반응형 Jupyter Notebook5 [Jupyter Notebook] Numpy 연산, Indexing(인덱스 찾기), Slicing(문자열 나누기), Broadcasting(복제 연산) Vector 와 Scalar 사이의 연산 Vector 끼리의 연산 numpy.array의 Indexing(인덱스 찾기) 파이썬처럼 W[0][0]으로 사용하지 않고 W[0,0] 으로 사용 numpy.array의 slicing(문자열 자르기) 파이썬의 array slicing과 같다 열 기준 slicing Array의 Broadcasting(연산이 안되는 행렬도 복사를 해서 연산을 할 수 있음) %같은 타입의 데이터만 연산가능 1) (M * N) + (M * 1) 2) (M * N) * (1 * N) 3) (M * 1) + (1 * N) 1 1 1 2 0 -2 2 2 2 + 2 0 -2 3 3 3 2 0 -2 2021. 7. 15. [Jupyter Notebook] Numpy에 대해, 써야하는 이유, 차원 알아보기 주피터 실행 후 import numpy as np Numpy를 써야하는 이유!! 일단 연산 실행 시간을 구해보자(일반적인 Listd의 경우) %timeit 으로 실행시간을 구해볼 수 있다.(261 ms) 하지만 numpy의 속도는 854ns 로 훨씬 적은 것을 알 수 있다.(나중에 차원이 커지다 보면 더 빠른 것을 느낄 수 있을 것이다) 2차원 배열 생성 및 배열의 차원 구하기 arr_2d.shape 위 처럼 차원을 알 수 있다. 2021. 7. 15. [Django] 장고 앱 시작 및 view 만들기 App 시작 pycharm 시작 후 터미널 진입 가상환경을 따로 만들어서 독립적으로 실행(왜?) pycharm 터미널에서 python manage.py startapp accountapp 명령어를 통하여 accountapp(사용자 계정 관리) app생성 자동으로 만들어줌. 그 후 settings.py 에서 INSTALLED_APPS 에 accountapp 을 추가해주어야됨(수작업으로 해주어야 작업한 파일 적용 가능) View 만들기 views.py에 화면을 구현하려고 함 hello_world라는 함수에 request를 인자로 HttpResponse를 돌려주려고 하지만 인자가 없다는 빨간줄이 나옴 alt(option) + enter를 입력하면 인자의 위치를 알아서 찾아서 import 해줌 accountap.. 2021. 7. 14. [Jupyter Notebook] 주피터 Markdown 문법 1) Header # + ' '(무조건 공백을 써주어야 함) # 의 개수로 사이즈 조절(많으면 더 작아짐, 3개까지 사용) 2) Italic(이탤릭) 글씨 사용 - *Italic* or _Italic_ 3) 한줄 띄어쓰기 공백 두개를 한줄 띄어쓰기로 인식 3) 글씨 두껍게 쓰기(Bold) - ** or __(* , _ 를 두개씩 쓰기) 4) Strikethrough(~ ~) (글씨 가운데 줄 긋기) 4) Unordered List 5) Ordered List %% 주의사항 ( 맨 앞의 숫자를 시작으로 리스트를 정렬함) 2021. 7. 14. 이전 1 2 다음 반응형
