분류 전체보기42 Numpy 자료구조:: ndarray 생성 ndarray에 대한 설명은 이전 포스팅을 참고하면 된다.2024.09.09 - [공부한 것들../Numpy] - Numpy 자료구조 :: ndarray (N- Dimension Array) Numpy 자료구조 :: ndarray (N- Dimension Array)# Numpy 자료구조 :: ndarrayNumpy 라이브러리의 주요 자료구조는 ndarray로 다차원 데이터를 저장하며 여러 연산 및 인덱싱에 필요한 툴을 제공한다.위의 사진은 n차원의 배열을 시각화하여 표현한 것bottle-an00.tistory.com # ndarray 생성 방법ndarray 생성 방법은 아래와 같은 방법이 있다. 여러 방법에 대한 api reference를 각각 살펴보고 예시 코드를 실행해보아 ndarray 생성 방법을.. 2024. 9. 11. Numpy 자료구조 :: ndarray (N- Dimension Array) # Numpy 자료구조 :: ndarrayNumpy 라이브러리의 주요 자료구조는 ndarray로 다차원 데이터를 저장하며 여러 연산 및 인덱싱에 필요한 툴을 제공한다.위의 사진은 n차원의 배열을 시각화하여 표현한 것이다. 위의 데이터를 저장하는 ndarray는 아래의 구성요소를 갖는다.형태 (shape)원소의 수 (size)저장된 데이터 타입 (dtype)축 (axis)각 차원의 shape와 axis 방향은 위의 그림과 같이 표현된다.Numpy의 ndarray 자료구조는 아래와 같은 장점을 가지고 있다.다차원 데이터 지원: 1차원 벡터부터 N차원 배열까지 자유롭게 다룰 수 있어 복잡한 데이터 구조를 효율적으로 관리할 수 있다.동일한 데이터 타입 유지: 배열 내 모든 요소가 같은 데이터 타입을 가지므로, .. 2024. 9. 9. 주성분 분석 PCA..?📝 PCA (Principle Component Analysis: 주성분 분석)이란 데이터분석 관련 분야에서 "데이터의 특징을 최대한 보존하면서 차원을 낮추는 방법"으로 사용되었다.머신러닝이나 딥러닝에서 데이터를 분석하는 것에 있어 차원이 많아질수록 복잡하고 직관적으로 데이터를 해석할 수 없다.따라서 데이터의 특징을 최대한 유지하면서 차원을 축소하는 과정은 중요하다. 물론 자율주행 시스템의 인지관련에서도 카메라 비전쪽에서 딥러닝을 사용하거나 라이다 딥러닝을 할 경우에도 데이터 분석이 중요하기에 차원축소 용도로 PCA가 활용될 수 있다.또한, 여러 논문에서의 내용을 바탕으로 PCA가 차원 축소 뿐만 아니라 다양한 데이터 분석에 어떻게 사용될 수 있는지도 정리하였다.(라이다 pcd를 기하학적인 .. 2024. 9. 3. 2024_SHARK 미션 별 구현 내용 정리 LiDAR 부분 정리 보호되어 있는 글 입니다. 2024. 9. 2. 2024_SHARK_LiDAR 전체 프로세스 flow chart 및 정리 보호되어 있는 글 입니다. 2024. 9. 2. 2024 SHARK 자율 주행 대회 보호되어 있는 글 입니다. 2024. 8. 29. 이전 1 2 3 4 5 6 7 다음
