지미뉴트론 개발일기

Python 정렬 함수 sort vs sorted 예제 파이썬에서 리스트를 단번에 정렬할 수 있는 sort와 sorted 함수에 대하여 각각의 사용법과 두 함수의 차이 비교에 관한 내용을 다루어보도록 하겠습니다. sort 함수 사용법 리스트 자료형에 대하여 list.sort() 코드 선언 후 리스트를 다시 출력해보시면 기본적으로 오름차순 정렬이 진행된 모습을 확인할 수 있습니다. list_a = [8, 1, 5, 3, 9] list_a.sort() # 이렇게만 실행하면 자동으로 정렬된 값으로 변경 print(list_a) # [1, 3, 5, 8, 9] 만일, 내림차순 정렬을 원한다면 reverse 인자를 True로 설정해주시면 됩니다. list_a = [8, 1, 5, 3, 9] list_a.sort(..

파이토치에서 파라미터 값 보는법 파이토치에서 모델에 저장된 parameter의 값들을 확인하는 방법들을 살펴보겠습니다. 파라미터만 출력 : model.parameters() 이용 layer 순서대로 파라미터를 출력하려면 선언된 모델의 parameters()를 호출하여 아래와 같이 순회해주시면 됩니다. for param in model.parameters(): print(param) 각 layer에 저장된 weight와 bias 값들이 차례대로 잘 출력되는 것을 볼 수 있었습니다. layer 이름과 같이 출력 : model.named_children() 이용 만일, layer의 이름과 매칭하여 저장된 파라미터를 확인하고 싶은 경우에는 아래와 같이 named_children()을 호출하여 layer 이름과 ..

Text Augmentation 라이브러리 nlpaug 파이썬에서 텍스트 데이터를 augmentation해야할 때 유용하게 사용할 수 있는 nlpaug 모듈에 대해서 소개해보고 사용법을 간단하게 살펴보겠습니다. nlpaug에서 지원하는 텍스트 증강 종류 우선, nlpaug 라이브러리에 대한 내용이 정리된 공식 github 페이지의 링크는 아래와 같습니다. GitHub - makcedward/nlpaug: Data augmentation for NLP Data augmentation for NLP . Contribute to makcedward/nlpaug development by creating an account on GitHub. github.com 해당 페이지의 내용을 확인해보시면 텍스트 데이터뿐..

파이썬의 자료 삭제 명령어 del 사용법 파이썬에서 선언했던 자료를 지울 수 있는 del 명령어에 대하여 리스트, 딕셔너리, 문자열 및 내장 함수를 예시로 기능과 사용법을 살펴보겠습니다. del 변수 형태의 코드는 자료형에 상관없이 기본적으로 해당 변수의 선언 자체를 무효화시킵니다. del 사용 case 1 : 리스트 del 명령어의 기본 기능(자료 전체 삭제)을 사용하는 방법인 del list 형태로 리스트의 선언 자체를 무효화(빈 리스트로 만드는 것이 아닙니다.)할 수 있으며 del list[0] 혹은 del list[0:2] 형태처럼 인덱싱 혹은 슬라이싱 위치에 있는 특정 원소들만을 골라서 제거하는 기능도 지원합니다. list_ex = [1, 3, 5, 7, 9] # 인덱싱 형태로 리스트의 특정 원..

파이썬 파이토치 DataLoader 이해하기 파이토치 모듈에서 모델 학습 과정 시 각 step 마다 데이터를 batch size 크기로 분할하여 넣어 효과적이고 효율적인 학습 진행을 돕는 dataloader의 기능을 이해해보고 사용법 예시 코드를 쉽고 간략하게 정리해보도록 하겠습니다. DataLoader의 기능, 사용 이유 이해를 돕기 위하여 x, y 두 벡터를 input으로 받는 모델을 학습하려는 상황을 가정해보겠습니다. 그리고 아래와 같이 1000개의 데이터가 있다고 생각해보도록 하겠습니다. # 다음과 같은 형태로 데이터가 존재한다고 가정 data = [[x1, y1], [x2, y2], [x3, y3], ... , [x1000, y1000]] 이제 이 데이터를 통하여 모델을 학습하려면 어떤 형태로 ..

