Python初心者です。
単純で馬鹿馬鹿しい質問にはなりますがご回答お願いいたします。
pythonでClassを定義する際、コンストラクタである
init(self, arg1, arg2,・・・)
と記述しますが、コンストラクタの引数に指定する物とコンストラクタの引数に指定しない物の違いは何ですか?
わかりにくくて申し訳ありません。コードは載せます。
下記の例だと、
コンストラクタ内に
self.weight = np.random.uniform(-1.0, 1.0, 3)
と処理が書かれていますが、引数にweightが指定されていません。
また、
def plot_line(self,n,last):
の部分では、引数に(n, last)が指定されていますがコンストラクタを定義する際に
init(self, n, last)と記述しなくても良いのでしょうか?
詳しい方教えてください。
初心者なので深く理解できていないです。
python
1 2 3import numpy as np 4import matplotlib.pylab as plt 5 6# パーセプトロンクラス 7class PerceptronClassifier: 8 9 def __init__(self, alpha, t , x): 10 self.alpha = alpha 11 self.weight = np.random.uniform(-1.0, 1.0, 3) # -1.0~1.0の乱数を3つ 12 self.x = x 13 self.t = t 14 # 点を描画 15 self.plot_pixels() 16 # 点を描画する 17 def plot_pixels(self): 18 # 点を画面に描画 19 for p,type in zip(self.x,self.t): 20 print(p,":",type) 21 if type == 1: 22 plt.plot(p[0],p[1],"o",color="b") # 1は青い○ 23 else: 24 plt.plot(p[0],p[1],"x",color="r") # 0は赤い× 25 26 # 学習 27 def learn(self): 28 updated = True 29 n = 0 30 while updated: 31 updated = False 32 for category, features in zip(self.t, self.x): 33 predict = self.classify(features) # 点が上か下かを評価 34 if predict != category: 35 # 線の描画 36 self.plot_line(n,False) 37 # 重みの更新 38 t = 2 * (category - 0.5) # category0なら-1、category1なら1 39 self.weight = self.weight + self.alpha * t * np.append(features, 1) 40 updated = True 41 n = n + 1 42 # 確定した線を描画する 43 self.plot_line(n,True) 44 45 # 線の表示 46 def plot_line(self,n,last): 47 print(n,":",self.weight) 48 plt.xlim([-0.1,1.1]) # Xの範囲は-0.1から1.1 49 plt.ylim([-0.1,1.1]) # yの範囲は-0.1から1.1 50 if self.weight[1] != 0: 51 x = np.arange(-0.1,1.1,0.1) # xの値域(0, 1, 2, 3) 52 y = -self.weight[0] / self.weight[1] * x - self.weight[2] / self.weight[1] 53 elif self.weight[0] != 0: 54 y = np.arrange(-0.1,1.1,0.1) 55 x = self.weight[2] / self.weight[0] 56 else: 57 x = 0 58 y = 0 59 if last == True: 60 plt.plot(x,y,"k-") # 黒の直線を引く 61 else: 62 plt.plot(x,y,"g-",linestyle="dotted") # 緑の直線を引く 63 64 # 分類 65 def classify(self, features): 66 score = np.dot(self.weight, np.append(features, 1)) # 関数による評価 67 # ステップ関数で分類 68 return self.f(score); 69 70 # 活性化関数(ステップ関数) 71 def f(self,x): 72 if x > 0: 73 return 1 74 else: 75 return 0 76 77 # 処理結果の表示 78 def plot_show(self): 79 plt.show() 80 81 82def main(): 83 # 点の座標 84 x = np.array([[0, 0],[0,1],[1,0],[1,1]]) 85 # 手の野種類(○:1 ×:0) 86 t = np.array([0,1,1,1]) 87 # サイズを2にして、αを0,1二設定 88 classifier = PerceptronClassifier(0.05,t,x) 89 # 学習フェーズ 90 classifier.learn() 91 # 結果の描画 92 classifier.plot_show() 93 94if __name__ == "__main__": 95 main() 96
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2018/12/17 15:56