2장 최소한의 도구로 딥러닝 시작

2-1 구글 코랩

- 구글이 제공하는 주피터 노트북

- 구글 클라우드의 가상 서버를 활용

(https://colab.research.google.com/)

 

2-2 딥러닝을 위한 도구들 알아보기

- 파이썬 리스트

my_list = [10, 'hello list', 20]
print(my_list[1])


##결과 : hello list

my_list_2 = [[10, 20, 30], [40, 50, 60]]
print(my_list_2[1][1])


##결과:50

 

- 넘파이 준비하기

import numpy as np
print(np.__version__)

 

- 넘파이로 배열 만들기

1) array() 함수로 2차원 배열만들기

my_arr =np.array([[10, 20, 30], [40, 50, 60]])
print(my_arr)


##출력: [[10 20 30]
 		 [40 50 60]]

 

2) type() 함수로 넘파이 배열인지 확인하기

type(my_arr)


##출력: numpy.ndarray

 

3) 넘파이 배열에서 요소 선택하기

my_arr[0][2]


##출력: 30

 

4) 넘파이 내장 함수 사용하기

np.sum(my_arr)


##출력: 210

반응형

- 맷플롯립(Matplotlib)으로 그래프 그리기

import matplotlib.pyplot as plt

1) 선 그래프 그리기

plt.plot([1, 2, 3, 4, 5], [1, 4, 9, 16, 25])
plt.show

2) 산점도 그리기

plt.scatter([1, 2, 3, 4, 5], [1, 4, 9, 16, 25])
plt.show()

3) 넘파이 배열로 산점도 그리기

x = np.random.randn(1000)
y = np.random.randn(1000)
plt.scatter(x, y)
plt.show()

 

 

 

※ 해당 내용은 <Do it! 딥러닝 입문>의 내용을 토대로 학습하며 정리한 내용입니다.