Как установить numpy visual studio
Формального определения термина науки о данных (data science) не существует, но я рассматриваю его как применение ПО для анализа данных с использованием классических метод статистики и алгоритмов машинного обучения. До недавнего времени большая часть анализа данных выполнялась с помощью дорогостоящих коммерческих продуктов, но в последние несколько лет значительно увеличилось использование альтернативного ПО с открытым исходным кодом.
По итогам бесед со своими коллегами, могу сказать, что имеется три наиболее распространенных подхода к анализу в науке о данных с применением ПО с открытым исходным кодом: язык R, язык Python в комбинации с библиотекой SciPy («scientific Python») и интегрированные языковые и исполняющие среды вроде SciLab и Octave.
По моему мнению, самая трудная часть в освоении нового языка программирования или технологии — начало работы с ним, поэтому я подробно опишу, как установить (и удалить) ПО, необходимое для выполнения SciPy-программы. Затем я расскажу о нескольких способах редактирования и запуска SciPy-программы и поясню, почему я предпочитаю использовать программу Integrated Development Environment (IDLE).
Рис. 1. Вывод типичной SciPy-программы
Установка стека SciPy
Стек SciPy состоит из трех компонентов: Python, NumPy и SciPy. Язык Python имеет базовые средства, такие как управляющие структуры наподобие цикла while, универсальный тип данных list, но, что интересно, отсутствует встроенный тип «массив». Библиотека NumPy добавляет поддержку массивов и матриц плюс некоторые сравнительно простые функции, например для поиска в массиве и его сортировки. Библиотека SciPy добавляет сложные функции, работающие с данными, которые хранятся в массивах и матрицах.
Чтобы выполнить SciPy-программу (с технической точки зрения, это скрипт, поскольку Python является интерпретируемым, а не компилируемым языком), нужно установить Python, затем NumPy, потом SciPy. Установка не особо сложна, и вы можете установить программный пакет, включающий все три компонента. Один из популярных пакетов — дистрибутив Anaconda, который поддерживается Continuum Analytics на сайте continuum.io. Однако я покажу, как установить эти компоненты индивидуально.
Рис. 2. УстановкаPython
Щелкнув кнопку Download, вы должны выбрать между немедленным запуском пакета .msi программы установки и его сохранением для последующего запуска. Можете щелкнуть кнопку Run. Установщик использует мастер. На первом экране будет запрос, хотите ли вы установить пакет для всех пользователей или только для текущего пользователя. По умолчанию установка происходит для всех пользователей, так что щелкните Next.
На следующем экране вас попросят указать корневой каталог установки. По умолчанию — это C:\Python27 (а не более привычный каталог C:\Program Files), и я предлагаю использовать вариант по умолчанию, щелкнув Next. Следующий экран позволяет включать или исключать различные компоненты вроде документации и утилит, таких как pip (аббревиатура «pip installs Python»). Компоненты Python по умолчанию отлично подходят, так что вновь щелкните Next.
Начнется установка, и вы увидите окно с привычной синей полоской прогресса. По окончании установки появится окно с кнопкой Finish — щелкните ее.
По умолчанию процесс установки Python не модифицирует переменную окружения PATH. Вы захотите добавить в эту переменную C:\Python27, C:\Python27\Scripts и C:\Python27\Lib\idlelib, чтобы у вас была возможность запускать Python из командной оболочки и использовать редактор IDLE без необходимости перехода в соответствующие каталоги.
Вы должны удостовериться, что Python установлен правильно. Запустите командную оболочку и перейдите в корневой каталог своей системы, введя команду cd \. Теперь введите команду python -- version (обратите внимание на два символа-дефиса). Если Python отвечает, он установлен правильно.
Установка NumPy и SciPy
Пакеты NumPy и SciPy можно установить из исходного кода с помощью утилиты pip в Python. Подход с pip хорошо работает для пакетов, содержащих чистый код на Python, но NumPy и SciPy имеют точки подключения (hooks) к скомпилированному коду на языке C, поэтому установить их через pip не так-то просто.
К счастью, члены сообщества Python создали заранее скомпилированные в двоичный код установщики для NumPy и SciPy. Я рекомендую задействовать тот, который поддерживается в репозитарии SourceForge. Чтобы установить NumPy, перейдите по ссылке bit.ly/1Q3mo4M, где вы увидите ссылки на разные версии. Советую использовать самую свежую версию, которая скачивается чаще всего.
