● Numpy에서 많이 사용하는 주요 기능 벡터 산술연산 다차원 배열 ndarray 표준 수학 함수 선형대수, 난수 생성, 푸리에 변환 ○ 배열 생성 함수 함수 내용 np.array 입력된 데이터를 ndarray로 변환. dtype을 명시하면 자료형을 설정할 수 있다 np.asarray 입력 데이터를 ndarray로 변환하나 이미 ndarray일 경우에는 새로 메모리에 ndarray가 생성되지는 않는다 np.arange range 함수와 유사하나 ndarray를 반환, 자료형 기본 float64 np.ones 전달인자로 전달한 dtype과 모양(행,렬)으로 배열을 생성하고 모든 내용을 1로 초기화하여 ndarray를 반환 np.zeros ones와 같으나 초기값이 0이다 np.empty ones와 zer..

앞선 포스팅에서 2020/03/05 - [SW개발/Framework Library] - [파이썬패키지] 딥러닝을 위한 Numpy 공부1 - Numpy기초 [파이썬패키지] 딥러닝을 위한 Numpy 공부1 - Numpy기초 ● Numpy란 넘파이(Numpy)는 C로 구현된 고성능의 수치계산을 위해 제작된 파이썬 라이브러리로, 'Numerical Python'의 줄임말입니다. 넘파이는 벡터, 행렬 연산에 있어 많은 기능들을 제공하고 pandas와 matplot.. ebbnflow.tistory.com Numpy의 큰 장점은 벡터 연산이 가능하다는 것이라고 했는데요. 행렬의 연산이 수학에서 말하는 벡터의 내적이 아닌, 같은 위치의 요소들끼리 합, 곱 등의 연산이 가능하다는 것이었습니다. 이것을 'Element-..

● Numpy란 넘파이(Numpy)는 C로 구현된 고성능의 수치계산을 위해 제작된 파이썬 라이브러리로, 'Numerical Python'의 줄임말입니다. 넘파이는 벡터, 행렬 연산에 있어 많은 기능들을 제공하고 pandas와 matplotlib의 기반으로 사용되기 때문에 데이터분석, 머신러닝에 기초적인 라이브러리 입니다. 머신러닝 프로그래밍을 할 때, 양질의 데이터를 어떻게 얻을 것인가, 얻은 데이터를 어떻게 전처리 해야하는가에 대한 고민을 많이 하게되는데요. 후자의 문제는 넘파이에 익숙해지면 편해질 것이라 생각되어 Numpy공부를 제대로 해보기로 결정했습니다! 넘파이에 익숙해지면 데이터의 전처리가 훨씬 빨라지고 ML 모델을 구현할 때도 더 좋은 성능을 내는 모델을 구현할 수 있을 것이라 생각했기 때문입..

● KoNLPy란 KoNLPy는 한국어 정보처리를 위한 파이썬 패키지 입니다. 자연어처리(NLP)에서 형태소를 분리(형태소 단위 토크나이징)하는 데이터 전처리가 필요한데 이때 한국어 데이터 전처리를 할 때 많이 사용하는 패키지입니다. 텍스트를 형태소 단위로 분리하는 방법 중에는 1. 단어->품사 형태로 딕셔너리를 정의하고 이를 이용해 단어를 품사로 분리하는 방법. (딕셔너리가 동일해도 방법에 따라 형태소가 분리되는 결과가 다르다.) 2. 딕셔너리를 사용하지 않고 모델을 통해 학습시키는 방법. (어떤 품사인지까지 알 수 없고 문장에서 단어를 구별해내는 방법.) 이 있고 KoNLPy는 1번의 방법을 사용합니다. KoNLPy에는 총 5가지의 형태소 분석 방법을 제공하고 이는 Hannanum, Kkma, Kom..