その気は無かったのですが、久しぶりにGoogle様のTensorflowに触りて～（使うというレベルには至る欲望なし）ということで、まずは前準備の前準備中です。Google Colaboratoryで機械学習のチュートリアルをやりて～と。しかしそれにもさらに要前準備。今回はColab上で pandas の練習。
Colabの機械学習集中講座へ至る道？
machine-learningのcrash-courseに至る準備ということで以下の２つが挙げられていました。前回は、そのうちNumPyの方を演習してみました。
なんやらね、UltraQuickとか、Crash-sourseとかせわしないっす。タイパ、タイパの世の中なので、ゆるゆると急がば回れなんということはまったくないようです。必要最小限を短刀直入という感じです。
前回は、皆大好きNumPy使ってNumPy上での配列の定義の仕方を演習。といって数題の例題をColab上で動かしてその動作を観察、今度は「？」に自力で穴埋めする”Task”で実習という感じでした。お手軽。なお、NumPyはPython上で配列などを定義するときにお世話になるモジュールですが、他にもいろいろ機能はあるです。しかし、ほんと必要最小限の２次元配列の作り方のみ実習。効率至上主義？
※NumPyの日本語ホームページ読んでいてお惚け老人は気づきました。
タイポ（黄色のマーカのところ）らしいもの。コマケー話だよ。でも老人は気になるのよ。
閑話休題。忘却力の老人の忘却力はバカになりません。ほんの１週間も経つと記憶はほほほぼ消えてます。数か月もたったら忘却の彼方だあ。ということで練習間隔をなるべく短く、次の演習を行う方針であります。今回は、pandas です。pandasはPython上でデータ解析を行うときにいろいろご利益があるパッケージの筈ですが、UltraQuickなチュートリアルです。ぶっちゃけ、
DataFrameはメモリ上のスプレッド・シートみたいなもん
という１点を演習するのみ。DataFrameには
-
- 列にはお名前
- 行には番号
という１点をキモに銘じておきまする。そして、numpyでarrayを作りpandasでDataFrame化するという段取りです。当然前回同様に、数題の例題をColab上で動かしてその動作を観察した後、自力で解く “Task” に至るのです。しかしそこには
# Write your code here.
とだけ書かれておりました。前回は穴埋め問題でしたが、今回は全部書けと。確かにそのくらいはやらないと、何も身につかなさそうなのでやってみました。こんな感じ。
まあ、一応できたような感じじゃな。
これにて前準備は完了。ホントか？ほとんど時間かかってないぞ。大丈夫か。次回はついに本題チュートリアルへ突入の予定。頑張って続けろよ自分。