【機械学習】Jupyter Notebookが使いやすい(2/E)

つづき

2.Pythonのプログラミング

(1)下図のようにNewのメニューからFolderをクリックして、作業用のフォルダを作成する。

(2)作成したフォルダ(下図はworkspace)をクリックし、下図のようにNewのメニューからPython3をクリックする。

(3)下図のようにセル画面が表示されて、プログラミングができる。

3.使いやすい点

  下図のようにセル単位で実行・確認ができるので、間違いを修正しやすい。セル2でbodyに設定した配列データを

セル3で内容を確認できる。

4.注意事項

(1)CSVファイルを読み込む際に、名前をディレクトリ付きフルネームで記述する場合は、下図のように

 r’      ‘で囲む必要がある。

 単に’  ‘や”  “で囲んだ場合は、下図のように検索できずにエラーになる。

(2)matplotlib(描画ライブラリ)でplt.showを入力しなくても、Notebook内に下図のように画面内に描画される。

 自分では指定していないが、デフォルトで%matplotlib inline となっているようである。

 別画面に表示させたい場合には、%matplotlib と入力してから描画させると可能になる。

(3)sklearnでmnistがタイムアウトエラーになる

   下記を実行したら、何度試してもエラーになる。

    from sklearn.datasets import fetch_mldata
    mnist = fetch_mldata(‘MNIST original’)

  下記のWEBページにお世話になりました。ありがとうございます。

  ・sklearnでmnistがダウンロードできない

  次の手順で準備すると、エラーが解消される。

  (A)ここからmnist-original.matをダウンロード

  (B)上記を/scikit_learn_data/mldata/に保存

  (C)mnist = fetch_mldata(‘MNIST original’) を再実行

 

(4)パス(Path)指定でSyntaxErrorになる

   下記を実行したらエラーになる。 

  train_path =r”D:\WORK\temp\working\chest_xray\train\”

 下記のWEBページにお世話になりました。ありがとうございます。

 ・raw文字列の落とし穴

  次のように末尾を変えたら、エラーが解消された。

 train_path =r”D:\WORK\temp\working\chest_xray\train”+”\\”

 

<個人的な感想>

 全てコーディングしてから実行→エラー→修正するのではなく、最小で1行ごとに実行できるのが良い。

また、好きなときに変数などの内容を簡単に見られるので、どこで間違ったのか分かりやすい。

 

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