functools ) partial() 인수가 이미 채워진 새로운 함수 만들기
functools.partial(func, /, *args, **keywords) 말 그대로 인수가 이미 채워진 새로운 함수를 만들 때 사용한다. partial()를 활용하여 U-net 모델 만들기 from functools import partial from tensorflow import keras # factory conv_filters = [16, 32, 64, 128, 256, 512] cont_factory = partial( keras.layers.Conv2D, kernel_size=(3,3), strides=1, padding="same" ) cont_activation = keras.layers.ELU() expan_factory = partial( keras.layers.Conv2DTr..
2022. 5. 12.
python ) 범위 자료형 range
생성방법 range(숫자) 0부터 숫자-1까지의 정수로 범위를 만든다. range(숫자a, 숫자b) 숫자a부터 숫자b-1까지의 정수로 범위를 만든다. range(숫자a, 숫자b, 숫자c) 숫자a부터 숫자b-1까지의 정수로 범위를 만드는데, 숫자c만큼 더하면서 만든다. print(range(10)) # range(0, 10) print( list( range(10) ) ) # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] print( list( range(5,10) ) ) # [5, 6, 7, 8, 9] print( list( range(10, 5, -1) ) ) # [10, 9, 8, 7, 6] 활용 특정횟수만큼 for문 반복하기 for i in range(5): print(i) # 실행결과 #..
2022. 3. 8.
python ) 반복문 for, while & 리스트 내포
for 반복문 구조 for 변수 in 리스트 또는 문자열 등의 배열 : #여기서도 콜론( : ) 필수 코드 # 들여쓰기 필수 코드 # 이전 코드와 같은 값으로 들여쓰기 list_of_list = [ [1,2,3], [4,5,6,7], [8,9], ] for out_data in list_of_list: for in_data in out_data: print(in_data, end='') #123456789 ############################ numbers = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] output = [[],[],[]] for number in numbers: output[ (number % 3) - 1 ].append(number) print(output) # [[1, 4, 7..
2022. 3. 8.
python ) 리스트 list와 튜플 tuple
리스트 list 여러 가지 자료를 순차적으로 여러 개 저장해주는 자료형태 대괄호( [ ] ) 내부에 자료들을 넣어 선언해줄 수 있다. 요소 리스트 안에 있는 자료를 뜻한다 ex) [요소, 요소, 요소] 리스트도 요소가 될 수 있다. 인덱스 자료의 위치를 말한다. 문자열과 마찬가지로 0부터 시작한다. 인덱스를 사용하면 값을 수정할 수 있다. list_a = [1,2,3,4] list_a[0] = 0 print(list_a) # [0, 2, 3, 4] 연산자 + : 문자열과 마찬가지로 두 피연산자를 연결해준다. ex) print( [1,2] + [3,4] ) -> [1,2,3,4] * : 문자열과 마찬가지로 좌항의 리스트를 우항의 정수만큼 반복한다. len() 문자열과 마찬가지로 리스트의 길이를 반환한다. ..
2022. 3. 7.
