Improve article. Revisions Edit Requests Show all likers Show article in Markdown. 未だJSON未到達なのですがw まずはJSの多次元配列でやりたいことを実現してみた。 これを礎に次回こそはJSON体験したひっっ!!, まずは手頃なところで、アルバム3枚で解散した「はっぴいえんど」の情報をHTMLで表現。大好きなバンドです。*2, ※参考:【HTMLの基本】書ける前に読む!HTML、CSS、JSの書式-2 - クモのようにコツコツと, これ、3枚だからまだそんなに苦にならないけど、例えばビートルズ*3の全アルバムの場合は十数枚あるんでもっとキツそうです。ホワイトアルバムなんて2枚組ですからね。。 googletag.defineSlot('/21812778492/blog_728x90_common_overlay_adsence', [728, 90], 'div-gpt-ad-1583302554779-0').addService(googletag.pubads()); まずJSONというのは連想配列であり、連想配列と … 【JSの基本-前編】書ける前に読む!HTML、CSS、JSの書式-4 - クモのようにコツコツと, 配列は[]カッコ、連想配列は{}カッコです。配列のカウントは1ではなく0から始まります。[0]は1番目という意味。, 2番目のキーの中の1番目のキーの値にアクセス。エクセルでいう「行」と「列」みたいなイメージです。, 1枚目のアルバムはこのようになります。 連想配列の各要素のキーと値をダイアログで表示する方法を見てみましょう。, for文のループの中で、連想配列のキーに指定した文字列は、この例文の場合は、「k」で取り出すことができます。また、連想配列の該当の要素の値は、この例文の場合「player[k]」と記述してアクセスできるようになっています。配列の順番は、必ずしも意図したとおりになっているわけではないので、注意が必要です。, また、配列に余計なものが含まれてしまうこともありえます。オブジェクトを拡張したりして、プロパティを増やしたなら、それが、連想配列にも追加されて、ループのなかに入ってしまうのです。 updated at 2014-12-17. または、ブラケットを記述して追加する方法もあります。ブラケット内に、文字列を記述するとその文字列をキーとする要素が追加可能です。ここでは例として、「Ronaldo」選手の国籍(nation)を登録します。, PHPなどの、他のオブジェクト指向の言語と同じような記述なので、配列の要素を追加していることが分かりやすいです。 侍エンジニア塾は上記3つの成功ポイントを満たすようなサービス設計に磨きをかけております。, 「自分のスタイルや目的に合わせて学習を進めたいな」とお考えの方は、ぜひチェックしてみてください。, JSONとはなにかpackage jsonやjson shcemaなども含めて解説!, Pythonでjson dumpsを使いこなそう!(encoding、foramt、datetime). Improve article. googletag.pubads().enableSingleRequest(); What is going on with this article? JSON.parseの結果をコンストラクタでくくる. | Send edit request. そして調べたところ、最近は他にもいろんな書き方が増えてきたようです。どれが一番ベターなのか検証したい。それでは!, *2:関係ないけど学生時代コピーバンドやってました。楽しかったなぁ。松本隆のドラム大好きです。, フロントエンドエンジニア。神奈川に住まう四十路のオジキ。 DTP→Webデザイナーから転向し今に至る。引き続きコツコツの日々。 また、配列の要素からある値を探し出して使いたいという場合でも、キーを指定しやすくなります。, JavaScriptでも配列を使うことができ、連想配列のオブジェクトもあります。変数のリストをキーと値の配列よりも便利に使えるようになっています。, では、はじめに、JavaScriptの連想配列を作ってみましょう。配列のオブジェクトを宣言します。, 「Object」と記述して、空のオブジェクトを作ります。またこの例文では、「player」という変数名のオブジェクトも作っています。まだ配列の要素はない状態です。 googletag.pubads().collapseEmptyDivs(); googletag.defineSlot('/21812778492/blog_300x250_common_sidemiddle01_adsense', [[300, 250], [336, 280]], 'div-gpt-ad-1565198726712-0').addService(googletag.pubads()); querySelectorAllは複数ある要素を全て取得し、配列に入れる。, この取得は最初のテンプレ複製後に実行しないともともとの1つしかない挙動になったので注意。, 「HTML」「JS」タブを切り替えてみてください。HTMLの中身は空っぽのままJSの配列のアルバム3枚目までのデータが全部表示されていました!, ほとんどJSの配列と一緒じゃないですか!