맞춤형 플랫폼 개발 도전기 (웹개발, 딥러닝, 블록체인)

어렵지 않아서 사용 방법과 수학함수 나열 정도만 하고 넘어가려 한다. np.math_func 의 방식으로 사용하면 된다. np.pi np.sqrt np.sin np.cos np.tan np.cos ※ np.sqrt(np.arange(1,17).reshape(4,4)) 이런식으로 Array 각 원소에 적용할 수도 있다. 만약, 이런 함수를 시각화해서 쓴다면 x = np.arange(0, 2 * np.pi, 0.1) 로 x 값을 만들 수 있을텐데, 여기서 마지막 인자는 몇 단위로 만들 것이냐이다. 위 같은 경우는 0에서 2까지 0.1 단위로 쪼개서 x 값을 만든다는 것 import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline x = np.arange(0, 2 * np.pi,..

기본적으로 matplotlib 모듈을 사용한다. import matplotlib.pyplot as plt 해서 사용하는 것이 일반적이다. (참고 : %matplotlib inlined의 역할을 모르는 사람들이 간혹 있는 것 같아서 참고사항으로 넣자면, %matplotlib inlined은 jupyter notebook 일 경우 바로 그려질 수 있게 하는 notebook 기능이다) 보통 그래프 등을 생성할때 x 축 좌표를 균등하게 만들고 싶을때 사용하는 것이 np.linspace(start, end, num) np.linspace(0, 10, 11) 일 경우에는 0부터 10까지 균등한 간격으로 11개의 점을 찍는 것 이 데이터들을 가지고 y값까지 지정한 후 plt.plot( x, y ), plt.scatt..