Introduction to Python

ภาษาไพธอน (Python) เป็นภาษาระดับสูงที่สามารถใช้ในการคำนวณทางคณิตศาสตร์ สถิติ รวมถึงการใช้สร้างโมเดลปัญญาประดิษฐ์ และใช้สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้อีกด้วย

ดังนั้นการเรียนรู้ไวยากรณ์ (syntax) ของการเขียนภาษาไพธอนจึงเป็นพื้นฐานสำคัญในการต่อยอดการสร้างโมเดลทางประสาทวิทยาที่อาจใช้ทักษะในสาขาต่างๆนั่นเอง

เราจะใช้ Jupyter notebook ในการเขียนโค้ดเป็นหลัก โดย Jupyter notebook จะเป็นหน้าเว็บไซต์ที่ทำให้ เราสามารถเขียนโค้ดใน cell (กล่อง) ด้วยโปรแกรมภาษาไพธอนได้ โดยการรันโค้ดในแต่ละ cell จะสามารถกด shift + enter เพื่อรันแต่ละ cell ได้

Jupyter notebook มีข้อดีคือเราสามารถรันใน local computer หรือว่ารันบนเว็บไซต์ผ่าน Google Colaboratory (Google Colab), Kaggle, หรือ Amazon Sagemaker Studio ก็ได้

Integer และ Float

เราสามารถสร้างตัวแปร (variable) ที่เป็นชนิด

• integer หรือตัวแปรที่เป็นจำนวนเต็มที่อาจจะมีค่าเป็นบวก ลบ หรือศูนย์ก็ได้

• หรือ float ที่เป็นตัวแปรที่เป็นเลขทศนิยมได้

และใช้การคำนวณง่ายๆกับตัวแปรของเราได้ เช่น บวก (+), ลบ (-), คูณ (*), ยกกำลัง (**)

x = 5.
print(type(x))  # float

x = 10
print(type(x))  # int

print(x + 1) # 11
print(x - 3) # 7
print(x * 2) # 20
print(x ** 2) # 100
print(x / 2) # 5.0

สำหรับตัวแปรชนิด boolean มีค่าเป็น จริง (True) หรือ ไม่จริง (False)

is_available = True  # boolean

print(type(is_available))
print(not is_available)

print(5 != 3)
print(5 == 5)
print(5 == 10)

ตัวแปรชนิด string ใช้ในการเก็บตัวอักษรหรือลำดับของตัวอักษร และต่อ string กันได้ด้วยการใช้ “+” เช่น

s = "Hello world!"
print(s)
print(s[0: 2]) # print จาก index 0 ถึง 1
print(s[1:5]) # print จาก index 0 ถึง 4

name = "John"
message = "Hello! " + "My name is " + name
print(message)

school = "Suankularb Wittayalai"
text = "I went to {} school".format(school)
print(text)

นอกเหนือจากนั้นยังมีชนิดของ Containers ที่สามารถใส่ข้อมูลต่างๆของ Python ได้เช่น Lists, Dictionaries, Sets และ Tuples ใน cell ถัดๆไปเราจะมาลองสร้างข้อมูลประเภทเหล่านี้กัน

Lists

ลิสต์ (Lists) เป็นการเก็บค่าต่างๆเข้ามาด้วยกัน โดยจะเป็นชนิดอะไรก็ได้ เช่น string, integer, float หรือแม้แต่ dictionary (section ถัดไป)

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
first_number = numbers[0]
last_number = numbers[-1]
print(first_number)
print(last_number)

numbers.append(6) # เพิ่มลิสต์ด้วยเลข 6
print(numbers)

numbers.extend([7, 8, 9])  # เพิ่มลิสต์ด้วย ลิสต์ [7, 8, 9] 
print(numbers)

numbers = list(range(5)) # สร้างลิสต์ของตัวเลขที่มีค่า 0 to 4
print(numbers)

print(numbers[2:]) # เลือกตำแหน่ง 2 เป็นต้นไป
print(numbers[:2]) # เลือกตำแหน่ง 0 ถึง 1
print(numbers[:-1]) # เลือกตำแหน่ง 0 ถึงก่อนตัวสุดท้าย (-1)

ในตัวอย่างถัดไป เราจะสร้างลิสต์ (list) ของผลไม้และพิมพ์ลิสต์ของผลไม้ออกมา และทำการใช้ for loop ร่วมกับการแจกแจง (enumerate) ในการพิมพ์ของจากลิสต์ออกมาพร้อมกับเลขกำกับ

# create a list of strings
fruits = ["apple", "banana", "orange", "mango"]

print("Regular for loop\n")
for fruit in fruits:
    print(fruit)
print("----")

# iterate over the list using a for loop and enumerate
print("For loop with enumerate\n")
for i, fruit in enumerate(fruits):
    print(i, fruit)
print("----")

