Deeplearning ch01 img_show.py

とりあえずゼロから作るDeep Learningの本を読んで、理解した内容をプログラム内容と共に書いていきます。

import matplotlib.pyplot as plt

⇒ matplotlibはグラフ描画のためのライブラリで、計算結果をグラフにできます。Jupyter notebookをAnacondaごとインストールするのがベストです。

この最初の言葉はmatplotlibのmatplotlib.pyplotモジュールをpltという名前でインストールする事を表しています。import (Module) as (略称)の形式はPythonのモジュールをインストールする一般的な形式で(略称)を宣言することで、以降の文章でモジュール名も簡略化できるのでタイピングが楽になります。

from matplotlib.image import imread

⇒ matplotlib.imageモジュールを立ち上げてimread --- ファイルから画像を読み込むことを宣言します。

img = imread('../dataset/lena.png') # 画像の読み込み

⇒ どこから画像を読み込むかを記載します。

../ 一つ上の階層のdataset/というフォルダのlena.png画像を読み込みます。

plt.imshow(img)
plt.show()

⇒ 画像imgを描画します。

はじめに

【自己紹介】

３０代のサラリーマンです。大学で物理、大学院で地球科学を学び、会社で工業プラントエンジニアを経たのち、現在は経理の関連の仕事をしています。最近興味をもった人工知能を理解するため、PythonとDeep Learningを勉強しています。

【ブログの内容】

日々のプログラミング関連の勉強についての備忘録を記載していきます。プログラミングは大学時代に少し（しかもFortranを)書いたことがあるくらいなので、ほぼ初心者です。もし、内容に関して不明確な点、誤り等がありましたらコメントいただけたら嬉しいです。

その他、何か書きたいことがあったら書いていきます。

• Pythonを勉強中です。
• Anaconda3パッケージを使用しています。
• その他具体的な勉強内容

1. ゼロから作るDeep Learning --- Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装：Deep Learning（深層学習）について学べる本です。プログラミング言語はPython(3.x.x)です。説明がとても丁寧で、ページの関係により省略している説明以外は容易に理解できます。数学的な知識の素養（行列計算、微積分等）が多少必要です。

   ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装