normal() : 정규분포(가우시안 분포)로 값 생성. 이때 평균과 표준편차(평균에서 얼마나 멀리 떨어진건지) 정해줄 수 있음
randint() : 특정값 사이 무작위 정수 값 생성
seed() : 랜덤함 값을 만드는 근본으로 기준을 정해주면 같은 수가 나옴
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EnlighterJS 3 Syntax Highlighter
zero = np.zeros((2,5))# 중간에 안적으면 float로 만듬(0.) / 정수형으로 하고 싶으면 int 적기
# array([[0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0.]])
one = np.ones((2,5))
# array([[1., 1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1., 1.]])
zero = np.zeros((2,5)) # 중간에 안적으면 float로 만듬(0.) / 정수형으로 하고 싶으면 int 적기
# array([[0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0.]])
one = np.ones((2,5))
# array([[1., 1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1., 1.]])
zero = np.zeros((2,5)) # 중간에 안적으면 float로 만듬(0.) / 정수형으로 하고 싶으면 int 적기
# array([[0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0.]])
one = np.ones((2,5))
# array([[1., 1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1., 1.]])
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EnlighterJS 3 Syntax Highlighter
r = np.random.rand(3)
# [0.45575788 0.26119262 0.58587353]
import matplotlib.pyplot as plt # 그래프 그리기 위해 matplotlib 라이브 사용
r1000 = np.random.rand(1000)# 랜덤값 1000개 만들기
plt.hist(r1000)# 값을 히스토그램(일종의 막대그래프)로 표시
plt.grid()# 격자 무늬로 표시
r = np.random.rand(3)
# [0.45575788 0.26119262 0.58587353]
import matplotlib.pyplot as plt # 그래프 그리기 위해 matplotlib 라이브 사용
r1000 = np.random.rand(1000) # 랜덤값 1000개 만들기
plt.hist(r1000) # 값을 히스토그램(일종의 막대그래프)로 표시
plt.grid() # 격자 무늬로 표시
r = np.random.rand(3)
# [0.45575788 0.26119262 0.58587353]
import matplotlib.pyplot as plt # 그래프 그리기 위해 matplotlib 라이브 사용
r1000 = np.random.rand(1000) # 랜덤값 1000개 만들기
plt.hist(r1000) # 값을 히스토그램(일종의 막대그래프)로 표시
plt.grid() # 격자 무늬로 표시
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EnlighterJS 3 Syntax Highlighter
rn = np.random.normal(0, 1, 3)
# array([ 1.86774951, -0.32661058, -1.20004091])
rn1000 = np.random.normal(0, 1, 1000)# 정규 분포 값을 가지는 랜덤 값. 0 ~ 1사이에 1000개 생성
plt.hist(rn1000)
plt.grid()# 생성 값이 0에 몰려 있어 - 정규 분포에 해당되는 걸 볼 수 있음
rn = np.random.normal(0, 1, 3)
# array([ 1.86774951, -0.32661058, -1.20004091])
rn1000 = np.random.normal(0, 1, 1000) # 정규 분포 값을 가지는 랜덤 값. 0 ~ 1사이에 1000개 생성
plt.hist(rn1000)
plt.grid() # 생성 값이 0에 몰려 있어 - 정규 분포에 해당되는 걸 볼 수 있음
rn = np.random.normal(0, 1, 3)
# array([ 1.86774951, -0.32661058, -1.20004091])
rn1000 = np.random.normal(0, 1, 1000) # 정규 분포 값을 가지는 랜덤 값. 0 ~ 1사이에 1000개 생성
plt.hist(rn1000)
plt.grid() # 생성 값이 0에 몰려 있어 - 정규 분포에 해당되는 걸 볼 수 있음
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EnlighterJS 3 Syntax Highlighter
ni = np.random.randint(1, 100, 5)# 1~ 100중 5개를 만들겠다
print(np.random.rand(3)) # [0.50718305 0.81238353 0.09676265] - 랜덤으로 바뀜
print(np.random.rand(3)) # [0.78966367 0.19877442 0.96052581]
np.random.seed(0) # seed() 함수에 특정 숫자를 넣어 기준 정함
print(np.random.rand(3)) # [0.5488135 0.71518937 0.60276338]
print(np.random.rand(3)) # [0.5488135 0.71518937 0.60276338] - 값이 같아짐
np.random.seed(1) # seed에 1넣으면
print(np.random.rand(3)) # [4.17022005e-01 7.20324493e-01 1.14374817e-04]
print(np.random.rand(3)) # [4.17022005e-01 7.20324493e-01 1.14374817e-04]
