나비의 바다 여행

안녕하세요! 나비입니다 🦋 이번 포스팅에서는 파이썬 matplotlib을 이용해서 그래프를 그릴 때, 가로축, 세로축의 범위를 지정할 수 있는 메소드를 설명할 예정입니다. x축과 y축 각각 xlim, ylim이라는 메소드를 통해 축의 범위를 지정할 수 있습니다. 아래에서 예제 코드를 보여드릴게요. plt.xlimimport matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1,2,3,4,5], [5,4,3,2,1]) plt.xlim([2,4]) plt.show()xlim이라는 메소드 안에 [2,4]라는 배열을 인수로 넣어주면, x축의 범위를 2에서 4로 한정하여 그래프를 그려줍니다. 이때, 인수로 [2,4]뿐만 아니라 튜플 형태로 (2,4)를 입력해도 되고, 그냥 2와 4를 각각의 인수로 입..

안녕하세요! 나비입니다 🦋 이번 포스팅에서는 파이썬 matplotlib를 통해 그래프에 범례를 표시하는 메소드와 파라미터를 소개하려고 합니다. matplotlib에서 범례를 표시하는 메소드 이름은 legend()입니다. 이 메소드 안에 다양한 파라미터들이 있는데요, 그 중 폰트 크기, 위치, 테두리 파라미터를 설명할 예정입니다. 우선, 가장 기본적인 예제 코드를 보여드리겠습니다. 그래프 범례 표시하기import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = [-5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5] plt.plot(x, np.square(x), label=“loss”) plt.legend() plt.show() plot 메소드 안에 lab..

안녕하세요! 나비입니다 🦋 지난 포스팅에서는 그래프를 그리는 기본적인 방법을 알려드렸는데요, 이번 포스팅에서는 파이썬 matplotlib 라이브러리로 그래프를 그릴 때, 축의 이름(레이블)을 표시하는 방법을 다뤄보려고 합니다. 메소드 이름은 가로축, 세로축 각각 xlabel, ylabel입니다. 이 함수들은 사용할 수 있는 파라미터가 많기 때문에, 기본적인 예제 코드는 간단하게 보여드리고, 세부적인 파라미터 설정에 대해서 더 중점적으로 다뤄보겠습니다. xlabel, ylabel 기본 사용import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1,2,3,6], [6,3,2,1]) plt.xlabel(“price”) plt.ylabel(“demand”) plt.show()가상의 수요곡선을..

안녕하세요! 나비입니다 🦋지난 포스팅까지는 파이썬 numpy에 대해서 집중적으로 다루었었는데요,이번 포스팅부터는 그 다음 단계인 matplotlib으로 넘어가려고 합니다.matplotlib을 배우시기 전에, numpy 사용법을 잘 모르신다면 아래 링크를 참고해 주시면 좋을 것 같습니다!https://butterflytothesea.tistory.com/category/Python/Numpy 'Python/Numpy' 카테고리의 글 목록코딩 좋아하는 대학생입니다 :)butterflytothesea.tistory.commatplotlib은 데이터 시각화를 편리하게 해주는 파이썬 라이브러리입니다. numpy와 함께 사용했을 때 제 빛을 발하는 모듈이죠.matplotlib의 가장 첫 단계로, plot, sho..

안녕하세요! 나비입니다 🦋이번 포스팅에서는 두 행렬을 하나로 결합할 수 있는 파이썬 numpy 메소드를 소개하려 합니다.행렬 결합 메소드는 크게 수직(vertical)하게 결합하는 vstack 메소드와 수평(horizontal)으로 결합하는 hstack 으로 나뉩니다.hstack는 여러 개의 행렬을 한 줄로 이어 붙이는 함수이고, vstack는 벽돌을 쌓듯이 위아래로 행렬을 결합하는 기능을 수행합니다.말로만으로는 와닿지 않을 수 있으므로, 예시 코드를 보여드리면서 한 번 더 설명해보겠습니다.np.hstackimport numpy as npA = np.array([1,2,3])B = np.array([2,3,4])C = np.hstack((A, B))print(C)[1,2,3,2,3,4]가장 기본적인 예..

