【計算を自分でだと?】こんなことまで?そう、numpyならね。numpy学習第3回【パソコンにやらせとけ】

【計算を自分でだと?】こんなことまで?そう、numpyならね。numpy学習第3回【パソコンにやらせとけ】

日頃から、感じていました。

IT系に就職しているにもかかわらず、IT系の雑誌やサイトに目を通すたびに、たまに異星から来てしまったんじゃないかという疎外感を。
深層学習に於ける各ワードについても、単語の一つ一つが小難しい上に組み合わされて使われ、絶望的についていけないことが。

みなさんにもあるんじゃないでしょうか。

私はこの問題を「お前なに言ってんの?問題」と呼び、広く社会に認知するべきであると強く感じていますが、別に何か社会的活動するでもなくピザとか食ってます。アイーンです。

さぁ、numpyの学習まだまだ行きますよ~。

 

今日はnumpyを使った計算を行って、numpy基礎を一度締めくくりたいと思います。

 

それではいってみましょ~

 

当たり前ですが、今回もnumpyを使うため

import numpy as np

の記述を忘れないでくださいね。

それでは

a = np.arange( 6 ).reshape(2,3)

と書き、2行3列のリストを作りましょう。

これから、コイツをいじくり倒してやります。

 

まずは足し算

bという変数に、a + 1 したものを入れてみましょう。

すると、リストの各要素に1が加算されているのが分かると思います。

 

次は掛け算

aを掛けてみると

リストの各要素にが掛けられていますね。

 

このようにnumpyのリストでは、リストの各要素に対して演算処理を行うことになります。

ちなみにPythonのリストに掛け算してみると

このように、横に伸びます。クソ虫が。

数値計算界のニコラス・ケイジことnumpyをよろしくお願いいたします。

 

最後に、各要素を2乗する操作で締めくくります。

2乗の操作は ** (アスタリスク2つ) です。

これ結構使いますので、紙に「**」と書いてトイレなどに貼っておきましょう。だんだん肛門に見えてくるから不思議です。

 

今度は関数による操作です。

np.sum( a )と入力すると

aの中身である

[0 1 2]

[3 4 5]

リストの各要素が全て足されて、15が返ってきます。

 

また

np.mean( a )とすると

各要素を合計した後の平均値が取られ、2.5と返ってきました。

 

深層学習は、平均や統計などの全体的な計算をよく行います。

基本的には、先ほどから見ていただいた通りに”全体に”同じ処理を行うことが多いため、今は「小学生レベル」に見えるこの程度の知識で十分です。

一部だけ変更すると、統計にならないですからね。

 

それでは最後に、リスト同士の計算をやって締めましょう。

新たにgという変数を作り

np.arange( 1 , 7 ).reshape( 2 , 3 )

を入れます。

これにより、変数gの中には[1から7ー1]までのリストを2行3列にしたものが出来ます。

[1 2 3]

[4 5 6]

 

これを、先ほどのリストaと足し算してみましょう。

このように、リストaとリストgの同じ要素ごとが足されたものが出力されます。

 

掛け算では

リストaとリストgの同じ要素ごとを掛けたものが出ましたね。

さぁ、もの足りないくらい簡単でしたね。

 

ここまでくれば、貴方の肩書は「numpy大付属高等学校中退」です。「numpy大付属高等学校ゴニョゴニョの○○です」と名乗ってみてください。

「お前なに言ってんの?」と聞かれます。

それでは。