python, リストの取り扱い

pythonの初歩的な質問です。

今、機械学習の本でパーセプトロンの実装するところを
勉強しておりますが、その中の記述で分からないところがあり
質問しました。

重みwを更新するところで、このソースだと
self.w_[1:] += update*xi
と正解値との誤差に説明変数のベクトルをかけて+=で
重みベクトルを更新しておりますが、
pythonのリストの説明には+=はappendと同じ機能があるとの事で、こちらでも
実際に行うと下記のような結果になっております。
In :a = [1,2,3]
b = [4,5]
a += b
a
out：
a = [1,2,3,4,5]

このソースはどのようにして
それぞれの重みの要素に値を追加しているのでしょうか？
初歩的ですがよろしくお願いします。

ソース

class Perceptron(object):
    def __init__(self,eta=0.01,n_iter=50,random_state=1):
        self.eta = eta
        self.n_iter = n_iter
        self.random_state = random_state
    
    def fit(self,X,y):
        rgen = np.random.RandomState(self.random_state)
        self.w_ = rgen.normal(loc = 0.0,scale = 0.01,size = 1 + X.shape[1])
        self.errors_ = []
        
        for _ in range(self.n_iter):
            errors = 0 
            for xi,target in zip(X,y):
                #updateはスカラー
                update = self.eta*(target - self.predict(xi))
                self.w_[1:] += update*xi
                self.w_[0] += update*1
                
                errors += int(update != 0.0)
            self.errors_.append(errors)
        return self
    
    def net_input(self,X):
        return np.dot(X,self.w_[1:]) + self.w_[0]
    
    def predict(self,X):
        return np.where(self.net_input(X) >= 0.0,1,-1)

hayataka2049

2018/09/19 13:13

<code>ボタンで挿入できるコードブロックを活用して見た目を綺麗にしてください

TakayukiYamada

2018/09/19 13:17

すいません。修正いたしました。

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

In :a = [1,2,3]
a += 4
a
out：
a = [1,2,3,4]

これは間違いでは？

python
1>>> a = [1,2,3]
2>>> a += 4
3Traceback (most recent call last):
4  File "<stdin>", line 1, in <module>
5TypeError: 'int' object is not iterable
6>>> a
7[1, 2, 3]
8

また、型がlistなのかnumpy配列なのかによってそのコードは動作が変わってきます。

python
1>>> a = [1,2,3]
2>>> a += [4]  # appendの代わりにしたければ右辺は要素数1のlist等のイテレータにしておく。つまり本当はextendとして機能する
3>>> a
4[1, 2, 3, 4]
5>>> import numpy as np
6>>> a = np.array([1,2,3])
7>>> a += 4  # numpy配列の場合は全要素に対して演算される
8>>> a
9array([5, 6, 7])