Rosy's Artificial Intelligence Blog

1. Deep learning에서 CNN은 학습하거나 TEST 하려는 이미지의 크기가 모두 동일해야 함 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 from PIL import Image import numpy as np img = Image.open("colorwheel.png") pix1 = np.array(img) # 이미지 1의 pixel 값 width, height = img.size # 이미지의 width와 height print(width, height) resize_image = img.resize((500, 1000)) # 이미지 resize pix2 = np.array(resize_image) width, height = resize_ima..

1. 기존파일 읽기 1 2 3 file_name = "example" print(file_name) read_excel = pd.read_csv(file_name) cs 2. 기존파일 셀 읽기 1 2 3 name1 = read_excel.iloc[j, 9] name2 = read_excel.iloc[j, 8] name3 = read_excel.iloc[j,10] cs 3. 새로운 파일 만들기 1 2 3 4 5 new_excel=pd.DataFrame(columns=['EventNumber','Station','Magnitude']) new_excel.loc[j]=[Event_number,Station,Magnitude] new_file_name="data.csv" new_excel.to_csv(new_f..

* if __name__ == '__main__': 사용이유 현재 스크립트 파일이 실행되는 상태를 파악하기 위해 사용 __name__은 모듈의 이름이 저장되는 변수이며, import로 모듈을 가져왔을 때 모듈의 이름이 들어간다. 하지만 파이썬 인터프리터로 스크립트 파일을 직접 실행했을 때는 모듈의 이름이 아니라 __main__이 들어간다.

1. np.array 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 import numpy as np import array array_np = np.array([[2,3],[4,5]]) print("array_np",array_np) """ [[2 3] [4 5]] """ Colored by Color Scripter cs 2. np.arange 1 2 3 4 import numpy as np mylist=np.arange(4,9,1) print(mylist) #[4 5 6 7 8] cs 3. np.zeros 1 2 3 4 5 import numpy as np x = np.zeros(500) print(x) cs 4. np.concatenate 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 1..

1. 기본 list 생성 1 2 x_data = [] y_data = [] cs 2. list to array 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 import numpy as np A = [100,200] B = [50,0] C = [350,100] expression_data = [A,B,C] array2d = np.array(expression_data) print(array2d) """ [[100 200] [ 50 0] [350 100]] """ array = np.array(A) print("A type", type(A)) #A type print(array2d.shape) #(3, 2) print(type(array2d)) # print(a..