【Python】部分文字列(N-Gram)を列挙したリストを得る

コード

def getCharNGram(n,s):
    charGram = [''.join(s[i:i+n]) for i in range(len(s)-n+1)]
    return charGram

サンプル

def getCharNGram(n,s):
    charGram = [''.join(s[i:i+n]) for i in range(len(s)-n+1)]
    return charGram

for i in range(1,4):
    print(getCharNGram(i,"abc"))

'''
#実行結果
['a', 'b', 'c']
['ab', 'bc']
['abc']
'''

【Python】文字列からリストや辞書型に変換・文字列をコードとして実行【eval】

文字列からリストに変換

コード

a = '[1,2,3]'
b = eval('[1,2,3]')

print(a)
print(type(a))
print(b)
print(type(b))

実行結果

[1,2,3]
<class 'str'>
[1, 2, 3]
<class 'list'>

文字列から辞書型に変換

コード

dic_str = "{'a':'1', 'b':'2', 'c':'3'}"
dic = eval(dic_str)
 
print(dic['a'],dic['b'],dic['c'])

実行結果

1 2 3

文字列をコードとして実行する

コード

a = 1
b = 2
str_cal = 'a + b'

print(eval(str_cal))

実行結果

3

参考記事

PyCharmをインストールする際に参考にしたサイト

PythonのIDEであるPyCharmをインストールしました．

参考にさせていただいたサイトをメモしておこうと思います．

参考にさせていただいたサイト

学生だと機能無制限版も無料で使えます．

初期設定をする際に参考にさせていただきました．

これから読みたいサイト

パターン認識と機械学習（上）を読む際に参考にしたサイトや資料まとめ

輪講の題材としてパターン認識と機械学習（PRLM）の上巻が選択されたのですが，この本は，私にとっては自力で読むにはかなり難しい本であったので，いくつかのサイトを参考にしました．そのサイトをまとめておこうと思います．

[1] インターネット各地に散逸する「パターン認識と機械学習」の解説資料を集約するリポジトリ

このサイトには，様々な団体などの勉強会や読書会で作成された，パターン認識と機械学習（PRLM）のスライド資料が集められています．

[2] もし天鳳の鳳凰民がビショップの『パターン認識と機械学習』を読んだら

• もし天鳳の鳳凰民がビショップの『パターン認識と機械学習』を読んだら
• critterの学習帳

この資料はcritter様が作成したもので，PRMLの内容が数式をメインとしてまとめられています．

[3] 『パターン認識と機械学習の学習 普及版』

『パターン認識と機械学習の学習 普及版』（PDF）

この資料は，PRMLで必要とされる数学的知識についてまとめられたものです．
書籍としても販売されています．

パターン認識と機械学習の学習―ベイズ理論に挫折しないための数学

[4] 【機械学習勉強会】パターン認識と機械学習(PRML)第1章のまとめ Part.1

この記事では，PRML１章の内容についてわかりやすく簡潔にまとめられています．