Вы увидите список ссылок. Найдите ссылку с именем, напоминающим numpy-1.10.2-win32-superpack-python2.7.exe, как показано на рис. 3. Убедитесь, что исполняемый файл соответствует вашей версии Python, и щелкните эту ссылку. После короткой паузы вам будет предложено сразу же запустить самораспаковывающийся исполняемый файл установщика или сохранить его для установки впоследствии. Щелкните кнопку Run.
Рис. 3. УстановкаNumPy
Установщик NumPy использует мастер. Первый экран просто отображает вводную заставку. Щелкните кнопку Next. На следующем экране вас попросят указать каталог установки. Установщик найдет существующий каталог установки Python и порекомендует установить NumPy в каталог C:\Python27\Lib\site-packages. Согласитесь и щелкните кнопку Next.
Одна из приятных особенностей стека SciPy состоит в том, что он позволяет очень легко удалять компоненты.
После установки NumPy следующий шаг — установка пакета SciPy, и этот процесс идентичен таковому для NumPy. Перейдите по bit.ly/1QbwJ0z и найдите самый недавний, хорошо отработанный каталог. Перейдите в него и найдите ссылку на исполняемый файл с названием, похожим на scipy-0.16.1-win32-superpack-python2.7.exe, и щелкните его для запуска самораспаковывающегося установщика.
Одна из приятных особенностей стека SciPy состоит в том, что он позволяет очень легко удалять компоненты. Вы можете перейти в Windows Control Panel, Programs and Features, выбрать компонент (т. е. Python, NumPy или SciPy) для удаления, щелкнуть кнопку Uninstall, и компонент будет быстро и корректно удален.
Редактирование и запуск SciPy-программы
Файл запуска программы idle.bat по умолчанию находится в каталоге C:\Python27\Lib\idelib. Если вы добавили этот каталог в свою системную переменную окружения PATH, то можете запускать IDLE открытием командной оболочки и вводом команды idle. Это приведет к старту программы IDLE Python Shell, как показано в верхней части рис. 4.
Рис. 4. Редактирование и запуск программы с использованием IDLE
Вы можете создать новый файл исходного кода на Python, выбрав File | New File в строке меню. Появится похожее на предыдущее отдельное окно редактора, как показано в нижней части рис. 4. Наберите в окне редактора следующие семь выражений:
После этого сохраните свою программу как test.py в любом удобном для вас каталоге. Теперь вы можете запустить ее, выбрав Run | Run Module в окне редактора или нажав клавишу F5. Вывод программы будет отображаться в окне Python Shell. Элементарно!
Вместо применения IDLE для редактирования и запуска программ можно использовать любой текстовый редактор, включая Notepad. В этом случае программа запускается из командной строки:
Это предполагает наличие пути к интерпретатору python.exe в вашей системной переменной окружения PATH. Вывод показывается в командной оболочке.
Интересная альтернатива IDLE иSpyder — плагин Python Tools for Visual Studio (PTVS) с открытым исходным кодом. Как и предполагает его название, PTVS позволяет редактировать и выполнять программы Python с помощью Visual Studio. Информацию о PTVS см. на microsoft.github.io/PTVS.
Демонстрационная программа для SciPy
Взгляните на программу на Python (рис. 5) или, что еще лучше, наберите текст этой программы или откройте ее файл, который входит сопутствующий пакет кода для этой статьи, в редакторе Python и запустите ее. Демонстрационная программа не является исчерпывающим набором примеров SciPy, но дает хорошее представление о том, что такое программирование с применением SciPy.
Рис. 5. Типичная SciPy-программа
Демонстрационная программа начинается с двух строк комментариев:
Поскольку версии Python 2.x и 3.x не полностью совместимы, всегда неплохо явно указывать, какую версию Python вы используете. Далее демонстрация загружает весь модуль NumPy и один подмодуль SciPy:
Затем демонстрируется реализация определенной в программе функции для отображения массива:
В Python блоки кода отделяются отступами, а не фигурными скобками. Здесь я использую два пробела в качестве отступа для экономии места; большинство программистов на Python применяет по четыре пробела в качестве отступа.
Функция my_print имеет четыре параметра: массив для отображения, количество столбцов для вывода значений, число десятичных разрядов для каждого значения и флаг, указывающий, надо ли перейти на новую строку. Функция len возвращает размер массива (число ячеек в нем). Альтернатива — задействовать свойство «размер массива»:
При написании программы на Python вариантов уйма. Советую использовать редактор и исполняющую среду IDLE.
