PyTorch로 시작하는 딥 러닝 입문

wikidocs.net/book/2788

파이토치 공식 문서 링크 : https://tutorials.pytorch.kr/beginner/blitz/tensor_tutorial.html

딥 러닝을 이용한 자연어 처리 입문

wikidocs.net/book/2155

데이터 분석을 위한 필수 패키지 삼대장이 있습니다. 바로 Pandas와 Numpy 그리고 Matplotlib입니다. 

CMD는 "관리자 권한으로 실행" 하시오. 

판다스(Pandas)는 파이썬 데이터 처리를 위한 라이브러리입니다. 파이썬을 이용한 데이터 분석과 같은 작업에서 필수 라이브러리로 알려져있습니다. 참고 할 수 있는 Pandas 링크는 다음과 같습니다.

링크 : http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/

아나콘다를 설치하지 않았다면 아래의 커맨드로 Pandas를 별도 설치할 수 있습니다.

pip install pandas
pip uninstall pandas

>import pandas as pd
>pd.__version__

Pandas는 총 세 가지의 데이터 구조를 사용합니다.
1. 시리즈(Series)
2. 데이터프레임(DataFrame)
3. 패널(Panel)

1. 시리즈(Series)

sr = pd.Series([17000, 18000, 1000, 5000],
       index=["피자", "치킨", "콜라", "맥주"])
print(sr)
피자    17000
치킨    18000
콜라     1000
맥주     5000
dtype: int64
print(sr.values)
[17000 18000  1000  5000]
print(sr.index)
Index(['피자', '치킨', '콜라', '맥주'], dtype='object')

2) 데이터프레임(DataFrame)

데이터프레임은 2차원 리스트를 매개변수로 전달합니다. 2차원이므로 행방향 인덱스(index)와 열방향 인덱스(column)가 존재합니다. 즉, 행과 열을 가지는 자료구조입니다. 시리즈가 인덱스(index)와 값(values)으로 구성된다면, 데이터프레임은 열(columns)까지 추가되어 열(columns), 인덱스(index), 값(values)으로 구성됩니다.

values = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
index = ['one', 'two', 'three']
columns = ['A', 'B', 'C']

df = pd.DataFrame(values, index=index, columns=columns)
print(df)
       A  B  C
one    1  2  3
two    4  5  6
three  7  8  9

print(df.index) # 인덱스 출력
Index(['one', 'two', 'three'], dtype='object')
print(df.columns) # 열 출력
Index(['A', 'B', 'C'], dtype='object')
print(df.values) # 값 출력
[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]

넘파이(Numpy)는 수치 데이터를 다루는 파이썬 패키지입니다. Numpy의 핵심이라고 불리는 다차원 행렬 자료구조인 ndarray를 통해 벡터 및 행렬을 사용하는 선형 대수 계산에서 주로 사용됩니다. Numpy는 편의성뿐만 아니라, 속도면에서도 순수 파이썬에 비해 압도적으로 빠르다는 장점이 있습니다.

pip install numpy
> ipython
...
In [1]: import numpy as np
In [2]: np.__version__
Out[2]: '1.16.5'

Numpy의 주요 모듈은 아래와 같습니다.
1. np.array() # 리스트, 튜플, 배열로 부터 ndarray를 생성
2. np.asarray() # 기존의 array로 부터 ndarray를 생성
3. np.arange() # range와 비슷
4. np.linspace(start, end, num) # [start, end] 균일한 간격으로 num개 생성
5. np.logspace(start, end, num) # [start, end] log scale 간격으로 num개 생성

맷플롯립(Matplotlib)은 데이터를 차트(chart)나 플롯(plot)으로 시각화(visulaization)하는 패키지입니다. 데이터 분석에서 Matplotlib은 데이터 분석 이전에 데이터 이해를 위한 시각화나, 데이터 분석 후에 결과를 시각화하기 위해서 사용됩니다.

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt

plt.title('test')
plt.plot([1,2,3,4],[2,4,8,6])
plt.show()

wikidocs.net/32829

사람은 누구나
절대 잊을 수 없는 날이 있다.
살아오면서 자신의 삶에 강렬한 충격을 주고,
기억 속에 깊은 흔적을 남긴 그런 날을, 사람들은
품고 산다. 그것은 좋은 경험일 수도 나쁜 경험일
수도 있다. 대개의 경우 잊을 수 없는 건 아픈
경험이기 쉽다. 나 역시 마찬가지여서 내
몸과 마음에서 떠나지 않는 날이 몇 있다.
그 중 가장 아픈 건 1995년 6월 8일이다.
이날, 내 아들 대현이는 스스로
죽음을 택했다.


- 김종기의《아버지의 이름으로》중에서 -


* 참척(慘慽)!
자식이 먼저 죽는 고통을 이르는 말입니다.
눈에 넣어도 아프지 않을 아들의 죽음, 그것도
학교폭력에 시달리다 스스로 목숨을 끊어버린 자살.
어찌 그 날, 그 아픔을 잊을 수 있겠습니까. 그야말로
청천벽력입니다. 날벼락도 그런 날벼락이 없습니다.
망연자실했던 아버지가 아픈 마음을 추스리고
'푸른나무 재단'을 만들어 이 땅에서 다시는
그런 비극이 없게 하기 위해 남은 여생을
헌신하고 있습니다. 이 시대의 진정한
'운디드 힐러'입니다.