반응형 개발60 [파이썬, Python] 매직 메서드(스페셜 메서드) 활용법 총정리 매직 메서드(스페셜 메서드) 활용하기 - 매직 메서드는 두 개의 밑줄로 시작하고 끝나는 특별한 메서드들입니다.- 이 메서드들은 특정 상황에서 자동으로 호출되며, 파이썬의 다양한 기능을 지원합니다.- 예를 들어, 객체의 생성, 소멸, 연산자 오버로딩 등에서 사용됩니다. [매직 메서드(스페셜 메서드)의 활용법] 1. __init__: 객체 초기화 메서드 (생성자)- 객체가 생성될 때 자동으로 호출되어 초기 상태를 설정합니다.class MyClass: def __init__(self, value): self.value = valueobj = MyClass(10)print(obj.value) # 10 출력- 활용법객체를 생성할 때 필요한 초기 값을 설정하는 데 사용됩니다.여러 속성을 초.. 2024. 7. 11. [파이썬, Python] 네이밍 방법 총정리 네이밍 이해하기 파이썬의 네이밍 방법에는 여러 가지 규칙과 관례가 있습니다. 1. 변수명 및 함수명: 소문자와 밑줄(snake_case) 사용my_variable = 10def my_function(): pass 2. 클래스명: 첫 글자를 대문자로, 단어는 이어 붙여(CamelCase) 사용class MyClass: pass 3. 상수명: 모두 대문자, 단어 사이에 밑줄(UPPER_SNAKE_CASE) 사용PI = 3.14MAX_SIZE = 100 4. 모듈명 및 패키지명: 소문자와 밑줄(snake_case) 사용import my_modulefrom my_package import my_submodule 5. 네이밍 규칙 상세- 밑줄(_) 시작: 내부 사용을 위한 변수나 함수, 혹은.. 2024. 7. 11. [파이썬, Python] pickle 활용법 총정리 Pickle 활용하기 - 파이썬의 pickle 모듈은 파이썬 객체를 직렬화(serialize)하고 역직렬화(deserialize)하는 데 사용됩니다.- 직렬화는 객체를 바이트 스트림으로 변환하여 파일로 저장하거나 네트워크를 통해 전송할 수 있게 만드는 과정입니다.- 역직렬화는 그 바이트 스트림을 다시 원래의 파이썬 객체로 복원하는 과정입니다. [주요 기능과 사용법] - 직렬화(Serialization)pickle.dump(obj, file): 객체 obj를 파일 file에 직렬화하여 저장합니다.pickle.dumps(obj): 객체 obj를 직렬화하여 바이트 객체를 반환합니다. - 역직렬화(Deserialization)pickle.load(file): 파일 file로부터 객체를 읽어와 역직렬화합니다... 2024. 7. 10. Python과 Tensorflow를 이용하여 구현한 RNN 활용하기 RNN 활용하기 Python의 딥러닝 라이브러리인 Tensorflow를 사용하여 간단한 순환 신경망(RNN)을 활용하는 예제 코드입니다. DNN으로 학습하는 코드(아래 코드 Line1~Line42까지)에 대한 설명은 아래 주소를 참조하세요.https://easyjwork.tistory.com/29 Python과 Tensorflow를 이용하여 RNN 구현하기RNN 구현하기 Python의 딥러닝 라이브러리인 Tensorflow를 사용하여 간단한 순환 신경망(RNN)을 구현하는 예제 코드입니다. # 필요한 라이브러리 임포트import tensorflow as tffrom tensorflow.keras.models import Seasyjwork.tistory.com # 필요한 라이브러리 임포트import .. 2024. 7. 10. Python과 Tensorflow를 이용하여 RNN 구현하기 RNN 구현하기 Python의 딥러닝 라이브러리인 Tensorflow를 사용하여 간단한 순환 신경망(RNN)을 구현하는 예제 코드입니다. # 필요한 라이브러리 임포트import tensorflow as tffrom tensorflow.keras.models import Sequentialfrom tensorflow.keras.layers import SimpleRNN, Densefrom tensorflow.keras.datasets import mnistfrom tensorflow.keras.utils import to_categoricalimport matplotlib.pyplot as plt# 데이터셋 로드 및 전처리(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.l.. 2024. 7. 10. Python과 Tensorflow를 이용하여 구현한 CNN 활용하기 CNN 활용하기 Python의 딥러닝 라이브러리인 Tensorflow를 사용하여 간단한 합성곱 신경망(CNN)을 활용하는 예제 코드입니다. CNN으로 학습하는 코드(아래 코드 Line1~Line67까지)에 대한 설명은 아래 주소를 참조하세요.https://easyjwork.tistory.com/27 # 필요한 라이브러리 임포트import tensorflow as tffrom tensorflow.keras.models import Sequentialfrom tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D, MaxPooling2Dfrom tensorflow.keras.datasets import mnistfrom tensorflow.keras.utils im.. 2024. 7. 10. 이전 1 ··· 3 4 5 6 7 8 9 10 다음 반응형
