今回でKaggleのPythonのコースはラストでした．
Working with External Libraries
Imports
ビルトイン関数だけでなくPythonには様々なライブラリがありimportでライブラリを使える状態にできます．
import math # mathライブラリの読み込みこの時「math」はmoduleと呼ばれるクラスになっている．以下の例のようにdir関数を使って中身のメソッドを見ることができる．
print(dir(math))helpもmathなどのモジュールに対して行うことができる．
ライブラリをインポートするときに別の名前を付けることもできる．
import math as mtここではmtがインポート後のmathに与える名前．
「*」を使って直接メソッドを参照するようにすることもできる
import math as *同じ名前の関数を含むモジュールを*で読み込んだりするとエラーが起こるので注意して使ったほうが良い．
特定のメソッドだけ読み込むこともできる
from math import log,pi
from numpy import asarraySubmoduleという形でモジュールの下にモジュールが含まれることもある．
わからないオブジェクトに出会ったときにできること
- 型の確認
type(オブジェクト名) - オブジェクトのメソッドの確認
print(dir(オブジェクト名)) - もっと知りたいときはhelpで確認
help(オブジェクト名)
演算子のオバーロード
英語だとOperator overloadingです．なんかかっこいいですね．
これはPythonで注意する点ですがオブジェクトごとに演算子の意味が変わったりします．
これらはオブジェクトのメソッドの__add__などのアンダースコア2つが前後についているメソッドで定義されています．
なので例えば以下の2行は同じ意味です
x in [1 2 3]
[1 2 3].__contains__(x)Exercise
いろいろ難しかった
感想
このコースを全部やってみた感想は意外と初心者に優しくないと感じました．
いちばんやさしくない点は時々出てくる関数の定義を完成させる問題です．特に入力の形をイメージしにくい問題はやりずらかった．個人的にはプログラミングはこまめに実行して確認しながら作りたいのでPython に慣れていないこともあって少し難しかった．
いろいろありますが，Pythonのイメージを一通りつかむのに役立ったのは間違いないです．
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