Pythonをやる!
いまどき、ディープラーニングをやるには、Python は必須です。ということで、前回に引き続き、初めての TENSORFLOW - 数式なしのディープラーニング見ながら、Python を触っていき、気になったことをメモしていきます。
式
- 変数宣言は不要
- 代入は =
- 文字列リテラルは シングルクオーテーション ''
- 配列は [] で初期化(list = 1,2,3,4)
- append で要素を追加
- extend リスト内の要素を展開して追加
- pop でインデックスを指定して削除(引数なしの場合は末尾)
- remove もある
- len() でリストの長さ
- 算術演算子は普通
- 文字列結合は + でできる
- 数値の文字列化は str 関数
- 文字列 * で繰り返し
- 文字列 [n:m] で区間切り出しなどができる
- 比較演算子も普通
- 文字列比較は、is, is not, in, not in などを使う
- コメントは #
文
条件分岐
構文は、
if elif elseでインデントでコードブロックになる。制御構文の後には、: を付ける模様
繰り返し
for 分で foreach ができるっぽい
enumerate を使えば、インデックス付きもできるらしい
while は、普通に条件式を書く
ここまで
眠くなってきたので、今日はここまで。明日は、関数定義とクラスかな?