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python matplotlib.pyplot 한글 깨짐 해결하기. 전에도 몇번 그래프 출력시 한글이 깨져서 찾아서 해결하곤 했는데, 외워지질 않고 반복되서 블로그에 올려보기로 하였다. ttf 파일이라고 해서 폰트 파일은 다음의 링크를 통해 원하는 폰트를 다운 받을 수 있다. https://hangeul.naver.com/2017/nanum [네이버 한글한글 아름답게 : 나눔글꼴] 한글의 아름다움, 나눔글꼴로 나눕니다. hangeul.naver.com 아래는 이미 해결하여 x축 라벨은 한글입력이 되었고, y축 라벨은 해결방법을 적용하지 않아 계속 깨져있는 상태다. 천천히 잘 따라하면, 한번에 쉽게 해결이 가능하다. 위의 링크를 통해서 ttf 파일을 다운받았으면, 아래의 코드처럼 font_path에 ttf파일이 담겨진 경로를 담아주고, font_manager 함수를 사용해.. 2020. 5. 24.
MNIST 데이터를 활용한 딥러닝 기초 딥러닝을 입문할 때 바이블 데이터인 MNIST를 가지고 딥러닝을 배워보자 !¶ tensorflow 모듈을 불러오고, 버전을 확인한다. tensorflow의 경우 2.1.0, 그 안의 keras의 경우 2.2.4 인 환경에서 실행한다. In [24]: import tensorflow as tf tf.__version__ Out[24]: '2.1.0' In [25]: tf.keras.__version__ Out[25]: '2.2.4-tf' 이제 tensorflow에 속한 keras에서 mnist를 불러와보자. 아래의 형식대로 불러오게 되면 train set과 test셋을 불러오게 된다. In [7]: from tensorflow.keras.datasets import mnist .. 2020. 5. 16.
scatter plot 그리기 가볍게 산점도를 그려보자. In [9]: import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import re UCI 사이트에서 iris 데이터를 다운받았음.¶ https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.php In [6]: iris=pd.read_csv('iris.data', header=None) iris.columns = ["sepal length","sepal width",'petal length','petal width','class'] In [17]: iris['class'] = iris['class'].map(lambda i: re.sub('Iris-','',i)) In [18]: iris Out[18]: sepal len.. 2020. 5. 14.
Linear Algebra(6) eigen value/vector 이에 따른 matrix의 성질에 대해 알아보자. 책에는 다음과 같이 eigenvalue equation을 정의하고 있다. $A$ 행렬에 대하여 eigenvalue $\lambda$와 eigenvector $x$를 보시라. 4.26 식은 eigenvalue가 유일하지 않다는 걸 말해주기 위함이다. 고유벡터는 상수 곱으로 또다른 고유벡터로 표현될 수 있다. $cx$도 $x$처럼 eigenvector가 될 수 있다. $A$에 모든 고유벡터들은 고유값과 함께 span을 하게 된다. 이때의 span 하는 공간을 $\lambda$에 의해 정의되는 $A$의 eigenspace라고 하고 $E_{\lambda}$로 표기한다. $A$의 eigenvalue들의 집합을 eigenspectru.. 2020. 4. 27.
Linear Algebra(5) Linear Algebra(5)에서는 Orthogonal projection, determinant, trace 등에 대해 알아본다. 위 그림은 보통 linear regression에서 자주 보던 그래프이다. 원래 파란점들은 이차원 평면이 점으로 표현이 되었지만, 이를 1 dimension으로 의미있는 저차원으로 표현하여 설명을 할 수 있는데 이를 projection이라고 한다. projection의 정의는 위와 같은데 projection을 다시 한번 수행해도 한번 수행한 것과 같다는 말이다. $x$가 n dimension이고, $b$라는 1 dimension에 표현하고자 하여, $x$에서 $b$로 수직으로 내리꽂는 $\pi_{U}(x)-x$를 내려서 표현하게 된다. 수직이라하면은 왜 가장 길이가 짧고 .. 2020. 4. 26.
Linear Algebra(4) Linear Algebra(4)에서는 Image, Kernel, Affine Space, Inner Product, Length, Angle, Orthonormal Basis에 대해 알아본다. Image와 Kernel. 이미지와 커널의 정의는 위와 같다. 우선 kernel 또는 null space라 부르는 녀석은 전에 homogeneous system에서 $ax = 0$의 solution을 구했을 때를 생각하면 된다. 이 때 솔루션이 나타내는 그 영역이 곧 kernel space라고 생각하면 된다. image(column space)는 매핑을 하였을 때 매핑되는 새로운 벡터스페이스의 서브스페이스를 말한다다. 즉 치역들이 있는 공간이라고 생각하면 된다. 또한 성질 중에 $V, W$가 각각 $n$, $m$차.. 2020. 4. 26.
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