2. 딥러닝을 위한 도구

matplotlib 라이브러리

=> 여러가지 그래프를 그려주는 함수들이 들어있는 라이브러리

 

import matplotlib.pyplot as plt

 

Ex)

 

import matplotlib.pyplot as plt

 

years = [1950, 1960, 1970, 1980, 1990 , 2000, 2010]

gdp = [67, 80, 257, 1686, 6505, 11865, 22105]

 

plt.plot(years, gdp) => 선 그래프를 그린다 (x축 : years,  y축 : gdp)

 

plt.title(' GDP per capita') => 제목을 설정한다

 

plt.ylabel('dollars') => y축에 레이블 달기

plt.xlabel('year') => x축에 레이블 달기

 

plt.savefig('gdp_per_cpaita.png', dpi=600)

=> png 이미지로 저장 가능

 

plt.show() => 그래프 출력

 

 

Ex2) 함수 그래프 그리기

 

import matplotlib.pyplot as plt

 

x = [ x for x in range(-10,10) ]

y = [2 * y for y in x]

plt.plot(x,y)

plt.xlabel('x')

plt.ylabel('y')

plt.title('y=2x')

plt.show()

 

 

Ex3) numpy와 같이 이용하기

 

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

 

years = [2000,2001,2002,2003,2004,2005]

ko = [100,150,200,320,400,380]

jp = [90,150,250,300,410,500]

ch = [95,100,120,200,400,300]

 

x_range = np.arange(len(years))

plt.plot(x_range, ko)

plt.plot(x_range+0.3, jp)

plt.plot(x_range+0.6, ch)

plt.show()

 

 

 

Ex4) 산포도 그리기

import matplotlib.pyplot as plt

 

numX = [range(1,11)]

numY = [range(10,0,-1)]

plt.scatter(numX,numY)

plt.show()

 

 

Ex5) numpy의 randint() 활용

- 30개의 (x,y) 좌표쌍을 2차원 ndarray로 생성

- x, y 값의 범위는 0~50

- 생성된 좌표를 산포도 그래프로 그리기

 

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

 

nd_array = np.random.randint(0,50, size=(30,2))

plt.scatter(nd_array[: , 0] , nd_array[: , 1])

plt.show()