파이썬 사이킷런 정확도, F1 score, 혼동 행렬 함수 사용법 파이썬 scikit-learn 모듈에서 제공하는 정확도 구현 함수인 accuracy_score, F1 점수 함수인 f1_score(precision_score, recall_score 포함), 그리고 혼동 행렬 함수인 confusion_matrix에 대하여 간단히 정리해보도록 하겠습니다. 이해를 돕기 위하여, 실제 라벨 y_true와 예측 라벨 y_pred가 아래와 같이 등장한 상황을 가정해보도록 하겠습니다. y_true = [0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1] # 실제 라벨 가정 y_pred = [0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0] # 예측 라벨 가정 참고로, 여기서는 y_true와 y_pred의 자료..

Python length 반환 함수(len) 설명 파이썬에서 특정 자료의 길이(혹은 원소의 개수)를 손쉽게 조회할 수 있는 len 함수에 대하여 자료형별 len 값의 구성 비교와 실행 시 시간 복잡도, 그리고 직접 구현한 클래스 내에서 len 함수를 사용할 수 있도록 만드는 방법에 대하여 살펴보도록 하겠습니다. 자료형별 len 값 구성 예시 len 함수는 기본적으로 해당 자료의 길이라고 대표할 수 있는 값을 반환합니다. 예를 들어, 리스트, 튜플, 집합에서는 포함하고 있는 원소의 개수를 길이로 정의하며, 딕셔너리에서는 key-value pair의 개수, 문자열에서는 구성된 문자의 개수로 정의합니다. # 리스트, 튜플, 집합 -> 원소의 개수 print(len([1, 2, 3])) # 3 print(len..

Python txt 파일 읽기 예제 파이썬에서 텍스트 파일을 읽어들이는 방법을 간결하게 정리해보도록 하겠습니다. 이해를 돕기 위하여 아래의 예시 파일인 example.txt를 읽는 상황을 가정해 보겠습니다. 또한, 해당 txt 파일의 디렉토리는 파이썬 파일과 같은 폴더에 위치하는 상황을 가정하겠습니다. 참고 : open vs with open 구문 비교 먼저, 파일을 다루는 두 가지 구문인 open 구문과 with open 구문의 차이를 비교하겠습니다. open 구문은 별도의 들여쓰기는 필요 없으나 파일 사용이 끝나면 close를 해주어야 합니다. 반면에 with open 구문은 close는 필요가 없으나 사용할 범위 내에서 들여쓰기가 필요합니다. 두 문법의 예시 포맷 코드는 아래와 같습니다.(open ..

Python class self 역할, 일반 변수와 차이 파이썬에서 클래스 객체를 선언할 때, self를 이용하여 변수를 선언하는 경우가 많습니다. 혼동하기 쉬운 self 선언 변수의 의미와 일반 변수와의 차이를 간략히 살펴보겠습니다. self로 선언된 변수 예시 이해를 돕기 위하여, '공격력' 정보와 '체력' 정보를 가지는 Unit이라는 객체를 생각해보겠습니다. 클래스 선언부와 내부 함수인 my_info로 Unit이라는 클래스가 구성되었음을 가정하겠습니다. 선언부에서는 self를 이용하여 att과 hp 변수를 다시 선언하고 있습니다. class Unit: def __init__(self, hp, att = 0): # hp, att 변수를 input으로 받으면서 선언(att은 기본 값 0) # self ..

넘파이 시드 설정 함수 설명, 내장 모듈의 시드 함수와 차이 파이썬 numpy 라이브러리의 seed 설정 방법과 의미를 살펴보고 내장 모듈인 random 내의 seed 함수와의 관련성과 차이에 대하여 다루어 보겠습니다. np.random.seed() 설정법, 의미 np.random.seed(음이 아닌 정수) 형태로 특정 숫자를 지정해주시면 seed 지정 이후에 난수 추출 시 고정된 값들이 출력되는 것을 확인할 수 있습니다. import numpy as np ### seed 미설정(완전 랜덤) ### print(np.random.random(5)) # [0.68535982 0.95339335 0.00394827 0.51219226 0.81262096] print(np.random.random(5)) # [..