2017年も早いもので、もう9月です。
去年からコツコツとPythonを習得しておりますが、学べば学ぶほど、新たな課題が降ってきて、果てしない技術習得の無限ループ。
目的はオリジナルの人工知能開発！と、はっきりしているが、そのために乗り越えなければならないハードルは果てしない。
初歩の初歩にも至らない。
読んでいても、どこまでわかっているのか不安になる「入門書」を片手に、右往左往。
一通り泣き言を書いたから、多少はすっきり。
データサイエンスのスキルを身につけるため、Udemyの講座でベースを作ったつもりになっていたが、機械学習の入門書レベルでも、NumPy、pandas、matplotlibは自由自在に操れることが前提としか思えない内容で、その程度では到底お話にならないことを痛感。
この週末は、一歩後退となるが、NumPyをおさらい〜。
NumPy
NumPy is the fundamental package for scientific computing with Python. It contains among other things:
- a powerful N-dimensional array object
- sophisticated (broadcasting) functions
- tools for integrating C/C++ and Fortran code
- useful linear algebra, Fourier transform, and random number capabilities
Besides its obvious scientific uses, NumPy can also be used as an efficient multi-dimensional container of generic data. Arbitrary data-types can be defined. This allows NumPy to seamlessly and speedily integrate with a wide variety of databases.
NumPy is licensed under the?BSD license, enabling reuse with few restrictions.
(from http://www.numpy.org)