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pythonの使い方

kenyu
May 02, 2020

 pythonの使い方

pythonの導入など!未完なのでスライドは徐々に増やしていきます!

kenyu

May 02, 2020
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Transcript

  1. conda update qt pyqt conda install -c spyder-ide spyder=3.3.1 conda

    update spyder Spyderを使って動かそう QZUIPOΛ؆୯ʹಈ͔͢͜ͱ͕Ͱ͖ͯศརͰ͢ɽ ࠨଆʹεΫϦϓτΛॻ͘ΤσΟλ͕͋ͬͯɼӈଆͰίϯιʔϧΛ֬ೝͰ͖·͢ɽ ͳ͓ɼΠϯετʔϧ͸ɼλʔϛφϧ্ͰҎԼͷίϚϯυΛೖྗ͢Δ͜ͱͰߦ͍·ͨ͠ɽ Πϯετʔϧ͕ऴΘͬͨΒɼλʔϛφϧ্Ͱʮ4QZEFSʯͱଧ͍ͬͯͩ͘͞ɽ 4QZEFS͕ىಈ͠·͢
  2. 1. データ構造を用意する(N次元の配列) Numpyとは np.array(object, dtype=None, cory=True, order=None, subok=False, ndmin=0) ndarrayの要素にしたい値がすでに別の型のオブジェクトのイテラブル(リストや辞書)

    として存在する場合はこっち.object以外の引数は気にしないでOK! 4行3列の配列に, 0.0が初期値として 入っている (Float64) 4行3列の配列に, int型が入っている 作った配列の形状とデータの型は, shape,dtypeで参照することが可能! np.arrayを使ってみよう!!!!!
  3. Scikit-learn の train_test_spilt() 学習データと,テストデータの分割を行う ಛ௃ྔ ಛ௃ྔ ಛ௃ྔ ϥϕϧ PS 

                                  ɾ ɾ ɾ ɾ ɾ ɾ 9 ಛ௃ྔσʔλ Z ਖ਼ղ஋ϥϕϧ 9@USBJO ڭࢣσʔλ Z@USBJO ڭࢣϥϕϧ 9@UFTU ςετσʔλ Z@UFTU ςετϥϕϧ   データセットから,特徴量 X と,ラベル y を分ける さらに,教師データと,テストデータに分ける 特徴量 X ラベル y 層化サンプリング (Stratified Sampling): サンプリングデータが偏らないように, 指定した変数(y)の出現頻度が一定になるようにしている