Python のバックアップ(No.7)

>python
Python 3.9.5 (tags/v3.9.5:0a7dcbd, May  3 2021, 17:27:52) [MSC v.1928 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> ^Z

>

上記の終了は [Ctrl+Z] らしいので、以下の方が良さそう。
```
>python --version
Python 3.9.5
```

↑

その他 †

↑

pip3 †

Python 3のパッケージ・マネージャ
ちなみに、Python 2のパッケージ・マネージャはpipと言う。

pipの利用

パッケージのインストール
```
pip3 install XXXX
```

WARNINGが出たらアップデート
```
>python -m pip install --upgrade pip
```

↑

Visual Studio Codeプラグイン †

Visual Studio Codeをインストールする。
Visual Studio Codeを起動して、ファイルを拡張子*.pyで保存する。
以下のように推奨の拡張機能が表示されるので、これをインストールする。

#ref(): File not found: "VSCode.png" at page "Python"

↑

Jupyter Notebook †

↑

ファースト・ステップ †

↑

インタプリタ（対話モード） †

↑

CMD or Anaconda Promptを起動する †

↑

Pythonインタプリタを起動する †

Pythonのバージョン情報の確認
```
python --version
```

Pythonインタプリタを起動
```
python
```

↑

Pythonインタプリタの実行 †

算術計算
```
>>>1+1
2
```

データ型
```
>>>type(10)
<class 'int'>
```

変数
```
>>>x=10
>>>print(x)
10
```

リスト

>>>a=[1,2,3,4,5]
>>>print(a)
[1,2,3,4,5]
>>>a[0]
1
>>>a[4]
5
>>>a[4]=99
>>>a[4]
99
>>>print(a)
[1,2,3,4,99]

ディクショナリ

>>>dic={'hoge1':1}
>>>dic['hoge2']=2
>>>print(dic)
{'hoge1': 1, 'hoge2': 2}

boolと論理演算

>>>hungry = True
>>>sleepy = False
>>>type(hungry)
<class 'bool'>
>>>not hungry
False
>>>hungry and sleepy
False
>>>hungry or sleepy
True

if文

>>>hungry = True
>>>if hungry:
...    print("im hungry") # 半角スペースのインデントが必要
...
im hungry
>>>hungry = False
>>>if hungry:
...    print("im hungry") # 半角スペースのインデントが必要
...else:
...    print("im not hungry") # 半角スペースのインデントが必要
...    print("im sleepy")
...
im not hungry
im sleepy

for文

>>>for i in [1,2,3]:
...    print(i) # 半角スペースのインデントが必要
...
1
2
3

関数

>>>def hello():
...    print("hello!")
...
>>>hello()
hello!
>>>def hello(object):
...    print("hello " + object + "!")
...
>>>hello("hoge")
hoge hello!

↑

Pythonインタプリタの終了 †

対話モードを終了するには、 exit() を実行する。

↑

スクリプトファイル †

↑

Pythonスクリプトファイルに保存 †

テキストファイルに

print("im hungry")

と書いて、拡張子を*.pyとして保存する（例 hungry.py）。

↑

Pythonスクリプトファイルを実行 †

cdでカレントディレクトリに移動して、

>python hungry.py
im hungry

↑

クラスの定義と実行 †

クラスの定義

class クラス名:
    def __init__(self, 引数, ...): #コンストラクタ
        ...
    def メソッド名1(self, 引数, ...): #メソッド1
        ...
    def メソッド名2(self, 引数, ...): #メソッド2
        ...

