PythonとRの習得方法について
- PythonとRの習得方法についてまとめました。
- PythonとRは似ているが確実性に不安を感じる
- CやFortranと比べてPythonやRの印象は異なる
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PythonとRの習得の方法について
PythonとRは似ているように見えます。特に、マトリックスとかベクトルの掛け算をまるで数値の掛け算のように処理しようとしているところがあり、それ以外の言語を学んだものから見ると本当に大丈夫かなと思う面があります。初等的な数学が示すようにマトリックスは掛け算ができない場合があるからです。一方で２つの数値の掛け算の処理は例外が全くないと言っていいと思います。PythonやRで計算がおかしいとか、エラーが出るとき、マトリックスやベクトルの積でミスをしているということがあるかもしれないという不確実さから逃れられないように思うのですが。深層学習の本などではマトリックス計算が数多く出てくるので本当に大丈夫なのかなと思うのですが、どのように確実性の担保を取るのでしょうか。それがないと足元が揺らぐような気がするのですが。CやFortranは本当に電卓をたたいているような雰囲気で処理しているので確かな感じがするのですが、それとかなり違った印象なのですが。
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何を心配しているのかと思う。「マトリックスとかベクトルの掛け算をまるで数値の掛け算のように処理しようとしている」のと，それを自分で数値同士の掛け算を書くのとでは圧倒的に後者が安心できると思うがいかが。 「PythonやRで計算がおかしいとか、エラーが出るとき、マトリックスやベクトルの積でミスをしているということがあるかもしれない」なんていうのは，他の言語で数値同士の掛け算をするときにミスをしているかもと不安に思うのと同じだろう。 なお，fortranでの例ですが， real(8) :: mat(3,3) = reshape( (/1.0d0, 2.0d0, 3.0d0, 4.0d0, 5.0d0, 6.0d0, 7.0d0, 8.0d0, 9.0d0/), shape(mat) ) real(8) :: vec1(3) = (/-3.0d0, -2.0d0, -1.0d0/) real(8) :: vec2(3) vec2 = matmul( mat, vec1 ) こんな計算は普通にやりますよ。
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