プログラム:python

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--- プログラム:python [2024/11/29 09:28]
kawaue
+++ プログラム:python [2025/08/14 09:23] (現在)
kawaue
@@ 行 102: / 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 137: / 行 152: @@
 ''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。
-===関数など===
+===組み込み関数など===
 type() : 型を表示する。
@@ 行 166: / 行 181: @@
 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====
 ===tensorflow===

プログラム/python.1732872530.txt.gz · 最終更新: 2024/11/29 09:28 by kawaue