인공지능7 Numpy 라이브러리 활용하기 (배열 연산) Numpy 활용하기 바로 이전 포스팅과 같이 사용하기전에 import 해주고 시작! 배열 연산 Numpy는 배열끼리의 연산을 지원한다. 언뜻 보면 규칙이 복잡하지만 잘만 사용하면 상당히 복잡한 기능도 배열끼리의 연산으로 간단히 구현가능하다. na1 = np.array( [[1,2],[3,4]] ) # shape : (2,2) na2 = np.array( [[1,2]] ) # shape : (1,2) na3 = np.array( [[1],[2]]) # shape : (2,1) print( na1 + na2 ) print( na1 + na3 ) Numpy 의 배열끼리의 연산은 같은 동일 차원(x축, y축등.. ) 길이가 같거나 또는 한쪽이 1일때 허용된다. 단 차원의 크기다 다를때는 앞의 차원은 1로 간주된.. 2021. 3. 22. Numpy 라이브러리 활용하기 (숫자연산, 수학연산, 조건연산) | numpy 사인 코사인 Numpy 활용하기 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt numpy 를 import 해주고 시작합니다. Numpy - 숫자 연산 narr = np.array([[1,2],[3,4]]) print(narr + 2) print(narr * 2) print(narr / 2) Numpy - 수학 연산 Numpy 는 사칙연산 외에도 여러 수학함수를 배열 전체에 대해 사용할 수 있도록 여러 수학적 함수를 지원한다. 컴퓨터에서 삼각함수가 왜 필요할까? 삼각함수는 어떠한 주기성을 가진 데이터를 표현하는 방법으로 사용된다. 삼각 함수는 cos,sin,tan 으로 이루어진다. 입력값은 일반적인 360도 수치가 아닌 파이(π = 3.14... ) 를 기준으로 표현한다. .. 2021. 3. 22. [ 인공지능 ] Google Colab 이란? | Colab 사용하기 | Colab 기초 사용법 Google Colab 구글 코랩은 구글 colaboratory 서비스의 줄임말입니다. 브라우저에서 python을 작성하고 실행 가능합니다. 구글 코랩은 클라우드 기반으로 주피터 노트북 개발환경입니다. 코랩은 구글 드라이브, 도커, 리눅스 , 구글 클라우드 등 기술로 이루어져 있습니다. 자신의 컴퓨터에 GPU가 없거나 저사양이라면 사용하는 것을 추천합니다. Colab 특징 별도의 파이썬 설치가 필요 없습니다. 데이터에 분석 사용되는 Tensor Flow, Keras, mataplotlib, scikit-learn, pandas와 같은 패키지가 기본적으로 설치되어있습니다. GPU를 무료로 사용 가능합니다! Jupyter 노트북과 비슷하지만 더 좋은 기능을 제공합니다. 깃과 연동이 가능하여 사람들과 협업하여.. 2021. 3. 8. [ 텐서플로우 ] 텐서플로우 세션 에러 (AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Session') 텐서플로우를 처음 접하는 사람으로써, 책을 보고 학습중인데.... 문제는 텐서플로우 버전이 달라서 오류가 났다,,,,,, 정말 첩첩산중이다. 재밌네ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 내가 참고하고 있는 책의 텐서플로 버전은 1.2다. 내 텐서플로 버전은 2.3.0 이다. 추가적으로, 자신의 텐서플로우 버전을 확인하고 싶다면 아래와 같은 코드로 확인해 볼 수 있다. import os import tensorflow as tf os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3' print(tf.__version__) os 패지키를 import 하고 os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='3' 을 해준 이유가 궁금하다면 내 전 포스팅을 참고하길바란다. 굳이 안해줘도 된다. 아무튼, 텐.. 2020. 12. 19. 이전 1 2 다음
