A partire da questo tutorial, procederai alla definizione di un Perceptron e al suo addestramento.
La Rete Neurale sarà realizzata da zero.
Per visualizzare i risultati dell’esperimento, utilizzerai la libreria grafica pyplot offerta dalla piattaforma Matplotlib, una delle librerie più utilizzate nelle applicazioni matematiche e scientifiche del Python.
Come hai visto, l’utilizzo di una libreria consente di effettuare con facilità operazioni complesse come disegnare un grafico cartesiano.
Le librerie in Python sono insiemi di moduli e pacchetti che forniscono funzionalità aggiuntive senza la necessità di scrivere codice da zero. Possono includere funzioni, classi e metodi utili per svolgere compiti specifici, come manipolazione di dati, operazioni matematiche, interazioni con il sistema operativo, e molto altro.
La procedura per utilizzare una libreria è la seguente:
Prima di poter utilizzare una libreria, è necessario installarla. Python ha un sistema di gestione dei pacchetti chiamato pip. Per installare una libreria, apri il terminale o il prompt dei comandi e digita il comando seguente:
pip install nome-libreria
Nel nostro caso questo passaggio non è stato necessario poiché abbiamo utilizzato un server Jupyter dove il Python è preconfigurato. Se sviluppi codice utilizzando un IDE locale sul tuo PC, dovrai sempre installare le librerie che non sono state già installate con l’interprete standard.
Dopo aver installato una libreria, puoi importarla nel tuo script Python per iniziare a usarla. Ci sono diversi modi per importare librerie o parti di esse:
Dopo l’importazione, puoi utilizzare le funzioni, le classi e i metodi forniti dalla libreria nel tuo codice. Ad esempio, se hai importato la libreria random, puoi generare un numero casuale con:
import random
numero_casuale = random.randint(1, 100)
print(numero_casuale)
requirements.txt per gestire le dipendenze.pip install --upgrade nome-libreria per aggiornare una libreria all’ultima versione.Utilizzando le librerie, puoi estendere significativamente le funzionalità dei tuoi programmi Python e risparmiare tempo evitando di reinventare la ruota.