違うのはキー名がタブルコーテーション" "でくくられている部分。ちなみにJSONではシングルコーテーション' 'はNGらしい。 Javaでで書く配列の使い方、多次元配列について初心者向けに解説しています。プログラミングをする上で配列は業務でもよく利用する知識になるので、今のうちに覚えておくと良いでしょう。基礎から説明しているので、誰でも理解できるでしょう。 【JSの基本-後編】書ける前に読む!HTML、CSS、JSの書式-5 - クモのようにコツコツと, 「HTML」「JS」タブを切り替えてみてください。HTMLの中身は空っぽなのにJSの配列のアルバム1枚目のデータが表示されていますね!, しかしながら、アルバム2枚目、3枚目を増やすときに、このコードをコピペして、変数名を打ち替えて…ふーむ、この量産はまた冗長の「にほひ」がしてきますね。。ビートルズ全アルバムなんか作ってらんないし、修正が生じたら修正箇所が倍々ゲームです。, まず、アルバムデータ自体も変数album1といちいち番号を打つのは手間です。打ち間違わないよう神経を使うしね。, そこで、全体を配列の中にに入れてみます。外側に全体を包む変数albumsを作り、この中に配列を入れます。, これで「i番目のアルバム」と配列数をカウントしながらループ処理ができると良さげです。, HTML上のテンプレも先ほどの曲名リストliの様にループで増やせばいいので1枚分にしちゃいましょう。, まず先ほどのHTMLのテンプレート.album一式をアルバム枚数分-1枚ループして複製したい。 googletag.enableServices(); Report article . googletag.defineSlot('/21812778492/blog_300x250_common_sidemiddle02_adsense', [[300, 250], [336, 280]], 'div-gpt-ad-1565198822157-0').addService(googletag.pubads()); この記事では、連想配列をつくったり使ったりする基本的な方法も含めて、詳しく解説します。, 配列とは、リスト化された変数で、キーと値を持つ要素の集合です。リストに含める変数の数は不定であることが多く、それぞれを変数として持つのは実用的ではありません。そこで関連する情報を同じ変数のなかに配列として持っておけばプログラムとしても見やすいです。, さらに、情報を配列として持つようにすると、リスト内の変数の数が変わっても、追加したり削除したりする操作が簡単におこなえます。連想配列ではない単純な配列なら、それぞれの要素のキーは0からはじまる自然数が自動的に割り当てられます。, 連想配列とは、自動的に割り当てられる数字をキーとして持つかわりに、自由に任意の文字列を割り振ることができる配列です。キーを任意に指定できることによって、そこに格納されている値が何のことであるかということがより簡単に連想できるようになっています。 各プロパティに@castデコレーターをつける 3. 使い方は以下です。 1. (もともとテンプレが1つあったので、アルバム枚数分だと1つ多くなってしまった), 次に繰り返し使うセレクタを変数に入れて取得しよう。 googletag.defineSlot('/21812778492/blog_468x60_common_eyecatch02_adsence', [728, 90], 'div-gpt-ad-1567575393317-0').addService(googletag.pubads()); googletag.defineSlot('/21812778492/blog_728x90_common_overlay', [728, 90], 'div-gpt-ad-1584694002281-0').addService(googletag.pubads()); © 2020 BDARC学生勉強会 All rights reserved. googletag.defineSlot('/21812778492/blog_300x250_common_fixed02_adsense', [[300, 250], [336, 280]], 'div-gpt-ad-1565198391774-0').addService(googletag.pubads()); jQueryで要素を追加するappendの使用方法まとめ ~appendToやafterに適したパターンについても解説. 別の方法として、連想配列オブジェクトの関数でキーをすべて取り出すこともできます。, 連想配列「player」のキーの一覧リストとして「propaty」を配列に収め、for文で要素の数だけループさせます。ループの中で、配列「propaty」の要素が連想配列「player」のキーになっているので、そのままキーとして使用します。 【JSの基本-前編】書ける前に読む!HTML、CSS、JSの書式-4 - クモのようにコツコツと, ※参考:ループ(反復)とは 多次元配列の中身を取得. }); みなさん、こんにちは!JSONファイルを扱うとき、ハッシュと配列の使い分けや、どの程度ネストさせていいのか、ハッシュや配列が入り混じってもいいのかなど気になっている方はいませんか?, 因みにネストとは、構造が入れ子になっていることを指します。構造がより多く入れ子になっていることをネストが深くなるというので覚えておきましょう!