リファレンス

プログラム設計課程の内容を整理復習し、基礎的な深い学習情報を格納するために

を作成する.

高校の数学程度の学生が主な対象である.

Pythonの基本コンテンツ(データ型、制御文、関数、クラス)の学習が完了しました.

クラス環境

MacOS(学生)/Ubuntu 20.04(先生)

python 3.8

anaconda 4.10.3

Matplitlitlibのインストール

matplotlibはグラフィックなどを描くときによく使われるライブラリです.複数の図形描画機能をサポートします.
terminalを開き、次のコマンドを実行します.

pip install matplotlib

インストールが完了したら、pythonファイルで次の操作を実行してもエラーが発生しなければ成功します.

from matplotlib import pyplot as plt

これは、pltの別名でモジュール、特にpyplotというモジュールをインポートすることを意味します.次のようになります.

import matplotlib.pyplot as plt

描画

の基礎を置く

コードを直接見てみましょう.難しくないです.

from matplotlib import pyplot as plt

plt.plot([1, 2, 3], [4, 7, 6])
plt.show()

実行するとウィンドウがポップアップしますか?グラフを見ると正常です.1番目のリストはx軸の座標、2番目のリストはy軸の座標、pltです.plot()関数は、与えられた点を直線に接続します.

numpyペイント関数を使用しない

直線ができたばかりです.曲線関数はどうやって描きますか?xの間隔を細かく割って、各部分を直線につなぎます.
次の例では、二次関数y = x(x - 1)が描かれている.

def f(x):
	return x * (x - 1)

x_range = [i / 20 for i in range(-100, 100)]
y_range = [f(x) for x in x_range]
plt.plot(x_range, y_range)
plt.show()

x,y rangeをするとき、listにfor文が入っていますよね?この文法をlist理解と呼ぶ.直観的に理解するのは難しくありません.
変数iがrange(-100, 100)に回転すると、i / 20をリストとして取ります!次のコードと同じです.

def get_range():
	tmp = list()
    for i in range(-100, 100):
    	tmp.append(i / 20)
    return tmp
x_range = get_range()

利用して理解するともっときれいになるでしょう?よく使います.

numpyを使用して関数を描画するには

numpyのワイド鋳型を使用すると、listを使用して理解することなく、関数の描画を簡略化できます.xセグメントを小さく切る原理は同じです.

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

def f(x_arr):
	y_arr = x_arr * (x_arr - 1)  # broad cast. 스칼라와의 연산을 shape에 자동으로 맞춰서!
    return y_arr
    
xrange = np.arange(-5, 5, 0.05)
yrange = f(xrange)
plt.plot(xrange, yrange)
plt.show()

Python自体のnp.arangeとは異なり、range関数はstepに実数を加えて、よりコンパクトなrangeを作成することもできます.

かんすうていり

今まで学んだことを応用して、いろいろな関数を描くことができます!

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

xrange = np.arange(-5, 5, 0.05)
yrange1 = xrange * (xrange - 1)  # 이렇게 줄여도 무방
yrange2 = np.abs(xrange)  # 절댓값 함수
yrange3 = np.sin(xrange)  # sin 함수

plt.plot(xrange, yrange1)
plt.plot(xrange, yrange2)
plt.plot(xrange, yrange3)
plt.show()

Reference

https://github.com/WegraLee/deep-learning-from-scratch/