機械学習のためのPython入門 クラスとメソッド編 - Beginning AI
機械学習にどのようなPythonの知識が必要かは、Python機械学習プログラミングの監訳者福島 真太朗（ふくしま しんたろう）さんが以下のように述べられています。 Pythonの文法については、リスト、タプル、ディクショナリなどの基本的なデータ構造、forループ、print関数、zip関数、enumerate関数、関数やクラスの作成方法などが理解できていれば十分です。 thinkit.co.jp そこで今回はPythonで書かれた機械学習のコードを読めるように、リスト、タプル、ディクショナリなどの基本的なデータ構造、forループ、print関数、zip関数、enumerate関数、関数やクラスの作成方法について学んでいきます。 従ってこの記事は、Pythonを一度もやったことがなく、機械学習のためにPythonを学びたいという人向けです。 今回読み解くPythonコードについて 今回は題
クラスメソッドとスタティックメソッドについて - Qiita
class ClassSample: class_var = "hoge" @classmethod def class_method(cls): print "%s, class_var: %s" % (cls, cls.class_var) @staticmethod def static_method(): print "%s, class_var: %s" % (ClassSample, ClassSample.class_var) class SubclassSample(ClassSample): class_var = "foo" ClassSample.class_method() # -> __main__.ClassSample, class_var: hoge ClassSample.static_method() # -> __main__.ClassSample,
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