今日はそんな方のために、JSONの配列について詳しく話していこうと思います!, さて、JSONでデータを扱うときネストする方法に、配列を使うか、ハッシュを使うかという方法があります。, 配列もハッシュも複数の値を管理するためのものですが、それぞれについてごっちゃになっていないか、きちんと定義していきましょう。, まず、配列とは言語によってはリストと呼ばれたりもしますが、基本的には[]このスクエアブラケットで囲まれたものを指します。配列はインデックスと要素によって管理します。, インデックスとは配列の一つ一つに与えられた添字のことで、0から要素の終わりまで与えられます。例えば、, このような配列があれば0番目: apple, 1番目: banana, 2番目: melonという風に認識されます。添字は配列を用いた時点で自動で付与されます。なので基本的に、, ハッシュとは、JavaScriptではオブジェクトなど言語によって呼び方が違いますが、概念は同じで{}このカーリーブラケットで囲まれたもののことを示します。, プログラミングを学んでいると、意味は同じだけど言語によって呼び方が違って難しく感じてしまうことなどはよくあるので、常に概念を捉えて学ぶことが大切です。ハッシュとは、keyとvalueを一セットとして扱う方法のことです。, この左側がkeyで右側がvalueとなっていて、常にkeyを指定することによってvalueを呼び出します。, としてやることで、taroを取り出すことができます。インデックスという概念はなく、要素が増えても一意な名前(key)で情報を指定できることが特徴です。また、JSONは基本的にハッシュ構造になっています。, 本日は、Pythonを使ってtest.jsonからJSONを読み込み実際に配列を扱って行きます。Pythonで書いていますが、今回はPythonを使うところがミソではなく、JSONを理解することが目的なので言語に拘る必要はありません。, Pythonでのjsonの読み込み方などは、こちらの記事で解説しているのでわからない方はみてみてください。, このようなJSONを用意しました。例えばこの中の”swimming”を取り出してみたいとしましょう。実はこれ、前章で行った配列の取り出し方とハッシュの取り出し方を合わせると対応できるのです。, このようにして取り出していますね。json_objectという変数に格納されたJSONを[“hobby”]で趣味の配列を抜き出してその後[1]で配列の中の1番目の要素を取り出していますね。先程も上げましたが、配列は0から数えるを間違えないようにしてください。, このようJSONを用意しました。2次元配列と言うやつですね。これは、配列の中の1つ目の配列がインデックス0、2つの目の配列がインデックス1となり、その中の要素それぞれに、さらにインデックスがついています。, keyが”hobby”の0番目の配列の1番目の要素という風に指定してやれば良いですね。このように、どんな複雑なものでもひとつずつ指定してやればどんなものにも対応することができます。, では最後に配列とハッシュが入れ混ざったものをみていきましょう。以前までのものも入れ混ざっていたのですが、もっと複雑なものをみていきます。, しかし今まで通り順を追ってやっていけば問題ありません。次の例では”walking”と”indoor”の配列を取り出してみましょう。, いかがでしたか。配列やハッシュのネストが深くなっていくと、心理的に難しそうに見えますが実際はこのように単純ですのでこれを機にJSONて簡単だなと思えていただければ幸いです!それでは!!, 当プログラミングスクール「侍エンジニア塾」では、これまで6000人以上のエンジニアを輩出してきました。 WordPress等で日々サーバサイドやデータベースの便利さを感じつつ…そういえばJSとよく似たJSON(ジェイソン)というデータ形式があったな。これを使えばクライアントサイドでもグラフやゲームやインタラクティブコンテンツやらを作れそうだ、と思い浮び調べ始めたところ…前提知識不足すぎて知りたいことが数珠つなぎ!数週間も沼にハマってました。*1 昔AWSとかChefとかを上辺だけでやってた時にJSONがさっぱり分からなくて泣きそうになったことがあったけど、そこから離れてたらある日突然独自解釈で開眼したのでメモを残す。 JSONとは連想配列である. 今回はBDA定期勉強会の『ゼロから作るディープラーニング』シリーズの第4回を担当しましたので、それをまとめます。, 現在、私たちBDARC学生勉強会では『ゼロから作るディープラーニング』を教科書として輪読会を進めています。, 今回はp53-71です。「3.3多次元配列」の計算から「3.5出力層の設計」までです。, ここではNumPyの使い方と計算を主にまとめます。行列の基本的な計算方法を身に着けましょう。, A.shapeの返り値はタプルです。例えば2行3列の配列であれば(2, 3)と表示されます。, 返り値である(4, )は0番目の次元に4個の要素があることを示しているためです。0番目の次元とはつまり1次元のことです。Pythonではインデックス番号は0から始まるので注意してください。, 同じように(2, 3)では、0番目の次元に2つ、1番目の次元に3つの要素があるという意味になります。つまり2行3列の行列というわけです。