Machine Learning Python

Il linguaggio più utilizzato oggi per implementare gli algoritmi di Machine Learning è proprio Python, ed è anche uno dei linguaggi di programmazione più utilizzato al mondo.

Infatti questo linguaggio offre delle librerie essenziali per fare statistiche, per elaborare le immagini o ancora per l’analisi dei dati.

Inoltre Python si caratterizza per avere una sintassi semplice ma ricca di funzionalità. Sicuramente essendo un linguaggio interpretato ha una velocità di esecuzione inferiore ma molti dei suoi moduli sono stati sviluppati in linguaggio C.

Ricordiamo che il Machine Learning è un ramo dell’Intelligenza Artificiale e studia algoritmi che sono in grado di elaborare i dati in input e poter poi effettuare delle previsioni. Oggi, questi algoritmi sono molto utili se si pensa alla grande quantità di dati che ci sono nel web e offrono un’alternativa agli algoritmi tradizionali.

La comunità di sviluppo che sta attorno al Machine Learning in Python è sempre più ampia e dunque è semplice reperire informazioni o tutorial per ottenere spiegazioni. I moduli e le librerie sono in grande quantità e li vedremo in dettaglio nel prossimo paragrafo.

Non ci rimane dunque che iniziare a studiare e divertirci a mettere in pratica quanto appreso!

Machine Learning Python – Quali strumenti servono?

Quali sono allora gli strumenti che ci servono in Pytnon?

Jupiter Notebook

Innanzitutto un ambiente di sviluppo come Jupyter Notebook, molto semplice da scaricare ed installare.

Nella pagina di installazione infatti troverete le istruzioni:

pip install notebook

Per l’esecuzione basterà digitare:

jupyter notebook

Numpy

Un modulo che consente di fare Machine Learning in Python è Numpy.

Infatti, grazie alle tante proprietà e metodi per il calcolo scientifico consente di lavorare facilmente con array e matrici.

Si installa semplicemente così:

pip install numpy

Nei sistemi Linux occorre scrivere:

sudo apt-get install python3-numpy

L’installazione non durerà molto.

Si utilizza poi negli script Python semplicemente scrivendo:

import numpy

Pandas

Uno strumento che consente di gestire facilmente DataFrame e Series è la libreria Pandas.

Per installarla basterà semplicemente scrivere:

pip install pandas

Si richiama poi negli script Python in questo modo:

import pandas

Matplotlib e Seaborn

Come strumento per il machine learning in Python non possono mancare le librerie Matplotlib e Seaborn che consentono di visualizzare graficamente i dati elaborati.

L’installazione avviene scrivendo nella linea di comando:

pip install matplotlib 

e la importiamo come prima utilizzando import:

pip install seaborn

Per poterle utilizzare poi scrivo:

import matplotlib

Utilizziamo poi come al solito import:

import seaborn

Scikit-learn

La libreria scikit-learn implementa gli algoritmi di Machine in Learning in Python.

Intuitivamente l’installazione avviene in questo modo:

pip install scikit-learn

Per utilizzarla, dunque, la importiamo:

import scikit-learn

Tensorflow

La libreria tensorflow implementa gli algoritmi di Machine in Learning e Deep Learning in Python.

pip install tensorflow

Importiamo poi la libreria per poterla utilizzare per i nostri script in Python

import tensorflow

Conclusioni

Abbiamo elencato solo alcuni dei moduli per fare Machine Learning in Python, ce ne sono altri di cui parleremo più avanti nella guida.

Se avete già delle basi di Python vi consiglio di scegliere il modulo che non conoscente, altrimenti iniziate dalle basi. Ecco, dunque, il link al tutorial completo: Indice tutorial sul linguaggio Python.

