2 年 ago
清, 扬
1 minute

最終目的

プログラミングを全くやったことがないという状態から，機械学習を行えるようになるまで，順に勉強する．

投稿目標 リチウムイオン電池の充電率予測

開発環境の準備

分かる人は，好きなように
分からない人は，下記リンクのように
作りたくない人は，作ってもらった環境で

第一回 目標と流れ

    • 目標 : Pythonを使って，CSVファイルをデータフレーム形式で読み込み，出力するプログラムを書く

 

    • 流れ :

サーバー環境をもらって最初にやること
機械学習とは
使用するアプリや言語の説明
Jupyter Notebookの起動
ipynbファイルの作成
プログラムを書くときに注意すること
Pythonライブラリのインポート
ファイルの読み込みと出力

サーバー環境をもらって最初にやること

秘密鍵，公開鍵の作成

秘密鍵，公開鍵を作成し，サーバーにアクセスできるようにする(リンク先参照)

パスワードの変更

初期パスワードを変更する.
ターミナルでログインして，初期パスワードを入力し，
新しいパスワードを二度入力する．

$ passwd 
Current password:
新しいパスワード:
新しいパスワードを再入力してください:

Jupyter notebookの設定ファイルを記述

jupyter notebookはデフォルトでは，localからしか接続できないので，
設定ファイルを作成し情報を追記．
※0.0.0.0はすべてアクセスを許可する設定のため，セキュリティには，注意が必要．使用していないときは，Jupyter notebookをシャットダウンするなど

$ jupyter notebook --generate-config
$ sed -i "$ a c.NotebookApp.ip = '0.0.0.0'" .jupyter/jupyter_notebook_config.py

Ctrl + Cでシャットダウンできる．

機械学習とは

thumbnail

使用するアプリや言語の説明

今回使用するのは
– Python3
– pandas
– Jupyter Notebook

Python3

インタプリタ型のプログラミング言語のひとつ．
※Python3とPython2は互換性がない．
インデントが構文規則として使用されており，書きやすく読みやすいという特徴がある．
使われる分野が広く機械学習でも使用される．

プログラミング言語 : コンピュータ言語の内コンピュータプログラムを記述するための言語．
インタプリタ型 : プログラムを実行する手段の一つ．ソースコードを1行ずつ読みこみ実行命令として，動作する．

pandas

Pythonライブラリの一つ．
データ解析を支援する機能を提供する．
データフレームという，データ操作のための高速で効率的な独自のデータ構造を備えており，
機械学習の前処理を効率的に行うことが可能．

Jupyter Notebook

Jupyter Notebookドキュメントを作成・共有するためのWebアプリケーション．
IPythonのREPLを提供している．
Jupyter Notebookドキュメントはプログラムコード、Markdownテキスト、数式、図式等を含むことができ，
下記のことがブラウザ上で可能．

    • 数値計算アルゴリズムとシミュレーション結果の表示

 

    • 統計解析コードとその実行結果グラフの表示

 

    • 機械学習モデルと推論出力

 

    プログラムとその結果を再実行可能

IPython : Pythonを対話的に実行するためのシェル．
REPL : 入力・評価・出力のループ．ユーザーとインタプリタが対話的にコード片を実行できる．

Jupyter Notebookの起動

SSHクライアントからターミナルを使い，Jupyter Notebookを起動.
(SSHクライアントが分からない場合は，Windowsのコマンドプロントから使用可能)

$ jupyter notebook

起動後に表示されるリンクをブラウザで起動し，
アップロードから学習用のデータを設置する．
ターミナルに戻り，データを解凍する．

$ unzip data.zip
$ cd data
$ unzip train.zip

ipynbファイルの作成

Pythonプログラムを書くために
まずは，ブラウザを開き，
新規作成ボタンから，Python3を選択する．
ipynbファイルが作成される．

img10.png

Pythonライブラリのインポート

今回使用するpandasライブラリをインポート
※ライブラリのインポートは，基本的にコードの最初に行う必要がある．理由はPythonはインタプリタ型であり，インポートとした行より下の行でしか反映されないため．

import pandas as pd
img11.png

CSVファイルの読み込みと出力

filename = "data/train/n10degC_Cycle_1_Pan18650PF.csv"
raw_dataset = pd.read_csv(filename)
df = raw_dataset.copy()
print(df)

1行目でCSVファイルパスを指定．
2行目でそのファイルをpandasのデータフレーム形式で呼び出す．この時，引数にファイルパス以外指定していないので，自動的にCSVファイルの1行目がカラム名として使用される．
3行目は呼び出したデータをコピーしている．
※ pandasのデータフレームは参照渡しを行うため，下記のようには書くときは注意が必要．複製を作る場合はcopy()を使用しなければならない．copy()を使わない場合，dfの中身を変更した時に，参照元であるraw_datasetの中身も変更される．

df = raw_dataset #この記述はダメ

4行目は，呼び出したデータフレームの内容を出力している．

img12.png
✖
广告
将在 10 秒后关闭
bannerAds