numpy ndarray의 행과 열의 인덱스를 상호 변경 하는 T 메서드를 사용해 본다. 예를 위해 다음의 array 의 준비한다. 사용 방법은 대상 어레이에 .T 만 붙여주면 된다. a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) # array([[1, 2, 3], # [4, 5, 6], # [7, 8, 9]]) a_T = a.T #array([[1, 4, 7], # [2, 5, 8], # [3, 6, 9]]) 이론적으로 내가 이해한 T의 작업을 설명하자면, 다음과 같다. 행(row), 열(column) 인덱스를 상호 변경 어레이 A를 정의했다고 가정하면, (T 호출) ➡️ Aij = Aji (이 수식으로 이해)로 표현할 수 있다. 사용한 Usecase 이진화된 이미지의 마스킹 ..

구글 코랩(colob)에서 캐글(Kaggle) 데이터 셋을 사용하기 위한 방법을 정리한다. 개요는 다음의 내용으로 이해하면 큰 무리가 없을 것 같다. 개요⚙️ 1. 캐글 API 설정 및 준비 - 캐글 계정 - API 토큰 생성(kaggle.json) - 데이터 셋 다운로드 커맨드 찾기 2. 코랩에서 설정 및 데이터 다운로드 - 캐글 설치, 토큰 파일 복사 - 데이터 셋 다운로드 커맨드 실행 - 다운로드한 데이터 셋(zip 파일) 압출 풀기 - 데이터 셋 경로 이용해서, 데이터 이용하면 됨. 1. 캐글 API 설정 및 준비 - 캐글계정 생성 할 것 - API 토큰 생성(kaggle.json) : 1) 계정 프로필 >> Account 클릭 2) Create New API Token 클릭하면, kaggle.j..