deep learning from scratch_ch.01

In [1]:

import numpy as np

In [2]:

A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
B = np.array([10, 20])

A * B

Out[2]:

array([[10, 40],
       [30, 80]])

 

브로드캐스팅 기능으로 형상이 다른 행렬끼리도 원소 곱이 가능

In [3]:

X = np.array([[51, 55],
             [14, 19],
             [0, 4]])

print(X)

 

[[51 55]
 [14 19]
 [ 0  4]]

In [4]:

X.shape

Out[4]:

(3, 2)

In [5]:

X[0]

Out[5]:

array([51, 55])

In [6]:

X[0][1]

Out[6]:

55

In [7]:

for row in X:
    print(row)

 

[51 55]
[14 19]
[0 4]

In [8]:

X = X.flatten()
print(X)

 

[51 55 14 19  0  4]

 

flatten 은 1차원 배열로 전환(평탄화)

In [9]:

X[np.array([0, 2, 4])]

Out[9]:

array([51, 14,  0])

In [10]:

X > 15

Out[10]:

array([ True,  True, False,  True, False, False])

In [11]:

X[X > 15]

Out[11]:

array([51, 55, 19])

 

numpy 배열에 부등호 연산자를 사용한 결과는 boolean 배열. 이 boolean 배열을 사용해 배열 X에서 True에 해당하는 원소, 즉 값이 15보다 큰 원소만 꺼내는 게 가능

In [15]:

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

In [16]:

x = np.arange(0, 6, 0.1)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)
plt.show()

 

 

x = np.arange(0, 6, 0.1) ==> 0, 0.1, 0.2, ..., 5.8, 5.9 라는 데이터를 생성

In [17]:

x = np.arange(0, 6, 0.1)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

plt.plot(x, y1, label = 'sin')
plt.plot(x, y2, linestyle = '--', label = 'cos')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('sin & cos')
plt.legend()
plt.show()

 

In [18]:

from matplotlib.image import imread

 

 

이미지를 표현해주는 메서드인 imshow() 를 사용하기 위해 imread() 호출

 

In [19]:

img = imread('andy_nothing_half_assed.jpg')

plt.imshow(img)
plt.show()

 

내가 좋아하는 쇼생크 탈출의 한 장면으로 실습!