1. 파이썬(Python) 기초

밑바닥부터 시작하는 딥러닝을 바탕으로 제작하였습니다.

 

1-1. 파이썬이란

 ■ 파이썬은 1991년에 귀도 반 로섬(Guido van Rossum)이 발표한 고급 프로그래밍 언어로 독립적, 객체지향적, 동적 언어입니다.

 ■ 파이썬의 장점

• 영어와 유사한 문법으로 프로그램 작성이 가능하여 배우기 쉽습니다
• 파이썬은 동적언어이므로 컴파일 과정이 없습니다
• Numpy, Matplotlib 등의 여러 라이브러리를 사용 할 수 있습니다
• 파이토츠, 텐서플로, 케라스 등의 딥러닝 프레임워크가 파이썬 전용 API를 제공합니다

 

1-2. 넘파이(Numpy)

 ■ 넘파이(Numpy)란?

• 딥러닝은 배열이나 행렬 계산이 많이 사용됩니다. 넘파이는 이러한 수치 계산을 도와주는 외부 라이브러리로 수학 알고리즘과 배열과 차원을 조작하기 위한 편리한 메서드들이 존재합니다.

 ■ 넘파이 호출 방법

    import numpy as np

• numpy를 np라는 이름으로 가져옵니다
• numpy가 제공하는 메서드들을 np를 통해 참조 가능합니다
• numpy의 종류는 array, dot, shape 등등 여러 개가 존재합니다

 ■ 예시

import numpy as np
A = np.array([[1,2], [3,4]])
B = np.arange(4,8)
print(A, B)
B = B.reshape(2,2)
print(B)
C = A.dot(B)
print(C)

 실행결과

코드 순서 그대로 출력이 되었으며 C는 행렬곱을 보여준다

 ■ Broadcast(브로드캐스트)

• 넘파이 배열의 기능 중 하나로 차원이 다른 행렬간의 연산도 가능하게 하는 기능입니다.

출처: http://www.astroml.org/book_figures/appendix/fig_broadcast_visual.html

import numpy as np
A = np.array([[1,2], [3,4]])
B = np.array([1,2])
C = A+B
print(C)

실행 결과

 

 

1-3. Matplotlib

 ■ matplotlib란?

딥러닝 실험에서는 그래프 그리기와 데이터의 시각화도 중요합니다. 이를 위해 그래프를 그려주는 라이브러리가 matplotlib입니다.

 ■ matplotlib 호출 방법

    import matplotlib.pyplot  as plt

• matplotlib 라이브러리에 존재하는 pyplot 모듈을 plt라는 별명으로 가져옵니다
• pyplot의 여러 그래프 함수들을 plt를 통해 참조 가능합니다
• pyplot의 종류는 plot, show, xlabel, legend 등 여러가지가 있습니다.

■ 예시

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 데이터 준비
x = np.arange(0, 6, 0.1) # 0에서 6까지 0.1 간격으로 생성
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

# 그래프 그리기
plt.plot(x, y1, label="sin")
plt.plot(x, y2, linestyle = "--", label="cos") # cos 함수는 점선으로 그리기
plt.xlabel("x") # x축 이름
plt.ylabel("y") # y축 이름
plt.title('sin & cos')
plt.legend()
plt.show()

실행 결과

이와 같이 sin, cos 함수가 그려진 것을 볼 수 있습니다.