Потом в демонстрации создается определенная в программе функция с именем main, которая начинается с нескольких выражений print, поясняющих решаемую задачу:
Цель — найти значения переменных x0, x1 и x2, которые удовлетворяли бы всем трем уравнениям. Слово «main» не является ключевым в Python, так что его можно было бы использовать как угодно. Наличие некоей функции main не требуется. В коротких программах (обычно менее одной страницы кода) я, как правило, обхожусь без функции main и просто начинаю с исполняемых выражений.
Далее демонстрационная программа подготавливает задачу, помещая значения коэффициентов в NumPy-матрицу 3×3 с именем A и константы в NumPy-массив с именем b:
Здесь функции matrix и array на самом деле принимают в качестве аргументов списки Python (обозначаемые квадратными скобками) с «зашитыми» в код значениями. Кроме того, вы можете создавать матрицы и массивы, используя NumPy-функцию zeros, и считывать данные из текстового файла в массив или матрицу с помощью функции loadtxt.
Если вы изучали курс алгебры, то, вероятно, помните, что для решения системы уравнений Ax = b для x, где A — квадратная матрица коэффициентов и b — матрица-столбец констант (т. е. имеет n строк и только один столбец), нужно найти матрицу, обратную A, а затем выполнить матричное перемножение обратной матрицы и матрицы-столбца b.
К этому моменту в демонстрации b является массивом с тремя ячейками, а не матрицей-столбцом 3×1. Чтобы преобразовать b в матрицу-столбец, программа использует функцию reshape:
В библиотеке NumPy много функций, способных манипулировать массивами и матрицами. Например, функция flatten преобразует матрицу в массив. Теперь, как оказалось, SciPy-функция перемножения матриц достаточно интеллектуальна, чтобы логически определить ваши намерения, если вы перемножаете матрицу и массив, поэтому вызов reshape на самом деле здесь не требуется.
Идем дальше. Демонстрационная программа отображает значения в матрицах A и b:
Демонстрационная программа находит матрицу, обратную для A:
SciPy-функция det возвращает детерминанту квадратной матрицы. Если матрица коэффициентов для системы линейных уравнений имеет детерминанту, равную нулю, эту матрицу нельзя обратить. Выражение if-else в Python должно быть знакомо вам. В Python есть изящное ключевое слово elif для управляющих конструкций if-else-if, например:
Некоторые опытные разработчики на Python критикуют IDLE за ее простоту. Но именно этим она мне и нравится.
Демонстрационная программа решает систему уравнений, используя перемножение матриц через NumPy-функцию dot:
Функция dot имеет такое название потому, что перемножение матриц является формой скалярного умножения (dot product).
После этого программа напрямую решает систему уравнений с помощью NumPy-функцииsolve:
Библиотеки NumPy и SciPy отчасти перекрывают друг друга. Например, в пакете NumPy также есть подмодуль linalg, в котором имеется функция solve. Однако NumPy-функция solve не имеет никаких необязательных параметров.
Далее демонстрационная программа показывает пример механизма try-except в Python:
Но при конкатенации строк в Python вы должны делать это явным образом с приведением, используя функцию str:
Демонстрационная программа завершается выражением print и особым заклинанием в Python:
В Python блоки кода отделяются отступами, а не фигурными скобками.
Последним выражением демонстрационной программы могло бы быть просто main(), что было бы интерпретировано как инструкция вызвать определенную в программе функцию main, и программа работала бы совершенно нормально. Добавление шаблона if __name__ == "__main__" (обратите внимание на два знака подчеркивания до и после как name, так и main) устанавливает текущий модель в качестве точки входа в программу. Когда программа на Python начинает выполнение, интерпретатор на внутреннем уровне помечает начальный модуль как:
Поэтому, допустим, что у вас есть какие-то другие определенные в программе модули с исполняемыми выражениями и что вы импортировали их. Без if-проверки интерпретатор Python увидел бы исполняемые выражения в импортированных модулях и выполнил бы их. Немного перефразируя, если вы добавляете if-проверку в свои Python-файлы, определенные в программе, эти файлы могут импортироваться другими программами на Python и это не вызовет никаких проблем.
Итак, к чему все это?
