이 글에서는 간단히 라이브러리들의 종류에 대해서만 소개하고 넘어갈 예정이다.
각 라이브러리들의 자세한 정보가 궁금하다면 구글링 또는 직접 공부하길 바란다.
Numpy
프로그램 라이브러리
수학의 함수 등 여러 계산을 편리하게 하기 위한 라이브러리
Import numpy as np
Ndarray Class
np.array()와 같은 형식으로 사용, 클래스이므로 객체이다.
리스트와 차이점 : 배열 안의 원소에 대한 연산들을 자동적으로 해주는 것이 바로 Ndarray
리스트는 수동으로 직접 하나씩 해주어야 한다.
Pandas
프로그램 라이브러리
Import pandas as pd
Data Frame
- 엑셀, JSON, HTML, CSV, SQL 등과 같은 파일들을 데이터 프레임으로 변환하는 기능을 한다.
Matplotlib
Matplotlib은 파이썬의 대표적인 과학 계산용 그래프 라이브러리
다양한 데이터를 시각화 할 수 있도록 도와주는 라이브러리
간단한 데이터 분석에서부터 인공지능 모델의 시각화까지 활용도가 매우 높음
선 그래프, 히스토그램, 산점도 등을 지원
데이터와 분석 결과를 시각화함으로써 다양한 관점에서 관측 하고 중요한 통찰을 얻을 수 있음
NumPy 데이터 구조와 함께 많이 쓰임
Import matplotlib.pyplot as plt
Pytorch
프로그램 라이브러리
Deep Learning 의 여러 계산을 편리하게 위한 라이브러리
Feed-forward, Back propagation, etc.
Import torch
torch class 구성요소
- torch: Tensor를 생성하는 라이브러리
- torch.autograd: 자동 미분 기능를 제공
- torch.nn: 신경망 생성
- torch.multiprocessing: 병렬처리
넘파이 <-> 파이토치 서로 간의 변경도 가능하다.
Autograd(자동 미분)
c를 a에 대해서 미분한 것이 a.grad이고 값은 b이다.
마찬가지로 c를 b에 대해 미분한 것을 b.grad라 표현하고 값은 a이다.
※ 자동미분은 반드시 leaf node에만 가능하다!!
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