로보틱스 연구일지

안녕하세요! 이번 시간엔 파이썬의 선형대수 라이브러리인 넘파이 사용방법에 대해 알아봅시다. 머신러닝에는 크게 아래와 같이 4가지의 라이브러리가 있는데 이 중 NumPy에 관해 먼저 알아봅시다. NumPy - 선형대수 라이브러리 Pandas - 데이터 분석 라이브러리 Matplotlib - 시각화 라이브러리 Scikit-Learn - 머신러닝 주요 라이브러리(알고리즘 포함) 넘파이가 뭐냐?라고 하면 넘파이는 Python의 선형대수 라이브러리로 C언어 기반으로 작성되어서 다차원 배열이나 행렬의 계산 속도가 압도적으로 빠릅니다. 저도 처음 배울 때는 넘파이보다 판다스가 시각적으로 좋고 더 많이 쓰이는 것 같은데 넘파이는 머신러닝에서 별로 안 중요하나?라고 생각한 적이 있었는데 이는 넘파이의 위력을 맛본 뒤로는..

안녕하세요!! 공부하고 올린다는 게 생각보다 늦어졌네요. 사실 이게 크게 중요한 것 같진 않지만 공부한 김에 중요하다고 생각되는 것들만 간단하게 정리해 보았습니다! Numpy는 머신러닝의 선형대수 라이브러리입니다. 0. 시작 Numpy를 쓸 때는 제일 윗줄에 아래의 명령어를 써줍니다. 1. 자료형 Numpy는 ndarray를 기본 Datatype으로 합니다! ndarray는 행렬 자료구조 클래스로 리스트와 출력 형태가 동일합니다. 이를 생성하는 방법은 아래와 같습니다. 받을 변수=np.array(객체) np.array의 인자로 ndarray로 변환을 원하는 객체를 주면 변환된 ndarray가 반환됩니다. 이는 아래와 같은 예제로 확인할 수 있습니다. 1.1 자료형 - 변경 다음으로 배열을 변경하고 확인하..