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Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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Pythonのサンプルコードで理解できない箇所があるので教えてください。

AI_engineer

総合スコア15

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2022/05/23 23:47

前提

オライリージャパン『集合知プログラミング』11章「遺伝的プログラミング(ツリー構造のプログラミング)」のサンプルコードで理解できない箇所があるので、ご助言いただきたいです

該当のソースコード

Python

1from random import random, randint, choice 2from copy import deepcopy 3from math import log 4 5class fwrapper: 6 def __init__(self, function, childcount, name): 7 self.function = function 8 self.childcount = childcount 9 self.name = name 10 11# ノードのクラス 12class node: 13 def __init__(self, fw, children): 14 self.function = fw.function 15 self.name = fw.name 16 self.children = children 17 18 def evaluate(self, inp): 19 results = [n.evaluate(inp) for n in self.children] 20 return self.function(results) 21 22# 変数ノードのクラス 23class paramnode: 24 def __init__(self, idx): 25 self.idx = idx 26 27 def evaluate(self, inp): 28 return inp[self.idx] 29 30# 定数ノードのクラス 31class constnode: 32 def __init__(self, v): 33 self.v = v 34 35 def evaluate(self, inp): 36 return self.v 37 38addw = fwrapper(lambda l: l[0] + l[1], 2, 'add') 39subw = fwrapper(lambda l: l[0] - l[1], 2, 'subtract') 40mulw = fwrapper(lambda l: l[0] * l[1], 2, 'multiply') 41 42def iffunc(l): 43 if l[0] > 0: 44 return l[1] 45 else: 46 return l[2] 47 48ifw = fwrapper(iffunc, 3, 'if') 49 50def isgreater(l): 51 if l[0] > l[1]: 52 return 1 53 else: 54 return 0 55 56gtw = fwrapper(isgreater, 2, 'isgreater') 57flist = [addw, mulw, ifw, gtw, subw] 58 59def exampletree(): 60 return node(ifw, [ 61 node(gtw, [paramnode(0), constnode(3)]), 62 node(addw, [paramnode(1), constnode(5)]), 63 node(subw, [paramnode(1), constnode(2)]) 64 ]) 65 66exampletree=exampletree() 67exampletree.evaluate([2, 3]) 68exampletree.evaluate([5, 3])

わからない箇所①

5行目fwrapperクラスは何のために定義しているのでしょうか。addw, subwなどで足し算、引き算などの処理をする際に、これらのノードを作成していると思うのですが、fwrapperを通してインスタンスを作成しているのはなぜですか?

わからない箇所②

66行目、

exampletree=exampletree()

で変数exampletreeに関数exampletreeの実行結果が格納されていると思います。この関数exampletreeの返り値が複雑で理解ができていません。
nodeクラスからifwのインスタンスを生成し、その子ノード(exampletree.children)にgtw,, addw, subwのノードをもつリストを作成すると思います。そしてこれらの子ノードはさらにインスタンス変数であるchildrenにparamnode, constnode関数の実行結果が格納されていると思います。
その後、67行目、

exampletree.evaluate([2, 3])

を実行し、これによって19行目、

results = [n.evaluate(inp) for n in self.children]

に飛ぶと思いますが、この行が何をしているのかが、どう動くのかがいまいち理解できていません。
質問の意味が分からなければ補足いたします。
どなたかご教授よろしくお願いいたします。

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回答1

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単にデータをまとめたいだけでしょう。
質問文のコードではmulw以外の各fwrapperインスタンスが2回ずつ参照されています。それぞれの参照でラムダ式・数値・名前の組を書くよりはこのコードのようにインスタンスに入れて使いまわしたほうがスマートです。


ifw(gtw($0, 3), addw($1, 5), subw($1, 2)) のような計算式をツリー表現したものですね。このツリーのノードの evaluate() を呼ぶと、子供ノードのevaluate()を呼んで計算結果を返すようになってます。

投稿2022/05/24 02:00

int32_t

総合スコア20884

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AI_engineer

2022/05/25 01:37

int32_t様 ご回答ありがとうございます。 ②の方に関しては理解することができました。しかし、①の方は私の理解力がないため、わかりそうでわからないという状態です。 fwrapperクラスを作成することでどのようなメリットがあるのか、また作成しない場合どのようなデメリットがあるのかを具体的に教えていただいてもよろしいでしょうか。 よろしくお願いいたします。
int32_t

2022/05/25 02:02 編集

データをまとめているだけなので、「関連するデータを1つのものとして扱える」という程度の利点しかないです。 flist = [addw, mulw, ifw, gtw, subw] という行がありますが、もしこれが fwrapper を使わずに flist = [lambda l: l[0] + l[1], 2, 'add', lambda l: l[0] * l[1], 2, 'multiply', iffunc, 3, 'if', ....] と書いてあったら、コードは煩雑で理解しにくいし、利用するコードを書きにくいと思います。 fwrapperがなくても同じ動きをするコードを書くことはできますが、あった方がコードの保守性は高いでしょう。
AI_engineer

2022/05/25 04:45

理解することができました。ありがとうございます。
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