Alcuni link utili

1 – Introduzione al linguaggio Python

2 – Le variabili

3 – Operatori aritmetici e di assegnazione

4 – Stringhe

5 – Casting

6 – Input e print

Continua la lettura su: https://www.codingcreativo.it/machine-learning-python/ Autore del post: Coding Creativo Fonte: https://www.codingcreativo.it

Articoli Correlati

Ordinare un dizionario in Python

Si può ordinare un dizionario in Python per chiave o per valore. Facciamo alcuni esempi pratici di ordinamento in Python in base alle nostre esigenze.

Tutti gli esempi proposti possono essere provati nel compiler online che troverete al seguente link: Python compiler online.

Primo esempio – Ordinare un dizionario in Python per chiave

In questo primo esempio dapprima creiamo un dizionario in Python. Abbiamo poi detto di ordinare per chiave, quindi dobbiamo decidere se seguire un ordine crescente o decrescente, infine dobbiamo richiamare la funzione sul dizionario.

Implementiamo, dunque, una prima soluzione. Per ordinare in senso crescente possiamo utilizzare la funzione sorted sul nostro dizionario, in questo modo:

student = {
“name”: ‘Cristina’,
“age”: ’29’,
“hobby”: ‘swim’,
“mail”: ‘codingcreatico@gmail.com’,
“passion”: ‘coding’
}

for key in sorted(student):
print(key, student[key])

E se vogliamo un ordinamento decrescente? Basterà semplicemente utilizzare il parametro reverse della funzione sorted, impostandolo a False.

Ecco un esempio di dizionario ordinato in senso decrescente in Python:

student = {
“name”: ‘Cristina’,
“age”: ’29’,
“hobby”: ‘swim’,
“mail”: ‘codingcreatico@gmail.com’,
“passion”: ‘coding’
}

for key in sorted(student, reverse = True):
print(key, student[key])

Secondo esempio – Ordinare un dizionario in Python per chiave

Cerchiamo adesso una seconda soluzione al problema proposto.

Innanzitutto potremmo ad esempio pensare di utilizzare il metodo keys() sul dizionario, ma cosa succede?

Proviamolo, dunque, con un esempio:

student = {
“name”: ‘Cristina’,
“age”: ’29’,
“hobby”: ‘swim’,
“mail”: ‘codingcreatico@gmail.com’,
“passion”: ‘coding’
}

sorted_key = sorted(student.keys())

for element in sorted_key:
print(element)

In questo caso si avrà il seguente output:

age
hobby
mail
name
passion

Ovvero avremo le sole chiavi ordinate in senso crescente.

Quindi, anche se uso il metodo dict() non riuscirò in questo modo ad ordinare un dizionario in Python.

E se invece proviamo ad utilizzare il metodo values()?

student = {
“name”: ‘Cristina’,
“age”: ’29’,
“hobby”: ‘swim’,
“mail”: ‘codingcreatico@gmail.com’,
“passion”: ‘coding’
}

sorted_values = sorted(student.values())

for element in sorted_values:
print(element)

Il risultato sarà il seguente:

29
Cristina
coding
codingcreatico@gmail.com
swim

Quindi se voglio ordinare un dizionario in Python per chiave cosa devo fare? Quale altra soluzione posso pensare?

Possiamo, ad esempio, utilizzare il metodo items(), che abbiamo studiato in questa lezione: items Python.

Ricordiamo inoltre che questo metodo è utilizzato per restituire l’elenco con tutte le chiavi del dizionario con i suoi rispettivi valori.

Dopo, possiamo nuovamente riconvertire le coppie di tuple in un dizionario utilizzando il metodo dict().

Ecco una possibile soluzione al nostro algoritmo:

student = {
“name”: ‘Cristina’,
“age”: ’29’,
“hobby”: ‘swim’,
“mail”: ‘codingcreatico@gmail.com’,
“passion”: ‘coding’
}

sorted_student = sorted(student.items())
sorted_student_dict = dict(sorted(student.items()))

print(sorted_student_dict)

for element in sorted_student_dict:
print(element, ‘: ‘, sorted_student_dict[element])

Così abbiamo ottenuto tutte le coppie di tuple chiave, valori ordinate in senso crescente. Poi, convertiamolo in dizionario con il metodo dict(). Così riusciamo ad ordinare il dizionario in Python per chiave.

