책 [밑바닥부터 시작하는 딥러닝] 정리 - 1

공부하고 있는 내용을 정리하고자 처음 글을 작성해본다!

연습해야할 페이지

• 클래스, 함수 정의 : 35p

※ 책에는 코드 한 줄마다 반응하는 '인터프리터'와 실행하려고 할 때마다 코드파일을 저장해야하는 '스크립트 파일' 방법을 제시하는데,

사실 정말 불편하고 주피터 노트북, google colab이 바로 실행결과를 알 수 있어 이 방법들이 정말 편하다!

주피터 노트북 : 설치해야해

Google colab : 설치 안해도 됨!

1장 - 헬로 파이썬

#클래스:

__init__ 함수

• 클래스를 초기화 하는 방법을 정의 = '생성자' 라고도 함
• 클래스의 인스턴스가 만들어질 때 한 번만 불린다.

메서드를 정의할 때는 첫 번째 인수로 자신을 나타내는 self를 명시적으로 적어주어야 한다.

#배열:  

•  배열변수 = a 라고 할 때,
• a.shape = (행, 열)의 갯수를 출력한다 ex. (2,2) 2행 2열
• a.dtype = 행렬에 담긴 원소의 자료형을 알려준다
• a.type = 배열의 타입을 알려준다 
• a.flattern() = a를 1차원 배열로 변환시킨다(평탄화 작업)
• ex) a[np.array([0, 2, 4])] : 인덱스가 0, 2, 4인 원소를 뽑아준다.
• 
  
•  ↓ bool 배열
• ex) x > 15 : 원소의 모든 값을 15보다 크면 True, 작으면 False를 나타낸다

→넘파이 배열에 부등호 연산을 수행하면 배열의 원소 각각에 부등호 연산을 수행한 bool 배열이 생성된다.

• ex) x [x>15] : 원소의 값 중 대괄호 내 조건에 만족하는 원소를 나타낸다

#배열의 자료형을 변환할 때는 astpe() 메서드를 이용한다. (p70) ex) y = y.astpe(numpy.int)

#브로드캐스트

• numpy 외부 라이브러리에서는 형상이 다른 배열(일반적으로 행렬끼리 사칙연산이 불가능한 조건) 끼리도 계산할 수 있는데, 행렬을 확대해줌으로써 가능하다. 이 기능을 브로드캐스트라고 한다!

#matplotlib

• 그래프 그리기 , 데이터 시각화(이미지화) 를 위한 라이브러리

#이미지 표시하기

1장 정리내용

• 파이썬을 실행하는 방식에는 '인터프리터'와 '스크립트 파일' 두 가지가 있다.
• 파이썬에서는 함수와 클래스 같은 모듈로 구현을 정리할 수 있다.
• 넘파이(외부 라이브러리)는 다차원 배열을 다루는 편리한 메서드를 많이 제공한다