またしばらく更新できていないな~と思い。今日こそはということで再開。
余談ですが、火曜日に38℃の高熱が出てダウンしてました。
念のため次の日病院に行ってPCR検査受けたところ結果は陰性。良かったε-(´∀`*)ホッ
さて、今日の勉強内容は人工知能の数学ということでUdemyの講座を受講。
会社が受講費払ってくれてるんだけども、3月末で切れるからやらないといけない・・・
でも進んでない(´・ω・`)
今日習ったのはPythonと数学
Numpy
Pythonの数学用ライブラリ。
◆import方法
import numpy [as np]
linspace( 開始値 , 終了値 [, 要素数] ) : 等差数列を作成する関数。グラフのX軸とかによく使われる。
matplotlib
Pythonのグラブ描画用ライブラリ。
[import方法]
import matplotlib.pyplot [as plt]
[主なメソッド]
●折れ線グラフ
折れ線グラフを描画するにはplotを使う。
#グラフの描画
plt.plot(x , y)
#グラフのタイトル
plt.title("タイトル")
#X軸のラベル
plt.xlabel("ラベル")
#Y軸のラベル
plt.ylabel("ラベル")
#表示
plt.show()
●散布図
散布図を使うにはscatterを使う。
#グラフの描画
plt.scatter(x , y)
●棒グラフ
棒グラフを使うにはbarを使う。
#グラフの描画
plt.bar(x, y , tick_label=各項目のラベル)
●円グラフ
円グラフを使うにはpieを使う。
# ラベルと値は反時計回りに指定 labels = ["E", "D", "C", "B", "A"]
# 円グラフからの飛び出し ex = [0, 0, 0, 0, 0.1]
#グラフの描画
plt.pie(y, explode = ex, labels = labels, autopct = '%1.1f%%', startangle = 90)
y:値
explode:飛び出し幅
labels :ラベル
autopct = 割合をパーセンテージで表示
startangle=各要素の出力を開始する角度。