クラスの定義例

class Man:
    def __init__(self, name):
        self.name=name
        print("inited!")
    def hello(self):
        print("hello " + self.name + "!")
    def goodbye(self):
        print("good-bye " + self.name + "!")

m=Man("hoge")
m.hello()
m.goodbye()

↑

NumPy †

↑

Matplotlib †

↑

行列の計算 †

↑

多次元配列 †

↑

ベクトル †

>>> import numpy as np
>>> a=np.array([1,2,3,4])
>>> print(a)
[1 2 3 4]
>>> np.ndim(a) # 配列の次元
1
>>> a.shape # 配列の形状
(4,)
>>> a.shape[0] # 次元の要素数
4

↑

行列 †

行列とは、

２次元配列
行が、１つの添字で表される１つのべクトル
列は、ベクトルのｎ番目の要素をグループ化したもの。

    列↓
  ┌      ┐
行│○  ○│
→│      │
  │○  ○│
  └      ┘

>>> a=np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])
>>> print(a)
[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]]
>>> np.ndim(a) # 配列の次元
2
>>> a.shape # 配列の形状
(3, 2)

↑

行列の積算 †

Ａ行列 * Ｂ行列 =Ｃ行列

Ａ行列の列数とＢ行列の行数が一致ししている必要がある。
計算後のＣ行列は、Ａ行列の行数 * Ｂ行列の列数の行列になる。

↑

2行2列の場合 †

┌      ┐┌      ┐   ┌                    ┐
│a1  b1││a2  b2│   │a1a2+b1c2  a1b2+b1d2│
│      ││      │ = │                    │
│c1  d1││c2  d2│   │c1a2+d1c2  c1b2+d1d2│
└      ┘└      ┘   └                    ┘
  Ａ行列    Ｂ行列              Ｃ行列
  2行2列    2行2列              2行2列

↑

x行y列の場合 †

┌      ┐┌              ┐   ┌                                          ┐
│a1  b1││a2  b2  c2  d2│   │a1a2+b1e2  a1b2+b1f2  a1c2+b1g2  a1d2+b1h2│
│      ││              │   │                                          │
│c1  d1││e2  f2  g2  h2│ = │c1a2+d1e2  c1b2+d1f2  c1c2+d1g2  c1d2+d1h2│
│      │└              ┘   │                                          │
│e1  f1│                     │e1a2+f1e2  e1b2+f1f2  e1c2+f1g2  e1d2+f1h2│
└      ┘                     └                                          ┘
  Ａ行列        Ｂ行列                             Ｃ行列
  3行2列        2行4列                             3行4列

┌      ┐┌  ┐   ┌         ┐
│a1  b1││a2│   │a1a2+b1b2│
│      ││  │ = │         │
│c1  d1││b2│   │c1a2+d1b2│
└      ┘└  ┘   └         ┘
  Ａ行列   Ｂ行列     Ｃ行列
  2行2列   2行1列     2行1列

↑

メソッド †

NumPyのdot（ドット積）メソッドを使用する。

>>> a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> b=np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])
>>> c=np.array([[1,2],[3,4]])
>>> d=np.array([7,8])
>>> a
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])
>>> b
array([[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6]])
>>> c
array([[1, 2],
       [3, 4]])
>>> d
array([7, 8])
>>> np.dot(a, b)
array([[22, 28],
       [49, 64]])
>>> np.dot(b, c)
array([[ 7, 10],
       [15, 22],
       [23, 34]])
>>> np.dot(b, d)
array([23, 53, 83])
>>> np.dot(a, c) # Ａ行列の列数とＢ行列の行数が一致しない。
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: shapes (2,3) and (2,2) not aligned: 3 (dim 1) != 2 (dim 0)

↑

参考 †

動かしてみよう — PyCon? JP 2012 Pythonプログラミングハンズオン(初級者向け) documentation
http://pyconjp2012-python-for-beginners.readthedocs.io/en/latest/start_python.html

目次 †

概要 †

特徴 †

言語 †

実装 †

バージョン †

Python 2 †

Python 3 †

ディストリビューション †

公式 †

pyenv †

venv †

pipenv †

Anaconada †

インストール †

本体 †

インストーラーから（推奨） †

MSストアから（非推奨） †

Anacondaから †

インストールの確認 †