파이토치 RandomSampler 이용하여 데이터 무작위로 섞기
파이토치 RandomSampler 이용하여 데이터 무작위로 섞기¶ 파이토치에서 제공한는 RandomSampler 함수는 주로 데이터를 무작위로 섞기위해 사용하며, 데이터를 섞기 앞서 무작위로 섞인 순서를 기억하기 위한 장치로 사용됩니다. RandomSampler 사용하여 순서를 인덱스 배열 형태로 기억하고, 인덱스 배열을 이용하여 데이터를 섞습니다. TensorDataset, DataLoader를 이용하여 파이토치 DataLoader를 만들어줍니다 step1: 예시 데이터 생성 In [1]: import numpy as np import torch x = torch.tensor([[ 0.7333, 0, 0.1339], [-0.8729, 1, 0.2862], [ 0.3203, 2, 1.0126], [ 0...
2023. 8. 18.
파이썬 정규분포 생성 및 pdf 산출
파이썬 정규분포 생성 및 pdf 산출¶ In [1]: import random import numpy as np import pandas as pd import scipy.stats import matplotlib.pyplot as plt In [2]: # 최근 10일간 A 상품의 판매량을 가장한 데이터 생성 random.randrange(23,29) df = pd.DataFrame({"sales" : [24, 25, 23, 25, 26, 23, 24, 25, 28, 23]}) df.plot(xlabel='date', ylabel='sales') Out[2]: In [3]: # 판매량 평균(mean) 및 표준편차(str) 산출 mean = np.mean(np.array(df...
2023. 8. 15.
넘파이 행렬 분배법칙
넘파이 행렬 분배법칙¶ 분배법칙 설명¶ 행렬의 곱셉에서 행렬의 순서가 바뀌면 연살 결과가 달라지거나 연산이 되지 않는다. 즉, 교환법칙은 성립하지 않는다. AB != BA 하지만 덧셈에 대한 분배법칙은 성립한다. A(B + C) = AB + AC (A + B)C = AC + BC 넘파이를 활용한 분배법칙 적용¶ In [1]: import numpy as np a = np.array([[2, 2], [3, 3]]) b = np.array([[4, 4], [5, 5]]) c = np.array([[6, 6], [7, 7]]) In [2]: # AB != BA a@b == b@a Out[2]: array([[False, False], [False, False]]) In [4]: # A(B + C) = AB +..
2023. 8. 15.
