1. Matplotlib NumPy 라이브러리를 활용하여 그래프를 만들어 시각화할 수 있는 라이브러리이다. 지난번 NumPy에 대한 기본적인 설명은 여기에! 👇🏼 https://sunkyoung.github.io/pytorch-study-01/ How to use ? Basic usage plt.plot(x-axis, y-axis) : 주어진 x축, y축 데이터를 바탕으로 선형 그래프를 그림 plt.scatter(x-axis, y-axis, s=None, c=None) : 주어진 x축, y축 데이터를 바탕으로 점을 그림 s : 점의 크기 c : 색깔 지정 (리스트 형태로도 지정가능하며 리스트 길이만큼 cmap과 norm을 mapping하여 색을 표현) e.g. plt.show() : 플롯을 보여줌 np.linspace(start, end, number_of_sample) : sampling을 위해 주로 사용되는 함수이며, start~end 구간 내에 있는 데이터들을 지정한 개수(n…

0. NumPy 행렬이나 일반적으로 대규모 다차원 배열을 쉽게 처리 할 수 있도록 지원하는 파이썬의 라이브러리이다. (출처: 위키피디아) How to use? 1. NumPy array data Scalar : single number e.g. Vectors : an array of numbers e.g. Matrix : 2-D array e.g. Tensor : N-dimensional array (n ≥ 2) e.g. https://hadrienj.github.io/posts/Deep-Learning-Book-Series-2.1-Scalars-Vectors-Matrices-and-Tensors/ Functions : show dimension e.g. → 0 → 1 → 2 → 3 : show the number of values for each dimension e.g. → () →(3,) → (2,3) → (2, 2, 3) 💡 NOTE : → 뒤는…