Вашей первой реакцией на эту статью вполне может быть следующее: «Что ж, все это даже интересно, но в своей повседневной работе мне не требуется решать системы линейных уравнений или использовать заумные математические функции». На это я ответил бы так: «Что ж, это правда, но, возможно, одна из причин, по которой вы не пользуетесь какой-то частью функциональности библиотеки SciPy, заключается в том, что не осознаете, какие типы задач вы можете решать».
Иначе говоря, по моему мнению, среди разработчиков прослеживается тенденция браться в основном за те задачи, для решения которых у них есть инструменты. Например, если вы знаете Windows Communication Foundation (WCF), то будете использовать WCF (и я вам сочувствую). А если вы добавите SciPy в свой личный арсенал, то, возможно, обнаружите, что у вас есть данные, которые можно превратить в полезную информацию.
Выражаю благодарность за рецензирование статьи экспертам Microsoft Дэну Либлингу (Dan Liebling) и Кирку Олинику (Kirk Olynyk).
Сообщество разработчиков на Python создало тысячи полезных пакетов, которые вы можете включать в свои проекты. В Visual Studio имеется пользовательский интерфейс для управления пакетами в средах Python.
Просмотр окружений
Выберите команду меню Просмотр > Другие окна > Окружения Python. Откроется окно Окружения Python (как узел обозревателя решений), в котором представлены разные среды, доступные вам. Список содержит как окружения, установленные с помощью установщика Visual Studio, так и окружения, которые вы установили отдельно. В их число входят глобальные, виртуальные среды и среды Conda. Среда, выделенная полужирным шрифтом, — это среда, используемая по умолчанию для новых проектов. Дополнительные сведения о работе со окружениями см. в разделе Создание окружений Python и управление ими в средах Visual Studio.
Используйте сочетания клавиш CTRL +K, CTRL +` , чтобы открыть окно Окружения Python из окна Обозревателя решений. Если сочетание клавиш не работает и окно "Окружения Python" отсутствует в меню, возможно, не установлена рабочая нагрузка Python. Инструкции по установке Python см. в статье Установка поддержки Python в Visual Studio в Windows.
Если открыт проект Python, вы можете открыть окно Окружения Python из Обозревателя решений. Щелкните правой кнопкой мыши Окружения Python и выберите пункт Просмотреть все окружения Python.
Теперь создайте проект, выбрав пункт меню Файл > Создать > Проект, а затем выбрав шаблон Приложение Python.
В появившийся файл кода вставьте приведенный ниже код, который строит косинусоиду, как в предыдущих шагах учебника, но теперь в виде графика. Можно также использовать ранее созданный проект и заменить код.
В окне редактора наведите указатель мыши на инструкции импорта numpy и matplotlib . Вы заметите, что они не разрешены. Чтобы разрешить инструкции импорта, установите пакеты в глобальное окружение по умолчанию.
Если в окне редактора навести указатель мыши на операторы импорта numpy и matplotlib , вы заметите, что они не разрешены. Это связано с тем, что пакеты не были установлены в глобальном окружении по умолчанию.
Например, щелкните ссылку Открыть интерактивное окно, и в Visual Studio откроется интерактивное окно для этого окружения.
На вкладке Пакеты в окне "Окружения Python" указаны все пакеты, установленные в настоящий момент в окружении.
Установка пакетов с помощью окна "Окружения Python"
В окне "Окружения Python" выберите окружение по умолчанию для новых проектов Python и перейдите на вкладку Пакеты. Вы увидите список пакетов, которые в настоящее время установлены в окружении.
Установите пакет matplotlib , введя его имя в поле поиска, а затем выбрав параметр Выполнить команду "pip install matplotlib" . При выполнении этой команды будут установлены пакет matplotlib , а также все пакеты, от которых он зависит (в данном случае — numpy ).
Выберите вкладку Пакеты.
Согласитесь на повышение прав, если появится соответствующий запрос.
Установленный пакет появится в окне Окружения Python. Если щелкнуть знак X справа от пакета, он будет удален.
Введите matplotlib в поле поиска для установки matplotlib .
Выберите вариант Выполнить команду: pip install matplotlib. Будет установлен пакет matplotlib , а также все пакеты, от которых он зависит (в данном случае — numpy ).
Согласитесь на повышение прав, если появится соответствующий запрос.
Установленный пакет появится в окне Окружения Python. Если щелкнуть знак X справа от пакета, он будет удален.
