딥러닝 입문 2일차

01. 구글 코랩 (Google Colab)

• 코랩이란?
  • 구글이 제공하는 주피터 노트북
  • colab: https://colab.research.google.com/notebooks/intro.ipynb?hl=ko
  • 상세 사용 방법은 해당 페이지 참고

02. Numpy

• Numpy
  • 파이썬에서 제공하는 머신너닝 / 딥러닝 패키지
  • colab에 기본 탑재되어 있음

import numpy as np
print(np.__version__)

03. Numpy 예제

• Numpy를 이용하여 임의의 데이터를 생성
• 맽트플롯립으로 시각화 처리

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

ys = 200 + np.random.randn(100)
x = [x for x in range(len(ys))]

plt.plot(x, ys, '-')
plt.fill_between(x, ys, 195, where=(ys > 195), facecolor='g', alpha=0.6)

plt.title("Sample Visualization")
plt.show()

• 선 그래프 그리기

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

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

• 산점도 그리기

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

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

• 배열로 산점도 그리기

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

x = np.random.randn(1000)
y = np.random.randn(1000)

plt.scatter(x, y)
plt.show()