나도코딩 님의 파이썬 코딩 무료 강의 (기본편)을 보면서 작성하였습니다. 기본 시작 함수 def open_account(): print("새로운 계좌가 생성되었습니다.") def deposit(balance, money): # 입금 print("입금이 완료되었습니다. 잔액은 {0} 원입니다.".format(balance + money)) return balance + money def withdraw(balance, money): # 출금 if balance >= money: # 잔액이 출금보다 많으면 print("출금이 완료되었습니다. 잔액은 {0} 원입니다.".format(balance - money)) return balance - money else: print("출금이 완료되지 않았습니다. 잔액..

나도코딩 님의 파이썬 코딩 무료 강의 (기본편)을 보면서 작성하였습니다. 환경설정 Python 설치 https://www.python.org/downloads/ 홈페이지 접속 후 다운로드 탭을 선택하고, 현재 버전(3.10.2) 다운로드를 합니다. 다운로드 완료 후 설치를 시작한다. Customize installation 클릭하고, install location 란에 c:\Python310 입력 후 설치 버튼을 클릭합니다. Visual Studio Code 설치 https://code.visualstudio.com/ 홈페이지 접속 후 다운로드 후 설치합니다. python 익스텐션 설치 기본 시작 주석 print("주석") #print("주석") ''' 여러문장 주석입니다. ''' 숫자처리함수 print..

Load Packages import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline 이미지 불러오기 path = 'images/dog.jpg' image_pil = Image.open(path) image = np.array(image_pil) image.shape # Out (300, 400, 3) 이미지 들여다 보기 np.min(image), np.max(image) # Out (0, 255) 그래프로 시각화하기 plt.hist(image.ravel(), 256, [0, 256]) plt.show() 그림 나타내기 plt.imshow(image) plt.show() 이미지 흑백으로 열기 image..

Python에서 matplotlib를 사용하여 시각화하는 방법에 대해 알아보겠습니다. Load Packages import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline Basic Attributes alpha : 투명도 king : 그래프 종류 'line', 'bar', 'barh', 'kde' logy : Y축에 대해 Log scaling use_index : 객체의 색인을 눈금 이름으로 사용할지 여부 rot : 눈금 이름 돌리기 (rotating) 0 ~ 360 xticks, yticks : X, Y축으로 사용할 값 xlim, ylim : X, Y축의 한계 grid : 축의 그리드를 표현할지 여부 subplots : 각 column에..

zeros 0으로 채워진 numpy 배열을 만듭니다. np.zeros([3, 3]) # Out array([[0., 0., 0.], [0., 0., 0.], [0., 0., 0.]]) ones 1로 채워진 numpy 배열을 만듭니다. np.ones([3, 3]) # Out array([[1., 1., 1.], [1., 1., 1.], [1., 1., 1.]]) arange 하나의 값만 입력하면 1씩 증가하는 1차원 배열을 만듭니다. np.arange(10) # Out array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) 두 개의 인자를 넣으면 입력한 값의 범위만큼 배열을 만듭니다. np.arange(4, 9) # Out array([4, 5, 6, 7, 8]) reshape 1차원 배열의 ..

Numpy 기초에 대해 다뤄보겠습니다. Load Package import numpy as np data type 배열의 dtype을 봅니다. arr = np.array([[1, 2, 3], [1, 2, 3]]) arr.dtype # Out dtype('int32') .astype() 으로 datatype을 변환 가능합니다. arr = arr.astype('float32') arr = arr.astype(np.float32) # Out array([[1., 2., 3.], [1., 2., 3.]], dtype=float32) len(arr.shape)를 통해서 차원이 개수를 확인할 수 있지만, 다음과 같이 ndim을 통해 차원 수를 확인합니다. len(arr.shape) arr.ndim # Out 2 R..

Numpy 란 Numpy는 C언어로 구현된 파이썬 라이브러리로써, 고성능의 수치계산을 위해 제작되었습니다. Numerical Python의 줄임말이기도 한 Numpy는 벡터 및 행렬 연산에 있어서 매우 편리한 기능을 제공합니다. 출처: Tigercow.Door Numpy는 고차원적인 데이터를 다루기 쉽게 만들어져 있어 딥러닝을 하게 되면 많이 접하게 됩니다. 이제 Numpy 사용방법에 대해 알아보겠습니다. # Numpy 사용하기 import numpy as np 0차원 numpy array는 1 또는 5, 10와 같이 숫자 데이터를 array화 해줄 수 있습니다. arr = np.array(5); arr.shape # 배열의 형태(크기)를 나타냅니다. # Out () # shape가 아무것도 없는 것으로..