Под названием среды может появиться небольшой индикатор выполнения, который указывает на то, что Visual Studio создает базу данных IntelliSense для нового пакета. На вкладке IntelliSense также приводятся более подробные сведения. Имейте в виду, что, пока база данных не будет готова, функции IntelliSense, такие как автозавершение и проверка синтаксиса, будут неактивны для этого пакета в редакторе.
Запуск программы
После установки matplotlib запустите программу с отладчиком (F5) или без него (CTRL+F5), чтобы увидеть результат.
The Python developer community has produced thousands of useful packages that you can incorporate into your own projects. Visual Studio provides a UI to manage packages in your Python environments.
View environments
Select the View > Other Windows > Python Environments menu command. The Python Environments window opens as a peer to Solution Explorer and shows the different environments available to you. The list shows both environments that you installed using the Visual Studio installer and environments you installed separately. That includes global, virtual, and conda environments. The environment in bold is the default environment that's used for new projects. For more information about working with environments, see How to create and manage Python environments in Visual Studio environments.
You can also use the Ctrl+K, Ctrl+` keyboard shortcut to open the Python Environments window from the Solution Explorer window. If the shortcut doesn't work and you can't find the Python Environments window in the menu, it's possible that you haven't installed the Python workload. See How to install Python support in Visual Studio on Windows for guidance about how to install Python.
With a Python project open, you can open the Python Environments window from Solution Explorer. Right-click Python Environments and select View All Python Environments.
Now, create a new project with File > New > Project, selecting the Python Application template.
In the code file that appears, paste the following code, which creates a cosine wave like the previous tutorial steps, only this time plotted graphically. You can also use the project you previously created and replace the code.
In the editor window, hover over the numpy and matplotlib import statements. You'll notice that they aren't resolved. To resolve the import statements, install the packages to the default global environment.
When you look at the editor window, notice that when you hover over the numpy and matplotlib import statements that they aren't resolved. The reason is the packages haven't been installed to the default global environment.
For example, select Open interactive window and an Interactive window for that specific environment appears in Visual Studio.
The Packages tab in the Python Environments window lists all packages that are currently installed in the environment.
Install packages using the Python Environments window
From the Python Environments window, select the default environment for new Python projects and choose the Packages tab. You'll then see a list of packages that are currently installed in the environment.
Install matplotlib by entering its name into the search field and then selecting the Run command: pip install matplotlib option. Running the command will install matplotlib , and any packages it depends on (in this case that includes numpy ).
Choose the Packages tab.
Consent to elevation if prompted to do so.
After the package is installed, it appears in the Python Environments window. The X to the right of the package uninstalls it.
Enter matplotlib into the search field to install matplotlib .
Select the Run command: pip install matplotlib option. This option installs matplotlib , and any packages it depends on (in this case, that includes numpy ).
Consent to elevation if prompted to do so.
After the package installs, it appears in the Python Environments window. The X to the right of the package uninstalls it.
A small progress bar might appear underneath the environment to indicate that Visual Studio is building its IntelliSense database for the newly-installed package. The IntelliSense tab also shows more detailed information. Be aware that until that database is complete, IntelliSense features like auto-completion and syntax checking won't be active in the editor for that package.
Visual Studio 2017 version 15.6 and later uses a different and faster method for working with IntelliSense, and displays a message to that effect on the IntelliSense tab.
Run the program
Now that matplotlib is installed, run the program with (F5) or without the debugger (Ctrl+F5) to see the output:
Проблема в том, что когда я пытаюсь использовать самый базовый пакет "numpy", например:
В нем говорится: Нет модуля с именем ‘numpy’.
Как я могу использовать numpy и scipy в Visual Studio?
Edit:
Я добавил среду python 3.3 в мое "решение" python, щелкнув правой кнопкой мыши среды python и нажав добавить среду. Но, щелкнув правой кнопкой мыши по моей среде и нажав установочный пакет python, я набрал "numpy" и получил эту ошибку при попытке установить ее:
Как установить numpy?
Рассмотрим использование более функционального дистрибутива Windows для Python, например anaconda. Он поставляется с лодкой пакетов, включенных в программу установки. Это очень удобно для тех, кто новичок в Python, особенно когда они используют Windows.
В Visual Studio Community 2013 с Python2.7 среды,
для меня работало следующее:
Откройте меню "Python Environments" в проводнике решений, и нажмите " Установить пакет Python. ".