, $$\left(\begin{matrix}1 & 2 \\3 & 4 \\5 & 6 \\\end{matrix}\right)$$, データサイエンスの場合、基本的には1つの行が1つの標本を表します。列は説明変数であることが多いです。そのため「200行ある」といったら200個の標本があると考え、10列といったら変数が10個あるのだと思ってください。, では行列の積(ドット積)を計算しましょう。これもNumPyの機能で行うことができます。, $$\left(\begin{matrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \end{matrix}\right)\left(\begin{matrix} 5 & 6 \\ 7 & 8 \end{matrix}\right)=\left(\begin{matrix} 19 & 22 \\ 43 & 50 \end{matrix}\right)$$, どの要素同士を掛け算するか覚えていますか?ちょっと一部分だけ抜き出してみましょう。, $$\left(\begin{matrix} 1 & 2 \end{matrix}\right)\left(\begin{matrix} 5 \\ 7 \end{matrix}\right)= 19$$, この例で示すように、行列の積は左行列の行と右行列の列の要素ごとの積とその和によって計算されます。, 例で示したように、行列の計算は被演算子(行列A, Bのこと)の順番が異なると結果が異なります。, 繰り返しになりますが、左側の行列の行数と右側の行列の列数が一致していないと計算はできません。, $$\left(\begin{matrix} 1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \end{matrix}\right)\left(\begin{matrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \\ 5 & 6 \end{matrix}\right)=\left(\begin{matrix} 22 & 28 \\ 49 & 64 \end{matrix}\right)$$, $$X=\left( \begin{matrix} x_1 & x_2 \end{matrix} \right)=\left( \begin{matrix} 1 & 2 \end{matrix} \right)$$, Xは上記のように(1, 2)であり、重みはそれぞれの矢印に乗っているイメージです(イラストには描いてありません)。, したがって、ネットワークの計算は以下のようになります。一部分だけを取り出してみます。, $$\begin{align}y_1 &= (x_1 \times w_1) + (x_2 \times w_4)\\&= (1 \times 1) + (2 \times 2)\\&= 5\end{align}$$, $$\begin{align}Y &= XW \\&= \left( \begin{matrix} x_1 & x_2 \end{matrix} \right)\left( \begin{matrix} w_1 & w_2 & w_3 \\ w_4 & w_5 & w_6 \end{matrix} \right) \\&= \left( \begin{matrix} 1 & 2 \end{matrix} \right)\left( \begin{matrix} 1 & 3 & 5 \\ 2 & 4 & 6 \end{matrix} \right) \\&=\left( \begin{matrix} 5 & 11 & 17 \end{matrix} \right)\end{align}$$, いかがでしょうか。行列の計算にすれば、ネットワークの計算をうまく表すことができますよね。, まずは記号の意味を確認しましょう。これは一般的な記号ではなく、教科書内での記述法なので今だけ覚えてください。, まず(1)は第1層に付加される重みであることを意味します。つぎに12は、2番目の要素から1番目の要素へ向かう、という意味です。21ではない点に注意してください。先に来る数字(十の位)が行き先です。, bはバイアス(bias)のbです。(1)は第1層に加えられる重みということです。バイアスは第1層にすべて足されるので、次層の1番目の要素へ向かうことを示す1だけ(十の位)が残ります。, $$a_1 = x_1w^{(1)}_{11} + x_2w^{(1)}_{12} + b^{(1)}_1$$, $$a_2 = x_1w^{(1)}_{21} + x_2w^{(1)}_{22} + b^{(1)}_2$$, $$a_3 = x_1w^{(1)}_{31} + x_2w^{(1)}_{32} + b^{(1)}_3$$, $$\begin{align}A&=\left( \begin{matrix} a_1 & a_2 & a_3\end{matrix} \right),X=\left( \begin{matrix} x_1 & x_2\end{matrix} \right),\\B&=\left( \begin{matrix} b^{(1)}_1 & b^{(1)}_2 & b^{(1)}_3\end{matrix} \right),W=\left( \begin{matrix} w^{(1)}_{11} & w^{(1)}_{21} & w^{(1)}_{31} \\w^{(1)}_{12} & w^{(1)}_{22} & w^{(1)}_{32}\end{matrix} \right)\end{align}$$, さきほどの例ではa_1が活性化関数へ入力されます。