//2024/12/08 新規作成
//2024/12/10 追記
//2024/12/12 追記
https://x.com/wakkii_goes/status/1842854796568772781
上のURLの追記↓↓↓
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データサイエンスをウェブサービスにすべきなんだけど関数化とかクラス化でいい気はする。
なんでウェブサービスなのかは一般公開なんだけど普通は関数化やクラス化の上にウェブサービスのような気はする。
大体このコロナで情報保護のセキュリティはどうなってるのだと思う。それが確保されないと困難。
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だけど現状はデータ分析以前にデータ加工のところのように思う。どんな分析がしたい感じはない。機械学習が難問。
何がゴールなのか統計に合うからか判定率が良いからか何か私は原因と結果を考えてしまう。
手始めにデータ加工クラスでも作っても良いかもしれない。色々データを表示して分析につなげる。
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そんなクラス化と関数化があっていい。何か面倒だから誰かが作ってくれないかと思うけど自分のために作ろうかと思う。
さてどんな環境で作ろうかな。明日からは土日の日課の残りと落語1本とPythonコードにしようと思う。
これから明日の弁当と洗濯と体重と血圧である。書き込み減らしてまた金曜。
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https://x.com/kotori44/status/1865606253814370748
上のURLの追記↓↓↓
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今朝は結構寝てた。朝からぐったりしてた。二度寝で今は最高。
Pythonの関数とクラスを覚えないとプログラムとしてはどうかなと思う。
関数には入力の引数と出力のreturn文があってreturn文はリスト()を使うと複数変数を返す事が出来る。
クラスは複数変数を関数で共有化出来て関数でラッピング出来る。
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ラッピングは共有化した複数変数をクラスに入力と出力するのに関数を使える。
まあそれぐらいが他の言語に似ていることかなと思う。
何かデータサイエンスのPythonってあんまり関数とクラスを使わないのが私の気にする所である。
やっている事が難しいというのも生成AIの特徴かなとも思うけど私はパス。
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何か私はStreamlitの内側でクラスと関数を使った方が良い気はする。ネットで公開しないならクラスと関数で十分な気もする。
Streamlitでネットで公開しないと利便性が出ない気はする。
それが合っているか合って無いかはわからないけど私なりの解釈である。
それよりは私はデータサイエンスの勉強不足。
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https://x.com/kotori44/status/1865657266722193835
上のURLの追記↓↓↓
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関数の戻り値はreturn文で決まるので実際のコードをみるかとある関数の何が戻り値か
クラスと関数の定義書類がないとわからない。
クラスの変数宣言がオブジェクトなのでオブジェクトに色んな共有変数が含まれている。それをオブジェクトの関数が処理する。
オブジェクトの関数を外側から直に呼び出したり
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オブジェクトの外側の関数を呼び出す事で別の関数を内側から呼び出したりする。
だから実際のコードをみるかクラスと関数の定義書を見ないと理解するのは難しいと思う。
結構機械を動かすのにもそういうクラスとか関数の定義書を見ないと呼び出し方がわからない。
共有変数と引数と戻り値が情報必要。
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https://x.com/kotori44/status/1866322044100772257
上のURLの追記↓↓↓
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引数無しとか戻り値無しとかの関数も出来る。順番に実行するぐらいなら関数で表現出来る。
それが場合分けでもフローを作っても関数で表現出来る。また再帰関数作るとforやwhileの代わりになる。
だけど再帰関数使わないコーディング規約もあるらしい。なんかエラー原因がわかりづらいらしい。また金曜。
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https://x.com/kotori44/status/1867116346250760312
上のURLの追記↓↓↓
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PythonのStreamlitはアプリケーションになるらしい。不思議な気はする。ウェブの概念が変わる気はする。
既定概念じゃあないと思う。当たり前が当たり前じゃあないと言われてるみたい。
なので私にも良くわからない事が起こってるみたい。まあWebアプリケーションというのとどう違うかわからないけど。
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※結局何も進んでいない。いつかは通る道だと思う。優先順位的に後回しになっている。
※※データ加工よりはもっとデータサイエンスの本論の方が先になっている。
※※※Pythonのpandasのdataframeの方も気になっている。あとはR言語の方のデータ処理も気になる。
※※※※データサイエンスの因果推論も気になる所である。
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