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Python39

리눅스 PIP 설치 방법 (CentOS 기준) 이번 글에서는 리눅스에서 pip를 설치하는 방법을 알아보겠습니다. 리눅스에서는 기본적으로 python이 설치되어 있기 때문에 pip를 설치하면 필요한 모듈을 쉽게 사용할 수 있습니다. 윈도우에서 python과 pip를 설치하는 방법은 아래 링크를 참고하세요. 아주 쉬운 Python 설치 및 시작 (윈도우에서 PIP 사용) 아주 쉬운 Python 설치 및 시작 (윈도우에서 PIP 사용) 윈도우에서 python을 설치하고 시작하는 가장 쉬운 방법을 설명하고, PIP를 이용해 모듈을 설치하는 방법을 소개하겠습니다. Python은 MS 스토어에서 몇 번의 클릭만으로 설치할 수 있고, PIP의 설치 er5030000.tistory.com CentOS에서 pip를 설치하는 방법은 다음과 같습니다: 먼저 다음과 같이.. 2023. 5. 29.

윈도우에서 TensorFlow설치: PIP 사용 TensorFlow는 구글에서 개발한 오픈소스 머신러닝 프레임워크로, 다양한 분야에서 사용되고 있습니다. TensorFlow는 딥러닝 모델을 쉽게 개발하고 학습시킬 수 있도록 다양한 기능을 제공합니다. TensorFlow는 Python이나 C++ 등의 언어를 지원하고, 또한 CPU 및 GPU에서 동작하는 버전을 가지고 있습니다. 이번 포스팅에서는 Python의 pip를 이용해서 윈도우 OS에 TensorFlow를 설치하는 방법을 알아보겠습니다. 특히 설치 중 발생할 수 있는 Long Path 에러에 대해서도 설명하겠습니다. 1. TensorFlow의 설치 방법 먼저 필요 사항을 보면, TensorFlow는 Python 3.6~3.9 버전 및 Windows 7 이상(C++ 재배포 가능 패키지) 이상에서 테.. 2023. 5. 8.

Matplotlib을 이용해서 다중 그래프 그리기: subplot 파이썬의 라이브러리 모듈인 Matplotlib에는 여러 쌍의 데이터 셋을 한 번에 그릴 수 있는 subplot 기능이 있습니다. 이 기능을 이용하면 여러 데이터를 하나의 그림 안에 시각화하여 비교할 수 있어 특히 공대생들에게 유용합니다. 이번 글에서는 subplot의 사용법을 알아보겠습니다. 1. Matplotlib의 subplot 함수 Matplotlib은 파이썬에서 그래프를 그리기 위한 라이브러리입니다. 여기에는 여러 종류의 그래프를 그리기 위한 다양한 함수와 클래스가 포함되어 있습니다. Matplotlib은 NumPy와 함께 사용되며, 데이터를 그래프로 시각화하는데 매우 유용합니다. 그리고 오늘의 주제인 subplot()은 Matplotlib에서 제공하는 함수 중 하나입니다. subplot() 함수.. 2023. 4. 27.

파이썬의 collections 모듈: 데이터 구조를 더 쉽게 다루기 파이썬에서는 collections 모듈을 사용하여 리스트, 튜플, 딕셔너리 등과 같은 데이터 구조를 더 쉽게 다룰 수 있습니다. 이 모듈은 기본적인 내장 모듈로 따로 설치가 필요하지 않습니다. 이번 글에서는 collections 모듈의 유용한 다섯 가지 클래스, namedtuple, deque, defaultdict, Counter, OrderedDict에 대해 알아보겠습니다. Collection module에서 제공하는 클래스는 다음과 같이 import 하여 사용할 수 있습니다. from collections import 클래스명 1. namedtuple namedtuple은 튜플을 생성할 때 인덱스로만 접근하는 것 대신 이름으로 접근할 수 있도록 해주는 클래스입니다. 이 클래스를 사용하면 코드의 이해.. 2023. 4. 25.

Numpy 배열의 인덱스가 불리언이면 np.array 배열의 인덱스로 불리언 값(True, False)을 사용하면 True에 해당하는 원소만 선택하여 작업할 수 있습니다. 이번 포스팅은 배열의 인덱스가 불리언인 경우를 예를 통해서 알아보겠습니다. 먼저, 아래와 같이 정수로 이뤄진 배열가 있다고 가정해 보겠습니다. x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) 이제, 각 원소가 3보다 큰지를 판단한 불리언 리스트를 만들어 보겠습니다 (즉, x > 3 인지). 결과가 mask = [False, False, False, True, True]이 돼야 하는데, 아래와 같이 판단을 하는 코드를 만들 수 있습니다. import numpy as np mask = [] # 빈 리스트 생성 x = np.array([1,2,3,4,5]) for i in.. 2023. 4. 24.

python append 메소드로 계산 결과 기록하기 컴퓨터 시뮬레이션이나 데이터 분석을 할 때 반복적인 계산을 해야 하는 경우가 많습니다. 그래서 계산 결과들을 기록해야 할 때도 있고요. python에서는 이런 경우 append 메소드를 써서 계산 결과들을 리스트 데이터 형태로 기록할 수 있습니다. append 메소드는 영어 뜻 그대로 리스트에 새로운 데이터를 추가할 수 있습니다. 이 글에서는 append 메소드를 예제들을 가지고 알아보겠습니다. 1. append의 기본적인 사용법 append 메소드는 다음과 같이 객체 뒤에 .append(데이터)를 붙이면 됩니다. eg_list = [] eg_list.append(1) eg_list.append(2) eg_list.append('3') print(eg_list) print(eg_list[0] + eg_l.. 2023. 4. 19.

python 람다(lambda) 함수 사용법 람다(lambda) 함수는 일반적인 함수와 같은 기능을 수행하지만, 함수 정의를 한 줄로 간결하게 작성할 수 있는 함수입니다. 따라서 간단한 함수를 만들 때 유용하게 사용할 수 있습니다. 람다 함수는 보통 일회성으로 사용할 함수를 빠르게 정의할 때 사용할 수 있습니다. 람다 함수는 lambda 키워드를 사용하여 정의하며, 다음과 같은 형식을 가집니다. lambda 매개변수 : 반환값 예를 들어, 다음과 같이 람다를 이용해서 함수를 정의할 수 있습니다. f = lambda x: x**2 print(f(3)) 위 코드에서 함수 f는 x를 입력으로 받아서 x의 제곱을 반환합니다. 따라서 출력값은 '9'가 됩니다. 람다 함수는 일반적인 함수와 마찬가지로 변수에 할당하여 사용할 수 있으며, 함수의 인수로 전달할 .. 2023. 4. 18.

함수의 경사도(gradient) 구하기 이번에는 함수의 경사도를 수치적으로 계산하는 python 코드를 만들어 보겠습니다. 이 코드에서는 수치 미분을 위해 중앙 차분 (미분값을 구하는 x의 전후의 차분, 즉 x − h와 x + h)을 이용합니다. 1. gradient 함수 만들기 먼저 만들어진 python 코드를 보겠습니다. import numpy as np def numerical_gradient(f, x): h = 1e-4 #차분(difference)의 크기 grad = np.zeros_like(x) for idx in range(x.size): tmp_value = x[idx] #계산을 위한 임시값 x[idx] = tmp_value + h fxh1 = f(x) x[idx] = tmp_value - h fxh2 = f(x) grad[idx.. 2023. 4. 18.

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