1장 : 헬로 파이썬

1.5.4

• 1차원 배열 : 벡터
• 2차원 배열 : 행렬
• 벡터와 행렬 일반화 : 텐서 

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1.5.5 브로드캐스트

: 형상이 다른 배열끼리의 계산

import numpy as np

A = np.array([[1,2], [3,4]])
A * 10

-> 10 20

     30 40

 

B = np.array([10,20])
A * B

-> 10 40

     30 80

 

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1.5.6 원소 접근 

X = np.array([[51,55], [14, 19], [0,4]])

for row in X:
    print(row)

-> [51 55]

     [14 19]

     [0 4]

 

X = X.flatten()   #X를 1차원 배열로 변환(평탄화)
print(X)

-> [51 55 14 19 0 4]

 

X[np.array([0,2,4])]  #인덱스가 0,2,4인 원소 얻기

• 인덱스를 배열로 지정해 한 번에 여러 원소에 접근 

-> array([51, 14, 0])

 

X[X>15]

-> array([51, 55, 19])

 

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1.6 matplotlib

1.6.1 단순한 그래프 그리기

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(0, 6, 0.1)  #0에서 6까지 0.1 간격으로 생성
y = np.sin(x)

#그래프 그리기
plt.plot(x, y)
plt.show

 

1.6.2 pyplot의 기능

x = np.arange(0, 6, 0.1)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

#그래프 그리기
plt.plot(x, y1, label = "sin")
plt.plot(x, y2, linestyle = "--", label = "cos")  #cos 함수는 점선으로 그리기
plt.xlabel("x")  #x축 이름
plt.ylabel("y")  #y축 이름
plt.title("sin & cos")  #제목
plt.legend()  #범례
plt.show()

 

1.6.3 이미지 표시하기

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.image import imread

img = imread('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/밑바닥딥러닝/PhotoRoom_20221117_031206.png')  #파일 경로 
plt.imshow(img)
plt.show()

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책 참고 : 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 (한빛미디어)