2017年07月20日

Matplotlibというライブラリを使ってPython3で簡単にグラフを描画することが出来ますね

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Matplotlibというライブラリを使ってPython3で簡単にグラフを描画することが出来ます。

graph21.jpg

なるほど、これなら数学の学習もPythonで出来るわけだ。

このグラフを描画するプログラムは以下の通りです。

ファイル名:simple_graph.py
1 # coding: utf-8
2 import numpy as np
3 import matplotlib.pyplot as plt
4
5 # データの作成
6 x = np.arange(0, 6, 0.1) # 0から6まで0.1刻みで生成
7 y = np.sin(x)
8
9 # グラフの描画
10 plt.plot(x, y)
11 plt.show()

こんなことも出来ます。

graph3.jpg

ファイル名:img_show.py
1  # coding: utf-8
2  import matplotlib.pyplot as plt
3  from matplotlib.image import imread
4
5  img = imread('../dataset/lena.png') # 画像の読み込み
6  plt.imshow(img)
7 
8  plt.show()

まだよく分かっていないのですが、pyqt5というのを利用してグラフや画像を表示しているようです。

こりゃあ、面白い。GUIプログラムの学習にもなりますねえ。

では、また。



posted by tsurutsuru at 01:44| Comment(0) | 日常茶飯事

2017年07月18日

Python3の学習は1日で終了しました!

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python1.jpg

機械学習プログラム言語Python3の学習は1日で終了しました。

Python3をインストールしてちょこちょことやってみましたが、特別に学習する必要がないことが分かったので1日で終了です。

異なるプログラム言語を二、三習得していたら別に学習しなくても類推で分かりますので、殊更時間をかけて学習することもありませんねえ。

分からないことが出てきたらネットで調べれはすぐ分かりますよ。

ということで本日でPython3の学習は終了です。

posted by tsurutsuru at 13:51| Comment(0) | 日常茶飯事

ディープラーニングは思っていたほど難しくありませんよ。タグチメソッドの方がよっぽど難解です。

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deeplearning1.jpg

私の今の感想では、思っていたほどディープラーニングは難しくないなということです。

むしろディープラーニングを実行するときのハードウェア環境が一番ディープラーニングの学習で障害になるくらいです。

その考え方は思っていたほど難しくないですよ。

ただ、層が深くなったときにちょっと理解に手こずるくらいです。

理工系出身者なら誰でもそう思うのでは。

タグチメソッドの方が余程難解です。

では、また。

posted by tsurutsuru at 11:25| Comment(0) | 日常茶飯事