[Python] 시각화 기초(이미지)
Load Packages 12345import numpy as npfrom PIL import Imageimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline 이미지 불러오기 123456789path = 'images/dog.jpg'image_pil = Image.open(path)image = np.array(imag
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Python에서 matplotlib를 사용하여 시각화하는 방법에 대해 알아보겠다. Load Packages 1234import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline Basic Attributes 123456789101112131415alpha : 투명도king : 그래프 종류 'li
zeros 0으로 채워진 numpy 배열을 만든다. 123456np.zeros([3, 3])# Outarray([[0., 0., 0.], [0., 0., 0.], [0., 0., 0.]]) ones 1로 채워진 numpy 배열을 만든다. 123456np.ones([3, 3])# Outarray([[1., 1., 1.],
Numpy 기초에 대해 다뤄보겠다. Load Package 1import numpy as np data type 배열의 dtype을 봅니다. 12345arr = np.array([[1, 2, 3], [1, 2, 3]])arr.dtype# Outdtype('int32') .astype() 으로 datatype을 변환 가능하다. 123456arr = arr
Numpy 란 Numpy는 C언어로 구현된 파이썬 라이브러리로써, 고성능의 수치계산을 위해 제작되었습니다. Numerical Python의 줄임말이기도 한 Numpy는 벡터 및 행렬 연산에 있어서 매우 편리한 기능을 제공합니다. 출처: Tigercow.Door Numpy는 고차원적인 데이터를 다루기 쉽게 만들어져 있어 딥러닝을 하게 되면 많이 접하게
인공지능(AI)을 통해 개발을 하기 위해 개발 도구들을 설치합니다. 1. Anaconda 설치 Anaconda는 여러 가지 수학 및 과학 패키지들을 기본적으로 포함하고 있는 Python 배포판입니다. 그래서 머신러닝, 딥러닝, 데이터 분석에서 사용을 하려고 한다면 Anaconda를 통해 설치하는 것이 좋습니다. Anaconda Download 사이트에 접
개요 string 형식의 파일 경로를 이용하여 File Path와 Name을 분리합니다. 1) File Path와 File Name 분리 1234567891011121314#include <iostream>namespace using std;int main(){ string pullPath = "c:\\test\\test.tif";
SELECT 123SELECT * FROM 테이블명SELECT * FROM 테이블명 WHERE 조건SELECT 필드명1, 필드명2, ... FROM 테이블명 WHERE 조건 INSERT 123INSERT INTO 테이블명(필드명1, 필드명2, 필드명3, ...) VALUES (데이터값1, 데이터값2, 데이터값3, ...)또는INSERT INTO 테이블명
1. Android Studio 다운로드 및 설치 다운로드 사이트에서 최신 버전의 Android Studio를 다운로드하여 설치합니다. 현재 최신은 3.6.3 버전이다. 설치를 완료하고 다음 화면이 오픈되면 이제 개발을 시작할 수 있다. 2. 프로젝트 생성 Start a new Android Studio Project 선택 Slelect a Pro
이미지를 Jcrop 라이브러리를 사용하여 자르고 Canvas 영역을 blob 형식으로 바꿔서 a Tag 를 생성하여 다운로드를 시도하였다. 크롬에서는 잘 동작하였지만 IE 에서는 동작하지 않고 에러를 발생하였다. 아래 코드처럼 작성하였더니 둘 다 동작하였다. 소스 코드 12345678910111213function downloadURI(blob, name