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--- プログラム:python [2023/06/13 08:43]
kawaue [install (MacOS)]
+++ プログラム:python [2025/08/14 09:23] (現在)
kawaue
@@ 行 41: / 行 41: @@
 ===Jupyter Notebook===
-仮想環境をアクティベートした状態で
+仮想環境をアクティベートした状態で以下のコマンドで起動。
 <file>
 $ conda install jupyter
@@ 行 47: / 行 47: @@
 </file>
-モジュールのインストール\\
+Notebook上でのモジュールのインストールの仕方。\\
 <file>
- !pip install //module//
+ !pip install module
 </file>
-importできない時\\
+importできない時はpathの確認
-pathの確認\\
 <file>
- !pip show //module//
+ !pip show module
 </file>
-追加\\
+をして、追加\\
 <file>
  import sys
- sys.path.append('//path//')
+ sys.path.append('path')
 </file>
+便利なコマンド\\
+cellをdeactivate : esc + r\\
+cellをactivate : esc + y
 ====文法====
 ===スコープ===
-indentの位置でスコープが決まる(?)。
+indentの位置でスコープが決まる(?)。\\
+コメントであってもindentの位置を変えることは許されない。(),[],{}内は改行が許されている。
 ===宣言===
 変数の宣言時に型の指定は不要(?)。
 函数の引数にも不要(?)。
+注：組み込み関数を上書きしようとしても何もエラーを吐かず、そのまま上書きする（？）。\\
+例：print = 0などとしてしまうと、何もエラーを吐かずprintが関数でなくintになり、print()がエラーを吐くようになる。\\
+対処法:del printでリセット可能。
+===文字列===
+<nowiki>''</nowiki>と""どちらも可(!?)
+変数を文字列にして出力
+<code>
+print("Process %s type %d : progress %.3f %%"%(hoge,huga,piyo))
+</code>
+%s : 文字, %d : 整数, %.3f : float3桁まで表示。 %% : %のエスケープ
 ===ライブラリの読み込み方===
@@ 行 85: / 行 102: @@
 from hoge import Hoge
 </file>
+===関数===
+以下のように宣言する。返り値を複数設定可能で、配列で渡される。
+<file>
+def hoge(huga,piyo):
+    foo = huga + piyo
+    bar = huga - piyo
+    return foo, piyo
+</file>
+配列の各要素に関数を作用させたいとき\\
+例：shapeが(1000,2)のnumpy.array num_arrayの二つ目の軸の要素の和と差のnumpu.arrayを作りたい
+<file>
+new_array = np.apply_along_axis(lambda element: hoge(*element), 1, num_array)
+</file>
+lambda : ラムダ式。ここでだけ使う関数を宣言できる。
 ===クラス===
@@ 行 119: / 行 151: @@
 </file>
 ''range(start,stop,step)''は$\mathrm{start}\leqq i<\mathrm{stop}$の間で''step''ずつカウンターを増やす。
+===組み込み関数など===
+type() : 型を表示する。
 ====デバッグ====
@@ 行 141: / 行 176: @@
 |.concatenate() | 既存の次元に対して結合|
 |.stack() | 新たな次元を作って結合|
+===hist===
+a,b,c=hist
+a=value of each bin, b=bin
+====2軸plot====
+<code>
+run_index = 0
+fig, ax1 = plt.subplots()
+ax2 = ax1.twinx()
+ax2.plot(histories2[run_index].history['lr'],label='learning rate',linestyle='--',color='green')
+ax1.plot(histories2[run_index].history['loss'],label='training loss')
+ax1.plot(histories2[run_index].history['val_loss'],label='validation loss')
+plt.title('1st iteration, step 1, batch : 8192 lr : 1e-6, 1st trials')
+ax1.set_xlabel('epoch')
+ax1.set_ylabel('Loss')
+ax2.set_ylabel('Learning Rate')
+handler1, label1 = ax1.get_legend_handles_labels()
+handler2, label2 = ax2.get_legend_handles_labels()
+ax1.legend(handler1 + handler2, label1 + label2)
+#plt.legend()
+plt.figure()
+</code>
 ====機械学習====
@@ 行 174: / 行 233: @@
 </file>
+====Condaの使い方====
+環境の複製
+<code>
+conda create --name new_environment_name --clone existing_environment_name
+</code>
+環境の削除
+<code>
+conda env remove --name myenv
+</code>

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