Использование NumPy в Visual Studio
Проблема в том, когда я пытаюсь использовать самый простой пакет "numpy", например так:
Там написано " Нет модуля с именем ‘numpy’ ."
Как я могу использовать NumPy и SciPy в Visual Studio?
Примечание. Я использую Canopy Expres на другом компьютере, который работает отлично; однако я не хочу устанавливать его на эту машину, поскольку у меня уже установлена Visual Studio.
Я добавил среду Python 3.3 в свое «решение» Python, щелкнув правой кнопкой мыши среду Python и щелкнув добавить среду. Но после щелчка правой кнопкой мыши по моей среде и выбора установки пакета Python я набрал "numpy" и получил эту ошибку при попытке установить его:
Как я могу установить NumPy?
Подумайте об использовании более функционального дистрибутива Python для Windows, такого как Anaconda. Он поставляется с загрузкой пакетов, включенных в установщик. Это очень удобно для новичков в Python, особенно когда они используют Windows.
Смотрите раздел Extra в Visual Studio (Extra-Python-Интерактивное окно).
Он имеет возможность переключать интерактивную консоль через другую версию платформы / Python (32-битная, 64-битная, Debug и Anaconda (которая имеет пакет NumPy)).
Два решения работали для меня:
- Переход прямо в мою папку Python и установка пакетов с помощью pip.
- Создание виртуальной среды в моем проекте и установка пакетов из Visual Studio.
В Visual Studio 2013 Community Edition со средой Python 2.7 у меня сработало следующее:
Откройте меню «Среды Python» в обозревателе решений и нажмите « Установить пакет Python . ».
Затем напишите " numpy ":
2 . Установка пакетов по отдельности
Вот некоторые рекомендуемые пакеты. Обычно вы хотите установить пакеты, используя pip или через интерфейс в Visual Studio (который использует pip ), так как это обеспечит получение последней версии, которая будет работать и с вашей версией Python. как любые зависимости.
Некоторые пакеты имеют сложные зависимости и должны быть загружены вручную, либо с веб-сайта проекта, либо с Christoph. Коллекция пакетов Гольке.
Я установил numpy и scipy по этим ссылкам, и он отлично работает с Visual Studio.
Я фактически столкнулся с тем же набором проблем при попытке использовать Visual Studio для Python.
Мне удалось заставить вещи работать в конце — смотрите Использование Visual Studio 2013 для Python (3.4) с NumPy и SciPy в Windows для получения подробной информации. По сути, вы можете использовать программу установки (если она есть) или использовать pip сделать установку.
Введение
Любая искусственная нейронная сеть состоит из слоёв. Первый слой — входной, последний — выходной. Любой слой, расположенный между входным и выходным — скрытый. Количество слоев и нейронов в них может быть разное.
Во входном слое расположены нейроны, которые принимают сигнал, но не обрабатывают его.
Стрелочки, передающие сигналы — синапсы. Они умножают входной сигнал xi на синаптический вес wi. В каждом из нейронов определяется сумма значений входящих сигналов
Зачем нужны функции активации? Чтобы нейронные сети могли аппроксимировать нелинейные или сложные функции, должен быть способ добавить нелинейное свойство к вычислению результатов.
alpha – параметр наклона сигмоидальной функции S(d). Чем больше этот параметр, тем круче функция (угол касательной в точке перегиба функции будет больше).
В общем виде алгоритм обучения с учителем будет выглядеть следующим образом:
- Инициализировать синаптические веса маленькими случайными значениями.
- Выбрать очередную обучающую пару из обучающего множества; подать входной вектор на вход сети.
- Вычислить выход сети.
- Вычислить разность между выходом сети и требуемым выходом (целевым вектором обучающей пары).
- Подкорректировать веса сети для минимизации ошибки.
- Повторять шаги с 2 по 5 для каждой пары обучающего множества до тех пор, пока ошибка на всем множестве не достигнет приемлемого уровня.
Конкретный вид математических операций, выполняемых на этапе 5, определяет разновидность алгоритма обучения. Например, для однослойных сетей применяют простейший алгоритм, основанный на т. н. дельта-правиле (см. Обучение персептрона. Дельта-правило), для сетей с любым количеством слоев широко используется алгоритм обратного распространения ошибки.
Дельта-правило — метод обучения перцептрона по принципу градиентного спуска по поверхности ошибки. Его дальнейшее развитие привело к созданию метода обратного распространения ошибки.
