[NumPy] numpy, np, 브로드캐스팅 연산(Broadcasting)
Broadcasting 행렬에 따라서 연산하기 (행렬,연산) 다음과 같은 경우 다른 차원의 데이터로도 연산이 가능하다. (3,3) + (1,3) = (3,3) shape이 다른 array연산하기 퀴즈 A = np.arange(6).reshape(3,2) B = np.arange(3).reshape(3,1) print(A+B) 정답 [[0 1] [3 4] [6 7]] 퀴즈 import numpy as np ''' [[0] [1] [2] [3] [4] [5]] 배열 A와 [0 1 2 3 4 5] 배열 B를 선언하고, 덧셈 연산해보세요. ''' # 정답 A = np.arange(6).reshape(6,1) B = np.arange(6) print(A+B)
2020. 10. 5.
[기초코딩] 100에서 1까지 거꾸로 출력하기
# 여기 빈 리스트가 있습니다. number_list = [] # number_list에 1부터 100까지 수를 거꾸로 넣어보세요 # 예: 100, 99, 98, ... 3, 2, 1 # number_list.append("abc") # 100에서 거꾸로 거꾸로 넣으려면 어떻게 해야하지?? for i in range(0,100) : # 왜 0 ~ 99까지 출력되도록 넣은걸까?? number_list.append(100 - i) for i in range(0,100,-1) : number_list.append(i) # number_list에서 10번째, 30번째, 50번째 원소를 각각 출력해봅시다 print(number_list[9]) # 10번째 원소 print(number_list[29]) # 30번째..
2020. 9. 20.
함수
def add(a,b) : c = a+b print(c) add(3,3) ''' def add(a,b): c=a+b return c # 결과값을 호출하는것에 c를 반환함 # return은 결과값을 반환 print(add(3,2)) ''' ''' def add(a,b) : c = a+b d = a-b return c,d print(add(2,2)) # 출력값 (4, 0) ''' # list에서 소수만 출력해보자 # 소수는 1과 자기자신만 존재해야 소수 # 지역변수 x def isPrime(x) : for i in range(2,x): # 2부터 x앞까지만 반영됨 if x%i==0: return False return True a = [12,13,7,9,19] for y in a : if isPrime(y)..
2020. 9. 11.
생활코딩_Tensorflow_부록2_BatchNormalization layer
보다 학습이 잘되는 모델 만들기 보스턴 집값 모델(회귀모형)로 테스트해보자 import tensorflow as tf import pandas as pd 파일경로 = 'https://raw.githubusercontent.com/blackdew/tensorflow1/master/csv/boston.csv' 보스턴 = pd.read_csv(파일경로) # 종속변수, 독립변수 독립 = 보스턴[['crim', 'zn', 'indus', 'chas', 'nox', 'rm', 'age', 'dis', 'rad', 'tax', 'ptratio', 'b', 'lstat']] 종속 = 보스턴[['medv']] print(독립.shape, 종속.shape) 기존 모델 # 2. 모델의 구조를 만듭니다 # 히든레이어 3개. ..
2020. 8. 21.
