728x90 반응형 SMALL Python Library185 [PyTorch] CNN 라이브러리 import torch import torchvision.datasets as dsets import torchvision.transforms as transforms import torch.nn.init device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' 데이터셋 # 랜덤 시드 고정 torch.manual_seed(0) # GPU 사용 가능일 경우 랜덤 시드 고정 if device == 'cuda': torch.cuda.manual_seed_all(0) # 데이터셋 가져오기 mnist_train = dsets.MNIST(root='MNIST_data/', train=True, transform=transforms.ToTensor(), downl.. 2022. 11. 21. [PyTorch] CUDA (Compute Unified Device Architecture) CUDA (Compute Unified Device Architecture) CUDA ("Compute Unified Device Architecture", 쿠다)는 그래픽 처리 장치 (GPU)에서 수행하는 (병렬 처리) 알고리즘을 C 프로그래밍 언어를 비롯한 산업 표준 언어를 사용하여 작성할 수 있도록 하는 GPGPU 기술이다. import torch torch.cuda.is_available() list0 = [1,2,3,4] x = torch.tensor(list0) x.is_cuda x = x.to('cuda') x.is_cuda import torch from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader from torchvision imp.. 2022. 11. 21. [PyTorch] 모델 파라미터 최적화 모델 파라미터 최적화 import torch from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets from torchvision.transforms import ToTensor import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm import numpy as np import os # 트레이닝 데이터셋 다운 training_data = datasets.FashionMNIST( root="data", train=True, download=True, transform=ToTensor() ) # 테스트 데이터셋 다운 test_data = data.. 2022. 11. 21. [PyTorch] 패션 MNIST 패션 MNIST import torch from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets from torchvision.transforms import ToTensor import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm import numpy as np import os # 트레이닝 데이터셋 다운로드 training_data = datasets.FashionMNIST( root="data", train=True, download=True, transform=ToTensor() ) # 테스트 데이터셋 다운로드 test_data = dat.. 2022. 11. 17. [Pandas] 데이터프레임 만들기 데이터프레임 만들기 import pandas as pd import numpy as np csv_data = '''\ 구분,죄종,발생검거,건수 중부,살인,발생,3 중부,살인,검거,2 중부,강도,발생,8 중부,강도,검거,8 중부,사기,발생,143 중부,사기,검거,105 ''' with open('중부 지역 강력 사건 발생 검거 통계.csv', 'w', encoding='UTF-8') as f: f.write(csv_data) df = pd.read_csv('중부 지역 강력 사건 발생 검거 통계.csv') pd.pivot_table(df, index=['죄종', '발생검거'], aggfunc=np.sum) 2022. 10. 26. [Pandas] 타이타닉 생존자 분석 타이타닉 생존자 분석 https://www.kaggle.com/datasets/tedllh/titanic-train에서 csv 파일을 다운한다. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt titanic_df = pd.read_csv('titanic_train.csv') titanic_df titanic_df['Survived'].groupby(titanic_df['Sex']).mean() Sex female 0.742038 male 0.188908 Name: Survived, dtype: float64 titanic_df.pivot_table(index=['Sex'])['Survived'] Sex female 0.7420.. 2022. 10. 25. [Pandas] Iris (붓꽃) Iris (붓꽃) 비짜루목 붓꽃과 붓꽃속에 속하는 여러해 살이 풀 또는 그 식물의 꽃을 말한다. 꽃봉오리가 먹을 묻힌 붓과 같이 생겼다 하여 붙여진 이름이다. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() irisdt = pd.DataFrame(iris['data'], columns=iris['feature_names']) irisdt plt.scatter(irisdt['sepal length (cm)'], irisdt['sepal width (cm)'], c=iris.target) for f0 in iris['feature.. 2022. 10. 25. [Pandas] 시각화 시각화 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt se0 = pd.Series(np.random.randn(100).cumsum()) se0.plot() df = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 5).cumsum(0), columns= ['arr1', 'arr2', 'arr3', 'arr4', 'arr5'] ) df.plot() 막대 그래프 se0.plot(kind='bar') df.plot(kind='bar') # 가로 바 차트 se0.plot(kind='barh') df.plot(kind='barh') df.plot(kind='bar', stacked=True) 히스토그램 값의 빈도를 분리.. 2022. 10. 23. [Pandas] HTML 파일에서 데이터 입출력 HTML 파일에서 데이터 입출력 import pandas as pd import numpy as np naver_finance_url = "https://finance.naver.com/" html_dfs = pd.read_html(naver_finance_url, encoding = 'euc-kr') print("TOP 종목") html_dfs[0] # table의 개수 len(html_dfs) 12 # html 저장 html_dfs[0].to_html('naver_finance.html') 2022. 10. 21. [Pandas] 폴더 안에 있는 여러 개의 csv 파일 합치기 폴더 안에 있는 여러 개의 csv 파일 합치기 import pandas as pd from glob import glob # 폴더 내의 모든 csv파일 목록 불러오기 file_names = glob("/data/*.csv") # 빈 데이터프레임 하나 생성 total = pd.DataFrame() #빈 데이터프레임 하나를 생성 for file_name in file_names: # csv파일을 하나씩 열어 임시 데이터프레임으로 생성 temp = pd.read_csv(file_name, sep = ',', encoding = 'utf-8') #전체 데이터프레임에 추가하여 넣음 total = pd.concat([total, temp]) total.to_csv("/data/total.csv") df = pd.r.. 2022. 10. 20. 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 19 다음 728x90 반응형 LIST
