Scipy 기초사용법 (최적화, 통계, 신호처리,선형대수)
Scipy 기초사용법 (최적화/optimize, 통계/stats, 신호처리/sigmal ,선형대수/linalg) 0.설명 # SciPy는 과학, 수학, 엔지니어링 등에 사용되는 고급 계산 기능을 제공하는 Python 라이브러리입니다. # 선형 대수, 통계, 신호 처리, 최적화 등 다양한 분야의 기능을 제공합니다. 1. 라이브러리 임포트 import numpy as np import scipy 2. 선형대수(scipy.linalg) 역행렬 계산 import numpy as np from scipy import linalg A = np.array([[1, 2], [3, 4]]) B = np.array([5, 6]) # 역행렬 계산 A_inv = linalg.inv(A) print(A_inv) # out : ..
2023. 4. 16.
pytorch 기초 사용법(텐서 생성, 텐서 연산, 데이터셋 및 데이터 로더)
pytorch 기초 사용법 (텐서 생성, 텐서 연산, 데이터셋 및 데이터 로더/Dataset, DataLoader) 0. 설명 # PyTorch는 딥러닝 연구 및 개발을 위한 오픈 소스 라이브러리로, Python 기반의 텐서 계산 및 GPU 가속화 지원, 자동 미분 및 최적화를 위한 도구를 제공합니다. 1. 설치 pip install torch 혹은 https://pytorch.org/ 참고하세요 2. 텐서 생성 0 텐서 생성 zeros_tensor = torch.zeros(3, 3) 1 텐서 생성 ones_tensor = torch.ones(3, 3) 랜덤 탠서 생성 random_tensor = torch.rand(3, 3) 리스트나, 넘파이 어레이 배열 to 텐서 import numpy as np d..
2023. 4. 15.