코린이의 소소한 공부노트

이 글에서는 이미지를 열어보고, 분석해보고, 약간 조작해보려고 한다. 뭐든지 시작하기 전에, 모듈 임포트부터! import numpy as np from PIL import Image # PIL: 파이썬 이미지 분석 라이브러리 import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline 그림 띄우기 준비 주피터에서 이미지 파일을 불러올 때 필자가 배운 방법은 이것이다. # 현재 주피터노트북 파일이 있는 폴더에 # source라는 폴더가 있고 # 그 안에 MZ.png 파일이 있는 상황 path = 'source/MZ.png' image_pil = Image.open(path) # 경로를 따라가서 파일을 오픈하고 image = np.array(image_pil) # 그 파일의 ..

넘파이를 이용한 코딩을 하다 보면 숫자들을 많이 다루기 때문에 한 번씩 헷갈린다. 그래서 내가 다루고 있는 자료들을 그래프로 확인해볼 일이 종종 생긴다. 이번 글에서 볼 것은 matplotlib를 이용한 그래프 시각화이다. 일단 필요한 모듈을 불러오는 것부터 시작해보자. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 이미지를 띄울 수 있게 해주는 모듈 %matplotlib inline # 주피터 내부에 이미지를 띄울 수 있게 해주는 작업 그래프 그려보기 data라는 배열을 이용해서 여러 그래프를 그려보려고 한다. 필자는 randn을 썼지만, 다른 랜덤함수를 써도 상관없다. data = np.random.randn(50) # 무작위로 50개의 수 생성 dat..

딥러닝에서 많이 쓰이는 패키지 중 하나인 numpy에 대해서 이전 글에서 잠깐 언급했었다. 이번 글에서는 넘파이의 기초를 다져보겠다. 기초가 아주 많으니 읽다가 졸지 않기! 시작하기 전에 꼭 준비해야 할 것이 있쥬?! import numpy as np zeros, ones 이름 그대로 0들, 1들이다. 도대체 무엇이? 배열의 원소들이! 일단 zeros부터 살펴보겠다. zeros는 0으로 가득 찬 배열을 만들어준다. z1 = np.zeros([3,3]) # []나 ()를 이용해서 shape를 주면 알아서 만든다. z1 >> array([[0., 0., 0.], [0., 0., 0.], [0., 0., 0.]]) z2 = np.zeros(3) # 정수를 쓰면 행 우선 벡터(1차원)가 만들어진다. z2 # 3..

딥러닝에서는 고차원 데이터를 많이 사용한다. 차원이 눈에 보이는 것이 아니라 상상하기도 어렵고 데이터를 다루기는 더 어려운데, 이것을 도와줄 패키지를 먼저 소개하겠다. import numpy as np 바로 넘파이 numpy라는 것이다. 보통 np로 많이 줄여서 쓰기도 한다. 아래 그림을 한 번 보고, numpy를 이용해서 차원의 개념인 텐서 tensor를 하나씩 이해해보도록 하자. 0차원 1차원 2차원 3차원 점 선 면 입체도형(cube) 스칼라 scalar 벡터 vector 매트릭스 matrix 텐서 tensor 4차원 5차원 6차원 3차원 점으로 이루어진 선 4차원 선으로 이루어진 면 5차원 면으로 이루어진 입체도형 vector of cube matrix of cube cube of cube 참고 ..