print(np.random.rand(3)) # [0.50718305 0.81238353 0.09676265] - 랜덤으로 바뀜
print(np.random.rand(3)) # [0.78966367 0.19877442 0.96052581]
np.random.seed(0) # seed() 함수에 특정 숫자를 넣어 기준 정함
print(np.random.rand(3)) # [0.5488135 0.71518937 0.60276338]
print(np.random.rand(3)) # [0.5488135 0.71518937 0.60276338] - 값이 같아짐
np.random.seed(1) # seed에 1넣으면
print(np.random.rand(3)) # [4.17022005e-01 7.20324493e-01 1.14374817e-04]
print(np.random.rand(3)) # [4.17022005e-01 7.20324493e-01 1.14374817e-04]
UNIT 13 인공지능을 위한 반복문
배열과 반복문(for문)
몇 번 반복 할 것인가? 배열의 원소 수 만큼 반복 진행
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five = [1, 2, 3, 4, 5]
len(five)# 5 - 원소개수
five = [1, 2, 3, 4, 5]
len(five) # 5 - 원소개수
five = [1, 2, 3, 4, 5]
len(five) # 5 - 원소개수
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five = [1, 2, 3, 4, 5]
for i in five:
print(i, "설거지 끝")
# 1 설거지 끝
2 설거지 끝
3 설거지 끝
4 설거지 끝
5 설거지 끝
five = [1, 2, 3, 4, 5]
for i in five:
print(i, "설거지 끝")
# 1 설거지 끝
2 설거지 끝
3 설거지 끝
4 설거지 끝
5 설거지 끝
five = [1, 2, 3, 4, 5]
for i in five:
print(i, "설거지 끝")
# 1 설거지 끝
2 설거지 끝
3 설거지 끝
4 설거지 끝
5 설거지 끝
range() 함수 살펴보기
range(시작 숫자, 끝 숫자, 건너뛰기) 함수는 특정 구간의 숫자를 만들어 주는 함수
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rten = range(10)# 10개의 숫자를 만들기
range(0, 10)# range(0, 10)
list(rten)# [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
five = range(1, 6, 1)
list(five)# [1, 2, 3, 4, 5]
nine = range(9, -1, -1)
list(nine)# [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
for i inrange(1, 6):
print(i, '번째 설거지 끝')
# 1 번째 설거지 끝
2 번째 설거지 끝
3 번째 설거지 끝
4 번째 설거지 끝
5 번째 설거지 끝
rten = range(10) # 10개의 숫자를 만들기
range(0, 10) # range(0, 10)
list(rten) # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
five = range(1, 6, 1)
list(five) # [1, 2, 3, 4, 5]
nine = range(9, -1, -1)
list(nine) # [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
for i in range(1, 6):
print(i, '번째 설거지 끝')
# 1 번째 설거지 끝
2 번째 설거지 끝
3 번째 설거지 끝
4 번째 설거지 끝
5 번째 설거지 끝
rten = range(10) # 10개의 숫자를 만들기
range(0, 10) # range(0, 10)
list(rten) # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
five = range(1, 6, 1)
list(five) # [1, 2, 3, 4, 5]
nine = range(9, -1, -1)
list(nine) # [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
for i in range(1, 6):
print(i, '번째 설거지 끝')
# 1 번째 설거지 끝
2 번째 설거지 끝
3 번째 설거지 끝
4 번째 설거지 끝
5 번째 설거지 끝
UNIT 14 인공지능을 위한 조건문
if문 살펴보기 / if else문 살펴보기
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EnlighterJS 3 Syntax Highlighter
num = 15
if num >= 10:
print("10보다 큽니다.")
num2 = 10
if num2 % 2 == 0:
print("짝수")
else:
print("홀수")
num = 15
if num >= 10:
print("10보다 큽니다.")
num2 = 10
if num2 % 2 == 0:
print("짝수")
else:
print("홀수")
num = 15
if num >= 10:
print("10보다 큽니다.")
num2 = 10
if num2 % 2 == 0:
print("짝수")
else:
print("홀수")
홀짝 구별하는 함수 만들기
특정한 처리 절차를 형식화해서 만들어 놓는 것
매개변수 : 입력하는 값 – 전달 인자
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defnumber_check(num):
if num % 2 == 0:
print('짝수 입니다.')
else:
print('홀수 입니다.')
number_check(9)
def number_check(num):
if num % 2 == 0:
print('짝수 입니다.')
else:
print('홀수 입니다.')
number_check(9)
def number_check(num):
if num % 2 == 0:
print('짝수 입니다.')
else:
print('홀수 입니다.')
number_check(9)