밑바닥부터 시작하는 딥러닝

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밑바닥부터 시작하는 딥러닝

>>>

import numpy as np

>>>

x

=

np

.

array

([-

1

.

0

,

1

.

0

,

2

.

0

])

>>>

x

array

([-

1

.,

1

.,

2

.])

>>>

y

=

x

>

0

>>>

y

array

([

False

,

True

,

True

],

dtype

=

bool

)

넘파이 배열에 부등호 연산을 수행하면 배열의 원소 각각에 부등호 연산을 수행한

bool

배열

이 생성됩니다. 이 예에서는 배열

x

의 원소 각각이

0

보다 크면

True

로,

0

이하면

False

로 변

환한 새로운 배열

y

가 생성됩니다.

이

y

는

bool

배열입니다. 그런데 우리가 원하는 계단 함수는

0

이나

1

의 ‘

int

형’을 출력하는 함

수죠. 그래서 배열

y

의 원소를

bool

에서

int

형으로 바꿔줍니다.

>>>

y

=

y

.

astype

(

np

.

int

)

>>>

y

array

([

0

,

1

,

1

])

이처럼 넘파이 배열의 자료형을 변환할 때는

astype

( ) 메서드를 이용합니다. 원하는 자료형

(이 예에서는

np

.

int

)을 인수로 지정하면 되죠. 그리고 파이썬에서는

bool

을

int

로 변환하면

True

는

1

로,

False

는

0

으로 변환됩니다. 이상이 계단 함수 구현에서 사용한 넘파이의 ‘트릭’이

었습니다.

3.2.3

계단 함수의 그래프

이제 앞에서 정의한 계단 함수를 그래프로 그려봅시다. 이를 위해

matplotlib ...