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파이썬75

파이썬 - 추첨결과 - 코딩테스트 - 참고용 if __name__ == "__main__": # 입력 받기 n = int(input()) # 당첨시킬 응모권의 수 numbers = list(map(int, input().split())) # 추첨함 속 응모권에 적혀 있는 회원번호 리스트 # 중복 제거를 위해 set 사용 unique_numbers = set(numbers) # 추첨 대상으로 인정할 회원번호들을 담을 리스트 winners = [] # 추첨 대상으로 인정된 회원번호들을 winners 리스트에 추가 for num in unique_numbers: if numbers.count(num) 2023. 4. 7.
데이터분석 프로젝트 (파이썬 Covid-19 사진 학습(분류) 3) 11. 모델 검증을 위한 Accuracy 생성하기 @torch.no_grad() # 아래 붙어 있는함수가 작동을 할때 def get_accuracy(image, target, model): batch_size = image.shape[0] prediction = model(image) _, pred_label = torch.max(prediction, dim=1) is_correct = (pred_label == target) return is_correct.cpu().numpy().sum() / batch_size 12. 모델 학습을 위한 함수 구현하기 # 모델을 학습하기 위한 함수를 만들어보자 device = torch.device('cpu') # epcoh: 데이터 전체를 한바퀴를 돌리는것? # m.. 2023. 4. 5.
데이터분석 프로젝트(파이썬 Covid-19 사진 학습(분류) 1) ✔ 설치 !pip install torch !pip install torchvision !pip install ipywidgets 1. Torch를 기반으로 하며, 자연어 처리와 같은 애플리케이션을 위해 사용된다. GPU사용이 가능하기 때문에 속도가 상당히 빠르다 2. 파이토치가 제공하는 다양한 모델을 가져다 쓰기 위해 사용되는 라이브러리 3. 이미지를 커서를 가지고 이동하면서 이미지를 볼 수 있게하는 라이브러리(슬라이딩 등) ✔ import import torch import copy import os import cv2 import matplotlib.pyplot as plt from torch.utils.data import Dataset, DataLoader from torchvision impo.. 2023. 3. 25.
테서렉트 예제 ✔ 예제1 import cv2 img = cv2.imread('hat.png') cpy = img.copy() gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) _, thr = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) contour, _ = cv2.findContours(thr, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) print(contour) cnt = contour[1] cv2.drawContours(img, [cnt], -1, (255, 0, 0), 2) check = cv2.isContourConvex(cnt) if not check: hull = cv2.convexHull(cnt) cv2.. 2023. 3. 17.

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