[Deep Learning] 딥러닝을 위한 도구들 - 넘파이(Numpy), 맷플롯립(Matplotlib)

1. 넘파이(파이썬 패키지 중 하나)

-

cf) 파이썬 리스트

my_list=[10,'hello list',20]
print(my_list[1])	# list의 index는 0부터 시작
# 실행결과 : hello list

 

2차원 배열(중첩된 배열)

my_list_2 = [[10,20,30],[40,50,60]]

-> 2X3크기  / 2행 3열

 

파이썬 리스트로 만든 배열 : 배열의 크기가 커질수록 성능이 떨어진다는 단점

따라서 넘파이 사용

- 저수준 언어로 다차원 배열 구현

- 배열의 크기가 커져도 높은 성능 보장

- 배열을 이용한 다양한 통계, 수학 함수 제공

 

코랩에서 넘파이 임포트하고 버전 확인하기

import numpy as np		#numpy를 np라는 별칭으로 부를 것
print(np.__version__)

 

 

넘파이로 배열만들기 ( 파이썬 리스트처럼 문자열 함께 담을수없음)

 

1. array( ) 함수로 2차원 배열만들기

my_arr = np.array([10,20,30],[40,50,60])
print(my_arr)
# [[10 20 30]
# [40 50 60]]

 

2. type( ) 함수로 넘파이 배열인지 확인하기

type(my_arr)
# numpy.ndarray

my_arr : ndarray(넘파이 배열 클래스)의 객체

코드 셀의 마지막 줄은 print( )를 사용하지 않아도 출력됨

 

3. 넘파이 배열에서 요소 선택하기

파이썬 리스트에서 요소 선택하는 방법과 동일

 

4. 넘파이 내장함수 사용하기

ex. sum( ) 함수 

 

맥플롯립으로 그래프 그리기

import matplotlib.pyplot as plt # 별칭 plt

1. 선 그래프 그리기

# y = x*x 예시
plt.plot([1,2,3,4,5],[1,4,9,16,25])	# x축 값과 y축 값을 맥플롯립의 plot( )함수에 전달
plt.show( )	# show( )함수 사용하여 그래프 출력

2. 산점도 그리기(scatter plot)

- 산점도 : 데이터의 x축, y축 값을 이용하여 점으로 그래프 그린 것

plt.scatter([1,2,3,4,5],[1.4.9.16.25])
plt.show( )

3. 넘파이 배열로 산점도 그리기

 

x=np.random.randn(1000) #표준정규분포 따르는 난수 1000개 만듦
y=np.random.randn(1000) #표준정규분포 따르는 난수 1000개 만듦
plt.scatter(x,y)
plt.show()