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..

인공지능(AI)을 통해 개발을 하기 위해 개발 도구들을 설치합니다. Anaconda 설치 Anaconda는 여러 가지 수학 및 과학 패키지들을 기본적으로 포함하고 있는 Python 배포판입니다. 그래서 머신러닝, 딥러닝, 데이터 분석에서 사용을 하려고 한다면 Anaconda를 통해 설치하는 것이 좋습니다. Anaconda Download 사이트에 접속하여 아래로 내려가 보면 다운로드 화면이 보입니다. 현재 Windows 운영체제에 맞게 선택하여 다운로드를 합니다. 다운로드가 완료되면 설치를 진행합니다. Next 버튼을 클릭하다가 아래 그림처럼 All Users를 선택합니다. 간혹 Windows에서 사용자의 계정을 한글로 만들었을 경우 설치할 때 또는 개발할 때 에러가 날 수 있기 때문에 선택합니다. 아래..