- Tak, patrz listing na końcu tego postu.
- Nie nadają się aż tak dobrze jak Python. Python ma wiele narzędzi, które umożliwiają w błyskawiczny sposób rozwiązywać takie problemy (patrz listing).
- Na początek należy zapoznać się z biblioteką Numpy, nawet jeśli mówimy o deep learningu. Warto też zapoznać się biblioteką Scikit-learn.
- Nie znam JS. Nie widzę sensu generowania obrazków za pomocą JS, skoro można to również zrobić łatwo za pomocą Pythona. Wykorzystałbym bibliotekę Matplotlib do produkcji obrazków. Mogę Ci z tym pomóc, jeśli będziesz chciał.
import numpy as np
n, m = 10000, 6
data = np.random.randint(low=1, high=m**2, size=(n,m), dtype=int) # wygenerowanie danych
is_odd = lambda x: x & 0b1
seq = map(is_odd, data.flatten())
odd_even_array = np.reshape(np.fromiter(seq, int), (-1, m))
for row in odd_even_array:
s = row.sum()
print(s, m - s)
s wskazuje ile jest liczb nieparzystych w danym zbiorze, natomiast m - s ile jest liczb parzystych. data zawiera macierz, która ma 10 000 wierszy i 6 kolumn. Każdy wiersz został wypełniony losowymi wartościami całkowitymi z przedziału <1, 36>. Pobierz sobie IPythona, uruchom go i wklej ten kod w konsolę (dograj moduł numpy, jeśli nie masz). W ten sposób możesz poeksperymentować.