import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline from PIL import Image 이미지를 jupyter notebook에 파일을 심기 위해 필요한 모듈을 불러줍니다 pic = Image.open('C:/Users/Owner/Desktop/Computer-Vision-with-Python/Computer-Vision-with-Python/DATA/00-puppy.jpg') 귀여운 댕댕이 사진이 있는 폴더의 경로를 image.open으로 불러옵니다 type(pic) PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile pic의 type은 이렇게 나옴. 이형식을 array로 변환해줍니다 pic_arr = np.asarr..
1. 모듈 임포트 및 데이터셋 불러오기 import warnings warnings.filterwarnings('ignore') import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import warnings import os %matplotlib inline warnings.filterwarnings('ignore') plt.rcParams['font.family'] = 'NanumGothic' # 시각화시 한글깨짐 방지 df= pd.read_csv("C:/Users/Owner/Downloads/Alcohol_Sales.csv",index_col='DATE',parse_dates=True)..
정말 많이 배우고 구현해도 항상 새로운 딥러닝.... 갈길이 멀다 ,,,, 기본 모듈 임포트 import keras import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np %matplotlib inline 선형 데이터로 식은 y= mx+b+noise이고 임의의 값을 설정한다. m=2 b=3 x=np.linspace(0,50,100) np.linspace(구간시작점, 구간끝점, 구간내 숫자갯수) x를 찍으면 요렇게 나온다. array([ 0. , 0.50505051, 1.01010101, 1.51515152, 2.02020202, 2.52525253, 3.03030303, 3.53535354, 4.04040404, 4.54545455,..
퍼셉트론은 여러개의 input과 한개의 output이 있다. input이 두개있다고 가정하고, 입력치는 각각 12와 4, 가중치를 0.5와 -1라고 가정해보자. 이러한 입력치에 가중치를 곱하게 된다. 12*0.5 + 4*-1 입력치를 가중치와 곱한 결과를 취해서 활성화 함수(activation function)으로 보낸다. 외부를 볼 수 없는 hidden layer도 존재하는데, input과 output 사이에 존재하고, 3개의 이상의 hidden layer가 있을 때, deep network 라고 부른다. 입력값들이 양수면 1 음수면 0을 출력한다.만약 입력치가 0이라면 output은 항상0이 도출된다. 이러면 문제가 생기기 때문에, bias를 추가하여 이러한 딜레마를 해결함. 활성화 함수에는 기본적으..
한글폰트 사용 가능한지 확인하기 먼저, 시각화 하기 위해서는 한글폰트가 그래프에서 잘 나오는지 확인해봐야 한다. import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1,2,3],[4,5,6]) #x축 눈금, ,y축 눈금 plt.title('그래프') plt.show 영어로 나오면 나타나지만, 한글로 하면 이렇게 깨져서 나온다 #파이썬그래프한글깨짐 #그래프를 노트북 안에 그리기 위해 설정 %matplotlib inline #패키지 라이브러리 가져오기 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager as fm #그래프에서 마이너스 폰트 깨지는..
파이썬 내장 모듈 import math 수학적 연산고 관련된 함수들을 모아놓은 모듈 ceil: 올림하여 정수로 만들기 floor : 내림하여 정수로 만들기 sqrt: 제곱근 factorial: 팩토리얼 pi: 원주율 import random random.randint(시작값,끝값) = 시작값~끝값 사이의 랜덤 정수 구하기(끝값 포함) random.randrange(시작값, 끝값) = 시작값~끝값 사이의 랜덤 정수 구하기(끝값 미포함) random.randrange(끝값): 0~끝값 사이의 랜덤 정수 구하기(끝값 미포함) #1-10 사이의 랜덤 정수 구하기(10포함) import random print(random.randint(1,10)) #1-9 사이의 랜덤 정수 구하기 print(random.rand..
객체의 속성은 객체 안의 변수에 저장된다. 객체의 이름 다음에 점을 찍고 변수 이름을 적는다. car1.brand = "현대자동차" car1.model = "소나타" car1.color = "빨강" 객체의 메소드는 객체 안에 정의된 함수다. 객체의 메소드는 객체 이름 다음에 점을 찍어 호출한다. car1.turn_on() car1.turn_off() class 클래스명: self: 메소드를 호출한 객체를 받는다. 자동차 클래스와 객체 #### - 3가지 속성과 3가지 기능이 있는 자동차 객체를 찍어내기 위한 틀을 만든다. #### - brand, model, color #### - 기능 : turn_on, turn_off, drive #자동차 클래스 만들기 class Car: def __init__(se..
lambda 매개변수1, 매개변수 2...: 수식 람다표현식은 이름이 없는 익명함수 #두 수를 매개변수로 받아 더한 결과를 리턴하는 함수 def get_plus(n1,n2): return n1+n2 get_plus(1,2) 3 #람다표현식으로 만들기 lambda n1,n2: n1+n2 #람다표현식 사용하기 (lambda n1,n2: n1+n2)(1,2) 3 #람다표현식을 프로그램 내에서 재사용하고 싶다면, 람다표현식을 변수에 담아서 사용한다. lambda_plus = lambda n1,n2:n1+n2 #변수로 람다표현식 담아 호출하기 lambda_plus(1,2) lambda_plus(3,5) 8 map 함수 리스트나 튜플의 각 요소를 지정된 함수로 처리해주는 함수 list(map(함수, 리스트)) tu..
