Pythonのディープラーニングで頻繁に使うコマンドまとめ

Pythonでよく使うコマンドをまとめました。

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Python（ネイティブ）

Python本体のコマンド

コメント

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range

range型のオブジェクトを返す

print(range(3)）
# range(0, 3)

リストを生成したい場合はlist()を併用

print(list(range(3)))
# [0, 1, 2]

for文で使う場合はlist()は不要。

range(stop)

stopまでの連番（stopは含まない：未満ということ）

range(start, stop)

startからstopまでの連番（stopは含まない：未満ということ）

range(start,  stop,  step)

startからstopまでstep間隔で連番（stopは含まない：未満ということ）

numpy（ナンパイ）

numpyの公式マニュアル

numpyのコマンド

import （インポート）

import numpy as np

numpy.arange

等差数列を生成する関数

内容はPythonのrangeと酷似

np.linspace

等差数列を生成する関数

arangeとにているが.linspaceは指定した区間をN等分した数列を生成するためのコード
ということを明示する。
等間隔の数列を生成する場合はlinspaceの方がベター

linspace(start,  stop,  num：省略可 デフォルト50)

startからstopまでnumの要素数で等間隔で刻む

numのデフォルトは50なので、第3引数を指定しなければ50個の等差数列を生成する

NumPyの配列ndarray

NumPyの配列ndarrayについて

reshape()メソッド

第一引数に変換後の形状を各次元で指定する。

例

a = np.arange(6).reshape(2, 3)
print(a)
# [[0 1 2]
# [3 4 5]]

二次元配列（行列）の転置（T属性）

例

a = np.arange(6).reshape(2, 3)
print(a)
# [[0 1 2]
# [3 4 5]]

a_T = a.T
print(a_T)
# [[0 3]
# [1 4]
# [2 5]]

np.random

np.random.shuffle(idx_rand)

idx_randをランダムにシャッフルする

matplotlib

matplotlibのコマンド

matplotlibの公式マニュアル

import （インポート）

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot

線でプロットする

linestyle=”dashed”

点線でプロット

例

plt.plot(X, T, linestyle=”dashed”) 

plt.scatter

散布図でプロットする

marker=”+”

+でプロット

例

plt.scatter(X, Y, marker=”+”)

plt.grid

グリッドの表示

plt.grid()

plt.show

プロットの表示

plt.show()

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