บางครั้งเราสามารถใช้ in-line for loop เพื่อเขียน for loop ใน 1 บรรทัดได้ เช่น การนำ build-in function sum มาใช้ร่วมกับ range(10) เพื่อหาค่าผลบวกจาก 0 ถึง 9

s_r = sum([i for i in range(10)])

Dictionaries

นอกจากนั้น Python ยังสามารถเก็บข้อมูลในรูปแบบของ dictionary ซึ่งเป็นการเก็บข้อมูลแบบที่มีคู่ของ key และ value อยู่ด้วยกัน dictionary เหมาะกับการเก็บข้อมูลและดึงข้อมูลออกมาจาก key บางอย่างที่เราสนใจ โดยถัดไปเราจะลองสร้าง dictionary ที่มี key เป็น id และ value เป็นประเภทของสิ่งของ

โดยหลังจากที่เราสร้าง dictionary ก็จะอัพเดทด้วย key, value ใหม่โดยการใช้ id2label[key] = value เช่น id2label[4] = "mango" และทำการสลับ key และ value โดยการใช้ for loop ร่วมกับ .items()

person = {
    "name": "John Wick",
    "age": 60,
    "city": "New York",
    "status": "excommunicado",
}
person["occupation"] = "Hitman"
for key, value in person.items():
    print("{}: {}".format(key, value))

id2label = {0: "background", 1: "apple", 2: "orange", 3: "banana"}
print("Keys: ", id2label.keys())
print("Values: ", id2label.values())

# อัพเดท dictionary ที่มี key เท่ากับ 4 และ value เท่ากับ "mango"
id2label[4] = "mango"
print("Updated keys: ", id2label.keys())
print("Updated values: ", id2label.values())

label2id = {v: k for k, v in id2label.items()}

If-else statements

ถัดมา if, else, elif ใช้ในการเขียนเงื่อนไข (conditions) ที่ใช้ในการแบ่งประเภท เช่น การตัดเกรด (A >= 80, B < 80 หรือ >= 70, …) หรือการคัดเลือกที่มีเงื่อนไขที่สร้างไว้แล้ว

b = 2
if b > 5:
    print("b is greater than 5")
else:
    print("b is less than or equal to 5") 

score = 55 # ลองเปล่ี่ยนบรรทัดนี้ และรันเพื่อทดลองใช้เงื่อนไข (condition) if, elif, else 
if score >= 80:
    print("Grade A")
elif score < 80 and score >= 70:
    print("Grade B")
elif score < 70 and score >= 60:
    print("Grade C")
elif score < 60 and score >= 50:
    print("Grade C")
else:
    print("Grade D")

Functions

Python มี built-in functions ต่างๆมากมาย เช่น sum, pow, max, abs นอกจากนั้นเราสามารถเขียน function ใน Python ขึ้นมาเองได้อีกด้วย ฟังก์ชั่นเปรียบเสทอนการสร้างชุดโค้ด (blocks of code) ที่สามารถนำมาใช้งานใหม่ได้ โดยการเขียนฟังก์ชันใน Python จะรับ input parameters และให้ output โดยการเขียน return

เราสามารถเขียนฟังก์ชั่นได้ดังนี้:

def do_something(input1, input2, ...):
    # เขียน ฟังก์ชั่นในนี้
    ...
    return output1, output2

# เขียนฟังก์ชันชื่อ exponential ที่รับ x และ y จากนั้นคำนวณค่า x ** y
def exponential(x, y):
    """Calculate x ** y"""
    return x ** y

result = exponential(3, 4) # 81
print(result)

# เขียนฟังก์ชันที่ใช้ในการต้อนรับ โดยให้ input เป็น name (default เป็น Alice)
def greet(name="Alice"):
    print("Greeting {}!".format(name))
    
greet()
greet("John Wick")

# (optional) บางครั้งเราอาจจะพบการเขียนแบบใช้ keyword arguments
# คือรับ input ที่เป็น key, value เข้ามา
# กรณีนี้เราจะบังคับใส่ name (string), age (integer), และ keyword arguments
def describe_person(name: str, age: int, **kwargs):
    print("Name: " + name)
    print("Age: " + str(age))
    for key, value in kwargs.items():
        print(key.capitalize() + ": " + value)

describe_person("John Wick", 60, occupation="Hitman", city="New York")

More to come

นอกเหนือจากฟังก์ชั่นหลักของ Python แล้ว Python ยังสามารถนำไปใช้ในงานประเภทต่างๆได้อีกมากมาย หนึ่งในนั้นคือการนำมาช่วยในการสร้างโมเดลทางคณิตศาสตร์และการคำนวณทางสถิติที่เราจะได้เรียนกันนั่นเอง Python มีไลบรารี่ต่างๆที่ทำให้การคำนวณทำได้ง่าย และสามารถนำมาแก้ปัญหาทางการวิจัยได้ในอนาคต

ผู้จัดเตรียม code ใน tutorial: ดร. ฐิติพัทธ อัชชะกุลวิสุทธิ์