무정하지 않게 살기

앞서 Numpy 넘파이의 기본 배열 함수에 대해서 알아보았습니다. 이번에는 선택자 함수인 인덱싱과 슬라이싱 그리고 정렬에 대한 것을 알아보겠습니다. Numpy의 선택함수 인덱싱, 슬라이싱 ndarray 인덱싱 몇 번째 index 멤버에 접근한다는 인덱싱Indexing을 Numpy에서도 사용할 수 있습니다. Numpy 배열의 indexing 의 종류는 다음과 같습니다. - 특정 데이터만 추출 : 리스트, 튜플 등에서의 인덱싱과 동일. 숫자를 잘못 쓰면 값에 오류가 납니다. - 슬라이싱Slicing : 리스트, 튜플에서의 슬라이싱과 동일. 숫자를 잘못 써도 오류가 나지는 않지만 결과는 기댓값과는 달라질 수 있습니다. - 팬시 인덱싱Fancy Indexing : 일정한 인덱싱 집합을 리스트 또는 배열 형태로 ..

오늘부터는 파이썬 머신러닝에 대한 공부를 시작합니다! 공부에 참고하는 책은 다음과 같습니다. http://www.yes24.com/Product/Goods/87044746?pid=123487&cosemkid=go15512575975554503&gclid=Cj0KCQiAnsqdBhCGARIsAAyjYjQKjmU0jrIOHD6QLjRxl_GPSDYDYspRtW6RLggUxWSKFcIkMNVRJIMaAiA8EALw_wcB 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 - YES24 『파이썬 머신러닝 완벽 가이드』는 이론 위주의 머신러닝 책에서 탈피해 다양한 실전 예제를 직접 구현해 보면서 머신러닝을 체득할 수 있도록 만들었다. 캐글과 UCI 머신러닝 리포지토리에서 www.yes24.com 저자의 소스 코드 참고 깃허브 : ht..

거듭제곱은 같은 수 또는 문자를 여러번 곱하는 것을 거듭제곱이라고 합니다. 수식 y = x를 코드로 구현 파이썬에서 거듭제곱은 **으로 구현합니다 %matplotlib inline # %matplotlib inline 은 주피터 브라우저에서 그림을 곧바로 볼 수 있도록 # 내부에 그리게 해주는 코드 입니다. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def my_func(x): a = int(input()) return x ** a x = np.linspace(0,2) y = my_func(x) plt.plot(x, y) plt.xlabel("x",size=14) plt.ylabel("y",size=14) plt.grid() plt.show() %matpl..

이전에 Numpy 배열의 기본을 배워보았다면 이제 그래프 그리기를 해볼 거예요. 인공지능에서는 데이터를 가시화 하는 것이 중요하기 때문에 matplotlob 모듈을 사용합니다. matplotlib 모듈은 그래프를 그리거나 이미지 표시, 간단한 에니메이션 동작 같은 것을 수행합니다. 그래프를 그릴 때에는 matplotlib 의 pyplot 이라는 모듈을 import 해야합니다. import matplotlib.pyplot as plt -> 주로 as 를 사용해 plt 으로 명명해요. import numpy as np -> 앞서 배웠던 Numpy 모듈입니다. matplotlib 로 그래프를 그릴 때에는 Numpy 의 linspace() 함수가 자주 사용됩니다. linspace() : 일정한 간격을 가진 50..

Numpy 라는 파이썬 확장 모듈은 인공지능을 구현할 때 쓰는 벡터와 행렬을 주로 다룹니다. 처음에 모듈을 실행할 때에는 파이썬의 다른 모듈들과 동일하게 import numpy 로 호출하는데 통상적으로 as np 를 붙여서 np로 이름을 붙여 사용합니다. (이렇게 하면 이후에 .np 라는 이름으로 Numpy 모듈을 다룰 수 있습니다. import numpy as np Numpy의 배열은 여러 함수로 만들 수 있습니다. 각 함수들을 살펴볼게요. ● array() 함수를 통해 python의 리스트로 직접 배열을 만들 수 있습니다. (1) 리스트에 범위 값 넣기 import numpy as np a = np.array(list(range(6))) print(a) .array() 함수에 리스트를 넣어서 배열을 ..

두 개의 모듈을 추가로 설치하고 이번 포스팅에는 판다스 모듈만 정리해볼게요. 1. pandas 2. openpyxl 설치하는 방법은 지난 번 포스팅을 참고해주세요. https://blue-dot.tistory.com/32 AI 인공지능 수학 공부일지 1. 파이썬 개발 환경 아나콘다Anaconda 설치하기, 주피터 Jupyter 실행하기 오늘부터 인공지능 수학을 공부합니다. 인공지능용 수학은 필요한 분야의 수학이 정해져 있습니다. 벡터, 행렬, 텐서 등을 다루는 선형대수, 상미분, 편미분, 연쇄법칙 등을 다루는 미분, 표준편 blue-dot.tistory.com 데이터 구조를 분석하는 판다스의 데이터 프레임에 대해서 알아볼게요. 데이터의 가장 흔한 형태 중 하나는 바로 '행과 열'의 2차원 구조입니다. 파..

이제 BeautifulSoup 로 웹사이트의 데이터를 추출하는 것을 해볼게요. 전에 파이썬에서도 해봤지만 조금 더 자세히 보겠습니다. 웹 상에서 정보를 본다, 라고 할 때 웹과 인터넷은 동의어가 아닙니다. 인터넷이라는 망 안에서 정보를 교환하기 위해 사용되는 프로그램이 '웹' = 소프트웨어 입니다. www.naver.com 이라고 검색을 해서 웹 서핑을 할 때 입력하는 창을 주소창이라고 합니다. = url (Uniform Resource Locator) 주소창에 주소를 입력하고 엔터를 누를 때 서버의 정보를 요청을 하고 그에 www.naver.com 에서는 응답을 통해 정보를 전송합니다. 만약 어떤 웹 사이트에서 정보를 가져오고 싶을 때 우리가 익히 알고 있는 문자열 함수로는 웹 사이트의 코드에서 추출해..

오늘부터 인공지능 수학을 공부합니다. 인공지능용 수학은 필요한 분야의 수학이 정해져 있습니다. 벡터, 행렬, 텐서 등을 다루는 선형대수, 상미분, 편미분, 연쇄법칙 등을 다루는 미분, 표준편차나 정규분포, 우도 등을 다루는 확률과 통계입니다.... 저는 정말 뼛속부터 문과에 수학을 포기한지 어언 1n년이 되었는데... ... 열심히.. 해보려구요... . ..! 아자자 ~~~! 우선 파이썬에서 가장 많이 사용하는 개발환경이 아나콘다Anaconda 를 설치해보겠습니다. 통합 개발 환경이란 개발을 위해 필요한 전반적인 환경을 제공하는 프로그램 또는 환경 그 자체 입니다. 아나콘다 또한 통합 개발 환경의 설치인 거예요. 즉 하위 프로그램을 보면 아나콘다라는 프로그램이 설치된 것이 아니라 개발 환경이 설치된 것..