Utilizziamo una funzione per poterla poi utilizzare per creare l’ordinamento su più dizionari:

student = {
“name”: ‘Cristina’,
“age”: ’29’,
“hobby”: ‘swim’,
“mail”: ‘codingcreatico@gmail.com’,
“passion”: ‘coding’
}

def sort_dict(d):
return dict(sorted(student.items()))

print(sort_dict(student))

Ordinare un dizionario in Python per chiave in senso decrescente

Questa volta utilizziamo il parametro reverse di sorted per creare un ordinamento decrescente sui dizionari. Infatti impostandolo a True l’ordinamento sarà decrescente. Di default il suo valore è False.

student = {
“name”: ‘Cristina’,
“age”: ’29’,
“hobby”: ‘swim’,
“mail”: ‘codingcreatico@gmail.com’,
“passion”: ‘coding’
}

def sort_dict(d):
return dict(sorted(student.items(), reverse = True))

print(sort_dict(student))

Per completezza potremmo passare questo parametro anche alla funzione, in questo modo:

student = {
“name”: ‘Cristina’,
“age”: ’29’,
“hobby”: ‘swim’,
“mail”: ‘codingcreatico@gmail.com’,
“passion”: ‘coding’
}

def sort_dict(d, rev):
return dict(sorted(student.items(), reverse = rev))

print(sort_dict(student, True))

Conclusione

In questa lezione abbiamo affrontato alcuni interessanti esempi su come ordinare un dizionario in Python per chiave, in ordine crescente e decrescente.

Alcuni link utili

Indice tutorial sul linguaggio Python

1 – Introduzione al linguaggio Python

2 – Le variabili

3 – Operatori aritmetici e di assegnazione

4 – Stringhe

5 – Casting

6 – Input e print

7 – Primi esercizi in Python

8 – Errori in Python

9 – Script Python

10 – Scambio di variabili

11 – Modulo math

Algoritmo Bubble Sort Python

L’algoritmo bubble sort in Python è l’argomento di questa lezione. Il bubble sort è un algoritmo di ordinamento molto semplice da implementare, ma dobbiamo dire che è anche poco efficiente.

Infatti il bubble sort è utilizzato principalmente in ambito didattico per far apprendere le logiche e le basi della programmazione.

Il funzionamento del bubble sort è questo:

Si confrontano gli elementi vicini tra di loro, portando l’elemento maggiore in ultima posizione durante la prima “passata” (eseguendo n-1 confronti), poi il secondo massimo in penultima posizione e così via finché l’array non è ordinato.

Quindi ad ogni passaggio si inserisce nell’elenco il valore successivo più grande al posto giusto.

La complessità dell’algoritmo è O(n2), sia nel caso peggiore, sia nel caso migliore.

Implementazione dell’algoritmo bubble sort in Python

Implementiamo la soluzione all’algortimo bubble sort in Python in maniera diversa rispetto agli altri linguaggi di programmazione. Questo perchè per lo scambio delle variabili in Python non è necessaria una variabile di appoggio temporanea.

In questa guida tratto l’argomento dello scambio delle variabili. Come scambiare il valore delle variabili

Dunque non sarà necessaria questa operazione:

temp = a;
a = b;
b = temp;

Ma basterà semplicemente scrivere:

a,b = b,a

Questa procedura, detta assegnazione simultanea, mi consente di snellire l’algoritmo bubble sort in Python.

def bubbleSort(array):
for j in range(0, len(array)-1):
for i in range(0, len(array)-1):
if array[i] >array[i+1]:
array[i], array[i+1] = array[i+1], array[i]

array_numbers = [54,26,93,17,77,31,44,55,20]
bubbleSort(array_numbers)

print(array_numbers)

L’algoritmo è molto semplice, basandosi sul confronto di elementi adiacenti.

