Pythonによる機械学習入門～その０１～
こんにちは。およちゃんです。
前回の記事で、pandasなどのライブラリが上手く動作せず、ようやく解決した旨記載しましたが、今回から本格的に機械学習入門ということで進めていけたらと思っています。
今回も、Visual Studio Codeを起動。前回、ライブラリが上手く読み込めなかったときは、Jupyter Notebookにしようかとても悩みましたが、引き続き、Visual Studio Codeを使っていきます。
ちなみに、機械学習の入門の入門に入っていくにあたって、Visual Studio Codeの拡張機能を追加しました。
拡張機能、超便利！
簡単に機能説明。
- Bracket Pair Colorizer 2：カッコを色付けしてくれます。Pythonのプログラミングはカッコが多くなりがちなので、どことどこが対応しているかが分かりやすくて良いです。
- Excel Viewer：csvなどをExcelなどのソフトで表示しているようにできる機能です。
- indent-rainbow：インデントを色付きで表示してくれます。見栄えがきれいになります。
- Japanese Language Pack for Visual Studio Code：Visual Studio Codeを日本語化してくれる機能です。
- Jupyter：Pythonを始めるにあたって入れたものです。機能の詳細は不明です、すみません。
- PrintCode：自分が打ち込んだプログラムをほぼ表示されている通りにプリントアウトすることが出来る機能です。プログラムを共有したりするときに大変便利です。
- Python：これがないとPythonができません。
- Rainbow CSV：csvデータを色付きで表示できる機能です。列ごとに色分けされているので、たくさんデータがあっても大変見やすくなります。
- Visual Studio IntelliCode：予測変換を出してくれる賢い機能です。
- vscode-icons：拡張子ごとにファイル名の横にアイコンを表示してくれます。アイコンを見ただけで、どの拡張子のファイルかが分かるので、大変便利です。
- zenkaku：全角スペースの位置に色を付けてくれる機能です。あまり全角スペースを使う機会はないですが、あると見やすいので入れています。
こんな感じでセッティング。そして、今回から勉強でお世話になる書籍がこちら。
この本の内容を見ながら、勉強を進めていきます。
今回は導入編ということで、この辺で。次回から実際にVSCodeに打ち込んでいきたいと思います。
