[DL] Preparations for Deep Learning - 준비사항 & Python 기본문법

딥러닝을 공부하기 위하여 필요한 준비물

• • 딥러닝을 공부하면서 최소한으로 필요한 준비물이 있다면 3가지를 적어볼수 있을거 같아요.

Python 3.X 버전, Numpy Library, Matplotlib Library 입니다.

Numpy Library

• Python 에서 과학적 계산 & 수치를 계산하기 위한 핵심 라이브러리입니다. NumPy는 고성능의 다차원 배열 객체와 이를 다룰 도구를 제공합니다. 수치 계산을 위한 매우 효과적인 인터페이스를 제공하며, 이는 데이터 분석, 머신 러닝 등 다양한 분야에서 사용됩니다.

Matplotlib Library

• 데이터를 차트나 플롯으로 시각화하는 라이브러리입니다. 라인 플롯, 스캐터 플롯, 히스토그램 등 다양한 플롯을 지원하며, 그래프에 대한 상세한 설정을 할 수 있습니다. 또한, 그래프는 화면에 보여줄 수도 있고 이미지 파일로 저장할 수도 있습니다.

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Python Install - 파이썬 설치하기

• • Python 3가 설치가 되어 있지 않았을때에만 설치 해줍니다. 설치가 이미 되있는 분들은 Anaconda로 설치 하는대로 넘어 가시면 됩니다.
  • 파이썬 최신 버전을 인터넷에서 다운로드 해줍니다.
  • https://www.python.org/downloads/
  [Download Python

The official home of the Python Programming Language

www.python.org](https://www.python.org/downloads/)

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Anaconda 3 설치

딥러닝을 공부하고 실습을 해보기 위해서는 Anaconda라는 프로그램을 설치 해야 합니다.

• Anaconda는 데이터 과학과 기계 학습을 위한 파이썬 및 R 언어의 무료 오픈소스 배포판입니다. Anaconda는 라이브러리와 의존성을 관리하는 편리한 도구를 제공하여 데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝 등의 작업을 효율적으로 수행할 수 있도록 지원합니다.
• 아래에 있는 링크에서 다운로드 하시면 됩니다.
• https://www.anaconda.com/download
• [Free Download | Anaconda

Anaconda's open-source Distribution is the easiest way to perform Python/R data science and machine learning on a single machine.

www.anaconda.com](https://www.anaconda.com/download)

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Python Version 확인

Python을 설치 완료 했다면 Version 확인을 해야합니다. Terminal (cmd)에서

python --version

이렇게 명령어를 입력하면, 현재 설치된 Python의 Version이 이렇게 출력됩니다.

"Python 3.x.x" 이렇게 뜨면, 파이썬이 제대로 설치된 것이라고 할수 있어요.

$ python --version
Python 3.9.13

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Python의 기본적인 문법 및 연산

산술연산

• Python의 기본적인 산술 연산은 이렇게 할 수 있습니다.

>> 10 - 2 
8
>> 10 * 8     # " * " 곱셈
80
>> 7 / 5    # " / " 나눗셈
1.4
>> 9 ** 2    # " ** " 거듭제곱
81

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변수

• Python에서는 a,x,y,z등 알파벳을 사용하여 변수를 정의합니다. 변수를 사용하여 값을 계산 및 다른값을 입력 및 대입하여 사용할수도 있습니다.

>>> x = 7
>>> print(x)    # x의 값을 출력
7
>>> x = 800        # 변수에 값을 대입
>>> print(x)
800
>>> y = 1.8        # y의 값 정의
>>> x * y
12.6
>>> type(x * y) # x * y 값의 자료형 파악
<class 'float'>

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자료형

• 데이터의 성질을 나타내는 형태입니다.
• 정수(int), 실수(float), 문자열(str)과 같은 형태가 있습니다.
• 데이터의 성질을 알고 싶으면 Python에서의 type()함수를 이용하면 데이터의 자료형을 알수 있습니다.

>>> type(10.698)
<class 'float'>
>>> type(7)
<class 'int'>
>>> type("seoul station")
<class 'str'>

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리스트

• 다양한 데이터의 type을 우연하게 담을수 있습니다.

>>> x = [10, 20, 30, 40, 50]    # 리스트 생성
>>> print(x)    # 리스트 출력
[10, 20, 30, 40, 50]
>>> x[0]    # 리스트의 앞에 첫번째 원소에 접근 (0,1,2,3,4 순서)
10
>>> x[-1]    # 리스트의 뒤에 첫번째 원소에 접근 (-5,-4,-3,-2,-1 순서)
50
>>> x[1] = 15    # 리스트의 두번째 원소에 값 대입
>>> print(x)
[10, 15, 30, 40, 50]

• 원소에 접근시 x[0] 이렇게 합니다. "[ ]" 안에 있는 수를 인덱스라고 하며, 0부터 시작합니다.
• 또한 인덱스를 뒤에서 부터 접근 하고 싶으면 -1부터 리스트의 개수에 해당하는 수만큼 인덱스를 입력하여 원하는 값을 출력합니다.

슬라이싱

• Python 리스트 에서는 Slicing이라는 기법이 있습니다. 범위를 지정하여 원하는 범위(부분)내의 리스트를 얻을수 있는 기법입니다.