안녕하세요! 나비입니다 🦋이번 포스팅에서는 행렬의 각 원소들의 대소관계를 서로 비교할 수 있는 numpy 메소드 3개를 소개해 드리려고 합니다.greater, less, equal이라는 메소드 이름에서 이미 짐작하셨겠지만, 차원이 같은 두 행렬에 대하여 같은 위치에 있는 원소끼리 크고 작음을 비교해주는 기능을 수행합니다.greater : 행렬의 요소별로 X > Y의 진리값(true, false)를 반환합니다.less : 행렬의 요소별로 X equal : 행렬의 요소별로 X = Y의 진리값(true, false)를 반환합니다.X, Y는 각각의 요소를 의미합니다.예제 코드를 통해 더 직관적으로 보여드릴게요!np.greaterimport numpy as npA = np.array([1,2,3])B = np...

안녕하세요! 나비입니다 🦋 이번 포스팅에서는 파이썬 numpy에서 행렬과 관련된 기본적인 연산 함수를 소개해 드리려고 합니다. 선형대수학, 행렬 연산에서 매우 자주 다루는 내적(dot product), 행렬곱(matrix product), 전치행렬(transpose) 연산 메소드를 아래서 차례대로 설명하겠습니다. np.dot : 두 array의 내적을 반환합니다. np.matmul : 두 array의 행렬곱을 반환합니다. np.transpose : 입력된 행렬의 전치행렬을 반환합니다. (내적, 행렬곱, 전치행렬에 대한 수학적 설명은 생략하겠습니다.) np.dotimport numpy as np a = np.dot(2,3) A = np.dot([1,2], [3,4]) B = np.dot([1,2,3], [..

안녕하세요! 나비입니다 🦋 이번 포스팅에서는 행렬 생성과 관련한 파이썬 numpy 메소드를 소개드릴 예정입니다. 지난/지지난 포스팅에서도 행렬 생성 메소드인 arange, linspace, ones, zeros 등등에 대해 소개했는데요, 이번 포스팅은 행렬 생성 마지막 포스팅으로, repeat과 tile이라는 메소드를 다뤄보려 합니다. 두 함수 모두, array의 일부 또는 전부를 “반복”한다는 점에서 기능적으로 유사합니다. repeat : ndarray의 요소를 지정한 횟수만큼 반복합니다. axis 파라미터 사용 가능 tile : ndarray의 요소를 지정한 횟수만큼 반복합니다. (타일처럼) 코드 예제를 보면서 더 자세히 설명해 보겠습니다! np.repeatimport numpy as np A = n..

안녕하세요! 나비입니다 🦋 이번 포스팅에서는 지난 포스팅에 이어서 행렬 생성과 관련한 파이썬 numpy 메소드를 다룰 거예요. 특히, 원소가 0 또는 1로만 되어 있는 행렬을 쉽게 생성하는 5가지 메소드에 대한 소개글을 준비해 보았습니다. 0과 1로만 이루어진 행렬은 이산수학에서 그래프를 나타내는 인접행렬에 사용되거나, 연산을 편리하게 해주는 용도로 다방면에서 쓰이는데요, 그렇기 때문에 np.array 메소드로 똑같이 만들 수 있음에도 불구하고 메소드가 따로 존재하는 것입니다. ones, ones_like, zeros, zeros_like, identity 이렇게 5가지 메소드 차례대로 알아보도록 하겠습니다! np.ones, np.ones_likeones, ones_like는 1로만 채워진 array 또..

안녕하세요! 나비입니다 🦋 지난 포스팅에서는 파이썬 난수 생성 메소드에 대해 소개드렸는데요, 이번 포스팅부터는 행렬과 관련있는 numpy 메소드들을 차례대로 다뤄보려고 합니다. (행렬(matrix) 관련된 파이썬 numpy 포스팅은 총 7편으로 계획하고 있습니다! 그다음부터는 matplotlib 라이브러리 시리즈로 넘어가려고 합니다.) 이번에 다뤄볼 메소드는 행렬 생성과 관련된 arange, linspace 메소드입니다. 두 메소드는 기능적으로는 매우 비슷하지만, 파라미터 설정 방법에서 약간의 차이를 보입니다. np.arange : 주어진 간격에 따라 균일한 array를 생성합니다. np.linspace : 지정한 구간을 균일한 간격으로 나누는 array를 생성합니다. 두 메소드 중에서는 linspace..