사내 연구회 기계 학습 입문(2.「Jupyter Notebook」을 사용해 보자)
새롭게 Notebook 만들기
오른쪽에 있는 New를 클릭하고 Python3을 선택합니다.


간단한 코드를 작성해 보세요.

그래프 표시할 코드를 작성해 봅니다.

그래프를 표시하는 코드
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(0, 10, 0.1)
y = np.sin(x)
plt.plot(x,y)
plt.show()
처음에는 다음과 같은 오류가 될 것입니다.
이는 가상 환경에 'numpy'와 'matplotlib' 라이브러리가 설치되어 있지 않기 때문입니다.

"Jupyter Notebook"에 라이브러리를 설치하는 경우 다음과 같이 "!"를 시작하십시오.
!pip install numpy
설치가 성공하면 다음과 같이 표시됩니다.

마찬가지로 "matplotlib"도 설치하십시오. (이쪽은 조금 시간이 걸립니다.)
!pip install matplotlib
※ 물론 명령 프롬프트에서 라이브러리를 설치해도 OK입니다. (「!」는 필요 없기 때문에 주의)

아래와 같은 그래프가 표시되면 OK입니다.

도서관
읽는 방법
설명
numpy
남파이
학술 계산을 위한 도서관. 벡터나 행렬 등, 기계 학습에 필요한 형식의 데이터를 간단하게 취급할 수 있다.
matplotlib
매트 플롯 리브
그래프 묘사 라이브러리. 꺾은선 그래프, 히스토그램 등 다양한 그래프를 간단히 묘사할 수 있다.
다음 번은 「3. 기계 학습은 무엇입니까?」입니다.
사내 연구회 기계 학습 입문(3. 기계 학습은 무엇입니까?)
Reference
이 문제에 관하여(사내 연구회 기계 학습 입문(2.「Jupyter Notebook」을 사용해 보자)), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다 https://qiita.com/masami310/items/792d71e109d7d6d402f9텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
우수한 개발자 콘텐츠 발견에 전념
(Collection and Share based on the CC Protocol.)