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np.clip(a, a_min, a_max) 1. 개요 np.clip() 함수는 배열의 값을 제한시키는 데 사용된다. 2. parameters - a : clip 함수를 적용하고자 하는 array - a_min : 최솟값, array 내의 element 중에서 최솟값 보다 작은 값들을 최솟값으로 바꿔준다. - a_max :최댓값, array 내의 element 중에서 최댓값 보다 큰 값들을 최댓값으로 바꿔준다. 3. 예시 Code : import numpy as np arr_origin = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] # arr_clip = np.clip(arr_origin, a_min=3, a_max=6) arr_clip = np.clip(arr_origin, 3, 6) print(arr_c..

가상환경(Virtual Environment) 생성 먼저 Anaconda Prompt 창을 열어 줍니다. 가상환경을 만들어 주기 위한 코드는 다음과 같습니다. 여기서 가상환경 이름은 사용자가 원하는 이름을 넣어주면 됩니다. conda create -n [가상환경 이름] 여기서 "test"라는 이름을 가진 가상환경을 만들어 보겠습니다. conda create -n test 위 코드를 입력하면 가상환경 만드는 것을 계속 진행할 것이냐 라는 문구가 뜨고 y를 입력한 뒤 엔터를 치면 됩니다. 그렇다면 가상환경 생성은 끝입니다. 이제 가상환경을 활성화하는 방법을 알아 보겠습니다. 가상환경(Virtual Environment) 활성화 위와 동일하게 anaconda prompt에서 진행해 주면 됩니다. conda a..

텐서플로 (tensorflow) 란? Tensorflow는 현재 신경망 구축에 관심이 잇는 전 세계 수천 명의 사람들을 위한 일상의 도구이다. Tensorflow는 머신 러닝 어플리케이션, 특히 딥러닝에 사용되는 소프트웨어 라이브러리이다. 이것은 신경망과 같은 계산 그래프에서 자동 미분과 같은 작업을 수행할 수 있도록 한다. 또 다른 주요 이점은 GPU 하드웨어에서 계산을 수행하며 잠재적으로 큰 속도 향상을 가져올 수 있다는 것이다. Tensorflow는 이러한 목적으로 사용할 수 있는 인기 잇는 라이브러리 중 하나이다. Tensorflow는 Google Brain에서 개발한 오픈 소스 프레임워크이며 2017년 버전 1.0.0이 출시 되었다. Tenforflow2는 Keras API를 사용하여 신경망을 ..

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1. 개요 pandas를 이용해 csv 파일을 불러오기 위해서는 아래와 같이 pandas 라이브러리를 먼저 import 해야한다. 그 다음 pd를 사용하여 read_csv 함수를 통해 csv 파일을 불러올 수 있다. import pandas as pd data = pd.read_csv('파일경로/파일이름.csv') 2. parameters read_csv는 여러가지 파라미터를 통해서 옵션을 줄 수 있다. 대표적인 3가지는 아래와 같다. 더 자세한 사항은 판다스 공식 문서를 참고하길. header 초기값은 0 컬럼명으로 사용할 행의 번호를 입력한다. names 열 이름으로 사용할 문자열의 리스트 index_col 데이터의 인덱스로 사용할 열의 번호를 입력한다. 3. 예시 import pandas as pd..

1. 개요 머신러닝 모델을 학습하고 그 결과를 검증하기 위해서는 원래의 데이터를 Training, Validation, Testing의 용도로 나누어 다뤄야 한다. 그렇지 않고 Training에 사용한 데이터를 검증용으로 사용하면 시험문제를 알고 있는 상태에서 공부를 하고 그 지식을 바탕으로 시험을 치루는 꼴이므로 제대로 된 검증이 이루어지지 않기 때문이다. ​ 딥러닝을 제외하고도 다양한 기계학습과 데이터 분석 툴을 제공하는 scikit-learn 패키지 중 model_selection에는 데이터 분할을 위한 train_test_split 함수가 들어있다. ​ 2. Parameter & Return from sklearn.model_selection import train_test_split train_..

텐서플로에서는 TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL 이라는 환경 변수를 사용하여 로깅을 제어할 수 있다. 기본값은 0 : 모든 로그가 표시 INFO 로그를 필터링 할려면 1, WARNING 로그를 필터링 하려면 2, ERROR 로그를 필터링 하려면 3 으로 설정한다. import tensorflow as tf import os # ERROR 로그 필터링 os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'

기존 floris 가상환경 삭제floris.v3 설치 전, 기존 floris 가상환경을 삭제해줄 것이다.삭제 후 , conda env list를 통해 잘 삭제되었음을 확인할 수 있다.   floris_v3 설치하기 1. floris_v3 가상환경 만들기  2. floris_v3 설치하기 floris 파일을 저장해주기 위한 폴더를 D: 드라이브로 옮기고 기존에 D 드라이브에 만들어주었던 floris_v3 폴더로 주소를 바꿔준다.  그 다음 floris_v3 가상환경을 활성화시켜준다.  git clone [주소] 명령어를 이용하여 floris_v3를 설치해준다.   3. Pycharm에서 새 프로젝트 만들기 PyCharm에서 floris를 실행하기 위한 파일 위치는 D:floris_v3로 지정해주고 인터프리..