跳至主要内容

Python - Numpy

random module
np.random.normal(loc = 0.0, scale = 1.0, size = None)
정규 분포 확률 밀도에서 표본 추출함. 생성된 난수는 정규 분포의 형상을 가짐

Parameters: loc : 정규분포 평균(중심점)
scale : 표준편차
size : Output shape. 개수 혹은 (행, 열)
Returns: out : 설정된 parameters에 따른 ndarray or scalar 값을 반환

ex) np.random.normal(0, 1, (2, 3))
평균이 0이고 표준편차가 1인 정규분포를 띄는 2x3의 행렬 값을 반환 받음

评论

此博客中的热门博文

TensorFlow

Anaconda를 이용하여 Tensorflow 설치 Conda환경을 생성 #conda create -n 가상환경 이름 conda create -n tf python=3.6 anaconda 설치된 가상환경 실행 activate tf tf 가상환경에서 tensorflow 설치 pip install tensorflow      TensorFlow 개요 TensorFlow는 dataflow graph로 수학 계산과 데이터의 흐름을 나타낸다. TensorFlow는 dataflow graph를 구성 한 후 session을 생성하여 graph의 일부를 실행한다 Computation Graph TensorFlow 프로그램은 구성 단계 와 실행 단계 로 구성 구성(construction) 단계: 그래프를 조립 실행(execution) 단계: Session을 통해 그래프 연산을 실행 TensorFlow 기본적인 사용법 Argmax 설정한 axis에 따른 가장 큰 값을 가지는 요소의 index를 반환 axis = 0일때 x[0]와 x[1]의 각 요소들을 비교하여 큰 수의 index를 반환하고, axis = 1일때 x[0][]의 요소들 내 큰 수의 index와 x[1][]의 요소들 내 가장 큰 수의 index를 반환 Reshape tf.reshape(tensor, shape, name = None) tensor의 구조를 원하는 shape으로 변환 shape의 한 원소가 -1이라면, 전체 크기가 일정하게 유지되도록 해당 차원의 길이가 자동으로 계산된다. squeeze 차원 중 크기가 1인 차원을 스칼라값으로 바꿔 해당 차원을 제거한다. TensorBoard TensorBard는 TensorFlow에 기록된 로그를 그래프로 시각화시켜 보여주는 도구이다. TensorBoard 실행 tf.summary.FileWriter('log_dir', graph ...

R 데이터 타입

R에서의 데이터 타입 기본형은 Vector 이다. 자료형은 다음과 같다. Vector List Matrix Array DataFrame Vector 정의 다른 언어의 배열과 비슷하고, 한 가지의 스칼라 데이터타입의 데이터들을 저장할 수 있다.       (ex, 숫자만 저장하는 배열/문자열만 저장하는 배열/ a <- 1/ a <- "hello") 슬라이스(Slice)를 제공한다.        Slice란? 배열의 일부를 잘라내고 이를 다시 배열로 다루는 개념 생성 c()함수 안에 원하는 인자들을 나열 > x <- c(1, 2, 3) > x [1] 1 2 3  다음과  x <- c(1, 2, 3)부분에 괄호로 코드를 묶으면 실행된 결과값이 출력된다.        ※ 괄호로 코드를 묶으면 괄호안의 문장을 수행하고 그 결과 값을 화면에 출력 > ( x <- c(1, 2, 3) ) [1] 1 2 3 데이터 접근 인덱스로 데이터에 접근할 수 있고 인덱스는 0이 아닌 1부터 시작한다. 접근 문법 x[n]: vector x의 n번째 요소 x[-n]: vector x에서 n번째 요소를 제외한 나머지를 반환 > x <- c("a", "b", "c") > x[-1] [1] "b" "c" x[idx_vector]: idx_vector에 지정된 요소를 얻어옴. idx_vector는 색인을 표현하는 숫자 vector이다. > x <- c("a", "b", "c") > x[c(1, 2)] [1] "a" "b" x[start:end]: start부터 end까지의 값을 반환, 반환 값은 start위치의 값과...