Создание нейронной сети в Visual Studio (версия кода 1)
Запускаем редактор VS и создаем проект (File>New>Project>Python>Python Application)
Вставляем в исходный файл (.py) код:
Через такую нейронную сеть за одну эпоху пропускается датасет за 2 итерации ( см. Эпоха, батч, итерация — в чем различия?). Подробное описание кода, на базе которого написана программа, см. Нейронные сети. Краткое введение (см. также как работает функция numpy.dot).
Результат тестирования не совсем точный (ожидался результат 9). Это можно объяснить слишком маленькой выборкой для обучения.
Это можно объяснить тем, что входные числа находятся в промежутке между числами, которые использовались для обучения.
Задание: Перестройте программу, чтобы она решала следующую задачу:
Простая нейронная сеть (версия кода 2)
Постановка задачи. Обучить однослойную нейронную сеть с 3-х входами и с одним выходом на основе тренировочной выборки из 4-х примеров. После обучения системы определить результат на выходе для тестового примера.
Вставляем в исходный файл следующий код:
Запускаем приложение, получаем следующий результат:
Усложняем приложение. Вставляем в исходный файл следующий код:
Запускаем приложение, получаем следующий результат:
Простая нейронная сеть (версия кода 3)
Ниже рассмотрены коды приложений для 2-х и 3-х уровневых нейронных сетей. Подробное описание обоих приложений и алгоритма к ним см. в первоисточнике Нейронная сеть в 11 строках Python (часть 1).
Код к 2-х уровневой нейронной сети:
Запускаем приложение, получаем следующий результат:
Код к 3-х уровневой нейронной сети:
Запускаем приложение, получаем следующий результат:
Примеры хорошо структурированных программ
Пример 1 (см. первоисточник: IMPLEMENTING A FLEXIBLE NEURAL NETWORK WITH BACKPROPAGATION FROM SCRATCH). Реализация программы, которая позволяет добавлять / удалять слои без изменения кода
Сообщество разработчиков на Python создало тысячи полезных пакетов, которые вы можете включать в свои проекты. В Visual Studio имеется пользовательский интерфейс для управления пакетами в средах Python.
Просмотр окружений
Выберите команду меню Просмотр > Другие окна > Окружения Python. Откроется окно Окружения Python (как узел обозревателя решений), в котором представлены разные среды, доступные вам. Список содержит как среды, установленные с помощью установщика Visual Studio, так и среды, которые вы установили отдельно. В их число входят глобальные, виртуальные среды и среды Conda. Среда, выделенная полужирным шрифтом, — это среда, используемая по умолчанию для новых проектов. Дополнительные сведения о работе со средами см. в разделе Создание окружений Python и управление ими в средах Visual Studio.
Можно также открыть окно "Окружения Python", выбрав окно Обозревателя решений и нажав сочетание клавиш CTRL+K, CTRL+` . Если сочетание клавиш не работает и окно "Окружения Python" отсутствует в меню, возможно, не установлена рабочая нагрузка Python. Инструкции по установке Python см. в статье Установка поддержки Python в Visual Studio.
На вкладке Обзор среды можно быстро получить доступ к интерактивному окну этой среды, а также к ее папке установки и интерпретаторам. Например, щелкните ссылку Открыть интерактивное окно, и в Visual Studio откроется интерактивное окно для этой среды.
Теперь создайте проект, выбрав пункт меню Файл > Создать > Проект, а затем выбрав шаблон Приложение Python. В появившийся файл кода вставьте приведенный ниже код, который строит косинусоиду, как в предыдущих шагах учебника, но теперь в виде графика. Кроме того, можно использовать ранее созданный проект и заменить код.
В открытом проекте Python можно открыть окно "Окружения Python" из Обозревателя решений, щелкнув правой кнопкой мыши Окружения Python и выбрав Просмотреть все окружения Python.
Если в окне редактора вы наведете указатель мыши на операторы импорта numpy и matplotlib , вы заметите, что они не разрешены. Это связано с тем, что пакеты не были установлены в глобальную среду по умолчанию.
Установка пакетов с помощью окна "Окружения Python"
В окне "Окружения Python" выберите среду по умолчанию для новых проектов Python и перейдите на вкладку Пакеты. На ней вы увидите список пакетов, установленных в настоящее время в среде.
Установите пакет matplotlib , введя его имя в поле поиска, а затем выбрав параметр Выполнить команду "pip install matplotlib" . Будет установлен пакет matplotlib , а также все пакеты, от которых он зависит (в данном случае — numpy ).
