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python 変数名の頭文字のアンダースコア _ の意味 また_を付けて変数を定義する時は?

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machine_fish

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python初心者です。
pythonの基礎的なところを以下の動画サイトなどを利用して学習しました。
https://www.youtube.com/channel/UCRIs21x56goAuw8S5Y03frQ

https://paiza.jp/works/python3/primer/beginner-python1

その後、人工知能に関して学びたいので、
TensorFlowのチュートリアルを通して、人工知能の原理について学習する
をみました。

次のコードは、上記のqiitaの記事からの引用です。
intron.py

import tensorflow as tf
import numpy as np
import random
import math
import time

start = time.time()
AC=100
# number of W
WN=3

#1+number of the function s dimention
NN=3
a = np.arange(0.1,(WN+1)*0.1,0.1)

def y_from_x(_x,_W,_b):
    _y = np.dot(_W,_x) + _b
    return _y

x_data = np.random.rand(AC,NN,1).astype("float32")
y_data = np.zeros((AC,NN,1)).astype("float32")
npow = 1

for i in xrange(NN):
    y_data += a[i] * npow
    npow *= x_data

W = tf.Variable(tf.random_uniform([WN], -1.0, 1.0))
y = 0
npow = 1


for i in xrange(WN):
    y += W[i] * npow
    npow *= x_data

loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_data - y))
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)
train = optimizer.minimize(loss)

init = tf.initialize_all_variables()

sess = tf.Session()
sess.run(init)

for step in xrange(5001):
    sess.run(train)
    if step % 100 == 0:
        print "training...", sess.run(W)

for i in xrange(100):
    result = 0
    npow = 1


    for j in xrange(WN):
        result += W[j] * npow
        npow *= i

    print i, sess.run(result)

sess.close()

timer = time.time() - start

print ("time:{0}".format(timer)) + "[sec]"

の中の、

def y_from_x(_x,_W,_b):
    _y = np.dot(_W,_x) + _b
    return _y

に注目すると、変数名の頭文字にアンダースコア(_)がついてます。

変数名の規則的に、アンダースコアから初めて良いというのは知っていますが、この関数内の変数に対して
なぜアンダースコアをつけているのかと疑問に思いました。

そこで質問です。
みなさんが、アンダースコアを付けて変数を定義するときはどんな時でしょうか??

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  • 2016/12/20 19:19

    an110さん
    ありがとうございます!
    _は内部でだけ使う” ことを示しているのですね!

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