머신러닝 - 애플리케이션을 수정하지 않고도 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 결과를 예측하는 알고리즘 기법을 통칭 지도학습 분류, 회귀, 추천 시스템, 시각/음성 감지/인지 텍스트 분석, NLP 비지도 학습 클러스터링 자원 축소 강화학습 넘파이 - 선형대수 기반의 프로그램을 쉽게 만들 수 있도록 지원해주는 패키지 넘파이의 기반 데이터 타입 = ndarray이고 넘파이에서 다차원 배열을 쉽게 생성하고 다양한 연산을 수행 가능 import numpy as np array1 = np.array([1, 2, 3]) print('array1 type:', type(array1)) print('array1 array 형태:', array1.shape) array2 = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4]]) print('array2 type:', type(array2)) print('array2 형태:', array2.shape) array3 = np.array([[1, 2, 3]]) print('array3 type:', type(array3)) print('array3 array 형태:', array3.shape) array1 type: <class 'numpy.ndarray'> array1 array 형태: (3,) array2 type: <class 'numpy.ndarray'> array2 형태: (2, 3) array3 type: <class 'numpy.ndarray'> array3 array 형태: (1, 3) ndim - 배열의 차원 알 수 있음 reshape = ndarray의 차원과 크기를 변경 import numpy as np array1 = np.arange(10) print('array1:\n', array1) array2 = array1.resha...
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