>>> print(x)
[10, 15, 30, 40, 50]
>>> x[0:3]    # index의 0~3 범위 내의 수 얻기 (3번째는 포함X)
[10, 15, 30]
>>> x[2:] # index의 2부터 끝까지 출력
[30, 40, 50]

리스트 조작 메소드

• 리스트는 원소를 추가하거나 제거하는 다양한 메소드를 제공합니다.

x = [10, 15, 30, 40, 50]
>>> x.append(60)  # 리스트 끝에 60를 추가
[10, 15, 30, 40, 50, 60]
>>> x.insert(0, 5)  # 0번 인덱스에 5을 추가
[5, 10, 15, 30, 40, 50, 60]
>>> x.remove(5)  # 5을 제거
[10, 15, 30, 40, 50, 60]
>>> x.pop()  # 리스트의 마지막 원소를 제거하고 반환
[10, 15, 30, 40, 50]

리스트 길이 확인 & 정렬

• len() 함수를 이용해 리스트의 길이(원소의 개수)를 구할 수 있습니다.
• sort() 메소드를 이용해 리스트의 원소를 정렬할 수 있습니다.

x = [10, 40, 30, 15, 50]
>>> print(len(x))
5
>>> x.sort()
>>> print(x)
[10, 15, 30, 40, 50]

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딕셔너리

• 키(key)와 값(value) 쌍을 원소로 갖는 데이터 타입이고, 사전처럼 단어와 의미를 같이 저장합니다. 중괄호({})를 이용하여 생성하며, 키와 값의 쌍은 콜론(:)으로 연결됩니다.

>>> bigbread = {'weight' : 60}    # dictionary 생성
>>> bigbread['weight']    # element(원소)에 접근
60
>>> bigbread['ballspeed'] = 110 # new element 추가
>>> print(me)
{'weight: 60, 'ballspeed': 110}

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Bool

• Python에 Bool이라는 자료형이 있습니다. 이 Bool 자료형은 True(참) & False(거짓), 두 값중 하나를 취합니다.
• 그리고 and, or, not 연산자를 사용할수 있습니다.

>>> hungry = True # 배고프다
>>> sleepy = False # 졸리지 않다
>>> type(hungry)
<class 'bool'>
>>> not hungry
False
>>> hungry and sleepy
False
>>> hungry or sleepy
True

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IF문

• 조건에 따라서 if / else 문을 사용합니다.

# 기본 if문
>>> num = 10
>>> if num > 5:
    print("숫자는 5보다 큽니다")

# if-else 문
>>> if num > 20:
    print("숫자는 20보다 큽니다")
>>> else:
    print("숫자는 20보다 크지 않습니다")

# if-elif-else 문
>>> if num > 20:
    print("숫자는 20보다 큽니다")
>>> elif num == 20:
    print("숫자는 20입니다")
>>> else:
    print("숫자는 20보다 작습니다")

# 중첩 if문
>>> num = 12
>>> if num > 10:
    print("숫자는 10보다 큽니다")
    if num > 20:
        print("그리고 숫자는 20보다 큽니다")
    else:
        print("하지만 숫자는 20보다 크지 않습니다")

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For문

• 정한 범위 또는 시퀀스(리스트, 튜플, 문자열 등)를 순회하면서 코드를 실행하는 데 사용됩니다.
• 반복 (루프) 처리에는 for문을 사용합니다.

# 범위에 대한 순회
>>> for i in range(5):
        print(i)

# 리스트에 대한 순회
>>> fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
>>> for fruit in fruits:
           print(fruit)

# 문자열에 대한 순회
>>> for letter in 'Python':
        print(letter)

# 중첩된 for문
>>> for i in range(3):
        for j in range(3):
            print(i, j)

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함수

• 특정 작업을 수행하는 코드의 집합을 의미합니다.

# 매개변수와 반환값이 없는 함수
>>> def say_hello():
        print("안녕하세요")

# 함수 호출
>>> say_hello()
"안녕하세요"


# 매개변수가 있는 함수
>>> def greet(name):
        print(f"안녕하세요, {name}님")

# 함수 호출
>>> greet("민수")
"안녕하세요, 민수님"

# 반환값이 있는 함수
>>> def add_numbers(a, b):
        return a + b

# 함수 호출
>>> result = add_numbers(5, 10)
        print(result)
15


# 기본값이 있는 매개변수
>>> def power(base, exponent=2):
        return base ** exponent

# 함수 호출
>>> print(power(3))  # 출력: 9 (3의 제곱)
>>> print(power(3, 3))  # 출력: 27 (3의 3승)

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클래스 (Class)

• Python에서는 Class라는 것을 정의 할 수 있는데, Class는 객체를 생성하기 위한 툴 또는 설개도 의 개념으로 알고 있으면 됩니다.
• 개발자(사용자)가 정의하는대로 따라서 독자적인 자료형으로 사용할 수 있습니다.
  
  • 여기서 설명하는 객체는 Class의 instance(속성, method(방법))을 의미합니다.

# 클래스 정의 예시
class Car:
    def __init__(self, color, brand): # 생성자
        self.color = color
        self.brand = brand
    
    def drive(self): # Method 1
        print(f"{self.brand} car is driving")
        
    def stop(self): # Method 2
        print(f"{self.brand} car has stopped")

# 객체 생성
my_car = Car("Red", "Hyundai")
your_car = Car("Blue", "KIA")

# 객체의 상태 (속성)
print(my_car.color)  # 출력: Red

# 객체의 행동 (메서드)
my_car.drive()  # 출력: Hyundai car is driving

• Class를 정의할때, __init__ 이라는 Method가 있는데, 보통 class를 초기화 하는 방법을 정의합니다.
  
  • 이 초기화용 Method를 보통 생성자라고 하고, 보통 Class의 instance를 만들때, 한번만 불립니다.
• 그리고, Python에서의 Method로 첫번째 Instance로 나타내려면 self로 명시하는것이 보통입니다.