Согласитесь на повышение прав, если появится соответствующий запрос.
Установленный пакет появится в окне Окружения Python. Если щелкнуть знак X справа от пакета, он будет удален.
Под названием среды может появиться небольшой индикатор выполнения, который указывает на то, что Visual Studio создает базу данных IntelliSense для нового пакета. На вкладке IntelliSense также приводятся более подробные сведения. Имейте в виду, что, пока база данных не будет готова, функции IntelliSense, такие как автозавершение и проверка синтаксиса, будут неактивны для этого пакета в редакторе.
Запуск программы
После установки matplotlib запустите программу с отладчиком (F5) или без него (CTRL+F5), чтобы увидеть результат.
Как импортировать pygame в visual studio code?
Я использую visual studio code для кодирования (python), и теперь мне нужно написать программу с pygame для моего проекта, и я не могу import pygame в visual studio code (я могу import это с помощью скрипта python, он просто не может быть import ed в visual studio code).
3 ответа
Вот решение, которое я попробовал:
Слева внизу вашего vs-кода Вы можете найти среду python, вы можете на изображении, которое я отметил красным цветом:
после нажатия на красную отмеченную область вы можете увидеть ниже опцию для выбора:
из опции выберите нужный вам вариант. Предположим, сначала я пытался выбрать 2-й, но он не работал, затем я попробовал с последним, и это сработало.
- Откройте terminal Vscode.
- Введите pip install pygame или pip3 install pygame .
- Импортируйте pygame и наслаждайтесь им.
Если он работает в консоли при вводе ‘python yourscript.py’, но не в коде vs, вы должны нажать ctrl+shift+p и использовать clic на Python select interpreter для переключения на правый env. если он все еще не работает, то установите пакет, запустив ‘python-m pip install pygame’
Похожие вопросы:
Как следует из темы, я хотел бы импортировать/установить цветовую тему Visual Studio Code в Visual Studio 2017 для файлов JavaScript и TypeScript. Поэтому я хотел бы установить цветовую тему для.
Visual Studio Code кажется, что это был бы очень хороший инструмент, но прямо из ворот он, по-видимому, не может прочитать ни одной конфигурации, которая сделала бы его частью семейства Visual.
Я довольно новичок в Python и pygame, а также Visual Studio. Мне удалось установить Python 3.6 и pygame 1.9.3, и он работает до тех пор, пока я использую его в IDLE, но когда я иду, чтобы попытаться.
Я установил Pygame сниппетов в свой Visual Studio Code , а потом написал import pygame , и всегда получал ошибку import pygame ModuleNotFoundError: No module named ‘pygame’ Я искал любые способы.
У меня есть целый проект flutter, и я хочу импортировать его в visual studio code, но файл находится в файле zip. Как импортировать весь файл zip в visual studio code.
Я хотел бы иметь возможность работать над небольшой игрой Pygame в Visual Studio 2017 IDE. Я установил Python3.7 и последнюю версию pygame с установкой pip, но я запускаю программу, она не может.
Я пытаюсь использовать IronPython в Visual Studio Code. Как мне указать Visual Studio Code на мой IronPython (C:\Program файлов (x86)\IronPython 2.7\ipy.exe). Я искал на форумах и потерпел неудачу.
Я попытался импортировать модуль Tkinter в Visual Studio Code, когда писал код для разработки UI. Я получаю следующую ошибку: ModuleNotFoundError: No module named ‘Tkinter’ Должен ли я сделать pip.
Я не могу импортировать файл python из другой папки в visual studio code. Я также попытался сохранить файл init .py в своем модуле, но получил ту же ошибку. Я не хочу использовать pythonPATH. import.
Pygame Snippets
Python Extended is a vscode snippet that makes it easy to write codes in python by providing completion options along with all arguments.
Preview
Usage
Run vscode and on a python file, type the method name to complete and press tab or enter on selection.
How to install
Open vscode. Press F1 , search " ext install " followed by extension name, in this case: " ext install Pygame Snippets " without the ">". Or if you prefer ">ext install", hit enter, search "Pygame Snippets".
Contributions
Feel free to contribute to the extension. Fork it on github
License
Read LICENSE on the github repository
Acknowledgements
I’d first like to say a very big thank you to God my creator. Without him, this wouldn’t be possible.
Читайте также: