from palette import colorful_colors

1. 증가하는 배열 만들기, 섞기 1-1. arange() 1-2. shuffle() 2. 배열 연결함수 2-1.concatenate() 2-2. column_stack() 1. 증가하는 배열 만들기, 섞기 1-1. arange() 넘파이에는 파이썬의 range() 함수처럼 증가하는 ndarray 인덱스를 간단히 만들 수 있는 arrange()함수가 있다. np.arrange()의 구조는 range()와 동일하게 생각하면 된다! np.arrange() 예시: print(np.arange(3))# np.arrange(멈추는 숫자) -> 0부터 2까지 print(np.arrange(1, 3))# np.arrange(시작 숫자, 멈추는 숫자) print(np.arrange(1, 3, 0.2))#np.arran..

1. Numpy(넘파이)란? 2. ndarray 클래스 구성 3. ndarray 속성 살펴보기 4. 넘파이 연산 5. ndarray 요소 접근 방법 6. 넘파이 통계 함수 1. Numpy(넘파이)란? 대량의 데이터 수치계산, 파이썬에 자료 제공하기 위한 라이브러리다. 수치계산에 최적화되어 있어 기존 파이썬의 자료형들보다ex) list 데이터를 빠르게 처리할 수 있다. 배열(array)형태를 다루는 라이브러리 - ndarray라는 클래스의, 연속된 메모리공간에 동일한 데이터를 저장한다. - 파이썬 표준 라이브러리가 아닌 외부 라이브러리이므로 추가 설치가 필수다. !pip install numpy 터미널에서 다음과 같은 명령어로 설치가 가능하다. import numpy as np 코드에 import 할 때는..

셀 생성 아래에 코드셀 생성: Ctrl + M + B 위에 코드 셀 생성: Ctrl + M + A 아래에 텍스트셀 생성: Ctrl + M + B로 코드셀 생성 후 Ctrl + M M (두 번 누름)으로 텍스트셀로 변경 셀 변경 (코드 ↔ 텍스트) 코드 셀 → 텍스트셀: Ctrl + M M 텍스트셀 → 코드셀 Ctrl + M Y 셀 실행, 이동 현재 셀 실행: Ctrl + Enter 현제 셀 실행 후 아래 셀로 이동: Shift + Enter 현재 셀 실행 후 아래에 셀 추가 후 이동: Alt + Enter ※빨간색으로 칠한 단축키 외엔 거의 사용하지 않는다

1. 코랩이란? 2. 코랩 처음 시작하기 3. 코랩 작성하기 4. 기타 설정 1. 코랩이란? 구글 코랩(colab)은 웹 브라우저에서 무료로 파이썬 프로그램을 테스트하고 저장할 수 있는 서비스다. 구글 계정이 있다면 누구나 무료로 사용할 수 있다! 좀 더 자세히 말하면 클라우드 기반의 주피터 노트북 개발환경이다. (대화형 프로그래밍 환경, 확장자는 .ipynb) 구글 클라우드의 RAM, 저장공간, GPU를 빌린 가상 개발환경에서 내가 원하는 프로그램을 짤 수 있는 것이다. GPU등 개발환경이 구축되어있지 않은 일반 PC등에서 머신러닝, 딥러닝을 돌릴 때 주로 사용한다. 2. 코랩 처음 시작하기 먼저 구글의 첫 화면으로 들어가준다. 네모 모양을 클릭하고 드라이브에 들어가준다. 빈 화면 우클릭 - 연결한 앱..

1. Regression(회귀), Interpolation(보간법) 데이터 분포를 직선, 다항함수, ... 등 하나의 대표하는 함수로 표현하는 것을 regression, 회귀라고 한다. 데이터들이 상당한 크기의 오차를 포함하거나, "산재한" 경우 사용한다. ​ ​ ​ 여기서, 또 하나의 개념이 등장한다 Interpolation(보간법): 각 점을 직접 통과하는 직선이나 일련의 곡선을 구하는 것을 말한다. 데이터가 매우 정확하게 알려져 있는 경우 사용한다. ​ Regression(회귀), interploation(보간법)의 차이: 동일한 데이터에 대해 (a) 최소제곱 회귀분석 (회귀), (b) 선형보간법, (c) 곡선보간법을 적용한 예시다. 셋 다 데이터를 대표하는 방법이지만, 그림을 보면 차이를 쉽게 알..

대푯값 - 산술평균, 중앙값, 최빈값 대푯값: 어떤 데이터를 대표하는 값 Arithmetic mean(산술평균): 모든 요소를 합하고 요소의 개수로 나눈 값 (우리가 알고 있는 일반적인 평균) Median (중앙값): 데이터 요소 중 정확히 중앙에 있는 값. ​ Mode(최빈값): 데이터 그룹에서 가장 빈번하게 일어난 값. ​ 예시: A반 60명이 수치해석 시험을 쳤을때, 44점을 받은 학생이 가장 많았고, 평균점수는 50점이었다. -> 산술평균: 50/ 중앙값: 30등 학생의 점수/ 최빈값: 44 표준편차, 분산, 분산계수 - 데이터 집합의 분산 정도를 나타내는 값 Variance(분산): 데이터가 얼마나 퍼져있는지/ 모여있는지 알 수 있는 정도다. 분산이 크면 데이터들이 퍼져있다는 뜻이고, 작다면 데..

1-1. power method 1-2. power method 사용 이유 2-1. power method 방법 - 가장 큰 eigenvalue찾기 ※ MATLAB에서 eigenvalue를 구하는 함수, eig() 2-2. Inverse power method 방법 - 가장 작은 eigenvalue or 내가 원하는 위치의 eigenvalue 찾기 3. power method 과제 MATLAB code 1-1. Power method eigenvalue가 존재하는 행렬 A에서 (squre matrix), Dominant eigenvalue, 즉 가장 큰 eigenvalue(고윳값)을 찾는 알고리즘입니다. 기존 power method는 가장 큰 eigenvalue를 찾는 알고리즘이지만, 수식을 변경해서 가..

Ubuntu 환경에서 CUDA, cudnn, tensorflow등 환경 설정시 만난 에러 해결경험을 공유하겠습니다 *추후 계속해서 업데이트 예정​​ ​ ​ 1. Ubuntu Error 2. Ubuntu Error - terminal error 3. CUDA, cudnn Error 4. Python Error 5. Tensorflow Error 6. Pytorch Error 7. Raspberrypi error 8. 기타 에러 1. Ubuntu error: 우분투 네트워크 아이콘이 안 보이는 경우 Sol) 이더넷(랜선) 연결시: 랜선이 연결되어있지 않다면 아이콘이 안 뜰 수 있다. 랜선연결 후 재부팅해보자 Sol2) 랜카드가 지워졌을 경우: 첨부파일의 파일을 실행해주면 된다. home에서 다운받고 ./au..