活性化関数はh(a)で表されます。, 今回は活性化関数にシグモイド関数を用います。シグモイド関数は以下のように実装されています。, その前に第0層から第1層の入力をまとめておきます。さきほどとはちょっと書き方を変えていますが、意味はわかるはずです。, これで第0層から第1層の実装がまとめられました。同じように第1層から第2層のネットワークを実装してみましょう。, 第1層のニューロンは3つで、第2層のニューロンは2つあります。したがって重みはニューロンの組合せの数だけ必要なので6個ですね。, またこのイラストでは、あえて活性化関数を省略しています。各ニューロンの内部では、a_1が活性化関数(シグモイド関数)に入力されz_1が出力されます。, ごちゃごちゃしないように矢印の数を減らしていますが、実際には各ニューロンはつながっています。, 今は黄色の円まで実装が終わっています。これから黄色(第2層)から紫色(第3層)への処理を実装していきます。, 恒等関数なのでわざわざ書かなくてもOKです。教科書では、これまでの流れに沿ってidentity_function(x)を実装しています。, 流れとしてはこれまでと同じですね。次の項目でこれまでの実装をすべてまとめていきます。, $$ \begin{align}y_k &= \frac{\exp(a_k)}{\sum_{i=1}^{n}\exp(a_i)} \\&= \frac{e^{a_k}}{\sum_{i=1}^{n}e^{a_i}}\end{align}$$, ソフトマックス関数の出力は、前層のすべてのニューロンからの入力に影響を受けます。シグマ記号が分母にあるのでそれがわかります。, $$ y_k = \frac{\exp(a_k)}{\sum_{i=1}^{n}\exp(a_i)} $$, ここでk=10のとき、分子は20,000を超えます。k=100では0が40個以上並ぶ大きな数になってしまいます。, あまりに大きな数の場合、プログラムの結果はinfという無限大を表す返り値になってしまいます。, そのため、infにならないように巨大な定数を引くという手法をとります。以下のように式変形します。, $$ \begin{align}y_k &= \frac{\exp(a_k)}{\sum_{i=1}^{n}\exp(a_i)} \\&= \frac{C\exp(a_k)}{C\sum_{i=1}^{n}\exp(a_i)} \\&= \frac{\exp(a_k + \log C)}{\sum_{i=1}^{n}\exp(a_i + \log C)} \\&= \frac{\exp(a_k + C’)}{\sum_{i=1}^{n}\exp(a_i + C’)} \\\end{align}$$, まず、分子と分母に定数Cをかけています。その後は対数に変換して指数関数の中に入れます。, この式変形からいえることは、ソフトマックス関数の指数関数の中身に対して、どんな定数を足しても結果は変わらない、ということです。つまりC'が何でもOKということです。, そのため、exp(a)はinfになる可能性がありましたが、exp(a + C')であればC'の値を調整することによってオーバーフローを防ぐことができます。, nanはNot a Numberのことで、非数とも書かれます。つまり計算できなかったことを意味します。exp(a)がオーバーフローしたわけですね。, さてさきほどの例で示したように、ソフトマックスの出力は確率としてみなすことができると説明しました。, そのため、具体的な確率値が必要でないなら、わざわざソフトマックス関数を通さなくても、確率の大小関係は分かるのです。, まず回帰問題には恒等関数、分類問題にはソフトマックス関数を出力層の活性化関数に使います。, $$y_k = \frac{\exp(a_k)}{\sum_{i=1}^{n}\exp(a_i)}$$, これを上のイラストにあてはめた場合、出力層の0番目のニューロンの出力は以下のようになります。, $$y_0 = \frac{\exp(a_0)}{\sum_{i=1}^{9}\exp(a_i)}$$, $$y_1 = \frac{\exp(a_1)}{\sum_{i=1}^{9}\exp(a_i)}$$, このように1つずつ書けば、出力層のニューロン数と分類クラス数が一致することが理解できますね。, 重みやバイアスとは何か、具体的にどのように計算しているのか、ということはニューラルネットワークを実装する上でこの先ずっと関わってきます。, なぜ分類問題にはソフトマックス関数を使うのか、なぜ確率とみなすことができるのかも説明できるレベルになるのが望ましいです。, 次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。.

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