RのWeb制作

Webサービス制作のための技術情報を。データ分析(Python、機械学習コンペ他)や自作野球ゲームMeisyoのこと中心。

Web制作 Python

pythonでシグモイド関数と階段関数の表示

投稿日:

ディープラーニング目指して初心者は今日も行く。
初見じゃ何もわからない初心者です。
シグモイド関数?階段関数??なにこれ。

シグモイド関数!

階段関数!

目で見たらわかりますね!

コード

シグモイド関数表示のコードは以下の通り。
numpyとmatplotlib.pylabのインストール必須です。

import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt

def step_function(x):
    return np.array(x > 0, dtype=np.int)

def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

def plot(functions):
    x = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1)
    y = eval(functions)(x)
    plt.plot(x, y)
    plt.ylim(-0.1, 1.1) # y軸範囲の決定
    plt.show()

#plot('step_function')
plot('sigmoid')

最後を以下のように変更すると階段関数が表示されます。

plot('step_function')
#plot('sigmoid')

plot関数はeval()入れて簡単にしました。
同じこと書かなくていいので楽ちん。

引っかかった所

eval()入力のところで引っかかりました。

def plot(functions):
    略
    y = eval(functions)(x)
    略

plot(step_function)

“TypeError: eval() arg 1 must be a string, bytes or code object”
あれ???ん????

plot()の引数がstr(文字)なのに”で囲ってませんでした!残念。

↓解決方法

plot('step_function')

なんてやつだ・・・初心者過ぎて・・・初歩的すぎる。

教科書はこれ(ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装)使ってます。初心者でもわかりやすい!でも1ページ読み飛ばしたらすぐ意味不明になります。マジで。
先にいちばんやさしいPythonの教本は読んでコード書いてます。Pythonの基礎の基礎が学べます。

続く。

-Web制作, Python

執筆者:


comment

メールアドレスが公開されることはありません。 が付いている欄は必須項目です

関連記事

[Meisyo]ビッグデータから学ぶ試合の基礎設計3

これは[Meisyo]ビッグデータから学ぶ試合の基礎設計2の投手編です! ここでは、「どのパラメータが打率等にどれくらい関係するのか」を理解することで強いチームを作る指針を記載しておきます。 というわ …

no image

PHPでPC・スマホ・タブレット・携帯を判別するおすすめの方法

今まさにスマートフォン時代になってきています。 PHPでPCやスマートフォン、タブレット、携帯を判別してみましょう。 ※この内容は2013年当時の方法です。 普通の判別法 $_SERVER[ …

特訓の追加について

練習に特訓を追加しました。 特訓の実装目的は、 1. 選手発掘の迅速化 2. 特定の選手の育成 です。 meisyoはステータスが絶対的ではないので、(なんとなく)良い選手を発掘することが重要です。 …

野球ゲームデータで遊ぶデータサイエンス(正規分布の検定編)

名将と呼ばれた者達のデータを使って、データサイエンスを学んでみましょう! 生きた&整えられたデータは中々公開されていないので、今回の野球ゲームのデータは分析に適していると思われます。もちろん、Kagg …

[Python] 機械学習での変数選択自動化(SVRを例に)

今回、会社のコンペで255というとんでもない量の変数を扱うことになりました。 価格予想を行うコンペです。 今回のデータのおさらい データ量は1500程度。8:2で分けると検証データが300しかないすご …