import numpy as np # 넘파이 패키지 임포트
import matplotlib.pylab as plt # 맷플롯립 패키지 임포트
from sklearn.datasets import load_iris # 사이킷런 패키지 임포트
iris = load_iris() # 데이터 로드
iris.data[0, :] # 첫 번째 꽃의 데이터
array([5.1, 3.5, 1.4, 0.2])
x1 = np.array([[5.1], [3.5], [1.4], [0.2]])
x1
array([[5.1], [3.5], [1.4], [0.2]])
x1 = np.array([5.1, 3.5, 1.4, 0.2])
x1
array([5.1, 3.5, 1.4, 0.2])
from sklearn.datasets import load_digits # 패키지 임포트
digits = load_digits() # 데이터 로드
samples = [0, 10, 20, 30, 1, 11, 21, 31] # 선택된 이미지 번호
d = []
for i in range(8):
d.append(digits.images[samples[i]])
plt.figure(figsize=(8, 2))
for i in range(8):
plt.subplot(1, 8, i + 1)
plt.imshow(d[i], interpolation='nearest', cmap=plt.cm.bone_r)
plt.grid(False); plt.xticks([]); plt.yticks([])
plt.title("image {}".format(i + 1))
plt.suptitle("숫자 0과 1 이미지")
plt.tight_layout()
plt.show()
v = []
for i in range(8):
v.append(d[i].reshape(64, 1)) # 벡터화
plt.figure(figsize=(8, 3))
for i in range(8):
plt.subplot(1, 8, i + 1)
plt.imshow(v[i], aspect=0.4,
interpolation='nearest', cmap=plt.cm.bone_r)
plt.grid(False); plt.xticks([]); plt.yticks([])
plt.title("벡터 {}".format(i + 1))
plt.suptitle("벡터화된 이미지", y=1.05)
plt.tight_layout(w_pad=7)
plt.show()
A = np.array([[11,12,13],[21,22,23]])
A
array([[11, 12, 13], [21, 22, 23]])
from scipy import misc # 패키지 임포트
img_rgb = misc.face() # 컬러 이미지 로드
img_rgb.shape # 데이터의 모양
(768, 1024, 3)
plt.subplot(221)
plt.imshow(img_rgb, cmap=plt.cm.gray) # 컬러 이미지 출력
plt.axis("off")
plt.title("RGB 컬러 이미지")
plt.subplot(222)
plt.imshow(img_rgb[:, :, 0], cmap=plt.cm.gray) # red 채널 출력
plt.axis("off")
plt.title("Red 채널")
plt.subplot(223)
plt.imshow(img_rgb[:, :, 1], cmap=plt.cm.gray) # green 채널 출력
plt.axis("off")
plt.title("Green 채널")
plt.subplot(224)
plt.imshow(img_rgb[:, :, 2], cmap=plt.cm.gray) # blue 채널 출력
plt.axis("off")
plt.title("Blue 채널")
plt.show()
A.T
array([[11, 21], [12, 22], [13, 23]])
x1
array([5.1, 3.5, 1.4, 0.2])
x1.T
array([5.1, 3.5, 1.4, 0.2])
np.zeros((3, 1))
array([[0.], [0.], [0.]])
np.ones((3, 1))
array([[1.], [1.], [1.]])
np.diag([1, 2, 3])
array([[1, 0, 0], [0, 2, 0], [0, 0, 3]])
np.identity(3)
array([[1., 0., 0.], [0., 1., 0.], [0., 0., 1.]])
np.eye(4)
array([[1., 0., 0., 0.], [0., 1., 0., 0.], [0., 0., 1., 0.], [0., 0., 0., 1.]])