Ma se l’algoritmo fosse ordinato? In ogni caso dovrei ripetere il ciclo esterno sempre n-1 volte. Possiamo pensare allora a fare delle ottimizzazioni all’algoritmo proposto.

Ottimizzazione dell’algoritmo bubble sort in Python – ordinamento per scambio con sentinella

Possiamo pensare di interrompere il ciclo for esterno, con un break, se al termine del primo ciclo interno non si è fatto alcuno scambio. Per questo scopo utilizziamo una variabile di appoggio chiamata flag, che inizializziamo a 0. Dopo, cambiamo il valore di questa variabile se nel ciclo interno si effettua almeno uno scambio. In alternativa a 0 ed 1 posso usare una variabile booleana.

Ecco il codice di esempio:

def bubbleSort(array):
for j in range(0, len(array)-1):
flag = False
for i in range(0, len(array)-1):
if array[i] >array[i+1]:
array[i], array[i+1] = array[i+1], array[i]
flag = True
if not(flag):
break

array_numbers = [54,26,93,17,77,31,44,55,20]
bubbleSort(array_numbers)

print(array_numbers)

Seconda ottimizzazione dell’algoritmo bubble sort in Python

Possiamo ottimizzare l’algoritmo bubble sort riflettendo sul fatto che ad ogni incremento di j, almeno gli ultimi j+1 elementi sono già stati ordinati. Questo in considerazione del fatto che ad ogni iterazione, l’elemento più grande è stato spostato verso destra.

Quindi ad ogni iterazione accorciamo il ciclo dei confronti. Infatti all’n-esima iterazione si può fare a meno di toccare gli ultimi n-1 elementi che ormai sono nella loro posizione definitiva. Dunque decrementiamo n di uno ad ogni iterazione (- -n), in modo da diminuire di 1, di volta in volta, il numero dei confronti effettuati.

Ecco dunque il codice completo dell’algoritmo ottimizzato:

def bubbleSort(array):
len_array = len(array)
for j in range(0, len_array-1):
flag = False
for i in range(0, len_array-1):
if array[i] >array[i+1]:
array[i], array[i+1] = array[i+1], array[i]
flag = True
len_array = len_array – 1
if not(flag):
break

array_numbers = [54,26,93,17,77,31,44,55,20]
bubbleSort(array_numbers)

Terza ottimizzazione dell’algoritmo bubble sort in Python

Un’ulteriore ottimizzazione all’algoritmo bubble sort in Python può essere sviluppata in considerazione del fatto che il ciclo interno si interrompe proprio dove è avvenuto lo scambio. Quindi, dopo ogni iterazione più elementi si trovano nella posizione definitiva e si può evitare di ordinarli nuovamente.

Occorre memorizzare la posizione ( i+1) dell’ultimo scambio effettuato in una variabile che chiameremo ad esempio pos. Dopo assegniamo alla lunghezza dell’array il valore di pos.

Ecco una possibile implementazione dell’algoritmo ottimizzato:

def bubbleSort(array):
len_array = len(array)
for j in range(0, len_array-1):
flag = False
for i in range(0, len_array-1):
if array[i] >array[i+1]:
array[i], array[i+1] = array[i+1], array[i]
flag = True
pos = i + 1
if not(flag):
break
else:
len_array = pos

print(i,j)

array_numbers = [54,26,93,17,77,31,44,55,20]
bubbleSort(array_numbers)

print(array_numbers)

Conclusioni

In questa lezione ho realizzato alcune implementazioni dell’algoritmo bubble sort in Python, cercando di ottimizzare un algoritmo semplice da implementare, ma lento. Nelle prossime lezioni spiegherò altri algoritmi di ordinamento.

Alcuni link utili

Indice tutorial sul linguaggio Python

1 – Introduzione al linguaggio Python

2 – Le variabili

3 – Operatori aritmetici e di assegnazione

4 – Stringhe

5 – Casting

6 – Input e print

7 – Primi esercizi in Python

8 – Errori in Python

9 – Script Python

10 – Scambio di variabili

11 – Modulo math

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