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[Tensorflow] Tensorflow 기본 개념, keras 란? 1. 텐서란? 텐서는 다차원 배열(Multi-dimensional Array) 입니다. 텐서는 백터와 행렬을 일반화 한것이면 3차원 이상으로 확장할 수 있습니다. TensorFlow의 가장 중요한 객체이며 텐서의 연산으로 진행할 수 있습니다. 2. 텐서의 차원 - Rank 텐서의 랭크 확인하는 방법. import tensorflow as tf scalar = tf.constant(1) vector = tf.constant([1,2,3]) matrix = tf.constant([1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]) tensor = tf.constant([[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9],[10, 11, 12]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9],[1.. 2021. 12. 17.
[Python]OpenCV 캔버스에 도형그리기, 마우스로 도형그리기 오늘은 OpenCV로 도형그리기를 해볼거다. 함수를 이용해서 도형 그리기 1. 캔버스 만들기 첫번째로 도형을 그리기 위한 공간을 생성해야 한다. 크기와 색상,데이터 타입을 정해준다. img = np.full((512,512,3), 255, np.uint8) 2. 라인 그리기 cv2.line(img, pt1, pt2, color[, thickness[, lineType[, shift]]]) -> img cv2.line(img, (0, 0), (511, 511), (255, 0, 0), 5) cv2.line(img, (0, 0), (511, 511), (255, 0, 0), 5) 1. img : 그림판 2. (0, 0) : 시작점 3. (511, 511) : 끝점 4. (255, 0, 0) : BGR 값으로.. 2021. 12. 4.
[Python] Pandas의 기본 사용법 0. Pandas 란? 데이터를 효과적으로 처리하고, 보여줄 수 있도록 도와주는 라이브러리 Numpy와 함께 사용되어 연계쩍인 기능 제공 인덱스에 따라 데이터를 나열하기때문에 사전 자료형에 가까움 Series를 기본적인 자료형으로 사용합니다. 1. Series 사용해보기 # 시리즈 사용해보기 import pandas as pd array = pd.Series(['사과','바나나','당근'], index = ['a','b','c']) print(array) print(array['a']) a 사과 b 바나나 c 당근 dtype: object 사과 # dict 자료형을 시리즈로 바꾸기 data = { 'a':'사과', 'b':'바나나', 'c':'당근' } array = pd.Series(data) prin.. 2021. 11. 28.
[데이터분석] 데이터 조작 및 분석을 위한 Pandas! 0. Pandas 란? 파이썬 라이브러리 구조화된 데이터를 효과적으로 처리하고 저장 Array 계산에 특화된 Numpy 기반으로 설계 Numpy 의 array 가 보강된 형태, Data 와 Index 를 가지고 있음(인덱스 -데이터) 형태 1. Series 데이터 값을 ndarray 형태로 가지고 있음 -> 배열!! dtype 인자로 데이터 타입을 지정할 수 있음 인덱스를 지정할 수 있고 인덱스로 접근 가능 Dictonary 활용하여 Series 생성 가능 import pandas as pd # import 해주기 int -> float data = pd.Series([1,2,3,4], dtype = "float") print(Data.dtype) 2. 데이터 프레임 여러개의 Series 가 모여서 행과.. 2021. 9. 23.
[데이터분석] 데이터핸들링을 위한 라이브러리 NumPy 1. NumPy 란? : numerical python(수치적 파이썬) 대규모 다차원 배열을 다룰 수 있게 도와주는 라이브러리 (라이브러리는 pandas, numpy...) 2. 왜 사용하나? 데이터 대부분은 숫자 배열로 볼 수 있다. 픽셀의 밝은 부분과 어두운 부분을 숫자로 3. 장점 반복문 없이 배열 처리 가능! 반복문 없이 빠른 연산 가능, 메모리 효율적으로 사용 가능! 4. 리스트와 Numpy의 차이점 리스트를 사용하면 데이터 타입 자체가 리스트. -> 1차원의 배열 numpy의 경우 공백으로 데이터가 출력되고, 공백으로 구분한다는 것은 리스트가 아닌 N 차원의 배열! list_arr = list(range(5)). # 리스트 import numpy as np # numpy 사용법 np_arr =.. 2021. 9. 22.

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