公開する感じです。 IT系の研修付きインターンあったら喜んで行きます。 //理系3年レポート多すぎ!!!しばらく書けないよぉ!! 少人数授業でMVCモデルとかデータベースとか触ったりしました。 ほとんど理解できてないけど、また夏季休暇頃におさらいしてまとめます。

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