선요약32f, 64f으로 바꿔라.아니 지는 그냥 책에 np.abs랑 np.clip 따로 했길래 귀찮아서cv2.convertScaleAbs로 바꾼 죄밖에 없구먼유...그런데 그것이 죄였다.이 땐 잘 되는디.이렇게 하니까오류가 뜨는 이유는 타입이 32f, 64f가 아니라서

객체를 파일에 저장하는 모듈형식을 유지하면서 데이터를 저장하는 방법파이썬 객체를 파일에 저장하는 과정을 피클링(pickling)파일에서 객체를 읽어오는 과정을 언피클링(unpickling)이라고 한다.dump 메서드를 사용한다.파일 모드를 'wb'로 지정해야한다.이 때

선형 회귀 torch의 nn모듈에는 신경망을 구현하는 데 필요한 기능들이, optim 모듈에는 다양한 옵티마이저가 구현되어 있다. 사이킷런에서 보스턴 주택 데이터 세트를 불러온다. [기존에 사용한 datasets.load_boston() 함수는 삭제되어, ](htt

원-핫 인코딩은 선택해야 하는 선택지의 개수만큼의 차원을 가지면서, 각 선택지의 인덱스에 해당하는 원소에는 1, 나머지 원소는 0의 값을 가지도록 하는 표현 방법이다.예를들어 임의로 강아지는 0번 인덱스, 고양이는 1번 인덱스, 냉장고는 2번 인덱스를 부여하였다고 했을

시험 점수가 합격인지 불합격인인지 정상 메일인지 스팸 메일인지를 분류하는 등둘 중 하나를 결정하는 문제를 이진 분류(Binary Classification)라고 한다.그리고 이진 분류를 풀기 위한 대표적인 알고리즘으로 로지스틱 회귀(Logistic Regression)

어떤 학생이 1시간 공부를 했더니 2점, 다른 학생이 2시간 공부를 했더니 4점, 또 다른 학생이 3시간을 공부했더니 6점을 맞았다.(훈련 데이터셋)그렇다면 4시간을 공부한다면 몇 점을 맞을 수 있을까?(테스트 데이터셋)모델을 학습시키기 위한 데이터는 파이토치의 텐서의

스칼라: 차원이 없는 값(위의 그림에는 없음), 벡터: 1차원으로 구성된 값행렬(Matrix): 2차원으로 구성된 값텐서(Tensor): 3차원으로 구성된 값print('Rank of t: ', t.ndim)print('Shape of t: ', t.shape)Rank

1줄요약: dtype을 np.uint8로 변경할 것라고 했을 때, cv2.imshow('title',image)에서 라는 에러 메시지가 뜬다.공식 문서 설명(https://docs.opencv.org/4.x/d7/dfc/group\_\_highgui.html결

기존 데이터를 이용한 ndarray 생성 numpy.asarray input을 ndarray로 변환 ndarray의 데이터 타입이 설정되어있다면, 데이터 형태가 다를 경우에만 복사됨 리스트를 배열로 바꾸었다 존재하는 배열은 복사되지 않는다 데이터 타입이 같을 때

가변적인 크기객체의 참조를 저장하는 배열로 구성리스트의 각 원소는 서로 다른 데이터 타입을 가질 수 있음메모리는 공간이 필요하거나 확보되면 동적으로 재할당-> 메모리 사용량이 높아지고 메모리 접근이 느려질 수 있음고정된 크기동일한 데이터 타입의 원소를 갖는 연속적인 메

파이썬 파일은 메인으로 실행되거나, 임포트되어 실행된다. c,java와 같은 프로그래밍 언어에는 메인함수라는 개념이 있다.(프로그램을 시작할 때 처음 실행하는 함수) 그런데 파이썬에는 메인함수가 존재하지 않는다.그래서 파이썬에서는 다음과 같은 코드를 사용하는데 이는 파

변수, 함수, 클래스 등을 모아 놓은 스크립트 파일하나의 .py 파일은 모듈2의 거듭제곱을 만드는 모듈을 만들었다.파일명은 square2.py이다.이 때 확장자 .py를 제외한 square2가 모듈 이름이다.모듈을 사용하는 데 두가지 방법이 있다.square2.py가

주어진 배열과 같은 모양/타입의 새로운 배열을 리턴초기화되지 않은 데이터로 채워짐shape 파라미터에 새로운 배열의 모양 선언초기화에 시간을 소비하지 않고 빠르게 배열 생성주어진 배열과 같은 모양/타입의 새로운 배열을 리턴초기화되지 않은 데이터로 채워짐배열의 모든 원소

numpy 선형대수 계산에 주로 사용되는 수치해석용 파이썬 패키지 다차원의 배열 자료구조 클래스인 ndarray 클래스를 지원 넘파이 배열은 리스트보다 적은 메모리로 많은 데이터를 빠르게 처리 ndim 속성은 배열의 차원, shape 속성은 배열의 크기를 반환 넘파이

거르는 기준이 되는 함수, 걸러질 리스트(Iterable)을 매개변수로 받음결과가 True일 경우에만 필터링. 필터의 결과 데이터 타입은 filter 타입이기 때문에, list/tuple 등의 타입으로 변환해야 함. 큰 리스트가 있을 때 메모리를 절약하기 위해 사용la

출력된 결과가 많아서 결과물의 텍스트 파일로 확인할 때 출력 결과를 텍스트 파일로 저장할 때sys 모듈을 사용하여 표준 출력을 파일로 리다이렉션 print() 함수에 file 인자를 지정하여 특정 결과만 출력할 수도 있다. 파일을 생성할때에 사용하는 함수첫 번째 인자는

Key(고유한 값)와 Value를 한 쌍으로 갖는 자료형리스트나 튜플처럼 순차적으로 해당 요솟값을 구하지 않고 Key를 통해 Value를 얻는다a1 a'this' \`\`\`리스트나 튜플, 문자열은 요솟값을 얻고자 할 때 인덱싱이나 슬라이싱을 했다.그러나 딕셔너리는 요

동일한 개수로 이루어진 데이터들을 묶어서 리턴반환 타입은 튜플형태iterable은 반복 가능(iterable)한 데이터 여러 개를 입력한다는 뜻예시를 보자.list(zip(1, 2, 3, 4, 5, 6)) \`\`\`dict(zip('one','two','three',

임의의 개수를 넣을 수 있는 인자넣지 않을 수도 있고, 몇개를 넣을 수도 있다.함수를 사용할때는 인자의 순서에 따라 값을 넣어야한다.그렇다면 키워드 인자를 사용해서 작성한다면?순서를 지키지 않아도 키워드에 해당하는 값이 들어간다.만약 매개변수에서 초기값이 지정되어있다면

순서가 있는 자료형(list, set, tuple, dictionary, string)을 입력으로 받았을 때, 인덱스와 값을 포함하여 리턴for문과 함께 자주 사용됨인덱스와 값을 동시에 접근하면서 루프를 돌리고 싶을 때 사용형식이 fruits 리스트를 예시로 들어보자.