Just keep swimming!

함수의 표면 표시: surface 함수 원래 코드 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D xn = 9 x0 = np.linspace(-2, 2, xn) x1 = np.linspace(-2, 2, xn) xx0, xx1 = np.meshgrid(x0, x1) plt.figure(figsize=(5, 3.5)) ax = plt.subplot(1, 1, 1, projection='3d') ax.plot_surface(xx0, xx1, y, rstride=1, cstride=1, alpha=0.5, color='co..

6개 그래프 그리기(plt.subplot 함수) (출처: 《파이썬으로 배우는 머신러닝의 교과서》, 코드는 멘토님이 제공) 원래 코드 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #x를 정의 x = np.linspace(-3, 3, 100) #x를 -3에서 3까지 100개 분할 def f2(x, w): return (x - w) * x * (x + 2) #함수 정의 plt.figure(figsize=(10, 3)) # (A) figure 지정 plt.subplots_adjust(wspace=0.5, hspace=0.5) # (B) 그래프 간격 지정 for i in range(6): #그래프 묘사의 위치 지정 plt.subplot(2, 3, i+1) #subpl..

한글 표시, 범례 표시, 마이너스 기호 오류 방지, 복수 차트 그리기, y축 범위지정, 그리드 표시 등 (출처: 《파이썬으로 배우는 머신러닝의 교과서》, 코드는 멘토님이 제공) 원래 코드 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import font_manager, rc import platform if platform.system() == 'Windows': font_name = font_manager.FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/..

함수 f(x) 정의 Numpy의 linspace 함수 사용: Return evenly spaced numbers over a specified interval Pyplot의 plt 함수로 그래프 그리기 (출처: 《파이썬으로 배우는 머신러닝의 교과서》, 코드는 멘토님이 제공) 원래 코드 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #함수 정의 def f(x): return (x-2) * x * (x+2) #np.linspace: Return evenly spaced numbers over a specified interval. x = np.linspace(-3, 3, 10) #start, stop, Num(..

숫자 8을 2차원 행렬의 색상으로 표현하기(plt.pcolor 함수) (출처: 《파이썬으로 배우는 머신러닝의 교과서》, 코드는 멘토님이 제공) 원래 코드 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #함수 f3을 정의 def f3(x0, x1): r = 2 * x0**2 + x1**2 ans = r * np.exp(-r) return ans #x0, x1에서 각각 f3을 계산 xn = 9 x0 = np.linspace(-2, 2, xn) x1 = np.linspace(-2, 2, xn) y = np.zeros((len(x0), le..

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 import numpy as np x = np.arange(-10, 10, 1) x y = 2*x - 1 y import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(x, y) print("x 배열의 원소 개수: ", x.shape[0]) idx = np.arange(x.shape[0]) print("기존 인덱스: ", idx) np.random.shuffle(idx) print("섞인 인덱스: ", idx) x_new = x.reshape(-1,1) x_new from sklearn.linear_model import LinearRegression lr = LinearRegression(fit_inte..