2. 딥 러닝을 위한 기초 도구

• 기본적으로 딥 러닝은 파이썬으로 이루어 지며 만은 툴이 사용된다.
• 함수나 수치를 그래프화 하여 보이는 것이 목표
• 개발 환경 
  • 아나콘다를 이용한 주피터 노트북 사용
  • Python 3.x 버전

 

• 넘파이

  • 넘파이(NumPy)란 파이썬의 핵심 과학 패키지중 하나
  • 수많은 머신 러닝과 딥 러닝 패키지가 넘파이를 기반으로 구현, 인터페이스 계승
• 버전 확인

import numpy as np
print(np.__version__)

numpy 버전 확인

 

• 맷플롭립

  • 맷플롭립(Matplotlib)은 파이썬 과학 생태계의 표준 그래프 패키지
  • 다른 도구보다 상용화가 잘되어있어 대부분의 그래프는 모두 표현 가능
  • 미설치자의 경우 새로 설치

pip install matplotlib

명령 프롬프트에서 pip를 이용한 패키지 설치

 

• 선 그래프 표현 하기
  
  • x축과 y축의 값을 plot()함수에 전달
  • show()함수를 이용해 화면의 그래프 출력
  • 예시 코드는 y = x^2를 표현

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1,2,3,4,5], [1,4,9,16,25]) # x축 y축의 값을 파이썬 리스트로 전달
plt.show()

• 산점도 그리기
  • 자주 사용하는 그래프중 하나로 산점도(scatter plot)가 있다.
  • 데이터의 x축, y축 값을 이용해 점으로 그래프를 그린다.

plt.scatter([1,2,3,4,5], [1,4,9,16,25])
plt.show()

• 배열 산점도 그리기
  • 넘파이 random.randn() 함수를 이용해 표준 정규 분포를 따르는 난수를 만듬
  • 그 값을 이용하여 난수 생성
  • 1,000개의 난수 만들고 산점도 그리기

import numpy as np

x = np.random.randn(1000) # 표준 정규 분포를 따르는 난수 1,000개 생성
y = np.random.randn(1000) # 표준 정규 분포를 따르는 난수 1,000개 생성
plt.scatter(x,y)
plt.show()