다음 그림들은 전자책 파이썬과 함께하는 미분적분 의 3장과 4장에 수록된 그래프들과 코드들입니다. import numpy as np import pandas as pd from sympy import * import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set_style("darkgrid") def tgline(slope, x0, y0, x): b=y0-slope*x0 re=slope*x+b return(re) def scantline(x0, y0, x1, y1, x): s, b=symbols("s, b") eq1=x0*s+b-y0 eq2=x1*s+b-y1 re=solve([eq1, eq2], (s, b)) re1=float(re[s])*x+float(re[b]) return(re1) def axisTran(ax): ax.spines['left'].set_position(("data", 0)) ax.spines['bottom'].set_position(("data", 0)) ax.spines['right'].set_visible(False) ax.spines['top'].set_visible(False) #그림 3.1.1 x=np.linspace(-5, 5, 100) y=2**x g=0.5**x plt.figure(figsize=(4, 3)) plt.plot(x, y, color="g", label=r"$y=2^x$") plt.plot(x, g, color="brown", label=r"$y=0.5^x$") plt.ylim([0, 10]) plt.xlabel("x", fontsize=...
python 언어를 적용하여 통계(statistics)와 미적분(Calculus), 선형대수학(Linear Algebra)을 소개합니다. 이 과정에서 빅데이터를 다루기 위해 pytorch를 적용합니다.